UN recente sondaggio rivela che i CMO di tutto il mondo sono ottimisti e fiduciosi sulla futura capacità di GenAI di aumentare la produttività e creare un vantaggio competitivo. Il 70% sta già utilizzando GenAI e il 19% lo sta testando. E le aree principali che stanno esplorando sono la personalizzazione (67%), la creazione di contenuti (49%) e la segmentazione del mercato (41%).
Tuttavia, per molti marchi di consumo, il divario tra aspettative e realtà appare ampio. Gli esperti di marketing che immaginano un'esperienza cliente magica e fluida devono riconoscere che l'efficacia dell'intelligenza artificiale dipende da dati sottostanti di alta qualità. Senza ciò, l’intelligenza artificiale fallisce, lasciando gli esperti di marketing alle prese con una realtà tutt’altro che magica.
Il marketing basato sull’intelligenza artificiale fallisce
Diamo uno sguardo più da vicino a come potrebbe apparire il marketing basato sull'intelligenza artificiale con una scarsa qualità dei dati. Supponiamo che io sia un cliente di un negozio di abbigliamento sportivo e outdoor e che sto pianificando il mio prossimo viaggio invernale annuale sugli sci. Sono entusiasta di utilizzare l'intelligenza artificiale del personal shopper per offrirmi un'esperienza semplice e personalizzata per me.
Ho bisogno di colmare alcune lacune nel mio guardaroba da sci, quindi chiedo alla personal shopper AI di suggerirmi alcuni capi da acquistare. Ma l'intelligenza artificiale sta creando le sue risposte sulla base dei dati su di me che sono stati sparsi nei molteplici sistemi del marchio. Senza un quadro chiaro di chi sono, mi chiede alcune informazioni basilari che dovrebbe già conoscere. Un po' fastidioso… sono abituato a inserire le mie informazioni quando faccio acquisti online, ma speravo che l'aggiornamento dell'intelligenza artificiale all'esperienza mi avrebbe reso le cose più facili.
Poiché i miei dati sono così disconnessi, l'AI concierge ha solo un ordine associato al mio nome di due anni fa, che in realtà era un regalo. Senza un quadro completo di me, l'intelligenza artificiale di questo personal shopper non è in grado di generare approfondimenti accurati e finisce per condividere consigli che non sono utili.
Alla fine questa esperienza scadente mi rende meno entusiasta dell'acquisto da questo marchio e decido di andare altrove.
Il colpevole di un’esperienza di intelligenza artificiale generativa sconnessa e impersonale è la qualità dei dati: scarsa qualità dei dati = scarsa esperienza del cliente.
Marketing basato sull'intelligenza artificiale per la vittoria
Ora, rivisitiamo lo scenario del rivenditore di articoli sportivi all'aperto, ma immaginiamo che l'intelligenza artificiale del personal shopper sia alimentata da dati accurati e unificati che contengano una cronologia completa delle mie interazioni con il marchio dal primo acquisto all'ultimo reso.
Inserisco la mia prima domanda e ricevo una risposta estremamente personalizzata e amichevole, iniziando già a creare l'esperienza di una connessione individuale con un utile addetto alle vendite. Fa automaticamente riferimento alla mia cronologia degli acquisti e collega i miei acquisti passati alle mie attuali esigenze di acquisto.
In base alle mie richieste e risposte, il concierge fornisce una serie di consigli su misura per riempire il mio guardaroba da sci insieme a collegamenti diretti per l'acquisto. L'intelligenza artificiale è quindi in grado di generare informazioni sofisticate su di me come cliente e persino di fare previsioni sui tipi di prodotti che potrei voler acquistare in base ai miei acquisti passati, aumentando la probabilità che io acquisti e potenzialmente anche espandendo il mio carrello per acquistarne altri. elementi.
Nell'ambito dell'esperienza, posso effettivamente utilizzare il concierge per ordinare senza dover navigare altrove. So anche che i miei resi o eventuali acquisti futuri verranno incorporati nel mio profilo.
Poiché conosceva la mia storia e le mie preferenze, l'intelligenza artificiale generativa è stata in grado di creare per me un'esperienza di acquisto super personalizzata e conveniente. E' un marchio a cui tornerò per futuri acquisti.
In altre parole, quando si parla di intelligenza artificiale per il marketing, dati migliori = risultati migliori.
Quindi, come affrontare concretamente la sfida della qualità dei dati? E come potrebbe apparire in questo nuovo mondo dell’intelligenza artificiale?
Risolvere il problema della qualità dei dati
Il primo elemento fondamentale per alimentare una strategia di intelligenza artificiale efficace è una base dati unificata dei clienti. La parte difficile è che unificare accuratamente i dati dei clienti è difficile a causa della loro portata e complessità: la maggior parte dei consumatori ha almeno due indirizzi e-mail, si è spostata più di undici volte nella loro vita e utilizza una media di cinque canali (o se sono millennial o Gen Z, in realtà sono dodici canali).
Molti approcci familiari all'unificazione dei dati dei clienti sono basati su regole e utilizzano corrispondenze deterministiche/fuzzy, ma questi metodi sono rigidi e falliscono quando i dati non corrispondono perfettamente. Ciò, a sua volta, crea un profilo cliente impreciso che può effettivamente perdere gran parte della storia del cliente con il marchio e non tenere conto degli acquisti recenti o dei cambiamenti delle informazioni di contatto.
Un modo migliore per creare una base dati unificata implica in realtà utilizzando modelli di intelligenza artificiale (un diverso sapore di intelligenza artificiale rispetto all'intelligenza artificiale generativa per il marketing) per trovare le connessioni tra punti dati per capire se appartengono alla stessa persona con le stesse sfumature e flessibilità di un essere umano ma su vasta scala.
Quando gli strumenti per i dati dei clienti possono utilizzare l'intelligenza artificiale per unificare ogni punto di contatto nel percorso del cliente, dalla prima interazione all'ultimo acquisto e oltre (fedeltà, e-mail, dati del sito Web, ecc…), il risultato è un profilo cliente completo che ti dice chi sono i tuoi clienti e come interagiscono con il tuo marchio.
In che modo la qualità dei dati nell'intelligenza artificiale generativa favorisce la crescita
Nella maggior parte dei casi, gli esperti di marketing hanno accesso allo stesso set di strumenti di intelligenza artificiale generativa, pertanto il carburante che inserisci diventerà il tuo elemento di differenziazione.
La qualità dei dati per potenziare l'intelligenza artificiale offre vantaggi in tre aree:
- Esperienze dei clienti che si distinguono — offerte più personalizzate e creative, migliori interazioni con il servizio clienti, un'esperienza end-to-end più fluida, ecc.
- Guadagno in termini di efficienza operativa per i tuoi team — Time-to-market più rapido, meno interventi manuali, migliore ROI sulle campagne, ecc.
- Costi di elaborazione ridotti — Un'intelligenza artificiale più informata non ha bisogno di andare avanti e indietro con l'utente, il che consente di risparmiare sull'accumulo di chiamate API che diventano rapidamente costose
Man mano che gli strumenti di intelligenza artificiale generativa per il marketing continuano ad evolversi, promettono di tornare al livello di personalizzazione individuale che i clienti si aspetterebbero nei loro negozi preferiti, ma ora su vasta scala. Tuttavia, ciò non accadrà da solo: i marchi devono fornire strumenti di intelligenza artificiale con dati accurati sui clienti per dare vita alla magia dell’intelligenza artificiale.
Le cose da fare e da non fare dell'intelligenza artificiale nel marketing
L’intelligenza artificiale è un aiuto utile per molti settori, in particolare per il marketing, purché venga sfruttata in modo appropriato. Ecco un rapido “scheda di riferimento” per aiutare gli esperti di marketing nel loro viaggio verso la GenAI:
Fare:
- Sii esplicito riguardo ai casi d'uso specifici in cui prevedi di utilizzare dati e intelligenza artificiale e specifica i risultati attesi. Quali risultati ti aspetti di ottenere?
- Valuta attentamente se la Gen AI è lo strumento più appropriato per il tuo caso d'uso specifico.
- Dare priorità alla qualità e alla completezza dei dati: stabilire una base dati unificata sui clienti è essenziale per una strategia di intelligenza artificiale efficace.
Non:
- Affrettati a implementare GenAI in tutte le aree. Inizia con un caso d'uso gestibile e coinvolgente, come la generazione di righe di oggetto.
(Nota del redattore: questo articolo è sponsorizzato da Amperità)
Fonte: www.artificialintelligence-news.com
