Tren penggunaan AI untuk pemasaran: 2023-2024

Alat berbasis AI dan teknik pemasaran digital apa yang sebaiknya dipertimbangkan oleh bisnis kecil hingga besar?

Saya beruntung terlibat dalam pemasaran digital selama lebih dari 25 tahun sekarang. Peluang yang dihadirkan oleh AI baru-baru ini merupakan perkembangan paling menarik yang pernah saya lihat saat ini, sejak awal, ketika segala sesuatu mulai dari penelusuran organik, situs web, dan pemasaran email tampaknya merupakan peluang yang sama besarnya.

Berbagai proyeksi kemajuan AI yang dipaparkan di Technology for Marketing oleh Implement AI menyoroti bahwa kita berada pada tahap yang relatif awal dalam penerapan AI, dengan kemajuan terbesar yang akan datang seperti yang baru-baru ini ditunjukkan oleh pesatnya adopsi ChatGPT.

Dalam postingan ini, saya akan merangkum tren penerapan AI di dunia nyata dan alat-alat yang perlu dipertimbangkan dan terbuka untuk bisnis apa pun, mulai dari kecil hingga besar. Beberapa aplikasi pemasaran dan tren AI terhangat yang akan kami bahas ada dalam lima kategori ini

1. AI generatif
2. AI otonom
3. AI kausal
4. Percakapan
5. Analisis Prediktif

Untuk setiap teknologi, kami akan melihat bagaimana teknologi tersebut dapat digunakan dalam pemasaran dan merekomendasikan beberapa alat gratis dan berbayar terbaik untuk dipertimbangkan. Selain teknik dan alat, di bagian terakhir, saya juga akan mengulas masalah tata kelola dan manajemen – Tindakan apa yang harus diambil oleh dunia usaha untuk meningkatkan penggunaan AI.

AI generatif saat ini sedang berada pada puncak peminatan menurut Gartner Hype Cycle terbaru mengenai teknologi AI yang sedang berkembang. Artinya, secara teori, mereka akan segera memasuki 'lembah kekecewaan' dan buktinya adalah komentar di subreddit seperti r/ChatGPT di mana pengguna listrik mengeluhkan keterbatasan baru yang disebabkan oleh masalah hukum dan etika. Ada juga rekomendasi untuk pesaing 'AI yang Dipersonalisasi' lainnya yang akan saya bahas di bawah ini, mengingat semakin populernya pesaing tersebut dan solusi pemasaran berbayar tertentu seperti Jasper dan Writesonic menyarankan kepada saya bahwa kategori ini masih 'sedang naik'.

Tentu saja, penerapan AI dalam pemasaran bukanlah hal baru. Pada tahun 2017 kami membagikan kasus penggunaan Kecerdasan Buatan (AI) dalam pemasaran

Visual kami menunjukkan beragam aplikasi Machine Learning dan AI untuk pemasaran, yang semuanya dapat diterapkan saat ini.

Tidak ada teknologi yang bersifat spekulatif atau akan segera terjadi, ini adalah teknik pemasaran terkini yang telah digunakan oleh banyak perusahaan sukses.) di seluruh siklus hidup pelanggan kami

Tempat yang baik untuk mulai meninjau tren terkini dalam AI adalah Gartner Hype Cycles terbaru sejak kategori 'sedang naik daun'

1. AI Generatif

Perkembangan AI Generatif yang menghasilkan konten teks, visual, dan video dari perintah telah memperlihatkan banyak fitur baru yang diperkenalkan ke ChatGPT tahun ini, dan baru minggu ini diumumkan bahwa ChatGPT akan dapat mendengarkan dan merespons perintah audio, membaca visual, dan dengan DALL- E terintegrasi, buat visual. Peralihan dari teks ke konten yang lebih kaya adalah bagian dari tren dalam kategori ini, bahkan mampu menghasilkan video yang disampaikan oleh avatar mirip manusia melalui alat seperti Synthesia.

Tahun ini terdapat investasi besar dalam AI Generatif, dengan investasi dan kolaborasi Microsoft dengan OpenAI, sebagai contoh nyata. Dengan Amazon baru-baru ini mempertaruhkan $4 miliar pada Anthropic, pengembang Claude, kita dapat mengharapkan versi baru Claude dari Amazon akan bekerja dengan baik di tahun-tahun mendatang.

Tren lain dalam Gen AI adalah kita dapat mengharapkan lebih banyak pembaruan rutin pada model Bahasa Besar yang memungkinkan kita bekerja dengan lebih banyak informasi topikal dibandingkan tahun 2021 yang saat ini ditawarkan oleh OpenAI. Meskipun OpenAI tampaknya belum memecahkan masalah ini, Google tampaknya telah memecahkannya. Anda dapat meminta ringkasan perkembangan utama dalam pemasaran digital pada tahun 2023 dari Bard dan hasilnya cukup baik - bagus untuk melihat apa yang mungkin Anda lewatkan. Anda bahkan dapat bertanya tentang tren AI dalam pemasaran pada tahun 2024, tetapi hasilnya bersifat umum dibandingkan artikel ini karena tidak dapat melakukan ekstrapolasi sebaik manusia.

Kita juga dapat berharap bahwa peluncuran Search Generated Experience (SGE) baru dari Google akan secara dramatis meningkatkan penggunaan AI Generatif ketika diluncurkan, yang diperkirakan akan terjadi pada tahun 2024. Hal ini akan memberikan respons percakapan AI kepada pengguna Google seperti Bing AI. Saat ini sedang diuji di AS, India, dan Jepang, dan meskipun Google sedang menguji banyak perubahan untuk menyeimbangkan kegunaan dan monetisasi melalui Iklan, kemungkinan besar akan diluncurkan pada tahun 2024. Beberapa SEO seperti Eli Schwartz memperkirakan kiamat SEO sebagai klik-tayang ke situs tolak karena AI di SERP menjawab pertanyaan pengguna.

Terakhir, tren lain dalam AI Generatif diilustrasikan oleh Pi dari Infleksi (didirikan oleh mantan pengembang Google Deepmind Mustafa Suleyman (CEO)). Pada tahun 2023 Inflection AI mengumumkan pendanaan $1,3 miliar yang dipimpin oleh investor saat ini, Microsoft, dan NVIDIA.

Dianggap sebagai Personal AI, saat ini gaya percakapannya lebih ramah pengguna dibandingkan ChatGPT yang dapat diaktifkan dengan suara dan beberapa di antaranya telah dibandingkan dengan AI dalam film: 'She'. Bagi saya, ini mengesankan karena memberikan percakapan tulus di mana AI mengarahkan Anda melalui suatu masalah menuju solusi. Bandingkan ini dengan ChatGPT di mana Anda harus memimpin dengan perintah cerdas untuk mendapatkan hasil maksimal…

2. Agen AI otonom

Masa depan agen AI Otonom disorot pada tahun 2023 ketika AutoGPT dirilis. Perhatikan bahwa ini bukan rilis resmi OpenAI, meskipun banyak komentar dangkal yang menyatakan demikian. Melainkan melibatkan inovasi cerdas dari satu pengembang untuk menambahkan 'pembungkus' pengkodean di sekitar ChatGPT melalui API. Jadi, ini hanya tersedia untuk pengembang yang menginstalnya secara manual dari repositori kode GitHub. Namun, ia telah melibatkan banyak pengembang dengan potensinya, dan menjadi unduhan paling trending di Github.

Microsoft Jarvis adalah contoh lain yang menunjukkan potensi agen otonom. Seperti AutoGPT, ini hanya dapat diatur oleh pengembang yang mengunduh kode - ini belum menjadi layanan. Artikel tentang Cara Mengatur dan Mencoba Microsoft Jarvis / HuggingGPT ini menunjukkan pendekatan melalui visual ini.

Jadi, AutoGPT dan Jarvis dapat terhubung dan mengontrol layanan web lain menggunakan API dan melakukan tindakan seperti pencarian web, formulir web, dan interaksi API. AutoGPT bekerja dengan menghasilkan sendiri perintah yang diperlukan untuk mencapai tujuan yang diinginkan. Hal ini dilakukan dengan memecah tujuan menjadi beberapa subtugas untuk menghasilkan petunjuk bagi setiap subtugas. Kemudian mengeksekusi perintah dan mengumpulkan data untuk menyempurnakan atau memvalidasi perintah dan keluarannya. Aplikasi kemudian melakukan iterasi hingga menyelesaikan tugas dan sasaran tingkat atas.

Bagi pemasar, dampak AutoGPT lebih pada menunjukkan apa yang akan ditawarkan AI di masa depan, seperti bot otonom yang dapat diberi tugas untuk meneliti suatu topik dan memilih serta membeli produk, seperti penerbangan termurah dari X ke Y. Faktanya, Paul Smith dan saya menulis tentang hal ini dalam Digital Marketing Excellence edisi pertama kami pada tahun 2001 sebagai opsi masa depan, bagi saya masih ada beberapa tahun ke depan untuk diadopsi secara luas.

AutoGPT dan Microsoft Jarvis menyoroti fitur agen AI otonom ini. Bisa :

• Bekerja melalui serangkaian langkah untuk mencapai tujuan
• Rangkai serangkaian tindakan berdasarkan petunjuknya
• Ambil keputusan berdasarkan hasil petunjuk sebelumnya

Aplikasi AI otonom yang lebih umum adalah mobil self-driving dan otomatisasi robot.

3. AI kausal

AI Kausal adalah kategori AI lain yang diidentifikasi oleh Gartner – lihat Yang Baru dalam Kecerdasan Buatan dari Gartner Hype Cycle 2023.

AI kausal akan memiliki kecerdasan yang lebih mirip manusia dan akan dapat membantu dalam analisis dan pengambilan keputusan. Tujuannya adalah untuk mengungkap hubungan sebab-akibat antara upaya pemasaran dan hasil. Artikel di atas memberikan contoh jenis pertanyaan yang dapat dijawab: bagaimana jika kita hanya menargetkan Grup A dan bukan seluruh Grup B? Bagaimana jika kita menghabiskan tambahan $20.000 untuk TikTok, bukan Instagram? Berapa banyak konversi tambahan yang akan dihasilkan? Dengan kata lain, Ini memungkinkan kita melampaui keakuratan prediksi dan mendapatkan wawasan tentang peningkatan dana pemasaran kita.

Sebagai teknologi inovatif, hanya ada sedikit pesaing di bidang ini. Salah satunya adalah Causal Lens yang menawarkan dukungan pengambilan keputusan dengan memahami pendorong perilaku seperti yang ditunjukkan dalam studi kasus pendorong retensi untuk perusahaan asuransi.

4. AI Percakapan

Untuk dua kategori utama AI terakhir, kita kembali ke kemampuan pemasaran AI yang lebih mapan yang menurut Gartner tidak termasuk dalam kategori AI baru.

AI Percakapan adalah dimana AI mendukung interaksi pelanggan langsung yang ada dua jenisnya:

• Pertanyaan pelanggan masuk yang didorong oleh pelanggan yang dikirim melalui formulir kontak web
• Komunikasi keluar yang didorong oleh perusahaan seperti rangkaian sambutan dan pengasuhan email yang ditujukan untuk promosi dan keterlibatan

Perkembangan utama di antara vendor di sektor ini berkaitan dengan AI Generatif di mana solusi kini tidak lagi didasarkan pada templat yang kaku, namun respons yang lebih relevan berdasarkan permintaan pelanggan dan disesuaikan dengan pertanyaan bisnis yang relevan. Agen otonom akan semakin menggantikan pertanyaan-pertanyaan sederhana, namun pengawasan manusia sebagian besar masih diperlukan.

Vendor di sektor ini antara lain layanan seperti Intercom yang kami gunakan dan Drift yang menawarkan kemampuan inbound dan outbound serta lainnya seperti Genesys dan Zendesk yang lebih fokus pada komunikasi inbound.

5. Analisis Prediktif

Saya akan membahas analitik prediktif terakhir, karena dalam bisnis besar dengan tim intelijen bisnis, ini adalah salah satu teknologi yang paling lama digunakan dengan banyak aplikasi di bidang pemasaran termasuk

1. Segmentasi Pelanggan: Analisis prediktif digunakan untuk mensegmentasi pelanggan berdasarkan berbagai atribut, seperti demografi, perilaku, nilai seumur hidup, dan riwayat pembelian.
2. Penilaian Prospek: Dengan menganalisis data historis dan mengidentifikasi pola, analisis prediktif dapat memberikan skor pada prospek, yang menunjukkan kemungkinan mereka untuk berkonversi menjadi pelanggan. Hal ini membantu tim pemasaran dan penjualan memprioritaskan upaya mereka pada prospek berpotensi tinggi, sehingga menghasilkan manajemen prospek yang lebih efisien.
3. Prediksi Churn: Model prediktif memperkirakan pelanggan mana yang berisiko berhenti (pergi) berdasarkan perilaku dan interaksi mereka. Pemasar dapat menerapkan strategi retensi untuk mengurangi churn pelanggan.
4. Mesin Personalisasi dan Rekomendasi: E-niaga dan platform konten menggunakan algoritme prediktif untuk menyarankan produk, layanan, atau konten kepada pengguna berdasarkan perilaku dan preferensi mereka di masa lalu. Hal ini meningkatkan pengalaman pengguna dan mendorong penjualan atau keterlibatan.
5. Pengoptimalan Kampanye Pemasaran: Analisis prediktif dapat membantu mengoptimalkan kampanye pemasaran dengan memprediksi saluran, pesan, dan waktu mana yang paling mungkin menghasilkan tingkat konversi tertinggi. Hal ini memaksimalkan laba atas investasi (ROI) dari upaya pemasaran.

Semua penerapan ini akan terus berlanjut, namun didukung oleh jenis inovasi AI lain yang telah kami ulas seperti AI Kausal dan Generatif.

Tren dalam pengelolaan AI dan tata kelola

Dunia usaha sedang mengkaji peluang AI, namun mereka juga perlu mengelola sisi negatifnya. Implementasi AI mengidentifikasi faktor-faktor negatif AI yang perlu dikelola dalam artikel mereka tentang Organisasi yang Dibantu AI - cetak biru untuk Usaha Kecil dan Menengah.

• Perpindahan Pekerjaan . Pekerja yang melakukan tugas analitis dan mekanis berulang menghadapi perpindahan melalui otomatisasi.
• Privasi Data . Kekhawatiran terhadap pengumpulan, pemrosesan, dan pengamanan kumpulan data yang terus berkembang menimbulkan kekhawatiran seputar persetujuan, transparansi, dan penyalahgunaan yang dapat mengikis kepercayaan pelanggan jika tidak dikelola dengan cerdas.
• Etika Digital . Karena sistem otomatis berdampak pada kehidupan masyarakat, pengembangan kerangka etika secara proaktif perlu dipandu oleh prinsip-prinsip transparansi dan akuntabilitas.
• Risiko Keamanan . Meningkatnya ketergantungan pada AI dan sistem yang saling berhubungan berarti sistem
  keamanan harus dipertimbangkan.

Kebijakan AI untuk komunikasi pemasaran

Kami percaya bahwa semakin banyak organisasi yang berkembang merupakan tren besar mengingat dampak yang ditimbulkan oleh AI Generatif, jadi kami memiliki bagian terpisah mengenai hal ini.

Dalam podcast ini, Implement AI meninjau rekomendasi lebih lanjut terhadap kebijakan AI yang merangkum cara mengelola tantangan-tantangan ini untuk jenis bisnis berikut:

Untuk Bisnis Perusahaan Besar:

• Buat kerangka kebijakan AI untuk memberikan pedoman mengenai etika, privasi data, keamanan, dan penjelasan sistem AI di seluruh organisasi
• Membentuk komite AI dengan pemimpin lintas fungsi untuk mengatur dan terus meninjau kebijakan dan strategi AI
• Memberikan pelatihan AI yang komprehensif kepada karyawan tentang cara menggunakan alat baru secara bertanggung jawab dan mengoptimalkan alur kerja
• Tunjuk Chief AI Officer untuk memiliki dan mendorong strategi dan peta jalan AI ke depan
• Libatkan pemangku kepentingan seperti pelanggan dan karyawan dalam rencana AI untuk mempertahankan kepercayaan dan bakat

Untuk UKM:

• Buatlah rancangan kebijakan AI meskipun merupakan kebijakan dasar untuk mulai menyelaraskan tujuan bisnis dengan adopsi AI
• Tetapkan tanggung jawab AI kepada pemimpin senior meskipun ia bekerja paruh waktu untuk mendorong strategi
• Evaluasi penanganan data pelanggan dan praktik keamanan yang diperlukan untuk sistem AI
• Jelajahi peluang AI untuk mendapatkan keunggulan kompetitif melalui penyelesaian tugas yang lebih cepat
• Bersikaplah transparan mengenai rencana AI dengan staf untuk mengurangi ketidakpastian dan menyelaraskan visi