Co mówią czołowi konsultanci o wykorzystaniu AI w marketingu?

Marketerzy zaczęli wykorzystywać sztuczną inteligencję, aby usprawnić każdy etap podróży klienta. Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do prognozowania sprzedaży, dostarczania spersonalizowanych wrażeń w witrynie, oferowania całodobowej obsługi klienta za pośrednictwem chatbotów i optymalizacji ROI poprzez programistyczne kierowanie reklam.

Wiodący konsultanci, tacy jak Deloitte, McKinsey and Company, Bain and Company, EY LLP i Boston Consulting Group, badali rolę sztucznej inteligencji w marketingu.

Przyjrzyjmy się, co ci czołowi konsultanci mówią o wykorzystaniu AI w marketingu.

Deloitte: „Dostarcz spersonalizowane doświadczenie na skalę korporacyjną za pomocą sztucznej inteligencji”

W raporcie z badania CMO firmy Deloitte z 2019 r. 56% uczestników przewidywało wykorzystanie sztucznej inteligencji do personalizacji treści. 33% respondentów przewiduje zastosowanie sztucznej inteligencji w celu poprawy zwrotu z inwestycji w marketing poprzez optymalizację treści marketingowych i czasu.

Marketerzy nie mogą jednocześnie przetwarzać ton danych o wszystkich swoich klientach. Dlatego dzielą klientów na różne segmenty (w oparciu o cechy, zachowanie podczas przeglądania i historię zakupów).

Jednak to może nie wystarczyć. Klienci domagają się teraz, aby marki działały zgodnie z ich potrzebami, tak jak są traktowani przez swoich ulubionych pracowników w swojej restauracji.

Oferowanie tego rodzaju personalizacji na poziomie przedsiębiorstwa jest trudne. Właśnie tam sztuczna inteligencja może pomóc firmom dostarczać te doświadczenia milionom klientów naraz.

56% marketerów uważa, że ​​sztuczna inteligencja może pomóc w lepszym zaangażowaniu klientów i potencjalnych klientów. Firmy takie jak Omniconvert już wykorzystują sztuczną inteligencję do wdrażania ponad 500 nowych automatycznych eksperymentów co 4 godziny.

Deloitte mówi: „Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą podejmować decyzje w danej chwili na podstawie setek lub tysięcy punktów danych o wiele więcej niż my, ludzie, jesteśmy w stanie wziąć pod uwagę i zrobić to w skali przedsiębiorstwa”.

Nie oznacza to całkowitego polegania na sztucznej inteligencji w marketingu Twojej firmy. Chodzi o wykorzystanie supermocy sztucznej inteligencji do podejmowania błyskawicznych decyzji i jednoczesnego pielęgnowania milionów indywidualnych klientów.

Aby skutecznie wykorzystywać sztuczną inteligencję w marketingu, musisz mieć odpowiedni poziom przejrzystości i możliwości interpretacji. Bez możliwości interpretacji trudno byłoby określić, w jaki sposób sztuczna inteligencja wpływa na Twój biznes.

Dzięki proaktywnemu i strategicznemu znajdowaniu sposobów na zintegrowanie sztucznej inteligencji i rozszerzenie współpracy między maszynami w całej organizacji, możesz budować bardziej ludzkie więzi z milionami swoich klientów.

McKinsey and Company: „Wdrożenie podstawowych praktyk w celu zwiększenia wyników sztucznej inteligencji”

Ankieta Mckinseya wykazała, że ​​44% firm zmniejszyło koszty operacyjne i zwiększyło przychody biznesowe, wykorzystując sztuczną inteligencję w marketingu.

Oczekuje się, że sztuczna inteligencja wywrze około 2,6 biliona dolarów rocznie na sprzedaż i marketing.

Niektóre firmy z różnych sektorów osiągają dzięki AI ponadprzeciętne wyniki biznesowe. Te firmy o wysokich wynikach odnotowały zarówno wyższe wzrosty przychodów, jak i bardziej znaczące spadki kosztów niż inne firmy korzystające z sztucznej inteligencji.

Stwierdzono, że 20% organizacji wdrożyło sztuczną inteligencję w swojej firmie w 2019 roku. Przewiduje się, że liczba ta wzrośnie w 2020 roku.

Według Mckinseya firmy te są bardziej skłonne do stosowania podstawowych praktyk sztucznej inteligencji w celu zwiększania wartości i ograniczania ryzyka związanego z technologią.

Podstawowe praktyki stosowane przez wysokowydajnych sztuczną inteligencję obejmują:

• Inwestowanie w talenty i szkolenia AI.
• Zapewnienie personelowi biznesowemu i personelowi technicznemu niezbędnych umiejętności.
• Dopasowanie liderów biznesu, analityki i IT do wspólnej pracy nad konkretnymi problemami.
• Dostosowywanie taktyki AI do strategii firmy.
• Posiadanie strategii AI z przejrzystą mapą drogową przypadków użycia na poziomie przedsiębiorstwa.
• Tworzenie dobrze zdefiniowanych procesów zarządzania dla krytycznych decyzji związanych z danymi.
• Częste aktualizowanie modeli AI.
• Korzystanie z analiz AI w czasie rzeczywistym, aby umożliwić codzienne podejmowanie decyzji.
• Śledzenie kompleksowego zestawu odrębnych wskaźników wydajności AI.

Wdrożenie tych podstawowych praktyk może zwiększyć Twoje szanse na poprawę wyników generowanych przez sztuczną inteligencję w marketingu.

Bain and Company: „Wykorzystaj moc sztucznej inteligencji, aby zwiększyć sprzedaż krzyżową”

Sprzedawcy internetowi korzystający z algorytmów uczenia maszynowego do generowania informacji o klientach i szczegółowych profili kupujących odnotowali wzrost średnich wartości zamówień z 5% do 10% i odnotowali zwrot z inwestycji na poziomie 6x-7x.

Sprzedaż krzyżowa może poprawić średnią wartość zamówienia i zysk netto. Ale jakie produkty i kiedy sprzedawać krzyżowo, jest wyzwaniem dla wielu marketerów.

W ciekawym studium przypadku firma skupiła się na cross-sellingu z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

Firma miała wszystko (dane dobrej jakości, odpowiednią technologię i wewnętrzne talenty) potrzebne do osiągania lepszych wyników. Jednak zespół analityczny nie był powiązany z ekspertami z jednostek biznesowych i funkcjonalnych.

Firma stworzyła nowy zespół składający się zarówno z koderów, jak i ekspertów ds. analityki. Nowy skład zmienił stare podejście do analityki, aby uzyskać znaczące wyniki.

Zespół ocenił bieżące wyniki sprzedaży krzyżowej i zbadał zdarzenia, które spowodowały sprzedaż dodatkowych produktów.

Następnie wykorzystali algorytmy sztucznej inteligencji, aby określić, który produkt klient prawdopodobnie kupi jako następny. Zespół przeszkolił sztuczną inteligencję, integrując 20 baz danych w system, który zawierał 10-letnią historię klienta oraz dane zewnętrzne.

Wykorzystali metodologie programistyczne Agile, aby podzielić projekt na małe części, które obejmowały wszystkie podstawowe zadania, takie jak przygotowanie i ładowanie danych, testowanie i wdrażanie oraz transfer wiedzy.

Przeprowadzali również cotygodniowe spotkania z kierownictwem najwyższego szczebla, aby rozwiązać problemy mające wpływ na sprzedaż krzyżową.

Informacje marketingowe zebrane dzięki nowym możliwościom uczenia maszynowego pomogły 10-krotnie zwiększyć skuteczność marketingu. Firma odnotowała również 25% wzrost dodatkowych przychodów dzięki sprzedaży krzyżowej.

Strategiczne wdrażanie sztucznej inteligencji w celu zrozumienia zachowań klientów i polecania dodatkowych produktów może znacznie zwiększyć możliwości sprzedaży krzyżowej.

EY (Ernst and Young) LLP: „Oceń ryzyko i pokonaj bariery wdrażania sztucznej inteligencji”

Badanie EY dotyczące dyrektorów generalnych i liderów biznesu pokazuje, że 62% respondentów uważa, że ​​sztuczna inteligencja będzie miała znaczący wpływ na tworzenie wydajności w ich firmie.

Kolejne 62% twierdzi, że sztuczna inteligencja odegra istotną rolę w utrzymaniu konkurencyjności ich firmy. Poza tym 60% respondentów uważa, że ​​sztuczna inteligencja pomoże im lepiej zrozumieć klientów.

Jednak największą barierą we wdrażaniu sztucznej inteligencji jest brak wykwalifikowanych specjalistów. W ankiecie firma EY znalazła pewne ograniczenia wpływające na stosowanie sztucznej inteligencji. Bariery te obejmują:

• Brak ekspertów potrzebnych do wdrożenia AI.
• Brak zaufania do jakości danych.
• Obawy dotyczące prywatności i wykorzystania danych.
• Brak wymaganej infrastruktury i interoperacyjności.

Dwa czynniki pozwalające pokonać te bariery (przytaczane przez dyrektorów generalnych i liderów biznesu) to:

• Posiadanie przekonującego uzasadnienia biznesowego dla sztucznej inteligencji.
• Posiadanie strategicznej wizji i zaangażowania w sztuczną inteligencję ze strony kierownictwa wyższego szczebla.

W przypadku implementacji sztucznej inteligencji można zastosować podejście odgórne lub oddolne, z których oba są świetne.

Podejście odgórne zaczyna się od zidentyfikowania problemu biznesowego i sprowadza się do uzyskania dostępu do wykonalności technicznej. Podejście oddolne zaczyna się od identyfikacji technologii sztucznej inteligencji i sprowadza się do określenia, jaką wartość można zapewnić.

Największym ryzykiem, jakie stwarza sztuczna inteligencja dla firm, jest stronniczość danych. Sztuczna inteligencja wzmocni stronniczość, chyba że dokładnie sprawdzisz, aby temu zapobiec. Jeśli nie rozpoznasz preferencji, wydasz setki dolarów na kampanie marketingowe i nie zobaczysz żadnych rezultatów.

Brak zrozumienia AI przez organy regulacyjne również może powodować problemy. Dlatego ważne jest, aby organizacje inwestowały w naukę i rozwój kontroli wewnętrznych, aby mogły podejmować świadome, oparte na danych decyzje.

Boston Consulting Group: „Połącz sztuczną inteligencję i ludzkie elementy biznesu”

Boston mówi: „Organizacje, które łączą możliwości ludzi i maszyn, rozwiną lepsze doświadczenia i relacje z klientami, bardziej wydajne operacje i radykalnie zwiększą tempo innowacji”.

Globalna firma FMCG wykorzystała sztuczną inteligencję do optymalizacji procesu alokacji wydatków marketingowych. Zaawansowane modelowanie analityczne porównało zwrot z inwestycji w marki, rynki i kanały medialne oraz stworzyło dynamiczny model do analizy różnych potencjalnych scenariuszy alokacji tych wydatków.

W rezultacie firma podejmowała lepsze decyzje dotyczące wydatków i odnotowała 10% wzrost ROI z marketingu w ciągu pierwszych 12 miesięcy.

Ale czy każda firma, która wdraża sztuczną inteligencję, wygrywa?

W ankiecie przeprowadzonej przez BCG 90% respondentów zgodziło się, że sztuczna inteligencja to szansa biznesowa dla ich firmy. Jednak jak dotąd 70% firm zgłasza minimalny lub żaden wpływ sztucznej inteligencji.

Aby sztuczna inteligencja przynosiła wyjątkowe wyniki, firmy muszą zintegrować ją z poszczególnymi procesami, które napędzają rdzeń ich działalności. Firmy muszą opracować odpowiednie pętle sprzężenia zwrotnego, aby sztuczna inteligencja mogła z czasem stawać się coraz lepsza.

Według Bostonu firmy, które łączą ludzi (organizację, talenty i sposoby pracy) z technologią (dane i platformy cyfrowe), osiągają lepsze wyniki. Wyniki obejmują:

• Spersonalizowane doświadczenia i relacje z klientami
• Operacje bioniczne
• Nowe oferty, usługi i modele biznesowe

Wniosek

Firmy, które wykorzystują sztuczną inteligencję w marketingu, odnotowują wyższy wzrost niż te, które tego nie robią. Udowodniły to również badania i badania czołowych firm konsultingowych. Aby jednak uzyskać maksymalne korzyści ze sztucznej inteligencji, kluczowe jest określenie problemu, który chcesz rozwiązać, i zatrudnienie najlepszego talentu do zarządzania technologią.