Τι είναι το μάρκετινγκ AI;

Το «μάρκετινγκ AI» είναι ένας άτυπος όρος που αναφέρεται στους τρόπους με τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη (AI) και η μηχανική μάθηση φέρνουν επανάσταση στον χώρο του μάρκετινγκ.

Το μάρκετινγκ με τη βοήθεια τεχνητής νοημοσύνης ανοίγει την πόρτα στους επαγγελματίες του μάρκετινγκ να δημιουργήσουν καλύτερες ροές εργασίας και να κατευθύνουν τις προσπάθειές τους με πολύ μεγαλύτερες ποσότητες δεδομένων. Παρουσιάζει επίσης ευκαιρίες για να γίνουν πιο αποτελεσματικές οι καθημερινές εργασίες και διαδικασίες.

Η σημασία της τεχνητής νοημοσύνης στο μάρκετινγκ αυξάνεται καθώς τα εργαλεία και οι τεχνολογίες προχωρούν συνεχώς, παρέχοντας νέες λύσεις για καλύτερο, πιο βελτιωμένο και πιο στοχευμένο μάρκετινγκ. 

Θέτει επίσης προκλήσεις και επιχειρηματικούς κινδύνους που απαιτούν προσεκτική προσοχή και εξέταση από τα ενδιαφερόμενα μέρη σε επωνυμίες και οργανισμούς.

Πώς λειτουργεί;

Το μάρκετινγκ AI λειτουργεί με διαφορετικούς τρόπους ανάλογα με την εφαρμογή και την εργασία μάρκετινγκ. 

• Τα εργαλεία παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούν τεράστιες ποσότητες δεδομένων ως δεδομένα εκπαίδευσης και τα χρησιμοποιούν για να δημιουργήσουν νέο περιεχόμενο που μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε όλες τις προσπάθειες μάρκετινγκ. 
• Τα εργαλεία αυτοματισμού AI επιτρέπουν στον χρήστη να εισάγει μια ποικιλία δεδομένων για να χειριστεί εργασίες όπως η στόχευση email και οι δυναμικές διαφημίσεις. Αυτό απομακρύνει την πίεση των εμπόρων και μπορεί να ανακουφίσει τα σημεία πόνου των καταναλωτών.
• Για την εξατομίκευση του μάρκετινγκ, η τεχνητή νοημοσύνη συλλέγει δεδομένα για να μάθει συμπεριφορές πελατών, χρησιμοποιεί αλγόριθμους και παρέχει μοναδικές εμπειρίες ανάλογα με αυτήν τη συμπεριφορά. Ο τελικός στόχος είναι η στενότερη σύνδεση των καταναλωτών.

Για την επιδίωξη των στόχων μάρκετινγκ, το μάρκετινγκ AI χρησιμοποιεί διαδικασίες όπως:

Εκμάθηση μηχανών — Αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπουν στα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης να μαθαίνουν μόνοι τους από τις εισαγωγές δεδομένων και να εφαρμόζουν τις μαθησίες αυτόματα και χωρίς ανθρώπινη συμμετοχή. 

Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) — AI που δίνει στους υπολογιστές τη δυνατότητα να κατανοούν το κείμενο, τον προφορικό λόγο και τη γλώσσα με παρόμοιο τρόπο με τον άνθρωπο.

Βαθιά μάθηση — Μέθοδος AI που διδάσκει στους υπολογιστές να επεξεργάζονται δεδομένα με παρόμοιο τρόπο με τον ανθρώπινο εγκέφαλο. Αυτά τα μοντέλα είναι πολύ προηγμένα και ικανά να δημιουργούν πληροφορίες και προβλέψεις και να αναγνωρίζουν και να κατανοούν πολύπλοκα μοτίβα σε διαφορετικά μέσα.

Κοινές χρήσεις της τεχνητής νοημοσύνης στο μάρκετινγκ

Το μάρκετινγκ AI καλύπτει σχεδόν κάθε πτυχή του μάρκετινγκ. Για παράδειγμα, αξιοποίηση δεδομένων πελατών για τη δημιουργία καλύτερων καμπανιών, δημιουργία περιεχομένου μάρκετινγκ πλήρους μήκους, ακόμη και αυτοματοποίηση εμπειρίας πελάτη. 

Ακολουθούν οι πιο συνηθισμένες περιπτώσεις χρήσης στον κλάδο του μάρκετινγκ:

Δημιουργία περιεχομένου

Τα εργαλεία δημιουργίας τεχνητής νοημοσύνης αποτελούν σημαντικό κομμάτι του μάρκετινγκ τεχνητής νοημοσύνης και χρησιμοποιούνται ήδη για τη δημιουργία χιλιάδων στοιχείων περιεχομένου καθημερινά. Το σημερινό μάρκετινγκ απαιτεί τόσο πολύ περιεχόμενο, εξατομικευμένο περιεχόμενο και πολλά άλλα για να υποστηρίξει το σημερινό εξελιγμένο ταξίδι του αγοραστή. 

Τα εργαλεία AI μπορούν να λάβουν μια είσοδο όπως μια ερώτηση ή μια οδηγία και να δημιουργήσουν μια απάντηση κειμένου ή εικόνας με βάση αυτό το ερώτημα. Για τους επαγγελματίες του μάρκετινγκ και τους δημιουργούς περιεχομένου, αυτό μπορεί να είναι μια μνημειώδης εξοικονόμηση χρόνου. 

Και ενώ η τρέχουσα γενετική τεχνητή νοημοσύνη έχει τους περιορισμούς της, μπορεί να δημιουργήσει απίστευτα αποτελέσματα μετά από αρκετή ανθρώπινη προτροπή και τελειοποίηση. Το Generative AI μπορεί να δημιουργήσει στοιχεία όπως αναρτήσεις μέσων κοινωνικής δικτύωσης, άρθρα και αναρτήσεις ιστολογίου για μηχανές αναζήτησης, εικόνες, κείμενο, τρισδιάστατες αποδόσεις, κώδικα, βίντεο, μουσική και πολλά άλλα.

Παραδείγματα περιπτώσεων χρήσης τεχνητής νοημοσύνης:

• Ρωτήστε το ChatGPT: 

• Δημιουργήστε δελτία τύπου, μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, θεματικές γραμμές και άλλα με βάση τις προδιαγραφές σας, τα οποία μπορούν να τροφοδοτηθούν σε παραγωγούς κειμένου.
• Βασιστείτε σε γεννήτριες κειμένου για να γράψετε αναρτήσεις ιστολογίου που μπορούν να προσαρμοστούν, να τελειοποιηθούν και να βελτιστοποιηθούν από επαγγελματίες του μάρκετινγκ για εξοικονόμηση χρόνου.
• Πάρτε το αντίγραφο διαφήμισης που γράψατε και ζητήστε από τους παραγωγούς κειμένου να το κάνουν πιο συνοπτικό και εύχρηστο. 

Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης δεν μπορούν και δεν πρέπει να γίνουν ολόκληρη η διαδικασία παραγωγής περιεχομένου. Οποιαδήποτε έξοδος AI θα χρειαστεί κάποιο επίπεδο επεξεργασίας και προσαρμογής. 

Ωστόσο, εργαλεία όπως το ChatGPT μπορούν να υποστηρίξουν τον καταιγισμό ιδεών και τον ιδεασμό που προηγείται της συγγραφής και του σχεδιασμού. Ως αποτέλεσμα, οι συγγραφείς και οι υπεύθυνοι στρατηγικής περιεχομένου μπορούν να βάλουν το μεταφορικό στυλό σε χαρτί πιο γρήγορα. 

αλληλεπίδραση με τον πελάτη

Η εμπειρία πελατών, που παραδοσιακά ονομάζεται εξυπηρέτηση πελατών, είναι ένας από τους χώρους που αλλάζει εντελώς μπροστά στα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης όπως τα chatbot και οι ψηφιακοί βοηθοί. 

Τα πάντα, από την προσέγγιση πελατών έως την υποστήριξη πελατών στον ιστότοπο, την παρακολούθηση μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και γραπτών μηνυμάτων και τις έρευνες, αυτοματοποιούνται και βελτιστοποιούνται από την τεχνητή νοημοσύνη. 

Η αλληλεπίδραση με τον πελάτη με τεχνητή νοημοσύνη είναι επίσης ένα παράθυρο στις γνώσεις πελατών. Τα αρχεία καταγραφής συνομιλιών μπορούν να αναθεωρηθούν μέχρι να μηδενιστούν τα πιο συνηθισμένα ή πιο πιεστικά ζητήματα που αντιμετωπίζουν και ρωτούν οι πελάτες. Αυτό μπορεί να δημιουργήσει πληροφορίες σχετικά με ευκαιρίες βελτίωσης προϊόντων και άλλους τρόπους για να προλάβετε κοινές ανησυχίες.

Εξατομίκευση με τεχνητή νοημοσύνη

Η τεχνητή νοημοσύνη αξιοποιείται επίσης για σκοπούς εξατομίκευσης περιεχομένου. Με απλά λόγια, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προσαρμόσει την εμπειρία ενός ατόμου με βάση τη συμπεριφορά του.

Η τεχνητή νοημοσύνη αναλύει μια ποικιλία σημείων δεδομένων πελατών και κοινού-στόχου για να προσφέρει εξατομικευμένες, μοναδικές εμπειρίες ανάλογα με τις ενέργειες που κάνει ένας χρήστης. Παραδείγματα περιλαμβάνουν τη συμπλήρωση μιας φόρμας, την πραγματοποίηση μιας αγοράς ή την προσθήκη ενός προϊόντος στο καλάθι. 

Αυτή είναι μια πτυχή των δυνατοτήτων του AI για βελτιστοποίηση ταξιδιού πελατών. Για παράδειγμα, η Amazon χρησιμοποιεί AI για να δημιουργήσει μοναδικές εμπειρίες αγορών προσαρμοσμένες σε κάθε χρήστη. Οι επωνυμίες που μπορούν να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για να εξατομικεύσουν τις εμπειρίες των χρηστών μπορούν να ενθαρρύνουν ισχυρότερες, μακροπρόθεσμες σχέσεις με τους καταναλωτές.

αυτοματοποίηση μάρκετινγκ

Πέρα από την εξατομίκευση, η τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει πολλές επιλογές αυτοματισμού για σκοπούς μάρκετινγκ και εμπειρίας πελάτη. 

• Αυτοματοποίηση ηλεκτρονικού ταχυδρομείου — Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τους επαγγελματίες του μάρκετινγκ να κλιμακώσουν και να διαχειριστούν μεγάλες λίστες και καμπάνιες email. Με τη δυνατότητα παράδοσης συγκεκριμένων μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου ανάλογα με την αφοσίωση, την εξατομίκευση των email και την ανάλυση δεδομένων email, η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα απαραίτητο εργαλείο.
• Ανατροφή δυνητικών πελατών — Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να εξυπηρετήσουν πιο προσαρμοσμένα στοιχεία δυνητικών πελατών, όπως σελίδες προορισμού, για να αυτοματοποιήσουν και να βελτιώσουν μέρη του ταξιδιού του αγοραστή. Το αποτέλεσμα είναι πιο σφιχτό να τροφοδοτεί το μόλυβδο και συνολικά περισσότερους δυνητικούς πελάτες.
• Εξυπηρέτηση πελατών — Τα ρομπότ εξυπηρέτησης πελατών που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να βοηθήσουν με ένα μεγάλο ποσοστό αιτημάτων και ζητημάτων πελατών, οδηγώντας σε θετικές εμπειρίες, ικανοποίηση πελατών και εμπιστοσύνη.

Απόδοσης

Ο τελικός στόχος του μάρκετινγκ AI είναι να δημιουργήσει ευκαιρίες για βελτιστοποίηση όλων των πτυχών του μάρκετινγκ, από την ανάλυση δεδομένων και την αυτοματοποίηση έως τη δημιουργία περιεχομένου, το μάρκετινγκ περιεχομένου και πολλά άλλα. 

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αντικαταστήσουν ορισμένες από τις κοπιώδεις εργασίες της καθημερινής εργασίας μάρκετινγκ και οι έμποροι μπορούν να κατευθύνουν αυτά τα εργαλεία προς καλύτερα αποτελέσματα. Ορισμένες υποθετικές στρατηγικές μάρκετινγκ που βασίζονται σε AI περιλαμβάνουν:

• Ένας αλγόριθμος που μπορεί να εντοπίσει ευκαιρίες κατάταξης και να αυτοματοποιήσει τις προτάσεις SEO στη σελίδα
• Μια στρατηγική που έχει σχεδιαστεί για την εξαγωγή και ανάλυση δεδομένων σχετικά με το κοινό-στόχο των καταναλωτών για την καλύτερη κατανόηση τους και την καλύτερη ευθυγράμμιση της αξίας.
• Η στρατηγική ταξιδιού ενός αγοραστή που αξιοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη για να κατανοήσει πώς διαφορετικοί τύποι δυνητικών πελατών μετακινούνται από την έρευνα στην απόφαση αγοράς και παραδίδουν εξατομικευμένα περιουσιακά στοιχεία σε διαφορετικούς τύπους πελατών. 
• Ένα ενημερωτικό δελτίο μάρκετινγκ ηλεκτρονικού ταχυδρομείου που στέλνει αυτόματα τα σωστά μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου στα σωστά μέλη της λίστας email, με βάση την ανάλυση AI και την ανθρώπινη κατεύθυνση από τους εμπόρους του μάρκετινγκ.

Ανάλυση & ιδέες

Σε όλες τις εφαρμογές του AI, το πιο κοινό θέμα είναι η ανάλυση δεδομένων. Επειδή η τεχνητή νοημοσύνη είναι τόσο έμπειρη στην αντιμετώπιση τεράστιων συνόλων δεδομένων και στη συγκέντρωση νοημάτων, είναι ίσως η πιο σημαντική καινοτομία για όλες τις εργασίες μάρκετινγκ που βασίζονται σε δεδομένα. Μερικά παραδείγματα περιλαμβάνουν:

• Ανάλυση βαθμολογίας δυνητικών πελατών — Με βάση δεδομένα δυνητικού πελάτη (συμπεριφορά, αφοσίωση, κ.λπ.), η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει και να βαθμολογήσει δυνητικούς πελάτες με μετρήσεις που μετρούν τις δυνατότητές τους για συναλλαγές. Αυτός ο αυτοματισμός βοηθά να φιλτράρει πιθανούς πελάτες και να στέλνει μόνο τους πιο κατάλληλους μέσω της διοχέτευσης. Οι πληροφορίες που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να περιλαμβάνουν τον τρόπο καλύτερης εξυπηρέτησης των πιθανών πελατών, το τι ανταποκρίνονται διαφορετικοί τύποι πελατών και πολλά άλλα.
• Αναλύσεις τάσεων και πρόβλεψης — Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αξιολογήσει τις εσωτερικές και εξωτερικές τάσεις για να κάνει προβλέψεις που μπορούν να χρησιμοποιήσουν οι έμποροι για να κατανοήσουν τη συμπεριφορά των πελατών, τις τάσεις της αγοράς και πολλά άλλα. Πληροφορίες όπως ποια νέα προσφορά θα κυκλοφορήσει, πότε να κυκλοφορήσει και πώς να τοποθετηθεί είναι μερικά μόνο παραδείγματα.
• Ανάλυση καναλιών — Οι εφαρμογές και τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αποκαλύψουν ζωτικής σημασίας πληροφορίες καναλιών σε πραγματικό χρόνο και να βοηθήσουν στην τμηματοποίηση, εντοπίζοντας τα κανάλια μάρκετινγκ με την καλύτερη απόδοση, ευκαιρίες για βελτίωση και πώς να ευθυγραμμίσετε καλύτερα τις προσπάθειες για συγκεκριμένα κανάλια.

Οφέλη και πλεονεκτήματα από τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στο μάρκετινγκ

Η θετική πλευρά της τεχνητής νοημοσύνης για τις επωνυμίες και τους εμπόρους είναι αρκετά μεγάλη και δεν έχει ακόμη πραγματοποιηθεί σε ολόκληρο τον κλάδο. Νέα οφέλη και πλεονεκτήματα συνεχίζουν να αναπτύσσονται καθώς η τεχνολογία γίνεται όλο και πιο έξυπνη. Συνολικά, υπάρχουν μερικά μεγάλα πλεονεκτήματα.

Μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα

Η τεχνητή νοημοσύνη, σε όλες τις προσπάθειες και τα καθήκοντα μάρκετινγκ, στοχεύει στην αύξηση της αποτελεσματικότητας για τις επωνυμίες και τους επαγγελματίες του μάρκετινγκ. Η τεχνητή νοημοσύνη διευκολύνει τις ανάγκες σε πόρους σε δημιουργικές εργασίες, όπως η γραφή και ο σχεδιασμός — απαιτεί άχαρες και βαριές εργασίες και δημιουργεί αυτοματισμό και παρέχει γρήγορα διαφανείς πληροφορίες σχετικά με την απόδοση του μάρκετινγκ. 

Συνολικά, αυτές οι αναβαθμίσεις οδηγούν σε πιο στρατηγικές, πιο αποτελεσματικές λειτουργίες.

Βελτιωμένες ροές εργασίας

Η αποτελεσματικότητα είναι κερδοφόρα όταν συνδυάζεται με μια ενοποιημένη και βελτιωμένη προσέγγιση. Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βοηθήσουν τους οργανισμούς να συγκεντρώσουν ανόμοια δεδομένα και εργασίες για να κατανοήσουν καλύτερα την ολιστική εικόνα. Στο πλαίσιο του μάρκετινγκ, αυτό είναι μια σίγουρη νίκη. 

Για παράδειγμα, τα εργαλεία δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης μεταφράζουν διάφορα σημεία δεδομένων ηλεκτρονικού εμπορίου σε αξιόπιστες πληροφορίες που μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιήσουν οι έμποροι σε λευκές βίβλους, ερευνητικές πρωτοβουλίες και εκστρατείες μάρκετινγκ.

Πληροφορίες που βασίζονται σε δεδομένα σε κλίμακα

Η δοσοκεντρική φύση της τεχνητής νοημοσύνης της επιτρέπει να λαμβάνει μια εισαγωγή δεδομένων, να την κατανοεί γρήγορα και να δημιουργεί μια έξοδο με βάση αυτά τα δεδομένα. Εάν παρέχονται ακριβή δεδομένα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει πληροφορίες σχετικά με αυτά τα δεδομένα ή να δημιουργήσει αναφορές υψηλής ακρίβειας και άλλο περιεχόμενο. 

Αυτή η γείωση σε δεδομένα είναι ένα εργαλείο από το οποίο μπορούν να επωφεληθούν ακόμη και οι οργανισμοί που βασίζονται σε δεδομένα. Μπορεί επίσης να βοηθήσει τους ανθρώπους να βασίσουν τη δική τους λήψη αποφάσεων σε δεδομένα.

Οι επιχειρηματικοί κίνδυνοι της τεχνητής νοημοσύνης στο μάρκετινγκ

Παρά τα πολυάριθμα οφέλη για τους επαγγελματίες του μάρκετινγκ, η τεχνητή νοημοσύνη έχει τους περιορισμούς και τους κινδύνους της. Επειδή το μάρκετινγκ τεχνητής νοημοσύνης είναι ακόμα αρκετά νέο, οι αλλαγές και η δυναμική δεν είναι ακόμη σαφείς. Ακολουθούν ορισμένοι κίνδυνοι που πρέπει να προσέξετε.

Νομική έκθεση

Οι οργανισμοί πρέπει να έχουν επίγνωση των διαφόρων νομικών ανησυχιών που συνεπάγεται η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης. Σε αυτό το σημείο, το πρόβλημα είναι τα δικαιώματα χρήσης των υλικών που παράγουν τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης. 

Τα αποτελέσματα τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να επεξεργάζονται και να εξετάζονται από νομικές ομάδες επωνυμίας για συμμόρφωση. Εδώ είναι οι μεγαλύτερες ανησυχίες που πρέπει να λάβετε υπόψη:

• Ανησυχίες για το απόρρητο δεδομένων — Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης θέτουν πάντα ερωτήματα σχετικά με το απόρρητο των δεδομένων, ειδικά εκείνα που βασίζονται σε πράγματα όπως στοιχεία πελάτη. Το άλλο ερώτημα είναι εάν η μελλοντική νομοθεσία θα επηρεάσει τη χρήση αυτών των δεδομένων με τεχνητή νοημοσύνη. 
• Ανησυχίες σχετικά με την πνευματική ιδιοκτησία — Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης παρέχουν αποτελέσματα που προσπαθούν να αποφύγουν την επικάλυψη, τη λογοκλοπή και άλλες παραβιάσεις. Δεδομένης της πολυπλοκότητας του νόμου περί πνευματικών δικαιωμάτων, δεν είναι συνετό να το αφήσουμε έτσι. Οι εκροές τεχνητής νοημοσύνης που αντιμετωπίζονται δημόσια θα πρέπει να αξιολογούνται από επαγγελματίες πνευματικής ιδιοκτησίας για να αποφευχθεί η ακούσια παραβίαση.
• Ανησυχίες σχετικά με τις διακρίσεις — Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης είναι εκπαιδευμένα για την αποφυγή μεροληψίας και διακρίσεων, αλλά αυτό δεν σημαίνει ότι η τυχαία προκατάληψη δεν μπορεί να εμφανιστεί στην έξοδο τεχνητής νοημοσύνης. Μπορούν επίσης να προκύψουν σφάλματα που οδηγούν σε περιεχόμενο που ενδέχεται να εισάγει διακρίσεις. Αυτό μπορεί να έχει δαπανηρές συνέπειες.
• Ευθύνη αδικοπραξίας — Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν επίσης να παράγουν ανακριβή ή αμελή αποτελέσματα που μπορεί να επηρεάσουν τους τελικούς χρήστες και άλλους ενδιαφερόμενους φορείς. Οι οργανισμοί ενδέχεται να αντιμετωπίσουν σημαντική ευθύνη και κόστος από αδικοπραξίες.

Φήμη

Όπως συζητήσαμε στο Generative AI & The Future of Reputational Defense, η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης εγκυμονεί μεγάλους κινδύνους για τη φήμη της επωνυμίας για εταιρείες και δημόσια πρόσωπα. 

Οι επωνυμίες και τα δημόσια πρόσωπα αντιμετωπίζουν διάβρωση της φήμης και απώλεια αφηγηματικού ελέγχου, καθώς η τεχνητή νοημοσύνη αναλαμβάνει ηγετικό ρόλο στη δημιουργία περιεχομένου ιστού. Απαιτείται προληπτική άμυνα και ένας τρόπος για να ενισχύσετε την επωνυμία σας είναι να επεκτείνετε σημαντικά το φιλικό προς τη φήμη περιεχόμενο.

Αξιοπιστία

Πόσο αξιόπιστη είναι η τεχνολογία AI όταν πρόκειται για πράγματα όπως η δημιουργία περιεχομένου και η ανάλυση δεδομένων; Η απάντηση ποικίλλει. Το βασικό πράγμα που πρέπει να θυμάστε είναι ότι η τεχνητή νοημοσύνη, παρά τους ισχυρισμούς «κλοπής εργασίας», χρειάζεται ουσιαστική ανθρώπινη συμμετοχή. 

Σίγουρα, θα μπορούσαμε να ζητήσουμε από το ChatGPT να γράψει ένα άρθρο σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη στο ψηφιακό μάρκετινγκ. Αλλά θα είναι πολύτιμο για τους αναγνώστες μας, θα έχει καλή απόδοση στην αναζήτηση ή θα αντικατοπτρίζει κάτι νεότερο από το 2021; Με τίποτα. 

Η έξοδος AI είναι συχνά τόσο καλή όσο τα δεδομένα που τροφοδοτούνται και ο τρόπος με τον οποίο τα κατευθύνουν οι άνθρωποι. Εκτός κουτιού, συχνά δεν είναι αξιόπιστο και επιρρεπές σε σφάλματα. Να το γνωρίζετε αυτό και να προσέχετε αυτούς τους περιορισμούς.

Προκλήσεις για την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης στο μάρκετινγκ

Η εφαρμογή μάρκετινγκ τεχνητής νοημοσύνης είναι ολοένα και πιο πολύτιμη για τις επωνυμίες, αλλά υπάρχουν ορισμένα εμπόδια και σημαντικό κόστος που πρέπει να λάβετε υπόψη κατά την επιλογή της τεχνολογίας. Να μερικά παραδείγματα:

Λήψη εκτελεστικού buy-in

Δεδομένων ορισμένων από τους κινδύνους που συζητήσαμε παραπάνω, μπορεί να είναι πρόκληση για τις ομάδες μάρκετινγκ να εισαγάγουν και να εφαρμόσουν πλήρως στρατηγικές μάρκετινγκ τεχνητής νοημοσύνης. Τα στελέχη βλέπουν σωστά τον κίνδυνο και θέλουν να τον προβλέψουν και να τον μετριάσουν. 

Το AI αντιπροσωπεύει μια μπαλαντέρ για ορισμένους. Για τους επαγγελματίες του μάρκετινγκ που φέρνουν προτάσεις στα στελέχη, είναι συνετό να αξιολογούν τις επιλογές της τεχνητής νοημοσύνης, να δημιουργούν μια ξεκάθαρη περίπτωση για τη χρήση της και να κατανοούν τους περιορισμούς της.

Η τεχνολογία εξελίσσεται συνεχώς

Με την AI, κάτι νέο και καινοτόμο έρχεται πάντα στη γωνία. Η έκρηξη της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, που μετατρέπεται από απλά chatbots σε πλήρεις δημιουργικές σουίτες με τεχνητή νοημοσύνη, είναι ένα παράδειγμα. 

Η στρατηγική μάρκετινγκ της τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να αφήνει περιθώρια για καλύτερους αλγόριθμους και νέες τεχνολογίες να παραμείνουν όσο το δυνατόν πιο ευέλικτες. 

Επίσης, η νέα τεχνολογία συνεπάγεται νέες απαιτήσεις γνώσης. Οι πρώτοι που υιοθετούν και οι έμποροι που εκμεταλλεύονται δεξιότητες όπως η άμεση γραφή με τεχνητή νοημοσύνη θα βρεθούν σε μέρη για να διαπρέψουν όταν αναπόφευκτα ενσωματωθεί ευρέως. 

Δημιουργία ομάδας

Η τεχνητή νοημοσύνη ευτυχώς δεν αποδείχθηκε όπως προφήτευσε το franchise του Terminator και απαιτεί ανθρώπινη ευφυΐα και συνεισφορά για να κάνει την καλύτερη, πιο σχετική δουλειά της. 

Η εφαρμογή και η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί βασική εμπειρία και γνώση των χρηστών και για μεγαλύτερους οργανισμούς, πιθανότατα απαιτεί ομαδική εργασία. 

Η στελέχωση και η συνεργασία θα πρέπει να ληφθούν υπόψη επειδή η πρόσληψη, η εκπαίδευση και η ανάπτυξη ομάδων διαχείρισης τεχνητής νοημοσύνης απαιτούν πόρους. Οι μικρότερες ομάδες μπορούν να βασιστούν σε λίγους λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης εντός της ομάδας, αλλά σε κλίμακα, η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης θα απαιτήσει ομαδική προσπάθεια.

Εξασφάλιση σωστής διαχείρισης κινδύνου

Όπως συζητήθηκε, η τεχνητή νοημοσύνη ανοίγει μια πληθώρα θετικών θεμάτων, αλλά και ένα κουτί της Πανδώρας με γνωστούς και άγνωστους κινδύνους. Τα σημερινά εργαλεία μάρκετινγκ τεχνητής νοημοσύνης είναι νέα και υπόκεινται σε άγνωστα τρωτά σημεία που μπορεί να εμφανιστούν στο μέλλον.

Η προοπτική της νομικής ευθύνης από μόνη της καταδεικνύει το πιθανό κόστος, το οποίο μπορεί να προκαλέσει μείωση των τιμών για μικρότερες μάρκες. Οι οργανισμοί και οι ηγέτες του μάρκετινγκ πρέπει να βρουν τρόπους να αποτυπώσουν την ανοδική πορεία περιορίζοντας ταυτόχρονα τον κίνδυνο. 

Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης στο μάρκετινγκ

Το ψηφιακό μάρκετινγκ, ως κλάδος και κλάδος, υφίσταται μια θεμελιώδη αλλαγή καθώς οι τεχνολογίες, τα εργαλεία, οι εφαρμογές, οι πλατφόρμες και οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης εξελίσσονται και βελτιώνονται. 

Οι προηγουμένως δύσκολες και περίπλοκες προσπάθειες μάρκετινγκ γίνονται αυτοματοποιημένες και διαφανείς. Οι διανοητικές ενέργειες των εμπόρων απελευθερώνονται όλο και περισσότερο για να επιδιώξουν την υψηλή ποιότητα διασυνδέσεις των καταναλωτών, αντί για κουραστική εισαγωγή και ανάλυση δεδομένων.

Όπως όλες οι καινοτόμες τεχνολογίες, η τεχνητή νοημοσύνη συνοδεύεται από κινδύνους και κόστος που πρέπει να αποτελούν μέρος του υπολογισμού μιας επωνυμίας κατά την αξιολόγηση και την εφαρμογή της. Όμως, οι επωνυμίες που ακολουθούν στρατηγικές ψηφιακού μάρκετινγκ που βάζουν τους ανθρώπους στην πρώτη θέση και αξιοποιούν τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για να δημιουργήσουν ακόμη ισχυρότερες συνδέσεις, επιλέγουν τον σωστό δρόμο. 

Βελτιστοποίηση ιδιόκτητων περιουσιακών στοιχείων είναι η ανθρωποκεντρική, ολιστική στρατηγική μάρκετινγκ απόλυτα ευθυγραμμισμένη με την τεχνητή νοημοσύνη που όχι μόνο συνδυάζεται με την τεχνολογία AI, αλλά παρέχει επίσης προστασία της επωνυμίας από τα μειονεκτήματα της ανόδου της τεχνητής νοημοσύνης. Η οικοδόμηση ενός αστερισμού ιδιόκτητων περιουσιακών στοιχείων είναι το κλειδί για τη σύνδεση στο μέλλον μάρκετινγκ AI. 

FAQs

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Αυτοκίνητο / EVs, Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• BlockOffsets. Εκσυγχρονισμός της περιβαλλοντικής αντιστάθμισης ιδιοκτησίας. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://terakeet.com/blog/ai-marketing-overview/