当今的领先公司需要极其精确地进行营销、计划和预测。生成式人工智能可以提供帮助。
当今消费者格局的重大变化——包括更多的购买渠道、新的习惯和财富分配的变化——意味着面向消费者的品牌应该考虑改变其营销和产品策略。通过利用数据，机器学习和人工智能，这些组织有机会更好地了解每个客户、他们的喜好、不喜欢、他们购买的动机等等。根据德勤的个性化CX研究，69%的消费者表示，他们更有可能从提供个性化体验的品牌购买产品。考虑一下最近的一些例子，了解品牌如何利用数据创造需求并为消费者提供他们想要的东西。今年早些时候，我们看到病毒式的情人节杯子在消费者中掀起了一股热潮，导致产品迅速售空、社交媒体狂热以及大众的“错失恐惧症”情绪。现在，专家预测这不仅仅是一个孤立的事件，而是对未来品牌可以采取哪些措施来扩大产品和利润的一瞥。
从很多方面来说，这都是品牌忠诚度演变的典范。通货膨胀和经济动荡等因素使得仅仅拥有一种受欢迎的产品已经不够了——消费者变得更加挑剔，如果他们不再感到被看重或重视，或者如果它们不能体现价值观，他们就会变得更加挑剔，甚至更愿意放弃主流品牌。对他们来说很重要的东西（例如，环保产品/公司）。如果品牌想要赢得并留住消费者支出，他们需要将体验放在中心位置。
然而，一次令人难忘的互动可能意味着许多不同的事情，具体取决于体验者。这就是生成式人工智能 (GenAI) 的用武之地。新的 GenAI 技术不仅可以帮助品牌了解 什么 他们的目标受众需要感受到联系，但也需要了解 哪里 有特定的观众趋势、他们所在的地方 选择 满足这些需求，并且多多常 他们要走了。这些信息可以决定或破坏一个品牌对其受众的定位。品牌还需要考虑如何使用 GenAI 工具来确保他们创建一个整体方法来满足受众的需求并建立持久的忠诚度。两个最大的因素是目标/营销和需求规划。
成为营销大师
为了有效地利用 GenAI 作为营销人员，从业者需要首先了解从通过广泛的活动进行大规模定位到针对每个客户的个性化微观接触点的转变。推动这一转变并最终推动个性化兴起的关键因素包括美国市场的许多第一，其中包括：
- 预计女性将比男性控制更多的财富（从 49 年的 2019% 增加到 65 年的 2040%）1
- 美国65岁以上人口将多于18岁以下人口2，历史上最多元化的一代即将成年。3
这个 ”质量到微观德勤 ConvergeCONSUMER 团队研究的方法表明，从大规模、手动和反应性决策转向连续、自动化和预测性的更加动态的模型，可以帮助品牌的营销和定位策略走向未来。
那么，什么是微接触点呢？接触消费者的策略可以包括多种超个性化的营销策略，例如通过社交媒体、流媒体服务、影响者、博客等进行联系。最具创新精神的零售商正在探索倾向模型的应用，以帮助塑造社交媒体印象并选择最吸引客户的渠道。但这只是媒介——这些接触点背后的数据对于正确实施更为关键。从历史上看，显示品牌需要瞄准特定受众的人、地点、方式和原因的见解一直很难实现，尤其是在如此小的规模上。但现在，GenAI 使获取精细数据变得更加容易。
通过使用 GenAI 分析消费者数据，品牌可以跨平台瞄准非常利基的受众群体，从而打造与该群体产生密切共鸣的营销体验。例如，人工智能可以告诉品牌，印第安纳波利斯的阿曼达在注册新的健身房会员资格后，很可能会在 15 月 XNUMX 日星期五早上在网上购买三套名牌瑜伽套装。然后，品牌可以在她正在阅读的新闻网站上为她提供个性化广告，以及她最喜欢的社交媒体影响者发布的与健身相关的帖子。
GenAI 还重新定义了了解现有客户群的含义。虽然大多数组织认为他们对自己所服务的细分市场有自己的看法，但许多组织只是根据简单的人口统计数据对客户进行简单化的看法。拥抱 GenAI 时代的组织正在使用一种更细致的方式将志趣相投的客户组合在一起，将第一方信息与第三方信号、倾向模型、终身价值模型和流失模型相结合，创建真正全面的客户档案。然后，他们处理丰富的客户文件，以识别数据中的实际群体数量。机器学习摆脱了年龄、性别或居住地的简单划分的限制，使我们能够发现许多人认为完全不相关的群体之间不明显的联系。在复杂的数学将这些群体划分出来之后，GenAI 可以用我们可以理解的术语来解释这些群体。此外，GenAI 提供了对群组内未知趋势和见解的自然语言解释，同时突出了群组之间的差异，即使是最善意的人类营销人员也无法单独做到这一点。
GenAI 可以在曾经具有挑战性的领域为营销人员创建 360 度接触点，该技术在该业务中前景广阔，但将其实施到运营中将需要长期转型。此外，组织可能需要一段时间才能认识到，尽管“从质量到微观方法”背后的概念增加了复杂性，但结合 GenAI 的使用，它最终可以为品牌创造一种更加放手的方法。这种转变意味着对传统策略的背离，迎来了数据驱动、实时适应性的时代。
精准计划
GenAI 的潜力得到了充分发挥，其解决问题的能力在营销和个性化定位之后并没有停止。一旦超个性化的营销策略发挥了神奇的作用，引起了品牌热议，GenAI 就可以进一步提供支持，帮助组织需求计划和预测他们需要每种产品的数量和地点，甚至精确到位置。
这很有帮助，原因有几个，其中之一是，对于依赖商店库存来满足持续消费者需求的重要品牌（例如杂货、食品和消费品品牌）来说，这些工具可以帮助他们在主要供应期间进行预测和调整链条中断。另一个原因是，对于产品非必需品的品牌来说，这些数据可以帮助从宏观和微观层面预测需求——帮助制定库存策略。
一个战略成果可能是 GenAI 分析数据并建议在高需求市场有意保持低库存以增加兴趣。这样，如果库存有限，小于某个品牌在某些市场的受众群体，那么获得该产品的消费者就会感觉自己是特殊品牌体验的一部分。这是一个很好的例子，说明 GenAI 是一个强大的工具，营销人员可以将其放在口袋里，不仅可以改进创意解决方案，还可以以非传统方式激发它们。
GenAI 的潜力仍在被发现
GenAI 仍处于起步阶段，但我们已经发现了数百种使用它来改进各行业流程的方法。但是，还有很多东西需要学习。
虽然我们已经知道它可以帮助组织更好地了解消费者及其内部流程，但它可以通过无数种方式突破营销可能的界限。最终，它所拥有的潜力是将数据从后台职能中提取出来，并将其纳入前台职能，从而构建一个整体上更加精简的组织。
希望开始使用 GenAI 的组织应首先确保他们对其数据的质量和治理有清晰的了解。如果没有这个坚实的基础，不良洞察的风险就会呈指数级放大，因此投资可扩展的数据管理解决方案和能够帮助您整理数据的专业人员至关重要。
GenAI 不应该令人恐惧。相反，领导者应该对 GenAI 在其营销运营中释放额外价值的潜力感到兴奋。