Meglepődhet, de a mesterséges intelligencia által vezérelt marketing sikerének legnagyobb akadálya nem a technológia, hanem a gondolkodásmód. Az azonos MI-technológiával rendelkező marketingcsapatok drámaian eltérő eredményeket érhetnek el attól függően, hogy mennyire vannak felkészülve (és hajlandóak) a teljes megközelítésük újragondolására.

Az Accenture adatai megerősítik ezt a valóságot: a stratégiai mesterséges intelligencia beruházásokat végrehajtó vállalatok átlagosan 2,5-szer nagyobb árbevétel-növekedést érnek el , de csak akkor, ha a technológia bevezetésével párhuzamosan átalakítják marketing-megközelítésüket. Ha a csapatod nincs felkészülve arra, hogy újragondolja a marketingstratégiához, a méréshez és a végrehajtáshoz való hozzáállását, még a legkifinomultabb mesterséges intelligencia rendszerek sem fogják tudni teljes mértékben kiaknázni a bennük rejlő lehetőségeket.

Áttérés a reaktívról a prediktív gondolkodásra

A hagyományos marketing eredendően reaktív – a marketingszakemberek a múltbeli teljesítményt elemzik, hogy megalapozott döntéseket hozhassanak a jövőbeliekről. A generatív mesterséges intelligencia azonban megváltoztatja a játékszabályokat, lehetővé téve a marketingszakemberek számára, hogy nagy léptékben használják a prediktív intelligenciát.

Például Kheri Tillman, a Blue Triton Brands marketingigazgatója a marketingszakemberek átképzésére összpontosított, hogy segítsen nekik megérteni a mesterséges intelligencia fejlődési irányát és annak a fogyasztói információkra gyakorolt hatását. Csapata most a mesterséges intelligenciát használja a vállalat vízszállítási üzletágában a vásárlói vásárlási szokások előrejelzésére, lehetővé téve számukra, hogy proaktívan előre jelezzék a fogyasztói igényeket, ahelyett, hogy csupán a múltbeli viselkedésre reagálnának.

A sikeres marketingvezetők felismerik, hogy a generatív mesterséges intelligencia teljesen új megközelítéseket tesz lehetővé, amelyek korábban nem voltak lehetségesek. A kulcs az, hogy más kérdéseket tegyünk fel. Ahelyett, hogy azt kérdeznénk: „Mi történt?”, inkább azt kellene megvizsgálnunk, hogy „Mi fog történni ezután, és hogyan tudjuk alakítani?”.

A sikermutatók újradefiniálása

A generatív mesterséges intelligencia hatásának hatékony méréséhez a marketingvezetőknek új KPI-kat kell kidolgozniuk, amelyek megragadják annak egyedi értékét. Ha a szervezet ragaszkodik a hagyományos mérőszámok használatához, fennáll a veszélye annak, hogy alábecsüli a mesterséges intelligencia hozzájárulásának valódi hatását – és akár idő előtt fel is hagyhat ígéretes kezdeményezésekkel.

Figyeljük meg, hogyan kezelte a Colgate-Palmolive munkatársa, Diana Haussling a 218 éves szervezetében felmerülő metrikai kihívásokat. Átszervezte csapatát az adatok rangsorolásának érdekében, közvetlenül beépítette az analitikát a marketing szervezetbe, és kinevezett egy adatvédelmi igazgatót. Azzal, hogy az adatfunkciókat közvetlenül a marketingbe integrálta, olyan struktúrát hozott létre, amely jobban egyensúlyba hozza az azonnali teljesítménymutatókat a hosszú távú márkaépítési kezdeményezésekkel. Ez a lépés lehetővé tette csapata számára, hogy elszakadjon a hagyományos mérési megközelítésektől, és holisztikusabban megértsék a márka értékét és a fogyasztói hatást.

Műveleti silók lebontása

Ha a marketingcsapata elszigetelt, akkor nem számít, mennyire jó a technikai megvalósítás – nehéz lesz kiaknázni a mesterséges intelligencia teljes potenciálját. Ahhoz, hogy teljes mértékben kihasználja a generatív mesterséges intelligenciát, szervezetének integrált adatfolyamokat és funkciókon átívelő együttműködést kell alkalmaznia.

Például Julie Bowerman, a Kellanova marketingigazgatója a szervezeti összeköttetéseket és a változásmenedzsmentet jelölte meg a mesterséges intelligencia bevezetésének legnagyobb kihívást jelentő aspektusaként – nem magát a technológiát. Átszervezte csapatát, hogy integrálja a korábban egymástól független adatforrásokat, és olyan többfunkciós csapatokat hozott létre, amelyek a széttöredezett betekintést a fogyasztói viselkedés holisztikusabb megértéséhez tudják felhasználni.

Egy másik példában a BCG munkatársa, Lauren Wiener nyilatkozott arról , hogy egy légitársasági ügyfél negyvenszeresére növelte a tartalomkészítés ütemét a generatív mesterséges intelligencia és az átfogó adatelemzési keretrendszer kombinálásával. A személyre szabott élmények elősegítésével a légitársaság jelentős üzleti hatást ért el, 6-9%-os bevételnövekedést elérve. A szervezet sikere abból fakadt, hogy a mesterséges intelligenciát az ügyfelek pontosabb megértésének és elköteleződésének eszközeként kezelte. Ezzel a vízióval összhangban a légitársaság a személyre szabást marketingtaktikából alapvető üzleti növekedési stratégiává alakította.

AI-alapú vezetés fejlesztése

A szervezet gondolkodásmódjának megváltoztatása a marketingvezetéssel kezdődik – és marketingigazgatóként elegendő mesterséges intelligencia-ismeretet kell fejlesztenie ahhoz, hogy a stratégiai döntéseket a technikai részletekben való elvesztés nélkül tudja irányítani. A marketingvezetőknek nem kell műszaki szakértővé válniuk, de elég jól kell érteniük a mesterséges intelligencia képességeit ahhoz, hogy új stratégiai lehetőségeket lássanak el, és csapataikat az átalakuláson keresztül vezessék.

Generatív mesterséges intelligencia mint együttműködő intelligencia

A generatív mesterséges intelligencia megkérdőjelezi a munka elvégzésével kapcsolatos összes feltételezést. A leghatékonyabb szervezetek együttműködő intelligenciának tekintik a mesterséges intelligenciát, amely olyan csapatokat tud létrehozni, amelyek gyorsan integrálhatják a gépi elemzéseket, megkérdőjelezhetik a meglévő folyamatokat, és folyamatosan fejleszthetik az értékteremtéshez való hozzáállásukat.