Težko bi našli tržnika, ki bi oporekal pomenu umetne inteligence (UI) in množičnih podatkov pri razvoju marketinga v 21. stoletju. Strma rast procesne moči in obsega množičnih podatkov, zniževanje stroškov obdelave in hranjenja podatkov ter napredek pri strojnem učenju so pripeljali do novih storitvenih možnosti, ki so bile še nekaj let nazaj težko predstavljive. Tako brezpilotni letalniki Amazon Prime Air že dostavljajo pošiljke, avtonomna vozila in dostavni roboti dostavljajo hrano, Lexus pa uporablja IBM-ov super računalnik za pisanje oglasnih tekstov. To je zgolj nekaj primerov, kako umetna inteligenca s pomočjo uporabe množičnih podatkov spreminja svet.
Polovica tržnikov z zgolj začetniškim znanjem
Problemi, ki vzniknejo ob pojavu novih tehnologij, niso rezultat naprednih inovacih, temveč v pomanjkljivem znanju. Drift and Marketing Institute so v letošnji raziskavi med 400 tržniki ugotovili, da skoraj 40% tržnikov uporabo UI in množičnih podatkov označuje za ključen element uspeha v marketinških praksah za leto 2021, 80% pa jih verjame, da bo pametna avtomatizacija v 5 petih letih operativno izvajala četrtino njihovih delovnih nalog. Medtem jih kar 50 % obstoječe razumevanje delovanja in zmožnosti UI označi kot začetniško. Tako večina podjetij še vedno ne poseduje ustreznega znanja, usposobljenosti in posledično samozavesti, da bi lahko v celoti izkoristili možnosti, ki jih nudijo UI in množični podatki.
Izsledki raziskave kažejo tudi na to, da podjetja in njihovi marketinški oddelki od uporabe UI zasledujejo dva strateška cilja: znižanje stroškov in povečanje prihodkov. To naj bi dosegli s povečanjem svoje konkurenčne prednosti na trgu. 41 % respondentov iz omenjene raziskave že dosega višje prihodke z uporabo orodij UI.
Umetna inteligenca bo sposobna razbrati čustvene odzive
Ming-Hui Huang in Roland T. Rust v s svoji študiji razvoj in uporabo umetne inteligence v marketingu razdelita v tri faze.
- Prvo fazo predstavljajo mehanska orodja UI za izvedbo avtomatiziranih ponavljajočih se delovnih nalog.
- Druga faza prinaša »misleča« UI orodja za obdelavo podatkov, ki so sposobna sprejemati odločitve glede na rezultate analize vhodnih podatkov.
- Kot tretjo razvojno stopnjo pa navajata »čuteča« orodja UI, ki bodo sposobna analizirati čustvene odzive potrošnikov.
Te razvojne faze UI bodo posegle predvsem na področja trženjskih raziskav, segmentacije, targetiranja in pozicioniranja. Pri trženjskih raziskavah bi lahko mehanska orodja UI zbirala podatke, »misleča« UI analizirala podatke in »čuteča« UI poskrbela za boljše razumevanje potrošnikov. Na področju marketinških strategij pa bi mehanska UI lahko skrbela za segmentacijo, »misleča« UI za targetiranje in »čuteča« UI za način ustreznega pozicioniranje ponudbe.
Kako to spremeni Kotlerjev koncept 4P?
Več kot očitno je torej, da ob prehodu družbe v novo informacijsko dobo, štirje P-ji Philipa Kotlerja niso več primerni za označevanje ključnih postavk trženjskega spleta. Marketing se tako obrača stran od osnovnega modela »product, price, place, promotion« in se usmerja v redefinirani model 4P, ki sicer med različnimi avtorji nima povsem enotne definicije. Praviloma pa se kot novi 4P v času umetne inteligence in množičnih podatkov navajajo:
- »participacija« (Participation),
- »personalizacija« (Personalization),
- »prediktivno modeliranje« (Predictive Modelling) in
- »posameznik posamezniku« (Peer 2 Peer).
V nadaljevanju si bomo ogledali vsakega izmed P-jev v novem 4P modelu.
Participacija
Potrošnik na svoji nakupni poti dobiva vse bolj aktivno vlogo pri kreiranju ponudbe, za kar so zaslužni predvsem spletni konfiguratorji. Računalniki Dell, avtomobili Mini ali športni copati Nike so primeri obstoječih spletnih konfiguratorjev, kjer potrošnik sam izbere končne lastnosti produkta. A se participacija ne odvija zgolj na koncu vrednostne verige. Potrošniki lahko z uporabo sodobnih digitalnih orodij poskrbijo tudi za množično financiranje razvoja določenih produktov, najbolj nazoren primer je platforma Kickstarter.
Personalizacija
Marketing je od nekdaj temeljil na tem, da je potrošnikom nudil možnost razlikovanja. Z digitalizacijo pa razlikovanje ni postalo zgolj lažje. Postalo je obvezujoče. Zgoraj omenjeni konfiguratorji izdelkov so dober primer personalizacije izdelkov množične potrošnje. Pomislite na možnosti, ki jih prinašajo 3D tiskalniki!
Personalizacija je postala obvezujoča tudi pri komuniciranju. Vse nižja odzivnost potrošnikov na različne oblike trženjskih komunikacij prinaša tudi potrebo po personaliziranem komuniciranju, ki mora učinkovito naslavljati obstoječe potrebe potrošnikov ter hkrati zmanjšati število in zvišati učinkovitost marketinških sporočil.
Prediktivno modeliranje
Da bi morebitne kupce čim manj motili in hkrati povečali verjetnost nakupa, mora sodobni marketing biti sposoben predvideti želje potrošnikov. Kar je seveda sveti gral marketinga že od nekdaj.
Z uporabo UI, analizo množičnih podatkov in modelov napovedne analitike podjetja lahko predvidijo sprejemanje odločitev na nakupni poti potrošnika.
Morda je eden najbolj znanih in hkrati dovršenih primerov Amazonov sistem priporočenih izdelkov. Glede na osebne, predvsem demografske, podatke o kupci in zgodovino preteklih nakupov vas algoritem umesti v skupino kupcev in vam tako priporoči izdelke, ki so zanimali druge, vam podobne, kupce.
»Posameznik posamezniku«
Razvoja spleta je prinesel nova spletna orodja, ki omogočajo bistveno več sodelovanja in udeležbe. Spletni uporabniki delijo svoja mnenja o kupljenih izdelkih ali preizkušenih storitvah z drugimi in tako ustvarjajo digitalno sfero komunikacije »od ust do ust«. Ta je za blagovne znamke zelo pomembna, saj gre za sfero, nad katero nimajo vpliva. Spletne skupnosti, družabna omrežja, forumi in zasebni blogi pa po drugi strani blagovnim znamkam nudijo dragocen vpogled v razmišljanja in spreminjajoče se vrednote sodobnih potrošnikov.
Sklep
Gre torej za nov pogled na marketing v digitalnem obdobju 21. stoletja. Tako kot so se tržniki v 20. stoletju osredotočali na ponudbo, cene in promocijo se v novem obdobju digitaliziranega marketinga tržniki soočajo z izzivi, katere bodo bistveno lažje osvojili z uporabo sodobnih tehnologij, ki temeljijo na uporabi umetne inteligence in množičnih podatkov.
Tega se pri Madwise dobro zavedamo, zato sledimo novim trendom in svojim poslovnim partnerjem nudimo podporo pri digitalni transformaciji in implementaciji najnovejših tehnologij v njihov poslovni model. Če želite tudi z vašim poslom narediti naslendji korak, ampak niste prepričani, kje začeti, vam lahko naša ekipa strokovnjakov pomaga. Oddajte kratek obrazec za povpraševanje in preverite, kaj naredimo za vaš posel.