Inteligența Artificială (IA) este tehnologia cu o capacitate extraordinară de a transforma domeniul marketingului în anii ce urmează, fiind capabilă chiar să depășească impactul avut de tehnologii precum Internet of Things, Big Data și blockchain. În cadrul acestui articol vă prezint abordarea mea strategică a modului în care companiile și agențiile pot integra în activitățile lor de marketing această tehnologie pentru a profita de beneficiile aduse de aceasta. Inteligența Artificială (IA) a găsit aplicații în diferite contexte din peisajul de afaceri de astăzi și este văzută ca un dat pentru succesul afacerilor actuale și de mâine. Experții și cercetătorii privesc IA ca pe viitorul societății noastre, iar adoptarea sa în marketing a câștigat teren, în special datorită ușurinței cu care conținutul poate fi creat.
Cum schimbă inteligența artificială marketingul din punct de vedere teoretic?
În contextul economic actual, activitățile de marketing sunt caracterizate de complexitate, iar pentru majoritatea managerilor de marketing identificarea contextelor punctuale unde IA poate fi aplicată devine necesară. Rolul strategiei de marketing în contextul IA s-a schimbat, migrând de la un rol focusat pe eficiență și productivitate în a fi mai mult despre a prezice următorul val și a pregăti compania să profite de oportunități. Consider necesară o clasificare a activităților de marketing pentru a determina contextul în care acestea sunt realizate și cum pot fi îndeplinite cu succes.
Astfel, acestea pot fi clasificate pe baza caracteristicilor și dinamicii lor. Este important de menționat că orice clasificare poate varia în funcție de contextul specific și de natura obiectivelor ce trebuie atinse. Astfel, activitățile de marketing pot fi simple, complexe și complicate. În categoria simple intră toate activitățile de marketing ce au deja un best-practice, o regulă de realizare și aici pot intra campaniile clasice din mediul offline (TV, outdoor, print etc.), activitățile de optimizare a unui website pentru motoarele de căutare (SEO) sau campaniile de email marketing. În categoria complexe intră toate activitățile ce pot fi soluționate prin tactici multiple, unde expertiza este necesară și aici mă refer la analizele de piață, interpretarea datelor și dezvoltarea unei strategii. Complicate sunt activitățile în care există multă ambiguitate și unde relația dintre cauză și efect este necunoscută. În această categorie intră activități precum social media marketing, crearea de conținut, intrarea pe piețe noi și targetarea de noi segmente de consumatori.
Pornind de la această categorisire a activităților de marketing e necesar să înțelegem tipologia de tehnologii IA disponibile. Din cauza mediatizării excesive s-a creat o percepție greșită cum că IA se rezumă la generativitate prin care poți realiza ușor conținut și poți automatiza anumite taskuri repetitive. Potențialul IA este mult mai vast și poate fi clasificat pe scurt în trei mari categorii de abilități: mecanică ce poate fi folosită pentru standardizare, cognitivă pentru personalizarea conținutului creat și emoțională pentru relaționare automată.
Cum este integrată la nivel tactic inteligența artificială în activitățile marketingului?
Toate aceste clasificări oferă acum cadrul teoretic și strategic pentru a explora la concret zonele în care marketerii pot integra tehnologia, precum și platformele populare ce pot fi utilizate.
În cercetarea de marketing, activitate complexă, pentru colectarea de date se poate utiliza IA de tip mecanic și marketerii au ca opțiuni platforme ca ParseHub, Octoparse sau import.io, pentru analizele de piață platforme care utilizează IA cognitiv ca Brandwatch, Hootsuite Insights sau Sprout Social, iar pentru înțelegerea comportamentului consumatorului Clarifai sau Amazon Rekognition. În dezvoltarea unei strategii de marketing pentru segmentare, activitate complicată, pot fi folosite platforme precum IBM Watson CXA și SalesForce Marketing Cloud, pentru targetare marketerii pot opta pentru Google Marketing Platform sau Adobe Advertising Cloud. Pentru determinarea poziționării se pot utiliza Google Trends, Hootsuite Insights, Semrush, SimilarWeb, Trustpilot și Yelp.
În ceea ce privește mixul de marketing (4Ps – produs, preț, plasament și promovare) se pot utiliza platforme precum Salesforce, Microsoft Dynamics 365, and Zoho CRM ce utilizează IA mecanică, fiind o activitate complexă. Pentru personalizare – Hubspot, Marketo și Pardot, iar pentru relaționarea pe produse platformele Affectiva, IBM Watson Customer, Experience Analytics Realeyes, Emotics, Clarabridge, Neuro-Insight utilizează IA emoțională. IA mecanică poate fi folosită în setarea prețurilor în mod dinamic cu ajutorul aplicațiilor Omnia și Vendavo Price Optimization. Zilliant, Vendavo, Dynamic Yield ce utilizează IA cognitivă se folosesc la personalizarea prețurilor. Aplicații ce pot negocia prețul live cu potențialul client și să utilizeze IA emoțională nu a fost identificată. Pentru partea de plasament și distribuție se pot utiliza Sales Force Einstein ce are la bază IA mecanică, Adobe Sensai, Dynamic Yield ce folosesc IA cognitivă și platforme precum Oracle CX Unity, SAS Customer Intelligence ce utilizează IA de tip emoțională. Pentru promovarea de produse și servicii se pot utiliza platforme cu IA mecanică Chatfuel, Manychat și chatbot.com, pentru personalizarea mesajelor se pot utiliza Blueshift, Persado și Emarsys. Pentru o comunicare mult mai interactivă bazată pe inteligența artificială emoțională poți folosi Affectiva, IBM Watson Tone Analyzer, Receptiviti, Emotion AI de la Empath.
Cum este integrată inteligența artificială în marketing la nivel internațional?
Conform McKinsey cele mai mari beneficii financiare ale IA au fost observate în marketing și vânzări, dezvoltarea de produse și servicii, de strategii și finanțe. Profitabilitatea este principala motivație pentru care companiile au început să integreze inteligența artificială în activitățile lor de marketing.
În industria publicității, agențiile au fost rapide în a adopta IA, integrând-o în operațiunile lor și în serviciile pe care le oferă clienților. O parte din agențiile de publicitate au achiziționat companii de tehnologie și au lansat servicii adiționale. De exemplu, WPP, cea mai mare agenție de publicitate din lume, a achiziționat compania de tehnologie Satalia din Londra și a început să utilizeze IA pentru a atrage noi clienți și a crea campanii precum cea de aniversare de 50 de ani a companiei Nike. Mark Read, CEO al WPP, consideră IA ca fiind o unealtă creativă mai degrabă decât o înlocuire a forței lor globale de muncă de 10.000 de angajați, permițând apariția adevăratei creativități. Publicis, pe de altă parte, s-a concentrat pe știința datelor și a lansat capacitățile Publicis Sapient Data & AI pentru a dezvolta soluții inovatoare în diverse industrii, folosind IA generativă, prelucrarea limbajului natural, viziunea computerizată și sisteme autonome. Omnicom, în parteneriat cu Microsoft, a lansat Omni Assist, un asistent virtual destinat sprijinirii angajaților agențiilor de publicitate cu diverse sarcini în întregul proces publicitar.
Corporațiile integrează de asemenea IA în procesele lor de marketing. Procter & Gamble a format un parteneriat pe mai mulți ani cu Microsoft pentru a-și transforma platforma sa de producție digitală pentru a accelera livrarea produselor, îmbunătăți satisfacția clienților, crește productivitatea și reduce costurile.
Retailerii au integrat deja IA în experiența clienților lor, atât în magazin, cât și online, facilitând procese precum găsirea produselor, plasarea de comenzi și ridicarea coletelor. H&M se asigură că produsele lor cele mai populare sunt întotdeauna în stoc, în timp ce Sephora ajută clienții să-și găsească nuanța perfectă de ruj prin intermediul IA. Sephora a dezvoltat Color IQ ce scanează fața doamnelor pentru a le oferi recomandări personalizate pentru nuanțele de fond de ten și corector, în timp ce Lip IQ ajută la găsirea nuanței perfecte de ruj. În schimb, Walmart are planuri să utilizeze roboți pentru patrularea culoarelor și scanarea rafturilor. Roboții ajută la identificarea produselor lipsă, la nevoile de reaprovizionare și la modificările etichetelor de preț, permițând angajaților să se concentreze mai mult pe interacțiunea cu clienții și asigurarea stocurilor pe rafturi.
Cine vor fi câștigătorii în a beneficia de avantajele oferite de această nouă tehnologie?
Companiile care integrează cu ușurință IA au o cultură care îmbrățișează inovația, experimentarea și învățarea continuă. O cultură deschisă către noi tehnologii și luare a deciziilor pe bază de date este vitală pentru adoptarea eficientă a IA. În mod invers, organizațiile aversive la risc pot împiedica adoptarea timpurie.
Totuși, integrarea tehnologiei IA în activitățile de marketing conduc la provocări precum:
- Calitatea și disponibilitatea datelor: Algoritmii IA se bazează pe volume mari de date de înaltă calitate pentru a furniza insights precise. Marketerii pot întâmpina dificultăți în asigurarea calității datelor, gestionarea volumelor mari de date, a datelor incomplete sau inexacte și abordarea problemelor de confidențialitate.
- Interpretarea datelor incomplete: colectarea de date pentru marketing aduce de multe ori informații incomplete, precum postări pe rețelele de socializare, recenzii ale clienților și imagini. Interpretarea corectă a acestora necesită capacități avansate de prelucrare a limbajului natural (NLP) și recunoaștere a imaginilor, ceea ce poate fi dificil.
- Etica și problemele de confidențialitate: Utilizarea IA în marketing ridică aspecte etice, inclusiv confidențialitate, transparență și echitate. Marketerii trebuie să navigheze prin reglementări, să respecte legile privind protecția datelor și să abordeze preocupările legate de imparțialitate sau discriminare în algoritmii IA.
- Colaborarea marketer – IA: Obținerea echilibrului potrivit între creativitatea umană, intuiția și analiza ghidată de IA este esențială. Marketerii trebuie să colaboreze eficient cu sistemele de IA, folosind IA ca unealtă pentru a sprijini luarea deciziilor în loc să înlocuiască expertiza umană.
- Transparența algoritmică: Algoritmii IA pot fi complecși, ceea ce face dificilă înțelegerea modului în care sunt generate recomandările sau predicțiile specifice. Asigurarea transparenței algoritmilor IA este importantă pentru a construi încredere și a explica strategiile de marketing.
- Învățarea și adaptarea continuă: Modelele IA necesită învățare și adaptare continuă pentru a rămâne eficiente pe măsură ce contextul de marketing evoluează. Actualizări regulate și reantrenarea sistemelor IA sunt necesare pentru a indentifica schimbările în comportamentul consumatorilor și dinamica pieței.
- Măsurarea profitabilității: Evaluarea beneficiilor financiare ale inițiativelor de marketing bazate pe IA poate fi complexă. Măsurarea exactă a impactului IA asupra metricilor precum achiziția de clienți, retenția sau veniturile generate necesită repere clare, urmărirea corectă și atribuirea precisă.
Pentru a aborda aceste provocări, o gândire strategică pe termen lung, investiții în resurse, colaborare între marketeri și specialiștii IT și angajamentul față de practici etice și transparență sunt esențiale. În concluzie, afacerile mici cred că vor întâmpina constrângeri suplimentare din cauza limitărilor de resurse, inteligența artificială și toate platformele de mai sus nu sunt ieftine și pentru a le putea integra pe toate sunt necesare investiții considerabile.
Daniela ȘUHANEA, CEO franc.agency
Daniela Șuhanea este fondatoarea agenției Franc și autoarea cărții Cu ce se mănâncă de fapt marketingul, și abordează fiecare proiect cu o perspectivă strategică. Agenția Franc din Târgu Mureș și-a propus să devină the no. 1 go to agency pentru companiile din Transilvania bazându-se pe creativitate și abordarea strategică în domeniu. Portofoliul include branduri precum Hampton by Hilton, Naturlich, Petry, Leco, Kalenda. Franc se distinge prin sisteme și procese eficiente, asigurând consecvență și coerență în comunicarea brandurilor.
Un articol publicat în ediția cu nr. 120 a revistei Transilvania Business (16 august – 14 septembrie)
