Ostatnia Ankieta McKinsey ustalono, że tylko 10% do 14% firm regularnie korzysta z generatywna sztuczna inteligencja w ich działaniach marketingowych i sprzedażowych. Ten niski wskaźnik adopcji jest zaskakujący, biorąc pod uwagę, jak korzystna dla marketingu może być generatywna sztuczna inteligencja.
Dlaczego więc więcej firm nie rzuca się na tę technologię i jak marketerzy mogą wyjść poza ideę, że „AI = złe”, aby wykorzystać jej pełny potencjał? Tutaj pokażemy niezliczone korzyści, jakie generatywna AI może dać marketerom, a także ryzyka i strategie, które pomogą złagodzić te potencjalne wady.
Spis treści
Czym jest sztuczna inteligencja generatywna i jaki ma wpływ na marketing
W jaki sposób sztuczna inteligencja generatywna może pomóc firmom w marketingu
Ryzyko związane z wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji do marketingu z rozwiązaniami
Strategie, które należy stosować przy wdrażaniu generatywnej sztucznej inteligencji do marketingu konsumenckiego
Podsumowanie
Czym jest sztuczna inteligencja generatywna i jaki ma wpływ na marketing
Generative AI to rodzaj uczenia maszynowego, dziedzina w obrębie sztucznej inteligencji. W przeciwieństwie do wcześniejszej AI, która głównie analizowała dane, generative AI tworzy różnorodne treści, w tym pisemne, wizualne, audio i wideo. Może również odpowiadać na pytania, interpretować dane, pisać kod i rozwiązywać złożone problemy.
Chociaż generatywna sztuczna inteligencja nie jest nowością, ostatnie postępy sprawiły, że niektóre modele są znacznie łatwiejsze w użyciu, pomimo ich złożoności. Modele te wykorzystują „głębokie uczenie”, technikę inspirowaną tym, jak ludzki mózg tworzy skojarzenia, aby naśladować ludzką mowę, pisanie, rysowanie, planowanie i opracowywanie strategii. Najlepsze narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji dla marketerów to ChatGPT (i DALL-E) firmy Open AI, Gemini (dawniej Bard) firmy Google, Stable Diffusion, Progen i GAN.ai.
Generative AI już robi furorę w marketingu i nigdzie się nie wybiera. Oto kilka badań, które pokazują jego wpływ na marketing konsumencki.
- 2022 Badanie MIT Technology Review ujawniło, że tylko 5% organizacji marketingowych uważało generatywną sztuczną inteligencję za „krytyczną” dla swoich operacji, a tylko 20% używało jej powszechnie. Jednak do 2025 r. 20% dyrektorów ds. marketingu planuje uczynić generatywną sztuczną inteligencję częścią swoich operacji, a kolejne 44% zamierza używać jej w różnych aplikacjach.
- W Ankieta Salesforce 2023 Spośród 1,000 marketerów ponad połowa przyznała, że obecnie korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji, a kolejne 22% planuje wdrożyć ją w ciągu najbliższego roku.
- Według Badanie Statista 2023 spośród 1,000 profesjonalistów zajmujących się marketingiem B2B i B2C, 73% korzysta już z jakiejś formy generatywnej sztucznej inteligencji.
- 2023 Boston Consulting Group badanie wykazało, że 67% dyrektorów ds. marketingu interesuje się sztuczną inteligencją generatywną w kontekście personalizacji, 49% w kontekście tworzenia treści, a 41% w kontekście segmentacji rynku.
W jaki sposób sztuczna inteligencja generatywna może pomóc firmom w marketingu
Istnieją cztery obszary marketingowe, w których generatywna sztuczna inteligencja błyszczy najbardziej i pomaga w dążeniu do lepszych wyników. Oto, co firmy muszą wiedzieć, aby zacząć:
Personalizacja
Konsumenci chcą spersonalizowanych doświadczeń, a generatywna sztuczna inteligencja może je zapewnić na dużą skalę. Weźmy na przykład Carvanę – platformę samochodów używanych, która wykorzystała generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia milionów unikalnych filmów dla klientów, zwiększając zaangażowanie użytkowników. Inne marki, takie jak Spotify, wykorzystują sztuczną inteligencję do tłumaczeń językowych, aby dotrzeć do szerszych rynków.
Generative AI poprawia również obsługę klienta, pomagając agentom zapewniać bardziej spersonalizowane interakcje. Ostatnie postępy w technologii multimodalnej AI obiecują jeszcze bardziej dostosowane rozwiązania, takie jak chatboty, które mogą obsługiwać określone potrzeby i persony klientów.
Kreatywność
Generatywna sztuczna inteligencja może znacząco zwiększyć kreatywność w marketingu. Badania naukowe pokazują, że narzędzia AI, takie jak ChatGPT4, mogą przewyższyć ludzką kreatywność w tworzeniu pomysłów na produkty i poprawić jakość i oryginalność wyników pisemnych. Według inne badaniageneratywna sztuczna inteligencja może również pomóc jednostkom zwiększyć ich kreatywność, poprawiając jakość prac pisemnych nawet o 26%.
Firmy takie jak Unilever otwarcie używają AI do tworzenia treści reklamowych, podczas gdy kampanie takie jak „Masterpiece” Coca-Coli pokazują, jak AI może zrewolucjonizować kreatywne możliwości w marketingu. Coca-Cola stworzyła nawet kolekcję NFT opartą na cyfrowej sztuce reklamy i wygenerowała ponad 500,000 w 72 godz.
Łączność
Generative AI umożliwia markom łączenie się z klientami na nowe sposoby, wspieranie interakcji z klientami i pozwalanie konsumentom odgrywać aktywną rolę w narracjach marki. Przykłady zastosowań obejmują Virgin Voyages Kampania Jen AI (co doprowadziło do 150% większego wskaźnika zaangażowania niż w przypadku poprzednich kampanii) i „Coca-Coli”Twórz prawdziwą magię" inicjatywa.
Te kampanie pokazują, jak AI może demokratyzować udział w marketingu, redukując bariery techniczne i pozwalając konsumentom stać się projektantami i opowiadaczami historii. Takie inicjatywy zwiększają zaangażowanie i wzmacniają relacje z szerszym rynkiem.
Koszt poznania
Generative AI może znacznie obniżyć koszty i czas związany z różnymi zadaniami poznawczymi w marketingu i doradztwie. Ta technologia wykazała, że może zwiększyć wydajność i jakość pracy, co zostało zademonstrowane przez eksperyment terenowy z konsultantami Boston Consulting Group, którzy dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji wykonali o 21.5% szybciej i z o 40% wyższą jakością więcej zadań (np. wymyślanie pomysłów na produkty i segmentacja rynku).
Agencje reklamowe takie jak WPP już korzystają ze znacznych oszczędności kosztów, wdrażając generatywną sztuczną inteligencję w swoich procesach. Zgłosili, że sztuczna inteligencja w reklamie może zaoszczędzić im od 10 do 20 razy kosztów.
Ryzyko związane z wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji do marketingu z rozwiązaniami
Generative AI oferuje tak wiele możliwości, że łatwo jest zintegrować ją z niemal każdym elementem marketingu w jej obecnej formie. Jednak technologia ta nie jest doskonała i wiąże się z ryzykiem, które może przynieść marketingowi więcej negatywności niż pozytywności. Trzy z tych szczególnie pilnych ryzyk to reaktancja konsumenta, konfabulacja i naruszenie praw autorskich. Poniżej omówimy szczegółowo każde z nich:
Reaktancja konsumenta
Generatywna sztuczna inteligencja może wywołać negatywną reakcję u konsumentów, zwłaszcza gdy jest źle wykorzystywana w obszarach wymagających bezpośredniej interakcji – takich jak chatboty obsługi klienta, treści promocyjne lub produkty generowane przez sztuczną inteligencję. Problem ten jest bardziej zauważalny w dziedzinach, które tradycyjnie opierają się na ludzkich cechach, takich jak komunikacja i interakcje społeczne, gdzie zrozumienie jednostki jest ważne.
Aby temu zaradzić, firmy mogą podkreślać obszary, w których nadal korzystają z personelu ludzkiego. Albo jeśli korzystają z automatyzacji, jasno wyjaśniają, dlaczego zdecydowali się na taki krok. Konsumenci rzadziej reagują negatywnie, jeśli rozumieją, że celem korzystania ze sztucznej inteligencji jest poprawa ich doświadczeń, a nie tylko oszczędzanie pieniędzy.
Konfabulacja
Generative AI może produkować niedokładne lub stronnicze treści, które mogą wprowadzać w błąd decyzje marketingowe lub szkodzić reputacji marki. Kwestie te są szczególnie niepokojące, jeśli chodzi o zadania związane z marketingiem zorientowanym na klienta i strategicznym. Istnieją jednak sposoby, w jakie firmy mogą zmniejszyć te ryzyka.
Dostrajanie AI za pomocą określonych danych lub korzystanie z uczenia się w kontekście może poprawić dokładność wyników AI. Ponadto utrzymanie nadzoru człowieka nad treściami generowanymi przez AI jest kluczowe dla zwiększenia dokładności, zapewniając firmom możliwość wychwytywania błędów i zgodność treści z wartościami i celami ich marki.
naruszenie praw autorskich
Generative AI podnosi ważne pytania dotyczące własności kreatywnej i ryzyka związanego z prawami autorskimi, co może prowadzić do poważnych problemów prawnych dla marek. Jednak zarządzanie tymi ryzykami jest łatwe, jeśli zostaną wdrożone odpowiednie środki ostrożności. Marketerzy muszą być na bieżąco informowani o wyzwaniach prawnych, z którymi mierzą się najlepsi twórcy AI, a chociaż prawa autorskie mogą nie w pełni chronić treści dotyczące wyłącznie AI, mieszanie ich z treściami tworzonymi przez człowieka może znacznie zmniejszyć ryzyko.
Partnerstwo z firmami, które skupiają się na rozwiązywaniu problemów związanych z prawami autorskimi, to kolejne świetne rozwiązanie w zakresie radzenia sobie z ryzykiem prawnym. Na przykład Getty Images ma narzędzie do zamiany tekstu na obraz, które jest przeszkolone w zakresie jego treści, oferując klientom licencje wolne od opłat licencyjnych i szerokie prawa użytkowania. Podobnie Google i OpenAI wprowadziły nowe zasady w celu ochrony użytkowników.
Strategie, które należy stosować przy wdrażaniu generatywnej sztucznej inteligencji do marketingu konsumenckiego
Ryzyko związane z generatywną sztuczną inteligencją jest realne, ale nie oznacza to, że marketerzy powinni jej całkowicie unikać. Mówiąc to, nie powinni również podejmować niepotrzebnego ryzyka, przyjmując ją w ciemno. Zamiast tego najlepsze jest zrównoważone podejście, w którym marketerzy identyfikują konkretne obszary, w których można eksperymentować z AI i innymi obszarami, zanim rozważą wdrożenie takich funkcji lub treści.
Według Harvard Business Review, struktura DARE – co oznacza decompose, analyze, realize, and evaluate – jest przydatną czterostopniową strategią, która może pomóc marketerom skutecznie zintegrować generatywną sztuczną inteligencję z ich działalnością. Oto, na czym polega każdy krok:
Rozłóż (lub rozbij) role
Zacznij od rozbicia ról marketingowych na poszczególne zadania. Na przykład praca specjalisty ds. marketingu treści obejmuje zadania takie jak tworzenie treści, optymalizacja SEO, badania odbiorców, zarządzanie kalendarzem, analiza wydajności i współpraca z zespołem biznesowym.
Analizuj zadania
Oceń każde zadanie, ważąc potencjalne możliwości w stosunku do nieodłącznych ryzyk. Oceń każde w skali od 1 do 10 pod kątem korzyści i zagrożeń. Na przykład użycie generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia treści w mediach społecznościowych może zwiększyć kreatywność i zmniejszyć obciążenie pracą, ale wiąże się również z ryzykiem, takim jak tworzenie niedokładnych informacji lub wywoływanie negatywnych reakcji konsumentów.
Zrealizuj priorytety transformacji
Nanieś te zadania na macierz 2×2, porównując szansę z ryzykiem. Ta macierz pomoże pokierować strategią transformacji firmy. Zazwyczaj ta macierz będzie miała cztery kategorie wskazujące, czy firmy powinny wprowadzać innowacje za pomocą AI, czy nie.
- Zadania o wysokim priorytecie (duże szanse, niskie ryzyko): Te zadania są idealne dla generatywnej AI, oferując duże nagrody przy minimalnym ryzyku. Możesz zacząć eksperymentować z nimi już dziś.
- Zadania o średnim priorytecie (duże szanse, średnie ryzyko): Zadania te oferują duży potencjał, ale wiążą się również ze znacznym ryzykiem. Wymagają jednak starannego zarządzania i ograniczania ryzyka przed wdrożeniem.
- Zadania o niskim priorytecie (małe szanse, niskie ryzyko): Zadania te należy rozważyć później, ponieważ oferują ograniczone korzyści przy niskim ryzyku. Podejmuj się ich tylko wtedy, gdy dostępne są dodatkowe zasoby.
- Zadania niepriorytetowe (małe szanse, duże ryzyko): Kontynuuj obecne podejście do tych zadań. Korzyści z używania AI do nich nie przewyższają ryzyka.
Przykład wykorzystania tej macierzy można znaleźć w poniższej tabeli:
| Zadanie | Możliwość (potencjał udoskonalenia AI) | Ryzyko (potencjalne negatywne konsekwencje AI) | Kategoria priorytetowa |
| Personalizacja treści | Wysoki (treść dostosowana do indywidualnych preferencji) | Niski (drobne nieścisłości, łatwe do skorygowania) | Wysoki priorytet |
| Analiza danych i spostrzeżenia | Wysoki (odkrywanie wzorców, przewidywania) | Umiarkowany (błędna interpretacja, stronniczość w algorytmach) | Umiarkowany priorytet |
| Automatyzacja mediów społecznościowych | Umiarkowany (planowanie, podstawowe interakcje) | Wysoki (brak autentyczności, katastrofy PR-owe) | Niepriorytetowy |
| Tworzenie treści kreatywnych (sztuka) | Niski (ograniczone niuanse artystyczne, oryginalność) | Wysoki (naruszenie praw autorskich, plagiat) | Niski priorytet |
Uwaga: Matryca jest tylko punktem wyjścia. Priorytety zadań prawdopodobnie będą się różnić w zależności od branży, grupy docelowej i dostępnych zasobów.
Oceniaj ciągle
Regularnie przeglądaj i dostosowuj swoje plany i cele transformacji AI. Krajobraz AI stale się zmienia pod względem dostępnych innowacji i rozwiązań. Aby wyprzedzić trendy, konieczna jest ciągła ocena i aktualizacja istniejących strategii.
Podsumowanie
Zespoły marketingowe potrzebują umiejętności, takich jak rozwiązywanie problemów, eksploracja, eksperymentowanie i krytyczna ocena, aby skutecznie wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję. Są one niezbędne do wyznaczania odpowiednich zadań dla sztucznej inteligencji i zapewnienia, że wynik spełnia wizję marki. Podczas gdy generatywna sztuczna inteligencja ma duży potencjał, jej wdrożenie wiąże się z różnymi problemami.
Wielu menedżerów woli obserwować niż działać, jak pokazuje badanie BCG, w którym większość dyrektorów zniechęca do stosowania AI w swoich organizacjach. Jednak unikanie AI może być równie ryzykowne, jak przyjmowanie jej bez ostrożności. Konieczne jest zrównoważone, strategiczne podejście, unikanie skrajności w celu pełnego przyjęcia lub całkowitego odrzucenia.
Aby uzyskać więcej wskazówek dotyczących integrowania technologii i innych narzędzi z planem biznesowym, koniecznie zasubskrybuj Cooig.com czyta.
