O

Mesterséges intelligencia alkalmazása a marketing és az értékesítés optimalizálásához egy kiszámíthatatlan világban

Miért képesek egyes vállalatok sokkal gyorsabban és hatékonyabban alkalmazkodni az ügyféladatok felhasználásához, hogy reagáljanak a változó vagy bizonytalan marketingkörnyezetre? Azok a vállalatok, amelyek gyorsabban tudnak reagálni a változásokra, egy közös vonást mutatnak: mesterséges intelligencia (AI) modelleket használnak az eredmények előrejelzéséhez az ügyfélút különböző szakaszaiban.

Az elmúlt években sok szó esett arról, hogy a vállalatok gyakran nem látják át marketingbefektetéseik megtérülését. Az analóg világban ennek az örök problémának az volt az oka, hogy nehéz volt megállapítani az ok-okozati kapcsolatot a marketingtevékenységekre fordított összegek és a piaci vagy ügyfélválaszok között.

A digitális világban a vállalatok gyakran úgy építenek fel ilyen ok-okozati kapcsolatokat, hogy viszonylag olcsó kísérleteket futtatnak, amelyek révén összekapcsolhatják a marketing- és értékesítési tevékenységeket az ügyfélreakciókkal. A cégek nyomon követhetik az ügyfélreakciókat az utazásuk különböző szakaszaiban, a kereséstől a kattintáson át a vásárlásig, sőt a fogyasztásig. Ennek eredményeként exponenciálisan megnőtt az adatmennyiség, amelyhez a vállalatok hozzáférhetnek.

Szerettük volna megérteni, miért képesek egyes vállalatok sokkal gyorsabban és hatékonyabban alkalmazkodni ügyféladataik felhasználásához, hogy reagáljanak a változó vagy bizonytalan marketingkörnyezetre. Különösen a 2020-as világjárvány kezdeti hónapjaiban, majd 2022-ben, amikor a recessziós erők kezdték befolyásolni az ügyfélkereslet természetét, egyes vállalatok képesek voltak gyorsan elemezni az egyre bővülő ügyfélút-adatokat, és marketing- és értékesítési erőfeszítéseiket gyorsabban alkalmazkodni a piaci változásokhoz, mint versenytársaik.

Ezeknél a vállalatoknál közös szál volt az AI modellek használata, amelyekkel előrejelzik az eredményeket az ügyfélút különböző szakaszaiban – például az AI segítségével elemezték a történelmi fogyasztói magatartásadatokat, és előre jelezték annak valószínűségét, hogy egy ügyfél kedvezően reagáljon egy marketingkampányra.

Proaktív vs. reaktív megközelítés

Amit ezeknél a vállalatoknál látunk, az az, hogy míg versenytársaik csak az ügyfelek lépéseire reagálnak, ők proaktívan kezelik ügyfélkapcsolataikat. AI-t használnak arra, hogy előre jelezzék, mely ügyfelek valószínűleg elpártolnak, és milyen javító intézkedéseket tehetnek az ügyfelek megtartása érdekében, míg versenytársaik csak azután reagálnak, hogy az ügyfelek már elvesztek.

Amikor pedig előrejelzéseik tévesek a külső változások vagy a piaci feltételek miatt, gyorsan átrendezik marketing- és értékesítési stratégiáikat a kapott visszajelzések alapján. Az AI modellek alkalmazása az ügyfélválaszok előrejelzésére gyakorlatilag azt jelenti, hogy sok kísérletet futtatnak, amelyek lehetővé teszik, hogy gyorsabban reagáljanak a piaci változásokra, mint azok a cégek, amelyek nem használják ezeket az eszközöket.

Előrejelzési modellek és stratégia

Egy globális vegyi anyagokat forgalmazó cég példája jól mutatja, hogy az AI hogyan változtatja meg a stratégiai döntéshozatalt. A vállalat 2019 elején kezdett AI-alapú előrejelzési modelleket használni annak megértésére, hogyan haladnak az ügyfélajánlatok az egyes beszerzési folyamatok különböző szakaszain keresztül.

A modell megmutatta, hogy a minőségi tényezők voltak a legfontosabbak ahhoz, hogy az ügyfél listájára kerüljenek, így a vállalat szelektíven tudta kezelni az ügyfélkapcsolatokat.

2020 májusára azonban a modell előrejelzései tévesnek bizonyultak. További elemzések kimutatták, hogy most már a szállítási feltételek a legfontosabbak az ügyfelek számára, és a vállalat gyorsan átállította globális stratégiáját. Ezzel az AI-modell segítségével a vezetők, akik korábban csak makrogazdasági adatokból vagy negyedéves bevételi jelentésekből értesültek volna a változásokról, azonnal reagálni tudtak a piaci elvárásokra.

A visszacsatolási hurkok szerepe

A marketing és az értékesítés területe hagyományosan nem használja a klasszikus „érzékelés-válasz” visszacsatolási hurkot, amelyet például a mérnöki világban gyakran alkalmaznak. A marketinges tevékenységek késleltetett hatásai és az, hogy az ügyfélválaszok több intézkedés együttes eredményeként jelentkeznek, nehézzé teszik az ok-okozati kapcsolatok megállapítását. Ennek hiánya korlátozza a vállalatok képességét arra, hogy megfelelően értékeljék marketing- és értékesítési erőfeszítéseik megtérülését.

Az AI előrejelzési modellek viszont képesek felismerni a trendeket az egyes tranzakciók szintjén is. Az így kapott mezőinformációk felhasználhatók arra, hogy gyorsabban és gyakrabban frissítsék marketing- és értékesítési stratégiáikat, ezáltal közelebb hozva egymáshoz a stratégiát és a végrehajtást.

Hol tartunk most az AI előrejelzési modellekkel?

Az ügyfélspecifikus adatok és az AI, valamint a gépi tanulás előrejelző képességeinek elérhetősége arra ösztönzi a vállalatokat, hogy integrált, ügyfélközpontú szervezeteket hozzanak létre, amelyek egyesítik a hagyományos marketing- és értékesítési funkciókat.

Az AI nem veszi át a marketing és értékesítés irányítását, de jelentős mértékben támogatja a humán döntéshozatalt. Annak ellenére, hogy az AI eszközei képesek hatékony előrejelzéseket nyújtani, a végső döntéseket emberek hozzák meg, és ők felügyelik az AI által javasolt stratégiák megvalósítását is.

A mesterséges intelligencia a legjobb formájában egy olyan eszköz, amely megnöveli az emberi képességeket, átalakítva, hogyan hozunk döntéseket a marketing és értékesítés területén, és fenntartva versenyelőnyünket a piacon.

forrás: Harvard Business Review