Ultima actualizare: 2 august 2024

Inteligenta artificiala generativa va aduce o revolutie majora in productivitate in urmatorii ani, cu un impact semnificativ asupra functiei de marketing in organizatii. Conform studiilor recente, productivitatea in marketing ar putea creste cu pana la 50% odata cu integrarea uneltelor AI generative in activitatile curente.

Acest articol exploreaza modul in care inteligenta artificiala va transforma marketingul in urmatorii ani, oportunitatile create, precum si riscurile la care trebuie sa fim atenti.

Provocarea productivitatii in marketing

Revolutiile in productivitate promit intotdeauna mai mult timp liber si o viata mai buna. Dar realitatea arata ca de cele mai multe ori doar marim volumul de munca fara a reduce efortul.

Marketingul nu face exceptie. In ultimii 30 de ani, odata cu aparitia calculatorului personal si a uneltelor digitale, volumul de munca in marketing a crescut considerabil:

Documente si prezentari mult mai lungi si complexe
Decizii bazate pe cantitati uriase de date
Mesaje personalizate pentru fiecare consumator

Iar acesta este doar inceputul. Conform predictiilor, productivitatea in marketing va creste cu pana la 50% in urmatorii ani odata cu adoptia tot mai larga a inteligentei artificiale generative.

Cu alte cuvinte, vom putea realiza de doua ori mai multa munca in acelasi interval de timp.

Se pune intrebarea: vom munci mai putin sau vom produce si mai mult continut?

Impactul AI generative asupra marketingului

Inteligenta artificiala va transforma multe industrii in urmatorul deceniu. Iar marketingul se afla in prima linie a acestei revolutii.

De ce marketingul? Pentru ca activitatile de baza din marketing se potriveste foarte bine cu capacitatile modelelor AI generative:

Producere de continut – modele AI pot genera text, imagini si chiar videoclipuri de marketing
Analiza de date – pentru a anticipa nevoile clientilor si a personaliza mesajele
Automatizare – de la targeting pana la scoring leads si chatbots

ChatGPT deja creste productivitatea in zona creativa a marketingului cu 40%. Iar acesta este doar inceputul.

Pe masura ce modelele AI se vor imbunatati in urmatorii ani, ele vor putea inlocui o parte semnificativa din munca de zi cu zi a specialistilor in marketing.

CITEȘTE ȘI

Huawei pregătește succesorul primului telefon cu trei ecrane pliabile din lume

Acest lucru va elibera un volum urias de timp care poate fi dedicat activitatilor creative si strategic. Dar va exista si tentatia de a produce si mai mult continut.

Oportunitati pentru marketing

Inteligenta artificiala va revolutiona marketingul in urmatorii ani

Utilizate inteligent, uneltele AI generative pot aduce numeroase beneficii pentru marketing:

Continut customizat 1:1 – fiecare consumator primeste mesaje perfect adaptate preferintelor si contextului sau
Rapiditate in luarea deciziilor – modele predictive accelerateaza procesul de decizie si reduc riscurile
Mai mult spatiu pentru creativitate – timp eliberat pentru zonele unde inteligenta umana face diferenta

Sa luam un exemplu concret despre mesajele personalizate.

O companie de retail poate folosi datele despre fiecare client pentru a genera emailuri sau banner ads care includ:

Imagini cu persoane de aceeasi varsta si gen
Produse adaptate nevoilor si preferintelor fiecaruia
Oferte speciale pe baza istoricului de cumparaturi
Chiar si un limbaj sau ton emotional adaptat varstei

Asta inseamna maximizarea relevantei si impactului pentru fiecare consumator in parte.

Pe de alta parte, resursele eliberate de sarcinile operationale pot fi dedicate zonei creative, inovarii de produs, sau chiar extinderii pe noi piete.

Riscurile la care trebuie sa fim atenti

Nu totul va fi perfect insa. Exista si riscuri importante la care organizatiile trebuie sa fie atente:

Supraincarcare de informatii – o crestere masiva a volumului de continut trimis catre fiecare consumator
Messaging generic – mesaje generate de AI pot deveni prea asemanatoare si lipsite de personalitate
Bubbles algorithmice – fiecare brand risca sa fie prins intr-o bula, optimizand doar pentru audienta existenta

De exemplu, marile platforme social media sunt deja acuzate ca creeaza bubble algorithmice, unde fiecare utilizator primeste doar confirmat ce ii place deja.

La fel se poate intampla si la nivel de brand. Optimizand doar pentru clientii existenti, o companie se poate izola de noi segmente demografice şi tendinţe in schimbare.

CITEȘTE ȘI

Meta va eticheta imaginile generate de AI pe Facebook, Instagram si Threads

Iar acest risc va fi si mai mare pe masura ce activitatea de marketing se va baza tot mai mult pe modele AI antrenate cu date limitate.

Cum raspundem la provocarile AI in marketing

Pentru a fructifica oportunitatile uriase oferite de IA, companiile trebuie sa ia masuri pe 3 planuri:

Dezvoltarea de competente in zona de machine learning aplicat in marketing – atat pentru construirea de modele cat si pentru interpretarea rezultatelor
Protejarea si cultivarea creativitatii umane – crearea de produse si campanii cu adevarat originale va face diferenta
Colaborarea cu parteneri externi pentru date diversificate – antrenarea modelelor AI pe baze de date extinse, nu doar propriile date istorice

Hai sa detaliem fiecare dintre aceste directii:

1. Competente in machine learning si marketing

Marketingul viitorului va necesita un mix de abilitati tehnice si creative:

Data scientists – pentru construirea si interpretarea de modele AI
Data engineers – pentru infrastructura de colectare si procesare a datelor
Experti in marketing – pentru contextualizarea rezultatelor si luarea deciziilor

Modelele AI vor putea anticipa rezultatele campaniilor, nevoile clientilor dar si modul in care consumatorii interactioneaza cu fiecare touchpoint.

Cu alte cuvinte, putem sti dinainte ce functioneaza, de ce functioneaza si cum sa optimizam in viitor.

Dar toate aceste informatii trebuie corect interpretate si activate de catre expertii in marketing, cei care inteleg cel mai bine contextul afacerii.

De aceea este nevoie de investitii masive in reskill pentru specialistii actuali dar si de recruiteri noi profiluri tech.

2. Cultivarea creativitatii umane

O mare capcana pentru marketing este dependenta excesiva de outputul modelelor AI generative.

Cu cat ne bazam mai mult pe AI pentru idei si concepte, cu atat mai mult scade diversitatea si rezultatele devin mai generice.

De aceea, companiile de succes vor proteja si cultiva creativitatea umana – pentru acele idei cu adevarat originale care pot naste noi produse sau abordari revolutionare.

CITEȘTE ȘI

Ce inseamna "trimis ca SMS prin intermediul serverului" si care sunt cauzele acestui lucru pe Android?

Acest nucleu creativ va lucra cu AI ca inspiratie sau pentru prototipare rapida. Dar generarea de concepte ramane apoi la latitudinea expertilor umani.

Doar asa un brand isi poate pastra identitatea si spiritul inovator.

3. Date diverse pentru modele solide

Antrenarea eficienta a modelelor AI necesita volume mari de date diverse si de calitate.

Dar multe companii nu au decat propriile date istorice, care acopera doar o fractiune dintre posibilitati.

De aceea, colaborarea cu parteneri externi pentru acces reciprocam la date poate aduce beneficii enorme.

De exemplu, o companie de constructii poate obtine insighturi despre arhitecti de la banci sau asiguratori.

Aceste informatii permit extinderea cu succes pe noi segmente de clienti, precum si imbunatatirea continua a produselor si serviciilor actuale.

Un model antrenat pe date diverse va avea mereu rezultate superioare unuia construite strict pe date proprii ale unei companii.

Concluzie

Inteligenta artificiala generativa va aduce in curand cea mai mare revolutie in productivitate din istoria recenta, cu un impact major asupra marketingului.

Companiile trebuie sa fie pregatite sa valorifice la maximum aceste oportunitati prin dezvoltarea de noi competente, pastrarea creativitatii umane precum si colaborarea pentru constructia de modele AI robuste.

Doar organizatiile care inteleg si actioneaza rapid pe aceste paliere vor performers in era inteligentei artificiale.

Ce parere aveti despre impactul IA in marketing? Astept comentariile si opiniile voastre!