W jaki sposób działy marketingu i sprzedaży mogą wykorzystać sztuczną inteligencję do wydobycia wartości z posiadanych danych?

Przetwarzanie oparte na AI może stać się jednym z kluczowych trendów, które najbardziej wpłyną na funkcje marketingu i sprzedaży w najbliższych czasach. Specjaliści z tych obszarów, wyposażeni w dane na temat klientów z każdego punktu kontaktu i odpowiednie do ich analizy narzędzia będą w stanie dostarczać bardziej spersonalizowane doświadczenie klienta, którego oczekują od nich odbiorcy. Powstaje jednak pytanie – czy szefowie działów marketingu (CMO) i sprzedaży są już na to gotowi?

Specjaliści z obszaru marketingu i sprzedaży coraz częściej „toną” w danych. Jak wynika z badania IBM Institute for Business Value „From Data Deluge to Intelligent Insights: Adopting Cognitive Computing to Unlock Value for Marketing and Sales”, ponad 64 proc. CMO oraz szefów sprzedaży wierzy, że ich branże będą w stanie wdrożyć rozwiązania AI w ciągu najbliższych trzech lat. Jednocześnie tylko 24 proc. ma przygotowaną strategię w tym zakresie. Chociaż są zgodni, że argumentem za jej wdrożeniem jest wzrost satysfakcji klientów, to jednak nie mają pewności, czy ich organizacje są w stanie tego dokonać z powodzeniem.

Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą być zbudowane w oparciu o wiedzę i zdolność uczenia się, rozumienia języka naturalnego i wnioskowania oraz bardziej naturalnej interakcji z ludźmi w porównaniu z tradycyjnymi systemami. W odróżnieniu od tradycyjnej analityki, która pozwala na wyciągnięcie wniosków z zebranych danych, dzięki zastosowaniu AI można przewidzieć trendy i przełożyć je na konkretne rekomendacje.

Zobacz również:

Pełne wykorzystanie potencjału AI w marketingu i sprzedaży wymaga kilku kroków, takich jak:

1. Uwzględnienie rozwiązań AI w strategii cyfrowej transformacji

Firmy z wielu branż są w trakcie definiowania na nowo doświadczenia klienta z wykorzystaniem dostępnych technologii cyfrowych – od aplikacji mobilnych, przez Internet Rzeczy po rzeczywistość wirtualną. Te cyfrowe punkty kontaktu z klientami stanowią nowe źródła danych, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Dzięki AI, firmy mogą uzyskać wiedzę na temat preferencji indywidualnych klientów, ich zachowań i postaw oraz wykorzystać ją do poprawy doświadczenia klientów w kontakcie z marką. Konieczne jest jednak wdrożenie ich nie jako oddzielnej inicjatywy, lecz w ramach szerszej strategii transformacyjnej.

2. Rozwinięcie u pracowników kompetencji biznesowych, nie tylko analitycznych

Obecnie istnieje duże zapotrzebowanie na specjalistów z kompetencjami analitycznymi. Technologie oparte na AI wymagają od pracowników działu marketingu jednak nie tylko zdolności analitycznych, ale również możliwości szerszego spojrzenia na strategię firmy i zachodzące w niej procesy. Tylko wtedy mogą wyciągnąć biznesowe wnioski płynące z analizy danych. Muszą mieć jednocześnie wysoko rozwiniętą umiejętność podejmowania decyzji, jak również empatyczne podejście i zrozumienie potrzeb klientów firmy.

3. Wykorzystanie AI do rozwoju kultury współpracy i innowacyjności

Wdrożenie rozwiązań AI w obszarze marketingu i sprzedaży wymaga bliższej współpracy między liderami najwyższego szczebla: CMO, Dyrektor Sprzedaży, CIO, CTO (Chief Technology Officer), Chief Data Officer i Chief Digital Officer. Tylko takie podejście zapewnia, że wymagania techniczne są spełnione i odzwierciedlają strategiczne cele organizacji.

Rozwiązania AI mogą też wspierać obsługę klienta, łańcuch dostaw, rozwój produktów, działy HR i szkoleń, operacji oraz finansów, pomagając we wprowadzaniu nowych procesów w organizacji, które tradycyjnie były oddzielone.

4. Rozpoczęcie wdrożenia od małej skali, jeśli jest to konieczne

Wielu menadżerów marketingu i sprzedaży obawia się, że wdrożenie przetwarzania AI wymaga zastąpienia ich dotychczasowych narzędzi analitycznych i procesów wykorzystywanych do analizy danych klientów i tworzenia doświadczenia klientów. Jednak wiele rozwiązań wykorzystujących AI można wprowadzać etapami, adresując tylko wybrane problemy. Często mogą być one również integrowane z istniejącymi platformami chmurowymi i systemami zarządzania danymi.

Zaczęcie od małej skali pozwala na korzystanie z zalet przetwarzania AI, a jednocześnie na określenie drogi rozwoju w czasie. Takie podejście umożliwia lepsze wykorzystanie szans, przed jakimi staje organizacja.

5. Ułatwienie kontaktu klienta z marką

Łatwość i prostota korzystania z nowych rozwiązań dla klientów powinna być jedną z kluczowych wartości w transformacji cyfrowej doświadczenia klienta. Menadżerowie powinni przeprowadzić dogłębne badanie oczekiwań, a później sprawdzić swoje aplikacje pod tym kątem.

6. Tworzenie strategii marketingowych adresujące konkretne potrzeby klientów

Przy wdrażaniu inicjatyw budujących cyfrowe doświadczenie klienta kluczowe jest promowanie korzyści, które są ważne dla klientów, np.: oszczędność czasu, wygoda i szybsze osiąganie wyników. Segmentacja i personalizacja mogą być również używane w celu zdobycia tych klientów, którzy nie są jeszcze wystarczająco zmotywowani, aby korzystać z nowych kanałów cyfrowych, poprzez zaoferowanie im dodatkowych korzyści.

Warto pamiętać, że wprowadzenie zmian w doświadczeniach klientów to tylko część rozwiązania. Firmy powinny wprowadzać swoje innowacje na rynek, jasno podkreślając te korzyści, które są adekwatne dla klientów. Często wiąże się to z przygotowaniem strategii składających się z wielu planów marketingowych dostosowanych dla poszczególnych segmentów rynku. W przeciwnym przypadku ryzykujemy nie tylko brak zwrotu z inwestycji w nowe kanały cyfrowe, ale również utratę reputacji marki na rynku.

Artykuł powstał we współpracy z IAB Polska – organizatorem konferencji pt.: “IAB HowTo move from expectations to reality in Marketing Automation”, która odbyła się w dn. 27 lutego br. w Warszawie i zgromadziła ponad 200 uczestników.