人工知能 マーケティングと販売のパノラマを変革しており、より短い予算と低い予算の生産プロセスを備えたコンテンツの作成に関連する生成的なファセットに関してだけではありません。さまざまな戦略、チャネル、接点へのテクノロジーの適用は、すでにビジネスの競争力における決定的な要素です。
人工知能は、 カスタマイズ、消費体験、予測分析、意思決定 リアルタイムで。しかし、大多数の企業は、知識不足、リソースの不足、または長期的なビジョンのない企業文化のために、この技術の可能性を依然として利用していません。
販売サイクル全体のAI
ボストンコンサルティンググループ（BCG）とGoogleの調査によると、2024年9月に10の市場で2,000人のマーケティングマネージャーの中で開催されたため、広告主の80％がまだAI探査段階にあり、ワークフローに深く統合した20％と比較しています。後者はすでに果物を集めています。 より高い収入とより速い適応 消費傾向に。
AIにより、データベースの決定 – メイキングとより良い適応が可能になります
分析が反映しているように、AIを適用する回答者は、過去12か月で他の企業と比較して60％の収入の伸びを経験し、2倍の速さで市場に適応していることを保証します。コンサルタントによると、これは期限です 6つのアクションまたは対策 彼らは、顧客の旅の統合されたビジョン、AIに基づいたABのテスト、予算の動的な割り当て、実在の聴衆のセグメンテーション、生成によって推進される創造的なプロセス、およびすべての部門を含むAIの文化の構築を実装しました。
これは、人工知能が複数の領域に位置を持ち、で適用された場合にパフォーマンスを高めることができることを反映しています 販売サイクル全体。 「リードの生成と自動資格から、実際のオファーのカスタマイズを通じて、機械学習モデルを通じて購入行動の予測まで“; e-goiのイノベーション＆リサーチの責任者であるダニエル・アルベスは、声明で言います 理由。なぜ。 「また、潜在的な顧客の監視や商業提案の開発など、繰り返しタスクの自動化において重要な役割を果たし、販売機器がより大きな戦略的価値のタスクに集中できるようにします」
より効率、より良い体験
現在、企業はaを後押しできます よりパーソナライズされたコミュニケーションとより正確な戦略 さまざまなソリューションに感謝します。このツールでは、たとえば、ソーシャルネットワークのテキストと画像を作成したり、ニュースレターの問題を生み出したり、コミュニケーションを送信するための最も最適な瞬間を特定したりできます。また、SEOの最適化、ソーシャルネットワークとデジタル会話の監視、データを分析して洞察を得る、販売予測を需要を予測するために、販売パフォーマンスデータを分析して成長機会を特定するのに役立ちます。
新しいテクノロジーの使用の主な利点は、より情報に基づいた、高速でデータベースの意思決定です。 より良いセグメンテーション ターゲットオーディエンスのうち、より深いカスタマイズ、より高い変換率、およびより短い販売サイクル。これはすべて、短期的な結果と、の長期的にもプラスの影響を与える可能性があります。 忠誠心と顧客の人生。
昨年夏に101か国から約1,500人の専門家の間で実施されたマッキンゼーの研究によると、2024年の前半から後半の間に、組織の生成的生成の適用がより高い割合の主張があります。 収入の増加 それを実装するビジネスユニット内で、資金、供給、マーケティングチェーン管理、および最高の増加が報告されている分野です。
ただし、人工知能の実装の利点を得ることができるのは企業だけではありません。消費者の観点から見ると、AIよく適用されたものは、とりわけ、実際のニーズにより調整された推奨事項、最もシンプルで最も快適な購入ブランドとプロセスによるより速い応答を可能にします。これはに流れます 最も関連性の高い経験、 流動的でパーソナライズされています。
「倫理と共感で使用すると、AIは両当事者に価値を生み出すことができます：会社の効率とクライアントのより高い経験」とアルベスは言う。
これの証拠は、今年のCapgemini Research Instituteの調査によると、消費者の46％がオンライン購入に対する生成AIの影響に興奮していると主張していることです。さらに、75％が人工知能の推奨に開かれており、70％以上が その相互作用に統合された生成的人工知能 ブランドで購入します。
データの準備の欠如は、主な障壁の1つです
技術から人間まで
ただし、組織は、マーケティングおよび販売分野での人工知能の実装を通じて価値を生み出す際に課題に直面しています。 e -goiで説明されているように、最も一般的で最もリンクしている技術的側面には、 データの準備不足、クリーンで構造化されたデータがなければ、有効性は失われます。これは、適切に定義された指標と長期的なビジョンを必要とする正しい測定にも関連しています。
ただし、最も複雑な課題はリンクされている課題です ヒューマンファクターと企業文化、 特に変化に対する内部抵抗は、とりわけ、新しいものに対する無知または恐怖のために引き起こされました。アルゴリズムの透明な使用やクライアントのプライバシーの尊重など、倫理的およびガバナンスの課題もあります。
「採用は単なる技術的な問題ではありません。明確な戦略的ビジョン、品質データ、資格のある才能、および変化するための組織文化が必要です」とダニエル・アルベスは、この媒体の声明で述べています。
技術レベルでは、データをコヒーレントな方法で統合し、人工知能モデルを登ることができるインフラストラクチャを持つことが不可欠です。人事のレベルにある間、技術プロファイルとビジネスプロファイルの組み合わせが重要です。 「おそらく最も重要なことは、AIが脅威としてではなく、同盟国と見なされる部門間の継続的な学習と協力のメンタリティを促進することです」と彼は説明します。
