Kako Chime z umetno inteligenco na novo opredeljuje marketing.

Chime je vodilno podjetje na področju finančne tehnologije, ki naslavlja potrebe milijonov ljudi na področju porabe, varčevanja, likvidnosti in kreditov.

Z Vineetom Mehro, glavnim direktorjem trženja podjetja Chime, smo se pogovarjali o tem, kako tehnologija omogoča zlato obdobje trženja, kako tržniki razvijajo umetnointeligenčno pismenost in kako se uvedba umetne inteligence spodbuja na ravni vodstva.

Vstopamo v obdobje umetne inteligence in agentifikacije trženja, kar predstavlja naslednji prelomni premik za glavne direktorje trženja. Umetna inteligenca ni le še eno orodje, temveč na novo oblikuje model delovanja trženja. Tradicionalna struktura, osredotočena na kampanje, se umika agentskemu modelu delovanja. V njem agenti delujejo kot podaljšek blagovne znamke. V realnem času se prilagajajo, omogočajo personalizacijo v velikem obsegu in z izjemno natančnostjo optimizirajo porabo sredstev. Ti agenti bodo temeljito spremenili zasnovo trženjskih organizacij. Namesto statičnih ekip, usmerjenih v izvedbo, bodo v ospredju dinamične ekipe, ki usklajujejo sisteme, podprte z umetno inteligenco. Ti se neprekinjeno učijo in izboljšujejo. V mnogih pogledih so glavni direktorji trženja danes v najboljšem položaju doslej, da uresničijo svojo temeljno nalogo: razporejanje kapitala za doseganje čim bolj učinkovite rasti. Največji izziv je hitrost. Glavni direktorji trženja morajo hitro prilagoditi svoje organizacije, zmogljivosti in načine odločanja, da bi v celoti izkoristili ta novi okvir. Prihodnost pripada tistim, ki znajo ta prehod izvesti hitro.

Ni dvoma, da vstopamo v zlato obdobje trženja. Bolj kot kadar koli prej imajo glavni direktorji trženja priložnost spodbujati dobičkonosno rast z večjo učinkovitostjo kot v katerem koli obdobju doslej.

Umetna inteligenca hkrati odpravlja tradicionalne ločnice med blagovno znamko, uspešnostnim trženjem in trženjem življenjskega cikla ter prispeva k oblikovanju bolj povezanega in prilagodljivega modela trženja. Personalizacija v velikem obsegu, ki je dolgo veljala za cilj, postaja operativna realnost. To omogoča okrepljeno učenje, ki hitro pospešuje tempo eksperimentiranja. Tržniki lahko zdaj v realnem času preizkušajo, se učijo in optimizirajo. Kar je nekoč trajalo mesece, je mogoče doseči v nekaj dneh. Do učinkov in rezultatov je tako mogoče priti hitreje kot kadar koli prej. Hkrati agenti, ki jih poganja umetna inteligenca, trženjskim ekipam zagotavljajo novo raven podpore. Prevzemajo rutinske optimizacije, izpostavljajo ključne ugotovitve in avtomatizirajo izvedbo. Ekipe se zato lahko osredotočijo na najbolj strateško in ustvarjalno zahtevno delo.

To novo obdobje ponuja možnost, da se sprosti rast kot še nikoli doslej. Vloga glavnega direktorja trženja še nikoli ni bila tako vplivna, obenem pa sposobnost spodbujanja dejanske poslovne rasti še nikoli ni bila v tolikšni meri v naših rokah. Z več orodji, podatki in inteligenco, podprto z umetno inteligenco, ki so nam na voljo, lahko tržniki danes bolj kot kadar koli prej sprejemajo boljše odločitve, delujejo hitreje in ustvarjajo trajen učinek.

Najuspešnejša strategija za uvedbo umetne inteligence temelji na jasnem in strukturiranem okviru. Ta zagotavlja, da umetna inteligenca ni le skupek nepovezanih orodij, temveč povezan sistem, ki povečuje učinek trženja. Začne se s tremi ključnimi načeli:

• Uvedba umetne inteligence ni zgolj tehnološka odločitev, temveč poslovna preobrazba. Glavni direktorji trženja morajo prevzeti odgovornost za ta premik. Usmerjati morajo strateški načrt, zagotavljati, da ekipe razumejo potencial umetne inteligence, in postavljati vizijo, kako umetna inteligenca spodbuja tako ustvarjalnost kot rast.
• Začnite z majhnimi koraki, hitro razširite obseg: ena največjih ovir pri uvedbi umetne inteligence je skušnjava, da bi se lotili preširokega obsega ali si prizadevali za takojšnjo preobrazbo. Umetne inteligence se je najbolje učiti s praktičnim preizkušanjem. Hitri začetni uspehi ustvarjajo zagon, krepijo zaupanje in omogočajo hitrejše širjenje. Umetno inteligenco smo najprej začeli uporabljati za preproste naloge, kot je izboljševanje besedil, nato pa smo njeno uporabo razširili še na ustvarjalno produkcijo, optimizacijo za iskalnike (SEO) in realnočasovno optimizacijo medijev. Vsaka uvedba umetne inteligence mora prinašati merljiv učinek, bodisi v obliki večje učinkovitosti, hitrejše produkcije vsebin ali višjih stopenj konverzije.
• Umetna inteligenca je dobra le toliko, kolikor so dobri vhodni podatki, ki jih prejme: ne deluje sama od sebe, ampak je učinkovita le toliko, kolikor so kakovostni podatki in parametri, ki so ji dodeljeni. Kakovost vhodnih podatkov določa kakovost izhodnih podatkov umetne inteligence. Na začetku naše poti z umetno inteligenco smo ugotovili, da so imeli modeli za personalizacijo in napovedno licitiranje po vrednosti težave, dokler nismo izboljšali vhodnih podatkov. Podobno je bilo naše ustvarjanje vsebin, podprto z umetno inteligenco, uspešnejše, ko smo izdelali GPT po meri, naučen na najuspešnejših vsebinah podjetja Chime, namesto da bi se zanašali na standardne modele. Glavni direktorji trženja morajo pri širjenju uporabe umetne inteligence dati prednost kakovosti podatkov in učenju modelov ter zagotoviti, da je umetna inteligenca usklajena z njihovimi poslovnimi cilji, ne pa namenjena zgolj avtomatizaciji nalog.

Umetna inteligenca spreminja način delovanja naše trženjske organizacije, saj nam omogoča, da smo hitrejši, bolj prilagodljivi in natančnejši pri ustvarjanju, optimizaciji in učenju. V podjetju Chime smo umetno inteligenco vključili v številne trženjske delovne tokove, da bi povečali učinkovitost in učinek, pri čemer se največje spremembe dogajajo na treh področjih:

• Hitrost ustvarjanja kreativnih rešitev in vsebin: umetna inteligenca pospešuje ustvarjanje vsebin, ne da bi pri tem trpela kakovost ali doslednost blagovne znamke. Od priprave zgodborisov in generiranja videov, podprtih z umetno inteligenco, do avtomatiziranega razvoja vsebin smo zmanjšali odvisnost od zunanjih agencij in vzpostavili lastne zmogljivosti na področju umetne inteligence, ki povečujejo ustvarjalni obseg dela in hkrati znižujejo stroške. Delovni tokovi, ki jih poganja umetna inteligenca, nam zdaj omogočajo hitrejši razvoj in uvajanje gradiv, zato smo na trgu bolj prilagodljivi.
• Realnočasovna optimizacija v medijih in trženju življenjskega cikla: umetna inteligenca nam pomaga preiti z ročnega testiranja na realnočasovno avtomatizirano odločanje. Orodja, kot sta PMAX in OfferFit, dinamično prilagajajo porabo medijskega proračuna, sporočila in stične točke s strankami na podlagi sprotnih signalov uspešnosti ter zagotavljajo, da je vsaka interakcija optimizirana za učinek. Namesto da bi se zanašali na kampanje, ki se nastavijo in nato pustijo brez nadaljnjega prilagajanja, nam umetna inteligenca omogoča, da trženjsko uspešnost nenehno sproti izpopolnjujemo in izboljšujemo.
• Hitrejši in pametnejši vpogledi v stranke: umetna inteligenca ne izboljšuje le izvedbe, temveč preoblikuje tudi to, kako razumemo svoje stranke in kako se nanje odzivamo. Prepoznavanje trendov in analiza razpoloženja, ki ju poganja umetna inteligenca, nam omogočata, da v realnem času obdelujemo velike količine povratnih informacij strank. Na primer, naša analiza glasu uporabnikov, ki jo poganja umetna inteligenca, vsak teden ustvarja vpoglede, ki neposredno usmerjajo strategijo izdelkov in trženja ter zagotavljajo, da se vedno prilagajamo temu, kar je za naše člane najpomembnejše. Poleg tega je naša raziskovalna ekipa izdelala GPT po meri, ki deluje kot interaktivna baza podatkov, v kateri lahko uporabniki postavljajo vprašanja in prejemajo odgovore sintetičnih person, ki predstavljajo naše ključne segmente.

Vendar pri umetni inteligenci ne gre le za hitrost, temveč za preudarno uvedbo. Najpomembnejša lekcija, ki smo se je naučili, je, da je umetna inteligenca dobra le toliko, kolikor so dobri vhodni podatki, ki jih prejme. Kot rečeno, smo ugotovili, da modeli za personalizacijo in napovedno licitiranje po vrednosti niso dosegali pričakovanih rezultatov, dokler nismo izboljšali kakovosti podatkov, s katerimi smo jih oskrbovali. Zato smo razvili Chime Content GPT, model umetne inteligence po meri, naučen na naših najuspešnejših vsebinah, s čimer smo zagotovili, da vsak izhodni podatek, ustvarjen z umetno inteligenco, ohranja ton naše blagovne znamke, kakovost in verodostojnost.

Umetna inteligenca se hitro razvija in za uspeh ni enotnega recepta. Najpomembnejše je, da ostanemo prilagodljivi, hitro preizkušamo in se učimo tako iz uspehov kot iz neuspehov. Podjetja, ki se bodo premikala najhitreje in hkrati poskrbela, da bo umetna inteligenca ustrezno naučena ter preudarno vključena v delovanje, bodo v tem novem obdobju v najboljšem položaju za spodbujanje rasti.

Na koncu najpomembnejša veščina ni umetna inteligenca, temveč radovednost. Umetna inteligenca ni tu zato, da bi vas nadomestila, toda če se ne boste razvijali, vas bo nadomestil nekdo, ki razume, kako jo učinkovito izkoristiti. Najboljši tržniki bodo tisti, ki bodo ostali korak pred drugimi, se še naprej učili in se hitro premikali. Vprašanje ni, ali bo umetna inteligenca spremenila trženje, temveč ali ste se pripravljeni spreminjati skupaj z njo.

Chime uporablja ChatGPT v celotni organizaciji in v vseh oddelkih, vključno z operacijami, trženjem, inženiringom, produktom, analitiko in drugimi.

OpenAI uporablja1 milijon poslovnih strank po vsem svetu – najhitreje rastočo poslovno platformo v zgodovini.