Jinsi ya Kutumia AI ya Kuzalisha Kuongeza Uuzaji wa Wateja

hivi karibuni Uchunguzi wa McKinsey iligundua kuwa 10% hadi 14% tu ya makampuni hutumia mara kwa mara AI ya kuzalisha katika juhudi zao za uuzaji na uuzaji. Kiwango hiki cha chini cha kuasili kinashangaza, ikizingatiwa jinsi AI ya uzalishaji inaweza kuwa ya manufaa kwa uuzaji. 

Kwa hivyo, kwa nini kampuni nyingi hazirukii teknolojia hii, na wauzaji wanawezaje kupita wazo kwamba "AI = mbaya" ili kuongeza uwezo wake kamili? Hapa, tutaonyesha faida nyingi za kile ambacho AI ya uzalishaji inaweza kufanya kwa wauzaji, pamoja na hatari na mikakati ya kusaidia kupunguza mapungufu haya yanayoweza kutokea.

Orodha ya Yaliyomo
Je, AI ya uzalishaji ni nini, na imeathiri vipi uuzaji
Jinsi AI ya uzalishaji inaweza kusaidia biashara katika uuzaji wao
Hatari za kutumia AI generative kwa uuzaji na suluhisho
Mikakati ya kutumia wakati wa kupitisha AI generative kwa uuzaji wa watumiaji
Muhtasari

Je, AI ya uzalishaji ni nini, na imeathiri vipi uuzaji

Generative AI ni aina ya kujifunza kwa mashine, uwanja ndani ya akili ya bandia. Tofauti na AI ya hapo awali, ambayo ilichanganua data, AI inayozalisha huunda yaliyomo anuwai, pamoja na maandishi, taswira, sauti na video. Inaweza pia kujibu maswali, kutafsiri data, kuandika msimbo, na kutatua matatizo magumu.

Ingawa AI generative sio mpya, maendeleo ya hivi majuzi yamerahisisha baadhi ya mifano kutumia licha ya ugumu wao. Miundo hii hutumia "kujifunza kwa kina," mbinu inayochochewa na jinsi ubongo wa mwanadamu unavyounda vyama, kuiga usemi wa binadamu, uandishi, kuchora, kupanga, na kupanga mikakati. Zana kuu zinazozalisha za AI kwa wauzaji ni pamoja na Open AI's ChatGPT (na DALL-E), Gemini ya Google (zamani ilikuwa Bard), Usambazaji Imara, Projeni, na GAN.ai.

Generative AI tayari inafanya mawimbi katika uuzaji, na haiendi popote. Hapa kuna baadhi ya tafiti zinazoonyesha athari zake kwa uuzaji wa watumiaji.

• 2022 Utafiti wa Mapitio ya Teknolojia ya MIT ilibaini kuwa ni 5% tu ya mashirika ya uuzaji waliona AI ya uzalishaji kama "muhimu" kwa shughuli zao, na ni 20% tu ndio walikuwa wakiitumia sana. Hata hivyo, kufikia 2025, 20% ya watendaji wa masoko wanapanga kufanya AI inayozalisha sehemu ya shughuli zao, na wengine 44% wanakusudia kuitumia katika matumizi mbalimbali.

• Ndani ya Utafiti wa Salesforce wa 2023 ya wauzaji 1,000, zaidi ya nusu waliripotiwa kutumia AI generative, na wengine 22% walipanga kuipitisha ndani ya mwaka ujao.

• Kulingana na Utafiti wa Takwimu wa 2023 ya 1,000 B2B na B2C wataalamu wa masoko, 73% tayari kutumia baadhi ya aina ya AI generative.

• 2023 Boston Consulting Group Utafiti uligundua kuwa 67% ya wasimamizi wa uuzaji waligundua AI ya uzalishaji kwa ubinafsishaji, 49% kwa kuunda yaliyomo, na 41% kwa mgawanyiko wa soko.

Jinsi AI ya uzalishaji inaweza kusaidia biashara katika uuzaji wao

Kuna maeneo manne ya uuzaji ambapo AI generative hung'aa zaidi na husaidia kusukuma kuelekea matokeo makubwa zaidi. Haya ndiyo mambo ambayo biashara zinahitaji kujua ili kuanza:

Customization

Wateja wanataka uzoefu wa kibinafsi, na AI ya uzalishaji inaweza kutoa hii kwa kiwango kikubwa. Chukua Carvana, kwa mfano - jukwaa la gari lililotumika lilitumia AI ya kuzalisha ili kuunda mamilioni ya video za kipekee kwa wateja, kuimarisha ushirikiano wa watumiaji. Chapa zingine, kama Spotify, hutumia AI kwa tafsiri ya lugha kufikia masoko mapana.

Generative AI pia inaboresha huduma kwa wateja kwa kuwasaidia mawakala kutoa mwingiliano uliobinafsishwa zaidi. Maendeleo ya hivi majuzi katika teknolojia ya modi nyingi ya AI yanaahidi suluhu zilizoboreshwa zaidi, kama vile chatbots ambazo zinaweza kushughulikia mahitaji maalum ya wateja na watu.

Ubunifu

AI ya Kuzalisha inaweza kuongeza kwa kiasi kikubwa ubunifu katika uuzaji. Mafunzo onyesha kuwa zana za AI kama ChatGPT4 zinaweza kuzidi ubunifu wa binadamu katika mawazo ya bidhaa na kuboresha ubora na uhalisi wa matokeo yaliyoandikwa. Kulingana na utafiti mwingine, AI ya uzalishaji pia inaweza kusaidia watu binafsi kuongeza ubunifu wao, kuboresha baadhi ya kazi zilizoandikwa kwa hadi 26%.

Makampuni kama vile Unilever yanatumia AI kwa uwazi kuunda maudhui ya utangazaji, huku kampeni kama vile "Kito Kito" cha Coca-Cola zinaonyesha jinsi AI inaweza kubadilisha uwezekano wa ubunifu katika uuzaji. Coca-Cola hata iliunda mkusanyiko wa NFT kulingana na sanaa ya kidijitali ya tangazo na kuzalishwa zaidi ya $ 500,000 katika masaa 72.

Uunganikaji

AI ya Kuzalisha huwezesha chapa kuunganishwa na wateja kwa njia mpya, kukuza mwingiliano wa watumiaji, na kuwaruhusu watumiaji kuchukua jukumu kubwa katika masimulizi ya chapa. Kesi za utumiaji ni pamoja na Safari za Bikira' Jen AI kampeni (ambayo ilisababisha kiwango cha ushiriki cha 150% zaidi kuliko kampeni zilizopita) na Coca-Cola "Unda Uchawi Halisi”Mpango. 

Kampeni hizi zinaonyesha jinsi AI inaweza kuhalalisha ushiriki wa uuzaji kwa kupunguza vizuizi vya kiufundi na kuruhusu watumiaji kuwa wabunifu na wasimulizi wa hadithi. Mipango kama hii huongeza ushirikiano na kuimarisha uhusiano na soko pana.

Gharama ya utambuzi

AI ya kuzalisha inaweza kupunguza kwa kiasi kikubwa gharama na wakati unaohusishwa na kazi mbalimbali za utambuzi katika uuzaji na ushauri. Teknolojia hii imeonyesha kuwa inaweza kuongeza ufanisi na ubora wa kazi, kama inavyoonyeshwa na a majaribio ya shamba na washauri wa Boston Consulting Group, ambao walikamilisha kazi zaidi (kama vile kuchangia mawazo ya bidhaa na masoko ya sehemu) 21.5% haraka na 40% ya ubora wa juu wakati wa kutumia AI. 

Mashirika ya matangazo kama vile WPP tayari yananufaika kutokana na uokoaji mkubwa wa gharama kwa kutekeleza AI generative katika michakato yao. Waliripoti kuwa AI katika utangazaji inaweza kuwaokoa mara 10 hadi 20 kwa gharama.

Hatari za kutumia AI generative kwa uuzaji na suluhisho

AI ya Kuzalisha inatoa fursa nyingi sana kwamba ni rahisi kujumuisha katika karibu kila kipengele cha uuzaji katika hali yake ya sasa. Hata hivyo, teknolojia si kamilifu na inakuja na hatari ambazo zinaweza kuleta hasi zaidi kuliko chanya kwa uuzaji. Tatu kati ya hatari hizi muhimu ni pamoja na itikio la watumiaji, upotoshaji na ukiukaji wa hakimiliki. Hapo chini, tutaenda kwa undani zaidi juu ya kila moja:

Mwitikio wa watumiaji

Uzalishaji wa AI unaweza kusababisha hisia hasi kwa watumiaji, hasa inapotumiwa vibaya katika maeneo yanayohusisha mwingiliano wa moja kwa moja - kama vile chatbots za huduma kwa wateja, maudhui ya matangazo, au bidhaa zinazozalishwa na AI. Suala hili linaonekana zaidi katika nyanja ambazo kwa kawaida hutegemea sifa za kibinadamu, kama vile mawasiliano na mwingiliano wa kijamii, ambapo kuelewa mtu binafsi ni muhimu.

Ili kushughulikia hili, biashara zinaweza kusisitiza maeneo ambayo wanaendelea kutumia wafanyikazi wa kibinadamu. Au ikiwa wanatumia otomatiki, kuwa wazi kuhusu kwa nini wamechagua kufanya hivyo. Wateja wana uwezekano mdogo wa kuguswa vibaya ikiwa wanaelewa kuwa madhumuni ya kutumia AI ni kuboresha matumizi yao badala ya kuokoa pesa tu.

Kufadhaika

Uzalishaji wa AI unaweza kutoa maudhui yasiyo sahihi au yenye upendeleo, ambayo yanaweza kupotosha maamuzi ya uuzaji au kuharibu sifa ya chapa. Masuala haya yanahusu hasa linapokuja suala la kushughulikia wateja na kazi za kimkakati za uuzaji. Walakini, kuna njia ambazo biashara zinaweza kupunguza hatari hizi.

Kurekebisha AI kwa kutumia data mahususi au kutumia ujifunzaji wa ndani ya muktadha kunaweza kuboresha usahihi wa matokeo ya AI. Zaidi ya hayo, kudumisha uangalizi wa kibinadamu wa maudhui yanayotokana na AI ni muhimu kwa ongezeko la usahihi, kuhakikisha biashara zinaweza kupata makosa na kwamba maudhui yanawiana na thamani na malengo ya chapa zao.

Ukiukaji wa hakimiliki

Generative AI huibua maswali muhimu kuhusu umiliki mbunifu na hatari za hakimiliki, ambayo inaweza kusababisha masuala muhimu ya kisheria kwa chapa. Hata hivyo, kudhibiti hatari hizi ni rahisi kutokana na tahadhari sahihi kuwekwa. Wauzaji lazima waelimishwe kuhusu changamoto za kisheria zinazowakabili watengenezaji wakuu wa AI, na ingawa sheria za hakimiliki haziwezi kulinda kikamilifu maudhui ya AI pekee, kuyachanganya na yaliyoundwa na binadamu kunaweza kupunguza hatari kwa kiasi kikubwa.

Kushirikiana na makampuni ambayo yanalenga kushughulikia masuala ya hakimiliki ni suluhisho lingine kubwa la kushughulikia hatari za kisheria. Kwa mfano, Getty Images ina zana ya kubadilisha maandishi kwa picha iliyofunzwa kuhusu maudhui yake, inayowapa wateja leseni zisizo na mrabaha na haki nyingi za matumizi. Vile vile, Google na OpenAI zimeanzisha sera mpya za kulinda watumiaji.

Mikakati ya kutumia wakati wa kupitisha AI generative kwa uuzaji wa watumiaji

Hatari za AI generative ni halisi, lakini haimaanishi wauzaji wanapaswa kuepuka kabisa. Kwa kusema hivyo, pia hawapaswi kuchukua hatari zisizo za lazima kwa kuipitisha kwa upofu. Badala yake, mbinu iliyosawazishwa ndiyo bora zaidi, ambapo wauzaji hutambua maeneo maalum ya kufanya majaribio ya AI na maeneo mengine kabla ya kuzingatia kusambaza vipengele au maudhui kama hayo.

Kulingana na Mapitio ya Biashara ya Harvard, mfumo wa DARE - ambao unasimamia kuoza, kuchambua, kutambua, na kutathmini - ni mkakati muhimu wa hatua nne ambao unaweza kusaidia wauzaji kuunganisha kwa ufanisi AI ya uzalishaji katika biashara zao. Hivi ndivyo kila hatua inahusisha:

Kuoza (au kuvunja) majukumu

Anza kwa kugawanya majukumu ya uuzaji katika kazi za kibinafsi. Kwa mfano, kazi ya mtaalamu wa uuzaji wa maudhui inajumuisha kazi kama vile kuunda maudhui, uboreshaji wa SEO, utafiti wa hadhira, usimamizi wa kalenda, uchanganuzi wa utendakazi na ushirikiano na timu ya biashara.

Changanua kazi

Tathmini kila kazi kwa kupima fursa zinazowezekana dhidi ya hatari asilia. Kadiria kila moja kwa kipimo cha 1 hadi 10 kwa manufaa na hatari zote mbili. Kwa mfano, kutumia AI ya kuzalisha kwa ajili ya kuunda maudhui ya mitandao ya kijamii kunaweza kuongeza ubunifu na kupunguza mzigo wa kazi lakini pia hubeba hatari kama vile kutoa taarifa zisizo sahihi au kusababisha athari hasi za watumiaji.

Tambua vipaumbele vya mabadiliko

Panga kazi hizi kwenye tumbo la 2x2, ukilinganisha fursa dhidi ya hatari. Matrix hii itasaidia kuongoza mkakati wa mabadiliko ya biashara. Kwa kawaida, matrix hii itakuwa na aina nne zinazoonyesha ikiwa biashara zinapaswa kuvumbua na AI au la.

1. Kazi za kipaumbele cha juu (fursa kubwa, hatari ndogo): Majukumu haya ni bora kwa AI ya uzalishaji, inayotoa zawadi kubwa na hatari ndogo. Unaweza kuanza kujaribu na hizi leo.

2. Kazi za kipaumbele cha wastani (fursa kubwa, hatari ya wastani): Kazi hizi hutoa uwezo wa juu lakini pia huja na hatari kubwa. Hata hivyo, zinahitaji usimamizi makini na kupunguza hatari kabla ya utekelezaji.

3. Kazi za kipaumbele cha chini (fursa ndogo, hatari ndogo): Majukumu haya yanapaswa kuzingatiwa baadaye, kwani yanatoa faida ndogo na hatari ndogo. Shirikiana nao tu ikiwa rasilimali za ziada zinapatikana.

4. Kazi zisizopewa kipaumbele (fursa ndogo, hatari kubwa): Endelea na mbinu ya sasa ya kazi hizi. Faida za kutumia AI kwao hazizidi hatari.

Tazama jedwali hapa chini kwa mfano wa jinsi ya kutumia matrix hii:

Kumbuka: Matrix ni sehemu ya kuanzia tu. Vipaumbele vya kazi vinaweza kutofautiana kulingana na tasnia, hadhira inayolengwa, na rasilimali zinazopatikana.

Tathmini mfululizo

Kagua na urekebishe mipango na malengo yako ya mabadiliko ya AI mara kwa mara. Mazingira ya AI yanabadilika kila wakati katika suala la ubunifu na suluhisho zinazopatikana. Kukaa mbele ya curve kunahitaji tathmini inayoendelea na masasisho kwa mikakati iliyopo. 

Muhtasari

Timu za masoko zinahitaji ujuzi kama vile kutatua matatizo, uchunguzi, majaribio, na tathmini muhimu ili kuimarisha AI ya uzalishaji kwa ufanisi. Hizi ni muhimu kwa kuweka kazi zinazofaa kwa AI na kuhakikisha matokeo yanakidhi maono ya chapa. Ingawa AI ya uzalishaji ina uwezo mkubwa, utekelezaji wake unakuja na maswala kadhaa. 

Wasimamizi wengi wanapendelea kuangalia badala ya kuchukua hatua, kama inavyoonyeshwa na uchunguzi wa BCG ambapo wasimamizi wengi hukatisha tamaa matumizi ya AI katika mashirika yao. Walakini, kuzuia AI kunaweza kuwa hatari kama kuipitisha bila tahadhari. Njia ya usawa, ya kimkakati ni muhimu, kuzuia kupita kiasi kwa kupitishwa kamili au kukataliwa kabisa.

Kwa vidokezo zaidi kuhusu jinsi ya kujumuisha teknolojia na zana zingine kwenye mpango wako wa biashara, hakikisha kuwa umejiandikisha Chovm.com Inasoma.