ડિજિટલ માર્કેટિંગમાં AI કેવી રીતે કાર્ય કરે છે

ડિજિટલ માર્કેટિંગમાં AI આજે વ્યવસાયમાં સૌથી વધુ પ્રચારિત અને ઓછું વિતરિત વચન બની ગયું છે. પરંતુ “ક્રાંતિકારી પરિવર્તન” વિશેના તમામ કોર્પોરેટ બકવાસ હેઠળ છુપાયેલી, કેટલીક કંપનીઓ AI નો ઉપયોગ એવી રીતે કરીને અશ્લીલ માત્રામાં પૈસા કમાવી રહી છે જે તમને કોન્ફરન્સમાં કંટાળી દેશે.

મેં છેલ્લા એક વર્ષથી આ કંપનીઓને શોધી કાઢી છે, અને મને જે મળ્યું તે આશ્ચર્યજનક હતું. સૌથી મોટા વિજેતાઓ AI નો ઉપયોગ "ઉદ્યોગોને વિક્ષેપિત કરવા" અથવા "ગ્રાહક અનુભવોમાં ક્રાંતિ લાવવા" માટે નથી કરી રહ્યા. તેઓ લાખો ડોલરની કિંમતની શરમજનક રીતે સરળ સમસ્યાઓ હલ કરી રહ્યા છે.

ડિજિટલ માર્કેટિંગમાં AI કેસ સ્ટડીઝ અને ROI પરિણામો

માર્કેટિંગમાં AI થી ખરેખર પૈસા કમાતી કંપનીઓ તે નથી જે તેના વિશે સૌથી વધુ અવાજ કરી રહી છે. તેઓ શાંતિથી તેનો ઉપયોગ ચોક્કસ સમસ્યાઓ હલ કરવા માટે કરી રહ્યા છે જે વાસ્તવિક, માપી શકાય તેવા પરિણામોમાં લાખોની કિંમતની હોય છે.

આમાંની ઘણી સફળતાઓ મોટા “AI ટ્રાન્સફોર્મેશન્સ” શરૂ કરવાને બદલે નાના, વ્યવહારુ પડકારોનો સામનો કરવાથી આવે છે. તેમના ઉદ્યોગોને ફરીથી શોધવાનો પ્રયાસ કરવાને બદલે, તેઓ ગ્રાહક ચર્નનું અનુમાન લગાવવા, ઇમેઇલ મોકલવાના સમયમાં સુધારો કરવા અથવા નિયમિત ગ્રાહક પ્રશ્નોને સ્વચાલિત કરવા જેવી બાબતો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી રહ્યા છે.

આ કંપનીઓ પરિણામોને વળગાડપૂર્વક માપે છે અને ફક્ત ROI પ્રદાન કરે છે તેને જ સ્કેલ કરે છે. આગામી વિભાગોમાં, તમે Grab, The Economist અને Netflix જેવી બ્રાન્ડ્સના વાસ્તવિક ઉદાહરણો જોશો, જે લક્ષિત AI અમલીકરણોને કારણે શાંતિથી લાખો કમાણી કરી રહી છે.

AI માર્કેટિંગ વ્યૂહરચનાઓ નિષ્ફળ થવાના કારણો

આપણે શું કામ કરી રહ્યું છે તેમાં ડૂબકી લગાવીએ તે પહેલાં, ચાલો રૂમમાં હાથીને સંબોધીએ: મોટાભાગની AI માર્કેટિંગ પહેલ મોંઘી આફતો છે.

મેં તાજેતરમાં “ડેવિડ સી” સાથે વાત કરી હતી, જે એક સોફ્ટવેર કંપનીના માર્કેટિંગ ડિરેક્ટર છે, જેમણે ગયા વર્ષે AI માર્કેટિંગ પ્લેટફોર્મ પર £180,000 ખર્ચ્યા હતા. પરિણામો? તેમણે મને કહ્યું, “અમે પહેલા કરતા વધુ કન્ટેન્ટ જનરેટ કર્યું, પરંતુ અમારા કન્વર્ઝન રેટ ખરેખર નીચે ગયા.”

સમસ્યા ટેકનોલોજી ન હતી; તે એ હતી કે તેઓએ ખોટી વસ્તુઓને સ્વચાલિત કરી. તેઓએ વધુ બ્લોગ પોસ્ટ્સ બનાવવા માટે AI નો ઉપયોગ કર્યો જ્યારે તેમની વાસ્તવિક સમસ્યા એ હતી કે કોઈ પણ તેઓની પાસે પહેલેથી જ હતી તે વાંચતું ન હતું. એક ક્લાસિક ભૂલ: વ્યૂહરચના સમસ્યા પર ટેકનોલોજી ફેંકવી.

માર્કેટિંગમાં AI માંથી ખરેખર પૈસા કમાતી કંપનીઓ ત્રણ લાક્ષણિકતાઓ શેર કરે છે જેને મોટાભાગના લોકો અવગણે છે:

તેઓ મૂર્ખતાપૂર્વક નાના શરૂ થાય છે. “AI ટ્રાન્સફોર્મેશન રોડમેપ્સ” નહીં, પરંતુ “શું આપણે આગાહી કરી શકીએ કે કયા ગ્રાહકો આવતા મહિને અનસબ્સ્ક્રાઇબ કરશે?” બસ આટલું જ.

તેઓ દરેક વસ્તુને અત્યંત માપે છે. જો કોઈ AI ટૂલ 90 દિવસની અંદર માપી શકાય તેવા સુધારા દર્શાવતું નથી, તો તેઓ તેને કાઢી નાખે છે. કોઈ અપવાદ નથી, કોઈ “વ્યૂહાત્મક મૂલ્ય” બહાના નથી.

તેઓ મનુષ્યોને તમામ સર્જનાત્મક અથવા ભાવનાત્મક બાબતોના પ્રભારી રાખે છે. AI પેટર્ન ઓળખ અને ડેટા પ્રોસેસિંગનું સંચાલન કરે છે. મનુષ્યો એવી દરેક વસ્તુનું સંચાલન કરે છે જેને માનવ હોવાનો અનુભવ કેવો હોય તે સમજવાની જરૂર હોય છે.

સફળ AI માર્કેટિંગ ઉદાહરણો જે કામ કરે છે

ખર્ચ ઘટાડો 90% જે કોઈએ જોયો નથી

મલેશિયન રાઇડ-હેઇલિંગ કંપની Grab એ Ada નામની AI પ્લેટફોર્મ સાથે ભાગીદારી કરી હતી જેથી છ આંતરરાષ્ટ્રીય બજારોમાં ગ્રાહક સેવા સંભાળી શકાય. AI ચેટબોટ્સ જટિલ સમસ્યાઓ હલ કરવાનો પ્રયાસ કરતા નથી — તેઓ “મારો ઓર્ડર ક્યાં છે?” અને “હું મારી ચુકવણી પદ્ધતિ કેવી રીતે બદલી શકું?” જેવી કંટાળાજનક બાબતો સંભાળે છે.

પરિણામો: ગ્રાહક ક્વેરી બેકલૉગમાં 90% ઘટાડો, છ નવા બજારોમાં સફળ વિસ્તરણ. AI એ માનવીય એજન્ટોને જટિલ સમસ્યાઓનું નિરાકરણ કરવા માટે મુક્ત કર્યા જે ખરેખર સહાનુભૂતિ અને સર્જનાત્મક સમસ્યા-નિરાકરણની જરૂર છે.

લક્ષિત કંટાળામાંથી 10:1 ROI

ધ ઇકોનોમિસ્ટ 2017 માં વાચકો ગુમાવી રહ્યું હતું. ફેન્સી AI-જનરેટેડ કન્ટેન્ટને બદલે, તેઓએ પ્રોગ્રામમેટિક એડવર્ટાઇઝિંગ માટે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો ઉપયોગ કર્યો — અનિવાર્યપણે AI ને વાચકના વર્તનના દાખલાઓના આધારે જાહેરાતો આપમેળે ખરીદવા અને મૂકવાની મંજૂરી આપી.

AI એ “અનિચ્છુક વાચકો”—જે લોકો તેમની સામગ્રી સાથે જોડાયેલા હતા પરંતુ સબ્સ્ક્રાઇબ નહોતા કર્યા—ને ઓળખ્યા. પછી તેણે તેમને જુદા જુદા પ્લેટફોર્મ્સ પર ચોક્કસ સમયસર, ચોક્કસ સ્થાને જાહેરાતો સાથે લક્ષ્ય બનાવ્યા.

પરિણામ: 3.6 મિલિયન નવા વાચકો, રોકાણ પર 10:1 વળતર, અને માત્ર 2020-2021 દરમિયાન 90,000 નવા સબ્સ્ક્રાઇબર્સ. AI એ સામગ્રી બનાવી નથી; તેણે ફક્ત યોગ્ય સમયે યોગ્ય લોકો સમક્ષ હાલની સામગ્રી મૂકી.

એ 80% સફળતા દર જેણે એક સામ્રાજ્ય બનાવ્યું

Netflix તેના AI ભલામણ સિસ્ટમને કારણે 80%થી વધુ યુઝર વ્યૂઇંગનો શ્રેય આપે છે. પરંતુ અહીં મોટાભાગના લોકો જે ચૂકી જાય છે તે એ છે કે AI તમે શું પસંદ કરશો તેની આગાહી કરવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યું નથી. તે આગાહી કરી રહ્યું છે કે તમે તમારી સબ્સ્ક્રિપ્શન રદ કરવા માટે પૂરતી નફરત નહીં કરો.

ત્યાં એક મોટો તફાવત છે. સિસ્ટમ જોવાના દાખલાઓ, પૂર્ણતા દરો, ફરીથી જોવાનું વર્તન અને વિરામ દાખલાઓનું પણ વિશ્લેષણ કરે છે જેથી તમને ઓછામાં ઓછો સંતોષ રાખે તેવી સામગ્રી સૂચવી શકાય. તે સંપૂર્ણ મેચ બનાવવાની વાત નથી — તે ભયંકર મેચોને ટાળવાની વાત છે.

ઉદ્યોગોમાં AI માર્કેટિંગ એપ્લિકેશન્સ

વોઇસ કોમર્સ: 31 મિલિયન ગ્રાહક સફળતાની વાર્તા

સ્ટારબક્સે તેમની મોબાઇલ એપ્લિકેશનને એમેઝોન એલેક્સા સાથે સંકલિત કરી, “માય સ્ટારબક્સ બરિસ્ટા” બનાવ્યું. ગ્રાહકો વૉઇસ કમાન્ડનો ઉપયોગ કરીને કોફી ઓર્ડર કરી શકે છે, પીણાંમાં ફેરફાર કરી શકે છે અને પિકઅપ સમય ગોઠવી શકે છે.

આ અત્યાધુનિક બનવા વિશે નહોતું - તે ઘર્ષણ દૂર કરવા વિશે હતું. વૉઇસ ઓર્ડરિંગમાં એપ્લિકેશન પર 2-3 મિનિટની સરખામણીમાં 30 સેકન્ડ લાગે છે. નાનો તફાવત, જ્યારે તમારી પાસે 31.2 મિલિયન મોબાઇલ ગ્રાહકો હોય ત્યારે મોટો પ્રભાવ.

પ્રતિભાશાળી ભાગ? તેઓએ માનવ બરિસ્ટાને બદલવાનો પ્રયાસ કર્યો નથી. AI ઓર્ડરિંગનું સંચાલન કરે છે; મનુષ્યો હજુ પણ કોફી બનાવે છે અને સ્ટોરમાં અનુભવ પ્રદાન કરે છે જે લોકોને પાછા આવતા રાખે છે.

રિટેલ ઇન્ટેલિજન્સ: ધ રોલિંગ ડેટા ગોલ્ડમાઇન

હાર્ડવેર રિટેલર Lowe’s એ તેમના વિશાળ સ્ટોર્સમાં AI-સંચાલિત રોબોટ્સ LoweBots તૈનાત કર્યા. રોબોટ્સ સ્ટાફને બદલતા નથી — તેઓ ગ્રાહકોને ઉત્પાદનો શોધવામાં મદદ કરે છે અને મૂળભૂત માહિતી પ્રદાન કરે છે જ્યારે આપમેળે ઇન્વેન્ટરી અને ગ્રાહક હિલચાલ પેટર્નને ટ્રૅક કરે છે.

વાસ્તવિક મૂલ્ય ગ્રાહક સેવા નથી; તે ડેટા છે. રોબોટ્સ શોપિંગ પેટર્ન, લોકપ્રિય ઉત્પાદન સંયોજનો અને સ્ટોર લેઆઉટ કાર્યક્ષમતા વિશે આંતરદૃષ્ટિ ઉત્પન્ન કરે છે જે મેન્યુઅલી એકત્રિત કરવું અશક્ય હશે.

ક્રિએટિવ કોલાબોરેશન: ધ યુઝર-જનરેટેડ ગોલ્ડમાઇન

કોકા-કોલાએ “ક્રિએટ રિયલ મેજિક” લોન્ચ કર્યું, એક AI પ્લેટફોર્મ જે ગ્રાહકોને બ્રાન્ડેડ આર્ટવર્ક બનાવવાની સુવિધા આપે છે જે સત્તાવાર જાહેરાત ઝુંબેશમાં દેખાઈ શકે છે. તે વપરાશકર્તા-જનરેટેડ કન્ટેન્ટ AI સર્જનાત્મકતાને મળે છે, જેમાં બ્રાન્ડ ગુણવત્તા નિયંત્રણ જાળવી રાખે છે.

આ અભિગમ તેજસ્વી છે કારણ કે તે વર્ચ્યુઅલ રીતે કોઈ ખર્ચ વિના સેંકડો સર્જનાત્મક ખ્યાલો ઉત્પન્ન કરે છે જ્યારે ગ્રાહકોને બ્રાન્ડમાં ભાવનાત્મક રોકાણ આપે છે. AI તકનીકી નિર્માણનું સંચાલન કરે છે; મનુષ્યો શ્રેષ્ઠ પરિણામોનું ક્યુરેટ અને પસંદ કરે છે.

ડિજિટલ માર્કેટિંગ સફળતા માટે વ્યવહારુ AI સાધનો

ઇમેઇલ માર્કેટિંગ જે લોકોને હેરાન કરતું નથી

સારાહ રોડ્રિગ્ઝ ફિટનેસ ઇક્વિપમેન્ટ કંપની માટે ઇમેઇલ માર્કેટિંગ ચલાવે છે. એક જ સમયે દરેકને બ્લાસ્ટ કરવાને બદલે, તેની AI સિસ્ટમ વિશ્લેષણ કરે છે કે દરેક સબ્સ્ક્રાઇબર સામાન્ય રીતે ક્યારે ઇમેઇલ્સ ખોલે છે અને દરેક વ્યક્તિ માટે શ્રેષ્ઠ સમયે સંદેશા મોકલે છે.

પરિણામ: ઓપન રેટમાં 31% વધારો, ક્લિક-થ્રુ રેટમાં 18% વધારો. કોઈ ફેન્સી પર્સનલાઇઝેશન નહીં. કોઈ ડાયનેમિક કન્ટેન્ટ નહીં. ફક્ત વધુ સારો સમય.

SEO જે વાસ્તવિક શોધ વર્તન સાથે અનુકૂલન સાધે છે

ટોમ વિલિયમ્સ, B2B સોફ્ટવેર કંપનીમાં SEO મેનેજર, શોધ હેતુ પેટર્નનું વિશ્લેષણ કરવા અને સામગ્રીના અંતરને ઓળખવા માટે AI નો ઉપયોગ કરે છે. AI લેખો લખતું નથી; તે અનુમાનને બદલે વાસ્તવિક શોધ વર્તન પર આધારિત વિષયો અને કીવર્ડ્સ સૂચવે છે.

તેનો ઓર્ગેનિક ટ્રાફિક આઠ મહિનામાં 45% વધ્યો, કારણ કે AI એ કન્ટેન્ટ બનાવ્યું ન હતું, પરંતુ કારણ કે તેણે તેને સમજવામાં મદદ કરી કે લોકોને ખરેખર કયું કન્ટેન્ટ જોઈતું હતું.

સોશિયલ મીડિયા ઓટોમેશન જે રોબોટિક નથી લાગતું

માર્કેટિંગ મેનેજર લિસા પાર્કર-જોન્સ બહુવિધ પ્લેટફોર્મ પર પોસ્ટ્સ શેડ્યૂલ કરવા માટે AI નો ઉપયોગ કરે છે, પરંતુ એક ટ્વિસ્ટ સાથે: AI સામાન્ય “શ્રેષ્ઠ પ્રથાઓ” ને અનુસરવાને બદલે, તેના ચોક્કસ પ્રેક્ષકો સૌથી વધુ સક્રિય હોય ત્યારે પોસ્ટ કરવા માટે જોડાણ પેટર્નનું વિશ્લેષણ કરે છે.

તેણીના જોડાણ દરોમાં 27% સુધારો થયો ફક્ત તે સમયે પોસ્ટ કરીને જ્યારે તેના વાસ્તવિક અનુયાયીઓ ઑનલાઇન હતા, નહીં કે જ્યારે માર્કેટિંગ બ્લોગ્સ કહેતા હતા કે તેઓ હોવા જોઈએ.

ટાળવા માટે ખર્ચાળ AI માર્કેટિંગ ભૂલો

ભૂલ #1: એક્ઝેક્યુશનને બદલે ઓટોમેટિંગ સ્ટ્રેટેજી

કંપનીઓ AI નો ઉપયોગ શું કરવું તે નક્કી કરવા માટે કરતી રહે છે, તે કેવી રીતે વધુ સારી રીતે કરવું તે માટે નહીં. AI અમલીકરણને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં ઉત્તમ છે પરંતુ વ્યૂહાત્મક વિચારસરણીમાં ભયંકર છે. મનુષ્યોને કયા ગ્રાહકોને લક્ષ્ય બનાવવું તે નક્કી કરવા દો; AI ને તેમના સુધી પહોંચવાનો શ્રેષ્ઠ માર્ગ શોધવા દો.

ભૂલ #2: એવી સમસ્યાઓ હલ કરવાનો પ્રયાસ કરવો જે અસ્તિત્વમાં નથી

કોઈપણ AI સોલ્યુશનનો અમલ કરતા પહેલા, પૂછો: “હું કઈ ચોક્કસ સમસ્યા હલ કરવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યો છું, અને હું સફળતાને કેવી રીતે માપીશ?” જો જવાબ “ઉન્નત ગ્રાહક અનુભવો” વિશે અસ્પષ્ટ કોર્પોરેટ ભાષા હોય, તો તમે કદાચ પૈસા વેડફી રહ્યા છો.

ભૂલ #3: જાદુની અપેક્ષા રાખવી

AI જાદુ નથી—તે મોટા પાયે પેટર્ન રેકગ્નિશન છે. તે ડેટામાં એવા વલણો શોધી શકે છે જે મનુષ્યો ચૂકી જાય છે, પરંતુ તે એવા ઉત્પાદનોની માંગ બનાવી શકતું નથી જે લોકો નથી ઇચ્છતા અથવા મૂળભૂત વ્યવસાય સમસ્યાઓનું નિરાકરણ કરી શકતું નથી.

ડિજિટલ માર્કેટિંગમાં ઉભરતા AI ટ્રેન્ડ્સ

વૉઇસ સર્ચ અનુકૂલન

વોઇસ-એક્ટિવેટેડ સર્ચ લોકો માહિતી કેવી રીતે શોધે છે તે બદલી રહ્યું છે, જે વ્યવસાયો માટે તકો ઊભી કરે છે જે કીવર્ડ-સ્ટફ્ડ શબ્દસમૂહોને બદલે કુદરતી ભાષાના પ્રશ્નો માટે તેમની સામગ્રીને ઑપ્ટિમાઇઝ કરે છે.

વિઝ્યુઅલ સર્ચ ઇન્ટિગ્રેશન

લોકો ટેક્સ્ટને બદલે છબીઓનો ઉપયોગ કરીને વધુને વધુ શોધ કરે છે. AI વિઝ્યુઅલ સર્ચ એન્જિન માટે ઉત્પાદન છબીઓ અને મેટાડેટાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં મદદ કરે છે, પરંતુ વાસ્તવિક તક વિઝ્યુઅલ સર્ચ ઇન્ટેન્ટ પેટર્નને સમજવાની છે.

એટ્રિબ્યુશન જે ખરેખર કામ કરે છે

વર્તમાન એટ્રિબ્યુશન મોડેલો નકામા છે કારણ કે ગ્રાહક યાત્રાઓ જટિલ છે. AI એ સમજવામાં વધુ સારું બનશે કે કયા ટચપોઇન્ટ્સ ખરેખર ખરીદીના નિર્ણયોને પ્રભાવિત કરે છે, જે માર્કેટર્સને વ્યર્થ મેટ્રિક્સ પર પૈસા બગાડવાનું બંધ કરવામાં મદદ કરશે.

માર્કેટિંગમાં AI અમલમાં મૂકવા માટેના વ્યવહારુ પગલાં

એક કંટાળાજનક સમસ્યાથી શરૂઆત કરો

કંઈક ચોક્કસ અને માપી શકાય તેવું પસંદ કરો. ઇમેઇલ મોકલવાનો સમય, જાહેરાત પ્રેક્ષકોનું શુદ્ધિકરણ, અથવા સામગ્રી વિષય સંશોધન. એક ઉકેલ અમલમાં મૂકો, 90 દિવસ માટે પરિણામો માપો, પછી વિસ્તૃત કરવું કે આગળ વધવું તે નક્કી કરો.

પહેલા તમારો ડેટા ઠીક કરો

AI તમારા ડેટા જેટલું જ સારું છે. કોઈપણ AI ટૂલ્સનો અમલ કરતા પહેલા, તમારા ગ્રાહક ડેટાબેઝ, વેબસાઇટ એનાલિટિક્સ અને ઇમેઇલ સૂચિઓનું ઑડિટ કરો. સ્વચ્છ ડેટા ઉપયોગી આંતરદૃષ્ટિ ઉત્પન્ન કરે છે; અવ્યવસ્થિત ડેટા ખર્ચાળ ભૂલો ઉત્પન્ન કરે છે.

મનુષ્યોને મનુષ્યોના પ્રભારી રાખો

નંબર-ક્રંચિંગ અને પેટર્ન-સ્પોટિંગ માટે AI નો ઉપયોગ કરો. વ્યૂહરચના, સર્જનાત્મકતા અને ભાવનાત્મક બુદ્ધિ અથવા જટિલ સમસ્યા-નિરાકરણને લગતી કોઈપણ બાબત માટે મનુષ્યોને જવાબદાર રાખો.

નિર્દયતાથી માપો

દરેક AI અમલીકરણ ત્રણ મહિનાની અંદર સ્પષ્ટ ROI દર્શાવવું જોઈએ. જો તે ન કરે, તો કાં તો અમલીકરણ ખોટું છે અથવા ઉપયોગનો કેસ તમારા વ્યવસાય માટે યોગ્ય નથી.

AI માર્કેટિંગના ભવિષ્યને કેવી રીતે આકાર આપશે

ભવિષ્ય માનવ માર્કેટર્સને રોબોટ્સથી બદલવા વિશે નથી. તે માનવ માર્કેટર્સને ગ્રાહક વર્તનને સમજવા અને વધુ અસરકારક ઝુંબેશ બનાવવા માટે સુપરહ્યુમન ક્ષમતાઓ આપવા વિશે છે.

AI સાથે જીતતી કંપનીઓ તેનો ઉપયોગ કંટાળાજનક વસ્તુઓને અપવાદરૂપે સારી રીતે કરવા માટે કરી રહી છે, ન કે ઉત્તેજક વસ્તુઓને નબળી રીતે. તેઓ પ્રક્રિયાઓને ઑપ્ટિમાઇઝ કરી રહ્યા છે, ઉદ્યોગોમાં ક્રાંતિ લાવી રહ્યા નથી.

તે કદાચ રોમાંચક કોન્ફરન્સ પ્રસ્તુતિઓ માટે ન હોય, પરંતુ તે નફાકારક વ્યવસાયો માટે હોય છે.

સૌથી સફળ AI ડિજિટલ માર્કેટિંગ અમલીકરણો ગ્રાહકો માટે અદ્રશ્ય હોય છે અને ટીમો માટે અમૂલ્ય હોય છે. તેઓ તકનીકી નવીનતાનો પીછો કરવાને બદલે માપી શકાય તેવા પરિણામો સાથે વાસ્તવિક સમસ્યાઓનું નિરાકરણ લાવે છે.

અહીં અસ્વસ્થતાજનક સત્ય છે: AI ખરાબ માર્કેટર્સને સારા બનાવશે નહીં, પરંતુ તે સારા માર્કેટર્સને અટકાવી ન શકાય તેવા બનાવશે. પ્રશ્ન એ નથી કે AI માર્કેટિંગને રૂપાંતરિત કરશે કે નહીં - પ્રશ્ન એ છે કે તમે તેનો ઉપયોગ વાસ્તવિક સમસ્યાઓ હલ કરવા માટે કરશો કે ચમકતી વસ્તુઓનો પીછો કરવા માટે.

પસંદગી તમારી છે, પરંતુ લાખો કમાતી કંપનીઓએ પહેલેથી જ નિર્ણય લઈ લીધો છે.

Grab, The Economist, Netflix અને Starbucks સહિતની કંપનીઓના ચકાસાયેલ કેસ સ્ટડીઝ અને દસ્તાવેજી પરિણામો પર આધારિત. નાણાકીય આંકડા અને પ્રદર્શન મેટ્રિક્સ જાહેર અહેવાલો અને કંપનીના નિવેદનો દ્વારા પુષ્ટિ કરવામાં આવી છે.