ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ

ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಇಂದು ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಚಾರಗೊಂಡ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ವಿತರಿಸಿದ ಭರವಸೆಯಾಗಿದೆ. ಆದರೆ “ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ರೂಪಾಂತರ” ದ ಬಗ್ಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಅಸಂಬದ್ಧತೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ, ಕೆಲವು ಕಂಪನಿಗಳು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಸಭ್ಯ ಪ್ರಮಾಣದ ಹಣವನ್ನು ಗಳಿಸುತ್ತಿವೆ, ಅದು ಸಮ್ಮೇಳನದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಬೇಸರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಳೆದ ವರ್ಷ ನಾನು ಈ ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಕಳೆದಿದ್ದೇನೆ, ಮತ್ತು ನಾನು ಕಂಡುಕೊಂಡದ್ದು ನನಗೆ ಆಶ್ಚರ್ಯವನ್ನುಂಟುಮಾಡಿತು. ಅತಿದೊಡ್ಡ ವಿಜೇತರು AI ಅನ್ನು “ಉದ್ಯಮಗಳನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸಲು” ಅಥವಾ “ಗ್ರಾಹಕ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸಲು” ಬಳಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಅವರು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಮೌಲ್ಯದ ಅಸಹ್ಯಕರ ಸರಳ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.

ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡೀಸ್ ಮತ್ತು ROI ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ AI

ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ AI ನಿಂದ ನಿಜವಾಗಿ ಹಣ ಗಳಿಸುತ್ತಿರುವ ಕಂಪನಿಗಳು ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ದೊಡ್ಡ ಶಬ್ದ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲ. ಅವರು ಅದನ್ನು ನಿಜವಾದ, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಮೌಲ್ಯದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮೌನವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.

ಈ ಯಶಸ್ಸುಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವು ಬೃಹತ್ “AI ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು” ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಬದಲು ಸಣ್ಣ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವುದರಿಂದ ಬರುತ್ತವೆ. ತಮ್ಮ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ಮರುಶೋಧಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಬದಲು, ಅವರು ಗ್ರಾಹಕರ ಚರ್ನ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು, ಇಮೇಲ್ ಕಳುಹಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಅಥವಾ ದಿನನಿತ್ಯದ ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವಂತಹ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ್ದಾರೆ.

ಈ ಕಂಪನಿಗಳು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಅಳೆಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ROI ಅನ್ನು ನೀಡುವದನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅಳೆಯುತ್ತವೆ. ಮುಂದಿನ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ, Grab, The Economist, ಮತ್ತು Netflix ನಂತಹ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳಿಂದ ನೈಜ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೀವು ನೋಡುತ್ತೀರಿ, ಅವರು ಗುರಿಪಡಿಸಿದ AI ಅನುಷ್ಠಾನಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಹಣವನ್ನು ಗಳಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.

AI ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳಲು ಕಾರಣಗಳು

ನಾವು ಏನು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾಗಿ ಇಳಿಯುವ ಮೊದಲು, ಕೋಣೆಯಲ್ಲಿರುವ ಆನೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸೋಣ: ಹೆಚ್ಚಿನ AI ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಉಪಕ್ರಮಗಳು ದುಬಾರಿ ವಿಪತ್ತುಗಳಾಗಿವೆ.

ನಾನು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಕಂಪನಿಯ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ನಿರ್ದೇಶಕ “ಡೇವಿಡ್ ಸಿ” ಅವರೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡಿದೆ, ಅವರು ಕಳೆದ ವರ್ಷ AI ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಾಗಿ £180,000 ಖರ್ಚು ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳು? “ನಾವು ಎಂದಿಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದೇವೆ,” ಅವರು ನನಗೆ ಹೇಳಿದರು, “ಆದರೆ ನಮ್ಮ ಪರಿವರ್ತನೆ ದರಗಳು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿವೆ.”

ಸಮಸ್ಯೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ; ಅವರು ತಪ್ಪು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿದರು. ಅವರು ಈಗಾಗಲೇ ಹೊಂದಿದ್ದ ಬ್ಲಾಗ್ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಯಾರೂ ಓದುತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂಬುದು ಅವರ ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದ್ದಾಗ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಬ್ಲಾಗ್ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅವರು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿದರು. ಒಂದು ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ತಪ್ಪು: ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಎಸೆಯುವುದು.

ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ AI ನಿಂದ ನಿಜವಾಗಿ ಹಣ ಗಳಿಸುವ ಕಂಪನಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನವರು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವ ಮೂರು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ:

ಅವು ಮೂರ್ಖತನದಿಂದ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತವೆ. “AI ರೂಪಾಂತರದ ರೋಡ್‌ಮ್ಯಾಪ್‌ಗಳು” ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ “ಮುಂದಿನ ತಿಂಗಳು ಯಾವ ಗ್ರಾಹಕರು ಅನ್‌ಸಬ್‌ಸ್ಕ್ರೈಬ್ ಆಗುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ನಾವು ಊಹಿಸಬಹುದೇ?” ಅಷ್ಟೇ.

ಅವರು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಅತಿಯಾಗಿ ಅಳೆಯುತ್ತಾರೆ. ಒಂದು AI ಟೂಲ್ 90 ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸದಿದ್ದರೆ, ಅವರು ಅದನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಯಾವುದೇ ವಿನಾಯಿತಿಗಳಿಲ್ಲ, ಯಾವುದೇ “ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಮೌಲ್ಯ”ದ ನೆಪಗಳಿಲ್ಲ.

ಅವರು ಎಲ್ಲಾ ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ವಿಷಯಗಳ ಉಸ್ತುವಾರಿಯನ್ನು ಮಾನವರ ಕೈಯಲ್ಲಿ ಇಡುತ್ತಾರೆ. AI ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾನವರು ಮಾನವರಾಗಿರುವುದು ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಯಶಸ್ವಿ AI ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಯಾರೂ ನಿರೀಕ್ಷಿಸದ 90% ವೆಚ್ಚ ಕಡಿತ

ಮಲೇಷಿಯಾದ ರೈಡ್-ಹೇಲಿಂಗ್ ಕಂಪನಿ Grab, ಆರು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು Ada ಎಂಬ AI ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪಾಲುದಾರಿಕೆ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿದೆ. AI ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದಿಲ್ಲ - ಅವು “ನನ್ನ ಆರ್ಡರ್ ಎಲ್ಲಿದೆ?” ಮತ್ತು “ನನ್ನ ಪಾವತಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು?” ನಂತಹ ನೀರಸ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.

ಫಲಿತಾಂಶಗಳು: ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಬ್ಯಾಕ್‌ಲಾಗ್‌ನಲ್ಲಿ 90% ಕಡಿತ, ಆರು ಹೊಸ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಿಗೆ ಯಶಸ್ವಿ ವಿಸ್ತರಣೆ. AI ಮಾನವ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಹಾನುಭೂತಿ ಮತ್ತು ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಸಮಸ್ಯೆ-ಪರಿಹಾರದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸಿತು.

ಗುರಿಪಡಿಸಿದ ಬೇಸರದಿಂದ 10:1 ROI

ದಿ ಎಕನಾಮಿಸ್ಟ್ 2017 ರಲ್ಲಿ ಓದುಗರನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿತ್ತು. ಅಲಂಕಾರಿಕ AI-ರಚಿತ ವಿಷಯದ ಬದಲಿಗೆ, ಅವರು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಜಾಹೀರಾತಿಗಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿದರು — ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಓದುಗರ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ AI ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸಲು ಮತ್ತು ಇರಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟರು.

AI “ಅನಿಚ್ಛುಕರ ಓದುಗರನ್ನು”—ತಮ್ಮ ವಿಷಯದೊಂದಿಗೆ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡ ಆದರೆ ಚಂದಾದಾರರಾಗದ ಜನರನ್ನು ಗುರುತಿಸಿತು. ನಂತರ ಅದು ವಿವಿಧ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಸಮಯಕ್ಕೆ, ನಿಖರವಾಗಿ ಇರಿಸಲಾದ ಜಾಹೀರಾತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಅವರನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿತು.

ಫಲಿತಾಂಶ: 3.6 ಮಿಲಿಯನ್ ಹೊಸ ಓದುಗರು, ಹೂಡಿಕೆಯ ಮೇಲೆ 10:1 ಆದಾಯ, ಮತ್ತು 2020-2021 ರ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ 90,000 ಹೊಸ ಚಂದಾದಾರರು. AI ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಲಿಲ್ಲ; ಅದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವಿಷಯವನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ಜನರ ಮುಂದೆ ತಂದಿತು.

80%ಸಾಮ್ರಾಜ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಯಶಸ್ಸಿನ ದರ

ನೆಟ್‌ಫ್ಲಿಕ್ಸ್ ತನ್ನ AI ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಬಳಕೆದಾರರ ವೀಕ್ಷಣೆಯ 80% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಇಲ್ಲಿದೆ: AI ನೀವು ಏನನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ಊಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಚಂದಾದಾರಿಕೆಯನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವಷ್ಟು ನೀವು ಏನನ್ನು ದ್ವೇಷಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಅದು ಊಹಿಸುತ್ತಿದೆ.

ಅಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್ ವೀಕ್ಷಣೆ ಮಾದರಿಗಳು, ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ದರಗಳು, ಮರು-ವೀಕ್ಷಣೆ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿರಾಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಹ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿಮಗೆ ಕನಿಷ್ಠ ತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡುವ ವಿಷಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ - ಇದು ಭಯಾನಕವಾದವುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದರ ಬಗ್ಗೆ.

ಉದ್ಯಮಗಳಾದ್ಯಂತ AI ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು

ವಾಯ್ಸ್ ಕಾಮರ್ಸ್: 31 ಮಿಲಿಯನ್ ಗ್ರಾಹಕರ ಯಶಸ್ಸಿನ ಕಥೆ

ಸ್ಟಾರ್‌ಬಕ್ಸ್ ತಮ್ಮ ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅಮೆಜಾನ್ ಅಲೆಕ್ಸಾದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ, “ಮೈ ಸ್ಟಾರ್‌ಬಕ್ಸ್ ಬರಿಸ್ತಾ” ಅನ್ನು ರಚಿಸಿತು. ಗ್ರಾಹಕರು ಧ್ವನಿ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಕಾಫಿ ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಪಾನೀಯಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪಿಕಪ್ ಸಮಯವನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೊಳಿಸಬಹುದು.

ಇದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗಿರುವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಇರಲಿಲ್ಲ - ಇದು ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಇತ್ತು. ವಾಯ್ಸ್ ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡಲು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ 2-3 ನಿಮಿಷಗಳ ಬದಲಿಗೆ 30 ಸೆಕೆಂಡುಗಳು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸಣ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ನಿಮಗೆ 31.2 ಮಿಲಿಯನ್ ಮೊಬೈಲ್ ಗ್ರಾಹಕರು ಇದ್ದಾಗ ದೊಡ್ಡ ಪರಿಣಾಮ.

ಪ್ರತಿಭಾನ್ವಿತ ಭಾಗ? ಅವರು ಮಾನವ ಬರಿಸ್ತಾಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲಿಲ್ಲ. AI ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ; ಮಾನವರು ಇನ್ನೂ ಕಾಫಿ ತಯಾರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಜನರನ್ನು ಮತ್ತೆ ಮತ್ತೆ ಬರುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಅಂಗಡಿಯಲ್ಲಿನ ಅನುಭವವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಚಿಲ್ಲರೆ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ: ರೋಲಿಂಗ್ ಡೇಟಾ ಗೋಲ್ಡ್‌ಮೈನ್

ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿ Lowe’s ತಮ್ಮ ಬೃಹತ್ ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ LoweBots ಎಂಬ AI-ಚಾಲಿತ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿದೆ. ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಸಿಬ್ಬಂದಿಯನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ - ಅವು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ದಾಸ್ತಾನು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಚಲನೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವಾಗ ಮೂಲಭೂತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.

ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯವು ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯಲ್ಲ; ಅದು ಡೇಟಾ. ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಶಾಪಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು, ಜನಪ್ರಿಯ ಉತ್ಪನ್ನ ಸಂಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಗಡಿ ವಿನ್ಯಾಸ ದಕ್ಷತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ, ಅದನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಅಸಾಧ್ಯ.

ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಸಹಯೋಗ: ಬಳಕೆದಾರ-ರಚಿತ ಚಿನ್ನದ ಗಣಿ

ಕೋಕಾ-ಕೋಲಾ “ಕ್ರಿಯೇಟ್ ರಿಯಲ್ ಮ್ಯಾಜಿಕ್” ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು, ಇದು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಅಧಿಕೃತ ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ರಚಾರಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದಾದ ಬ್ರಾಂಡ್ ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ AI ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಬಳಕೆದಾರ-ರಚಿತ ವಿಷಯವು AI ಸೃಜನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ, ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ವಿಧಾನವು ಅದ್ಭುತವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಯಾವುದೇ ವೆಚ್ಚವಿಲ್ಲದೆ ನೂರಾರು ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಹೂಡಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. AI ತಾಂತ್ರಿಕ ರಚನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ; ಮಾನವರು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.

ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ AI ಪರಿಕರಗಳು

ಜನರನ್ನು ಕೆರಳಿಸದ ಇಮೇಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್

ಸಾರಾ ರೋಡ್ರಿಗಸ್ ಫಿಟ್‌ನೆಸ್ ಉಪಕರಣಗಳ ಕಂಪನಿಗಾಗಿ ಇಮೇಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ. ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಇಮೇಲ್ ಕಳುಹಿಸುವ ಬದಲು, ಅವರ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪ್ರತಿ ಚಂದಾದಾರರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗ ತೆರೆಯುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಸೂಕ್ತ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಫಲಿತಾಂಶ: ಓಪನ್ ದರಗಳಲ್ಲಿ 31% ಹೆಚ್ಚಳ, ಕ್ಲಿಕ್-ಥ್ರೂ ದರಗಳಲ್ಲಿ 18% ಹೆಚ್ಚಳ. ಯಾವುದೇ ಅಲಂಕಾರಿಕ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವಿಲ್ಲ. ಯಾವುದೇ ಡೈನಾಮಿಕ್ ವಿಷಯವಿಲ್ಲ. ಕೇವಲ ಉತ್ತಮ ಸಮಯ.

ನೈಜ ಹುಡುಕಾಟ ನಡವಳಿಕೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ SEO

B2B ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಕಂಪನಿಯ SEO ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಟಾಮ್ ವಿಲಿಯಮ್ಸ್, ಹುಡುಕಾಟದ ಉದ್ದೇಶದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಷಯದ ಅಂತರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. AI ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು ಊಹೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಲದೆ, ನಿಜವಾದ ಹುಡುಕಾಟ ನಡವಳಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಷಯಗಳು ಮತ್ತು ಕೀವರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಅವರ ಸಾವಯವ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಎಂಟು ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ 45% ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ AI ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಜನರು ನಿಜವಾಗಿ ಯಾವ ವಿಷಯವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಅವರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದೆ.

ರೋಬೋಟಿಕ್ ಎನಿಸದ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಆಟೊಮೇಷನ್

ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಲಿಸಾ ಪಾರ್ಕರ್-ಜೋನ್ಸ್ ಬಹು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಒಂದು ಟ್ವಿಸ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ: AI ನಿಶ್ಚಿತ “ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು” ಅನುಸರಿಸುವ ಬದಲು, ತನ್ನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು ಹೆಚ್ಚು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿರುವಾಗ ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲು ನಿಶ್ಚಿತ ನಿಶ್ಚಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ.

ಅವಳ ನಿಜವಾದ ಅನುಯಾಯಿಗಳು ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಗ್‌ಗಳು ಹೇಳಿದಾಗ ಅಲ್ಲ, ಅವಳ ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥದ ದರಗಳು 27% ಸುಧಾರಿಸಿದವು.

ತಪ್ಪಿಸಬೇಕಾದ ದುಬಾರಿ AI ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಪ್ಪುಗಳು

ತಪ್ಪು #1: ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಬದಲು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು

ಕಂಪನಿಗಳು AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮಾಡಬೇಕೆಂಬುದಕ್ಕಿಂತ ಏನನ್ನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ. AI ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಚಿಂತನೆಯಲ್ಲಿ ಭಯಾನಕವಾಗಿದೆ. ಯಾವ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಬೇಕೆಂದು ಮಾನವರು ನಿರ್ಧರಿಸಲಿ; ಅವರನ್ನು ತಲುಪಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವನ್ನು AI ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಿ.

ತಪ್ಪು #2: ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದು

ಯಾವುದೇ AI ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವ ಮೊದಲು, ಕೇಳಿ: “ನಾನು ಯಾವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಯಶಸ್ಸನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತೇನೆ?” ಉತ್ತರವು “ಸುಧಾರಿತ ಗ್ರಾಹಕ ಅನುಭವಗಳು” ಕುರಿತು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಭಾಷೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಬಹುಶಃ ಹಣವನ್ನು ವ್ಯರ್ಥ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ.

ತಪ್ಪು #3: ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವುದು

AI ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಅಲ್ಲ - ಇದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ. ಇದು ಮಾನವರು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಜನರು ಇಷ್ಟಪಡದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಅಥವಾ ಮೂಲಭೂತ ವ್ಯಾಪಾರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಉದಯೋನ್ಮುಖ AI ಟ್ರೆಂಡ್‌ಗಳು

ಧ್ವನಿ ಹುಡುಕಾಟ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ

ಧ್ವನಿ-ಸಕ್ರಿಯ ಹುಡುಕಾಟವು ಜನರು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ, ಕೀವರ್ಡ್-ಸ್ಟಫ್ಡ್ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳ ಬದಲಿಗೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗಾಗಿ ತಮ್ಮ ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.

ವಿಷುಯಲ್ ಸರ್ಚ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್

ಜನರು ಪಠ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹುಡುಕುತ್ತಾರೆ. AI ದೃಶ್ಯ ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಉತ್ಪನ್ನ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಿಜವಾದ ಅವಕಾಶವೆಂದರೆ ದೃಶ್ಯ ಹುಡುಕಾಟ ಉದ್ದೇಶದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು.

ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣ

ಪ್ರಸ್ತುತ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮಾದರಿಗಳು ಕಸವಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರಯಾಣಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿವೆ. ಯಾವ ಟಚ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ಖರೀದಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಮೇಲೆ ನಿಜವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ AI ಉತ್ತಮಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮಾಡುವವರಿಗೆ ವ್ಯಾನಿಟಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಹಣವನ್ನು ವ್ಯರ್ಥ ಮಾಡುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಹಂತಗಳು

ಒಂದು ನೀರಸ ಸಮಸ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ

ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮತ್ತು ಅಳೆಯಬಹುದಾದದನ್ನು ಆರಿಸಿ. ಇಮೇಲ್ ಕಳುಹಿಸುವ ಸಮಯಗಳು, ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ, ಅಥವಾ ವಿಷಯದ ವಿಷಯ ಸಂಶೋಧನೆ. ಒಂದು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ, 90 ದಿನಗಳವರೆಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ, ನಂತರ ವಿಸ್ತರಿಸಬೇಕೆ ಅಥವಾ ಮುಂದುವರಿಯಬೇಕೆ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಿ.

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೊದಲು ಸರಿಪಡಿಸಿ

AI ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಷ್ಟೇ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಯಾವುದೇ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವ ಮೊದಲು, ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್, ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಇಮೇಲ್ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಿ. ಸ್ವಚ್ಛ ಡೇಟಾ ಉಪಯುಕ್ತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ; ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾ ದುಬಾರಿ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಮಾನವರನ್ನು ಮಾನವರ ಉಸ್ತುವಾರಿಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ

ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ತಂತ್ರ, ಸೃಜನಶೀಲತೆ ಮತ್ತು ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆ-ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಯಾವುದಕ್ಕೂ ಮಾನವರನ್ನು ಜವಾಬ್ದಾರರನ್ನಾಗಿ ಇರಿಸಿ.

ನಿರಂತರವಾಗಿ ಅಳೆಯಿರಿ

ಪ್ರತಿ AI ಅನುಷ್ಠಾನವು ಮೂರು ತಿಂಗಳೊಳಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ROI ಅನ್ನು ತೋರಿಸಬೇಕು. ಅದು ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅನುಷ್ಠಾನವು ತಪ್ಪಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ.

AI ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ

ಭವಿಷ್ಯವು ಮಾನವ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ರೋಬೋಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ. ಇದು ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮಾನವ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ಅತಿಮಾನುಷ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದರ ಬಗ್ಗೆ.

AI ಯೊಂದಿಗೆ ಗೆಲ್ಲುವ ಕಂಪನಿಗಳು ರೋಮಾಂಚಕಾರಿ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ನೀರಸ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಅದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ. ಅವರು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಕಗೊಳಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ.

ಅದು ಉತ್ತೇಜಕ ಸಮ್ಮೇಳನ ಪ್ರಸ್ತುತಿಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗದಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಅದು ಲಾಭದಾಯಕ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಅತ್ಯಂತ ಯಶಸ್ವಿ AI ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಅಗೋಚರವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಅವು ತಾಂತ್ರಿಕ ನವೀನತೆಯನ್ನು ಬೆನ್ನಟ್ಟುವ ಬದಲು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತವೆ.

ಇಲ್ಲಿ ಅಹಿತಕರ ಸತ್ಯವಿದೆ: AI ಕೆಟ್ಟ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದು ಉತ್ತಮ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ಅಜೇಯರನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. AI ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದು ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲ - ನೀವು ಅದನ್ನು ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತೀರಾ ಅಥವಾ ಹೊಳೆಯುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಬೆನ್ನಟ್ಟುತ್ತೀರಾ ಎಂಬುದು ಪ್ರಶ್ನೆ.

ಆಯ್ಕೆ ನಿಮ್ಮದು, ಆದರೆ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಗಳಿಸುವ ಕಂಪನಿಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ನಿರ್ಧರಿಸಿವೆ.

Grab, The Economist, Netflix, ಮತ್ತು Starbucks ಸೇರಿದಂತೆ ಕಂಪನಿಗಳಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡೀಸ್ ಮತ್ತು ದಾಖಲಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ. ಆರ್ಥಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪನಿ ಹೇಳಿಕೆಗಳ ಮೂಲಕ ದೃಢೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ.