ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸਾਰਣੀ
ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਅੱਜ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਚਾਰਿਆ ਗਿਆ ਅਤੇ ਘੱਟ ਡਿਲੀਵਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਵਾਅਦਾ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਪਰ “ਇਨਕਲਾਬੀ ਪਰਿਵਰਤਨ” ਬਾਰੇ ਸਾਰੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਬਕਵਾਸ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ, ਕੁਝ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਚੁੱਪਚਾਪ ਬੇਹਿਸਾਬ ਪੈਸਾ ਕਮਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਬੋਰ ਕਰ ਦੇਣਗੀਆਂ।
ਮੈਂ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਇਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੋ ਮੈਂ ਲੱਭਿਆ ਉਸਨੇ ਮੈਨੂੰ ਹੈਰਾਨ ਕਰ ਦਿੱਤਾ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਜੇਤੂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ "ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਨ" ਜਾਂ "ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ" ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਲੱਖਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਮਨਾਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਧਾਰਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕੇਸ ਸਟੱਡੀਜ਼ ਅਤੇ ROI ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ AI
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਤੋਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪੈਸਾ ਕਮਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਰੌਲਾ ਪਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਚੁੱਪਚਾਪ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਖਾਸ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ, ਮਾਪਣਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹਨ।
ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਵੱਡੇ “AI ਪਰਿਵਰਤਨ” ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਛੋਟੀਆਂ, ਵਿਹਾਰਕ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਪਣੀਆਂ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸੁਰਜੀਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਛੱਡਣ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ, ਈਮੇਲ ਭੇਜਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਰੁਟੀਨ ਗਾਹਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹਨ।
ਇਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਪਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਉਹੀ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ROI ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਗਲੇ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ Grab, The Economist, ਅਤੇ Netflix ਵਰਗੇ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਤੋਂ ਅਸਲ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇਖੋਗੇ, ਜੋ ਨਿਸ਼ਾਨਾ AI ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਚੁੱਪਚਾਪ ਲੱਖਾਂ ਕਮਾ ਰਹੇ ਹਨ।
AI ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਕਿਉਂ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ
ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਗੋਤਾਖੋਰੀ ਕਰੀਏ ਕਿ ਕੀ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਆਓ ਕਮਰੇ ਵਿੱਚ ਹਾਥੀ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰੀਏ: ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਆਫ਼ਤਾਂ ਹਨ।
ਮੈਂ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਡਾਇਰੈਕਟਰ “ਡੇਵਿਡ ਸੀ” ਨਾਲ ਗੱਲ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਨੇ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਇੱਕ AI ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ £180,000 ਖਰਚ ਕੀਤੇ ਸਨ। ਨਤੀਜੇ? ਉਸਨੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸਿਆ, “ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ, ਪਰ ਸਾਡੀਆਂ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦਰਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਗਈਆਂ।”
ਸਮੱਸਿਆ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਹੀਂ ਸੀ; ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਗਲਤ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕੀਤਾ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਹੋਰ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਦੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪੜ੍ਹ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਇੱਕ ਕਲਾਸਿਕ ਗਲਤੀ: ਇੱਕ ਰਣਨੀਤੀ ਸਮੱਸਿਆ 'ਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸੁੱਟਣਾ।
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਤੋਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪੈਸਾ ਕਮਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤਿੰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਉਹ ਬਹੁਤ ਛੋਟੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। "AI ਪਰਿਵਰਤਨ ਰੋਡਮੈਪ" ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ "ਕੀ ਅਸੀਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਗਾਹਕ ਅਗਲੇ ਮਹੀਨੇ ਗਾਹਕੀ ਰੱਦ ਕਰ ਦੇਣਗੇ?" ਬੱਸ ਇਹੀ ਹੈ।
ਉਹ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਪਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ AI ਟੂਲ 90 ਦਿਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮਾਪਣਯੋਗ ਸੁਧਾਰ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦਾ, ਤਾਂ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਕੋਈ ਅਪਵਾਦ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ “ਰਣਨੀਤਕ ਮੁੱਲ” ਦੇ ਬਹਾਨੇ ਨਹੀਂ।
ਉਹ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਸਾਰੀਆਂ ਰਚਨਾਤਮਕ ਜਾਂ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਇੰਚਾਰਜ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। AI ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਮਨੁੱਖ ਉਹ ਸਭ ਕੁਝ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਲਈ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਨੁੱਖ ਹੋਣਾ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਫਲ AI ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਜੋ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ
ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਉਹ ਤਰੀਕਾ 90% ਜਿਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਨੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਸੀ
ਮਲੇਸ਼ੀਆ ਦੀ ਰਾਈਡ-ਹੇਲਿੰਗ ਕੰਪਨੀ ਗ੍ਰੈਬ ਨੇ ਛੇ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਅਡਾ ਨਾਮਕ ਇੱਕ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਕੀਤੀ। AI ਚੈਟਬੋਟ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ — ਉਹ ਬੋਰਿੰਗ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ “ਮੇਰਾ ਆਰਡਰ ਕਿੱਥੇ ਹੈ?” ਅਤੇ “ਮੈਂ ਆਪਣੀ ਭੁਗਤਾਨ ਵਿਧੀ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਾਂ?”
ਨਤੀਜੇ: ਗਾਹਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਬੈਕਲਾਗ ਵਿੱਚ 90% ਕਮੀ, ਛੇ ਨਵੇਂ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਵਿਸਤਾਰ। AI ਨੇ ਮਨੁੱਖੀ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਖਾਲੀ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਹਮਦਰਦੀ ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬੋਰਿਅਤ ਤੋਂ 10:1 ROI
The Economist 2017 ਵਿੱਚ ਪਾਠਕਾਂ ਨੂੰ ਗੁਆ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਫੈਂਸੀ AI-ਤਿਆਰ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੈਟਿਕ ਵਿਗਿਆਪਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ — ਅਸਲ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਪਾਠਕਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਖਰੀਦਣ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਰੱਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ।
AI ਨੇ “ਅਣਇੱਛਤ ਪਾਠਕਾਂ”—ਉਹ ਲੋਕ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਸਨ ਪਰ ਗਾਹਕ ਨਹੀਂ ਬਣੇ ਸਨ—ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ। ਫਿਰ ਇਸਨੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਸਹੀ ਸਮੇਂ 'ਤੇ, ਸਹੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਨਾਲ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਇਆ।
ਨਤੀਜਾ: 3.6 ਮਿਲੀਅਨ ਨਵੇਂ ਪਾਠਕ, ਨਿਵੇਸ਼ 'ਤੇ 10:1 ਵਾਪਸੀ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ 2020-2021 ਦੌਰਾਨ 90,000 ਨਵੇਂ ਗਾਹਕ। AI ਨੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾਈ; ਇਸਨੇ ਸਿਰਫ਼ ਸਹੀ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਸਹੀ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ।
ਉਹ 80% ਸਫਲਤਾ ਦਰ ਜਿਸਨੇ ਇੱਕ ਸਾਮਰਾਜ ਬਣਾਇਆ
Netflix ਆਪਣੇ AI ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਲਈ 80% ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇਖਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਦੱਸਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇੱਥੇ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਗੁਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: AI ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਪਸੰਦ ਕਰੋਗੇ। ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਗਾਹਕੀ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿੰਨੀ ਨਫ਼ਰਤ ਨਹੀਂ ਕਰੋਗੇ।
ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਅੰਤਰ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਦੇਖਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਪੂਰਤੀ ਦਰਾਂ, ਦੁਬਾਰਾ ਦੇਖਣ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਰੋਕਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਜਿਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਪੂਰਨ ਮੈਚ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ—ਇਹ ਭਿਆਨਕ ਮੈਚਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਬਾਰੇ ਹੈ।
ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ AI ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ
ਵੌਇਸ ਕਾਮਰਸ: 31 ਮਿਲੀਅਨ ਗਾਹਕ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਕਹਾਣੀ
ਸਟਾਰਬਕਸ ਨੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਅਲੈਕਸਾ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ “ਮਾਈ ਸਟਾਰਬਕਸ ਬਾਰਿਸਟਾ” ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ। ਗਾਹਕ ਵੌਇਸ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੌਫੀ ਆਰਡਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਡਰਿੰਕਸ ਨੂੰ ਸੋਧ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਪਿਕਅੱਪ ਸਮਾਂ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਹੋਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਸੀ—ਇਹ ਰਗੜ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਬਾਰੇ ਸੀ। ਵੌਇਸ ਆਰਡਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਐਪ 'ਤੇ 2-3 ਮਿੰਟ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ 30 ਸਕਿੰਟ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਛੋਟਾ ਫਰਕ, ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ 31.2 ਮਿਲੀਅਨ ਮੋਬਾਈਲ ਗਾਹਕ ਹੋਣ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਤਿਭਾਸ਼ਾਲੀ ਹਿੱਸਾ? ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਮਨੁੱਖੀ ਬਾਰਿਸਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ। AI ਆਰਡਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ; ਮਨੁੱਖ ਅਜੇ ਵੀ ਕੌਫੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਵਿੱਚ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਆਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਰਿਟੇਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ: ਦ ਰੋਲਿੰਗ ਡਾਟਾ ਗੋਲਡਮਾਈਨ
ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਰਿਟੇਲਰ Lowe’s ਨੇ ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ LoweBots ਨਾਮਕ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਰੋਬੋਟ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤੇ। ਰੋਬੋਟ ਸਟਾਫ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੇ—ਉਹ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਆਵਾਜਾਈ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਡਾਟਾ ਹੈ। ਰੋਬੋਟ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਉਤਪਾਦ ਸੰਜੋਗਾਂ, ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਲੇਆਉਟ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਬਾਰੇ ਸੂਝ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਹੱਥੀਂ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੋਵੇਗਾ।
ਰਚਨਾਤਮਕ ਸਹਿਯੋਗ: ਉਪਭੋਗਤਾ-ਉਤਪੰਨ ਗੋਲਡਮਾਈਨ
ਕੋਕਾ-ਕੋਲਾ ਨੇ “ਕ੍ਰੀਏਟ ਰੀਅਲ ਮੈਜਿਕ” ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ, ਇੱਕ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਬ੍ਰਾਂਡਡ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀ ਬਣਾਉਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਧਿਕਾਰਤ ਵਿਗਿਆਪਨ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ AI ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬ੍ਰਾਂਡ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਲਗਭਗ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਕੀਮਤ ਦੇ ਸੈਂਕੜੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਸੰਕਲਪ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਬ੍ਰਾਂਡ ਵਿੱਚ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਨਿਵੇਸ਼ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। AI ਤਕਨੀਕੀ ਰਚਨਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ; ਮਨੁੱਖ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਅਤੇ ਚੁਣਦੇ ਹਨ।
ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ AI ਟੂਲ
ਈਮੇਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਤੰਗ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ
ਸਾਰਾਹ ਰੌਡਰਿਗਜ਼ ਇੱਕ ਫਿਟਨੈਸ ਉਪਕਰਣ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਈਮੇਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਈਮੇਲ ਭੇਜਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਸਦਾ AI ਸਿਸਟਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਗਾਹਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਈਮੇਲਾਂ ਕਦੋਂ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਸੁਨੇਹੇ ਭੇਜਦਾ ਹੈ।
ਨਤੀਜਾ: ਓਪਨ ਰੇਟਾਂ ਵਿੱਚ 31% ਵਾਧਾ, ਕਲਿੱਕ-ਥਰੂ ਰੇਟਾਂ ਵਿੱਚ 18% ਵਾਧਾ। ਕੋਈ ਫੈਂਸੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ ਨਹੀਂ। ਕੋਈ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਸਮੱਗਰੀ ਨਹੀਂ। ਬੱਸ ਬਿਹਤਰ ਸਮਾਂ।
SEO ਜੋ ਅਸਲ ਖੋਜ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
ਟੌਮ ਵਿਲੀਅਮਜ਼, ਇੱਕ B2B ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ SEO ਮੈਨੇਜਰ, ਖੋਜ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਅੰਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਲੇਖ ਨਹੀਂ ਲਿਖਦਾ; ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਸਲ ਖੋਜ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਅਤੇ ਕੀਵਰਡਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਉਸਦੀ ਆਰਗੈਨਿਕ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਅੱਠ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ 45% ਵਧੀ, ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ AI ਨੇ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਈ, ਬਲਕਿ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਇਸਨੇ ਉਸਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਕਿ ਲੋਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀ ਸਮੱਗਰੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸਨ।
ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਜੋ ਰੋਬੋਟਿਕ ਮਹਿਸੂਸ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੈਨੇਜਰ ਲੀਜ਼ਾ ਪਾਰਕਰ-ਜੋਨਸ ਕਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਪੋਸਟਾਂ ਨੂੰ ਤਹਿ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਮੋੜ ਦੇ ਨਾਲ: AI ਆਮ “ਸਰਵੋਤਮ ਅਭਿਆਸਾਂ” ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਜਦੋਂ ਉਸਦੇ ਖਾਸ ਸਰੋਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਰਗਰਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਪੋਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਰੁਝੇਵੇਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਸਦੀ ਰੁਝੇਵਿਆਂ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਵਿੱਚ 27% ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਸਮੇਂ ਪੋਸਟ ਕਰਨ ਨਾਲ ਜਦੋਂ ਉਸਦੇ ਅਸਲ ਫਾਲੋਅਰਸ ਔਨਲਾਈਨ ਸਨ, ਨਾ ਕਿ ਜਦੋਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਬਲੌਗਾਂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਬਚਣ ਲਈ ਮਹਿੰਗੀਆਂ AI ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ
ਗਲਤੀ #1: ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨਾ ਨਾ ਕਿ ਕਾਰਜ ਨੂੰ
ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦੀਆਂ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ। AI ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ ਪਰ ਰਣਨੀਤਕ ਸੋਚ ਵਿੱਚ ਭਿਆਨਕ ਹੈ। ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦਿਓ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ; AI ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਲੱਭਣ ਦਿਓ।
ਗਲਤੀ #2: ਉਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਜੋ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ
ਕਿਸੇ ਵੀ AI ਹੱਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਪੁੱਛੋ: “ਮੈਂ ਕਿਹੜੀ ਖਾਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਾਂਗਾ?” ਜੇ ਜਵਾਬ “ਵਧੇ ਹੋਏ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵਾਂ” ਬਾਰੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਬੋਲੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਪੈਸਾ ਬਰਬਾਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
ਗਲਤੀ #3: ਜਾਦੂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨਾ
AI ਕੋਈ ਜਾਦੂ ਨਹੀਂ ਹੈ—ਇਹ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਗੁਆ ਦੇਣਗੇ, ਪਰ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਜੋ ਲੋਕ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਜਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।
ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਉੱਭਰ ਰਹੇ AI ਰੁਝਾਨ
ਵੌਇਸ ਖੋਜ ਅਨੁਕੂਲਨ
ਵੌਇਸ-ਐਕਟੀਵੇਟਿਡ ਖੋਜ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੱਭਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਮੌਕੇ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਕੀਵਰਡ-ਸਟੱਫਡ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਲਈ ਆਪਣੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਖੋਜ ਏਕੀਕਰਣ
ਲੋਕ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਬਜਾਏ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ। AI ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਲਈ ਉਤਪਾਦ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਸਲ ਮੌਕਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਖੋਜ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਹੈ।
ਐਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਮੌਜੂਦਾ ਐਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਬੇਕਾਰ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਯਾਤਰਾਵਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਨ। AI ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਟੱਚਪੁਆਇੰਟ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਖਰੀਦ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਰਥ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ 'ਤੇ ਪੈਸਾ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਕਦਮ
ਇੱਕ ਬੋਰਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ
ਕੁਝ ਖਾਸ ਅਤੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਚੁਣੋ। ਈਮੇਲ ਭੇਜਣ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਵਿਗਿਆਪਨ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦਾ ਸੁਧਾਰ, ਜਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਖੋਜ। ਇੱਕ ਹੱਲ ਲਾਗੂ ਕਰੋ, 90 ਦਿਨਾਂ ਲਈ ਨਤੀਜੇ ਮਾਪੋ, ਫਿਰ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਾਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਹੈ।
ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣਾ ਡਾਟਾ ਠੀਕ ਕਰੋ
AI ਓਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾ। ਕਿਸੇ ਵੀ AI ਟੂਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਪਣੇ ਗਾਹਕ ਡਾਟਾਬੇਸ, ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਈਮੇਲ ਸੂਚੀਆਂ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕਰੋ। ਸਾਫ਼ ਡਾਟਾ ਉਪਯੋਗੀ ਸੂਝ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਗੰਦਾ ਡਾਟਾ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੇ ਇੰਚਾਰਜ ਰੱਖੋ
ਨੰਬਰ-ਕਰੰਚਿੰਗ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ-ਸਪੌਟਿੰਗ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਰਣਨੀਤੀ, ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ, ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਬੁੱਧੀ ਜਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਰੱਖੋ।
ਨਿਰੰਤਰ ਮਾਪੋ
ਹਰੇਕ AI ਲਾਗੂਕਰਨ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ROI ਦਿਖਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਤਾਂ ਜਾਂ ਤਾਂ ਲਾਗੂਕਰਨ ਗਲਤ ਹੈ ਜਾਂ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ।
AI ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਆਕਾਰ ਦੇਵੇਗਾ
ਭਵਿੱਖ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਨੂੰ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਨੂੰ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਲੌਕਿਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇਣ ਬਾਰੇ ਹੈ।
AI ਨਾਲ ਜਿੱਤਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬੋਰਿੰਗ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬੇਮਿਸਾਲ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਨਾ ਕਿ ਰੋਮਾਂਚਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਾੜੇ ਢੰਗ ਨਾਲ। ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਨਹੀਂ ਲਿਆ ਰਹੇ।
ਇਹ ਦਿਲਚਸਪ ਕਾਨਫਰੰਸ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀਆਂ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ, ਪਰ ਇਹ ਲਾਭਕਾਰੀ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਬਣਦਾ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਸਫਲ AI ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਲਾਗੂਕਰਨ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਅਦ੍ਰਿਸ਼ਟ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਅਨਮੋਲ ਹਨ। ਉਹ ਤਕਨੀਕੀ ਨਵੀਨਤਾ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਾਪਣਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਥੇ ਅਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਸੱਚਾਈ ਹੈ: AI ਮਾੜੇ ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਨੂੰ ਚੰਗਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾਏਗਾ, ਪਰ ਇਹ ਚੰਗੇ ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅਟੱਲ ਬਣਾ ਦੇਵੇਗਾ। ਸਵਾਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੀ AI ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ—ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋਗੇ ਜਾਂ ਚਮਕਦਾਰ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰੋਗੇ।
ਚੋਣ ਤੁਹਾਡੀ ਹੈ, ਪਰ ਲੱਖਾਂ ਕਮਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ।
ਗ੍ਰੈਬ, ਦ ਇਕਨਾਮਿਸਟ, ਨੈੱਟਫਲਿਕਸ, ਅਤੇ ਸਟਾਰਬਕਸ ਸਮੇਤ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੇਸ ਸਟੱਡੀਜ਼ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ। ਵਿੱਤੀ ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਨਤਕ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਬਿਆਨਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
