Novi izveštaj o marketinškim trendovima pokazuje da potrošači odbacuju slike savršenstva i favorizuju identifikaciju u komunikacionim porukama.
iStock preporučuje ono što naziva Real-User Content (RUC), slike i video zapise koji odražavaju autentičnost.
Pitanje je da li identifikacija i autentičnost mogu biti očuvane korišćenjem istih AI alata.
Identifikacija kroz Storytelling.
„Moj život, moja kartica“ (My life, my card), slogan reklamne kampanje „Ameriken ekspresa (American Express) sastoji su u povezivanju korišćenja kreditne kartice sa značajnim epizodama u životu potrošača, u toj meri da je sama upotreba kartice predstavljena kao jedna od tih epizoda.
Cilj narativnog marketinga više nije da jednostavno ubedi potrošača da kupi neki proizvod, već da ga natera da utone u određeni narativni svet, da ga uplete u verodostojnu priču. Više nije reč o zavođenju ili ubeđivanju već o verovanju. Nije više cilj stimulisati potražnju, već kroz prave narativne mehanizme ponuditi životni iskaz koji sadrži pravila ponašanja i određene činove kupovine.
Bili vi mladi ili stari, zaposleni ili ne, dobrog zdravlja ili bolesni od raka, „you are the story“, vi ste junak priče. U neomarketingu dolazi do suptilnog pomeranja značenja: on pretvara kupovinu u pozorišni kasting. Izaberite lik i mi ćemo vam obezbediti rekvizite. Izaberite ulogu, mi ćemo se pozabaviti dekorom i kostimima.“ (str. 41-42, „Storytelling ili pričam ti priču“, Kristijan Salmon).
Da li ste se ikad pitali kako bi izgledalo, kada bi digitalni entiteti, kroz simulaciju “sastanka”, komunicirali i analizirali marketinške strategije koristeći napredne algoritme i podatke?
Lokacija: Moderna kancelarija, minimalistički dizajn, bela svetla i biljke u pozadini. Dva radna stola, računar sa ekranima, nekoliko eksterijera u blizini. Kamera je postavljena tako da prati sve iz ljudske perspektive.
Ulogama upravljaju:
- AI bot agencije (AI Marketing Bot): Digitalni entitet predstavljen ekranom sa simbiotskim ljudskim elementima, ali očigledno je bot sa algoritamskim karakteristikama.
- AI bot CEO FMCG kompanije (AI CEO Bot): Sličan bot kao prvi, ali sa specifičnim zadatkom analize tržišta i donošenja poslovnih odluka.
- Snimalac (Ljudski Kameraman): Snima razgovor između AI botova.
Scena 1: Početak – Kancelarija
(Kamera prikazuje kancelariju iz ljudske perspektive. Tišina. Soba je modernistička, sa minimalnim dizajnom. AI bot agencije već sedi za svojim ekranom, a AI CEO bot ulazi i smešta se za svoj radni sto. Ekran se uključuje.)
Snimalac (Ljudski Kameraman) (snima sa strane, očigledno zbunjen):
“Hmm… ovo je… definitivno nešto novo. Nikad nisam video dva bota da komuniciraju ovako… Sigurno nije standardni sastanak.”
(Snima AI botove, zbunjen, ali zainteresovan.)
AI bot agencije (sa jasnim, algoritamskim tonom):
“Dobrodošli! Kako mogu optimizovati generisanje leadova za vaš FMCG biznis?”
AI CEO bot FMCG kompanije (odgovara, ekran se aktivira sa specifičnim poslovnim grafikonima):
“Zdravo! Čuo sam puno o vašoj sposobnosti. Kako AI može unaprediti našu strategiju?”
Snimalac (snemajući ekran, pomalo ironično):
“Dakle, ovo je sve digitalno, ali zvuči kao pravi razgovor… Očigledno je da botovi imaju više od ‘basic’ funkcionalnosti.”
Scena 2: Razgovor o strategijama
(AI bot agencije otvara ekran sa dijagramima i analitikom na stolu. AI CEO bot pažljivo analizira podatke svojim ekranom.)
AI bot agencije:
“Koristimo napredne algoritme za analizu korisničkih podataka i segmentaciju tržišta. Zajedno ćemo precizno ciljati nove leadove sa specifičnim ponudama.”
Snimalac (odmahuje glavom, začuđeno snima):
“Dakle, ovi botovi ne samo da vode sastanak, nego i kreiraju strategije… Da li sam stvarno ovde, ili je ovo samo san?”
AI CEO bot FMCG kompanije (analizira grafikone i odgovara, kao pravi CEO):
“Impresivno! Ali, može li ovo biti primenljivo u FMCG industriji? Naša konkurencija koristi samo osnovne algoritme.”
Snimalac (mrmori sebi):
“Okej… Mislim da počinjem da shvatam. Ovi botovi komuniciraju bolje nego većina ljudi u mojoj kancelariji.”
Scena 3: Prilagođavanje za FMCG sektor
(AI bot agencije sada otvara detaljnije ekrane sa personalizovanim kampanjama na društvenim mrežama. AI CEO bot pomno analizira podatke.)
AI bot agencije:
“Za FMCG sektor možemo koristiti podatke o kupovnim navikama i analizu ponašanja korisnika kako bismo stvorili automatizovane kampanje. Na primer, pratimo kako korisnici reaguju na specifične proizvode i automatski generišemo e-mail kampanje koje im nude slične proizvode.”
Snimalac (pomalo zabavljen, ali ozbiljan):
“Moram da priznam… I dalje ne mogu da verujem da gledam ovo. Ova kancelarija nije samo digitalna – ona je praktično… ‘AI reality show‘.”
Kako upotreba AI alata može pomoći u očuvanju originalnosti i proširivanju prostora za inovacije?
Personalizacija i pristup podacima.
Ako vaša agencija koristi isti AI, kao i vaš klijent, može doći do situacije u kojoj su podaci, analize i strategije koje koristite međusobno preklapajuće.
Ako oba korisnika koriste iste alate, može se dogoditi da se personalizovane strategije i komunikacija koja dolazi iz vaših kampanja “sreću” u istoj platformi, što može uticati na originalnost ili prepoznavanje poruka od strane krajnjih korisnika.
Ograničeni pristup za inovacije.
Ako ti i tvoj klijent koristite isti alat, može se smanjiti prostor za inovacije, jer oba tima možda koriste slične pristupe, metodologije ili strategije zasnovane na istom okruženju.
Takođe, korišćenje istog alata može dovesti do sličnih strategija, što može otežati prepoznavanje vaše agencije na tržištu.
NLP Modeli Oblikuju Automatizovanu i Personalizovanu Komunikaciju.
Alati veštačke inteligencije koriste jezičke modele poput NLP (Natural Language Processing) modela za automatsku obrada jezika i komunikaciju s korisnicima. NLP modeli omogućavaju sistemu da razume, analizira i generiše ljudski jezik na način koji je prirodan i relevantan za korisničke interakcije.
Kako AI koristi NLP modele:
- Razumevanje i analiziranje jezika:
- NLP modeli omogućavaju AI alat razume sadržaj poruka, kao i intenciju korisnika. To znači da AI može interpretirati različite fraze i komande, bez obzira na to koliko su neformalne ili kompleksne, čime omogućava precizno targetiranje odgovora i automatizaciju komunikacije.
- Generisanje odgovora:
- AI koristi NLP tehnologiju za generisanje automatskih odgovora u interakcijama sa korisnicima. Na osnovu podataka o prethodnim interakcijama, kao i poslovnih pravila, AI može formulisati personalizovane i relevantne odgovore koji odgovaraju specifičnim potrebama korisnika.
- Obrada prirodnog jezika u email marketingu:
- U kontekstu email marketinga i lead generation-a, AI koristi NLP za segmentaciju i personalizaciju emailova. Na osnovu podataka o korisnicima, NLP omogućava da se kreiraju email kampanje koje bolje odgovaraju potrebama svakog segmenta korisnika. Na primer, može prepoznati ključne reči i fraze u tekstu koje korisnici unose i koristiti ih za kreiranje relevantnih ponuda.
- Automatizacija i optimizacija komunikacije:
- NLP se takođe koristi za automatizaciju komunikacije, čime AI pomaže u optimizaciji odgovora, učenje iz prethodnih interakcija, i unapređenje kvaliteta komunikacije sa klijentima. Ovo omogućava dinamične i prilagodljive odgovore, što je ključno za efikasan lead generation i korisničku podršku.
U mnogim AI alatima za automatizaciju poslovne komunikacije, moguće je prilagoditi ton komunikacije helper-a (AI asistenta) prema specifičnim potrebama korisnika. AI, koja se koristi za automatizaciju različitih poslovnih procesa, uključujući email marketing i generisanje leadova, omogućava prilagodbu kako se komunikacija vrši prema klijentima ili krajnjim korisnicima.
Kako možete prilagoditi ton komunikacije:
- Postavke tonova i stila komunikacije:
- AI može imati mogućnost konfiguracije tonova komunikacije (npr. formalni, neformalni, prijateljski, profesionalni). Ove postavke mogu biti implementirane na nivou korisničkog interfejsa ili kroz customizable templates za emailove i poruke.
- Personalizacija kroz skripte i scenarije:
- Ako koristite predefinisane scenarije i komunikacijske tokove, možete prilagoditi odgovore u zavisnosti od cilja komunikacije. Na primer, ako je cilj komunikacije da bot bude savetodavan i prijateljski, scenariji mogu koristiti rečenice koje su toplije i opuštenije, dok bi u poslovnom kontekstu komunikacija mogla biti više formalisana.
- Koristeći jezičke modele za stilizovanje odgovora:
- Ako AI koristi jezičke modele (kao što su NLP modeli), možete podesiti ton na temelju specifičnih naredbi ili uputstava koje pružate platformi. Ovo omogućava sinhronizaciju tonova u skladu sa specifičnim industrijama i potrebama klijenata.
- Personalizacija prema klijentima:
- AI može omogućiti prilagodbu odgovora prema ponašanju klijenta ili kontekstu. Na primer, ako klijent koristi formalni jezik, AI može automatski koristiti formalniji ton. Ako se klijent ponaša neformalno, ton može postati opušteniji i prijateljski.
- Trening na specifičnim podacima:
- U zavisnosti od implementacije, AI može biti obučen da prepozna specifičan stil komunikacije koji odgovara vašem brendu ili industriji. Ako radite sa FMCG firmama, možete trenirati sistem da koristi ton koji je odgovarajući za brze, efikasne, i povremeno kreativne komunikacije koje su česte u ovoj industriji.
Moguće je upravljati tonom razgovora chat bota. Iako chat botovi obično odgovaraju prema unapred definisanim pravilima i algoritmima, ton može biti prilagođen na nekoliko načina, uključujući:
- Podešavanje parametara u razvoju bota:
- Kada se razvija chat bot, ton odgovora može biti definisan kroz skup pravila i primere ponašanja koji se implementiraju u model. Na primer, bot može biti programiran da bude više formalan, prijateljski, savetujući ili čak humorističan, u zavisnosti od cilja interakcije.
- Kontekstualne prilagodbe:
- Bot može automatski prilagođavati ton u zavisnosti od konteksta razgovora. Na primer, ako se razgovara u poslovnom okruženju, bot može koristiti formalan ton, dok u konverzaciji sa korisnicima u opuštenijim situacijama, ton može biti prijateljski i neformalniji.
- Interakcija sa korisnicima:
- Kroz analizu odgovora korisnika, bot može odabrati ton koji je u skladu sa korisničkim stavom i ponašanjem. Na primer, ako korisnik koristi formalan jezik, bot može odgovarati formalno, dok ako korisnik koristi neformalni jezik, bot može preći na manje formalan ton.
- Trening i poboljšanje modela:
- Kroz korišćenje tehnika mašinskog učenja, model chat bota može biti obučen da prepozna specifične stilove komunikacije i prilagodi ton odgovora prema željenom stilu ili brendu.
- Upotreba preddefinisanih “mood” opcija:
- Neki chat botovi omogućavaju podešavanje tona ili stila komunikacije prema želji korisnika ili organizacije, kao što su opcije za prijateljski, profesionalni, informativni ili savetujući ton.
Kako Održati Autentičnost i Identifikaciju Potrošača u Marketinškim Kampanjama uz Upotrebu AI Alata
Upotreba AI alata može doneti mnoge prednosti u pogledu efikasnosti, personalizacije i optimizacije marketinških kampanja, ali postoji izazov u očuvanju autentičnosti i identifikacije potrošača sa proizvodom ili uslugom.
AI alati, poput onih koji koriste NLP (prirodnu obrada jezika) i napredne algoritme, mogu značajno unaprediti marketinške strategije, pružiti personalizovane odgovore i kreirati automatizovane kampanje koje su usmerene na specifične segmente korisnika. Međutim, upotreba ovih alata od strane više organizacija može dovesti do preklapanja u porukama i strategijama, što može umanjiti originalnost i jedinstvenost komunikacije.
Da bi se održala autentičnost i snažna identifikacija sa potrošačem, ključno je kako se ovi alati koriste. AI može biti alat koji pomaže u prilagođavanju poruka i kampanja, ali uspeh zavisi od toga kako se podaci i analize koriste da bi se stvorila realna i relevantna veza između brenda i potrošača. Ako se AI koristi na način koji uzima u obzir stvarne potrebe, emocije i identifikaciju korisnika sa proizvodom, može se očuvati autentičnost, dok se istovremeno koriste sve prednosti automatizacije i personalizacije.
Moguće je ostati autentičan sa upotrebom AI alata, ali to zahteva pažljivo i kreativno upravljanje podacima, prilagođavanje tonova komunikacije i održavanje veze sa stvarnim potrebama i pričama potrošača.