Οι ομάδες marketing βρίσκονται υπό αυξανόμενη πίεση να αποδείξουν ότι το AI μπορεί να παράγει πραγματική αξία, όπως δημιουργία εσόδων, επίτευξη επιχειρηματικής επιτυχίας και μείωση κόστους.
Η αρχική φάση της υιοθέτησης του AI ορίστηκε από πιλοτικά προγράμματα, κέρδη παραγωγικότητας και εξερεύνηση εργαλείων.
Αυτές οι προσπάθειες βοήθησαν τις επιχειρήσεις να μάθουν για την αναπτυσσόμενη τεχνολογία, αλλά δημιούργησαν επίσης μια νέα πρόκληση: Πολλές ομάδες έχουν τώρα περισσότερη δραστηριότητα με το AI παρά αξία AI που πηγάζει από τη χρήση του.
Η επόμενη φάση απαιτεί διαφορετική νοοτροπία.
Το ερώτημα δεν είναι πια “Ποιο εργαλείο AI θα πρέπει να δοκιμάσουμε στη συνέχεια;” Αντίθετα, είναι “Πού μπορεί το AI να δημιουργήσει μετρήσιμη αξία και πώς την καταγράφουμε και τη διατηρούμε;”
Η μετάβαση από δραστηριότητα AI σε αξία AI απαιτεί κάτι περισσότερο από την προσθήκη νέων εργαλείων. Απαιτεί μια πειθαρχημένη προσέγγιση για τον εντοπισμό ευκαιριών, την ενδυνάμωση των ομάδων και τη μέτρηση των αποτελεσμάτων.
Το AI μπορεί να βελτιώσει την ταχύτητα και να επεκτείνει τη δυναμικότητα, αλλά αυτά τα αποτελέσματα δεν θα ικανοποιήσουν CEOs, διοικητικά συμβούλια ή την επιχείρηση.
Πρέπει να αποδείξεις πώς το AI συμβάλλει στην απόδοση, την ανάπτυξη και το ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.
Ξεκίνα βρίσκοντας αξία από το AI
Το πρώτο βήμα είναι να εντοπίσεις πού μπορεί το AI να δημιουργήσει σημαντική αξία για το marketing.
Εδώ πολλές επιχειρήσεις ακόμα το κάνουν λάθος: Ξεκινούν με το εργαλείο παρά με το επιχειρηματικό πρόβλημα.
Ένας προμηθευτής προσφέρει μια νέα δυνατότητα, μια ομάδα ξεκινά ένα πιλοτικό πρόγραμμα και μόνο αργότερα η επιχείρηση ρωτά αν το use case άξιζε τον χρόνο, το κόστος και την αλλαγή που απαιτούνταν.
Θα πρέπει να αντιστρέψεις αυτή την ακολουθία. Ξεκίνα αξιολογώντας τα use cases με βάση την αξία και τη σκοπιμότητα. Χρησιμοποίησε ένα funnel που συνδέει την επιχειρηματική στρατηγική με use cases και μετρήσιμα αποτελέσματα ρωτώντας:
- Ποιο επιχειρηματικό αποτέλεσμα υποστηρίζει το use case;
- Ποια διαδικασία βελτιώνει;
- Ποια δεδομένα, τεχνολογία και δεξιότητες απαιτούνται;
- Ποια κρυφά κόστη είναι πιθανό να εμφανιστούν;
Αυτά τα κρυφά κόστη συχνά υποεκτιμώνται.
Οι επενδύσεις σε AI μπορεί να απαιτούν νέα datasets, quality assurance, governance, παρακολούθηση μοντέλου, εκπαίδευση προσωπικού και διαχείριση αλλαγών.
Ο χρόνος υλοποίησης είναι μόνο ένα μέρος της επένδυσης. Όλη η εργασία που απαιτείται πριν και μετά την υλοποίηση για να προετοιμάσεις ανθρώπους, διαδικασίες και δεδομένα συχνά καθορίζει αν το AI θα παράγει αξία ή θα παραμείνει στάσιμο.
Είναι επίσης σημαντικό να θυμάσαι ότι δεν αξίζει κάθε ευκαιρία AI την ίδια προσοχή. Εστίασε πρώτα στα use cases που ευθυγραμμίζονται με τις επιχειρηματικές προτεραιότητες και ταιριάζουν με την τρέχουσα ή βραχυπρόθεσμη ετοιμότητα της επιχείρησης.
Ο αυτοματισμός ροών εργασίας, η δυναμική εξατομίκευση, η βελτιστοποίηση για answer engines και η συνεργατική μοντελοποίηση μπορεί όλα να δημιουργήσουν αξία, αλλά το καθένα απαιτεί διαφορετικά επίπεδα ετοιμότητας.
Δώσε προτεραιότητα στις ευκαιρίες AI που η επιχείρησή σου είναι περισσότερο έτοιμη να υλοποιήσει.
Κατάγραψε και διατήρησε την αξία του AI μέσω των ανθρώπων
Η αξία του AI εξαρτάται από τους ανθρώπους, τις ομάδες και την εμπιστοσύνη που δείχνουν στις νέες τεχνολογίες, όχι μόνο από την τεχνολογία. Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν όλο και περισσότερο παρόμοια εργαλεία AI. Ο πραγματικός διαφοροποιητής είναι πώς οι άνθρωποι μέσα στις επιμέρους επιχειρήσεις εφαρμόζουν αυτές τις τεχνολογίες για να δημιουργήσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα και να καταγράψουν αξία.
Πολλοί εργαζόμενοι στο marketing είναι ακόμα ανήσυχοι για το AI. Κάποιοι ανησυχούν για την αντικατάσταση θέσεων εργασίας. Άλλοι ανησυχούν ότι τους λείπουν οι δεξιότητες για να συμβαδίσουν. Αυτές οι ανησυχίες μπορούν να επιβραδύνουν την υιοθέτηση, να περιορίσουν τον πειραματισμό και να υπονομεύσουν τα κέρδη παραγωγικότητας που υποτίθεται ότι δημιουργεί το AI.
Πρέπει να αντιμετωπίσεις αυτές τις ανησυχίες απευθείας. Ο στόχος είναι η δημιουργία ανθρώπινης και AI ομαδικής νοημοσύνης, όπου οι άνθρωποι χρησιμοποιούν το AI για να βελτιώσουν την κρίση, την ταχύτητα και την κλίμακα. Κάποια παραδοσιακά καθήκοντα, όπως η μετάφραση, η σύνοψη και η βασική δημιουργία περιεχομένου, μπορεί να γίνουν λιγότερο κεντρικά καθώς ωριμάζουν οι δυνατότητες του AI. Άλλες δεξιότητες μπορεί να γίνουν πιο σημαντικές, συμπεριλαμβανομένων:
- Context engineering.
- Κατανόηση πελάτη.
- Επιχειρηματική διορατικότητα.
- Διαχείριση AI agents.
- Ηθική.
- Διακυβέρνηση.
Οι ομαδικές δομές θα εξελιχθούν επίσης. Οι επιχειρήσεις marketing είναι πιθανό να δουν μικρότερες, πιο ευέλικτες ομάδες που υποστηρίζονται από εργαλεία AI, κοινές υπηρεσίες, outsourcing ή agents. Αυτές οι μικρές ομάδες μπορούν να παραδώσουν πιο γρήγορα, αλλά μόνο αν ξεκαθαρίσεις τους ρόλους, υποστηρίξεις τους managers και βοηθήσεις τις ομάδες να κατανοήσουν πώς το AI αλλάζει τη δουλειά.
Οι managers παίζουν κρίσιμο ρόλο. Πρέπει να γίνουν αφηγητές της αξίας του AI, βοηθώντας τις ομάδες να συνδέσουν την υιοθέτηση του AI με καλύτερη δουλειά, όχι απλώς ταχύτερη δουλειά. Πρέπει επίσης να εντοπίσουν νέες δραστηριότητες δημιουργίας αξίας που ενεργοποιούνται από το AI.
Διαχειρίσου το AI σαν ένα χαρτοφυλάκιο αξίας
Μόλις οι ομάδες marketing βρουν βιώσιμα use cases και χτίσουν την ανθρώπινη ετοιμότητα, πρέπει να επεκτείνουν το AI με πειθαρχία. Αυτό σημαίνει διαχείριση του AI σαν χαρτοφυλάκιο, όχι σαν μια συλλογή από αποσυνδεδεμένα πιλοτικά προγράμματα.
Ένα πρακτικό AI portfolio θα πρέπει να περιλαμβάνει τρεις τύπους αξίας.
AI use cases που προστατεύουν την αξία
Αυτά τα use cases βελτιώνουν τις υπάρχουσες λειτουργίες μειώνοντας την χειρωνακτική προσπάθεια, επιταχύνοντας την παραγωγή, βελτιώνοντας τη συνέπεια ή απελευθερώνοντας τις ομάδες από επαναλαμβανόμενη εργασία. Είναι συχνά τα πιο εύκολα στην υλοποίηση επειδή συνδέονται με ατομική παραγωγικότητα και μπορούν να βοηθήσουν τις ομάδες να οικοδομήσουν εμπιστοσύνη με το AI.
AI use cases που επεκτείνουν την αξία
Αυτά τα use cases βελτιώνουν τα επιχειρηματικά αποτελέσματα, όπως καλύτερη εξατομίκευση, ισχυρότερα ποσοστά μετατροπής, χαμηλότερο κόστος απόκτησης, βελτιωμένη αφοσίωση πελατών ή ταχύτερη βελτιστοποίηση καμπανιών. Εδώ το AI αρχίζει να κινείται πέρα από την παραγωγικότητα και να συμβάλλει πιο άμεσα στην αποτελεσματικότητα του marketing και στα έσοδα.
AI use cases που δημιουργούν την αξία
Αυτά τα use cases βοηθούν να δημιουργηθούν νέες δυνατότητες, να εισέλθουν σε νέες αγορές, να αναπτυχθούν νέες προτάσεις αξίας ή να αλλάξουν το πώς οι πελάτες βιώνουν το brand. Μπορεί να χρειαστούν περισσότερος χρόνος για να αποδειχθούν, αλλά μπορούν επίσης να δημιουργήσουν ένα πιο ανθεκτικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.
Χρειάζεσαι και τους τρεις τύπους στο AI portfolio σου. Για παράδειγμα, αν εστιάζουν μόνο στην αποδοτικότητα, το AI μπορεί να παράγει οριακά κέρδη αλλά να αποτύχει να αλλάξει τον αντίκτυπο του marketing. Αν εστιάζουν μόνο σε φιλόδοξα στοιχήματα, οι ομάδες μπορεί να αναλάβουν πάρα πολύ ρίσκο πριν η επιχείρηση είναι έτοιμη.
Νέα πλατφόρμας, ανάλυση στρατηγικής και τάσεις του κλάδου. Εμπιστεύονται περισσότεροι από 40,000 επαγγελματίες marketing.
Κράτα σκορ με καλύτερες μετρήσεις
Η αξία του AI θα πρέπει να μετριέται με βάση το αποτέλεσμα που κάθε use case έχει σχεδιαστεί να παράγει.
- Για use cases που εστιάζουν στην προστασία, οι λειτουργικές μετρήσεις μπορεί να είναι πιο κατάλληλες: παραγωγή ανά ώρα, χρόνος κύκλου, βαθμολογία ποιότητας, μείωση εκκρεμών εργασιών ή βελτίωση επιπέδου υπηρεσιών.
- Για use cases που εστιάζουν στην επέκταση, οι μετρήσεις marketing και οικονομικές είναι πιο σχετικές, όπως κόστος απόκτησης, κόστος λειτουργιών, ποσοστό μετατροπής, συμβολή στο pipeline, αντίκτυπος πωλήσεων ή ανάπτυξη εσόδων.
- Για use cases που ανατρέπουν, μπορεί να χρειαστείς κορυφαίους δείκτες όπως επίπεδα υιοθέτησης, αφοσίωση πελατών, δραστηριότητα pipeline, κίνηση μεριδίου αγοράς, συμπεριφορά εναλλαγής ή πρώιμα σήματα νέας ζήτησης.
Το κλειδί είναι να ορίσεις την αξία πριν επεκτείνεις το use case. Πάρα πολλές AI πρωτοβουλίες ξεκινούν με ενθουσιασμό και τελειώνουν με ασαφή αποτελέσματα. Καθόρισε μετρήσεις επιτυχίας νωρίς, παρακολούθησε την πρόοδο με συνέπεια και επαναπροσδιόρισε τις επενδύσεις καθώς αναδύονται στοιχεία.
Η εντολή του marketing leader
Το AI δεν θα δημιουργήσει αξία απλώς επειδή οι επαγγελματίες marketing υιοθετούν περισσότερα εργαλεία.
Η αξία προέρχεται από πειθαρχημένες επιλογές: ιεράρχηση των σωστών use cases, προετοιμασία ανθρώπων και ομάδων, λογιστικός υπολογισμός κρυφών κοστών, ευθυγράμμιση επενδύσεων με επιχειρηματικά σενάρια και μέτρηση αποτελεσμάτων.
Θα πρέπει οπωσδήποτε να χρησιμοποιήσεις το AI για να βελτιώσεις την αποδοτικότητα, αλλά μην σταματήσεις εκεί. Ενδυνάμωσε τις ομάδες, επιτάχυνε τη λήψη αποφάσεων, βελτίωσε την αφοσίωση πελατών και δημιούργησε νέες πηγές ανάπτυξης.
Η υιοθέτηση του AI από μόνη της δεν θα δημιουργήσει ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. Η διατηρήσιμη αξία προέρχεται από την επιλογή των σωστών use cases, την υποστήριξη των ανθρώπων πίσω από αυτά και τη μέτρηση των αποτελεσμάτων που έχουν σημασία.
Πηγή: https://martech.org/marketing-needs-ai-outcomes-not-more-ai-pilots/
