मार्केटिंग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के रुझानों, चुनौतियों और महत्व के बारे में जानें। AI विक्रय चक्रों की अवधि को कम करने, रिटेंशन दर को बढ़ाने और अधिक ग्राहक लाने में मदद कर सकता है।
यदि आप किसी लेख को देखते हैं जो यह कहकर शुरू होता है कि मानव जाति के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रौद्योगिकी का महत्व पहिये के समान है, तो क्या आप इस विचार से घबराएंगे? संभावना कम है। जब तक कि आप पूरी तरह से इसके प्रभाव से अनजान नहीं हैं क्योंकि आप एक गुफा में रहते हैं, आप इस बयान की सच्चाई पर सहमत होंगे।
एआई हमारे जीवन में इस तरह घुस गया है कि यह लगभग असंभव है कि हम उसके बिना एक दुनिया की कल्पना कर सकें। पिछले चार वर्षों में, व्यवसायों द्वारा एआई अपनाने में 270% से अधिक की वृद्धि हुई है, गार्टनर के अनुसार। 2027 तक, वैश्विक एआई बाजार 267 बिलियन डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है, फॉर्च्यून बिजनेस इंसाइट्स, 2020 के अनुसार। यह आठ वर्षों में दस गुना वृद्धि है क्योंकि 2019 में एआई बाजार का मूल्य 27.23 बिलियन डॉलर था।
आज आप उपयोग करते हैं जो अधिकांश लोकप्रिय उत्पाद हैं, वे एआई प्रणालियों द्वारा संचालित हैं। संबंधित व्यवसाय एक प्रौद्योगिकी कंपनी भी नहीं हो सकती है, लेकिन इसकी कई कार्यों, जैसे ग्राहक सेवा और परिचालन, को एआई प्रणालियों द्वारा सक्षम किया जा सकता है। स्वाभाविक रूप से, विपणनकर्ता तकनीक का लाभ उठाने में तेज हैं, इसलिए आप उन्हें ग्राहक यात्रा को मैप करने और अपने दर्शकों को समझने के लिए एआई का उपयोग करते पाएंगे।
सबसे सरल शब्दों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अर्थ है "मशीनों को स्मार्ट बनाने का विज्ञान"। इसलिए, एआई विपणन होगा विपणन को स्मार्ट बनाने की एक कदम करीब।
यह है कि एआई विपणनकर्ताओं और विपणन को कैसे मदद कर रहा है:
#1 दर्शक लक्षित करना:
आप जिस दर्शक को अपना विज्ञापन दिखाते हैं, वह महत्वपूर्ण है। यदि आपका लक्षित करना गलत है, तो आप बहुत अच्छे परिणाम की उम्मीद नहीं कर सकते। जब आप मैनहट्टन क्षेत्र में पुलिस को दिखा रहे हैं जबकि आप ओहियो में दंतचिकित्सकों को लक्षित कर रहे हैं, यह सबसे बुद्धिमान फैसला नहीं है। आप जो सबसे बड़े प्लेटफॉर्म का उपयोग करते हैं, फेसबुक, गूगल, क्वोरा, रेडिट, इंस्टाग्राम, स्नैपचैट आदि, उनके पास ग्राहकों को आसानी से विभाजित करने के लिए उपयोग किए जा सकने वाले डेटा की भरमार है। यह सब मैन्युअली करना असंभव है।
एआई आपके पिछले दर्शकों को देखता है, आपके विज्ञापनों का उस विशिष्ट दर्शक सेट के लिए कैसा प्रदर्शन हुआ, और इसी तरह। यह उन केपीआई का उपयोग करता है जिनका आप उपयोग करते हैं और आपके प्रदर्शन डेटा पर विचार करता है ताकि वह दर्शक मिल सकें जो आपसे खरीदने की अधिक संभावना रखते हैं।
विज्ञापन के लिए एआई उपकरण: एआई विज्ञापनों के प्रदर्शन और व्यय अनुकूलन में भी मदद करता है, साथ ही इसके निर्माण में भी। विज्ञापन के लिए सबसे लोकप्रिय एआई उपकरण हैं: एडोब, आईबीएम, अल्बर्ट, गमगम, पैथमैटिक्स, फ्रेसी, वर्डस्ट्रीम आदि।
#2 लीड जनरेशन:
आपके मौजूदा डेटा, जिसमें आदर्श ग्राहकों, क्लाइंटों आदि के बारे में जानकारी शामिल है, के आधार पर, एआई प्रणाली आपको उन लीड की एक सूची दिखा सकती है जो आपके ग्राहक बनने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं। यह पूर्व-निर्धारित शर्तों के आधार पर लीड को स्कोर भी करेगा। जिन लीड का स्कोर सबसे अधिक है, वे आपके समान समाधान की तलाश कर रहे हैं। आपके बिक्री लोग उन्हें समय पर समाधान प्रदान करने में बेहतर होंगे।
यह कई स्रोतों से लीड को मैन्युअली खोजने में लगने वाले समय को कम करता है। लीड खोजने के लिए अपनाए जाने वाले अधिकांश तरीके थकाऊ हैं और उतने प्रभावी भी नहीं हैं। लीड जनरेशन के लिए एक एआई प्रणाली बनाना आपको कंपनी के बॉटमलाइन में सीधे मूल्य जोड़ने वाले अधिक महत्वपूर्ण कार्यों पर समय बिताने में मदद करता है।
लीड जनरेशन के लिए एआई उपकरण: लिंक्डइन का सेल्स नेविगेटर टूल लीड खोजने में मदद करता है, यह भी एआई द्वारा संचालित है। नोड एक समान कार्यक्रम है जो मेटाडेटा का उपयोग करके नए ग्राहकों की सिफारिश करता है। हबस्पॉट का ग्रोथबॉट अपने सीआरएम सिस्टम में एआई को एकीकृत करके लीड जनरेट करता है। कन्वर्सिका एक ऐसा एआई उपकरण है जो संभावित लीड के साथ वार्तालाप करके वास्तविक समय की जानकारी एकत्र करता है और उसे बिक्री लोगों को पास करता है।
#3 व्यक्तिगतीकरण:
अपने संभावित ग्राहकों को उनकी जरूरतों के आधार पर सही कंटेंट भेजना आपको सौदे जीतने में मदद कर सकता है। आजकल के ग्राहक चांद और सितारे की उम्मीद करते हैं और यह पूरी तरह से सही है क्योंकि आप एआई का उपयोग करके उन्हें यह प्रदान कर सकते हैं। वे उम्मीद करते हैं कि आप उनकी क्या चाहते हैं और उसे आपके सामने प्रस्तुत करें। एआई और मशीन लर्निंग की मदद से, आप आगंतुक को प्रासंगिक और व्यक्तिगत अनुभव प्रदान कर सकते हैं। संभावित ग्राहकों को भेजे जाने वाले ऑफर विभिन्न चैनलों पर उपलब्ध होने चाहिए। अगर नहीं, तो वे भंग हो जाएंगे और आपके प्रतिद्वंद्वी के पास चले जाएंगे।
ऐसा अनुभव प्रदान करने के लिए, ऑनलाइन रिटेलर्स को सेकंड के भीतर डेटा एकत्र करना चाहिए। क्या यह मैन्युअली संभव है? बिल्कुल नहीं। यहां एआई और एमएल एक साथ आते हैं ताकि संदर्भगत कंटेंट और ऑफर भेजकर लीड को बिक्री में बदला जा सके। एवरस्ट्रिंग के अनुसार, 71% विपणनकर्ता व्यक्तिगतीकरण के लिए अपने विपणन में एआई में रुचि रखते हैं।
व्यक्तिगतीकरण के लिए एआई उपकरण: स्काईवर्ड, स्क्रिप्टेड, क्यूराटा आदि आपकी कंटेंट को स्केल करने में मदद करते हैं। एक्रोलिंक्स प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके आपकी सभी कंटेंट को पढ़ता है और सुझाव देता है। एटॉमिक रीच व्यवसाय को बताता है कि कंटेंट को संलग्नता बढ़ाने के लिए संपादित करें। बूमट्रेन आपकी उस कंटेंट को खोजता है जो उपयोगकर्ता के लिए सबसे अधिक "संलग्न" होने की संभावना है। वनस्पॉट वेबसाइट इंटरैक्शन डेटा का उपयोग करके मशीन लर्निंग का उपयोग करता है ताकि व्यक्ति की पसंद के अनुसार कंटेंट मिलान हो।
#4 ग्राहकों की गहरी समझ:
"हमारे ग्राहकों के बारे में हम अब काफी जानते हैं, अब उनका डेटा इकट्ठा करने में और समय न बर्बाद करें, बल्कि कुछ बिक्री करते हैं" ऐसा कोई भी व्यवसाय कभी नहीं कहता है। हर व्यवसाय जानता है कि ग्राहक अपनी पसंदों को लगातार बदलते रहते हैं और हमेशा अगले चमकीले वस्तु की तलाश में होते हैं। इसलिए, अगर आप अपने संभावित ग्राहकों का ध्यान बनाए रखना चाहते हैं, तो आपको उनकी समझ को लगातार रिफाइन करते रहना होगा।
खरीदार पर्सोना ढूंढना उस कार्य का प्रमुख कार्य है जिसे आपको किसी भी विपणन अभियान की योजना बनाने से पहले करना चाहिए। एक बार जब आपके उत्पाद के लिए पर्सोना हो जाएं, तो आप ऐसी कंटेंट बना सकेंगे जो प्रत्येक पर्सोना के लिए उपयुक्त है।
Persona बाय Delve AI एक AI-आधारित पर्सोना जनन उपकरण है जो प्रथम-पक्ष डेटा (जैसे Google Analytics) और सार्वजनिक डेटा स्रोतों (जैसे सोशल मीडिया, समीक्षा साइटों, समुदायों और मंचों से ग्राहक की आवाज़ डेटा) का उपयोग करके आपके व्यवसाय के लिए स्वचालित रूप से पर्सोना बनाता है। यह आपके संभावित ग्राहकों को क्या चाहिए, इसके बारे में अविश्वसनीय अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, क्योंकि यह 20 से अधिक स्रोतों से डेटा का उपयोग करता है। यह एक कदम आगे जाकर अपने दर्शकों को सेगमेंट भी करता है। आप ग्राहकों की उम्मीदों और व्यवहार में होने वाले बदलावों को लेकर चिंतित नहीं होने की जरूरत है क्योंकि पर्सोना नियमित रूप से अपडेट किए जाते हैं।
#5 व्यवहारात्मक विश्लेषण:
खुदरा व्यापारी AI और ML से प्यार करते हैं क्योंकि यह ग्राहकों के सेगमेंटेशन और उनके खरीदारी आदतों का विश्लेषण करके उनके लिए उत्पादों की पेशकश करने की अनुमति देता है।
मात्र व्यक्तिगतीकरण पूर्ण सुर नहीं लगाता है, ग्राहक व्यक्तिगत इंटरैक्शन की तलाश कर रहे हैं। इसका अर्थ है कि यह ऑफर एक विशिष्ट ग्राहक के लिए है और केवल इसलिए नहीं क्योंकि वह ग्राहक सेगमेंट का हिस्सा है। प्रतिदिन हजारों ग्राहक वाले व्यवसाय के लिए, क्या यह मानवीय रूप से संभव है? धन्यवाद, एक ऐसा AI सिस्टम है जो ऐसा कर सकता है।
AI/ML विश्लेषण उपकरण हमें अनुमानित लेनदेन मूल्य, किसी व्यक्ति द्वारा खरीद करने की संभावना, हमारे ब्रांड के प्रति उनकी मिलाप आदि बताएंगे। Salesforce की एक रिपोर्ट के अनुसार, 62% से अधिक ग्राहक AI का उपयोग करने के लिए तैयार हैं ताकि उनका उपयोगकर्ता अनुभव बेहतर हो सके।
उपकरण: Xineoh, Black Swan Data, Dynamic Yield, Cortex और Logicai.io ग्राहक व्यवहार का पूर्वानुमान लगाने में व्यवसायों की मदद करने वाले कुछ AI उपकरण हैं।
#6 प्रतिस्पर्धी अंतर्दृष्टि:
अपने प्रतिद्वंद्वियों द्वारा क्या किया जा रहा है, इसकी जानकारी का महत्व कभी नहीं घटाया जा सकता है। हमेशा। आपके प्रतिद्वंद्वी द्वारा किया गया हर काम या तो एक सबक हो सकता है या कुछ ऐसा जिसे आपके व्यवसाय के लिए अपनाना होगा। दुनिया के सबसे सफल कंपनियों ने हमेशा यह सुनिश्चित किया है कि वे अपने प्रतिद्वंद्वियों से सीखें। वरना कॉर्पोरेट जासूसी क्यों होती है? नहीं, प्रतिद्वंद्वी अंतर्दृष्टि प्राप्त करना कानून के गलत पक्ष में नहीं डालेगा। हम उन उपकरणों के बारे में बात कर रहे हैं जो विशेष रूप से आपके प्रतिद्वंद्वी की वेबसाइट के आगंतुकों, वे जो कंटेंट बनाते हैं, वे जो उपकरण का उपयोग करते हैं, आदि को समझने के लिए उपयोग किए जाते हैं।
Competitor Persona बाय Delve AI उपकरण आपके प्रतिद्वंद्वियों और उनकी विपणन रणनीतियों के बारे में विवरण प्रदान करता है। अपने प्रतिद्वंद्वी की वेबसाइट डोमेन दर्ज करें और उपकरण स्वचालित रूप से आपके प्रतिद्वंद्वियों के उपयोगकर्ताओं के पर्सोना बना देगा। यह आपको बाजार विश्लेषण और प्रतिद्वंद्वी कीवर्ड अनुसंधान में मदद करेगा और आपके प्रतिद्वंद्वियों पर किस पर काम किया जा रहा है, इसके बारे में कई विचारों को देगा। अपने प्रतिद्वंद्वी की प्रत्येक पृष्ठ, उनके सोशल मीडिया हैंडल, विभिन्न प्लेटफार्मों पर की गई कंटेंट आदि को मैन्युअल रूप से देखना एक स्मार्ट फैसला नहीं हो सकता।
#7 PPC विज्ञापन:
जब आप PPC अभियान सेट अप करते हैं, तो आप या तो मैनुअल या स्वचालित बोली, प्लेसमेंट आदि का चयन कर सकते हैं। बाद वाला AI द्वारा किया जाता है। जबकि PPC के लिए AI की आवश्यकता होती है, लेकिन यह मानव सहायता के बिना काम नहीं कर सकता। AI प्रणालियों ने केवल PPC प्रबंधन के दोहराव वाले कार्यों को ही ले लिया है, लेकिन वे अभियानों को बेहतर बनाने में महान हैं। यह आपके विज्ञापनों को अनुकूलित करने, डायनामिक विज्ञापन जहां यह आपके ब्राउज़िंग इतिहास के आधार पर लोगों को अलग-अलग विज्ञापन दिखाता है, आपके बोली मूल्य को आपके उद्देश्य को प्राप्त करने में मदद करने, आपके लिए सबसे प्रासंगिक कीवर्ड खोजने आदि में मदद करता है।
उपकरण: Acquisio, Adzooma और PPCHero PPC प्रबंधन को AI की मदद से आसान बनाने वाले कुछ उपकरण हैं।
बुद्धिमान विज्ञापन डिज़ाइन
AI की मदद से, अत्यधिक व्यक्तिगत डिज़ाइन अब संभव है, जो विपणन अभियानों और विज्ञापन कंटेंट के कई पहलुओं को विशिष्ट दर्शकों या यहां तक कि विशिष्ट व्यक्तियों के लिए स्वचालित रूप से अनुकूलित करने की अनुमति देता है। एल्गोरिदम तय कर सकते हैं कि विपणन अभियानों के कौन से पहलू आपके दर्शकों का ध्यान आकर्षित करने और अतिरिक्त संलग्नता प्रोत्साहित करने की सबसे अधिक संभावना है, डिज़ाइन शैली और रंग योजनाओं तक। विभिन्न डिज़ाइन तत्वों और दर्शकों के संयोजनों का प्रदर्शन फिर एल्गोरिदम द्वारा मूल्यांकित किया जाता है ताकि ऐसे क्षेत्रों की पहचान की जा सके जहां सुधार किया जा सकता है।
उदाहरण के लिए, यह पाया जा सकता है कि युवा उपभोक्ता अधिक दृश्यात्मक विज्ञापनों और विपणन कंटेंट के प्रति अधिक संवेदनशील होते हैं, लेकिन वृद्ध उपभोक्ता अधिक पाठ या सेवाओं और सेवाओं का विस्तृत वर्णन पसंद करते हैं। इसलिए विज्ञापन सृजनकर्ताओं को केवल अपनी संपत्ति का एक संस्करण बनाना होगा, जिसे बाद में एल्गोरिदम स्वचालित रूप से उपयुक्त लक्षित खंडों में समायोजित और वितरित कर सकते हैं। विज्ञापनदाता वर्तमान में Persado जैसे सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते हैं, जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण एल्गोरिदम का उपयोग करके व्यक्तिगत बिक्री प्रतिलिपि उत्पन्न करता है।
व्यवहारात्मक पैटर्न के आधार पर ग्राहक सेग्मेंट की पहचान और वर्गीकरण करके, AI हमारी मदद करती है। विभिन्न कंटेंट के प्रदर्शन को विशिष्ट हिस्सों के खिलाफ ट्रैक करके, प्रदर्शन को अनुकूलित किया जा सकता है।
#8 SEO:
SEO के लिए AI का उपयोग करने से आप बेहतर समाधान का उपयोग कर सकते हैं जो आपकी पृष्ठ रैंकिंग में मदद करेंगे और एक बेहतर रणनीति बनाएंगे। सर्च इंजन अप्रासंगिक बैकलिंक, कीवर्ड स्टफिंग, खराब कंटेंट आदि को पहचानने में बहुत होशियार हो रहे हैं। बजाय इसके, मार्केटर्स AI का उपयोग कर रहे हैं ताकि वे सर्च इंजन के उच्च मानकों को पूरा कर सकें।
SEO प्रदर्शन में सुधार करने में AI के प्रकार के शक्ति का एक उदाहरण देने के लिए, मान लीजिए कि आप अपनी कंपनी का कहीं उल्लेख देखना चाहते हैं, आपको मैनुअल रूप से जांच नहीं करनी होगी। BuzzSumo और HubSpot जैसे टूल स्वचालित रूप से आपको सूचित करेंगे।
अनुसंधान के अनुसार, 85% से अधिक खरीद निर्णय गूगल से शुरू होते हैं। ई-कॉमर्स के विस्तार के साथ, आपकी वेबसाइट को परिणामों के शीर्ष पर लाने के सबसे प्रभावी तरीके बदल गए हैं। वास्तव में, पिछले में अच्छे परिणाम देने वाली कुछ तकनीकें - जैसे लिंक बिल्डिंग और कीवर्ड स्टफिंग - आज आपकी साइट को दंडित कर सकती हैं क्योंकि एल्गोरिदम "सिस्टम को हैक करने" के प्रयासों को पहचानने में अधिक कुशल हो गए हैं।
"सर्च वॉल्यूम" SEO में एक महत्वपूर्ण अवधारणा है क्योंकि यह हमें बताता है कि कितने लोग अपने आवश्यक उत्पादों और सेवाओं को खोजने के लिए विशिष्ट शब्दों और वाक्यांशों का उपयोग कर रहे हैं। कुछ सबसे उन्नत SEO प्रथाओं में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है ताकि शब्द उपयोग के उद्देश्य और खोज की कंटेंट को बेहतर समझा जा सके। अपने स्वयं के SEO रणनीति में किसी भी खाली स्थान की पहचान करने और SEO-अनुकूल विपणन कंटेंट बनाने के लिए भी इसका उपयोग किया जा सकता है।
आपके व्यवसाय और इसके विभिन्न पहलुओं जैसे ग्राहक सेवा, संचालन, ऑर्डर लेने में लगने वाला समय आदि के बारे में ग्राहक क्या बोलते हैं, वह आपके बारे में बहुत कुछ बताता है। न केवल उनकी राय पर ध्यान देना चाहिए, बल्कि आपको इस पर भी ध्यान देना चाहिए। AI के कारण, आप इस डेटा को रियल-टाइम में इकट्ठा कर सकते हैं। यह आपको उनकी बातचीत के आधार पर पैटर्न खोजने में मदद करेगा।
आपके उत्पाद के बारे में एक बातचीत शायद एक subreddit पर हो और एक अलग ग्राहक ने समान कीवर्ड का उपयोग करते हुए ट्विटर पर कहा हो जबकि फेसबुक पर किसी ने समान चीज कही हो। अब तक, AI सिस्टम पहचान गया है कि यह कुछ ऐसा है जिसे आप जानना चाहेंगे। आप अपने ग्राहकों और संभावित ग्राहकों द्वारा आपके बारे में कहे गए बारे में सुनकर शानदार समाधान और तुरंत समाधान प्रदान कर सकेंगे।
टूल: Lately, Genylabs, Synthesio, Socialbakers, Sprout Social आदि, कुछ ऐसे टूल हैं जो व्यवसायों को इंटरनेट पर आपके बारे में क्या बोलते हैं, इसे समझने में मदद करते हैं।
#10 ईमेल मार्केटिंग:
आकर्षक विषय पंक्तियां लिखने की क्षमता जो प्राप्तकर्ता को ईमेल खोलने के लिए प्रेरित करती हैं, यह एक ऐसी कौशल है जिसके लिए व्यवसाय हजारों डॉलर देंगे। क्यों? क्योंकि ईमेल मार्केटिंग का आरओआई प्रत्येक डॉलर खर्च पर $42 है और जितने अधिक ईमेल भेजे जाते हैं, उन्हें खोला जाता है, उतनी ही अधिक संभावना है कि आपके संभावित ग्राहक ग्राहक बन जाएंगे।
आपके ग्राहक हर ईमेल को विषय पंक्ति के आधार पर ही मूल्यांकन करते हैं। उन्होंने विषय पंक्ति पढ़ने के कुछ सेकंड में ही तय कर लिया है कि क्या उन्हें इसे खोलना है या नहीं। अक्सर, विषय पंक्तियां ऐसी होती हैं जो अभियान के अंत में बनाई जाती हैं, जिसका मतलब है कि व्यवसाय उन्हें वह ध्यान नहीं देते जो वे हकदार हैं।
प्राकृतिक भाषा प्रौद्योगिकी के माध्यम से, AI प्राप्तकर्ताओं द्वारा संभावित रूप से प्रतिक्रिया देने वाले सर्वश्रेष्ठ शब्द खोजेगी, ब्रांड भाषा को ध्यान में रखते हुए। Phrasee और Mizy ऐसे दो लोकप्रिय टूल हैं जो इस क्षेत्र में व्यवसायों की मदद करते हैं।
#11 भविष्यवाणी मार्केटिंग:
हम मानव जो फैसले लेते हैं वे आमतौर पर तर्कसंगत नहीं होते, लेकिन उनमें पैटर्न होते हैं। कुछ डेटा सेट देखने से नहीं आता, इसके लिए टन डेटा की आवश्यकता होती है। AI के पास इतने सारे डेटा को देखने की क्षमता है कि वह ग्राहक के खरीद के क्या, क्यों, कहां और कैसे का पूर्वानुमान लगा सकता है।
यह विभिन्न विशेषताओं का उपयोग करके हमारे व्यवहार का पूर्वानुमान लगाता है। व्यवसाय अपने ग्राहकों को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं क्योंकि यह पाठ्य विश्लेषण, भावना विश्लेषण, एक सेट विशेषताओं के आधार पर लीड स्कोरिंग आदि का उपयोग करता है। यदि कोई व्यवसाय सही चैनल का उपयोग करके ग्राहक के लिए सही उत्पाद, उसके लिए उचित कीमत पर प्रदान कर सकता है, तो आप सुरक्षित रूप से बिक्री होने की उम्मीद कर सकते हैं।
टूल: Cortex, Crayon, IBM Watson, Google Cloud AI, कुछ ऐसे टूल हैं जो भविष्यवाणी मार्केटिंग में मदद करते हैं।
#12 चैटबॉट:
एक चौथाई ग्राहक सेवा संगठन वर्तमान में AI-संचालित चैटबॉट का उपयोग कर रहे हैं। ग्राहक सेवा के लिए चैटबॉट जैसा कोई और उपकरण नहीं है जिसने इतना बड़ा बदलाव किया हो। शुरू में, यह एक ऐसा स्थान था जहां ग्राहक या आगंतुक को विभिन्न विशेषताओं के आधार पर जानकारी मिलती थी। AI-संचालित चैटबॉट के कारण, सिस्टम खुद सीख रहे हैं। इसलिए, प्रत्येक बातचीत के साथ, सिस्टम स्मार्टर हो रहा है और इसके प्रतिक्रियाएं अधिक सटीक हो रही हैं। चैटबॉट पहले से ही Siri, Alexa, Cortana, Google Assistant के रूप में हमारे जीवन का एक बड़ा हिस्सा बन गए हैं।
रियल टाइम में सामान्य प्रश्नों को स्वचालित रूप से हल करते हैं
अपनी वेबसाइट पर मौजूद कंटेंट का उपयोग करके व्यापक सवालों का जवाब देते हैं
लीड जनरेशन फॉर्म को खत्म करते हैं
बिक्री कॉल शेड्यूल करते हैं
चैटबॉट्स अब कानून जैसे जटिल क्षेत्रों में भी इस्तेमाल किए जा रहे हैं। अभी तक ये आपके ट्रैफिक उल्लंघन के खिलाफ अपील दायर करने में मदद करते हैं। शिक्षा क्षेत्र में ऐसे चैटबॉट हैं जो निबंधों का मूल्यांकन करते हैं। मानसिक स्वास्थ्य चैटबॉट? वहां है Woebot। वे ग्राहक सेवा में सुधार, अपने ब्रांड में आकर्षण जोड़ना, प्रश्नों का जवाब देना, उनकी सिफारिशों के आधार पर सही उत्पाद चुनने में मदद करके व्यवसाय और उद्योगों को क्रांतिकारी बना रहे हैं।
#13 ग्राहक सहायता:
मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण की मदद से, ग्राहक सहायता व्यवसायों के लिए आसान हो जाती है। कई कार्यों को संभालने और कई प्रश्नों का जवाब देने की क्षमता के साथ, AI मानव से कहीं तेज और सटीक प्रतिक्रिया देता है। भारी मात्रा में डेटा का उपयोग करके, AI ग्राहक सहायता को सक्षम करने के लिए निम्नलिखित कार्य कर सकता है:
AI का उपयोग करके कंटेंट सृजन अभी भी अपने शुरुआती दौर में है। GPT-3, GROVER, MarketMuse और XLNET जैसे कार्यक्रम हैं जो AI से ही कंटेंट बनाने में जाने माने हैं। लेकिन ये कार्यक्रम असाधारण कंटेंट नहीं बना पाए हैं। OkWrite, एक ऐसा उपकरण जो AI-कंटेंट बनाता है, अपने ब्लॉग में बताता है कि जबकि यह कंटेंट बना सकता है, लेकिन इसमें भावनात्मक महसूस नहीं होता।
वे यह भी जोड़ते हैं कि औसत पाठक को यह आसानी से पता चल जाएगा कि कंटेंट AI द्वारा लिखी गई है या मानव द्वारा। अभी तक, AI मूल कंटेंट को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता, लेकिन यह एक महान मदद है क्योंकि यह ब्लॉग पोस्ट के लिए आवश्यक दिशा, प्रारंभिक कंटेंट अनुसंधान या यहां तक कि कंटेंट विपणन के लिए रणनीति में मदद करता है।
वाशिंगटन पोस्ट ने AI का उपयोग कर एक लेखक Heliograf का विकास किया, जिसने 2016 के रियो ओलंपिक के दौरान विभिन्न डेटा स्रोतों पर आधारित कई वाक्य वाले अपडेट लिखे। यह उपयोगकर्ता अनुरोधों के आधार पर लगभग 850 कहानियां लिख सकता था। ये कहानियां गहन विश्लेषण के साथ दीर्घ कंटेंट नहीं थीं, बल्कि पृष्ठ दृश्यता को आकर्षित करने वाली थीं।
#15 बुद्धिमान वेबसाइट ऑडिट
अपनी वेबसाइट और सोशल मीडिया खातों पर आने वाले विज़िटर के "प्रवाह" की निगरानी करना कभी भी इतना महत्वपूर्ण नहीं था, ताकि किसी भी "रिसाव" की पहचान की जा सके जो संभावित खरीदारों को "खरीदारी" करने से पहले ही वापस कर देता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) संचालित सेवाएं अब स्वचालित रूप से आपकी वेबसाइट का परीक्षण कर सकती हैं और आपको किसी भी ऐसी समस्या की सूचना दे सकती हैं जो आपकी रूपांतरण दर को प्रभावित कर सकती हैं। बड़ी, कुशल तस्वीरें और वीडियो या धीमी लोड होने वाली पृष्ठ आसानी से आगंतुकों को नाराज कर सकते हैं और संभवतः SEO दंड का कारण बन सकते हैं। नियमित ऑडिट करने में आमतौर पर काफी समय और पैसा लगता है, और अक्सर किसी योग्य बाहरी सलाहकार की आवश्यकता होती है। हालांकि, स्वचालित AI उपकरण इसे कम से कम कर रहे हैं, जिससे कार्यकुशलता और बिक्री में वृद्धि होगी।
#16 बाजार विश्लेषण
कंप्यूटर विज़न प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके, कंप्यूटर प्रोग्राम अब दृश्यमान डेटा को "देख" या समझ सकते हैं। उत्पादों या सेवाओं के उपयोग और स्थान को बेहतर समझने के लिए, विपणनकर्ता प्रतिदिन सोशल मीडिया नेटवर्क पर अपलोड की जाने वाली लाखों तस्वीरों को स्कैन कर सकते हैं। यह विपणनकर्ताओं को ब्रांड जागरूकता और बाजार प्रवेश जैसे पहलुओं का मूल्यांकन करने के लिए नए तरीके प्रदान करता है। इसके अलावा, यह आपके कंपनी से पहले से जुड़े प्रभावकों को खोजने के लिए भी उपयोग किया जा सकता है, जिससे अधिक ईमानदार संवाद होगा।
ट्रेंड विश्लेषण एक और प्रभावी उपयोग मामला है। यहां, AI आपकी मदद कर सकता है कि आप अपने ग्राहकों और संभावित ग्राहकों के व्यवहार और आदतों में होने वाले बदलावों की पहचान कर सकें, जो आपके बाजार में विक्रेताओं के साथ उनके संवाद को प्रभावित कर सकते हैं। अपने स्वयं के दृश्य विज्ञापन के साथ-साथ, आप अपने प्रतिद्वंद्वियों के प्रयासों की सफलता का मूल्यांकन करने और ग्राहकों के विभिन्न मूड, रंग योजना और परिदृश्यों के प्रति उनकी प्रतिक्रिया का आकलन करने में भी अधिक आसानी से सक्षम हो सकते हैं।
उपर्युक्त NLP के अलावा, छवि पहचान का उपयोग बिक्री प्रतिलिपि के लिए उत्पाद छवियों से स्वचालित रूप से उत्पाद विवरण उत्पन्न करने के लिए भी किया जा सकता है। इसके अलिवा, आप अपने ब्रांडिंग, संदेश या रचनात्मक बौद्धिक संपदा के किसी भी संभावित दुरुपयोग की तत्काल सूचना के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं।
#17 बढ़ी हुई सहायता
वास्तविक दुनिया की छवियों पर कंप्यूटर-जनित चित्रों को ओवरलेप करके, Ikea ग्राहकों को अपने घरों में वस्तुओं को देखने की सुविधा देता है कि नया सोफा या टेबल उनके मौजूदा सजावट के साथ कैसे मिलेगा। यहां, AI का उपयोग वास्तविक-समय में, जैसे ही उपयोगकर्ता अपने फोन की कैमरा से देखता है, यथार्थवादी दिखने वाले संयुक्त चित्र बनाने के लिए किया जाता है। यही प्रौद्योगिकी L'Oreal जैसी कॉस्मेटिक कंपनियों द्वारा भी उपयोग की जाती है ताकि ग्राहक मेकअप और अन्य उत्पादों को खुद पर देख सकें कि वे कैसे दिखेंगे। जबकि प्रमुख कंपनियों ने लंबे समय से अपने ग्राहकों को इस तरह की सुविधा प्रदान की है, इसे wearfits.com जैसी वेबसाइटों के माध्यम से "सेवा के रूप में" उपलब्ध कराया जा रहा है जो खुदरा विक्रेताओं को इसका उपयोग करने में सक्षम बनाती हैं।
विज्ञापन प्लेटफॉर्म:
AI वास्तविक समय में विज्ञापन खरीद और बिक्री को संचालित करता है जिसका डिजिटल विज्ञापन प्लेटफॉर्म उपयोग करते हैं। फेसबुक, इंस्टाग्राम, स्नैपचैट, रेडिट जैसे प्लेटफॉर्म पर विज्ञापन से लेकर तृतीय-पक्ष नेटवर्क, प्रोग्रामेटिक एक्सचेंज सहित, विज्ञापनदाताओं के लिए AI एक वरदान है।
आपके विज्ञापन का प्रदर्शन और आपके बजट की प्रभावशीलता उन डेटा बिंदुओं द्वारा तय की जाती है जिनका उपयोग AI सिस्टम करते हैं। उदाहरण के लिए, विज्ञापन आवृत्ति और प्रासंगिकता स्कोर जैसी शर्तें वे डेटा सेट हैं जिनका उपयोग फेसबुक आपको कितना भुगतान करना चाहिए और ये विज्ञापन कैसे प्रदर्शित किए जाएंगे, इसे तय करने के लिए करता है।
गैर-विपणन उपयोग मामले:
#18 उत्पाद डिज़ाइन:
AI सिस्टम वास्तविक उपयोगकर्ता की तरह उत्पाद या सुविधाओं का परीक्षण कर सकते हैं, हजारों उपयोगकर्ता सत्रों के आधार पर सिस्टम में बगों को खोजने में मदद करते हैं, जो उत्पाद प्रबंधक या गुणवत्ता परीक्षक भी नहीं देख पाए होंगे। यदि एक AI सिस्टम के पास किसी विशिष्ट उत्पाद का उपयोग करने के बारे में डेटा है, तो यह टीम को बेहतर उत्पाद डिज़ाइन बनाने में भी मदद कर सकता है। AI सिस्टम प्रस्तावित उपयोगकर्ता प्रवाह से भी गुजर सकते हैं और निर्धारित कार्रवाई को पूरा करने में उपयोगकर्ता की क्षमता का पता लगा सकते हैं। मान लीजिए हम किसी विनिर्माण कंपनी की बात कर रहे हैं, तो यह अनुसंधान और विकास के मामले में करोड़ों डॉलर की बचत कर सकता है।
#19 बिक्री पूर्वानुमान:
AI का व्यापक उपयोग करने वाली टीमें बेहतर पूर्वानुमान और सटीक बिक्री पाइपलाइन रखने की संभावना दस गुना अधिक है, सेल्सफोर्स के अनुसार। विनिर्माण और खुदरा कंपनियों को भारी नुकसान होगा यदि वे आवश्यकता से अधिक या कम उत्पादन करते हैं।
मानव पूर्वानुमान में कई सूत्र शामिल होते हैं जिन्हें लंबे समय से परिष्कृत किया गया है, लेकिन यह लाखों डेटा सेट को नहीं देखता है और मानव कई चर को शामिल नहीं कर सकते। AI और ML व्यवसायों के लिए एक वरदान हैं जो बिक्री का पूर्वानुमान लगाना चाहते हैं। यह पिछली अवसरों, बिक्री, सफलताओं, गलतियों, जीत के प्रतिशत आदि का विश्लेषण करेगा और बिक्री का पूर्वानुमान लगाएगा। पूर्वानुमान के आधार पर, व्यवसाय को केवल इतने उत्पाद ही उत्पादित करने की आवश्यकता होगी।
विपणन में AI के लिए चुनौतियां:
शीर्ष व्यवसायों में से 9 में से 10 ने या तो AI में निवेश किया है या ऐसा करने की तैयारी में हैं, बिग डेटा और AI कार्यकारी सर्वेक्षण 2020 के अनुसार। AI प्रौद्योगिकी को अपनाना एक ऐसा कदम है जिसे सभी व्यवसायों को बिना किसी विफलता के लेना चाहिए और वह भी जंग के मोर्चे पर। हालांकि AI-संचालित प्लेटफार्म एक से अधिक सामान्य हो रहे हैं, लेकिन अभी भी विपणन के लिए AI का उपयोग करने में कुछ समस्याएं हैं।
यहां कुछ कारण हैं:
अपर्याप्त बुनियादी ढांचे की कमी:
यदि आप अपने विपणन इंजन को AI से संचालित करना चाहते हैं, तो सुनिश्चित करें कि एक ऐसा आईटी बुनियादी ढांचा मौजूद है जिसमें उच्च-प्रदर्शन वाले हार्डवेयर शामिल हैं। छोटे व्यवसाय जिनका कम बजट है, उन्हें ऐसा बुनियादी ढांचा स्थापित करना मुश्किल हो सकता है क्योंकि सेटअप के लिए आवश्यक कंप्यूटर सिस्टम महंगे हो सकते हैं। धन्यवाद, वहाँ क्लाउड-आधारित समाधान हैं जो कम संसाधनों का उपयोग करते हैं और न ही जेब जलाते हैं।
पर्याप्त डेटा की कमी:
एक AI सिस्टम को जो डेटा चाहिए वह न केवल उच्च गुणवत्ता का होना चाहिए, बल्कि इसे समझने के लिए एक बड़ी मात्रा में डेटा होना चाहिए। मौजूदा डेटा सेट साफ होने चाहिए। यदि डेटा की गुणवत्ता अच्छी नहीं है, तो AI अभियान की सफलता कम होगी क्योंकि डेटा विश्वसनीय नहीं है।
अपर्याप्त बजट:
AI सिस्टम की प्रभावशीलता के बारे में कोई सवाल नहीं है जो आपके विपणन प्रयासों को गति देती है। टेक स्टैक और अन्य martech उपकरण होने से खुद ही आपका बजट बढ़ जाता है। नेतृत्व टीम को उच्च प्रासंगिक व्यावसायिक डेटा और पूर्वानुमान सहित विवरण से मनाया जाना चाहिए कि AI आपके विपणन के लिए कितना अच्छा हो सकता है।
कुशल पेशेवरों की कमी:
एक बड़ा AI कौशल अंतर है, इसलिए केवल बड़े व्यवसाय ही आंतरिक AI-आधारित विपणन समाधान बनाने के बारे में सोच रहे हैं। AI प्रतिभा अन्य प्रौद्योगिकी पदों की तुलना में तेजी से नहीं बढ़ रही है क्योंकि इसके लिए विशेषीकृत कौशल सेट की आवश्यकता होती है। यहां तक कि तैयार AI विपणन उपकरणों का उपयोग करने वाले व्यवसायों को भी अपने कर्मचारियों को प्रबंधित करने और परिणामों को सही ढंग से व्याख्या करने के लिए पर्याप्त प्रशिक्षण देना चाहिए।
हालांकि ये कुछ ऐसी चुनौतियां हैं जिन्हें व्यवसायों को 'विपणन में AI' के बैंडवैगन पर कूदने से पहले ध्यान में रखना चाहिए, आप हमेशा वैकल्पिक समाधान बना सकते हैं। व्यवसायों को सुनिश्चित करना चाहिए कि वे AI सॉफ्टवेयर का जिम्मेदारी से उपयोग करें। आपके विपणन में AI सिस्टम के परिणाम अभूतपूर्व होंगे, यह वह है जिसे आप इसकी आवश्यकता का आकलन करते समय ध्यान में रखना चाहिए।
रुझान और प्रौद्योगिकियां:
विपणन इतनी तेजी से बढ़ रहा है कि जब तक कोई विपणनकर्ता जमीन पर नहीं है, तब तक हर नया उन्नयन बकवास की तरह लग सकता है। दो या तीन साल पहले जो प्रासंगिक था, वह अब किसी का उपयोग नहीं कर रहा हो सकता है। याद करो जब कई व्यवसाय लेख में कीवर्ड भर देते थे? अब बुरे वाले भी ऐसा नहीं करते।
ऐसा एक हाल का रुझान कृत्रिम बुद्धिमत्ता है, हालांकि इसका अभी तक पूरी तरह से पता नहीं चला है, लेकिन केवल विपणन कार्यों में ही इसके कई उपयोग हैं। यहाँ कुछ AI विपणन रुझान हैं:
आवाज सहायता:
स्मार्ट होम्स के तेजी से अपनाए जाने के साथ, आवाज खोज का महत्व बढ़ेगा। AI-संचालित आवाज सहायकों की संख्या 2023 तक 8 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है। AI-आधारित आवाज सहायक ग्राहक को लंबी फॉर्म क्वेरी टाइप करने से बचाएंगे, तेज समाधान प्रदान करेंगे, बिक्री में सुधार और ब्रांड मूल्य को बढ़ाएंगे, और ग्राहक प्रतिधारण में सुधार करेंगे। 45 से 60 वर्ष आयु वर्ग के आवाज-सहायक उपकरणों के मालिकों में से 43% वर्तमान में उन्हें ऑनलाइन खरीदारी करने के लिए उपयोग करते हैं।
AI कंटेंट:
नहीं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता अभी तक औसत मानव मस्तिष्क को नहीं नकल कर पाई है। वे पहले से उपलब्ध डेटा के आधार पर कंटेंट बना सकते हैं, लेकिन शायद मानवीय तत्व को जोड़ने में सक्षम नहीं हो सकते, कम से कम अभी नहीं। AI कंटेंट रणनीतिकरण में बहुत मदद करता है, जिससे ट्रैफ़िक और खोज इंजन परिणामों में शीर्ष पर रखने में मदद मिलती है।
व्यक्तिगत सिफारिशें:
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सबसे लोकप्रिय उपयोग मामलों में से एक है उसकी पिछले डेटा के आधार पर उत्पादों की सिफारिश करने की क्षमता। यह सिर्फ दर्शकों के एक खंड के लिए नहीं हो सकता, यहां तक कि यदि लाखों उपयोगकर्ता हों, तो यह प्रत्येक के लिए व्यक्तिगत सिफारिशें बना सकता है। ग्राहकों के लगातार बढ़ते मांग के साथ, अपने प्रस्तावों को व्यक्तिगत बनाना आपको उनकी अच्छी किताबों में रखेगा।
हाइपर-सेगमेंटेशन:
AI एक चीज़ नहीं होने से पहले, विपणन अभियानों में अधिक अनुमान था, न कि डेटा। इसलिए अधिकांश अभियानों के साथ यह एक हिट या मिस परिदृश्य था। AI विपणनकर्ताओं को विशाल मात्रा में डेटा प्रोसेस करने में सक्षम बनाता है। एमएल एल्गोरिदम टन डेटा को पढ़कर, यह दर्शकों के बारे में अधिक जानेगा, प्रत्येक डेटा बिंदु के बीच कनेक्शन बनाएगा और अत्यधिक लक्षित और अत्यधिक सेगमेंटेड समूहों को बनाएगा।
पर्सोना अनुसंधान:
आपके दर्शकों का हाइपर-सेगमेंटेशन ग्राहक विशेषताओं की गहरी समझ प्रदान करता है। इसका उपयोग करके, AI-संचालित सॉफ़्टवेयर उन सामान्य विशेषताओं से परे पर्सोना बना सकते हैं जो एक खरीदार में सूचीबद्ध हैं। प्रत्येक डेटा टुकड़े का गहराई से विश्लेषण करके, आप अत्यंत लक्षित पर्सोना बना सकते हैं। उन्हें फिर व्यक्तिगत प्रस्ताव भेजने के लिए अत्यंत लक्षित दर्शक सेगमेंट के रूप में उपयोग किया जा सकता है।
लीड क्वालिफिकेशन, लीड स्कोरिंग, माइक्रो क्षण, लक्षित समय, उन्नत भविष्यवाणी विश्लेषण आदि कुछ अन्य उपयोग मामले हैं।
विपणन में AI का उपयोग कैसे करें?
AI की मदद से, विपणनकर्ता ऐसे शानदार ऑफ़र बना सकते हैं जो बिक्री चक्र की लंबाई को कम करेंगे, रिटेंशन दर को बढ़ाएंगे और और अधिक ग्राहक लाएंगे। सरल शब्दों में कहें, विपणन में AI ग्राहक डेटा, ऐतिहासिक डेटा, मशीन लर्निंग और अन्य कंप्यूटेशनल डेटा का उपयोग करता है ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि एक संभावित ग्राहक क्या करेगा।
क्या वे तुरंत आपसे खरीदेंगे? अगर नहीं, तो वे कब खरीदेंगे? उन्हें क्या कंटेंट दिखाने की जरूरत है ताकि वे अपना पर्स खोलने के लिए तैयार हो जाएं? वे सटीक रूप से क्या ढूंढ रहे हैं? उनके मन में कौन सा मूल्य है? उनके उत्पाद के बारे में उन्हें कौन से सुविधाएं सबसे अधिक पसंद हैं? और इसी तरह।
उपरोक्त प्रत्येक प्रश्न के उत्तर आपको व्यावसायिक निर्णय लेने का अवसर प्रदान करते हैं। यही है कि विपणनकर्ताओं के लिए AI कितना शक्तिशाली है।
इस बैंडवैगन में कूदने से पहले, आपको यह जानना होगा कि आप क्या चाहते हैं। आपको अपने रणनीतिक उद्देश्यों के बारे में स्पष्ट विचार होना चाहिए और समझना चाहिए कि AI आपकी मदद कैसे कर सकता है। यदि आपकी आवश्यकताओं के आधार पर पहले से ही कोई AI समाधान उपलब्ध हैं, तो आगे बढ़ें। क्या आपकी आवश्यकता एक कस्टम AI-समाधान बनाना आवश्यक बनाती है? फिर आपको विभिन्न हितधारकों से चर्चा करनी होगी ताकि समझा जा सके कि क्या यह कुछ है जो आप खरीद सकते हैं और इसे न करने का अवसर लागत क्या है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
मार्केटिंग में AI का उपयोग कैसे किया जाता है?
मार्केटिंग में AI का उपयोग श्रोता लक्षित करने, लीड जनरेशन, व्यक्तिगतीकरण, व्यवहार विश्लेषण, प्रतिस्पर्धी अंतर्दृष्टि, PPC विज्ञापन, SEO, सोशल मीडिया श्रवण, ईमेल मार्केटिंग, बाजार विश्लेषण, वेबसाइट ऑडिट और बढ़ी हुई सहायता के लिए किया जाता है, जिससे विभिन्न मार्केटिंग कार्यों में दक्षता बढ़ती है।
कौन-कौन से कंपनियां मार्केटिंग के लिए AI का उपयोग कर रही हैं?
नेटफ्लिक्स, स्पोटिफाई, अमेज़न, कोका-कोला, उबर, सेल्सफोर्स, ज़ेंडेस्क, SEMrush और HubSpot जैसी प्रसिद्ध कंपनियां मार्केटिंग ऑटोमेशन, सोशल मीडिया मार्केटिंग, SEO, विज्ञापन और ग्राहक सेवा के लिए AI का उपयोग कर रही हैं।
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