किसी कंपनी में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के एकीकरण से मार्केटिंग को सबसे ज़्यादा फ़ायदा होता है। मार्केटिंग के बुनियादी कामों में ग्राहकों की ज़रूरतों को समझना, उन्हें उत्पादों और सेवाओं से मिलाना और ग्राहकों से खरीदारी करने के लिए कहना शामिल है। AI मार्केटिंग अभियान इनमें से हर क्षेत्र में सुधार कर सकते हैं।
दरअसल, डेलॉयट द्वारा एआई को अपनाने वाले शुरुआती लोगों पर किए गए 2020 के एक वैश्विक सर्वेक्षण से पता चला है कि एआई के उपयोग के शीर्ष पांच उद्देश्यों में से तीन विपणन से संबंधित हैं। अर्थात्, मौजूदा उत्पादों और सेवाओं में सुधार करना, नए उत्पादों और सेवाओं का विकास करना और ग्राहकों के साथ अच्छे संबंध बनाना।
हालाँकि, अपने मार्केटिंग दृष्टिकोण को बेहतर बनाने के लिए AI का उपयोग कैसे करें, यह तय करना कठिन हो सकता है। यह लेख आपका मार्गदर्शन करने के लिए है।
कई कंपनियां प्रोग्रामेटिक विज्ञापन प्लेसमेंट जैसे सीमित उपयोग से लेकर बिक्री पूर्वानुमान जैसी व्यापक पूर्वानुमान सटीकता बढ़ाने तक, एआई मार्केटिंग अभियानों का सफलतापूर्वक उपयोग कर रही हैं। ग्राहक सेवा जैसे संरचित कार्यों में भी एआई मानवीय कार्य को बेहतर बनाता है। 2023 में, एआई को अपनाने में 250% की वृद्धि हुई और वैश्विक एआई बाजार का मूल्य 279 बिलियन अमेरिकी डॉलर था।
एआई चैटबॉट को लीड जनरेशन , कस्टमर सपोर्ट और क्रॉस-सेलिंग सहित संपूर्ण मार्केटिंग के लिए सक्षम बनाता है । इनबाउंड कॉल विश्लेषण के दृष्टिकोण से, यह मार्केटिंग में एआई इंटीग्रेशन को बढ़ावा देता है।
एआई को अपनाने से ग्राहक यात्रा के सभी चरणों में सहायता मिलती है, जैसे कि विचार-विमर्श के चरण में विज्ञापन दिखाना, खोजों में मार्गदर्शन करना और आवश्यकता पड़ने पर चैट, वीडियो या सह-ब्राउज़िंग के माध्यम से ग्राहकों को मानव एजेंटों से जोड़ना। ( चैटबॉट या एआई सिस्टम लागू करने वाली कंपनियों के लिए प्रतिक्रिया समय में 92% सुधार हुआ , और 83% ने कहा कि इससे ग्राहकों के अनुरोधों का जवाब देना आसान हो गया।)
भौगोलिक स्थिति जैसी विस्तृत जानकारी के आधार पर, एआई ऑफ़र को वैयक्तिकृत करता है और कार्ट छोड़ने की दर को कम करके बिक्री बढ़ाता है । उदाहरण के लिए, बॉट "त्रिशा, नेहा और नौ अन्य लोगों ने आज यह बेडशीट खरीदी" जैसे संदेश दिखा सकते हैं, जिससे रूपांतरण दर पाँच गुना बढ़ जाती है।
वास्तव में, बिक्री के बाद, AI-सक्षम एजेंट चौबीसों घंटे ग्राहक इंटरैक्शन का प्रबंधन करते हैं, आवश्यकतानुसार बदलती सेवा मात्रा को संभालते हैं। जब कोई ग्राहक कोई सरल प्रश्न पूछता है, तो वे उत्तर देते हैं। लेकिन जब कोई प्रश्न जटिल होता है, तो वे आगे बढ़ते हैं, कभी-कभी ग्राहक के लहजे का विश्लेषण करते हैं कि क्या वे प्रतिक्रिया को निर्देशित कर सकते हैं या बेहतर परिणाम देने के लिए किसी पर्यवेक्षक को बुला सकते हैं।
यहां आपके लिए प्रभावी AI मार्केटिंग रणनीतियों की एक सूची दी गई है, जो आपको एक शुरुआत दे सकती है:
विपणक ए/बी परीक्षण का व्यापक रूप से उपयोग करते हैं , फिर भी इस दृष्टिकोण की सबसे बड़ी खामी यह है कि यह केवल जीतने वाले विकल्प को सर्वश्रेष्ठ घोषित किए जाने के आधार पर ही उसे सर्वोत्तम विकल्प मान लेता है। पारंपरिक ए/बी परीक्षण सीमित हो सकता है, क्योंकि यह अक्सर केवल सबसे सफल विकल्प पर ही विचार करता है, जिससे छोटे समूहों की प्राथमिकताओं की अनदेखी हो जाती है।
उदाहरण के लिए, यदि 60% ग्राहक "एक खरीदें, एक मुफ़्त पाएं (BOGO)" सौदे को पसंद करते हैं और 40% एक समान 20% छूट चाहते हैं, तो A/B परीक्षण ग्राहकों की ज़रूरतों की कीमत पर BOGO को प्राथमिकता देने का सुझाव देगा।
तुलनात्मक रूप से, AI-संचालित प्रासंगिक वैयक्तिकरण ग्राहक डेटा मीट्रिक जैसे खरीद इतिहास और ब्राउज़िंग व्यवहार का उपयोग करके दर्जी अनुभव बनाता है। ऐसा करके, आप यह सुनिश्चित करते हैं कि छूट पसंद करने वाले उपभोक्ताओं को लागू प्रचार मिले जबकि BOGO पसंद करने वालों को वह दिखाया जाए जो उन्हें पसंद है।
डेटा गोपनीयता: पारंपरिक वैयक्तिकरण विधियाँ एकल एल्गोरिदम-स्तरीय पेशकशों का उपयोग करती हैं, जिससे संदर्भ सीमित हो जाता है। एआई मार्केटिंग अभियान प्रत्येक खरीदार को समझने के लिए संदर्भ का उपयोग करते हैं, जैसे कि पिछली खरीदारी और ब्राउज़िंग गतिविधियाँ। इसका अर्थ है कि व्यवसाय प्रत्येक ग्राहक को वह विकल्प प्रस्तुत कर सकते हैं जो अधिकांश लोगों को पसंद आता है, न कि वह विकल्प जो उन्हें सर्वोत्तम लगता है।
इसके परिणामस्वरूप, छूट चाहने वाले ग्राहकों को अभी भी छूट दिखाई जाएगी, जबकि एक के साथ एक मुफ्त पाने वाले (BOGO) ऑफर चाहने वाले ग्राहकों को भी इस तरह के प्रमोशन दिखाई देंगे । यह प्रक्रिया व्यक्तिगत अनुभव और बिक्री दर को बढ़ाती है।
IKEA इसे बहुत अच्छी तरह से करता है, ब्रांड साइट पर खरीदार की गतिविधियों के आधार पर व्यक्तिगत उत्पाद सुझाव प्रदान करने के लिए AI का लाभ उठाता है। उदाहरण के लिए, लिविंग रूम के फर्नीचर को ब्राउज़ करने वाले ग्राहक को उनके सत्र के दौरान मेल खाने वाले गलीचे या लैंप विकल्पों के लिए AI-जनरेटेड सिफारिशें मिल सकती हैं।
थर्ड-पार्टी कुकीज़ के बंद होने की संभावना को देखते हुए, विपणक को लोगों की ज़रूरतों को समझने और उनकी ज़रूरतों के अनुसार प्रासंगिक विज्ञापन दिखाने के लिए रणनीतियाँ तलाशनी होंगी। डेटा का उपयोग कैंपेन के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है, और कन्वर्ज़न API इसके लिए सबसे प्रभावी समाधान हैं।
जबकि कुकीज़ केवल डेटा का एक संकीर्ण दृश्य प्रदान करती हैं, एक रूपांतरण एपीआई विपणक को शून्य-पक्ष और प्रथम-पक्ष की जानकारी का उपयोग करने में सक्षम कर सकता है, जिनमें से अधिकांश उन्होंने इन-हाउस एकत्र किए हैं। विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म पर इस डेटा को लेयर करके, विपणक के पास अधिक सटीक विभाजन डेटा होता है, जिससे सर्वश्रेष्ठ-इन-क्लास लक्षित और प्रभावी विज्ञापन अभियान बनते हैं।
स्टारबक्स को ही देख लीजिए। कॉफी की दिग्गज कंपनी कन्वर्जन एपीआई और एआई के साथ रिफाइनमेंट विज्ञापन बनाती है। यह रणनीतिक लक्ष्यीकरण के माध्यम से ऐसा करती है, ग्राहक खरीद पैटर्न का उपयोग करके उन लोगों तक पहुंचती है जो प्रीमियम पेय पदार्थ खरीदने या नए उत्पाद लॉन्च के साथ जुड़ने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं। यह विज्ञापन खर्च पर अत्यधिक सटीक रिटर्न सुनिश्चित करता है, जिससे उच्च रूपांतरण दर उत्पन्न होती है।
आज के उपभोक्ता अपनी ज़रूरतों के आधार पर व्यक्तिगत सुझाव चाहते हैं। अध्ययनों से पता चलता है कि 78% उपभोक्ता कहते हैं कि वे ऐसे ब्रांड से दोबारा खरीदारी करने की अधिक संभावना रखते हैं जो उनकी प्राथमिकताओं को बेहतर ढंग से समझकर उन्हें एआई द्वारा वैयक्तिकृत अनुभव प्रदान करता है। इसलिए, एक ई-कॉमर्स ब्रांड को यह जानना ज़रूरी है कि ग्राहक क्या खोज रहा है। यह (कानूनी तरीके से) ब्राउज़िंग इतिहास (उपयोगकर्ता द्वारा देखी गई सामग्री) और पिछली खरीदारी और उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं के बारे में जानकारी के आधार पर उत्पादों का सुझाव देकर किया जाता है। ठीक वैसे ही जैसे प्रसिद्ध ब्यूटी ब्रांड सेफोरा करता है।
सेफोरा अपने एआई चैटबॉट का उपयोग करके ग्राहकों की ब्राउज़िंग और खरीदारी के इतिहास के आधार पर सुझाव देता है। स्किनकेयर उत्पादों को ब्राउज़ करने वाले ग्राहक को सीरम या मॉइस्चराइज़र के लिए व्यक्तिगत सुझाव मिल सकते हैं, जिससे खरीदारी की मात्रा बढ़ सकती है या औसत बिक्री दर (एओवी) अधिक हो सकती है और खरीदारी का बेहतर अनुभव प्राप्त हो सकता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता विज्ञापन अभियान बनाने वाले ब्रांड कुछ इस तरह से प्रोत्साहन दे सकते हैं, “इन मोती-जड़ित जींस के साथ अपनी अगली खरीदारी पर 15% की छूट पाएँ।” यह एक शॉपिंग एक्सेलेरेटर है जो अनुभव को व्यक्तिगत बनाता है, उपभोक्ताओं को वहाँ ले जाता है और अधिक खर्च करने के लिए प्रेरित करता है।
ज़ारा और एचएंडएम ग्राहकों की खरीदारी का अध्ययन करके और अतिरिक्त उत्पादों को प्रेरित करके एआई-आधारित "लुक को पूरा करें" सुझावों का उपयोग करते हैं; उदाहरण के लिए, यदि उपयोगकर्ता एक ब्लेज़र खरीदते हैं, तो दोनों स्टोर मैचिंग ट्राउजर, झुमके, जूते और एक बैग जो अच्छा लगे, और शायद एक बेल्ट भी सुझाते हैं।
इस रणनीति ने ग्राहकों को अधिक खरीदारी करने के लिए प्रोत्साहित किया है। अध्ययनों से पता चलता है कि ये रणनीतियाँ खुदरा विक्रेताओं की बिक्री में 10-30% तक की वृद्धि कर सकती हैं, जिससे ग्राहक जुड़ाव और उत्पाद बिक्री में सुधार लाने में इनकी प्रभावशीलता सिद्ध होती है।
यहां कुछ सर्वोत्तम अभ्यास दिए गए हैं, जिनके बारे में आपको AI-संचालित अभियान बनाते समय सोचना चाहिए:
छोटे स्तर से शुरुआत करना समझदारी है, क्योंकि इससे आपको अपने मानव संसाधनों को बढ़ाए बिना नई AI मार्केटिंग तकनीक के साथ प्रयोग करने की स्वतंत्रता मिलेगी। इस प्रक्रिया को जोखिम-मुक्त रखने के लिए इसे धीरे-धीरे आगे बढ़ाएँ, कुछ छोटे पहलुओं को ध्यान में रखें और फिर जब आप अपनी रणनीति से मिलने वाले परिणामों के बारे में अधिक आश्वस्त हों तो अपने दृष्टिकोण का विस्तार करें।
इस तरह, आपकी मार्केटिंग टीम नई चीजें सीख सकती है जो आपको बाद में इसे सही तरीके से बढ़ाने में मदद करती हैं। व्यापक स्पेक्ट्रम के बजाय, एक क्षेत्र पर ज़ूम करें, जैसे कि ग्राहक विभाजन या पूर्वानुमान विश्लेषण, जिसमें AI तत्काल मूल्य जोड़ सकता है।
एआई-आधारित कैंपेन के प्रदर्शन की लगातार समीक्षा करना और रीयल-टाइम डेटा के आधार पर रणनीतियों को समायोजित करना महत्वपूर्ण है। इससे कैंपेन को बेहतर बनाया जा सकेगा और वे लंबे समय तक प्रभावी बने रहेंगे। आपको प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों (केपीआई) की निगरानी करने और सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने के लिए एआई एनालिटिक्स टूल का उपयोग भी करना चाहिए।
आपको ये अवलोकन करते रहना चाहिए और परिणामों को संशोधित या परिष्कृत करना चाहिए। अपने कार्यक्रमों की नियमित समीक्षा करके, आप बाजार के बदलते मूड का अनुमान लगा सकते हैं, अपने अभियानों को सही समय पर अंतिम रूप दे सकते हैं।
वर्तमान में, एआई सिस्टम मुख्य रूप से डेटा का उपयोग करके विभिन्न प्रकार की जानकारी प्रदान करते हैं, रुझानों का पूर्वानुमान लगाते हैं और यहां तक कि ग्राहकों के अनुभव को व्यक्तिगत बनाते हैं। आपका लक्ष्य इन तकनीकों को संचालित करने वाली जानकारी की गुणवत्ता में निरंतरता, सटीकता और प्रासंगिकता सुनिश्चित करना होना चाहिए। डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करना एआई से सटीक, प्रासंगिक और उपयोगी जानकारी प्राप्त करने के लिए एक ठोस आधार बनता है, जो आपकी मार्केटिंग रणनीति को गति प्रदान करेगा ।
इसलिए, आप अपने मौजूदा डेटा स्रोतों की गहन समीक्षा करके और विसंगतियों या अन्य समस्याओं को ठीक करके शुरू करते हैं। फिर आप सख्त डेटा प्रबंधन प्रक्रियाओं को लागू करते हैं और सटीकता और विश्वसनीयता के उच्च मानक को बनाए रखते हैं जो वर्तमान में उनके पास हैं।
इसके अलावा, आपको अपने ग्राहकों के साथ इस बारे में पूरी तरह पारदर्शी होना चाहिए कि आप उनका विश्वास जीतने और गोपनीयता मानकों को पूरा करने के लिए उनके डेटा का उपयोग कैसे करते हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) ने मार्केटिंग को पूरी तरह से बदल दिया है और इसे वैयक्तिकृत बना दिया है, जिससे ग्राहकों को उनकी प्राथमिकताओं के अनुरूप समझना और उनके साथ गहरा जुड़ाव स्थापित करना आसान हो गया है। लक्षित विज्ञापनों से लेकर स्वचालित उत्पाद अनुशंसाओं तक, ग्राहक यात्रा के हर चरण में , AI अभियान के समग्र प्रदर्शन को बेहतर बना सकता है और ग्राहक संपर्क में अधिक मूल्य जोड़ सकता है।
हालांकि, एआई की पूरी क्षमता तभी सामने आ सकती है जब ऐसे व्यवसाय डेटा की अधिकतम सटीकता की जिम्मेदारी लें, दीर्घकालिक निवेश करें और मार्केटिंग रणनीतियों को लगातार बेहतर बनाते रहें। क्या आप अपने मार्केटिंग प्रयासों को और भी प्रभावी बनाना चाहते हैं? व्यक्तिगत और प्रभावी ग्राहक जुड़ाव के लिए आप Engage 360 की मदद ले सकते हैं।
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