AI Generatif dalam pemasaran

Kemampuan ini memungkinkan pemasar untuk mengotomatisasi, mempersonalisasi, dan berinovasi pada strategi pemasaran mereka dengan berbagai cara. Misalnya, mereka dapat membuat konten yang dipersonalisasi untuk konsumen individu atau memberikan rekomendasi ke departemen pemasaran berdasarkan data pelanggan yang luas.

Selama dekade terakhir, perusahaan e-commerce dan organisasi lain telah menerapkan AI untuk berbagai aplikasi pemasaran, termasuk iklan pengujian A/B dan mengotomatiskan pokok-pokok kampanye pemasaran seperti email blast. Namun, dengan kecanggihan yang muncul dari alat AI generatif seperti ChatGPT, teknologi baru siap untuk mengubah pemasaran digital. Kemajuan ini telah menghasilkan inovasi signifikan dalam pemasaran AI dalam waktu singkat.

Baru-baru ini, perusahaan otomotif Carvana menciptakan 1,3 juta video unik yang dihasilkan AI¹ yang disesuaikan dengan perjalanan pelanggan. Spotify bereksperimen dengan penerjemahan podcast otomatis, yang berpotensi menjangkau pasar dan target audiens baru.²

Untuk departemen pemasaran, AI generatif dapat mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang seperti menulis deskripsi produk atau meringkas masukan pelanggan, sehingga membebaskan pekerja manusia untuk melakukan tugas-tugas yang lebih penting dan berharga. Ketika model AI yang mampu pembelajaran mendalam menjadi lebih akrab dengan gaya suara merek, penawaran produk, dan pelanggan, output mereka meningkat dan kinerja secara keseluruhan meningkat.

Inovasi seperti ini sangat meningkatkan minat dalam menggunakan AI generatif untuk pemasaran dalam beberapa tahun terakhir. Menurut survei IBM dalam kemitraan dengan Momentive.ai, 67% CMO melaporkan mereka berencana menerapkan AI generatif dalam 12 bulan ke depan. Sebanyak 86% berencana melakukannya dalam 24 bulan. Namun bagi banyak perusahaan, inisiatif AI generatif saat ini masih berfokus pada penggunaan teknologi untuk efisiensi dan pengurangan biaya daripada inovasi dan pertumbuhan.³

Model AI generatif menggunakan teknik machine learning untuk menghasilkan teks, gambar, audio, dan video. Model-model ini dilatih pada kumpulan data yang luas, mempelajari pola dan struktur dalam data untuk menghasilkan output yang meniru pengambilan keputusan manusia.

Dalam aplikasi pemasaran, AI generatif sering digunakan bersamaan dengan AI tradisional untuk mendorong efisiensi. Sebagai contoh sederhana, AI generatif dapat membuat teks dan visual iklan, sementara machine learning menentukan pelanggan mana yang akan menerima aset kreatif tertentu.

Sementara GPT-4 dan Dall-E milik OpenAI tetap menjadi beberapa model yang paling dikenal publik, makin banyak organisasi terdepan yang menciptakan solusi AI generatif yang disesuaikan atau semi-kustomisasi yang dilatih pada kumpulan data khusus merek atau khusus tugas. Misalnya, model dasar granite library dari IBM dilatih menggunakan data perusahaan dari sektor hukum, akademik, dan keuangan untuk disesuaikan dengan aplikasi bisnis secara optimal.

Dengan menggunakan model berorientasi perusahaan seperti ini, sebuah organisasi dapat melapisi datanya sendiri—misalnya, informasi historis tentang interaksi pelanggan—di atas model dasar. Proses ini menciptakan serangkaian alat AI yang lebih spesifik dan efektif. Karena teknologi ini "belajar" dari waktu ke waktu, model AI yang dibuat khusus yang dilatih untuk menyelesaikan tugas tertentu dapat terus meningkatkan dan mengembangkan lebih banyak kapasitas untuk tugas-tugas tertentu.

Departemen pemasaran memiliki posisi yang tepat untuk memanfaatkan teknologi ini, karena komunikasi dan periklanan pelanggan menghasilkan data dalam jumlah besar. AI generatif sangat mahir dalam menganalisis data tidak terstruktur seperti posting media sosial atau komunikasi obrolan.

Organisasi dapat memilih untuk mengintegrasikan alat ini dengan berbagai cara, dengan berbagai tingkat interaksi manusia dan dampak di seluruh bisnis. Sementara dalam beberapa tahun terakhir, solusi AI generatif bawaan telah menjadi hampir di mana-mana di departemen pemasaran besar dan kecil, organisasi makin merangkul model khusus dan transformasi digital skala besar yang didorong oleh AI. Menurut laporan terbaru dari IBM Institute for Business Value, lebih dari setengah CMO mengatakan mereka berencana untuk membangun model dasar dengan menggunakan data milik perusahaan mereka.

Secara umum, sejauh mana bisnis mengadopsi AI dapat dibagi menjadi tiga kategori:

• Model AI generatif bawaan
• Model AI generatif yang disesuaikan
• Transformasi AI skala besar

Makin banyak pembuat konten individu dan profesional pemasaran menggunakan model bawaan seperti ChatGPT untuk menghasilkan ide dan membuat draf pertama komunikasi pelanggan. Demikian pula, alat pemasaran berkemampuan AI generatif siap pakai seperti Adobe's Generative Fill memungkinkan individu untuk mengubah aset kreatif dengan cepat dengan menggunakan prompt bahasa alami. Solusi AI ini, yang dibangun dengan fleksibilitas di dalamnya dan ditujukan untuk audiens yang lebar, meningkatkan efisiensi sehari-hari dengan mengurangi waktu yang dibutuhkan karyawan untuk melakukan tugas-tugas rutin.

Beberapa organisasi memilih untuk sedikit menyesuaikan model dasar, melatihnya dengan informasi hak milik khusus merek untuk contoh penggunaan tertentu. Ini mungkin termasuk menghasilkan aset kreatif, merekomendasikan kata kunci optimasi mesin pencari (SEO), atau menganalisis data untuk memprakirakan perilaku pelanggan di masa mendatang. Dengan menggunakan model ini, manusia menerima konten dari teknologi AI generatif dan menyetujui atau memanfaatkan inputnya.

Transformasi AI skala besar menggabungkan beberapa teknologi AI, termasuk solusi AI generatif yang disesuaikan, untuk mengubah proses pemasaran inti organisasi. Selain menggunakan model yang dilatih dengan data eksklusif untuk meningkatkan efisiensi dan menanamkan otomatisasi utama, praktik AI transformatif semacam ini dapat menghasilkan cara pemasaran yang sama sekali baru. Misalnya, dengan menggunakan AI generatif untuk menganalisis sentimen konsumen dan mengembangkan produk baru atau memberikan panduan otonom kepada pelanggan saat mereka berbelanja.

AI Generatif menggunakan kombinasi teknologi canggih untuk membuat, mempersonalisasi, dan mengoptimalkan konten serta interaksi pelanggan. Beberapa contoh penggunaan umum meliputi: 

• Chatbot dan pengalaman pelanggan
• Pembuatan teks dan pembuatan gambar
• Personalisasi dan segmentasi
• Analisis data dan analisis prediktif 
• Otomatisasi Proses
• Pembuatan ide

AI generatif meningkatkan interaksi pelanggan dengan memberikan respons dan dukungan yang cepat dan cerdas di berbagai titik kontak. Ini mungkin termasuk chatbot AI yang menangani pertanyaan pelanggan potensial, memberikan informasi produk, dan memandu konsumen melalui penjualan—semuanya dalam bahasa yang alami dan intuitif. Asisten virtual yang didorong oleh AI juga memandu pengguna melalui situs web, merekomendasikan pembelian, dan meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.

Misalnya, alat interaksi pelanggan AI generatif dapat secara otomatis merespons ulasan dan keluhan pelanggan dengan gaya suara merek, meringkas potensi masalah untuk tim dukungan pelanggan organisasi. AI generatif bahkan dapat mengotomatiskan diskon atau penggantian produk di masa mendatang.

Chatbot dan agen virtual yang dilatih dengan data milik organisasi memberikan bantuan sepanjang waktu dan jangkauan global di seluruh zona waktu. Dikombinasikan dengan Robotic Process Automation (RPA), mereka dapat memicu tindakan tertentu, seperti memulai proses penjualan atau pengembalian barang, tanpa campur tangan manusia. Karena alat AI generatif ini "mengingat" interaksi dengan pelanggan, alat ini dapat membina prospek dalam jangka waktu yang lama, mempertahankan hubungan yang kohesif dengan konsumen individu. Pengalaman yang sangat dipersonalisasi ini menghasilkan loyalitas dan meningkatkan rasio konversi.

Chatbot AI generatif juga mengumpulkan informasi penting bagi pemasar tentang preferensi dan perilaku konsumen. Mereka dapat menganalisis kumpulan data yang luas dan tak ternilai ini untuk membuat rekomendasi dan meningkatkan operasi di seluruh bisnis.

AI Generatif merevolusi rantai pasokan konten dari ujung ke ujung dengan mengotomatiskan dan mengoptimalkan pembuatan, distribusi, dan pengelolaan konten pemasaran. Aplikasi untuk AI dalam pemasaran konten termasuk pembuatan konten otomatis. Melalui proses ini, alat bantu AI menghasilkan postingan blog berkualitas tinggi, pembaruan media sosial, dan materi iklan berdasarkan kata kunci, topik, dan gaya tertentu.

AI Generatif juga membuat gambar dan video khusus yang disesuaikan dengan estetika merek dan kebutuhan kampanye, meningkatkan konten visual tanpa memerlukan sumber daya desain yang ekstensif.

Model-model ini juga secara signifikan mempercepat proses produksi kreatif, memungkinkan para profesional pemasaran untuk dengan cepat membuat dan menguji berbagai aset kreatif, menciptakan kampanye yang lengkap dalam hitungan jam atau hari.

Jika AI tradisional mungkin telah membantu tenaga pemasaran mengelompokkan audiens ke dalam kelompok besar berdasarkan riwayat pembelian atau selera, AI generatif telah mengantarkan era segmentasi mikro. Segmentasi mikro memberi organisasi kekuatan untuk memasarkan kepada individu tertentu secara hampir real-time. Jenis personalisasi ini merupakan kekuatan utama AI generatif, yang memungkinkan pemasar memberikan pengalaman yang sangat tertarget dan relevan kepada konsumen dalam skala besar di seluruh saluran.

Misalnya, AI generatif dapat membuat resep khusus dan ide perencanaan makanan berdasarkan pesanan bahan makanan pelanggan, atau menafsirkan masukan seseorang untuk menghasilkan rekomendasi produk.

AI generatif juga meningkatkan konten adaptif, di mana situs web, email, dan aplikasi seluler menyesuaikan tampilannya secara real-time berdasarkan interaksi dan data pengguna, sehingga menciptakan pengalaman yang paling relevan bagi konsumen. Alat bantu AI yang dilatih dengan pesan spesifik sebuah merek dapat membuat aset kreatif individual untuk segmen audiens kecil, membantu memastikan komunikasi pemasaran beresonansi seefektif mungkin dengan kelompok pelanggan yang beragam.

AI Generatif unggul dalam menganalisis data dalam jumlah besar untuk mengungkap insight pelanggan dan memprediksi tren masa depan, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan berbasis data. Hal ini dapat mencakup analisis riset pasar, sebuah proses di mana algoritma AI menginterpretasikan data pasar atau harga pesaing untuk mengidentifikasi perilaku konsumen di masa depan dan dinamika industri yang lebih luas.

Alat AI generatif lainnya dapat menggunakan data pelanggan untuk menampilkan dan menargetkan audiens yang sangat relevan. Dengan menggunakan teknologi ini, organisasi dapat dengan cepat dan efisien mengidentifikasi prospek terbaik dan memprediksi tren masa depan, membantu pemasar merencanakan kampanye proaktif dan mengoptimalkan sumber daya mereka.

AI generatif merampingkan proses pemasaran menggunakan otomatisasi. Dengan mengotomatiskan berbagai tugas berulang dan memakan waktu, organisasi dapat mencapai peningkatan efisiensi dan produktivitas. Beberapa alat yang didukung AI dapat mengotomatiskan berbagai alur kerja pemasaran seperti posting media sosial atau pengurutan email, sehingga membebaskan sumber daya manusia untuk inisiatif yang lebih strategis. Beberapa lainnya digunakan untuk mengelola kampanye pemasaran tertentu, memantau data kampanye, dan mengoptimalkan pengiriman iklan atau komunikasi berdasarkan kinerja.

AI Generatif juga digunakan untuk menerjemahkan konten dari satu bahasa ke bahasa lain, atau mengonversi file ke dalam beberapa format, sehingga merampingkan operasi harian departemen pemasaran dan meningkatkan jangkauan merek.

Teknologi ini juga dapat mengoptimalkan proses produksi kreatif. Dengan menggunakan AI generatif, departemen pemasaran dapat dengan cepat menghasilkan lusinan versi dari sebuah konten dan kemudian menguji A/B konten tersebut untuk secara otomatis menentukan variasi iklan yang paling efektif.

AI generatif dapat merangsang kreativitas dan inovasi dengan menghasilkan ide dan variasi konten baru. Departemen pemasaran dapat menggunakan AI generatif untuk menyarankan tajuk utama atau topik pengoptimalan mesin pencari (SEO) berdasarkan tren saat ini dan minat audiens.

Misalnya, menurut konsultan McKinsey, Kellogg's menggunakan teknologi AI untuk memindai resep viral yang menggabungkan sereal sarapan. AI generatif kemudian menggunakan data tersebut untuk membuat aset kreatif dan postingan media sosial.⁴ Selama proses pembuatan ide, AI generatif juga dapat digunakan untuk menyarankan opsi untuk logo atau iklan, memberikan banyak ide untuk dipilih dan disempurnakan oleh departemen pemasaran.

AI generatif menawarkan berbagai cara untuk mengoptimalkan proses bisnis dan meningkatkan interaksi pelanggan, mengubah skala departemen pemasaran dalam berkomunikasi dan belajar dari konsumen. Beberapa keuntungan utama untuk menggunakan AI generatif dalam pemasaran meliputi:

• Peningkatan efisiensi melalui otomatisasi
• Pemasaran yang sangat dipersonalisasi
• Skalabilitas
• Efektivitas biaya
• Pengambilan keputusan berbasis data
• Meningkatkan pengalaman pelanggan
• Adaptasi real-time

Meskipun setiap implementasi AI generatif bergantung pada kapasitas dan tujuan organisasi, beberapa langkah umum untuk mengimplementasikan AI generatif untuk pemasaran meliputi:

1. Mendefinisikan tujuan pengalaman pelanggan
2. Mengumpulkan dan menganalisis data
3. Memilih alat AI generatif
4. Mengintegrasikan dan menerapkan AI generatif 
5. Memantau dan meningkatkan AI generatif 

Biasanya, para pengambil keputusan menghabiskan banyak waktu untuk menguraikan tujuan organisasi mereka sebelum merancang implementasi AI. Hal ini dapat mencakup audit proses yang sudah ada yang mungkin dapat ditingkatkan, mengidentifikasi alur kerja yang mungkin dapat diuntungkan dengan AI generatif, dan menguraikan pengalaman pelanggan yang diinginkan.

Selama fase ini, organisasi biasanya mengumpulkan data dari berbagai titik kontak pelanggan untuk memahami preferensi, perilaku, dan titik data mereka. Bisnis juga dapat mengumpulkan dan membersihkan data kepemilikan internal, atau menggunakan data pihak ketiga yang tepercaya untuk membuat kumpulan data yang kohesif untuk melatih AI.

Bergantung pada cakupan implementasi AI, suatu organisasi mungkin memutuskan alat yang telah dibuat sebelumnya atau mengidentifikasi jenis model yang akan digunakan untuk melatih AI khusus selama fase ini. Terlepas dari seberapa disesuaikan solusi akhirnya, organisasi pada umumnya meneliti pilihan secara menyeluruh sebelum mengambil keputusan.

Integrasi mungkin memakan waktu hanya beberapa minggu hingga satu tahun. Transformasi AI berskala besar mungkin memerlukan infrastruktur dan talenta tambahan, sementara model yang sudah jadi dan siap pakai mungkin hanya mengharuskan departemen pemasaran untuk memasukkan kumpulan data yang telah mereka identifikasi sebelumnya. Selama periode pelatihan dan penyetelan, alat AI belajar dari data pihak ketiga dan internal untuk berfungsi lebih efektif.

Biasanya, sebuah organisasi secara konsisten meninjau alat AI generatifnya untuk mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan dan terus memberikan data baru kepada AI untuk meningkatkan akurasi.

Meskipun penggunaan AI generatif menawarkan banyak keuntungan bagi departemen pemasaran, itu juga menghadirkan beberapa tantangan yang biasanya dihadapi organisasi untuk menerapkan dan mendapatkan manfaat dari teknologi secara efektif. Beberapa tantangan dan solusi potensial tersebut meliputi:

• Kualitas dan ketersediaan data
• Privasi data dan kepercayaan pengguna
• Kontrol kualitas dan konsistensi di seluruh model dan output AI

Model AI generatif membutuhkan sejumlah besar data berkualitas tinggi agar berfungsi secara efektif. Data yang tidak akurat atau data dengan bias dapat menyebabkan kinerja yang buruk dan output yang tidak dapat diandalkan. Selain itu, mengumpulkan dan mengelola data yang diperlukan dapat memakan waktu dan biaya, terutama untuk bisnis kecil dengan sumber daya yang terbatas. Organisasi yang memulai proyek AI generatif dapat mempekerjakan ilmuwan data dan insinyur data tambahan untuk membantu memastikan kualitas dan konsistensi korpus pelatihan atau melibatkan pihak ketiga yang tepercaya dengan praktik data yang telah diseleksi.

Menggunakan data pelanggan untuk personalisasi dan pembuatan konten yang didorong oleh AI biasanya mengharuskan organisasi untuk mengawasi aturan dan peraturan privasi data. Karena kesalahan penanganan data dapat menyebabkan masalah kepatuhan dan hilangnya kepercayaan konsumen, organisasi mungkin perlu berinvestasi pada infrastruktur keamanan tingkat lanjut. Solusi AI generatif yang sukses biasanya transparan dan dapat dijelaskan, yang berarti bisnis yang merancang AI memiliki dokumentasi yang jelas tentang bagaimana AI dilatih dan disetel. Selain itu, organisasi yang menggunakan data berhak milik atau data pengguna dapat merancang alat AI dengan hati-hati dengan mempertimbangkan tingkat kenyamanan pelanggan, sehingga membantu memastikan solusi pengalaman pelanggan tidak terlihat invasif.

Memastikan bahwa konten buatan AI memenuhi standar merek dan mempertahankan suara yang konsisten dapat menjadi tantangan. Memilih model yang tepat dan mengaudit data pelatihan secara menyeluruh dapat memakan waktu. Pada tahap perencanaan awal, sebuah organisasi biasanya meneliti model dasar tertentu secara ekstensif, memastikan dasar dari solusi AI-nya adalah yang paling tepat untuk diterapkan pada contoh penggunaan tertentu. Untuk memastikan konsistensi dalam jangka panjang, organisasi biasanya memantau model secara terus menerus untuk mendeteksi dan memperbaiki kesalahan. Mereka mungkin juga memberi model lebih banyak data untuk memastikannya mutakhir.