چرا بازاریابان اولین کسانی هستند که روی دستیار های هوش مصنوعی شرط‌ بندی می‌ کنند؟

هوش مصنوعی عامل‌گرا، که اولین بار توسط اندرو نگ در مارس ۲۰۲۴ معرفی شد، به سرعت به عنوان یکی از مهمترین روندهای شکل‌دهنده بازاریابی و سازمان‌های تجربه مشتری ظهور کرده است. نگ پتانسیل دگرگون‌کننده گردش‌های کاری عامل‌گرا را پیش‌ بینی کرد، جایی که مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در فرآیندهای خودکار تعبیه می‌شوند که می‌توانند با حداقل نظارت انسانی عمل کنند، تصمیم بگیرند و سازگار شوند. این تغییر، هوش مصنوعی را از ابزارهای ایستا به سمت سیستم‌های پویا سوق داده است که قادر به هدایت نتایج واقعی بازار هستند.

استقبال بازاریابی از هوش مصنوعی Agentic نباید برای متخصصان بازاریابی تعجب‌آور باشد - این نشان دهنده الگوی دیرینه بازاریابی در پذیرش فناوری‌های نوظهور برای افزایش رشد و تعمیق تعامل با مشتری است .

برای رهبران بازاریابی، جذابیت این موضوع واضح است: آنها هم افزایش بهره‌وری داخلی بیشتر و هم توانایی ارتقاء تجربه مشتری را می‌خواهند.

از تجربه شخصی، رهبران بازاریابی در انتقال هزینه‌ها بین تیم‌های داخلی و آژانس‌ها و پروژه‌های خارجی سرآمد هستند. وقتی از آنها خواسته شد تا مهمترین مزایای بالقوه هوش مصنوعی Agentic را رتبه‌بندی کنند، پاسخ‌ دهندگان اغلب به بهبود تجربه مشتری و شخصی‌ سازی اشاره کردند و پس از آن تصمیم‌گیری دقیق‌تر و افزایش بهره‌وری و کارایی قرار گرفتند.

چرا شخصی‌سازی در صدر فهرست قرار دارد؟

اهمیت شخصی‌سازی چیز جدیدی نیست. مارک آبراهام و دیوید ادلمن در کتاب خود با عنوان «شخصی‌سازی‌شده» استدلال می‌کنند که شخصی‌سازی واقعی نیازمند اطلاعات جامع و بلادرنگ برای ایجاد تجربیات یکپارچه و سفارشی است. در بهترین حالت، شخصی‌سازی مربوط به سفارشی‌سازی‌های یک‌باره نیست، بلکه مربوط به ایجاد تجربیات مقیاس‌پذیر است که با هر تعامل بهبود می‌یابند و مشتریان را قادر می‌سازند تا به طور مؤثرتری به اهداف خود دست یابند.

هوش مصنوعی به عنوان موتور شخصی‌سازی

هوش مصنوعی اکنون موتور محرک تحقق این چشم‌انداز است. آبراهام و ادلمن ادعا می‌کنند که هوش مصنوعی، شرکت‌ها را به تجزیه و تحلیل، بینش، اتوماسیون و بهینه‌سازی مورد نیاز برای ارائه شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ مجهز می‌کند. این فناوری روابط مستقیم و غنی از داده با مشتری ایجاد می‌کند، دیدگاهی ۳۶۰ درجه از هر فرد ارائه می‌دهد و بازاریابان را قادر می‌سازد تا «بهترین اقدام بعدی» را در کانال‌های مختلف هماهنگ کنند.

هوش مصنوعی با تسریع طراحی تجربی، هدف‌گیری و فعال‌سازی، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا به صورت تصاعدی تنوع بیشتری از محتوا و استراتژی‌های تعامل ایجاد کنند. این همان «شخصی‌سازی» در شخصی‌سازی است - که در مقیاس و سرعتی که قبلاً غیرقابل تصور بود، امکان‌پذیر شده است.

آمادگی بازاریابی و تجربه مشتری برای هوش مصنوعی Agentic ارتباط تنگاتنگی با بلوغ داده‌ها و مبانی هوش تجاری (BI) آنها دارد. تیم‌های بازاریابی که با هوش تجاری (BI) دست و پنجه نرم کرده‌اند، کمترین احتمال را دارند که به طرفداران فعال یا پذیرندگان اولیه فناوری‌های نوظهور تبدیل شوند.

در مقابل، آن‌هایی که به موفقیت کامل در هوش تجاری دست یافته‌اند، متمایز هستند. این سازمان‌ها داده‌های خود را صنعتی کرده‌اند و به آن‌ها اعتماد به نفس و زیرساخت لازم برای پذیرش سریع قابلیت‌های جدید را داده‌اند.

موفقیت هوش تجاری به عنوان دروازه‌بان

این پویایی یک درس حیاتی را تقویت می‌کند: موفقیت هوش تجاری فقط یک نقطه عطف نیست - بلکه پیش‌نیاز نوآوری است. همانطور که توماس داونپورت و نیتین میتال در کتاب « همه چیز در مورد هوش مصنوعی » استدلال می‌کنند، «هر سازمانی که در مورد هوش مصنوعی جدی است، باید در مقطعی با داده‌های خود سر و کار داشته باشد، آنها را ساختاردهی و معماری مجدد کند، آنها را در یک پلتفرم مشترک قرار دهد و به مسائل مزاحمی مانند کیفیت داده‌ها، داده‌های تکراری و داده‌های سیلو شده در سراسر سازمان بپردازد.»

بدون این کار، تلاش‌ها برای توسعه‌ی هوش مصنوعی Agentic متوقف خواهد شد.

سایر پیش‌بینی‌کننده‌های پذیرش زودهنگام

فراتر از بلوغ هوش تجاری، دو عامل دیگر به شدت با پذیرش زودهنگام هوش مصنوعی Agentic مرتبط هستند.

• رهبر داده شما کیست؟  اولاً، داشتن یک رهبر داده، پاسخگویی و جهت‌دهی را برای ابتکارات مبتنی بر داده فراهم می‌کند.
• مهارت‌های شما در زمینه رهبری داده چیست؟  دوم، تجربه قبلی در زمینه علم داده و یادگیری ماشین، اعتماد به نفس در قابلیت‌های جدید را افزایش می‌دهد. با این حال، نرخ پذیرش در میان کسانی که موفقیت BI متوسط ​​یا محدودی دارند، به شدت کاهش می‌یابد و این نشان دهنده شکاف رو به گسترش بین رهبران دیجیتال و عقب‌ماندگان است.

به طور خلاصه، مسیر رهبری هوش مصنوعی Agentic از رهبری داده می‌گذرد. ​​شرکت‌هایی که در هوش تجاری قوی سرمایه‌گذاری کرده‌اند، مدیریت قوی داده‌ها را برقرار کرده‌اند و به تجزیه و تحلیل پیشرفته اعتماد پیدا کرده‌اند، در بهترین موقعیت برای بهره‌برداری از این موج نوآوری قرار دارند و از مزیت رقابتی زودهنگام بهره‌مند خواهند شد.

آمار و نکات کلیدی در مورد هوش مصنوعی عامل محور در بازاریابی و تجربه مشتری

نگاهی اجمالی به مهم‌ترین نرخ‌های پذیرش، محرک‌ها و پیش‌نیازهای هوش مصنوعی Agentic در بازاریابی و تجربه مشتری.

هوش مصنوعی عامل‌گرا یک مفهوم آینده‌نگر نیست - بلکه به سرعت در حال تبدیل شدن به یک عامل تمایز رقابتی است و سازمان‌های بازاریابی در این زمینه پیشرو هستند. با ترکیب مبانی داده اثبات‌شده با قدرت گردش‌های کاری مستقل مبتنی بر هوش مصنوعی، بازاریابان می‌توانند سرانجام به چشم‌انداز بلندمدت شخصی‌سازی واقعی در مقیاس بزرگ دست یابند.

مقاله تأکید می‌کند که Agentic AI دیگر صرفاً یک مفهوم نظری نیست؛ بلکه در بخش بازاریابی و تجربه مشتری (CX) اکنون به‌طرز چشمگیری در حال کاربردی شدن است . در حالی که نرخ کلی پذیرش این فناوری در میان سازمان‌ها هنوز در حدود ۱۰.۵٪ است، در میان واحدهای فروش و بازاریابی این عدد به ۱۹٪ برای پذیرندگان فعال و ۳۳٪ در مسیر پذیرش اولیه می‌رسد. این امر نشان می‌دهد که بخش‌های مشتری‌محور سریع‌تر و با انگیزه‌تر به سراغ این نوآوری رفته‌اند .

علاوه بر این، بازاریاب‌ها همواره در خط مقدم پذیرش فناوری‌های نو بوده‌اند؛ دلیلش واضح است: آنها دنبال افزایش بهره‌وری داخلی و ارتقای تجربه مشتری هستند . در رده‌بندی اهداف مهم برای Agentic AI، شخصی‌سازی تجربه‌ی مشتری در صدر قرار دارد، سپس بهبود تصمیم‌گیری و در ادامه افزایش بهره‌وری و کارایی قرار می‌گیرند .

اما نقطه‌ی تمایز واقعی در پیش‌نیازهای موفقیت این فناوری است: داشتن پایه‌های قوی در هوش تجاری (BI) و ساختار منسجم برای حاکمیت داده. مقاله می‌گوید موفقیت در BI را باید به‌عنوان یک دروازه برای ورود به عرصه‌ی Agentic AI در نظر گرفت بدون آن، تلاش‌ها به زودی ناکام خواهند ماند . همچنین، وجود یک رهبر داده‌ای با مهارت در داده‌کاوی و یادگیری ماشین نیز یکی از عوامل تعیین‌کننده در پذیرش پیشرفته این فناوری است .