Drugi jezik na kojem je dostupan ovaj članak: English
Umjetna inteligencija (AI) predstavlja sposobnost mašina ili računara da oponašaju ljudsko razmišljanje ili donošenje odluka. Jedno od ključnih područja u AI je mašinsko učenje a Zenith-ov izvještaj o trendovima za 2017. izrađen je na osnovu revolucionarne automatizacije digitalnog planiranja ove mreže, koja je predstavljena početkom ove godine. Koristeći sopstvene algoritme, tim naučnika za podatke i stratega iz Zenith-a razvio je sofisticiranu tehnologiju mašinskog učenja, koja je omogućila mreži da stvori „petlju automatizacije“: prikupljanje podataka, atribucija i promjene planiranja na više dodirnih tačaka – sve se obavlja automatski. Zenith-ovih 10 trendova procjenjuju koliko će mašinsko učenje i druga područja AI-a poboljšati iskustvo potrošača u njihovom kupovnom putu i stvoriti nove marketinške mogućnosti za brendove.
Trend 1: Predviđanje naših potreba – AI unapređuje ulogu pretraga u kupovnom putu
Pretrage postaju sve više intuitivne, pružajući prilagođene preporuke tokom cijelog kupovnog puta potrošača kako bi vodile i proces odabira i konverzaciju. Tokom 2017. godine, tražilice će početi da uzimaju u obzir i dodatne podatke o ponašanju – tehnologije umjetne inteligencije će koristiti ove informacije za napajanje intuitivnog pretraživanja. Poboljšanje intuitivnog pretraživanja daje jasne mogućnosti za brendove da bolje predvide potrebe potrošača kako bi posluživali relevantnije i kako bi prodavali više proizvoda.
Trend 2: Brzina je nova crna – Turbo isporuka sadržaja koji je u trendu
U posljednjih nekoliko godina, došlo je do eksplozije u količini podataka potrošača koji su na raspolaganju oglašivačima. To omogućuje brendovima da brzo uoče trendove i reagiraju na njih u svome marketingu. Kako će se količina podataka povećavati, mašinsko učenje će značajno pomoći da se pojednostavi proces, koristeći podatke iz različitih izvora da brzo identifikuje osnovne obrasce. Korištenje AI-a u analizi trendova će pomoći oglašivačima da ostanu korak ispred trendova i konkurencije. Specijalisti za sadržaj će biti u stanju da stvore arsenal sredstava koja se mogu brzo služiti potrošačima u skladu sa analizom trendova, dok će timovi za razvoj proizvoda biti bolje opremljeni da ostanu u toku sa najnovijim zahtjevima kategorija.
Trend 3: Always-on uvidi – Non-stop prikupljanje podataka kroz pasivno korisničko sučelje
Pasivno korisničko sučelje (Passive User Interface – PUI) kontinuirano prikuplja podatke ponašanja iz digitalnih uređaja potrošača i primjenom tehnike mašinskog učenja može pružiti brendovima snažne uvide koji se mogu koristiti za prilagođavanje potrošačkog iskustva. Kompanije već koriste PUI podatke. Na primjer Spotify platforma koristi podatke iz fitness trackera za prilagođavanje svoje playliste pjesama za korisnike. Veća upotreba PUI podataka će omogućiti brendovima da dizajniraju personalizirane sadržaje i usluge i postave odgovarajuće cjenovne strategije. PUI podatke mogu dijeliti brendovi u različitim kategorijama kako bi se poboljšalo iskustvo potrošača na više dodirnih tačaka.
Trend 4: Pripovjedanje priča na više uređaja – napredak u polju programatičnih automatiziranih konverzacija s brendom
Tehnologija mašinskog učenja počinje pomagati brendovima da vezuju svoje razgovore sa određenim pojedincima. Brendovi imaju dosta podataka iz prve ruke, ali ova specifična primjene AI-a povezuje pojedince sa njihovim uređajima i pomaže brendovima da shvate kako se interakcije sa potrošačima i aktivnosti brenda mogu pripisati različitim porukama, u različitim kontekstima i u različitim vremenima. Brendovi onda mogu automatizirati svoje razgovore s potrošačima pomoću programatičnog oglašavanja na više uređaja. Ovo će uvelike pomoći stvaranju uvezanog iskustva, i ubrzavanju i kupovine i ponovne kupovine.
Trend 5: Sadržaj iz kojeg se može kupovati – direktna kupovina iz brendiranog sadržaja poboljšava korisničko iskustvo
2017. će biti godina ‘shoppable content-a’ tj. brendiranog sadržaja iz kojeg se može direktno kupovati. ‘Evolucijski algoritmi’ mogu podesiti i optimizirati sadržaj odgovarajući na kretanje potrošača, stvarajući tako live sadržaj. Univerzalna kolica za kupovinu rekreiraju funkcionalnost online trgovine bez potrebe potrošača za kreiranjem novih računa ili davanje podataka o kreditnoj kartici za svaki novi sajt koji posjete. Ova kombinacija tehnologija će omogućiti brendovima i izdavačima da potrošače zadrže na svojim web stranicama, a ne da ih prisiljavaju da idu drugdje kupovati. Brendovi će morati tretirati sadržaj kao neodoljivu kombinaciju teksta, slike i interaktivnih funkcija koje čine shopping iskustvo.
Trend 6: Smart VR – prilike za brendove u dolasku virtualne realnosti na pametne telefone
Virtualna stvarnost se seli iz usamljenog svijeta gamera u mainstream potrošača koji doživljavaju VR preko svojih pametnih telefona. Facebook i Twitter već imaju prenose uživo kojima se može pristupiti pomoću slušalica priključenih na pametne telefone. Prelazak na pametne telefone i na mainstream aplikacije će donijeti brendovima mnoge marketinške mogućnosti. Na primjer, brendovi će moći da transformišu način na koji ljudi kupuju – uz isprobavanje proizvoda bez potrebe da posjete prodavnicu.
Trend 7: Rast chatbotova – pozdravite glatku komunikaciju između brendova i potrošača
Pogonjeni mašinskim učenjem, chatbotovi će omogućiti automatiziranu interakciju između potrošača i brendova preko interfejsa za razmjenu poruka. Iako postoje očigledna ograničenja sa automatizovanom komunikacijom, chatbotovi mogu pomoći potrošačima sa dijelovima procesa kao što su plaćanja i obavještavanja o isporuci / dostavi. Chatbotovi mogu pomoći brendovima da smanje troškove korisničke podrške i da se otvori širi dijalog sa potrošačima. Tu je i odlična prilika za brendove da stvaraju personalizirane preporuke za potrošače na osnovu uvida iz ćaskanja.
Trend 8: Igranje na emocije – tehnologije za prepoznavanje emocija pomažu brendovima da prodru u ljudske istine
Širenje pametnih telefona i uspon ugrađene tehnologije za prepoznavanja emocija znači da mnogi ljudi sada u svojim džepovima nose uređaje koji prate njihovo raspoloženje. To daje brendovima mogućnost da odgovaraju na raspoloženja i ponašanja potrošača s relevantnim sadržajem u pravom trenutku. Na primjer, brendovi koji imaju veze sa određenim sportom ili timom, mogu koristiti ovu tehnologiju da ponude relevantnije iskustvo na osnovu reakcije potrošača tokom sportskog događaja.
Trend 9: Dinamičko određivanje cijena – algoritmi omogućavaju automatsko određivanje cijena prema potražnji
Pod uticajem visokih performansi računara i analitike, dinamičko određivanje cijena omogućava trgovcima da određuju cijene proizvoda u trenutku, prema prepoznatoj sposobnosti ili spremnosti nekog kupca da je plati. Cijene na nekim web stranicama i aplikacijama se sada mijenjaju iz minute u minutu. Na primjer, Uber je predstavio svoj Surge Pricing algoritam koji omogućava automatski rast cijena u vremenima veće potražnje.
Trend 10: Automatizirana podrška – uslužni roboti dolaze u prestižne radnje
Industrijski roboti su u upotrebi već dugi niz godina. Sada, tehnologija stapa fizičku i digitalnu automatizaciju kako bi stvorila uslužne robote koji rade zajedno sa ljudima. Najočiglednije i neposredne mogućnosti su u maloprodaji i ugostiteljstvu. Uslužni roboti će biti u mogućnosti da pruže informacije o cijenama i raspoloživosti na stanju, te će koristeći algoritme moći ponuditi popuste i srodne sugestije o proizvodima. Mogućnosti bi se mogle proširiti izvan maloprodaje i ugostiteljstva u zdravstvo i pomoć u kući.