营销生成人工智能的有效投资

Introduction 生成AI在改善内容创建和分发方式方面的能力正在迅速发展。 在我们权衡机遇、挑战和潜在利益时，请继续阅读，以评估投资于生成AI是否值得您的时间、精力和资源。 但是，营销人员是否可以利用生成式AI来满足客户不断增长的个性化需求，同时保持低成本？我们相信他们可以，并且 我们最近的研究表明，近60%的组织已经在营销中实施或正在探索生成人工智能，近80%的组织已经分配了预算，将其整合到2024年的营销计划中，或表示计划这样做。1 60% 的组织已经实施 或者正在探索营销中的生成式人工智能。 利用增强的内容创建和管理机会 曾经如此流行的广泛营销方法几乎失去了光芒，这已经不是什么秘密了。专注于营销工作的 我们欢迎新的商务方式、习惯和场所，并考虑客户对日益个性化的信息传递的无限需求 所有B2C和B2B营销组织都必须问自己，他们是否有能力创建和管理爆炸式的内容，以取悦和吸引客户。 营销预算继续收紧，提供更有效活动的压力只会增加。 在总体人口统计和渠道上，例如针对一般年龄范围的电视广告，已经发展到满足个人客户对始终相关且始终个性化的内容的偏好和需求-或者至少这是营销期望的黄金标准 2https://www.salesforce.com/news/stories/customer-engagement-research/3https://business.adobe.com/resources/webinars/adobe-on-the-content-supply-chain.html 根据一些估计，在未来几年中，这一内容激增预计将比目前的容量高出5倍，3这回避了一个问题：当 根据Salesforce的一份报告《互联客户的状况》，73%的客户现在希望公司了解他们独特的需求和需求（高于2020年的66%）。2 生成AI能解决内容差距吗？ 领先的营销技术供应商已将其纳入其应用程序中作为第一要务。4营销人员一直渴望发现生成AI如何帮助他们创造个性化， 上下文相关的文本，图像，视频和声音几乎瞬间。这里有一些选定的生成AI应用程序和各自能力的提供者。 自2022年后期发展以来，生成AI激发了世界各地个人和企业的想象力。 但内容创作只是如何使用生成AI的一个方面。 如果组织计划满足客户预期的更好的内容个性化标准，他们必须进一步探索和测试技术的潜力，将其嵌入整个内容生命周期-从计划和创建内容到优化，组织，分发，测量和存储它以供将来重用（内容生产可持续性的一个关键方面）。 这就是为什么，除了帮助组织快速创建新内容之外，生成AI还可以负责确保将适当的信息传递给合适的人，在不出所料，让这种互联的营销愿望成为现实将对客户如何看待品牌产生有利的影响，让他们更深入地——更频繁地——进入购买渠道。 毕竟，如果企业没有能力拥有更多的内容，那么有什么好处呢？ 管理和分销好吗？这就像投资一个最先进的生产设施，以闪电般的速度生产出市场就绪的产品，而没有一个能够跟上加速生产水平的高效分销网络。 通过多层次数据洞察实现真正的个性化消息传递 在过去的几年中，B2C组织在不同营销方案中使用的数据有所增加。 如果生成AI要成为提升内容创作和促进营销的强大力量生产力，它需要大量的数据。 拥有源源不断的必要成分，有可能产生及时、个性化的信息。 This data will be used to build customerpersonas and refine messaging strategiesso that customers receive competingcontent every time. Fortunately, moderlyforward of micro - level data about theircustomers - and their transition plansfrom third - to first - and seconly 以下是过去几年组织如何使用数据来优化不同营销方案中的投资回报的细分。 创成式AI可以通过使用组织的数据来创建和分发同一消息的多种不同变体，以满足不同的受众需求，从而帮助个性化内容。 例如，在促进可持续性时，为农村居民创建的内容将与为城市居民创建的内容有很大不同。变得更精细，其他因素，如教育，年龄，性别，健康，政治观点，甚至重要的生活时刻，可能是观众对特定信息的接受程度的关键决定因素。消息被传递给观众的频道也可以变化。我们的目标是让生成AI帮助快速创建新的广告系列版本，并将其分发。如快速-使用模块化（逐组件）方法。但是，目前，这是比实际更理想的。 如果组织想要实现个性化内容营销，他们必须使用AI将实时客户洞察分层到他们的历史数据上，以设计适合每个人的总体内容策略。 Adobe的一项调查显示，80%的组织认为个性化对业务增长至关重要。5但是，至少到目前为止，根据凯捷研究所最近的一项调查，只有46％的人使用或计划使用生成AI来创建他们的个性化营销活动。6 46% 仅在组织中，使用生成式AI来创建他们的个性化营销活动。 应对恐惧和挑战 今天的组织发现自己陷入了两种强大的力量：兴奋和恐惧。 一方面，他们非常热衷于人工智能，可能会加快他们与内容创建、传播和管理相关的许多过程。(强大的内容管理解决方案已经在他们的雷达上好几年了。) 然而，也有一些人感到不安，尽管他们做出了最好的探索努力，但由于不可预见的失误，他们仍然落后于竞争对手，无法以成本意识的方式足够快地有效地嵌入技术。 Before diving headlong into fully - scaleadoption of generative AI, organizationswill be wise to first lay a solidfoundation that ’ s energy to AIintegration. Here are several things toconsider: 变更管理问题 根据我们最近的调查，有57％的营销人员希望生成AI能够成为释放新的创造性可能性的催化剂，而55％的人认为这将激励团队超越传统界限进行思考。1AI应该被认为是一个非常有用的合作者，可以提供可行的起点。越早的创意人(文案、文案编辑等。)理解这一点，他们就越愿意接受这项技术，适应他们在不断变化的营销环境中的新角色--这将是不可避免的。Garter表示，到2025年，在营销职能中使用人工智能的组织将把75%的员工运营从生产转移到更具战略性的活动。7 人们担心生成AI可能会在内容构思，创建和管理任务中取代人类。尽管某些角色可能会变得多余，但更有可能出现的情况是将员工现有的专业知识与尖端工具相结合的新机会。这对组织向员工传授人工智能永远不会真正取代他们的创造性天才、想象力和人情味。例如，像Adobe Firefly、Midtrin或OpenAI的DALL - E这样的人工智能图像创建工具更像是副驾驶，允许人类将他们的艺术精髓应用于所有生成的视觉效果。 57% 营销人员期望生成AI充当催化剂解锁新的创作可能性。 版权管理问题 组织应该意识到，员工或代表他们工作的机构可能会使用他人的知识产权，从而使企业遭受侵权。他们还必须确保自己的数据这就是为什么重要的是建立程序来确定任何数据源的适用性以及组织将如何使用生成AI工具。 根据我们的研究，只有30％的组织对AI系统的使用和监督实施了明确的指导方针，不到一半的组织在选择AI系统进行营销活动时考虑了信任，隐私和责任的属性。1 有点过头了40% 平均而言，一些组织已经采取了具体步骤解决版权问题。 品牌诚信问题 可组合性问题 正如许多营销人员在以前的内容激增中已经经历过的那样，一个组织创造的资产越多，他们的品牌视觉标识、语调和关键信息被稀释和滥用的风险就越大。为了加快内容创作、制作和个性化，同时确保所有接触点的一致性，并保护其独特的传播特征，必须准备营销服务。 在动态的martech环境中，越来越多的组织支持从可交换的最佳组件构建其营销架构，这些组件可以是内容管理系统（CMS）平台，客户关系管理（CRM）软件或电子邮件营销自动化工具。技术创新发展迅速，因此组织必须准备好适应曾经有效的软件变得不足的情况。 为了最大限度地减少困难，组织应该采取全面的方法来构建他们的软件体系结构。 始终是稳定和可扩展的，最好使用来自Adobe、 Microsoft、Salesforce和Pega等公认市场参与者的成熟软件。它还应该灵活地整合由SoulMachines或Midtry等新平台提供的专门功能。Google、Azure和AWS可以通过基于云的软件提供其他服务。 尽管可组合性为组织提供了宝贵的灵活性，以不断将最新工具集成到其营销工具中，但它也可能破坏员工的运营，并为已建立的工作流程增加不必要的挫败感。这就是为什么重要的是要考虑培训和更好的沟通如何帮助员工快速适应这些变化。 重新审视他们的品牌指南，并投入时间培训大型语言模型以满足他们的特定用途。 数据管理关注点 可持续性问题 许多组织在建立良好的数字资产管理（DAM）系统时遇到了麻烦，因此他们轻视了它们的重要性。但是，在将生成AI用于内容营销目的时，它们至关重要，因为它们提供了一个集中的平台来管理和组织所有资产同时通过适当的版本控制确保品牌一致性。 有人担心，使用生成式人工智能创建大量内容资产会带来更高的整体碳足迹风险organizations.Althoughthiscanbetrueinitially,thosehighedlevelswillgraduallycomedownasgenerativeAIlearnwhatcallstoabrand’smultimativelycustomers.Betterarchitecture和工作流也可以显着减少碳消费。 组织还必须准备好应对生成内容中的幻觉、道德问题、如何控制生成AI以及如何处理废弃试点项目的困境。 尽管生成AI时代给组织带来了巨大的挑战，但也存在着巨大的机遇。通过平衡的视角来接近它，同时加倍谨慎的实验，将有可能体验到成功的整合。 由于生成AI将帮助快速创建大量此类资产，因此需要一种方法来适应内容激增。DAM系统可以存储和组织所有内容，使可检索性和可访问性更加容易。因此，由于更快，及时的消息传递，客户体验将得到改善。 拥有AI助手的巨大好处是 它可以实时从活动推出中获得见解，这意味着当它了解客户喜欢什么时，它可以微调后续活动，以获得更有效的曝光和 今天，超过70%的资产从未被使用过，因此组织需要一种自动化的方式来跟踪和快速纠正明天分发的内容。 解决生成AI采用风险的工具包 这就是为什么我们正在构建一个完全打包的生成式AI创新工具包，为组织提供安全有效地开展创新工作所需的材料和指南。 项目启动表 法律风险和建议指南 旨在简化与创意机构的生成AI项目简报，从一开始就确保清晰度和效率，同时增强项目可扩展性和安全性。 指南涵盖了从知识产权所有权到人工智能道德的生成性人工智能法律挑战，并结合了可操作的策略以及安全和负责任的采用的便捷清单。 自信地导航生成AI项目的指南，包括法律、数据、道德和安全措施，以帮助组织负责任地创新，同时最大限度地发挥技术的潜力。 创成式AI工具选择器 一个动态框架，旨在帮助组织为每个用例选择最合适的生成AI工具，并带有交通信号灯分级系统，以清楚地指示工具的有效性和安全性。 探索生成AI的可能性 将生成式AI集成到现有流程中并非易事，但这一旅程将值得花费时间和精力。 从大规模创建高度定制的内容到生成新的见解和想法，生成AI提供了一系列优势，这些优势将在内容生命周期中扩展 随着更多的采用障碍下降，我们来看看这项技术是如何影响广泛的营销结果的。 67%组织认为生成AI将有助于长期的品牌建设。 创成式AI有望在创意团队处理新任务的方