Rzeczywisty zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję w marketingu korporacyjnym

Zespoły marketingowe w przedsiębiorstwach różnią się pod względem stopnia zaawansowania we wdrażaniu sztucznej inteligencji, ale większość z nich już wykorzystuje ją do zaspokajania kluczowych potrzeb biznesowych, od przyspieszenia realizacji kampanii po poprawę spójności komunikatów na całym świecie. Niektóre zespoły dopiero zaczynają od prostej automatyzacji na poziomie zadań, podczas gdy inne rozpoczęły głębszą integrację sztucznej inteligencji w celu zautomatyzowania całych procesów roboczych, co jeszcze bardziej zmniejsza zależność od procesów ręcznych.

Nowa faza dojrzałości sztucznej inteligencji pojawia się dzięki systemom agencyjnym zaprojektowanym do zarządzania całym procesem marketingowym, a nie tylko do pomocy w pojedynczych zadaniach. Platformy takie jak Smartcat wspierają tę ewolucję, dostarczając przedsiębiorstwom agentów AI, którzy uczą się na podstawie danych wprowadzanych przez ludzi, stosują standardy marki i dostosowują się do różnych rynków i formatów. Dzięki tym systemom zespoły marketingowe mogą szybciej wprowadzać produkty na rynek, ściślej kontrolować terminologię i komunikaty związane z marką oraz zapewnić szybszą i skuteczniejszą komunikację globalną. Wszystko to odbywa się bez zwiększania zatrudnienia i bez utraty jakości.

Zespoły marketingowe wdrażające sztuczną inteligencję odnotowują znaczną poprawę operacyjną, która rośnie wraz z zaawansowaniem stosowanych systemów, od automatyzacji pojedynczych zadań po zintegrowane, kompleksowe procesy robocze. Korzyści te rewolucjonizują tradycyjne podejście do globalnych kampanii.

Na przykład tłumaczenia i lokalizacja oparte na sztucznej inteligencji sprawiają, że proces, który kiedyś był ostatnim, czasochłonnym etapem, staje się integralną częścią podstawowej strategii. Dzięki włączeniu tej funkcji bezpośrednio do swojego przepływu pracy zespoły marketingowe mogą szybciej i skuteczniej skalować kampanie na nowych rynkach. Efektem tego jest bezpośredni i mierzalny wpływ na harmonogramy kampanii, globalny zasięg i ostatecznie zwrot z inwestycji w marketing.

W przypadku wielu marek sztuczna inteligencja może skrócić harmonogram produkcji o kilka dni, a nawet tygodni, eliminując ręczne, powtarzalne zadania. Na przykład firma Babbel, zajmująca się nauką języków obcych, przekształciła powolną wymianę wiadomości e-mail w błyskawiczny proces, wykorzystując sztuczną inteligencję Smartcat do tłumaczenia i lokalizacji w celu zautomatyzowania pozyskiwania dostawców, scentralizowania fakturowania i wyeliminowania ręcznych procesów rozproszonych na różnych platformach. Dzięki Smartcat firma Babbel zaoszczędziła 31 godzin miesięcznie, co pozwoliło jej zespołowi tworzyć więcej treści wielojęzycznych, osiągając jednocześnie 100% jakość dostaw i 95% terminowość tłumaczeń. W miarę jak coraz więcej zespołów wdraża sztuczną inteligencję do podstawowych procesów, czas wprowadzenia produktu na rynek staje się strategiczną przewagą, a nie powracającym ograniczeniem.

Oprócz poprawy szybkości i wydajności, sztuczna inteligencja umożliwia przedsiębiorstwom fundamentalną restrukturyzację sposobu zarządzania treściami globalnymi. Dla wielu firm platforma Smartcat zastąpiła długotrwałą zależność od zewnętrznych agencji tłumaczeniowych. To, co kiedyś wymagało koordynacji z zewnętrznymi dostawcami (często wiążącej się z wysokimi kosztami ogólnymi i ograniczoną elastycznością), jest obecnie obsługiwane wewnętrznie dzięki przepływom pracy opartym na sztucznej inteligencji, które są szybsze, bardziej opłacalne i w pełni zintegrowane z systemami wewnętrznymi.

Przejęcie bezpośredniej kontroli nad operacjami związanymi z treścią poprawia również przejrzystość i spójność. Zespoły zyskują większą kontrolę nad harmonogramami, standardami jakości i wizerunkiem marki. Taki poziom integracji jest trudny do osiągnięcia w przypadku modeli outsourcingowych, które opierają się na przekazywaniu zadań i koordynacji między dostawcami.

Wyniki są już wymierne. Na przykład firma Welcome Pickups odnotowała 66-procentowy wzrost liczby rezerwacji przejazdów na zlokalizowanych stronach internetowych utworzonych przy użyciu Smartcat. Wzrost ten przyczynił się do około 2-procentowego wzrostu całkowitych przychodów firmy. W agencji Wunderman Thompson usprawnienia procesów oparte na sztucznej inteligencji umożliwiły obsługę o 30% większej liczby projektów przy tej samej liczbie pracowników, przekładając się na wzrost przychodów.

Wyniki te odzwierciedlają coś więcej niż tylko stopniową optymalizację. Wskazują one na zmianę strukturalną w sposobie, w jaki przedsiębiorstwa tłumaczą treści globalne: poprzez internalizację funkcji, które wcześniej były zlecane na zewnątrz, oraz budowanie wiedzy instytucjonalnej, która z czasem staje się coraz silniejsza.

Sztuczna inteligencja zasadniczo zmienia również ekonomię globalnego skalowania marki i treści pod kątem szybkości i spójności. Na przykład Babbel obsługuje dziesięć milionów uczniów w czternastu językach. Jego treści obejmują wszystko, od powiadomień push po scenariusze filmów, a mimo to firma zachowuje spójny przekaz dzięki automatycznemu tłumaczeniu i procesowi weryfikacji za pomocą sztucznej inteligencji do tłumaczeń marketingowych firmy Smartcat.

Ta umiejętność zarządzania złożonością na dużą skalę za pomocą sztucznej inteligencji rozciąga się również na pracę z klientami. Wunderman Thompson zarządza witrynami sklepowymi Amazon dla stu pięćdziesięciu klientów na dziewięciu rynkach, korzystając ze słowników opartych na sztucznej inteligencji i pamięci tłumaczeniowej w celu lokalizacji stron e-commerce, zapewniając zgodność opisów produktów z przepisami i konwersacyjność. Ta efektywność finansowa stwarza nawet własne możliwości rozwoju; oszczędności w wysokości 32 000 dolarów, które firma Welcome Pickups osiągnęła w ciągu trzech kwartałów, sfinansowały wprowadzenie nowych języków, umożliwiając marce wejście na nowe rynki bez nadwyrężania budżetu. Dzięki platformom AI, takim jak Smartcat, które zajmują się ciężką pracą, geografia przestaje być barierą, a staje się zmienną, którą marketerzy mogą dostosowywać tak samo łatwo, jak wydatki na reklamę.

Przejście na marketing oparty na sztucznej inteligencji jest już w pełni. Określenie przyszłości marketingu (a nie tylko reagowanie na nią) wymaga integracji sztucznej inteligencji z jasną strategią. Priorytetem powinno być również stworzenie podstaw dla długoterminowego wzrostu, a nie tylko krótkoterminowych, stopniowych korzyści. Poniżej przedstawiono trzy zasady, które pomogą w tym procesie.

Przed wdrożeniem sztucznej inteligencji na dużą skalę należy zadbać o odpowiednie podstawy, zaczynając od czystych, uporządkowanych danych i jasnego podziału odpowiedzialności za przepływ danych. Zespoły potrzebują również jasno określonych protokołów zarządzania, spójnych standardów dotyczących marki i jakości oraz punktów integracji z istniejącymi systemami, aby zapewnić skuteczne działanie sztucznej inteligencji w całym obszarze marketingu.

Ponieważ wydajność sztucznej inteligencji w dużym stopniu zależy od jakości i struktury danych, z których korzysta, wzmocnienie infrastruktury danych powinno być priorytetem. Gdy dane są już uporządkowane i dostępne, należy wdrożyć systemy AI z taką samą starannością, jak w przypadku nowego pracownika. Oznacza to ustanowienie jasnych wytycznych dotyczących marki, rygorystycznych protokołów dotyczących prywatności danych oraz solidnych standardów etycznych od samego początku, aby zapewnić pełną zgodność z wartościami firmy. Środki te stanowią podstawę dla znaczącego wpływu, długoterminowej wydajności operacyjnej oraz ochrony integralności marki i zaufania klientów.

W Smartcat uważamy, że współpraca między ludźmi a agentami jest niezbędna nie tylko dla zapewnienia jakości, ale także dla tworzenia długoterminowej wartości. Za każdym razem, gdy marketer edytuje lub recenzuje treści generowane przez sztuczną inteligencję, ta informacja zwrotna napędza ustrukturyzowany proces uczenia się. Te interakcje międzyludzkie są rejestrowane i formalizowane za pomocą zastrzeżonego systemu Smartcat Enterprise Skill Graph, który służy do osadzania wiedzy instytucjonalnej w przepływach pracy agentów AI.

Wykres umiejętności został zaprojektowany tak, aby przyswajać wiedzę specyficzną dla danej firmy, w tym styl komunikacji marki, terminologię i standardy jakości, oraz umożliwiać agentom AI ciągłe doskonalenie się poprzez kontakt z opiniami ekspertów. Im więcej interakcji przetwarza system, tym lepiej dostosowuje się do celów przedsiębiorstwa, zachowując integralność marki i zwiększając jakość wyników w miarę upływu czasu.

Wraz z rozwojem globalnych działań przedsiębiorstw w zakresie treści, jakość dotrzymuje kroku szybkości, a nadzór ludzki staje się podstawą zrównoważonej wydajności sztucznej inteligencji na poziomie przedsiębiorstwa.

Sposób postępowania z danymi stanowi kluczowy punkt różnicujący poszczególnych dostawców. Wdrażając sztuczną inteligencję, organizacje muszą zapewnić, że poufne dane przetwarzane przez AI nie będą wykorzystywane w przyszłych szkoleniach oraz że istnieją ścisłe granice zapewniające odpowiednią izolację informacji. Praktyki dotyczące postępowania z danymi różnią się znacznie w zależności od branży. Aby chronić poufne lub zastrzeżone informacje firmowe, należy zachować rozwagę. Należy bezpośrednio zapytać dostawców, w jaki sposób zarządzają informacjami o klientach. Ustanowienie i przestrzeganie rygorystycznych standardów prywatności danych dotyczących sztucznej inteligencji ma zasadnicze znaczenie dla utrzymania długoterminowego bezpieczeństwa, zgodności z przepisami i zaufania klientów.

Zespoły marketingowe, które zaczęły wdrażać sztuczną inteligencję do swoich działań, zauważają imponujący wzrost szybkości, przychodów i globalnego zasięgu. Jednak popyt na bardziej spersonalizowane treści na różnych rynkach wciąż rośnie. Liderzy oczekują, że zespoły będą dostarczać więcej treści, w większej liczbie języków, w różnych formatach, przy mniejszej liczbie pracowników i w krótszym czasie. Sprostanie temu wyzwaniu wymaga nowej formy inteligencji, która wykracza poza samą automatyzację. 

W odpowiedzi na to pojawia się kolejna granica tej technologii w postaci autonomicznych agentów AI. Systemy te, podobnie jak te tworzone przez Smartcat, są projektowane tak, aby zarządzać całym globalnym procesem marketingowym i wykraczać daleko poza zwykłe wykonywanie zadań. Mogą działać w sposób ciągły, identyfikując możliwości rynkowe i uruchamiając spersonalizowane kampanie z szybkością i na skalę niemożliwą do osiągnięcia przez same zespoły ludzkie. Ten model „ciągłej pracy” pozwala agentowi AI, przeszkolonemu w zakresie unikalnego głosu marki i wytycznych firmy, zarządzać całym przepływem treści, od tworzenia po wdrażanie.

Przyjęcie podejścia opartego na agentach zasadniczo zmienia sposób działania globalnych zespołów marketingowych. Agentowa sztuczna inteligencja tworzy ujednolicony system, w którym ludzka wiedza specjalistyczna nieustannie udoskonala wydajność agentów, automatyzując żmudne zadania związane z globalną komunikacją i obsługą treści. Złożone, fragmentaryczne zadania stają się jednym, inteligentnym procesem, demokratyzującym globalny zasięg i zapewniającym marketerom elastyczność pozwalającą działać w tempie pojawiających się możliwości. Zespoły mogą realizować swoje najbardziej ambitne pomysły bez tradycyjnych barier związanych z tarciami operacyjnymi, językiem lub skalą.