Yapay zeka çözüm çağına girerken, pazarlama ekipleri denemelerin ötesine geçmek ve stratejilerinin gerçek, ölçülebilir sonuçlar sunduğunu kanıtlamak zorunda kalıyor.
Parçalanmış veriler, doymuş bir yapay zeka satıcı ortamı ve artan iç bütçe baskıları nedeniyle pazarlama ekipleri artık müşterilerine ilişkin tutarlı bir görünüm oluşturmak için her zamankinden daha fazla mücadele ediyor.
Sonuç olarak, her şeyi otomatikleştiren şirketlerin başarılı olma ihtimali düşük çünkü hangi faaliyetlerin sonuç getireceğini belirlemekte zorlanıyorlar.
Emma Acton, Zendesk Pazarlama Başkan YardımcısıBaşarılı pazarlamacıların yapay zekayı nerede kullanmayacaklarını ve bunun yerine nerede bir insanı kullanacaklarını bilecek kadar akıllı olacaklarını tartışmak için CX Today ile Londra Zendesk Showcase'de konuştu.
“Döngüde hala insan var; otomatikleştirilmesi gereken alanlara yapay zekanın ve bu görevler için yapay zeka temsilcilerinin girmesine izin veriyorsunuz” diye açıkladı.
“Ama daha sonra insanları daha değerli, neredeyse beyaz eldivenli yaklaşımlara yönlendirebilirsiniz.”
Çok fazla veri ama yine de çok az netlik
Yapay zekanın benimsenmesi endüstriler arasında hızlandıkça, pazarlama liderleri, giderek daha fazla müşteri şirketinin çeşitli teknoloji sağlayıcılarından aşırı miktarda yapay zeka mesajı alması nedeniyle yapay zeka pazarının giderek daha kalabalık hale geldiğini görüyor.
Aslında, kuruluşlar sistemler ve kanallar arasında her zamankinden daha fazla müşteri verisi ürettiğinden, bu sürekli rakip iddia akışı artık ekiplerin inovasyonu gürültüden ayırmasını zorlaştırıyor.
Ancak Acton, “veri kaynaklarınızın müşterinin resmini oluşturmak için birlikte öğrenmesi gerektiğinden”, daha fazla veri toplamanın otomatik olarak daha iyi içgörülere yol açmadığını belirtiyor.
Sistemlerin bağlantısı kesildiğinde, pazarlama ekipleri müşteri davranışına ilişkin parçalı bir bakış açısına sahip kalır ve bu da ekiplerin deneyimler hakkında güvenli kararlar vermesini zorlaştırır.
Dahası, daha fazla pazarlama liderinin yalnızca faaliyet ölçümlerini raporlamak yerine net iş sonuçları göstermesi beklendiğinden, bu pazarlama zorlukları, ROI'yi gösterme konusundaki baskının artmasıyla daha da artıyor.
Ne yazık ki konu yatırım getirisi görünürlüğüne geldiğinde, “çok iyi olanlar var, çok kötü olanlar var veya hiç yok. Bir orta yol var” diye belirtiyor.
Çoğu ekip için bu orta yol genellikle kısmi verilerle, tutarsız ölçümlerle ve müşteri yolculuklarının eksik anlaşılmasıyla doludur.
Bağlantılı bir temel olmadan, her teknoloji kararı ve yatırımının risklerini artırarak pazarlama çabalarının değerini kanıtlamak daha zor hale gelir.
AI-First'ın uygulamaya konulması
Pek çok şirket hâlâ yalnızca yapay zeka dönüşümünden bahsetse de Zendesk artık bunu kendi bünyesinde uygulamaya odaklanıyor.
Bu, denemelerin teşvik edildiği bir ortam yaratılmasını ve ekiplere yeni çalışma yollarını keşfetmeleri için hem iç girişimlere hem de dış araçlara erişim verilmesini içerir.
Acton, bu sürekli öğrenme yaklaşımının, tedarikçinin “belirli güvenlik parametreleri dahilinde gerçekten neyin işe yaradığına odaklanarak test ve denemelerine” devam etmesine olanak sağladığını açıklıyor.
Yapay zekanın benimsenmesini pratik ve sürdürülebilir hale getiren bu devam eden test etme, iyileştirme ve ölçeklendirme süreci, başarılı şirketlerin ölçülebilir değer sunmaya devam etmesini sağlayacaktır.
“CEO'muz Tom ve yönetim ekibi bunu çok destekliyor” diye devam etti.
“Çünkü yapay zekaya öncelik veren bir şirket olmak doğamızda var.”
Zendesk, hem denemeye hem de entegrasyona yatırım yaparak ekiplerin araçları, iş akışlarını ve veri kaynaklarını bir kuruluşun daha geniş amacı etrafında birleştirmesine yardımcı olacak güçlü bir konumdadır.
Zendesk, müşteri başarısını doğrudan yansıtan sonuçlar için çabalayarak, çözüm odaklı, sonuç odaklı fiyatlandırma modeliyle satıcının gürültüsünü farklılaştırmayı başarabilir.
Bu, müşterilerin anlamlı çözümler deneyimlemelerine olanak tanır çünkü bir yapay zekanın değerinin sonuçta sunduğu sonuçlarla ölçülmesi gerekir.
Bir yanıt yazın