Predikce a personalizace: Jak AI mění marketing
AI akademie 11/24
Marketing býval kdysi do značné míry hrou na náhodu. Firmy investovaly obrovské částky do televizních kampaní, billboardů nebo tištěné inzerce s nadějí, že zasáhnou správné publikum. Výsledky se měřily těžko a personalizace byla prakticky nemožná. S nástupem digitálních technologií se mnohé změnilo, ale skutečnou revoluci přináší až umělá inteligence. Predikce a personalizace – dva klíčové pilíře AI v marketingu – mění způsob, jakým firmy komunikují se zákazníky a jak budují vztahy.
Predikce znamená schopnost odhadnout, co se stane v budoucnu. AI modely dokáží na základě historických dat zjistit, kteří zákazníci mají největší šanci nakoupit, kdy je vhodná doba na oslovení nebo jaké produkty půjdou brzy na odbyt. Například e-shopy využívají predikční algoritmy k plánování zásob, aby nemusely držet zbytečně velké sklady a zároveň nezklamaly zákazníka nedostupností zboží. Banky díky predikci dokážou identifikovat klienty, kteří zvažují odchod ke konkurenci, a cíleně jim nabídnout atraktivní podmínky.
Druhou stranou mince je personalizace. Pokud predikce říká, co se stane, personalizace určuje, jak to nejlépe využít. Algoritmy dokážou zákazníkovi nabídnout obsah, který odpovídá jeho potřebám a preferencím. Streamovací služby doporučí film na základě předchozích shlédnutí, e-shopy navrhnou produkty, které se hodí k nedávnému nákupu, a e-mailové kampaně se automaticky přizpůsobí chování uživatele. Personalizace tak vytváří pocit, že značka „rozumí“ jednotlivci – a to posiluje loajalitu i pravděpodobnost nákupu.
AI v marketingu ale není jen o prodeji. Personalizace může zvýšit i spokojenost zákazníků. Pokud zákazník dostává jen relevantní nabídky a není zahlcen reklamou, buduje se pozitivní vztah ke značce. To je obrovský rozdíl oproti minulosti, kdy reklama často působila spíše rušivě. Dnes se hranice mezi reklamou a službou stírá – doporučení od AI může být vnímáno spíše jako pomoc než jako obtěžování.
Samozřejmě, predikce a personalizace mají i svá úskalí. Největším z nich je práce s daty. Aby AI dokázala personalizovat, potřebuje informace o zákaznících. To vyvolává otázky ochrany soukromí a bezpečnosti. Zákazníci jsou stále citlivější na to, jak firmy nakládají s jejich daty. Pokud mají pocit, že jsou sledováni příliš invazivně, efekt se může obrátit proti firmě. Proto je nezbytné, aby firmy transparentně komunikovaly, k čemu data využívají, a dbaly na jejich ochranu.
Dalším rizikem je tzv. filter bubble – pokud AI příliš úzce personalizuje obsah, zákazník vidí jen malý výsek nabídky a přichází o možnost objevovat nové věci. To může krátkodobě zvýšit prodeje, ale dlouhodobě snížit atraktivitu značky. Proto je důležité, aby personalizace nebyla jen „servírováním téhož“, ale aby v sobě obsahovala i prvek překvapení a inspirace.