मार्केटर्स मानवीय निर्णय खोए बिना AI का प्रभावी उपयोग कैसे कर सकते हैं

बड़े पैमाने पर AI मार्केटिंग सामग्री तैनात करने के लिए एक फ्रेमवर्क

जैसे-जैसे मार्केटिंग विभाग कॉपी तैयार करने और रोजमर्रा के वर्कफ़्लो को तेज़ करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर अधिक निर्भर हो रहे हैं, एक व्यावहारिक सवाल चर्चा के केंद्र में आ गया है: टीमें इस तकनीक की गति को कैसे भुनाएं, बिना उस मानवीय निर्णय को छोड़े जो तय करता है कि कोई कैंपेन वास्तव में काम करता है या नहीं? पेंस स्टेट के एक शोधकर्ता और उनके सह-लेखकों के एक नए प्रकाशित अध्ययन में इसका उत्तर प्रस्तावित किया गया है, जिसमें बड़े पैमाने पर AI-जनित मार्केटिंग सामग्री जारी करने की एक विधि रेखांकित की गई है, साथ ही उस महंगी और समय लेने वाली टेस्टिंग पर निर्भरता कम करने का रास्ता बताया गया है जो पारंपरिक रूप से लॉन्च से पहले की जाती रही है।

यह कार्य जर्नल ऑफ मार्केटिंग रिसर्च में प्रकाशित हुआ है और इसका नेतृत्व पेंस स्टेट के स्मील कॉलेज ऑफ बिजनेस में मार्केटिंग के सहायक प्रोफेसर व्रीताब्रत "रीटो" कर ने सहयोगियों के साथ किया। मूल रूप से, यह शोध तर्क देता है कि मार्केटिंग में AI अपनाना केवल एक टूल खरीदने का मामला नहीं है—यह एक ऐसी प्रक्रिया डिज़ाइन करने का मामला है जिसमें मानवीय विशेषज्ञता शामिल रहे।

मार्केटर्स पहले से ही AI का उपयोग कैसे कर रहे हैं

अध्ययन से जुड़े एक प्रश्नोत्तर में, कर ने उन कई तरीकों का वर्णन किया जिनसे AI मार्केटिंग के काम में शामिल हो चुका है। सामग्री निर्माण सबसे दृश्यमान उपयोग मामला बना हुआ है, लेकिन यह अकेला नहीं है। टीमें अब AI पर उन कई कार्यों को संभालने के लिए निर्भर हैं जो कभी घंटों का मैनुअल प्रयास लेते थे।

सबसे दृश्यमान अनुप्रयोग

• ईमेल, सोशल मीडिया पोस्ट, विज्ञापन और उत्पाद विवरण का मसौदा तैयार करना
• कैंपेन के साथ देने के लिए छवियां और छोटे वीडियो एसेट बनाना

कॉपी लिखने से आगे का काम

मार्केटिंग में AI का दायरा टेक्स्ट और विज़ुअल से कहीं आगे तक फैला है। कर के अनुसार, मार्केटर्स इन सिस्टमों का उपयोग कैंपेन अवधारणाएं बनाने, अपने बाजारों की जांच करने और ग्राहकों को संदेशों के लिए समूहों में विभाजित करने के लिए डेटा का विश्लेषण करने में भी करते हैं। कुछ संगठन और भी आगे जाते हैं, AI का उपयोग ग्राहक व्यवहार का अनुमान लगाने और ग्राहक यात्रा के कुछ हिस्सों को स्वचालित करने के लिए करते हैं।

• कैंपेन विचारों पर मंथन और उनका सृजन
• बाजार अनुसंधान करना
• व्यक्तिगत संदेशों के लिए ग्राहकों को समूहों में बांटने हेतु डेटा का विश्लेषण
• ग्राहक आगे क्या करेंगे इसका पूर्वानुमान लगाना
• ग्राहक यात्रा के चुनिंदा चरणों को स्वचालित करना

कुल मिलाकर, ये उपयोग बताते हैं कि AI अब एक विशिष्ट नवीनता से कम और मार्केटिंग संगठनों के भीतर एक ऑपरेटिंग परत से अधिक बन गया है—जो विचार-मंथन, शोध, उत्पादन और वितरण को छूता है।

लाभ और चुनौतियां

गति सबसे बड़ा लाभ है

मार्केटिंग में AI के फायदों के बारे में पूछे जाने पर, कर ने सबसे पहले गति का जिक्र किया। यह तकनीक मार्केटर्स को पहले की तुलना में कहीं अधिक विचार उत्पन्न करने और खोजने की सुविधा देती है, जिससे खाली पन्ने और काम करने वाली अवधारणा के बीच की दूरी घट जाती है। यह व्यक्तिगतकरण को भी काफी आसान बनाती है, क्योंकि टीमें एक ही सामान्य पिच पर संतोष करने के बजाय विभिन्न प्रकार के ग्राहकों के लिए अलग-अलग संदेश तैयार कर सकती हैं।

कठिनाई कहां है

जो पैमाना AI को आकर्षक बनाता है, वही दबाव भी पैदा करता है। अधिक सामग्री का मतलब है अधिक निर्णय लेना, और पारंपरिक टेस्टिंग—जो महंगी और धीमी दोनों है—उस सामग्री की मात्रा के साथ तालमेल नहीं बैठा सकती जो एक टीम अब तैयार कर सकती है। यही तनाव वह है जिसे नया फ्रेमवर्क संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, ताकि पारंपरिक टेस्टिंग अकेले जितना बोझ उठाती है वह कम हो।

प्रस्तावित फ्रेमवर्क की अंदरूनी बात

कर और उनके सह-लेखकों द्वारा विकसित दृष्टिकोण इस बात पर निर्भर करता है कि कोई व्यवसाय पहले से क्या कर चुका है, उससे सीखा जाए। AI-जनित हर नई सामग्री का शुरू से मूल्यांकन करने के बजाय, यह फ्रेमवर्क कंपनी के पिछले मार्केटिंग कैंपेन के प्रदर्शन डेटा का उपयोग करके AI मॉडलों को आने वाली सामग्री की जांच करना सिखाता है। इस तरह प्रशिक्षित होने के बाद, मॉडल मार्केटिंग टीम को सामग्री सिफारिशें और रेटिंग लौटाते हैं, जिससे लोगों को यह तय करने का तेज़ आधार मिलता है कि क्या चलाना है।

यह डिज़ाइन प्रभावी रूप से किसी संगठन के अपने कैंपेन इतिहास को एक जांच तंत्र में बदल देता है। मॉडल पहले फ़िल्टर की तरह काम करते हैं, जबकि मार्केटर्स अपनी विशेषज्ञता उन सिफारिशों पर लगाते हैं जो उन्हें मिलती हैं। इस अर्थ में, यह फ्रेमवर्क लोगों को प्रक्रिया से हटाने का प्रयास नहीं है—यह AI को इस तरह स्थापित करने का प्रयास है कि मानवीय ध्यान उन निर्णयों पर खर्च हो जो उसके सबसे अधिक हकदार हैं।

व्यावसायिक संदर्भ क्यों मायने रखता है

कर ने जोर दिया कि AI अनुप्रयोग तब सबसे अच्छा काम करते हैं जब वे उन्हें उपयोग करने वाले व्यवसाय की विशिष्ट परिस्थितियों में आधारित हों। एक कंपनी के लिए सामग्री की जांच करने वाला मॉडल उस कंपनी के कैंपेन, ग्राहकों और परिणामों से सूचित होता है; सिफारिशों को सार्थक बनाने वाला डेटा वही डेटा है जो संगठन ने स्वयं उत्पन्न किया है। यह इस विचार से अलग है कि एक ही ऑफ-द-शेल्फ टूल हर मार्केटर की समान रूप से सेवा कर सकता है।

संदर्भ पर यह जोर यह भी समझाता है कि शोधकर्ता AI को मार्केटिंग विशेषज्ञता के विकल्प के बजाय उसके पूरक के रूप में क्यों प्रस्तुत करते हैं। मॉडल जो रेटिंग देते हैं, वे निर्णय के लिए इनपुट हैं, न कि निर्णय स्वयं।

निर्णायक कारक के रूप में मानव पूंजी

अध्ययन के साथ दी गई चर्चा में शायद सबसे उल्लेखनीय विषय लोगों की भूमिका है। कर ने इन तकनीकों को सफलतापूर्वक काम कराने में मानव पूंजी को अत्यंत महत्वपूर्ण बताया। बात केवल यह नहीं है कि मार्केटर्स को टूल्स को सही ढंग से चलाना चाहिए; बात यह है कि AI सिस्टम की प्रभावशीलता उस ज्ञान, निर्णय और संगठनात्मक समझ पर निर्भर करती है जो लोग इसमें लाते हैं।

यह ढांचा इस आम धारणा का खंडन करता है कि AI अपनाना विशुद्ध रूप से एक तकनीकी कार्य है। व्यवहार में, कोई कंपनी AI-जनित सामग्री से जो मूल्य निकालती है, वह इस पर निर्भर करेगा कि उसके लोग सिफारिशों की व्याख्या कितनी अच्छी तरह कर सकते हैं, यह पहचान सकते हैं कि कोई सुझाव कब निशाना चूक रहा है, और आउटपुट को ब्रांड जो हासिल करना चाहता है उससे जोड़ सकते हैं।

ईमेल कैंपेन का उदाहरण क्या दिखाता है

फ्रेमवर्क को क्रियान्वित रूप में दिखाने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक बड़े पैमाने के ईमेल मार्केटिंग कैंपेन को अपना उदाहरण बनाया। इस अभ्यास ने दिखाया कि यह नया दृष्टिकोण डेटा विश्लेषण को एक मार्केटर के मूल्यांकन के साथ जोड़कर यह अनुमान लगाने में कैसे मदद कर सकता है कि कोई कैंपेन सफल होगा या नहीं—यह जोड़ी अध्ययन के व्यापक तर्क को दर्शाती है कि मानव और मशीन इनपुट साथ में उपयोग किए जाने पर सबसे मजबूत होते हैं।

मार्केटिंग टीमों के लिए इसका क्या अर्थ है

जो संगठन यह विचार कर रहे हैं कि AI को अपने मार्केटिंग संचालन में और गहराई तक कैसे लाया जाए, अध्ययन कुछ व्यावहारिक बातों की ओर इशारा करता है:

• पिछले कैंपेन के प्रदर्शन को केवल एक रिकॉर्ड नहीं, बल्कि एक संसाधन मानें—इसका उपयोग नई सामग्री की जांच करने वाले मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है।
• यह अपेक्षा करें कि AI निगरानी की आवश्यकता को खत्म करने के बजाय विचार-मंथन और व्यक्तिगतकरण को गति देगा।
• ऐसी प्रक्रियाएं बनाएं जिनमें मॉडल-जनित रेटिंग मार्केटर के निर्णयों को प्रतिस्थापित करने के बजाय उन्हें सूचित करें।
• यह पहचानें कि टूल्स को वास्तव में उपयोगी बनने के लिए कंपनी के अपने संदर्भ के अनुकूल बनाया जाना चाहिए।
• उस मानवीय विशेषज्ञता में निवेश करें जो अंततः तय करती है कि AI आउटपुट परिणामों में बदलता है या नहीं।

आगे की राह

यह अध्ययन ऐसे समय आया है जब एक मार्केटिंग टीम जितनी सामग्री उत्पन्न कर सकती है उसकी मात्रा तेज़ी से बढ़ रही है, और उस सामग्री को मान्य करने के तरीके साथ नहीं चल पाए हैं। किसी कंपनी के अपने ऐतिहासिक प्रदर्शन डेटा का उपयोग करके AI-जनित सामग्री की जांच करने का तरीका प्रस्तावित करके, कर और उनके सह-लेखक बड़े पैमाने पर बढ़ने का एक ऐसा रास्ता देते हैं जिसमें मार्केटिंग करने वाले लोगों के निर्णय को छोड़ना जरूरी नहीं है। सीख यह है कि पारंपरिक टेस्टिंग को ऑटोमेशन से बदलने की बात कम है और वर्कफ़्लो को इस तरह फिर से डिज़ाइन करने की बात अधिक है कि डेटा दायरा सीमित करे और अंतिम निर्णय मानवीय विशेषज्ञता ले।

यह लेख Phys.org की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।