मार्केटर्स मानवी निर्णय न गमावता AI चा प्रभावीपणे वापर कसा करू शकतात

मोठ्या प्रमाणावर AI मार्केटिंग सामग्री तैनात करण्यासाठी एक फ्रेमवर्क

मार्केटिंग विभाग कॉपी तयार करण्यासाठी आणि दैनंदिन कार्यप्रवाह वेगवान करण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्तेवर अधिकाधिक अवलंबून राहत असताना, एक व्यावहारिक प्रश्न चर्चेच्या केंद्रस्थानी आला आहे: संघ तंत्रज्ञानाचा वेग कसा टिकवू शकतात, परंतु मोहीम प्रत्यक्षात यशस्वी होते की नाही हे ठरवणारा मानवी निर्णय न सोडता? पेन स्टेटच्या एका संशोधक आणि त्यांच्या सह-लेखकांनी नुकतेच प्रकाशित केलेल्या अभ्यासात याचे उत्तर प्रस्तावित केले आहे, ज्यामध्ये लॉन्चपूर्वी पारंपरिकपणे केल्या जाणाऱ्या खर्चिक आणि वेळखाऊ चाचण्यांवरील अवलंबित्व कमी करून मोठ्या प्रमाणावर AI-निर्मित मार्केटिंग सामग्री सोडण्याची पद्धत मांडली आहे.

हे काम जर्नल ऑफ मार्केटिंग रिसर्चमध्ये प्रकाशित झाले असून पेन स्टेटच्या स्मील कॉलेज ऑफ बिझनेसमधील मार्केटिंगचे सहाय्यक प्राध्यापक व्रीताब्रत "व्रीतो" कर आणि त्यांच्या सहयोगींनी त्याचे नेतृत्व केले. मूळात, हे संशोधन असे मांडते की मार्केटिंगमध्ये AI स्वीकारणे ही केवळ साधन खरेदी करण्याची बाब नाही—तर मानवी कौशल्य प्रक्रियेत कायम ठेवणारी प्रक्रिया रचण्याची बाब आहे.

मार्केटर्स आधीच AI कसा वापरत आहेत

अभ्यासाशी संबंधित एका प्रश्नोत्तरात, कर यांनी AI मार्केटिंग कामात कशा प्रकारे गुंफले गेले आहे याच्या अनेक पद्धती स्पष्ट केल्या. सामग्री निर्मिती हा सर्वात दृश्यमान उपयोग आहे, परंतु तो एकमेव नाही. संघ आता AI वर अशी विस्तृत कामे सोपवतात जी पूर्वी अनेक तासांचे हस्तकला श्रम घेत असत.

सर्वात दृश्यमान उपयोग

• ईमेल, सोशल मीडिया पोस्ट, जाहिराती आणि उत्पादन वर्णने मसुदा तयार करणे
• मोहिमांसोबत देण्यासाठी प्रतिमा आणि लहान व्हिडिओ सामग्री तयार करणे

कॉपी लिहिण्यापलीकडील काम

मार्केटिंगमधील AI ची व्याप्ती मजकूर आणि दृश्यांपलीकडे खूप पुढे आहे. कर यांच्या मते, मार्केटर्स ही प्रणाली मोहिमेच्या संकल्पना तयार करण्यासाठी, त्यांच्या बाजारपेठांचा शोध घेण्यासाठी आणि प्रत्येक गटासाठी अनुरूप संदेशासाठी ग्राहकांचे विभाजन करण्यासाठी डेटा विश्लेषित करण्यासाठी देखील वापरतात. काही संस्था आणखी पुढे जाऊन ग्राहक वर्तनाचा अंदाज लावण्यासाठी आणि ग्राहक प्रवासाचे काही भाग स्वयंचलित करण्यासाठी AI वापरतात.

• मोहिमेच्या कल्पना मंथन करणे आणि निर्माण करणे
• बाजार संशोधन करणे
• वैयक्तिकृत संदेशासाठी ग्राहकांना गटांमध्ये विभाजित करण्यासाठी डेटा विश्लेषित करणे
• ग्राहक पुढे काय करतील याचा अंदाज लावणे
• ग्राहक प्रवासातील निवडक टप्पे स्वयंचलित करणे

एकत्रितपणे पाहता, हे उपयोग सूचित करतात की AI आता एका विशिष्ट नवलाईपेक्षा मार्केटिंग संस्थांमधील एक कार्यरत स्तर बनला आहे—जो कल्पना, संशोधन, निर्मिती आणि वितरणाला स्पर्श करतो.

फायदे आणि आव्हाने

वेग हा प्रमुख फायदा

मार्केटिंगमधील AI च्या फायद्यांबद्दल विचारले असता, कर यांनी प्रथम वेगाकडे लक्ष वेधले. हे तंत्रज्ञान मार्केटर्सना पूर्वी शक्य होते त्यापेक्षा कितीतरी अधिक कल्पना निर्माण करण्यास आणि शोधण्यास अनुमती देते, कोऱ्या पानापासून कार्यरत संकल्पनेपर्यंतचे अंतर कमी करते. तसेच वैयक्तिकरण बरेच सोपे करते, कारण संघ एकाच सामान्य मुद्द्यावर समाधान न मानता वेगवेगळ्या प्रकारच्या ग्राहकांसाठी वेगळे संदेश तयार करू शकतात.

अडचण कुठे आहे

AI ला आकर्षक बनवणारेच प्रमाण दबावही निर्माण करते. अधिक सामग्री म्हणजे अधिक निर्णय घ्यावे लागतात, आणि पारंपरिक चाचणी—जी खर्चिक आणि संथ दोन्ही आहे—आता संघ तयार करू शकणाऱ्या सामग्रीच्या प्रमाणाशी जुळवून घेऊ शकत नाही. हा तणावच नवीन फ्रेमवर्क संबोधण्यासाठी तयार केला आहे, कारण पारंपरिक चाचणीवरचा भार कमी करणे आवश्यक आहे.

प्रस्तावित फ्रेमवर्कच्या आत

कर आणि त्यांच्या सह-लेखकांनी विकसित केलेली पद्धत व्यवसायाने आधीच केलेल्या कामातून शिकण्यावर आधारित आहे. प्रत्येक नवीन AI-निर्मित सामग्रीला सुरुवातीपासून मूल्यांकन करण्याऐवजी, फ्रेमवर्क कंपनीच्या पूर्वीच्या मार्केटिंग मोहिमांच्या कामगिरी डेटाचा वापर करून येणारी सामग्री तपासण्यासाठी AI मॉडेल्स प्रशिक्षित करते. अशा प्रकारे प्रशिक्षित झाल्यानंतर, मॉडेल्स मार्केटिंग संघाला सामग्री शिफारसी आणि रेटिंग्स परत देतात, ज्यामुळे लोकांना काय चालवायचे हे ठरवण्यासाठी जलद आधार मिळतो.

हे डिझाइन प्रभावीपणे संस्थेच्या स्वतःच्या मोहिमेच्या इतिहासाला तपासणी यंत्रणेत बदलते. मॉडेल्स पहिला फिल्टर म्हणून काम करतात, तर मार्केटर्स त्यांना मिळालेल्या शिफारशींवर आपले कौशल्य लावतात. त्या अर्थाने, हे फ्रेमवर्क लोकांना प्रक्रियेतून काढून टाकण्याचा प्रयत्न नाही—तर AI ला अशा प्रकारे स्थान देण्याचा प्रयत्न आहे की मानवी लक्ष सर्वात योग्य निर्णयांवर खर्च होईल.

व्यवसाय संदर्भ का महत्त्वाचा आहे

कर यांनी जोर दिला की AI अनुप्रयोग तेव्हाच सर्वोत्तम काम करतात जेव्हा ते वापरणाऱ्या व्यवसायाच्या विशिष्ट परिस्थितीत रुजलेले असतात. एका कंपनीसाठी सामग्री तपासणारे मॉडेल त्या कंपनीच्या मोहिमा, ग्राहक आणि निकालांवर आधारित असते; शिफारसी अर्थपूर्ण बनवणारा डेटा हा संस्थेनेच निर्माण केलेला डेटा असतो. हे अशा कल्पनेपासून वेगळे आहे की एकच तयार साधन प्रत्येक मार्केटरला समान चांगल्या प्रकारे सेवा देऊ शकते.

संदर्भावरील हा भर हे देखील स्पष्ट करतो की संशोधक AI ला मार्केटिंग कौशल्याचा पर्याय न मानता पूरक का मानतात. मॉडेल्स जी रेटिंग्स तयार करतात ती निर्णयाची इनपुट असतात, निर्णय स्वतः नाही.

निर्णायक घटक म्हणून मानवी भांडवल

अभ्यासासोबतच्या चर्चेत सर्वात उल्लेखनीय विषय म्हणजे लोकांची भूमिका. कर यांनी या तंत्रज्ञानांना यशस्वीपणे काम करण्यासाठी मानवी भांडवल अत्यावश्यक असल्याचे वर्णन केले. मुद्दा केवळ एवढाच नाही की मार्केटर्सने साधने योग्यरित्या चालवावीत; तर AI प्रणालीची परिणामकारकता लोक त्यात आणत असलेल्या ज्ञान, निर्णयक्षमता आणि संस्थात्मक समजुतीवर अवलंबून असते.

हे चित्रण AI स्वीकारणे ही केवळ तांत्रिक बाब आहे या सामान्य गृहीतकाला आव्हान देते. प्रत्यक्षात, कंपनी AI-निर्मित सामग्रीतून मिळवणारे मूल्य तिचे लोक शिफारशींचा किती चांगला अर्थ लावू शकतात, सूचना चुकीची आहे हे कधी ओळखू शकतात आणि आउटपुटला ब्रँड काय साध्य करू इच्छितो याशी किती चांगले जोडू शकतात यावर अवलंबून असेल.

ईमेल मोहिमेचे उदाहरण काय दर्शवते

फ्रेमवर्क प्रत्यक्षात दाखवण्यासाठी, संशोधकांनी मोठ्या प्रमाणावरील ईमेल मार्केटिंग मोहिमेचे उदाहरण वापरले. या सरावाने दाखवले की नवीन दृष्टिकोन डेटा विश्लेषण आणि मार्केटरच्या मूल्यांकनाला एकत्र करून मोहीम यशस्वी होईल का याचा अंदाज लावण्यास कशी मदत करू शकतो—हे जोडणी अभ्यासाचा व्यापक युक्तिवाद प्रतिबिंबित करते की मानवी आणि यंत्र इनपुट एकत्र वापरल्यास सर्वात मजबूत ठरतात.

मार्केटिंग संघांसाठी याचा अर्थ

AI ला त्यांच्या मार्केटिंग कार्यात अधिक खोलवर कसे आणावे याचा विचार करणाऱ्या संस्थांसाठी, अभ्यास काही व्यावहारिक बाबींकडे निर्देश करतो:

• पूर्वीच्या मोहिमेच्या कामगिरीला केवळ नोंद न मानता संसाधन माना—त्याचा वापर नवीन सामग्री तपासणाऱ्या मॉडेल्सना प्रशिक्षित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
• AI कल्पना आणि वैयक्तिकरण वेगवान करेल, परंतु देखरेखीची गरज संपवेल अशी अपेक्षा ठेवू नका.
• अशा प्रक्रिया तयार करा ज्यात मॉडेल-निर्मित रेटिंग्स मार्केटरच्या निर्णयांना माहिती देतात, त्यांना बदलत नाहीत.
• साधने खरोखर उपयुक्त होण्यासाठी कंपनीच्या स्वतःच्या संदर्भानुसार जुळवावी लागतात हे ओळखा.
• AI आउटपुटचे निकालात रूपांतर होते की नाही हे अंतिमतः ठरवणाऱ्या मानवी कौशल्यात गुंतवणूक करा.

पुढील वाट

हा अभ्यास अशा क्षणी आला आहे जेव्हा मार्केटिंग संघ तयार करू शकणाऱ्या सामग्रीचे प्रमाण वेगाने वाढत आहे, आणि त्या सामग्रीची वैधता तपासण्याच्या पद्धती तितक्याच वेगाने पुढे गेलेल्या नाहीत. कंपनीच्याच ऐतिहासिक कामगिरी डेटाचा वापर करून AI-निर्मित सामग्री तपासण्याचा मार्ग प्रस्तावित करून, कर आणि त्यांच्या सह-लेखकांनी मार्केटिंग करणाऱ्या लोकांचा निर्णय सोडण्याची गरज नसलेला स्केलिंगचा मार्ग दिला आहे. धडा पारंपरिक चाचणीला ऑटोमेशनने बदलण्याबद्दल कमी आणि कार्यप्रवाह अशा प्रकारे पुनर्रचना करण्याबद्दल अधिक आहे की डेटा क्षेत्र संकुचित करतो आणि मानवी कौशल्य अंतिम निर्णय घेते.

हा लेख Phys.org च्या अहवालावर आधारित आहे. मूळ लेख वाचा.