మానవ నిర్ణయ శక్తిని కోల్పోకుండా మార్కెటర్లు AIని సమర్థవంతంగా ఎలా ఉపయోగించవచ్చు

స్కేల్లో AI మార్కెటింగ్ కంటెంట్ను అమలు చేయడానికి ఒక ఫ్రేమ్వర్క్

మార్కెటింగ్ విభాగాలు కాపీని రూపొందించడానికి మరియు రోజువారీ పనిప్రవాహాలను వేగవంతం చేయడానికి కృత్రిమ మేధస్సుపై ఎక్కువగా ఆధారపడుతున్న కొద్దీ, ఒక ఆచరణాత్మక ప్రశ్న సంభాషణ కేంద్రానికి వచ్చింది: ఒక ప్రచారం నిజంగా పనిచేస్తుందో లేదో నిర్ణయించే మానవ నిర్ణయ శక్తిని వదులుకోకుండా బృందాలు ఈ సాంకేతికత వేగాన్ని ఎలా పొందగలవు? పెన్ స్టేట్ పరిశోధకుడు మరియు అతని సహ-రచయితలు కొత్తగా ప్రచురించిన అధ్యయనం ఒక సమాధానాన్ని ప్రతిపాదిస్తూ, ప్రయోగానికి ముందు సాంప్రదాయకంగా జరిగే ఖరీదైన, సమయం తీసుకునే పరీక్షలపై ఆధారపడటాన్ని తగ్గిస్తూ స్కేల్లో AI- రూపొందించిన మార్కెటింగ్ కంటెంట్ను విడుదల చేయడానికి ఒక పద్ధతిని వివరిస్తుంది.

ఈ పని Journal of Marketing Researchలో ప్రచురితమైంది మరియు పెన్ స్టేట్ యొక్క స్మీల్ కాలేజ్ ఆఫ్ బిజినెస్లో మార్కెటింగ్ అసిస్టెంట్ ప్రొఫెసర్ అయిన Wreetabrata "Wreeto" Kar, సహకారులతో కలిసి దీనిని నడిపించారు. దీని ప్రధానాంశంగా, మార్కెటింగ్లో AI స్వీకరణ కేవలం ఒక సాధనాన్ని కొనడం మాత్రమే కాదు—అది మానవ నైపుణ్యాన్ని లూప్లో ఉంచే ప్రక్రియను రూపకల్పన చేయడం అని ఈ పరిశోధన వాదిస్తుంది.

మార్కెటర్లు ఇప్పటికే AIని ఎలా ఉపయోగిస్తున్నారు

ఈ అధ్యయనానికి సంబంధించిన ఒక ప్రశ్నోత్తరాలలో, AI మార్కెటింగ్ పనిలో ఎన్నో విధాలుగా ఇమిడిపోయిందని Kar వివరించారు. కంటెంట్ సృష్టి అత్యంత కనిపించే ఉపయోగం, కానీ అది ఒక్కటే కాదు. ఒకప్పుడు గంటల తరబడి మాన్యువల్ శ్రమ తీసుకున్న విస్తృత శ్రేణి పనులను నిర్వహించడానికి బృందాలు ఇప్పుడు AIపై ఆధారపడుతున్నాయి.

అత్యంత కనిపించే అనువర్తనాలు

• ఇమెయిల్లు, సోషల్ మీడియా పోస్ట్లు, ప్రకటనలు మరియు ఉత్పత్తి వివరణలను రూపొందించడం
• ప్రచారాలతో పాటు చిత్రాలు మరియు చిన్న వీడియో ఆస్తులను ఉత్పత్తి చేయడం

కాపీ రాయడానికి మించిన పని

మార్కెటింగ్లో AI పరిధి టెక్స్ట్ మరియు విజువల్స్ను బాగా మించిపోయింది. Kar ప్రకారం, మార్కెటర్లు ప్రచార భావనలను రూపొందించడానికి, తమ మార్కెట్లను పరిశోధించడానికి, మరియు ప్రతి సమూహానికి అనుగుణమైన సందేశాల కోసం కస్టమర్లను విభజించడానికి డేటాను విశ్లేషించడానికి కూడా ఈ వ్యవస్థలను ఉపయోగిస్తారు. కొన్ని సంస్థలు ఇంకా ముందుకు వెళ్లి, కస్టమర్ ప్రవర్తనను ఊహించడానికి మరియు కస్టమర్ ప్రయాణంలోని కొన్ని భాగాలను ఆటోమేట్ చేయడానికి AIని ఉపయోగిస్తాయి.

• ప్రచార ఆలోచనలను మెదడు వాడి రూపొందించడం మరియు ఉత్పత్తి చేయడం
• మార్కెట్ పరిశోధన నిర్వహించడం
• వ్యక్తిగతీకరించిన సందేశాల కోసం కస్టమర్లను సమూహాలుగా విభజించడానికి డేటాను విశ్లేషించడం
• కస్టమర్లు తర్వాత ఏమి చేస్తారో ఊహించడం
• కస్టమర్ ప్రయాణంలోని ఎంచుకున్న దశలను ఆటోమేట్ చేయడం

మొత్తంగా చూస్తే, ఈ ఉపయోగాలు AI ఒక నిష్కపటమైన కొత్తదనం నుండి మార్కెటింగ్ సంస్థల లోపల ఒక ఆపరేటింగ్ లేయర్గా మారిందని సూచిస్తున్నాయి—ఇది ఆలోచన, పరిశోధన, ఉత్పత్తి మరియు డెలివరీని తాకుతుంది.

ప్రయోజనాలు మరియు సవాళ్లు

వేగం ప్రధాన ప్రయోజనం

మార్కెటింగ్లో AI యొక్క ప్రయోజనాల గురించి అడిగినప్పుడు, Kar మొదట వేగాన్ని సూచించారు. ఈ సాంకేతికత మార్కెటర్లకు ఇంతకుముందు సాధ్యమైన దానికంటే చాలా ఎక్కువ ఆలోచనలను రూపొందించడానికి మరియు అన్వేషించడానికి అనుమతిస్తుంది, ఖాళీ పేజీకి మరియు పనిచేసే భావనకు మధ్య దూరాన్ని తగ్గిస్తుంది. ఇది వ్యక్తిగతీకరణను కూడా గణనీయంగా సులభతరం చేస్తుంది, ఎందుకంటే బృందాలు ఒకే సాధారణ ప్రచారంతో సరిపెట్టుకోకుండా వివిధ రకాల కస్టమర్ల కోసం ప్రత్యేక సందేశాలను రూపొందించగలవు.

కష్టం ఎక్కడ ఉంది

AIని ఆకర్షణీయంగా చేసే అదే స్కేల్ ఒత్తిడిని కూడా సృష్టిస్తుంది. ఎక్కువ కంటెంట్ అంటే తీసుకోవాల్సిన ఎక్కువ నిర్ణయాలు, మరియు సాంప్రదాయక పరీక్షలు—ఖరీదైనవి మరియు నెమ్మదైనవి—ఒక బృందం ఇప్పుడు ఉత్పత్తి చేయగల పదార్థ పరిమాణానికి అనుగుణంగా నడవలేవు. ఆ ఉద్రిక్తతను పరిష్కరించడానికే కొత్త ఫ్రేమ్వర్క్ రూపొందించబడింది, సాంప్రదాయక పరీక్షలు మాత్రమే మోయాల్సిన భారాన్ని తగ్గించడం ద్వారా.

ప్రతిపాదిత ఫ్రేమ్వర్క్ లోపల

Kar మరియు అతని సహ-రచయితలు అభివృద్ధి చేసిన విధానం ఒక వ్యాపారం ఇప్పటికే చేసిన దాని నుండి నేర్చుకోవడంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ప్రతి కొత్త AI- రూపొందించిన కంటెంట్ను మొదటి నుండి మూల్యాంకనం చేయడానికి బదులుగా, ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ కంపెనీ మునుపటి మార్కెటింగ్ ప్రచారాల నుండి పనితీరు డేటాను ఉపయోగించి వచ్చే పదార్థాన్ని పరిశీలించడానికి AI నమూనాలను శిక్షణ ఇస్తుంది. ఈ విధంగా శిక్షణ పొందిన తర్వాత, నమూనాలు మార్కెటింగ్ బృందానికి కంటెంట్ సిఫార్సులు మరియు రేటింగ్లను అందిస్తాయి, ఏమి అమలు చేయాలో నిర్ణయించడానికి వేగవంతమైన ఆధారాన్ని వ్యక్తులకు ఇస్తాయి.

ఈ రూపకల్పన ఒక సంస్థ యొక్క స్వంత ప్రచార చరిత్రను ఒక పరిశీలన యంత్రాంగంగా మారుస్తుంది. నమూనాలు మొదటి ఫిల్టర్గా పనిచేస్తాయి, మార్కెటర్లు తమకు వచ్చిన సిఫార్సులపై తమ నైపుణ్యాన్ని వర్తింపజేస్తారు. ఆ అర్థంలో, ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ ప్రక్రియ నుండి వ్యక్తులను తొలగించే ప్రయత్నం కాదు—అది AIని అలా ఉంచే ప్రయత్నం, తద్వారా మానవ దృష్టి అత్యంత అవసరమైన నిర్ణయాలపై ఖర్చు అవుతుంది.

వ్యాపార సందర్భం ఎందుకు ముఖ్యం

AI అనువర్తనాలు వాటిని ఉపయోగించే వ్యాపారం యొక్క నిర్దిష్ట పరిస్థితులలో నిలిచినప్పుడు ఉత్తమంగా పనిచేస్తాయని Kar నొక్కి చెప్పారు. ఒక కంపెనీ కోసం కంటెంట్ను పరిశీలించే నమూనా ఆ కంపెనీ ప్రచారాలు, కస్టమర్లు మరియు ఫలితాల ద్వారా సమాచారం పొందుతుంది; సిఫార్సులను అర్థవంతంగా చేసే డేటా సంస్థ స్వయంగా ఉత్పత్తి చేసిన డేటా. ఒకే ఒక రెడీమేడ్ సాధనం ప్రతి మార్కెటర్కు సమానంగా ఉపయోగపడుతుంది అనే ఆలోచన నుండి ఇది భిన్నమైనది.

సందర్భంపై ఈ నొక్కుడు, పరిశోధకులు AIని మార్కెటింగ్ నైపుణ్యానికి ప్రత్యామ్నాయంగా కాకుండా పూరకంగా ఎందుకు చిత్రీకరిస్తున్నారో కూడా వివరిస్తుంది. నమూనాలు ఉత్పత్తి చేసే రేటింగ్లు ఒక నిర్ణయానికి ఇన్పుట్లు, నిర్ణయం స్వయంగా కాదు.

నిర్ణయాత్మక అంశంగా మానవ మూలధనం

అధ్యయనంతో పాటు ఉన్న చర్చలో బహుశా అత్యంత గమనార్హమైన అంశం వ్యక్తుల పాత్ర. ఈ సాంకేతికతలను విజయవంతంగా పనిచేయించడంలో మానవ మూలధనం కీలకమని Kar వివరించారు. మార్కెటర్లు సాధనాలను సరిగ్గా నిర్వహించాలి అనేది మాత్రమే కాదు; AI వ్యవస్థ యొక్క ప్రభావం వ్యక్తులు దానికి అందించే జ్ఞానం, నిర్ణయ శక్తి మరియు సంస్థాగత అవగాహనపై ఆధారపడి ఉంటుంది.

ఆ చిత్రీకరణ AI స్వీకరణ పూర్తిగా సాంకేతిక పని అనే సాధారణ ఊహను ఎదుర్కొంటుంది. ఆచరణలో, ఒక కంపెనీ AI- రూపొందించిన కంటెంట్ నుండి పొందే విలువ, దాని వ్యక్తులు సిఫార్సులను ఎంత బాగా అర్థం చేసుకోగలరు, ఒక సూచన లక్ష్యాన్ని తప్పినప్పుడు గుర్తించగలరు, మరియు ఫలితాన్ని బ్రాండ్ సాధించాలనుకునే దానితో అనుసంధానించగలరు అనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది.

ఇమెయిల్ ప్రచార ఉదాహరణ ఏమి చూపిస్తుంది

ఫ్రేమ్వర్క్ను ఆచరణలో ప్రదర్శించడానికి, పరిశోధకులు పెద్ద ఎత్తున ఇమెయిల్ మార్కెటింగ్ ప్రచారాన్ని ఉదాహరణగా ఉపయోగించారు. ఈ వ్యాయామం, డేటా విశ్లేషణను మార్కెటర్ మూల్యాంకనంతో కలిపి, ఒక ప్రచారం విజయవంతమవుతుందో లేదో ఊహించడానికి కొత్త విధానం ఎలా సహాయపడుతుందో చూపించింది—ఈ జోడీ మానవ మరియు యంత్ర ఇన్పుట్ కలిసి ఉపయోగించినప్పుడు బలంగా ఉంటాయనే అధ్యయనం యొక్క విస్తృత వాదనను ప్రతిబింబిస్తుంది.

ఇది మార్కెటింగ్ బృందాలకు ఏమి అర్థం

AIని తమ మార్కెటింగ్ కార్యకలాపాలలో లోతుగా ఎలా తీసుకురావాలో ఆలోచిస్తున్న సంస్థలకు, ఈ అధ్యయనం కొన్ని ఆచరణాత్మక పరిగణనలను సూచిస్తుంది:

• గత ప్రచార పనితీరును కేవలం ఒక రికార్డుగా కాకుండా ఒక వనరుగా పరిగణించండి—కొత్త కంటెంట్ను పరిశీలించే నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఇది ఉపయోగించవచ్చు.
• పర్యవేక్షణ అవసరాన్ని తొలగించడం కాకుండా, ఆలోచన మరియు వ్యక్తిగతీకరణను వేగవంతం చేస్తుందని AI నుండి ఆశించండి.
• నమూనా-ఉత్పత్తి రేటింగ్లు మార్కెటర్ నిర్ణయాలను భర్తీ చేయడం కాకుండా వాటికి సమాచారం అందించే ప్రక్రియలను నిర్మించండి.
• నిజంగా ఉపయోగకరంగా ఉండాలంటే సాధనాలు కంపెనీ స్వంత సందర్భానికి అనుగుణంగా మార్చుకోవాలని గుర్తించండి.
• AI ఫలితం ఫలితాలుగా మారుతుందో లేదో చివరికి నిర్ణయించే మానవ నైపుణ్యంలో పెట్టుబడి పెట్టండి.

ముందున్న మార్గం

ఒక మార్కెటింగ్ బృందం ఉత్పత్తి చేయగల కంటెంట్ పరిమాణం వేగంగా పెరుగుతున్న సమయంలో, మరియు ఆ కంటెంట్ను ధృవీకరించే పద్ధతులు దానికి అనుగుణంగా నడవని సమయంలో ఈ అధ్యయనం వచ్చింది. కంపెనీ స్వంత చారిత్రక పనితీరు డేటాను ఉపయోగించి AI- రూపొందించిన పదార్థాన్ని పరిశీలించే మార్గాన్ని ప్రతిపాదించడం ద్వారా, Kar మరియు అతని సహ-రచయితలు మార్కెటింగ్ చేసే వ్యక్తుల నిర్ణయ శక్తిని వదులుకోకుండా స్కేల్ చేయడానికి ఒక మార్గాన్ని అందిస్తున్నారు. సాంప్రదాయక పరీక్షలను ఆటోమేషన్తో భర్తీ చేయడం గురించి ఈ పాఠం తక్కువ—డేటా రంగాన్ని సంకుచితం చేసి, మానవ నైపుణ్యం తుది నిర్ణయం తీసుకునేలా పనిప్రవాహాన్ని పునర్రూపకల్పన చేయడం గురించి ఎక్కువ.

ఈ వ్యాసం Phys.org నివేదిక ఆధారంగా రూపొందించబడింది. అసలు వ్యాసాన్ని చదవండి.