داده‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی چه چیزهایی را درباره مشتریان از دید مارکترها پنهان می‌کنند؟

ورود شتابان ابزارهای هوش مصنوعی به اکوسیستم بازاریابی دیجیتال و پلتفرم‌های تبلیغاتی این پرسش بنیادین را پیش روی مدیران ارشد مارکتینگ قرار داده است: آیا هوش مصنوعی واقعاً فرآیند درک مشتری را آسان‌تر کرده، یا صرفاً با ایجاد کوهی از اطلاعات فاقد عمق، بازاریابان را به بیراهه می‌برد؟

در تازه‌ترین قسمت از گفت‌وگوهای تخصصی رسانه مارکتک (MarTech)، ملیندا سندمن (Malinda Sandman)، معاون بین‌المللی مارکتینگ در پلتفرم تایپ‌فرم (Typeform)، به تحلیل تغییرات بنیادین بازاریابی در هر دو بخش B2B و B2C پرداخته است. به گفته سندمن، گذار وب به یک محیط «بدون‌کلیک» (Clickless) و تسلط پاسخ‌های آماده هوش مصنوعی در موتورهای جستجو، بینش سنتی درباره مسیر سفر مشتری را مبهم کرده است.

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های امروز تیم‌های مارکتینگ، گرفتار شدن در تله «ورودی بی‌کیفیت، خروجی بی‌کیفیت» (Garbage In, Garbage Out) ابزارهای تولید محتوا است. اگرچه بر اساس نظرسنجی‌ها بیش از ۹۷ درصد از بازاریابان اکنون از نوعی هوش مصنوعی در وظایف روزمره خود استفاده می‌کنند، اما فرآیندهای پیگیری لیدها و تحلیل عمیق دغدغه‌های مشتری همچنان با ضعف‌های ساختاری جدی مواجه است؛ وضعیتی که به تولید انبوه محتواهای همگن و فاقد تمایز رقابتی انجامیده است.

سندمن توضیح می‌دهد که داشتن داده‌های بیشتر لزوماً به شناخت بهتر مشتری منتهی نمی‌شود. داشبوردهای تحلیلی سنتی تنها داده‌های مربوط به رفتار گذشته کاربر را به نمایش می‌گذارند، در حالی که در محیط پرتحول کنونی، بازاریابان نیازمند درک انگیزه‌های لحظه‌ای و موانع تصمیم‌گیری خریداران هستند. پلتفرم‌ها باید به‌جای انباشت داده‌های کمّی سرد، به سمت مدل‌های «تحقیقات همیشه‌روشن» (Always-on Research) حرکت کنند؛ مدلی که در آن مصاحبه‌های ویدیویی کوتاه و بازخوردهای کیفی واقعی ظرف کمتر از ۲۴ ساعت جمع‌آوری و با ابزارهای زبانی دسته‌بندی می‌شوند تا احساس و چرایی رفتار مشتری پیش از اجرای هر کمپین مشخص گردد.