مجهز شدن محققان بازاریابی به هوش مصنوعی

با ادامه پیشرفت فناوری‌های هوش مصنوعی، محققان، به‌ویژه متخصصان حوزه تحلیل مصرف‌کننده، به عنوان نیروی محرکه‌ای برای پذیرش و یکپارچه‌سازی این فناوری در کسب‌وکارها ظاهر شده‌اند. این تغییر صرفاً به پذیرش فناوری محدود نمی‌شود، بلکه نشانه‌ای از تغییر بنیادی در نحوه مدیریت، تفسیر و بهره‌برداری از داده‌ها به منظور هدایت تصمیم‌گیری‌های استراتژیک است.

گزارشی از زپی و انجمن بازاریابی آمریکا نشان می‌دهد که بیش از ۳۵٪ از متخصصان حوزه بینش به شدت به اهمیت حیاتی هوش مصنوعی برای بهره‌برداری از داده‌های مصرف‌کننده باور دارند. این اشتیاق فراتر از آنچه در میان متخصصان بازاریابی دیده می‌شود، است و روند مهمی را به نمایش می‌گذارد. محققان نه تنها به سرعت بیشتری هوش مصنوعی را پذیرش می‌کنند، بلکه پیشرو در ابتکاراتی هستند که به درک جدیدی از مصرف‌کننده و تأثیرگذاری بر تصمیمات کسب‌وکار کمک می‌کند.

به‌طور تاریخی، صنعت تحقیقات غالباً در پذیرش فناوری‌های جدید از سایر حوزه‌ها عقب مانده است. این رویکرد محتاطانه گاهی اوقات به محدود کردن رشد و تأثیر تیم‌های تحقیقاتی در سازمان‌ها منجر شده است. اما هوش مصنوعی فرصتی بی‌نظیر برای محققان به‌منظور بازتعریف نقش خود فراهم می‌آورد. بر خلاف تغییرات فناوری قبلی که بر نرم‌افزار و پلتفرم‌ها متمرکز بود، هوش مصنوعی به‌طور ذاتی به داده‌ها مرتبط است  که همان خون حیات تحقیق است. ابزارهای هوش مصنوعی فقط داده‌ها را ذخیره و تحلیل نمی‌کنند، بلکه از آن‌ها یاد می‌گیرند و بینش‌های جدیدی ایجاد می‌کنند.

برای اینکه هوش مصنوعی واقعاً مؤثر باشد، به داده‌های با کیفیت بالا نیاز دارد. و اینجاست که محققان می‌درخشند. تخصص آن‌ها در درک و سازمان‌دهی داده‌ها، آن‌ها را به عنوان رهبران انقلاب هوش مصنوعی معرفی می‌کند. با افزایش وابستگی کاروکسب ها به تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده، تأثیر محققان نیز در حال گسترش است. یافته‌ها نشان می‌دهد که ۶۹٪ از بازاریابان ارشد اکنون بینش‌های مصرف‌کننده را به عنوان عاملی «بسیار تأثیرگذار» در شکل‌دهی به استراتژی‌های کسب‌وکار تلقی می‌کنند.

انقلاب در مدیریت داده‌ها با هوش مصنوعی

با این حال، با وجود نقش سنتی آن‌ها به عنوان نگهبانان داده، محققان غالباً به دلیل مقیاس و سرعت زیاد پردازش داده‌ها، عدم ارتباط بین منابع داده‌های مختلف و دشواری اشتراک‌گذاری بینش‌ها در بین بخش‌ها، نادیده گرفته شده‌اند. تحقق وعده داده‌های کلان معمولاً دشوار بوده است و سازمان‌ها در پیمایش دریاچه‌های عظیم داده و چالش مداوم یکپارچه‌سازی داده‌ها با مشکلاتی مواجه هستند. اگرچه فناوری در بهبود ارتباطات پیشرفت کرده است، اما یکپارچه‌سازی واقعی داده‌ها برای بسیاری از سازمان‌ها همچنان یک مانع است.

با افزایش پذیرش هوش مصنوعی، این فناوری قرار است مدیریت داده‌ها را متحول کند. توانایی هوش مصنوعی در پردازش حجم زیادی از داده‌ها، همراه با قابلیت یادگیری و تکرار آن، در حال ایجاد تغییر به سمت تمرکز و سیستماتیک‌سازی داده‌ها است. به جای عمل در سیلوهای جداگانه، هوش مصنوعی به یکپارچگی واقعی کمک می‌کند و رویکردی جامع‌تر به مدیریت داده‌ها ارائه می‌دهد. با این حال، موفقیت ابتکارات هوش مصنوعی به مشارکت محققان ماهر بستگی دارد که می‌توانند اطمینان حاصل کنند که داده‌های وارد شده به سیستم‌های هوش مصنوعی دقیق، مرتبط با زمینه و به درستی کدگذاری شده‌اند.

این موضوع اهمیت نقش محققان در یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی را نشان می‌دهد؛ نقشی که به‌طور فزاینده‌ای مورد توجه قرار می‌گیرد، زیرا سازمان‌ها به دنبال حداکثر کردن منافع هوش مصنوعی هستند. این گزارش تأکید می‌کند که رضایت از تیم‌های بینش به‌طور قابل توجهی زمانی که به عنوان شرکای استراتژیک دیده می‌شوند و داده‌ها به‌طور سیستماتیک متصل می‌شوند، بالاتر است...

شما میتوانید این مقاله را بصورت کامل در وبسایت تحقیقات بازاریابی مطالعه فرمایید.