به نقل از آماج، هوش مصنوعی در حال تغییر یکی از مهمترین مراحل فرایند خرید در بازارهای B2B است؛ بهطوری که بسیاری از مشتریان پیش از مراجعه به وبسایت یک شرکت یا برقراری نخستین تماس با فروشنده، ابتدا سراغ ابزارهای هوش مصنوعی میروند و بر اساس پاسخهای دریافتی، تصویری اولیه از برندها و راهکارهای موجود شکل میدهند.
این تحول باعث شده تیمهای بازاریابی دیگر صرفاً با مسئله جذب ترافیک و ایجاد سرنخ مواجه نباشند، بلکه باید بررسی کنند برندشان در پاسخهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی چگونه معرفی میشود و آیا در گفتوگوهایی که برای مشتریان بالقوه اهمیت دارد، حضور دارد یا خیر.
هوش مصنوعی؛ دروازه جدید ابتدای قیف فروش
مدلهای سنتی بازاریابی و تولید تقاضا بر سیگنالهایی قابل اندازهگیری مانند جستوجو، کلیک، تکمیل فرم و ورود کاربر به قیف فروش بنا شدهاند. اما این الگو در حال تغییر است؛ زیرا پاسخهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی میتوانند پیش از آنکه مشتری نشانهای از قصد خرید بروز دهد، مسیر تحقیق و ارزیابی او را تحت تأثیر قرار دهند.
در چنین شرایطی، ممکن است مشتری پیش از بازدید از وبسایت یا گفتوگو با تیم فروش، از یک ابزار هوش مصنوعی درباره مشکل خود سؤال کند و بر اساس پاسخ آن، فهرستی از شرکتها یا راهکارهای احتمالی را در ذهن خود شکل دهد. در این مرحله، ممکن است یک برند بهخوبی دیده شود، تصویری نامناسب پیدا کند یا اساساً در پاسخ ظاهر نشود.
پاسخهای هوش مصنوعی خنثی نیستند
پاسخهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی صرفاً بر اساس نام یک دستهبندی یا کلیدواژه شکل نمیگیرند. عمق محتوای منتشرشده، میزان تخصص، اعتبار کسبشده و نحوه تعریف یک شرکت از حوزه فعالیت خود، همگی میتوانند بر تصویری که از آن برند در فضای دیجیتال شکل میگیرد اثر بگذارند.
در گذشته، بسیاری از شرکتها تلاش میکردند مالک یک عبارت یا دستهبندی مشخص در بازار باشند. اما مشتریان هنگام استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی معمولاً با نام یک دستهبندی شروع نمیکنند؛ آنها مسئلهای را که با آن روبهرو هستند، با زبان خودشان توضیح میدهند.
بنابراین برندی که تنها روی مالکیت یک کلیدواژه یا عنوان مشخص تمرکز کرده، ممکن است در برابر مشتریانی که هنوز در حال شناخت مسئله هستند، کمتر دیده شود. در مقابل، شرکتی که محتوای عمیق و معتبری درباره مشکلات واقعی مشتریان تولید کرده است، شانس بیشتری برای حضور در این گفتوگوها خواهد داشت.
GEO؛ نام جدید یک چالش استراتژیک
این شکاف را میتوان در قالب «بهینهسازی برای موتورهای مولد» یا Generative Engine Optimization (GEO) توضیح داد. در این رویکرد، اعتبار برند دیگر صرفاً یک دارایی ثابت نیست و شرکتها باید به جای تمرکز صرف بر یک دستهبندی، مجموعه مسائلی را که مشتریان برای حل آنها به دنبال راهکار هستند، پوشش دهند.
تصویری که یک ابزار هوش مصنوعی از یک شرکت به مشتری ارائه میکند، عملاً میتواند بخشی از فرایند فروش آن شرکت را انجام دهد. مسئله اصلی این است که آیا برند در گفتوگوهای مرتبط با تصمیم خرید حضور دارد یا خیر.
مسئله فقط تولید محتوا نیست
واگذاری کامل این موضوع به یک متخصص یا تیم کوچک، ممکن است باعث شود یک مسئله استراتژیک در سطحی صرفاً اجرایی بررسی شود. نحوه نمایش یک شرکت در پاسخهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی، هم به جایگاهیابی برند و هم به درآمد مربوط است؛ زیرا میتواند بر برداشت اولیه مشتری و قرار گرفتن یک شرکت در فهرست گزینههای احتمالی اثر بگذارد.
چالش مهم برای مدیران بازاریابی این است که باید پیش از در اختیار داشتن معیارهای کاملاً قابل اتکا، برای این تغییر اقدام کنند. شرکتهایی که در این مسیر پیشرفت میکنند، عدم قطعیت را بخشی از شرایط جدید بازار میدانند، نه دلیلی برای به تعویق انداختن اقدام.
اهمیت ایجاد حلقه اطلاعات میان فروش و بازاریابی
تیمهای فروش معمولاً نخستین گروهی هستند که متوجه میشوند مشتری پیش از تماس با شرکت چه اطلاعاتی دریافت کرده و چه تصوری از بازار دارد. فروشندهای که به این موضوع توجه میکند، ممکن است متوجه شود مشتری با یک برداشت نادرست درباره یک محصول، برند یا حتی کل بازار وارد مذاکره شده است.
این اطلاعات میتواند نشانهای مهم از نحوه شکلگیری تصویر بازار توسط ابزارهای هوش مصنوعی باشد. با این حال، چنین دادههایی اغلب در یادداشتهای تماس یا گفتوگوهای غیررسمی تیم فروش باقی میمانند و به فرایند بازاریابی منتقل نمیشوند.
ایجاد یک حلقه بازخورد میان فروش و بازاریابی میتواند یکی از اقدامات عملی برای مقابله با این مشکل باشد. همراستایی فروش و بازاریابی موضوع تازهای نیست، اما هزینه نبود این هماهنگی در عصر جستوجوی مبتنی بر هوش مصنوعی اهمیت بیشتری پیدا کرده است.
بازاریابی برای هوش مصنوعی که به انسانها کمک میکند
نخستین واکنش بسیاری از مدیران بازاریابی به چالشهای جدید، پیدا کردن یک ابزار جدید است. در مورد هوش مصنوعی نیز این خطر وجود دارد که شرکتها بخواهند یک مشکل ناشی از هوش مصنوعی را صرفاً با ابزارهای هوش مصنوعی حل کنند.
با این حال، حضور موفق برندها در پاسخهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی معمولاً نتیجه فعالیتهایی است که پیش از استفاده از این ابزارها آغاز شدهاند؛ از جمله جایگاهیابی شفاف، تخصص واقعی، محتوای معتبر، شواهد مربوط به مشتریان و اعتبار بهدستآمده در بازار.
نقطه شروع میتواند یک بررسی صادقانه از نحوه نمایش شرکت در پاسخهای هوش مصنوعی باشد؛ بهویژه اینکه آیا برند با زبانی که مشتریان برای بیان مشکلات خود استفاده میکنند دیده میشود یا تنها در ادبیات تخصصی و دستهبندیهای رسمی حضور دارد.
پس از این بررسی، اولویتهایی مانند ارتباط با تحلیلگران، ارائه شواهد و تجربههای واقعی مشتریان و تقویت رهبری فکری برند اهمیت بیشتری پیدا میکنند.
در نهایت، شرکتها باید ساختارهایی ایجاد کنند که این اقدامات را به شکل مستمر دنبال کنند و شاخصهایی برای سنجش اثرگذاری در نظر بگیرند؛ زیرا معیارهای سنتی قیف فروش لزوماً برای اندازهگیری نفوذ برند در پاسخهای هوش مصنوعی طراحی نشدهاند.
ابزارهای هوش مصنوعی میتوانند برای پایش، ارزیابی و شناسایی شکافهای محتوایی مورد استفاده قرار گیرند، اما زمانی بیشترین کارایی را دارند که پایههای استراتژی برند و محتوای سازمان از قبل مستحکم شده باشد.
به گزارش آماج، تغییر رفتار مشتریان نشان میدهد که مسیر خرید B2B بیش از گذشته پیش از نخستین تعامل مستقیم با برند شکل میگیرد. شرکتهایی که میخواهند در این مسیر دیده شوند، باید روی شناخت دقیق مسائل مشتریان، جایگاهیابی شفاف، اعتبارسازی و همکاری نزدیک میان تیمهای فروش و بازاریابی تمرکز کنند.
برای پیگیری تازهترین اخبار و تحلیلهای فناوری و کسبوکار، به آماج مراجعه کنید.
