এই পোস্টটি, যা Fetch এর সঙ্গে অংশীদারিত্বে তৈরি করা হয়েছে, আধুনিক মার্কেটিংয়ে AI এর গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা তুলে ধরেছে, ব্যক্তিগতকরণ, দ্রুততা এবং তথ্য-চালিত অন্তর্দৃষ্টির উপর জোর দিয়ে ব্র্যান্ডের আনুগত্য এবং পারফরম্যান্স বাড়ানোর জন্য। মূল শেকড়গুলো হল আজকের AI চালিত প্রেক্ষাপটে ব্যক্তিগত, অঙ্গজ বার্তাবাহনের প্রয়োজনীয়তা। মার্কেটার এবং বিজ্ঞাপনদাতাদের কাজের প্রবাহ পুনঃপ্রস্তুত করতে হবে যাতে তারা বদলে যাওয়া সংস্কৃতি এবং ভোক্তার প্রত্যাশার সঙ্গে তাল মিলাতে পারে। ব্র্যান্ডগুলোকে গ্রাহকের আনুগত্য আশা করতে হয় না যদি তারা নিজেই তা দেখাতে না পারে। নিশ্চিত ক্রয় ডেটার সঙ্গে AI অগ্রগতিকে মিলিয়ে, ব্র্যান্ড এবং সংস্থাগুলো দ্রুত পরিকল্পনা, ব্যক্তিগতকরণ এবং অভিযোজন করতে পারে, শেষমেষ চেকআউটের পারফরম্যান্স উন্নত করে। Fetch এর সাথে হোস্ট করা ADWEEK House Advertising HQ গ্রুপ চ্যাটে বিশেষজ্ঞরা আলোচনা করেছেন কিভাবে ইমপ্রেশনের উপর মনোযোগ থেকে ফলাফলের দিকে পরিবর্তন আসছে, কিভাবে কাস্টমাইজেশন এবং প্রণোদনা লয়ালটি সৃষ্টি করে, এবং প্রকৃত সময়ের অন্তর্দৃষ্টির জন্য প্রয়োজনীয় অপারেশনাল পরিবর্তনগুলো। Fetch এর Zoe O’Neill হাইপার-পারসোনালাইজেশনের গুরুত্বের উপর জোর দিয়েছেন, যা উন্নত AI দ্বারা চালিত, এবং ব্র্যান্ডগুলোকে ব্যাপকভাবে প্রাসঙ্গিক এবং উদ্দেশ্যপূর্ণ বার্তা দেওয়ার সুযোগ করে দেয়। IPG Mediabrands এর Amie Owen উল্লেখ করেছেন যে AI এখন ভোক্তার যাত্রার বিস্তারিত বিশ্লেষণে সহায়ক, ও মার্কেটিং ফানেলকে সংকুচিত করছে—এক দশক আগে যা অসম্ভব ছিল। মহামারী ইকমার্সের উত্থানকে ত্বরান্বিত করেছে, কোম্পানিগুলোকে দ্রুত ভোক্তার তথ্য সংগ্রহ এবং তার উপর ভিত্তি করে পদক্ষেপ নেবার সরঞ্জাম দিয়েছে, এর প্রমাণ Fetch এর বার্ষিক GMV $179 বিলিয়ন এর দৃশ্যমানতা। Mondelēz International এর Sally Barton বিশদভাবে ব্যাখ্যা করেছেন যে AI কিভাবে বিভিন্ন শ্রোতার উদ্দেশ্য অনুযায়ী বার্তা কাস্টমাইজ করে, যেমন Gen Z এর জন্য আলাদা পন্থা এবং মিলেনিয়াল মায়েদের জন্য অন্যভাবে। Chobani এর Wilma Faget AI কে একজন সহকারী হিসেবে দেখেছেন, যা মানুষের কৌশলকে উন্নত করে ডেটা ও প্রবণতা সংকলন করে কার্যকর মার্কেটিং “রেসিপি” তৈরি করতে। তবে, দ্রুত পরিবর্তনশীল ট্রেন্ডের জন্য দ্রুততা দরকার, যা প্রায়ই সংস্থাগুলোর নেই। Owen উল্লেখ করেছেন যে, ঐতিহ্যবাহী বিষয়বস্তুর তৈরি সময়প্রকরণ এত ধীরে যে তারা দ্রুত চলে যাওয়া ঘটনার—যেমন Labubu উন্মাদনা— উপযুক্তভাবে কাজে লাগাতে পারে না। Starcom এর Lee Dunbar আরও নমনীয় সৃজনশীল পরিবেশ এবং পণ্য আপডেটের জন্য স্যান্ডবক্স পদ্ধতি গ্রহণের পক্ষে ধ্বনি দিয়েছেন। প্যানেল সদস্যরা একমত যে AI দলগুলোকে ম্যানুয়াল এবং স্প্রেডশিট ভিত্তিক কাজ থেকে মুক্ত করে দেবে, এবং সেগুলিকে সহযোগী ড্যাশবোর্ডের মাধ্যমে সিদ্ধান্ত গ্রহণে দ্রুততর করবে। Dunbar উত্তেজনা প্রকাশ করেছেন যে, AI ক্লায়েন্টদের সঙ্গে রিয়াল টাইমে ডেটা ইন্টারঅ্যাক্ট এবং অনুসন্ধানে সক্ষম করে, যা স্থির রিপোর্টের উপর নির্ভরতা কমাবে। ভবিষ্যত দেখার ক্ষেত্রে, গ্রুপটি ভবিষ্যতে কেনাকাটা এবং গ্রাহকের আচরণ পূর্বাভাস দেওয়ার সর্বোত্তম মূল্য দেখেন, যেখানে অতীত লেনদেন বিশ্লেষণের চেয়ে বেশি কিছু। Assembly এর Jason Lim বলেছেন যে, AI দ্বারা সমর্থিত ডেটাসেট ব্যবহার করে চাহিদা পূর্বাভাস এবং সরবরাহ শৃঙ্খলা আরও কার্যকরভাবে পরিচালনা করা সম্ভব। এক যুগে যেখানে দাম প্রায়ই ব্র্যান্ডের আনুগত্যকে overshadow করে এবং উদ্ভাবন জীবনধারাকে বিপর্যস্ত করে, দ্রুততা এবং দূরদর্শিতা ব্যবসার পারফরম্যান্স ধরে রাখার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। O’Neill উদাহরণ দেন কিভাবে দর্শকদের অন্তর্দৃষ্টি ব্র্যান্ডগুলোকে বিভিন্ন ভোক্তার আচরণ সম্পর্কযুক্ত করতে সক্ষম করে—যেমন Pizza Hut এর গ্রাহকদের পুরস্কৃত করা যারা নির্দিষ্ট ফ্রোজেন পিজ্জাও কেনে—এতে পুনরায় ভ্রমণে উৎসাহ এবং বৃহৎ কেনাকাটার baskets তৈরি হয়। Mondelēz এর Barton অনুগতিপূর্ণ সহযোগিতাকে সাংস্কৃতিক ভাবে প্রাসঙ্গিক মার্কেটিং এর উদাহরণ হিসেবে দেখিয়েছেন, যা তরুণ ভোক্তাদের সাথে সত্যিকারের সংযোগ স্থাপন করে, বিনোদন এবং পণ্য সংযুক্ত করে। Lim স্মরণ করিয়েছেন যে, আনুগত্য একটি ধারাবাহিক প্রাপ্তি, তাই স্মার্ট ভোক্তা সংকেত ব্যবহার করে কৌশল তৈরি করাই দরকার যা সংস্থান ও কার্যকারীতার মধ্যে সুষম সমন্বয় করে। সংক্ষেপে, বক্তারা নিশ্চিত করেছেন যে, AI, নিশ্চিত ডেটা, নমনীয় কাজের প্রবাহ, এবং সাংস্কৃতিকভাবে তথ্যসমৃদ্ধ প্রণোদনার সংমিশ্রণে ব্র্যান্ডগুলো কার্যকরভাবে ব্যক্তিগতকরণ করতে, দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে এবং আজকের চলমান বাজারে সত্যিকারের গ্রাহক আনুগত্য গড়ে তুলতে পারবে।