यह पोस्ट, जो Fetch के साथ साझेदारी में बनाई गई है, आधुनिक विपणन में AI की महत्वपूर्ण भूमिका को उजागर करती है, जिसमें व्यक्तिगतरण, लचीलापन, और डेटा-संचालित अंतर्दृष्टियों पर जोर दिया गया है ताकि ब्रांड वफादारी और प्रदर्शन को बेहतर बनाया जा सके। मुख्य बातें में आज के AI-प्रेरित परिदृश्य में व्यक्तिगत और उपयुक्त संदेश देना आवश्यक होना शामिल है। विपणनकर्ता और विज्ञापनदाता को अपनी कार्यप्रणालियों को पुनः विचार करना चाहिए ताकि विकसित हो रही संस्कृति और उपभोक्ता अपेक्षाओं के साथ कदम मिलाकर चल सकें। ब्रांड को ग्राहक वफादारी की आशा नहीं करनी चाहिए जब तक कि वे स्वयं इसे दर्शाएं नहीं। सत्यापित खरीद डेटा और AI प्रगति का संयोजन ब्रांडों और एजेंसियों को योजना बनाने, व्यक्तिगत बनाने और तेजी से अनुकूलित करने की अनुमति देता है, जिसका अंतिम पुरस्कार चेकआउट प्रदर्शन में सुधार है। Fetch के साथ co-hosted ADWEEK हाउस एडवर्टाइजिंग HQ ग्रुप चैट के दौरान, विशेषज्ञों ने इम्प्रेशन से परिणामों पर ध्यान केंद्रित करने, अनुकूलन और प्रोत्साहनों से वफादारी कैसे बढ़ती है, और रीयल-टाइम अंतर्दृष्टियों के लिए आवश्यक परिचालन परिवर्तनों पर चर्चा की। Fetch की Zoe O’Neill ने हाइपर-प्रतिफ़ल personalization के साथ AI की महत्ता पर बल दिया, जो सक्षम बनाता है कि ब्रांड व्यापक स्तर पर सटीक और उद्देश्यपूर्ण संदेश प्रदान करें। IPG Mediabrands की Amie Owen ने कहा कि अब AI शॉपिंग यात्रा का पूरा विश्लेषण कर सकता है, जिससे विपणन फनेल छोटा हो जाता है—यह तो एक दशक पहले असंभव था। महामारी ने ईकॉमर्स के उभार को तेज किया, जिससे कंपनियों को उपभोक्ता डेटा इकट्ठा करने और उस पर तेजी से कार्रवाई करने के उपकरण मिले हैं, जिसका उदाहरण Fetch की $179 बिलियन की वार्षिक GMV की दृश्यता है। Mondelēz International की Sally Barton ने AI की भूमिका को रेखांकित किया है कि वह विभिन्न दर्शक प्रेरणाओं के अनुसार संदेशों को व्यक्तिगत बनाता है, जैसे जेन Z बनाम मिलेनियल माताओं के लिए अलग तरीके। Chobani की Wilma Faget AI को एक सहायक मानती हैं जो मानव रणनीति को सशक्त बनाता है, डेटा और रुझानों का संश्लेषण कर प्रभावी विपणन "रेसिपी" बनाने में। फिर भी, तेजी से बदलने वाली प्रवृत्तियों को पकड़ने के लिए लचीलापन जरूरी है, जो अक्सर कंपनियों के पास नहीं होता। Owen ने कहा कि पारंपरिक सामग्री निर्माण समय सीमा इतनी धीमी है कि वे Labubu ट्रेंड जैसे तेज़ी से फैल रहे प्रभावों का फायदा नहीं उठा सकते। Starcom के Lee Dunbar ने अधिक लचीले रचनात्मक वातावरण और उत्पाद अपडेट के लिए सैंडबॉक्स दृष्टिकोण का समर्थन किया। पैनलिस्टों ने माना कि AI टीमों को मैनुअल, स्प्रेडशीट-आधारित कार्यों से मुक्त कर सकता है, और निर्णय लेने को तेज करने वाले सहयोगी डैशबोर्ड प्रदान कर सकता है। Dunbar ने यह भी कहा कि AI ग्राहक को रीयल टाइम में डेटा के साथ संवाद करने और उसे एक्सप्लोर करने का अवसर देगा, जिससे स्थिर रिपोर्ट पर निर्भरता कम होगी। आगे की ओर देखते हुए, समूह भविष्य की खरीददारी और ग्राहक व्यवहार की भविष्यवाणी में सबसे अधिक मूल्य देखता है, बीते हुए लेनदेन की विश्लेषण से आगे बढ़कर। Assembly के Jason Lim ने इस संभावना को रेखांकित किया कि AI-संशोधित डेटा सेट का उपयोग कर मांग का पूर्वानुमान और आपूर्ति शृंखला का बेहतर प्रबंधन किया जा सकता है। एक ऐसी दुनिया में जहां मूल्य अक्सर ब्रांड वफादारी से ऊपर होता है और नवाचार जीवनशैली को बदल देते हैं, लचीपन और दूरदर्शिता व्यवसाय के प्रदर्शन को बनाए रखने के लिए आवश्यक हैं। O’Neill ने दिखाया कि दर्शक अंतर्दृष्टि ब्रांडों को संबंधित उपभोक्ता व्यवहारों जैसे Pizza Hut के ग्राहकों को जो कुछ फ्रीज वाले पिज्जा भी खरीदते हैं, को जोड़ने की अनुमति देती है, जिससे बार-बार आने और बड़े खरीदी बोतलें बनाने को प्रोत्साहित किया जा सकता है। Mondelēz की Barton ने फैंडम-आधारित सहयोगों को सांस्कृतिक रूप से प्रासंगिक विपणन का उदाहरण बताया जो युवा उपभोक्ताओं के साथ सच्चाई से मेल खाते हैं, जिसमें मनोरंजन और उत्पाद जुड़ाव का मिश्रण है। Lim ने याद दिलाया कि वफादारी लगातार अर्जित की जाती है; इसलिए, स्मार्ट उपभोक्ता संकेतों का लाभ उठाना रणनीतियों का निर्माण करने के लिए जरूरी है जो जुड़ाव और उपयोगिता के बीच संतुलन बनाते हैं। सारांश में, चर्चा करने वालों ने पुष्टि की कि AI को सत्यापित डेटा, लचीली कार्यप्रणालियों और सांस्कृतिक रूप से सूचित प्रोत्साहनों के साथ एकीकृत करके, ब्रांड प्रभावी ढंग से व्यक्तिगत बना सकते हैं, शीघ्र प्रतिक्रिया दे सकते हैं, और आज के गतिशील बाजार में वास्तविक ग्राहक वफादारी का पोषण कर सकते हैं।