داده و تحلیل
دادهها امروز در همهجا حضور دارند و از طریق حسگرها، نرمافزارها، پلتفرمها و مدلهای کسبوکار مختلف بهطور مستمر تولید و جریان پیدا میکنند. با این حال، تعداد سازمانهایی که واقعاً از داده و تحلیل برای تحول در شیوه فعالیت و تصمیمگیری خود استفاده میکنند، بسیار کمتر است.
تبدیل شدن به یک سازمان دادهمحور مسیر سادهای نیست. این تحول علاوه بر یک چشمانداز روشن، به داراییهای دادهای مناسب، حاکمیت داده، استعدادهای تخصصی و فرهنگ سازمانی مناسب نیاز دارد. همچنین سازمانها باید دادهها را از سیلوهای اطلاعاتی خارج کنند، شیوههای جدید کار را بپذیرند و مهارتها و حتی طرز فکرهای تازهای را در سراسر مجموعه توسعه دهند. در نهایت، تمام این اقدامات باید با تمرکز مستمر بر نتایج و ارزشهای کسبوکار انجام شوند.
پلتفرم داده و دیجیتال
برای بسیاری از سازمانها، یکی از مهمترین موانع در مسیر استفاده مؤثر از داده، زیرساختهای فناوری اطلاعات فعلی آنهاست. سیستمهای قدیمی، فناوریهای پراکنده و دادههایی که در بخشهای مختلف سازمان محصور شدهاند و بهسختی قابل اشتراکگذاری هستند، میتوانند مانع اجرای مؤثر استراتژی داده و تحلیل شوند. بسیاری از شرکتها فرصت انتظار چندساله برای بازطراحی کامل معماری فناوری خود را ندارند؛ اما در عین حال، نمیتوانند در برابر تغییر نیز منفعل بمانند. ایجاد یک پلتفرم داده و دیجیتال میتواند سرعت تحول دادهمحور را افزایش دهد. چنین پلتفرمی دادهها را تا حد زیادی از وابستگی مستقیم به سیستمهای قدیمی جدا کرده و دسترسی به اطلاعات را برای توسعه کاربردهای جدید و مدلهای نوین کسبوکار آسانتر میکند.
این رویکرد به سازمانها اجازه میدهد بزرگ فکر کنند، از مقیاس کوچک شروع کنند و با سرعت توسعه یابند؛ بدون اینکه زیرساختهای فعلی فناوری یا سرعت نوسازی آنها مانعی جدی در مسیر رشد باشد. در کنار توسعه فناوری، سازمان باید در حوزههای انسانی و عملیاتی نیز آماده شود. توسعه مهارتهای کارکنان، بهبود فرآیندها و شکلگیری فرهنگ مناسب، به کسبوکار کمک میکند ظرفیت واقعی داده و تحلیل را به ارزش قابلاندازهگیری تبدیل کند.
هوش مصنوعی
یکی از قدرتمندترین کاربردهای تحلیل داده، هوش مصنوعی (AI) است. هوش مصنوعی به سازمانها کمک میکند الگوها و رفتارها را شناسایی کرده و در برخی موارد، روندهای آینده را نیز پیشبینی کنند. به همین دلیل، این فناوری حوزههایی مانند خدمات مشتری، تحلیل دادههای خردهفروشی و اتوماسیون صنعتی را متحول کرده است. استفاده مؤثر از هوش مصنوعی میتواند کیفیت و سرعت تصمیمگیری را افزایش دهد و مزیت رقابتی قابلتوجهی برای سازمان ایجاد کند. با این حال، موفقیت در اجرای یک پروژه آزمایشی لزوماً به معنای توانایی سازمان در گسترش هوش مصنوعی در مقیاس وسیع نیست. بسیاری از شرکتها میتوانند پروژههای پایلوت موفقی اجرا کنند، اما در توسعه و تعمیم هوش مصنوعی به بخشهای گستردهتر عملیات خود با چالش مواجه میشوند.
رویکرد هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی (AI at Scale) نشان میدهد که موفقیت در AI تنها به الگوریتمها وابسته نیست. بر اساس مدل ۱۰-۲۰-۷۰، بخش کوچکی از سرمایهگذاری باید به الگوریتمها، بخش دیگری به فناوری و زیرساخت اختصاص پیدا کند، اما سهم اصلی موفقیت به تغییر شیوههای کاری و ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای واقعی کسبوکار مربوط است. وانعلیا به سازمانها کمک میکند فرصتهای مناسب استفاده از هوش مصنوعی را شناسایی کرده و همزمان فرآیندها، نقشها، قابلیتهای مدیریتی و رویکردهای مدیریت تغییر موردنیاز را توسعه دهند تا ابتکارات هوش مصنوعی بتوانند از مرحله آزمایشی عبور کرده و در مقیاس سازمانی رشد کنند.
تجربه ما در حوزه داده و تحلیل
هوش مصنوعی عاملمحور با خودکارسازی تصمیمگیری، شخصیسازی و اجرای فعالیتهای بازاریابی، مسیر جدیدی برای رشد و مزیت رقابتی سازمانها ایجاد میکند.
عصر عاملهای هوش مصنوعی، بازاریابی را متحول میکند و برندهای موفق با تمرکز بر دیدهشدن، ارزش برند و سازگاری با فناوریهای جدید، مزیت رقابتی آینده را به دست میآورند.
مدیران بازاریابی برای بهرهگیری از ظرفیتهای GenAI باید از مرحله آزمایش عبور کرده و با تمرکز بر مقیاسپذیری، سنجش عملکرد و توسعه مهارتهای سازمانی، هوش مصنوعی را به موتور رشد کسبوکار تبدیل کنند.
با ظهور عاملهای هوش مصنوعی، برندها باید تجربه مشتری، زیرساختهای دیجیتال و مدلهای عملیاتی خود را بازطراحی کنند تا در مسیر جدید تعامل با مشتری مزیت رقابتی خود را حفظ کنند.
دیدگاهها و بینشهای مرتبط با داده و تحلیل
هوش مصنوعی عاملمحور با خودکارسازی تصمیمگیری، شخصیسازی و اجرای فعالیتهای بازاریابی، مسیر جدیدی برای رشد و مزیت رقابتی سازمانها ایجاد میکند.
عصر عاملهای هوش مصنوعی، بازاریابی را متحول میکند و برندهای موفق با تمرکز بر دیدهشدن، ارزش برند و سازگاری با فناوریهای جدید، مزیت رقابتی آینده را به دست میآورند.
مدیران بازاریابی برای بهرهگیری از ظرفیتهای GenAI باید از مرحله آزمایش عبور کرده و با تمرکز بر مقیاسپذیری، سنجش عملکرد و توسعه مهارتهای سازمانی، هوش مصنوعی را به موتور رشد کسبوکار تبدیل کنند.
با ظهور عاملهای هوش مصنوعی، برندها باید تجربه مشتری، زیرساختهای دیجیتال و مدلهای عملیاتی خود را بازطراحی کنند تا در مسیر جدید تعامل با مشتری مزیت رقابتی خود را حفظ کنند.
