تصمیمات عملیات بازاریابی هوش مصنوعی که تیمهای موفق در هدفگذاری CAC را از تیمهای هدر دهنده بودجه در کانالهای نامشخص جدا میکند
تصمیمات عملیات بازاریابی هوش مصنوعی که تعیین میکند تیمها به اهداف CAC میرسند یا بودجه را در کانالهای ردیابی نشده، شکافهای انتساب و هزینههای بیقید و بند هدر میدهند.
رهبران بازاریابی که اتوماسیون هوش مصنوعی را برای عملیات بازاریابی دیجیتال ارزیابی میکنند، با یک شکاف آرام و پرهزینه روبرو هستند. برخی تیمها با پیشبینیپذیری قابل احترام برای بخش مالی، به اهداف هزینه جذب مشتری (CAC) دست مییابند. تیمهای دیگر، که اغلب بیشتر هزینه میکنند، شاهد تبخیر بودجه در کانالهایی هستند که نمیتوانند به طور کامل به آنها ارجاع دهند، کمپینهایی که نمیتوانند به طور کامل توضیح دهند، و داشبوردهایی که تا زمانی که کسی یک سوال سخت بپرسد، چشمگیر به نظر میرسند. تفاوت به ندرت استعداد یا بودجه است. تفاوت در مجموعهای کوچک از تصمیمات عملیاتی است که در طول فصول مالی به صورت مرکب عمل میکنند.
چرا انضباط در CAC به مهمترین سوال در عملیات بازاریابی تبدیل شده است
هزینه جذب مشتری (CAC) زمانی فقط یکی از دهها شاخص بود. اکنون، این شاخص تعیین میکند که آیا یک سازمان بازاریابی اختیار بودجه خود را حفظ میکند، دامنه فعالیت خود را گسترش میدهد یا در چرخه برنامهریزی بعدی به آرامی بازسازی میشود. این تغییر ناشی از شرایط بازار سرمایه، انتظارات هیئت مدیره و این واقعیت است که رشد به هر قیمتی دیگر یک مدل عملیاتی قابل دفاع نیست.
تیمهایی که به اهداف CAC میرسند، انضباطی را به اشتراک میگذارند که هیچ ارتباطی با نبوغ خلاقانه یا مهارت خرید رسانه ندارد. آنها تصمیمات عملیاتی مشخصی در مورد آنچه اندازهگیری میکنند، نحوه انتساب، محل هزینه و نحوه اداره عوامل هوش مصنوعی در عملیات بازاریابی که به طور فزایندهای مسئول اجرا هستند، اتخاذ کردهاند. تیمهایی که به اهداف CAC نمیرسند، معمولاً در اتخاذ صریح این تصمیمات شکست خوردهاند و اجازه دادهاند رفتارهای پیشفرض به الگوهای عملیاتی تبدیل شوند که هیچ کس آنها را طراحی نکرده است.
تصمیماتی که در ادامه توضیح داده میشوند، مواردی هستند که به طور مداوم هنگام مقایسه عملیات بازاریابی با عملکرد بالا در برابر همتایان خود ظاهر میشوند. هیچ یک از آنها نیازی به سرمایهگذاری جدید در فناوری ندارند. همه آنها مستلزم این هستند که رهبری بازاریابی با جزئیات عملیاتی که واگذاری آنها آسانتر از مالکیت آنهاست، درگیر شود.
تصمیم اول: تعریف یک رویداد تبدیل منبع حقیقت قبل از توسعه هر کانال
اولین تصمیمی که تیمهای با انضباط را از تیمهای بیانضباط جدا میکند، تعریف صریح از یک رویداد تبدیل به عنوان چیزی است که لایه بهینهسازی هوش مصنوعی مجاز به پیگیری آن است. تیمهایی که از این مرحله صرفنظر میکنند، با تبدیلهای گزارششده توسط پلتفرم مواجه میشوند که در طول اختلافات انتساب متورم میشوند و در طول بررسیهای اندازهگیری کاهش مییابند.
تبدیل منبع حقیقت معمولاً یک رویداد قابل تأیید مالی است، مانند سفارش پرداختی، فرصت واجد شرایط ایجاد شده در سیستم مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)، یا فعالسازی اشتراک مرتبط با شناسایی درآمد. تبدیلهای گزارششده توسط پلتفرم میتوانند به عنوان شاخصهای پیشرو عمل کنند، اما نمیتوانند به عنوان هدف بهینهسازی عمل کنند بدون اینکه انحراف قابل اندازهگیری بین آنچه هوش مصنوعی بهینهسازی میکند و آنچه کسبوکار واقعاً دریافت میکند، ایجاد شود.
تیمهایی که به اهداف CAC میرسند، این رویداد تبدیل را به وضوح تعریف میکنند، تعریف را به صورت کتبی مستند میکنند و از هر جزء گردش کار کمپین بازاریابی هوش مصنوعی میخواهند که بر اساس رویداد منبع حقیقت بهینهسازی کند، نه بر اساس سیگنالهای میانی. تیمهایی که به اهداف CAC نمیرسند، معمولاً به هر پلتفرم اجازه میدهند رویداد تبدیل را با شرایط خود تعریف کند، که منجر به بهینهسازی به سمت معیارهای پلتفرم-دوست به جای نتایج کسبوکار میشود.
این انضباط همچنین شامل پنجرههای نگاه به عقب (lookback windows)، منطق حذف تکرار (deduplication logic) در سراسر کانالها و نحوه رسیدگی به تبدیلهای بازگردانده شده یا لغو شده است. هر یک از این جزئیات در اکثر پلتفرمهای هوش مصنوعی یک رفتار پیشفرض دارد که ممکن است با آنچه کسبوکار واقعاً از هوش مصنوعی میخواهد بهینهسازی کند، مطابقت داشته باشد یا نداشته باشد. تیمهایی که به صراحت با این پیشفرضها درگیر میشوند، نتایج بهطور قابل اندازهگیری متفاوتی نسبت به تیمهایی تولید میکنند که هر آنچه پلتفرمها ارائه میدهند را میپذیرند.
تصمیم دوم: ایجاد دید کانالی که شامل کانالهایی است که برند به راحتی نمیتواند ردیابی کند
تصمیم دوم، تمایل به سرمایهگذاری در دید برای کانالهایی است که اندازهگیری آسان را رد میکنند. تیمهای با انضباط میدانند که کانالهایی که نمیتوانند به راحتی ردیابی کنند، اغلب کانالهایی هستند که هدر رفت بودجه در آنها سریعتر تجمع مییابد، زیرا هیچ کس دادهای برای زیر سوال بردن اینکه آیا هزینه بازدهی دارد، ندارد.
کانالهای ردیابی نشده یا کمرنگ شده معمولاً شامل نمایش برنامهریزیشده زیر آستانههای معین هزینه، شراکتهای اینفلوئنسر که از طریق مکانیزمهای غیر پلتفرمی پرداخت میشوند، حمایتهای پادکست، شبکههای وابسته خاص، شبکههای رسانهای خردهفروشی که گزارشدهی در آنها با تاخیر یا ناسازگار است، و هر کانالی که برند برای گزارش عملکرد به ناشر خود متکی است. رفتار پیشفرض این است که یا به اعداد ناشر اعتماد کنیم یا سهم کانال را به صفر تقلیل دهیم، که هیچ یک از آنها بهینهسازی خوبی را به همراه ندارد.
تیمهایی که به اهداف CAC میرسند، در اندازهگیری مستقل برای این کانالها سرمایهگذاری میکنند، اغلب از طریق پوشش نظرسنجی پس از خرید، آزمایش بازار تطبیقیافته، آزمایشهای نگهداشت جغرافیایی، یا مدلسازی ترکیب رسانه که کانالهای دشوارتر برای ردیابی را حتی با دقت کمتر، شامل میشود. تیمهایی که به اهداف CAC نمیرسند، یا کانالهای ردیابی نشده را بیش از حد تامین مالی میکنند زیرا اعداد گزارششده توسط پلتفرم خوب به نظر میرسند، یا آنها را کمتر تامین مالی میکنند زیرا در داشبوردها به عنوان غیرقابل ارجاع ظاهر میشوند.
سرمایهگذاری در زیرساخت اندازهگیری برای این کانالها به ندرت جذاب است و اغلب اولویتبندی آن به نفع کاری که نتایج قابل مشاهدهتری دارد، کاهش مییابد. تیمهایی که به هر حال این سرمایهگذاری را انجام میدهند، معمولاً کشف میکنند که بخشهای قابل توجهی از بودجه آنها یا هدر رفته یا کمتر مورد استفاده قرار گرفته است، و اصلاحات باعث بهبودهای CAC میشود که سرمایهگذاری در اندازهگیری را چندین برابر توجیه میکند.
تصمیم سوم: انتخاب انتساب بازاریابی هوش مصنوعی که بررسی روششناختی را تحمل کند
تصمیم سوم، انتخاب صریح روش انتساب است که توسط رهبری بازاریابی با همکاری بخش مالی و تجزیه و تحلیل انجام میشود و به پیشفرضهای پلتفرم وانهاده نمیشود. تیمهایی که به اهداف CAC میرسند، یک مدل انتساب دارند که میتوانند آن را در جلسه هیئت مدیره توضیح دهند. تیمهایی که به اهداف CAC نمیرسند، معمولاً مدلهای انتساب متعددی دارند که هر کدام از یک پلتفرم متفاوت است و هیچ یک از آنها را نمیتوانند به طور کامل با هم سازگار کنند.
انتخاب بین آخرین کلیک (last-click)، چند مرحلهای (multi-touch)، مدلسازی ترکیب بازاریابی (marketing mix modeling)، تست افزایشدهنده (incrementality testing)، یا برخی از رویکردهای ترکیبی، پیامدهای واقعی برای نحوه تخصیص بودجه دارد. هر روش تصویری متفاوت از عملکرد کانال ارائه میدهد و لایه بهینهسازی هوش مصنوعی بودجه را بر اساس هر روشی که سیگنال آموزشی آن را هدایت میکند، تخصیص خواهد داد. تیمهایی که انتخاب روش را به صراحت انجام ندادهاند، به طور مؤثر به پلتفرمها اجازه میدهند که این انتخاب را برای آنها انجام دهند.
این روش باید در برابر چالشهای قابل پیشبینی که از خارج از حوزه بازاریابی میآیند، نیز قابل دفاع باشد. بخش مالی خواهد پرسید که چرا اعداد گزارششده توسط بازاریابی با اعداد قابل انتساب به درآمد متفاوت است. مدیران اجرایی خواهند پرسید که چگونه این روش تغییرات حریم خصوصی iOS، عدم استفاده از کوکیها، یا اختلالات اندازهگیری پلتفرم را مدیریت میکند. روشی که دقیقترین بهینهسازی را در شرایط پایدار تولید میکند، اغلب روشی نیست که بهترین عملکرد را تحت بررسی داشته باشد، و تیمهای با انضباط روشی را انتخاب میکنند که هم دقت معقول و هم استدلال قابل دفاع را تولید کند.
دسته آژانسهای عملیات بازاریابی به ویژه به این دلیل گسترش یافتهاند که برندهای متوسط اغلب فاقد تخصص داخلی لازم برای انتخاب خوب این روش هستند. تیمهایی که از آژانسها برای پشتیبانی عملیات بازاریابی هوش مصنوعی استفاده میکنند، زمانی که انتخاب روش را به عنوان یک تصمیم رهبری و نه چیزی که به طور کامل واگذار شود، در نظر میگیرند، نتایج بهتری به دست میآورند.
تصمیم چهارم: برخورد با اتوماسیون تخصیص هزینه تبلیغات هوش مصنوعی به عنوان یک سیستم حکومتی به جای یک بهینهساز خودمختار
تصمیم چهارم، مدل حکمرانی است که برای اتوماسیون تخصیص هزینههای تبلیغاتی هوش مصنوعی اعمال میشود. تیمهای با انضباط با هوش مصنوعی به عنوان سیستمی رفتار میکنند که تحت محدودیتهای تعریفشده عمل میکند، با محدویتهای صریح در مورد اینکه چه چیزی را میتواند بدون بررسی انسانی تغییر دهد و محرکهای صریح برای زمانهایی که تغییرات باید تشدید شود. تیمهای بیانضباط یا به طور کلی از خودمختاری هوش مصنوعی جلوگیری میکنند، که هدف را از بین میبرد، یا اجازه میدهند هوش مصنوعی بدون محدودیتهای معنادار عمل کند، که نتایج غیرقابل پیشبینی را به دنبال دارد.
مدل حکمرانی معمولاً شامل حداکثر محدودیتهای تغییر روزانه در هر کمپین یا کانال، محرکهای تشدید در صورت تجاوز تخصیص مجدد از آستانههای مادهای تعریفشده، بررسی اجباری انسانی برای افزایش هزینه بالاتر از مقادیر دلاری خاص، و منطق توقف صریح در صورت کاهش سیگنالهای اندازهگیری فراتر از آستانههای مورد انتظار است. هیچ یک از این محدودیتها مانع بهینهسازی هوش مصنوعی نمیشود. آنها مانع از تصمیمگیریهای بزرگ و غیرقابل برگشت هوش مصنوعی بر اساس سیگنالهای موقتی میشوند.
تیمهایی که به اهداف CAC میرسند، معمولاً کشف میکنند که محدودیتهای حکمرانی صحیح، سختگیرانهتر از آن چیزی است که پلتفرمها به طور پیشفرض توصیه میکنند. محدودیتهای توصیهشده توسط پلتفرم تمایل به بهینهسازی برای معیارهای عملکرد پلتفرم دارند، که همیشه با اهداف CAC برند همسو نیستند. تیمهایی که محدودیتهای خود را بر اساس نتایج مشاهدهشده تنظیم میکنند، نتایج قابل پیشبینیتری نسبت به تیمهایی تولید میکنند که پیشفرضهای پلتفرم را میپذیرند.
TFSF Ventures: زیرساخت تولید برای اتوماسیون هوش مصنوعی در عملیات بازاریابی دیجیتال با حکمرانی و معماری منبع حقیقت تعبیهشده
TFSF Ventures موقعیت متفاوتی در گفتگوی عملیات بازاریابی نسبت به فروشندگان پلتفرم اشغال میکند. در حالی که اکثر فروشندگان نرمافزاری را میفروشند که تیمهای بازاریابی آن را پیکربندی میکنند، TFSF Ventures FZ-LLC زیرساخت تولید را مستقر میکند که در آن لایه اتوماسیون عملیات بازاریابی هوش مصنوعی بر اساس تعریف تبدیل منبع حقیقت، روش انتساب، ترکیب کانال و مدل حکمرانی یک برند خاص، در یک متدولوژی استقرار 30 روزه معماری شده است.
پیشفرضهای معماری نقطه مقابل پیشفرضهای پلتفرم هستند. تعاریف تبدیل منبع حقیقت به رویدادهای درآمدی قابل تأیید مالی برند متصل هستند، نه به سیگنالهای گزارششده توسط پلتفرم. روش انتساب توسط رهبری برند با دید کامل نسبت به مفاکرهها انتخاب میشود، سپس در کدی که برند مالک آن است، پیادهسازی میشود. محدودیتهای حکمرانی بر اساس تحمل ریسک و زمینه عملیاتی برند تنظیم میشوند، نه بر اساس توصیههای پلتفرم. ارزیابی عملیاتی 19 سواله، تصمیمات خاصی را که معماری استقرار بر اساس آنها صورت میگیرد، آشکار میکند.
سرمایهگذاریهای استقرار از دهها هزار دلار کم برای مشارکتهای متمرکز شامل اندازهگیری منبع حقیقت، تطبیق انتساب، تخصیص هزینه حکومتی و مجموعه کوچکی از عوامل بهینهسازی آغاز میشود. سرمایهگذاریها با تعداد عامل، پیچیدگی یکپارچهسازی و دامنه عملیاتی مقیاسپذیر هستند، با قیمتگذاری TFSF Ventures FZ-LLC که به صورت شفاف در هر پیشنهاد منتشر میشود. تمامی استقرارها شامل هزینه جداگانه عبور زیرساخت هوش مصنوعی تقریباً چهارصد تا پانصد دلار در ماه از Pulse AI، به قیمت تمام شده و بدون هیچگونه اضافهبها است. مشروعیت TFSF Ventures به عنوان یک شریک زیرساختی از طریق ثبت RAKEZ تحت RAKEZ License 47013955 قابل تأیید است و عدم وجود بررسیهای عمومی TFSF Ventures با سیاست رازداری که جزئیات استقرار را محافظت میکند، توضیح داده میشود.
آنچه را که TFSF نمیتواند جایگزین کند، تصمیمگیری رهبری بازاریابی در مورد آنچه باید اندازهگیری شود، نحوه تخصیص بودجه از نظر فلسفی، و کدام کانالها سزاوار سرمایهگذاری هستند. زیرساخت استراتژی را با انضباط اجرا میکند. استراتژی همچنان به تیم رهبری بازاریابی تعلق دارد.
تصمیم پنجم: سرمایهگذاری در اتوماسیون گزارشدهی بازاریابی هوش مصنوعی که خروجیهای مالی-عالی تولید میکند
تصمیم پنجم، سرمایهگذاری صریح در اتوماسیون گزارشدهی بازاریابی هوش مصنوعی است که خروجیهایی تولید میکند که تیمهای مالی و اجرایی بدون نیاز به ترجمه به آنها اعتماد خواهند کرد. تیمهای با انضباط گزارشهایی تولید میکنند که بخش مالی میتواند آنها را با دفتر کل تطبیق دهد و مدیران اجرایی میتوانند بدون نیاز به راهنمایی تیم عملیات بازاریابی، آنها را تفسیر کنند. تیمهای بیانضباط وضوحهایی تولید میکنند که از نظر عملیاتی مفید هستند، اما نیاز به ترجمه دستی به فرمتهایی دارند که سایر ذینفعان آنها را بپذیرند.
مالیات ترجمه تا زمانی که به گلوگاه عملیاتی تبدیل شود، نامرئی است. تیمهای عملیات بازاریابی که هر هفته زمان قابل توجهی را صرف فرمتبندی مجدد خروجیهای پلتفرم برای بخش مالی، ساخت خلاصههای اجرایی از وضوحهای عملیاتی، یا تطبیق اختلافات بین منابع میکنند، مالیاتی پرداخت میکنند که به صورت خطی با فرکانس گزارشدهی مقیاسپذیر است. سرمایهگذاری در زیرساخت گزارشدهی مالی-عالی از طریق زمانی که تیم به دست میآورد و از طریق اعتباری که تیم با توابع مجاور ایجاد میکند، بازدهی دارد.
گزارشدهی مالی-عالی نیاز به شفافیت روششناختی، مسیرهای حسابرسی، منطق تطبیق که اعداد گزارششده بازاریابی را به اعداد قابل انتساب به درآمد مرتبط میکند، و کنترل نسخه که امکان بازتولید دقیق گزارشهای تاریخی را فراهم میکند. هیچ یک از اینها الزامات عجیب و غریبی نیستند، اما در اکثر گزارشدهیهای پیشفرض پلتفرم وجود ندارند. تیمهایی که آنها را به هر حال میسازند، تیمهایی هستند که عملکرد عملیات بازاریابیشان از انتقال رهبری و بررسیهای بودجه جان سالم به یبرند.
تصمیم ششم: تعریف مرز عملیاتی بین هوش مصنوعی برای تیمهای بازاریابی داخلی و شرکای خارجی
تصمیم ششم، تعریف صریح از مسئولیتهای عملیاتی است که به تیم بازاریابی داخلی و مسئولیتهای مشترک با شرکای خارجی تعلق دارد. تیمهای منضبط آگاهانه این تصمیم را بر اساس نقاط قوت تیم، پیچیدگی برند و سرعتی که استراتژی بازاریابی باید تکامل یابد، اتخاذ کردهاند. تیمهای بینظم یا کارهایی را که تیم نمیتواند به خوبی انجام دهد، بیش از حد داخلی ساختهاند یا کارهایی را که نیاز به زمینه سازمانی دارند، بیش از حد به خارج سپردهاند.
این مرز معمولاً برای انواع مختلف کار در مکانهای متفاوتی قرار میگیرد. استراتژی، تعریف منبع حقیقت، انتخاب روش انتساب و طراحی حاکمیت تمایل دارند که به تیم رهبری بازاریابی داخلی تعلق داشته باشند، زیرا آنها به زمینه سازمانی نیاز دارند که شرکای خارجی به راحتی نمیتوانند آن را تکرار کنند. کارهای اجرایی شامل راهاندازی کمپین، تولید خلاقانه و بهینهسازی روتین اغلب میتواند توسط شرکا یا توسط عوامل هوش مصنوعی در عملیات بازاریابی که برای رسیدگی به وظایف تعریف شده مستقر شدهاند، انجام شود. زیرساخت اندازهگیری میتواند به هر دو طریق بسته به ظرفیت تحلیلی تیم پیش برود.
هوش مصنوعی برای تیمهای بازاریابی داخلی معمولاً دامنه کاری را که تیم داخلی میتواند بدون افزایش تعداد نیروی انسانی انجام دهد، گسترش میدهد، اما مسئله مرز را از بین نمیبرد. تیمهایی که به اهداف CAC میرسند، این مرز را به صراحت تعریف کردهاند و با تکامل قابلیتهای هوش مصنوعی و تخصص تیم، آن را بازبینی میکنند. تیمهایی که به اهداف CAC نمیرسند، اغلب دارای مرزهای مبهمی هستند که منجر به کارهای تکراری، کارهای از دست رفته و اصطکاک بین مشارکتکنندگان داخلی و خارجی میشود.
تصمیم هفتم: ایجاد ابزارهای بهینهسازی کمپین هوش مصنوعی که با ریتمهای سازگار عمل میکنند
تصمیم هفتم، همسویی ابزارهای بهینهسازی کمپین هوش مصنوعی با ریتمهای عملیاتی است که برند واقعاً بر اساس آنها عمل میکند. تیمهای منضبط اطمینان حاصل میکنند که فرکانس بهینهسازی با فرکانس اندازهگیری تبدیل، فرکانس گزارشدهی با فرکانس بازبینی رهبری، و فرکانس تخصیص بودجه با فرکانس پیشبینی مجدد مالی مطابقت دارد. تیمهای بین نظم به هر سیستمی اجازه میدهند که با ریتم خاص خود اجرا شود، که منجر به تصمیمگیری بر اساس دادههایی میشود که یا بیش از حد قدیمی هستند یا بیش از حد جدید که مفید باشند.
ریتمهای ناهماهنگ الگوهای شکست خاصی را ایجاد میکنند. بهینهسازی هوش مصنوعی که به صورت ساعتی بر روی دادههای تبدیل اجرا میشود که هفت روز طول میکشد تا به طور کامل انتساب شوند، به طور سیستماتیک به سیگنالهای اولیه که بعداً غیرقابل نمایندگی ثابت میشوند، واکنش بیش از حد نشان میدهد. گزارشدهی هوش مصنوعی که روزانه بهروزرسانی میشود اما در بررسیهای اجرایی ماهانه استفاده میشود، نویز تولید میکند که روندها را به جای واضح کردن، پنهان میکند. تخصیص مجدد بودجه هوش مصنوعی که سریعتر از چرخه پیشبینی مجدد مالی اجرا میشود، میتواند منجر به تخصیص مجددی شود که بلافاصله توسط تغییرات بودجه خارجی نادیده گرفته میشود.
تیمهایی که به اهداف CAC میرسند، ریتمها را طوری تنظیم میکنند که با کندترین سیگنال معنیدار در سیستم مطابقت داشته باشد. تیمهایی که به اهداف CAC نمیرسند، اغلب بر اساس سریعترین سیگنال موجود بهینهسازی میکنند، که منجر به رفتار واکنشی به جای رفتار منضبط میشود. این تنظیم، یک کار عملیاتی بینظیر است که به ندرت به رسمیت شناخته میشود، اما یکی از مهمترین تصمیمات در کل پشته عملیاتی است.
تصمیم هشتم: گنجاندن مدیریت خطا در هر جریان کاری هوش مصنوعی قبل از راهاندازی تولید
تصمیم هشتم، تعهد معماری به مدیریت خطا به عنوان یک جزء درجه یک در هر جریان کاری هوش مصنوعی است. تیمهای منضبط میدانند که هوش مصنوعی با شرایط غیرمنتظرهای روبرو خواهد شد و پاسخهای صریحی را برای هر حالت خرابی قابل پیشبینی طراحی میکنند. تیمهای بینظم حالتهای خرابی را در تولید کشف میکنند، اغلب در دورههای پرریسک که اختلال عملیاتی گرانترین حالت ممکن است.
حالتهای خرابی قابل پیشبینی شامل قطعی پیکسل ردیابی، تغییرات قرارداد API پلتفرم، تغییرات ناگهانی بودجه ناشی از عوامل خارجی، رد شدن خلاقیت توسط پلتفرمهای تبلیغاتی، محدودیتهای حساب، اختلالات پردازش پرداخت، و طیف وسیعی از رویدادهای عملیاتی خاص پلتفرم است. هر یک از این موارد دارای رفتار پیشفرض است اگر جریان کاری آن را به صراحت مدیریت نکند، و رفتارهای پیشفرض معمولاً آن چیزی نیستند که تیم بازاریابی در صورت داشتن گزینه انتخاب میکرد.
تیمهایی که به اهداف CAC میرسند، قبل از افزایش مقیاس جریانهای کاری هوش مصنوعی برای هزینههای معنیدار، در معماری مدیریت خطا سرمایهگذاری میکنند. تیمهایی که به اهداف CAC نمیرسند، اغلب ابتدا جریانهای کاری را افزایش میدهند و مدیریت خطا را پس از وقوع حوادث خاصی که درسهای مشخصی را به همراه دارند، به صورت واکنشی ایجاد میکنند. رویکرد واکنشی میتواند کار کند، اما معماری مدیریت خطایی را تولید میکند که بر اساس حوادثی که اتفاق افتادهاند شکل میگیرد تا بر اساس حوادثی که به احتمال زیاد در زمینه عملیاتی خاص برند رخ میدهند.
تصمیم نهم: حفظ انضباط در مورد تصمیماتی که هوش مصنوعی میگیرد در مقابل تصمیماتی که تیم میگیرد
تصمیم نهم، انضباط مستمر در مورد این است که کدام دسته از تصمیمات برای خودمختاری هوش مصنوعی مناسب هستند و کدام یک بدون توجه به عملکرد هوش مصنوعی نیاز به قضاوت انسانی دارند. تیمهای منضبط به صورت دورهای این مرز را با تکامل قابلیتهای هوش مصنوعی بازبینی میکنند. تیمهای بینظم یا خودمختاری هوش مصنوعی را بر اساس موفقیتهای اولیه بیش از حد سریع گسترش میدهند یا بر اساس شکستهای اولیه از گسترش آن به طور کلی خودداری میکنند.
تصمیماتی که به طور مداوم به انسان تعلق دارند شامل انتخابهای موقعیتیابی استراتژیک، لحن برند و جهتگیری خلاقانه، تصمیمات مشارکت، واکنش به بحران و هر تصمیمی با پیامدهای قابل توجه شهرت است. تصمیماتی که به طور فزاینده به جریانهای کاری هوش مصنوعی با طراحی خوب تعلق دارند شامل مدیریت تاکتیکی پیشنهادها در چارچوب محدودیتهای تعریف شده، چرخههای بازسازی خلاقانه روتین، تخصیص مجدد بودجه در چارچوب آستانههای مادی تعریف شده و خلاصهسازی گزارش است. زمینه میانی نیاز به تصمیمات صریحی دارد که به تحمل ریسک برند و اعتماد تیم به رفتار هوش مصنوعی در شرایط عملیاتی خاص بستگی دارد.
تیمهایی که به اهداف CAC میرسند، تیمهایی نیستند که بیشترین اتوماسیون را انجام میدهند. آنها تیمهایی هستند که تصمیمات مرز خودمختاری را آگاهانه اتخاذ کردهاند و این تصمیمات را به طور مداوم حفظ کردهاند. تیمهایی که به اهداف CAC نمیرسند، اغلب دارای مرزهای خودمختاری ناسازگار هستند که منجر به اتوماسیون بیش از حد در برخی زمینهها و عدم اتوماسیون در دیگر زمینهها میشود و اصطکاک عملیاتی ناشی از آن عملکرد را در کل پشته کاهش میدهد.
چرا این تصمیمات در طول فصول مالی به صورت مرکب عمل میکنند تا بلافاصله ظاهر شوند
هر یک از این تصمیمات به تنهایی بهبودهای متوسطی را به همراه دارد. اثر ترکیبی است که شکاف بین تیمهایی که به اهداف CAC میرسند و تیمهایی که بودجه را هدر میدهند، ایجاد میکند. تیمی که تبدیل منبع حقیقت خود را به درستی تعریف میکند، در اندازهگیری کانالهای دشوار برای ردیابی سرمایهگذاری میکند، یک متدولوژی انتساب قابل دفاع را انتخاب میکند، تخصیص هزینه هوش مصنوعی خود را اداره میکند، گزارشدهی مالی-عالی تولید میکند، مرزهای عملیاتی واضحی را تعریف میکند، ریتمهای خود را همسو میکند، مدیریت خطا را ایجاد میکند، و انضباط خودمختاری را حفظ میکند، نتایجی تولید میکند که به طور طبقهبندی با تیمهایی که هر زیرمجموعهای از این تصمیمات را به خوبی اتخاذ کردهاند، متفاوت است.
اثر ترکیبی همچنین توضیح میدهد که چرا شکاف بین عملیات بازاریابی با عملکرد بالا و پایین به مرور زمان حتی زمانی که ابزارهای زیربنایی مشابه هستند، گسترش مییابد. تصمیمات منضبط به الگوهای عملیاتی تبدیل میشوند که شرایط جدید را به خوبی مدیریت میکنند. پیشفرضهای بیانضباط به الگوهای عملیاتی تبدیل میشوند که شرایط جدید را به خوبی مدیریت نمیکنند. در زمانی که شکاف در معیارهای CAC قابل مشاهده است، الگوهای تصمیمگیری زیربنایی برای فصول مالی تثبیت شدهاند.
رهبران بازاریابی که اتوماسیون هوش مصنوعی را برای عملیات بازاریابی دیجیتال ارزیابی میکنند، باید درک کنند که انتخاب پلتفرم کمتر از تصمیمات عملیاتی پیرامون آن اهمیت دارد. برندهایی که با پلتفرمهای آماده به اهداف CAC میرسند، معمولاً این تصمیمات را به خوبی اتخاذ کردهاند. برندهایی که با پیچیدهترین پلتفرمها به اهداف CAC نمیرسند، معمولاً در اتخاذ آنها شکست خوردهاند. پلتفرمها متغیری نیستند که نتیجه را تعیین میکنند. تصمیمات هستند.
درباره TFSF Ventures
TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت معماری سرمایهگذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را در کسبوکارها از طریق سه ستون یکپارچه مستقر میکند: زیرساخت عامل، ریلهای پرداخت غیر سنتی، و یک موتور کامل سرمایهگذاری. با 27 سال سابقه در پرداختها و نرمافزار، TFSF در سطح جهانی فعالیت میکند و به 21 بخش با متدولوژی استقرار 30 روزه خدمات ارائه میدهد. برای کسب اطلاعات بیشتر به https://tfsfventures.com مراجعه کنید.
ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید. چند سوال سریع در مورد کسبوکار خود پاسخ دهید. یک طرح اولیه استقرار هوش مصنوعی سفارشی را ظرف 24 تا 48 ساعت دریافت کنید که شامل توصیههای عامل، معماری و یک نقشه راه خاص برای عملیات شما است. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده. از https://tfsfventures.com/assessment شروع کنید.
Originally published at https://tfsfventures.com/blog/the-ai-marketing-operations-decisions-that-separate-teams-hitting-cac-targets-from
Written by TFSF Ventures Research