BCG ના એક નવા રિપોર્ટ મુજબ, ભારતીય કંપનીઓ AI ને માર્કેટિંગમાં અપનાવવાની મોટી યોજનાઓ ધરાવે છે, પરંતુ ઘણા પ્રોજેક્ટ્સ ફક્ત પ્રાયોગિક સ્તરે જ અટકી જાય છે અને વાસ્તવિક બિઝનેસ અસર ઉત્પન્ન કરવામાં નિષ્ફળ જાય છે. આ સમસ્યાને પહોંચી વળવા માટે વધુ સારા વર્કફ્લો અને ડેટા ઇન્ટિગ્રેશનની જરૂર છે.
ભારતીય કંપનીઓ માર્કેટિંગમાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) માં ભારે રોકાણ કરી રહી છે, તેમ છતાં ઘણા પ્રયાસોને માપી શકાય તેવા બિઝનેસ પરિણામોમાં રૂપાંતરિત કરવામાં પાછળ રહી જાય છે.
બોસ્ટન કન્સલ્ટિંગ ગ્રુપ (BCG) ના એક નવા અહેવાલમાં જાણવા મળ્યું છે કે જ્યારે ભારતીય ચીફ માર્કેટિંગ ઓફિસર્સ (CMOs) મોટી મહત્વાકાંક્ષાઓ ધરાવે છે, ત્યારે દેશ વૈશ્વિક બજારો કરતાં પ્રાયોગિક AI પાયલોટમાંથી સંપૂર્ણ રીતે કાર્યરત સ્વાયત્ત કામગીરીમાં સંક્રમણ કરવામાં પાછળ છે.
પ્રયોગ અને પરિણામો વચ્ચેનું અંતર
BCG ના નિષ્ણાતો વર્તમાન પરિસ્થિતિને પરિવર્તનના ભ્રમ તરીકે વર્ણવે છે. ઘણી ભારતીય કંપનીઓ પ્રારંભિક AI ટ્રાયલ્સમાંથી સફળતાપૂર્વક આગળ વધી ગઈ છે, પરંતુ ફક્ત થોડી કંપનીઓએ જ આ સાધનોને તેમની મુખ્ય બિઝનેસ પ્રક્રિયાઓમાં સફળતાપૂર્વક સંકલિત કર્યા છે.
મુખ્ય અવરોધ એ માર્કેટિંગ વર્કફ્લોની સર્વગ્રાહી પુનઃડિઝાઇનને બદલે અસંગત પાયલોટ પ્રોગ્રામ્સ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાનો લાગે છે. વધુ પરિપક્વ બજારોથી વિપરીત, ભારતમાં AI અપનાવવું ઘણીવાર પ્રયોગના તબક્કે જ અટકી જાય છે, જે આવક અથવા ઓપરેશનલ કાર્યક્ષમતા પર નોંધપાત્ર, માપી શકાય તેવી અસર પ્રાપ્ત કરવાની ક્ષમતાને મર્યાદિત કરે છે.
વ્યૂહાત્મક ફેરફારો અને ઓપરેશનલ જરૂરિયાતો
આ પ્રારંભિક તબક્કાઓથી આગળ વધવા માટે, અહેવાલમાં સૂચવવામાં આવ્યું છે કે કંપનીઓએ સરળ ટૂલ અપનાવવાને બદલે ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરને પ્રાધાન્ય આપવું જોઈએ. આમાં માર્કેટિંગ ટેકનોલોજીમાં ઊંડું રોકાણ, સ્પષ્ટ ડેટા ફાઉન્ડેશનની સ્થાપના અને મજબૂત બ્રાન્ડ ગાર્ડરેલ્સ બનાવવાનો સમાવેશ થાય છે.
AI-જનરેટેડ કન્ટેન્ટની ગુણવત્તા અને ચોકસાઈ સુધારવા માટે આ ગાર્ડરેલ્સ આવશ્યક છે. ઉદાહરણ તરીકે, જે કંપનીઓએ વ્યવસ્થિત બ્રાન્ડ ઇન્ટેલિજન્સ લેયર લાગુ કર્યું છે તેઓએ તેમના આઉટપુટની ચોકસાઈ 50% થી નીચેથી લગભગ 80% સુધી વધારી છે.
ભારતની વૃદ્ધિ-કેન્દ્રિત AI વ્યૂહરચના
ભારતીય બજારમાં, AI ડિપ્લોયમેન્ટનો અભિગમ સ્પષ્ટપણે ખર્ચ-આધારિત કરતાં વૃદ્ધિ-લક્ષી છે. રોકાણો મુખ્યત્વે પર્સનલાઇઝેશન અને એજન્ટિક કોમર્સ પર કેન્દ્રિત છે, જેમાં AI એજન્ટ માનવ દેખરેખના વિવિધ સ્તરો સાથે કાર્યો કરે છે.
આ ફેરફાર વધુ ને વધુ જરૂરી બની રહ્યો છે કારણ કે મોટી સંખ્યામાં ભારતીય ગ્રાહકો નવા બ્રાન્ડ્સ શોધવા માટે મોટા ભાષા મોડેલો (LLMs) નો ઉપયોગ કરી રહ્યા છે. પરિણામે, સ્પર્ધાત્મક રહેવા માગતી કંપનીઓ માટે આ AI સિસ્ટમ્સમાં હાજરી જાળવી રાખવી હવે વૈકલ્પિક નથી.
માર્કેટિંગ ટીમોની વિકસતી ભૂમિકા
માર્કેટિંગ વિભાગોની સંસ્થાકીય રચના પણ પરિવર્તન માટે તૈયાર છે. કંપનીઓએ પરંપરાગત ચેનલ-વિશિષ્ટ ટીમો, જેમ કે ફક્ત ઇમેઇલ અથવા સોશિયલ મીડિયા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરતી ટીમોથી, મલ્ટિ-ચેનલ ક્રિએટિવ ટેક્નોલોજિસ્ટ્સની ભરતી તરફ જવાની અપેક્ષા છે.
આ ફેરફારનો હેતુ મેન્યુઅલ એક્ઝેક્યુશન પર ખર્ચવામાં આવતો સમય ઘટાડવાનો છે, જેનાથી ટીમો વ્યાપક વ્યૂહરચના માટે વધુ સંસાધનો સમર્પિત કરી શકે છે. જેમ જેમ આ સંક્રમણ ચાલુ રહે છે, તેમ તેમ રોકાણકારો માટે સૌથી નિર્ણાયક નિરીક્ષણો એ હશે કે કંપનીઓ તેમના હાલના કાર્યબળને કેટલી અસરકારક રીતે અપસ્કિલ કરે છે, તેઓ AI ને પાયલોટ પ્રોગ્રામ્સથી સંપૂર્ણ ઉત્પાદન સુધી કેટલી ઝડપથી સ્કેલ કરે છે, અને આ ટેકનોલોજીના અંતિમ ગ્રાહક સંપાદન ખર્ચ અને લાંબા ગાળાની બ્રાન્ડ લોયલ્ટી પર શું અસર થાય છે.