LECTURE NOTES
AI Marketing and
Predicting Consumer Experiences Week ke - 10
AI Marketing in B2B World
LEARNING OUTCOMES
LO 3 : Peserta diharapkan mampu mengidentifikasi metode AI dan ML dalam pengimplementasian solusi atau pemecahan masalah marketing dan bagimana mengkomunikasikannya dengan efektif kepada tim data science atau pihak ketiga.
OUTLINE MATERI:
A. Penerapan AI pada Perusahaan B. Langkah Penerapan AI ke depannya
ISI MATERI
A. Penerapan AI pada Perusahaan
Kecerdasan buatan / AI dapat menyatukan data yang sensitif agar dapat sampai ke tangan marketer dalam bentuk komputansi sehingga dapat digunakan dalam melakukan teknik pemasaran strategis melalui CRM, otomatisasi pemasaran, dan weblog, dan lainnya. AI dalam kerangka waktu yang relevan dan menghubungkan prospek anonim yang tidak diketahui dengan yang diketahui, melihat setiap langkah dan jejak setiap pembeli potensial.
Untuk memaksimalkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam pemasaran, kita harus dapat menterjemahkan apa yang diinginkan dalam pemasaran sehingga dapat terinterpretasikan melalui AI dan ML yang sesuai.
Pemilihan tools (dikenal sebagai pemilihan fitur di kalangan ilmu data) adalah langkah penting dalam membuat pengoptimalan berfungsi. Dalam memilih atribut, maka komputasi AI akan disesuaikan dengan variasi pilihan yang ada, banyaknya data, sehingga dapat menghasilkan output yang juga berragam.
Berikut adalah contoh penemuan atau peristiwa berharga yang dapat menjadi contoh kesuksesan AI ke depannya:
▪ Ford Motor Company memproduksi mobil pertamanya—Ford Model A.
▪ Thomas Edison menemukan baterai penyimpanan nikel-alkaline
▪ Mesin tik listrik pertama ditemukan oleh George Canfield Blickensderfer dari Erie, Pennsylvania.
▪ Radio pertama yang berhasil menerima transmisi radio dikembangkan oleh Guglielmo Marconi.
▪ Wright bersaudara terbang di Kitty Hawk.
▪ Terusan Panama sedang dibangun.
▪ Benjamin Holt menemukan salah satu trek kontinu praktis pertama untuk digunakan dalam traktor dan tangki.
▪ Victor Talking Machine Company merilis Victrola
▪ Autochrome Lumière, yang dipatenkan pada tahun 1903, menjadi proses fotografi warna komersial pertama.
Berikut adalah contoh potensi AI yang dapat kembangkan ke depannya:
▪ Mobil self-driving menggantikan transportasi milik pribadi.
▪ Dokter secara rutin mengoperasikan perangkat bedah robotik jarak jauh.
▪ Perangkat komunikasi implan menggantikan ponsel.
▪ Augmented reality di mata menjadi normal.
▪ Lift Maglev bergerak ke samping dan mengubah bentuk bangunan.
▪ Setiap permukaan mengkonsumsi cahaya untuk energi dan bertindak sebagai layar.
▪ Prostetik yang dikendalikan pikiran dengan antarmuka kulit taktil menjadi arus utama.
▪ Komputasi kuantum membuat sistem saat ini mikroskopis.
▪ Printer 3-D memungkinkan pengiriman barang secara instan.
▪ Pakaian nanotek yang selektif gaya terus menerus membersihkan dirinya sendiri.
Berikut detail perjalanan pada salah satu contoh perusahaan dengan budaya AI yaitu Google.
Google adalah anak perusahaan terbesar dari Alphabet, Inc., sebuah perusahaan induk yang berbasis di Mountain View, California. Baru-baru ini kapitalisasi pasar Alphabet melampaui $ 1 triliun, menjadikannya hanya perusahaan AS keempat yang mencapai tonggak sejarah itu (bersama dengan Apple, Amazon, dan Microsoft).
Sumber pendapatan utama Google adalah pencarian dan iklan. Ketika didirikan pada tahun 1998 oleh Larry Page dan Sergey Brin, inovasi asli Google adalah algoritma yang disebut PageRank, yang lebih baik mengidentifikasi situs web yang paling relevan untuk kembali sebagai hasil pencarian dengan memeriksa hubungan di antara situs web. PageRank adalah algoritma rules-b ased yang melihat jumlah halaman. Di situs tertentu, dan pentingnya halaman yang terhubung dengannya. Ketika memasuki pencarian, mesin Google akan berderak jutaan pernyataan "jika- maka" dalam milidetik, dan mengembalikan hasil pencarian terbaik
Pada hari-hari awal Google, tidak ada pembelajaran mesin yang terlibat dalam proses ini; itu semua tentang perhitungan dalam skala besar. Pada saat itu, ini adalah langkah maju yang besar dari mesin pencari awal lainnya yang menggunakan editor manusia yang menentukan hasil pencarian mana yang akan ditampilkan, atau menggunakan aturan sederhana seperti berapa kali istilah pencarian Anda muncul di halaman untuk menentukan hasil pencarian yang akan Anda lihat.
Setidaknya sejak 2006, bagaimanapun, pencarian Google telah mengalami perubahan substansial dalam cara kerjanya. Semakin banyak, pembelajaran mesin dan jaringan saraf sekarang menentukan hasil pencarian yang Anda lihat. Fokus pada pembelajaran mesin ini diintensifkan dengan munculnya proyek ImageNet pada tahun 2012 dan akuisisi Google tahun 2014 atas sebuah perusahaan bernama DeepMind.
Hasil pencarian yang Anda lihat hari ini adalah hasil dari apa yang disebut Google RankBrain. Para ahli menggambarkan RankBrain sebagai "komponen algoritma inti Google yang menggunakan pembelajaran mesin (kemampuan mesin untuk mengajar diri mereka sendiri dari input data) untuk menentukan hasil yang paling relevan dengan permintaan mesin pencari.
B. Langkah Penerapan AI ke depannya
AI telah mengambil pola pikir eksperimen yang dimulai dengan pemasaran digital lebih jauh. Ai Marketing Canvas menyarankan banyak eksperimen cepat untuk belajar dengan cepat tentang pelanggan. Untuk mencapai hal ini, dapat dilakukan dengan fokus pada dua hal utama:
• mengembangkan proses pemasaran Agile yang mirip dengan pengembangan perangkat lunak, dan
• membuat tim multidisiplin pemasar, vendor, ilmuwan data, dan profesional TI.
Langkah pertama adalah mengganti inisiatif triwulanan dengan sprint Agile. Misalnya, perusahaan tempat kami bekerja menjalankan dua sprint Agile sekaligus setiap dua minggu. Satu sprint merancang inisiatif pemasaran baru, dan yang lain menguji inisiatif pemasaran yang dirancang dalam sprint sebelumnya. Anggota masing-masing tim sprint mempresentasikan hasil dari pekerjaan mereka setiap hari Senin kedua di balai kota perusahaan-ide ide. Perusahaan juga memiliki komite peninjau yang memastikan bahwa pembelajaran mesin dan AI mengikuti prinsip- prinsip yang tepat dan konsisten.
Sebagai seorang pemimpin, Anda perlu terus menantang dan memperkuat budaya data, eksperimen, probabilitas, dan kecepatan dengan mengajukan pertanyaan seperti:
• Apakah pendapat ini, atau ada model mesin yang menyarankan ini?
• Apakah kita sudah cukup bereksperimen? Haruskah kita menjalankan lebih banyak eksperimen?
• Berapa probabilitas hasil itu?
• Bagaimana kita bisa bergerak lebih cepat, mengurangi waktu siklus, dan mencoba lebih banyak hal?
Untuk membantu melakukan perubahan, pakar manajemen dari Harvard, John P. Kotter mengidentifikasi delapan langkah yang setiap organisasi harus ikuti untuk meraup keuntungan jangka panjang dari perubahan organisasi:
Gambar 10.1. Model perubahan delapan langkah Kotter
1. Membangun urgensi, dengan meyakinkan perlunya kebutuhan untuk perubahan kepada para manajer dan karyawan. Kotter merekomendasikan untuk “membakar rasa nyaman”
agar muncul keinginan perubahan dalam diri orang lain.
2. Membentuk koalisi pimpinan yang kuat. Para manajer embuat kelompok yang kuat untuk bekerja bersama-sama melakukan perubahan. Kekuatan mereka akan menjadi daya memaksa untuk mendorong orang lain melakukan perubahan.
3. Menciptakan visi. Organisasi harus memiliki visi dan strategi yang akan memandu upaya perubahan keseluruhan.
4. Mengkomunikasikan visi. Visi yang disepakati harus dikomunikasikan berulang kali agar selalu diingat dan tertanam di benak setiap orang.
5. Memberdayakan orang lain untuk bertindak sesuai visi. Orang-orang lain dalam organisasi harus diberdayakan untuk bertindak menurut visi. Manajer harus membantu dalam proses ini dengan menghilangkan sistem atau struktur lama yang menghambat.
6. Menghasilkan kemenangan-kemenangan jangka pendek. Meminta manajer untuk merencanakan dan menciptakan kemenangan jangka pendek. Ini berarti bahwa perbaikan kecil harus diakui dan dirayakan secara terbuka.
7. Mengkonsolidasikan perbaikan dan menghasilkan lebih banyak perubahan.
8. Melembagakan pendekatan baru, membuatnya menjadi bagian dari budaya dan rutinitas organisasi.
Dapat disimpulkan bahwa AI akan sangat besar berdampak pada pemasaran masa depan.
Perusahaan yang saat ini melakukan kegiatan pemasaran tanpa solusi berbasis AI harus siap menghadapi perubahan. Mengembangkan pelatihan untuk strategi AI yang sukses dalam Pemasaran hanya bisa efektif bila ada teknis (teknologi, data, dan proses) dan organisasi yang kuat (manusia, keterampilan, dan budaya).
Langkah pertama dalam strategi Pemasaran AI apa pun adalah meninjau bisnis perusahaan dan strategi komunikasi. Setelah strategi bisnis dan komunikasi perusahaan jelas, kasus penggunaan terbaik harus diidentifikasi untuk membantu perusahaan mencapai tujuannya. Yaitu, masalah apa yang ingin diselesaikan perusahaan yang dengan bantuan AI dapat membantu mencapai tujuan strategis perusahaan. tahap implementasi, perusahaan perlu memikirkan bagaimana mengubah strategi kecerdasan buatannya menjadi kenyataan.
Perusahaan perlu memahami bagaimana proyek AI akan disampaikan; mereka yang bertanggung jawab untuk setiap tindakan; tindakan/proyek yang membutuhkan dukungan eksternal.
Perusahaan harus mempertimbangkan teknologi apa yang diperlukan untuk mencapai prioritas AI mereka. Perusahaan harus memahami dan menentukan apakah yang terbaik untuk tujuan bisnis mereka, memiliki tim AI di dalam perusahaan mereka sendiri, atau apakah akan menggunakan solusi yang dirancang oleh perusahaan lain.
KESIMPULAN
- Untuk memaksimalkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam pemasaran, kita harus dapat menterjemahkan apa yang diinginkan dalam pemasaran sehingga dapat terinterpretasikan melalui AI dan ML yang sesuai.
- Untuk membantu melakukan perubahan, pakar manajemen dari Harvard, John P. Kotter mengidentifikasi delapan langkah yang setiap organisasi harus ikuti untuk meraup keuntungan jangka panjang dari perubahan organisasi.
- Banyak contoh organisasi atau perusahaan yang pemasarannya telah melalui AI marketing sehingga dapat memperluas pangsa pasarnya bahkan sampai ke seluruh dunia. Contoh yang diambil pada buku ini adalah Google.
- Perusahaan perlu siap dalam menghadapi tantangan dalam penerapan AI untuk ke depannya, terutama juga dalam hal investasi yang harus dianggarkan oleh perusahan pada teknologi AI, yang dapat dilakukan perubahannya di internal atau pun melalui jasa pihak ketiga atau vendor.
DAFTAR PUSTAKA
1. Raj Venkatesan and Jim Lecinski (2021). The AI Marketing Canvas: a five-stage road map to implementing artificial intelligence in marketing.
2. Ribeiro, Tiero and Reis, J. L (2020). Artificial Intelligence Applied to Digital Marketing.
Diambil dari:
https://www.researchgate.net/publication/341994540_Artificial_Intelligence_Applied_to_
Digital_Marketing
