Penelitian mengajukan bahwa AI "merujuk pada program, algoritma, sistem, dan mesin yang menunjukkan kecerdasan" (Shankar 2018, hal. vi), "dilakukan oleh mesin yang menunjukkan aspek-aspek kecerdasan manusia" (Huang dan Rust 2018, hal. 155), dan melibatkan mesin dalam meniru "perilaku manusia yang cerdas" (Syam dan Sharma 2018, hal. 136). AI bergantung pada beberapa teknologi kunci, seperti pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, sistem pakar berbasis aturan, jaringan saraf, pembelajaran mendalam, robot fisik, dan otomatisasi proses robotik (Davenport 2018). Dengan menggunakan alat-alat ini, AI memberikan cara untuk "menginterpretasikan data eksternal dengan benar, belajar dari data tersebut, dan menunjukkan adaptasi yang fleksibel" (Kaplan dan Haenlein 2019, hal. 17). Cara lain untuk menjelaskan AI bergantung bukan pada teknologi dasarnya tetapi pada aplikasi pemasaran dan bisnisnya, seperti otomatisasi proses bisnis, mendapatkan wawasan dari data, atau berinteraksi dengan pelanggan dan karyawan (Davenport dan Ronanki 2018).

Seperti yang disiratkan oleh deskripsi di atas, AI menawarkan potensi untuk meningkatkan pendapatan dan mengurangi biaya. Pendapatan dapat meningkat melalui pengambilan keputusan pemasaran yang lebih baik (misalnya, penetapan harga, promosi, rekomendasi produk, keterlibatan pelanggan yang ditingkatkan); biaya dapat berkurang karena otomatisasi tugas pemasaran yang sederhana, layanan pelanggan, dan transaksi pasar (terstruktur). Selain itu, pembahasan di atas menunjukkan bahwa bukannya menggantikan manusia, perusahaan pada umumnya menggunakan AI untuk meningkatkan kemampuan karyawan

Kontinum Virtualitas-Realitas

Mayoritas AI memiliki bentuk virtual. Misalnya, Replika dapat diakses di ponsel pintar, dan Libratus menggunakan platform digital. Meski begitu, AI juga bisa diintegrasikan dalam bentuk entitas fisik atau robot dengan beberapa unsur fisik. Sejauh mana bentuk ini virtual atau fisik mencerminkan di mana mereka berada dalam kontinum virtualitas-realitas Milgram (Milgram dkk. 1995). Dalam konteks ini, para peneliti dan praktisi perlu memandang bentuk virtual dan fisik tidak sebagai kategori yang berbeda, tetapi sebagai dua ujung dalam suatu kontinum, di mana entitas AI tersebar. Sebagai contoh, AI seperti Conversica adalah sepenuhnya virtual, tanpa bentuk fisik, meskipun beberapa perusahaan yang menggunakan AI virtual memberi nama pada entitas tersebut. Sebaliknya, aplikasi AI yang tertanam dalam robot barista (seperti Tipsy Robot di Las Vegas) berada di suatu tempat dalam kontinum antara virtualitas dan realitas, karena memiliki unsur fisik; meski begitu, unsur fisik tersebut hanya dapat beroperasi dalam cakupan yang terbatas dan untuk tugas tertentu (seperti membuat minuman). Akhirnya, AI yang tertanam dalam robot pendamping multifungsi yang diusulkan (yang saat ini masih dalam tahap pengembangan) akan memiliki lebih banyak unsur realitas, mencakup bentuk fisik dan kemampuan untuk beroperasi dalam berbagai konteks (terutama, berinteraksi dalam jarak dekat dengan individu tanpa penghalang pelindung, bepergian bersama individu, dan sebagainya).

Kemampuan Prediktif AI dalam Strategi Pemasaran

Kemampuan prediktif yang dihasilkan oleh AI akan membantu perusahaan meningkatkan kemampuannya untuk meramal apa yang akan dibeli pelanggan. Bergantung pada tingkat akurasi prediksi, perusahaan bahkan dapat melakukan perubahan signifikan dalam model bisnis mereka dengan menyediakan barang dan layanan kepada pelanggan berdasarkan data dan prediksi kebutuhan pelanggan. Ini membuka berbagai peluang penelitian yang terkait dengan perilaku pembelian pelanggan dan strategi pemasaran yang beragam. Salah satu area penelitian yang sangat penting adalah bagaimana algoritma yang didorong oleh AI dapat diterapkan untuk meramalkan permintaan produk yang benar-benar baru (RNPs). AI mungkin memiliki kemampuan prediktif yang baik untuk produk yang merupakan perkembangan dari produk yang sudah ada, tetapi pertanyaan yang tetap terbuka adalah sejauh mana kemampuan ini berlaku untuk RNPs. Untuk memungkinkan algoritma AI meramalkan RNPs, mungkin diperlukan data yang relevan yang digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin; namun, data semacam ini seringkali tidak mudah didapatkan. Selain itu, dalam mengevaluasi cara terbaik untuk meramalkan RNPs, penelitian juga dapat menyelidiki cara terbaik menggabungkan wawasan yang diberikan oleh AI dengan penilaian manusia.

AI diharapkan memainkan peran penting dalam memprediksi tidak hanya apa yang diinginkan pelanggan untuk dibeli, tetapi juga dalam menentukan harga yang optimal serta apakah penawaran promosi harga perlu dilakukan. Harga dan promosi harga adalah faktor penting dalam meningkatkan penjualan, sehingga merupakan area penelitian yang signifikan dalam pemasaran. Dengan demikian, area penelitian penting lainnya berhubungan dengan bagaimana AI dapat digunakan secara optimal untuk meramalkan harga yang paling sesuai dan menentukan apakah promosi harga perlu diterapkan.

Saluran penelitian lain yang signifikan adalah alokasi sumber daya periklanan. Banyak iklan saat ini difokuskan pada meningkatkan kesadaran pelanggan dan mendorong pencarian informasi oleh pelanggan. Namun, pertanyaannya adalah apakah iklan semacam ini akan tetap diperlukan di masa depan ketika perusahaan mungkin memiliki kemampuan yang lebih baik dalam meramalkan preferensi pelanggan, sehingga mengurangi kebutuhan untuk iklan seperti saat ini.

Mungkin itu saja pemaparan kali ini tentang “Bagaimana kecerdasan buatan (AI) akan mengubah masa depan pemasaran”. Untuk mendapatkan wawasan lebih lanjut seputar teknologi masa depan dan berita terkini lainnya, silahkan kunjungi situs web kami www.inikarir.com dan jelajahi artikel-artikel menarik lainnya.