Dalam beberapa tahun terakhir, penggunaan kecerdasan buatan (AI) dan otomatisasi telah mengubah cara perusahaan menjalankan bisnis mereka, khususnya dalam pemasaran dan penjualan. Dunia digital telah memberikan peluang baru bagi perusahaan untuk membangun hubungan sebab-akibat antara tindakan pemasaran dan respon pelanggan melalui eksperimen murah yang memungkinkan pelacakan perjalanan pelanggan dari pencarian hingga pembelian, bahkan hingga konsumsi (Narayandas & Sengupta, 2023).

Pandemi COVID-19 dan resesi yang menyusul telah menunjukkan betapa pentingnya kemampuan perusahaan untuk beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan kondisi pasar. Perusahaan yang menggunakan model AI untuk memprediksi hasil di berbagai tahap perjalanan pelanggan mampu mengubah upaya pemasaran dan penjualan mereka dengan cepat, lebih cepat daripada pesaing yang tidak menggunakan alat tersebut. Model prediksi AI memungkinkan perusahaan untuk menganalisis data perilaku konsumen historis dan memprediksi kemungkinan respons pelanggan terhadap kampanye pemasaran (Narayandas & Sengupta, 2023).

AI dan otomatisasi tidak hanya membantu dalam prediksi tetapi juga dalam pengambilan keputusan proaktif. Misalnya, perusahaan yang menggunakan AI dapat memprediksi pelanggan yang kemungkinan besar akan berhenti berlangganan dan mengambil tindakan korektif sebelum pelanggan tersebut benar-benar meninggalkan perusahaan. Ketika prediksi mereka meleset karena perubahan eksternal, mereka dengan cepat dapat mengorientasikan ulang dan mengarahkan upaya pemasaran dan penjualan mereka.

Perusahaan global di sektor perdagangan yang menggunakan AI untuk memahami proses pengadaan berbasis RFP menemukan bahwa faktor kualitas adalah penentu utama untuk masuk dalam daftar pendek klien. Namun, pada Mei 2020, model prediksi AI mereka menunjukkan bahwa istilah terkait pengiriman menjadi prediktor yang lebih baik, sehingga mereka dengan cepat mengubah model keterlibatan mereka secara global. Demikian pula, pengembang properti real estat besar di Inggris yang menggunakan model AI untuk menganalisis insentif optimal untuk penyewa dapat merespons lebih cepat terhadap perubahan pasar akibat pandemi.

Selain itu, AI membantu perusahaan mengidentifikasi masalah yang sebenarnya. Sebuah perusahaan manufaktur di Amerika Utara menggunakan model AI untuk menemukan bahwa peningkatan pengeluaran pemasaran mereka menghasilkan lead berkualitas tinggi, tetapi bukan penjualan yang lebih tinggi. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa masalahnya terletak pada kapasitas penjualan yang terbatas, bukan pemasaran.

AI dan otomatisasi juga mengubah praktik SEO modern dan manajemen PPC. Misalnya, otomatisasi layering memberikan profesional PPC kontrol lebih besar atas kinerja kampanye iklan berbayar, menjaga mesin tetap terkendali dan mencegah kesalahan yang mahal (artikel 2). Di dunia SEO, otomatisasi yang dibantu AI memungkinkan pemasar untuk merampingkan proses penelitian kata kunci, pembuatan konten, dan optimisasi (Gibbons, 2023).

Kemajuan dalam AI juga terlihat dalam peningkatan AutoAI untuk manajemen siklus hidup model. Ini termasuk mengurangi risiko kesalahan, mempercepat proses pengambilan keputusan, dan memperluas kemampuan otomatisasi secara keseluruhan. Selain itu, kemampuan hiper-otomatisasi memungkinkan integrasi sumber daya bisnis terkait keamanan data dan regulasi, memastikan perusahaan dapat membangun roadmap jangka panjang dengan otomatisasi proses end-to-end (Gibbons, 2023).

Pada tahun 2023, lebih dari 50% organisasi berencana mengintegrasikan penggunaan AI dan otomatisasi dalam operasi mereka. Sementara beberapa eksekutif khawatir tentang risiko penggunaan AI, banyak perusahaan berprestasi tinggi yang mengadopsi proses operasional baru yang canggih secara teknologi. Dengan memanfaatkan AI dan otomatisasi, perusahaan dapat mengidentifikasi masalah potensial, mengurangi biaya operasional, dan meningkatkan kepuasan pelanggan dengan pengalaman yang dipersonalisasi.

Namun, perusahaan yang lahir di dunia analog mungkin menghadapi hambatan besar dan tertinggal dari pesaing mereka yang lebih gesit dan digital. Hambatan ini termasuk sifat silo dari organisasi penjualan, pemasaran, dan dukungan mereka, serta kurangnya pemahaman CEO dan dewan direksi tentang bagaimana model prediksi berbasis AI dapat mendefinisikan ulang cara perusahaan berinteraksi dengan pelanggan dan segmen pasar.

Pada akhirnya, AI dan otomatisasi tidak akan sepenuhnya menggantikan fungsi pemasaran dan penjualan yang dijalankan oleh manusia. Masih diperlukan manusia untuk membuat keputusan yang tidak jelas dan memantau hasil secara terus-menerus untuk memberikan umpan balik kepada model AI. Meskipun AI merupakan alat yang kuat, AI terbaik adalah yang melengkapi kemampuan manusia dan dapat mengubah cara kita membuat keputusan dalam fungsi seperti pemasaran dan penjualan serta mempertahankan keunggulan kompetitif

Dengan demikian, menggabungkan AI dan otomatisasi ke dalam strategi bisnis dapat membantu perusahaan beradaptasi lebih cepat terhadap perubahan pasar, mengoptimalkan pengeluaran, dan meningkatkan hasil bisnis secara keseluruhan. Adopsi teknologi ini bukan hanya tentang prediksi yang lebih akurat tetapi juga tentang bagaimana perusahaan dapat menggunakan informasi tersebut untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat dalam dunia yang semakin tidak pasti dan berubah cepat.

Referensi:

Gibbons, S. (2023). 2023 Business Predictions As AI And Automation Rise In Popularity. Forbes. https://www.forbes.com/sites/serenitygibbons/2023/02/02/2023-business-predictions-as-ai-and-automation-rise-in-popularity/

Narayandas, D., & Sengupta, A. (2023). Using AI to Adjust Your Marketing and Sales in a Volatile World. Harvard Business Review. https://hbr.org/2023/04/using-ai-to-adjust-your-marketing-and-sales-in-a-volatile-world