आजकल अधिकांश आधुनिक मार्केटिंग टीमें ईमेल ड्राफ्ट बनाने, छवि विकल्प बनाने और लंबे दस्तावेज़ों का सारांश देने जैसे कार्यों को पूरा करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करती हैं ताकि समय बचाया जा सके। हालांकि, क्लेवरटैप (CleverTap) के सह-संस्थापक और विपणन निदेशक आनंद जेइन का तर्क है कि ये कार्य करने वाले बुनियादी उपकरण शायद ही कभी कंपनी के मुनाफे को बढ़ाने में योगदान करते हैं।
टेकस्पार्क्स 2026 (TechSparks 2026) कार्यक्रम में मार्केटिंग रणनीति पर एक मास्टरक्लास के दौरान, जेइन ने नेताओं से सरल कार्य त्वरण तरीकों से आगे देखने का आग्रह किया। उन्होंने मनोरंजन के लिए एआई का उपयोग करने से हटकर वास्तविक व्यावसायिक परिणाम प्राप्त करने के लिए इसके अनुप्रयोग की आवश्यकता पर जोर दिया।
हालांकि एआई का उपयोग करके सामग्री निर्माण काम को तेज करता है और समय बचाता है, जेइन ने सवाल उठाया कि क्या यह वास्तव में विकास में योगदान देता है, यह पूछते हुए: 'क्या यह वास्तव में व्यावसायिक परिणामों को प्रभावित करेगा, या यह बस वही होगा?'
पारंपरिक डिजिटल अभियान आमतौर पर 'पुश' मॉडल पर काम करते हैं, जहां कंपनियां तय करती हैं कि वे क्या बेचना चाहती हैं, बजाय इसके कि वे समझें कि उपभोक्ता क्या खरीदना चाहते हैं। इसके विपरीत, ऑफ़लाइन चैनल में सलाहकार ग्राहक की व्यक्तिगत प्राथमिकताओं को याद रखता है, तत्काल प्रतिक्रियाओं पर ध्यान देता है और उसकी बजट और शैली के अनुरूप उत्पाद सुझाता है। डिजिटल मार्केटिंग को इसी तरह के दृष्टिकोण को अपनाना चाहिए।
जेइन ने कहा: 'यह नहीं कि मैं क्या बेचना चाहता हूं, बल्कि यह है कि मेरा ग्राहक क्या खरीदना चाहता है। इसे पलटना होगा।' व्यापक समूहों को सामान्य प्रचार ऑफ़र भेजने के बजाय, आधुनिक मार्केटिंग सिस्टम को व्यक्तिगत आवश्यकताओं से मेल खाने के लिए ग्राहकों की गतिविधियों का वास्तविक समय में विश्लेषण करना चाहिए।
यह विधि एआई की उच्चतम परिपक्वता स्तर, जिसे 'वास्तविक समय निर्णय लेना' के रूप में जाना जाता है, की ओर बदलाव का प्रतीक है। मार्केटिंग तकनीकें आम तौर पर तीन चरणों में विकसित होती हैं। पहला स्तर समय बचाने वाले बुनियादी कार्यों पर केंद्रित है, दूसरा A/B परीक्षण (सर्वश्रेष्ठ निर्धारित करने के लिए दो विज्ञापन संस्करणों की तुलना) जैसे प्रयोगों को कवर करता है, और तीसरा सच्चा स्वचालित निर्णय लेने तक पहुंचता है।
जेइन ने टिप्पणी की: 'आप उत्पादकता से शुरू करते हैं, फिर प्रयोग करते हैं, और सबसे कठिन निर्णय लेना है। जब आप वास्तव में एक समूह के लिए पूरी प्रणाली बनाते हैं, और वह एक व्यक्ति आपके ऐप या वेबसाइट पर दिखाई देने वाले लाखों लोगों में से एक हो सकता है।'
उपयोगकर्ताओं को प्रोमो कोड से बमबारी करने के बजाय, निर्णय लेने वाली प्रणाली पहले हल्के उपयोगी कदम सुझाती है, जैसे ब्रांड के प्रति विश्वास मजबूत करना या उत्पाद के लाभों की व्याख्या करना। वास्तविक समय निर्णय लेने के लिए एक एकीकृत डेटा केंद्र की आवश्यकता होती है जो ग्राहक की ऐतिहासिक प्रोफ़ाइल को उसकी हाल की वास्तविक समय की गतिविधियों के साथ जोड़ता है। पारंपरिक A/B परीक्षण आमतौर पर एक निश्चित विजेता चुनने के बाद रुक जाता है, जबकि निर्णय लेने वाली प्रणाली सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) का उपयोग करती है - एक स्मार्ट सिस्टम जो उपयोगकर्ता प्रतिक्रियाओं से लगातार सीखता है और ऑन-द-फ्लाई सुझावों को समायोजित करता है।
इसके अलावा, केवल झुकाव स्कोरिंग (खरीद की संभावना की गणना) पर भरोसा करने के बजाय, निर्णय लेने वाली प्रणाली उत्थान मॉडलिंग (uplift modeling) का उपयोग करती है। यह विधि उस विशिष्ट प्रोत्साहन, संदेश या चैनल को निर्धारित करती है जो किसी व्यक्ति को अगला सकारात्मक कदम उठाने के लिए प्रेरित करने के लिए आवश्यक है।
जैसे-जैसे स्वचालित सिस्टम हजारों संदेश विकल्पों पर अभियानों के वितरण का प्रबंधन करते हैं, विपणक की भूमिका निष्पादन से रणनीतिक मार्गदर्शन की ओर स्थानांतरित हो जाती है। क्रिएटिव विकल्पों को मैन्युअल रूप से बनाने के बजाय, विपणक उच्च-स्तरीय लक्ष्य निर्धारित करते हैं और सख्त परिचालन सीमाएं स्थापित करते हैं। जेइन ने जोर दिया: 'आपका काम बजट सीमाएँ, ब्रांड सीमाएँ, नियामक सीमाएँ बनाना है। यदि आप कुछ पेश कर रहे हैं, तो 'मुफ्त' शब्द का उपयोग न करें, यदि आप बैंक हैं।'
स्पष्ट सीमाएं निर्धारित करके, विपणन नेता बुद्धिमान निर्णय लेने वाली प्रणालियों को स्वायत्त रूप से काम करने की अनुमति देते हैं, जिससे ब्रांड संदेशों की सुरक्षा बनी रहती है और साथ ही वास्तविक वाणिज्यिक लाभ भी सुनिश्चित होता है, उन्होंने जोड़ा।