يستخدم الآن ما يقرب من تسعة من كل عشرة من المسوقين الذكاء الاصطناعي التوليدي في مكان ما في سير عملهم، مقارنة بالنصف تقريبًا قبل عامين فقط. يعد هذا واحدًا من أسرع منحنيات التبني التي شهدتها أي تقنية تسويق على الإطلاق. ومع ذلك، وفقًا لأبحاث ماكينزي المستمرة حول استخدام الذكاء الاصطناعي في التسويق، فإن معظم المؤسسات لم تقم بعد بتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من الطيارين المعزولين، كما أن غالبية فرق التسويق الأوروبية على وجه الخصوص لم تتقدم في نضجها في مجال الذكاء الاصطناعي على الإطلاق.
هذه الفجوة – التبني واسع النطاق والتأثير الضحل – هي القصة الحقيقية في مجال التسويق في الوقت الحالي. الجميع لديه الأدوات. لا أحد تقريبًا لديه نظام. توضح هذه المقالة بالتفصيل الأماكن التي تتعثر فيها الفرق، وما يفصل بين المسوقين الذين يرون مكاسب حقيقية عن أولئك الذين ينتجون المزيد من المحتوى، بشكل أسرع، في نفس الفراغ.
فجوة التبني والتأثير أكبر مما تبدو
هذا هو النمط غير المريح: توقفت أرقام الاستخدام وأرقام النتائج عن التحرك معًا. يفيد المسوقون بتوفير ما يصل إلى ست ساعات أسبوعيًا باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، وتنشر الفرق محتوى أكبر بكثير مما كانت تفعله قبل عامين. الإخراج يصل في جميع المجالات.
إن إسناد الإيرادات يحكي قصة مختلفة. لا تزال معظم المؤسسات غير قادرة على رسم خط مستقيم من “نحن نستخدم الذكاء الاصطناعي” إلى “الذكاء الاصطناعي يكسبنا المال”. أصبح استخدام الأدوات أسهل بشكل أسرع من اكتشاف الفرق لاستخدامها ل – لذلك تسارع التبني قبل الإستراتيجية، وتم توفير الكثير من الوقت في إنتاج المزيد من نفس المحتوى العام، ولكن بشكل أسرع.
هناك ثلاثة أشياء تميل إلى فصل الفرق التي تخرج عن هذا النمط:
- إنهم يختارون مجموعة ضيقة من حالات الاستخدام عالية النفوذ بدلاً من تثبيت الذكاء الاصطناعي في كل مهمة في مسار التحويل.
- إنهم يقيسون النتائج، وليس النشاط – التحويلات وتكلفة الاكتساب، وليس “عدد الأصول التي تم إنشاؤها”.
- إنهم يعاملون الذكاء الاصطناعي كبنية تحتية، وليس كبرنامج إضافي – يتم دمجها في البيانات وسير العمل، ولا يتم تركها جانبًا كأداة جديدة.
حيث يظهر عائد الاستثمار الحقيقي
ليست كل حالة استخدام تسحب وزنها بالتساوي. يؤدي التخصيص وصياغة المحتوى إلى تحقيق أقوى العوائد باستمرار، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى أنهما مركبان: المحتوى الأفضل استهدافًا يؤدي أداءً أفضل، مما يولد المزيد من بيانات الطرف الأول، مما يجعل الجولة التالية من الاستهداف أكثر وضوحًا.
هناك بعض المجالات التي تستحق تحديد أولوياتها إذا كنت تقرر مكان التركيز أولاً:
- استهداف الجمهور التنبؤي بدلاً من بناء شرائح متشابهة يدويًا، يمكن للمنصات الحديثة تسجيل العملاء المحتملين على احتمالية التحويل باستخدام إشارات سلوكية ورسمية للشركات في الوقت الفعلي. تشهد الفرق التي تقوم بذلك بشكل جيد انخفاض تكاليف الاستحواذ بشكل ملحوظ، لأنها تنفق الميزانية على الأشخاص المستعدين بالفعل للعمل بدلاً من إلقاء شبكة واسعة والأمل.
- تخصيص المحتوى الديناميكي إن انفجارات البريد الإلكتروني الثابتة والصفحات المقصودة ذات الحجم الواحد الذي يناسب الجميع تفقد قوتها بسرعة. إن محركات التخصيص التي تضبط الرسائل والعروض وحتى التخطيط بناءً على سلوك الزائر تحقق الآن بعضًا من أعلى العوائد لأي تطبيق ذكاء اصطناعي في التسويق – ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى أنها تهاجم المشكلة المحددة التي تشير إليها أبحاث حالة التسويق في Salesforce باعتبارها واحدة من أكبر الفجوات في الصناعة: يعترف غالبية المسوقين بأن حملاتهم لا تزال تبدو عامة، حتى عندما يطلب العملاء عكس ذلك.
- تنسيق الحملة واختبارها هذا هو المكان الذي تتحرك فيه الحدود. بدلاً من قيام المسوق بإعداد اختبارات A/B يدويًا، تقوم بعض الفرق الآن بتشغيل العشرات من المحتوى وتقديم أشكال مختلفة في وقت واحد، مع قيام النظام بإعادة تخصيص الإنفاق نحو كل ما يتم تحويله في الوقت الفعلي تقريبًا. إنها خطوة ذات مغزى من الاختبار المقسم التقليدي، وهي جزء من السبب وراء ميل الأنظمة الأساسية التي تجمع بيانات الجمهور، وإنشاء المحتوى، وتتبع الأداء في سير عمل واحد – أدوات تسويق الذكاء الاصطناعي مثل هذه بشكل متزايد حيث تبدأ فرق السوق المتوسطة – إلى التفوق في الأداء على الفرق التي تجمع معًا خمسة حلول نقاط منفصلة.
- سير العمل الوكيل الطبقة الأحدث: الأنظمة التي لا تساعد الإنسان فحسب، بل تنفذ أجزاء من الحملة بشكل مستقل – تعديل عروض الأسعار، والإيقاف المؤقت للمواد الإبداعية ذات الأداء الضعيف، وتنشيط تسلسلات المتابعة – مع نتائج مراجعة بشرية بدلاً من الموافقة على كل خطوة. لا يزال التبني هنا مبكرًا، ولكنه أوضح إشارة إلى الاتجاه الذي تتجه إليه هذه الفئة.
مشكلة الأساس لا أحد يريد إصلاحها
اسأل قادة التسويق ما الذي يعيق الذكاء الاصطناعي بالفعل، والإجابة عادةً ليست التكنولوجيا. إنها البيانات الموجودة تحته. إن سجلات العملاء المجزأة، ووضع العلامات غير المتسقة، والأنظمة التي لا تتحدث مع بعضها البعض، تعني أن أدوات الذكاء الاصطناعي ينتهي بها الأمر إلى العمل مع صورة جزئية ومتناقضة في كثير من الأحيان للعميل.
ولهذا السبب لم تبدأ الفرق التي تتقدم للأمام بأداة جديدة لامعة. لقد بدأوا بتوحيد بيانات العملاء – سجل واحد متماسك لكل عميل بدلاً من ستة سجلات نصف محدثة وموزعة عبر الأنظمة الأساسية – وبعد ذلك فقط وضعوا الذكاء الاصطناعي في الأعلى. إنه أبطأ وأقل إثارة من الإعلان عن مبادرة جديدة للذكاء الاصطناعي، لكنه يمثل الفرق بين نظام مركب ونظام يعمل على أتمتة نفس المخرجات المتواضعة.
وهذا أيضًا هو سبب توقف العديد من عمليات طرح الذكاء الاصطناعي في المرحلة التجريبية. لا يمكن تخصيص النموذج إلا بناءً على ما يمكنه رؤيته، وإذا كان ما يمكنه رؤيته غير متسق أو قديم لمدة ستة أشهر، فإن الناتج يعكس ذلك – بثقة، وفي كثير من الأحيان بشكل غير مرئي، حتى تصبح أرقام الأداء ثابتة.
حيث يترك هذا فرق التسويق في عام 2026
الأدوات لم تعد عنق الزجاجة بعد الآن. معظم ما هو متاح اليوم قادر حقًا، وتتمثل الفجوة بالكامل تقريبًا في كيفية نشر الفرق له عمدًا. قبل إضافة نظام أساسي آخر إلى المجموعة، من المفيد طرح سؤال أكثر وضوحًا: هل لدينا بالفعل بيانات نظيفة وموحدة لتغذيتها، وهل نعرف بالضبط المقياس الذي نتوقع نقله؟
تميل الفرق التي يمكنها الإجابة على كلا السؤالين إلى رؤية مكاسب الإنتاجية تتحول فعليًا إلى إيرادات. الفرق التي لا تميل إلى الحصول في نهاية المطاف على المزيد من المحتوى، والمزيد من لوحات المعلومات، وبنفس معدل التحويل الذي كانت عليه قبل ثمانية عشر شهرًا.
لذا، إليك السؤال الحقيقي الذي يستحق الإجابة عليه: هل يستخدم فريقك الذكاء الاصطناعي للقيام بنفس عملية التسويق بشكل أسرع، أم للقيام بعملية تسويق أفضل بشكل أساسي؟ هذان ليسا نفس الشيء، وعادةً ما يكون العمل على أساس البيانات المطلوب للحصول على الجزء الثاني هو الجزء الذي لا يرغب أحد في منحه الأولوية أولاً.
نأمل أن يكون هذا التقرير قد قدم لكم نظرة واضحة حول اتجاهات السوق الحالية.
شاركنا رأيك: كيف تتوقع أن تؤثر هذه المعطيات على استثماراتك في الفترة القادمة؟ نرحب بنقاشكم في قسم التعليقات أدناه.
المصدر: تمت التغطية بناءً على موجز إخباري آلي من المصادر الموثوقة.
