Agencje reklamowe i marketingowe zazwyczaj prowadzone są przez całkiem inteligentnych ludzi, prawda? Dlaczego więc tak duża część ich działań pozostaje głupia? Jednym z głównych wyzwań stojących przed agencjami reklamowymi jest nadążanie za tempem zmian technologicznych. Wygląda na to, że wciąż pozostają w tyle.
To prawda, że agencje wdrażają stosunkowo złożone algorytmy do przewidywania, np. intencji kupujących lub wykrywania negatywnych wypowiedzi w mediach społecznościowych o danej marce. Ale w przypadku stosowania tak samo zaawansowanych systemów zarządzania własnymi biznesami, ponoszą porażkę.
Ogromne tempo zmian
Sto lat temu cykl życia firmy notowanej w indeksie S&P 500 wynosił 67 lat. Wiele znanych marek, takich jak Pan Am, Arthur Andersen czy Woolworths, po prostu zniknęło. Inne przeszły połączenia lub zostały przejęte przez grubsze ryby na rynku.
Szacowane jest, że już za dekadę trzy czwarte obecnie notowanych na indeksie S&P 500 firm z niego wypadnie. To dosyć otrzeźwiająca prognoza. Ale wciąż to właśnie tworzenie lepszych prognoz może być kluczem do długowieczności firm.
Maszynowa reinżynieria
Dzięki maszynowej reinżynierii procesy ewoluują w nieustannej pętli informacji zwrotnych, napędzane nie tylko przez nagromadzone dane, lecz także przez predykcyjne możliwości maszynowo uczących się algorytmów. To nadal są tematy z zakresu science fiction, ale jednocześnie są one dostępne na wyciągnięcie myszy już teraz.
Na przykład Microsoft oferuje kompleksowe rozwiązania do wdrażania i udostępniania zaawansowanych analiz predykcyjnych. Już teraz ma to duży wpływ na konserwację zapobiegawczą, prognozowanie zapotrzebowania na energię, profilowanie klientów, wykrywanie odstępstw od normy i inne obszary.
Przykładowo: w branży telekomunikacyjnej zostało wdrożone rozwiązanie Microsoft Azure Machine Learning, które przewiduje awarie przełączników sieci telefonicznych poprzez wykrywanie wzorców w spadkach liczby połączeń za pomocą bieżących i historycznych rekordów połączeń.
Samouczące się, inteligentne systemy gwałtownie stają się najchętniej wybieraną bronią przedsiębiorstw. Według firmy Gartner do 2018 roku ponad połowa dużych firm:
„będzie ze sobą konkurować przy użyciu zaawansowanych analiz i zastrzeżonych algorytmów, co spowoduje zmiany w działaniu całych gałęzi przemysłu”
http://www.gartner.com/newsroom/id/3192717
Jak zapewnić swojej agencji długie życie
Agencje muszą podjąć trudne decyzje w zakresie tego, na jakie rozwiązania postawić. Rynek ewoluuje bardzo szybko, a finanse są ograniczone. Wyzwaniem jest utrzymanie tempa rozwoju i dopasowanie się bez straty kluczowych składników DNA agencji. Dotyczy to zarówno codziennych procesów, jak i długoterminowych decyzji strategicznych.
Praca nad kampanią może oznaczać stosunkowo prosty, linearny projekt lub — na drugim końcu skali — projekt obejmujący liczne kreacje, zmienne produkcyjne, harmonogramy i zasoby. Im bardziej złożony będzie projekt kampanii, tym bardziej prawdopodobne, że skończy się on na walce o utrzymanie jego realizacji zgodnie z planem.
Jedną z możliwości analizy predykcyjnej jest rozpoznawanie potencjalnych problemów zanim staną się problemami i automatyczne ich rozwiązywanie.
Spójrzmy na możliwy scenariusz. Po zastosowaniu algorytmów uczenia maszynowego do wszystkich poprzednich projektów, system powiadamia o potencjalnym problemie z zasobami — powiedzmy, że element projektu artystycznego nie może zostać ukończony. System oblicza wymagane dodatkowe zasoby i, korzystając ze zintegrowanej funkcji HR, wybiera odpowiednie osoby na podstawie ich umiejętności, doświadczenia, dostępności, kosztów itp. Jeśli najlepszą opcją okaże się zatrudnienie freelancera, system automatycznie zarezerwuje wybraną osobę, a dzięki funkcjom rozpoznawania mowy i tekstu, poprowadzi sprawę dalej, nawet jeśli otrzyma odpowiedź „Przykro mi, ale nie mam teraz czasu na nowe zlecenie”.
Zatem jeśli prowadzący projekt zostaną powiadomieni o problemie, nie będzie to powiadomienie o istniejącym problemie, ale o potencjalnym problemie, którego można uniknąć. Oczywiście proces jest otwarty na ręczną interwencję i zatwierdzanie wszystkich kroków.
Jeśli pomnożymy ten przykładowy scenariusz kilkanaście (jeśli nie kilkaset) razy i spojrzymy na potencjalne problemy, które mogą pojawić się w skomplikowanej kampanii, od razu widać, jak znacznych strat czasu, energii, pieniędzy i nerwów można uniknąć.
A to dopiero początek. Ponieważ system nieustannie się uczy, jego możliwości rosną i z czasem obliczenia będą stawać się coraz bardziej dokładne.
Według moich przewidywań, podczas kolejnych kilku lat systemy inteligentne zostaną wdrożone przez większość agencji, aby zapewnić im aktywne rekomendacje działań i pomagać w podejmowaniu decyzji i tworzeniu procesów we wszystkich obszarach działalności — od zatrudniania i zatrzymywania specjalistów po opracowywanie nowych dochodowych modeli biznesowych.
Przetrwają elastyczni
Wszyscy dobrze znamy biznesowych wizjonerów, takich jak Henry Ford czy Steve Jobs, którzy prowadzili swoje firmy przez lata bardzo dynamicznych zmian technologicznych. Tacy prawdziwi wizjonerzy są rzadkością (co widać po średniej długości życia firm). Ale w czasach niestabilności i rosnącej liczby wyzwań oraz przy coraz krótszym czasie na adaptację do zmian nowymi wizjonerami, którzy poprowadzą firmy do przyszłości, mogą być właśnie systemy inteligentne.
