Page 28 - Trženje

1 Razvoj in opredelitev trženja
Zeleno trženje vpliva na podobo podjetja, ki jo ima to v okolju, kjer
deluje. V kontekstu zelenega trženja se pojem podoba podjetja pokaže
v smislu družbeno odgovornih programov, ki vplivajo na zaznavo po-
rabnikov.

1.4.3 Trženje z umetno inteligenco
V sodobnem poslovnem okolju, kjer digitalizacija in avtomatizacija
močno spreminjata trženjske pristope, umetna inteligenca (UI) posta-
ja ena najpomembnejših tehnologij za razvoj in izvajanje učinkovitih
trženjskih strategij. Trženje z umetno inteligenco (angl. AI marketing)
se nanaša na uporabo orodij in tehnik UI za analizo podatkov, razu-
mevanje vedenja potrošnikov, personalizacijo sporočil in avtomatiza-
cijo trženjskih aktivnosti. Gre za presečišče med tehnologijo, analitiko
in uporabniško izkušnjo, ki močno spreminja naravo interakcije med
podjetjem in potrošnikom.
Temeljna značilnost trženja z UI je sposobnost sistemov, da se učijo
iz podatkov, prepoznavajo vzorce in na tej osnovi sprejemajo trženjske
odločitve – bodisi samostojno ali kot podpora tržnikom. Tak pristop
omogoča večjo natančnost pri segmentaciji ciljnih skupin, učinkovitej-
še oglaševanje, izboljšano uporabniško izkušnjo ter dolgoročno krepi-
tev lojalnosti blagovni znamki. UI tako ne nadomešča tržnikov, temveč
jim daje orodja, s katerimi lahko bolje razumejo potrebe in vedenje
kupcev ter se hitreje in bolj prilagojeno odzovejo na spremembe na
trgu.
Uporaba UI v trženju temelji predvsem na obdelavi velikih ko-
ličin podatkov (angl. big data), ki jih podjetja zbirajo preko različnih
ka nalov: spletnih strani, družbenih omrežij, mobilnih aplikacij, pro-
gramov zvestobe itd. S pomočjo strojnega učenja in napovedne anali-
tike lahko sistemi UI natančno ocenijo, kateri potrošnik je v določeni
fazi nakupnega procesa, katere vsebine so zanj najprimernejše in kdaj
je najboljši trenutek za trženjsko sporočilo.
Pomemben vidik trženja z UI je personalizacija. Klasično množično
trženje postopoma nadomešča t. i. hiperpersonalizacija, kjer se vse-
bine, oglasi ali priporočila izdelkov prilagajajo posamezniku v realnem
času na podlagi njegove zgodovine iskanja, nakupnih navad ali celo
razpoloženja. Primer takšne uporabe so spletne trgovine (npr. Ama-
zon), ki uporabnikom ponujajo izdelke na podlagi preteklih nakupov,
ali pretočne platforme (npr. Spotify, Netflix), kjer UI priporoča vsebine
glede na individualne preference.

28