Na markach rośnie presja, aby zmniejszać swój ślad węglowy i przyjmować bardziej ekologiczne praktyki, jednocześnie osiągając cele wydajnościowe.
Praktyki zrównoważonego rozwoju firm – szczególnie reklamodawców – nigdy nie były pod większą kontrolą. Emisje dwutlenku węgla stają się coraz bardziej krytycznym punktem dla przemysłów na całym świecie, a Global Compact ONZ uznaje redukcję CO2 za kluczowy element walki ze zmianami klimatycznymi – jednym z 17 Celów Zrównoważonego Rozwoju (SDGs). Jednak mimo wielu inicjatyw mających na celu promowanie zrównoważonego rozwoju, nadal istnieje wysoki poziom niezadowolenia – nawet w samej branży reklamowej – z wpływu, jaki reklama ma na otaczający nas świat.
Ale mimo że na markach rośnie presja, aby zmniejszać swój ślad węglowy i przyjmować bardziej ekologiczne praktyki, są one również zmuszone do dalszego osiągania swoich celów wydajnościowych. Przy budżetach pod presją, robienie więcej za mniej stało się koniecznością. W związku z tym usprawnianie procesów i zwiększanie efektywności są najwyższymi priorytetami dla zespołów kierowniczych. 
Zabijanie dwóch ptaków jednym kamieniem
Wielu reklamodawców szuka narzędzi AI, aby sprostać wymaganiom rosnącej złożoności zakupu mediów i zarządzania kampaniami, jednocześnie działając jako kluczowy filar ich strategii zrównoważonego rozwoju. W końcu badania wykazały, że optymalizacja AI może zmniejszyć emisje CO2 kampanii reklamowych.
AI ma do zaoferowania znacznie więcej. Kiedy jest stosowana w funkcjach marketingowych, może przekształcić sposób działania zespołów, dając liderom możliwość podejmowania szybkich, opartych na danych decyzji. Narzędzia AI mogą być używane w takich obszarach jak targetowanie odbiorców, tworzenie treści i analityka wydajności. Niedawne badanie przeprowadzone przez MNTN i AdExchanger wykazało, że 92% marek i agencji widzi największe zastosowanie AI w poprawie efektywności istniejących procesów, podczas gdy zwiększanie produktywności i wyników było również głównym potencjalnym zastosowaniem.
Ale AI wiąże się z kosztami, więc firmy muszą upewnić się, że nie są marnotrawne. AI wymaga również ogromnych ilości energii, więc organizacje muszą starannie wybierać, do jakich przypadków użycia ją stosują, aby nie ryzykować cofnięcia się w swoich wysiłkach na rzecz redukcji emisji węgla. Na przykład Google postawiło sobie ambitny cel osiągnięcia zerowych emisji netto do 2030 roku, ale jego najnowszy raport dotyczący zrównoważonego rozwoju wskazał wpływ AI jako kluczowy powód, dla którego jego emisje węgla faktycznie wzrosły w zeszłym roku.
Podejście do AI we właściwy sposób
Organizacje muszą przyjąć strategiczne podejście do AI, aby określić, gdzie te technologie mogą przynieść wartość, zamiast próbować stosować je do każdego przypadku użycia. Osiągnięcie tego podejścia we właściwy sposób, jednocześnie równoważąc odpowiedzialność za środowisko, wymaga od firm zajęcia się czterema kluczowymi obszarami.
Po pierwsze, firmy muszą mieć odpowiednich ludzi na miejscu. Wymagany jest zróżnicowany zestaw umiejętności AI, ale co ważniejsze, ci ludzie muszą mieć odpowiednie nastawienie. Chociaż kluczowe jest, aby potrafili budować innowacyjne przepływy pracy i byli gotowi eksperymentować z AI, muszą również rozumieć, kiedy jest odpowiednie użycie AI – a kiedy nie.
Po drugie, organizacje muszą mieć silną strategię danych. Marketerzy w dużym stopniu polegają na danych, aby informować swoje decyzje i pomagać im optymalizować kampanie oraz mierzyć wydajność. Ale bez odpowiednich narzędzi uzyskanie użytecznych wniosków z tych danych jest trudne. Chociaż AI oferuje rozwiązanie tego wyzwania, wynik AI będzie tylko tak dobry, jak jakość danych wejściowych, więc posiadanie solidnej infrastruktury, która może zarządzać dużymi ilościami danych bezpiecznie i efektywnie, jest kluczowe.
Po trzecie, firma musi mieć jasną wizję swoich ogólnych celów, aby w pełni zrozumieć, co może osiągnąć dzięki AI. Budowanie procesów wspieranych przez AI opiera się na identyfikacji SMART celów biznesowych i zapewnieniu, że wszystkie odpowiednie zespoły w organizacji mogą dostosować KPI i współpracować efektywnie, aby osiągnąć te cele. Ten krok jest niezbędny, aby zapewnić, że AI jest stosowana tylko w scenariuszach, w których może dostarczyć rzeczywistą wartość. Firmy, które dobrze to zrobiły, często wyznaczają analityka biznesowego do opracowania osiągalnych SMART celów, takich jak zmniejszenie odpływu o 3% w ciągu sześciu miesięcy lub zwiększenie ROAS o 2% w sześciu kampaniach. Te cele mają jasny KPI i harmonogram – są przyswajalne, mierzalne i zgodne z ogólną strategią biznesową.
Wreszcie, sama technologia musi być odpowiednia do celu. Zestaw narzędzi AI musi bezpośrednio wspierać specyficzne cele firmy, w tym marketing. Organizacje muszą zadać sobie pytanie, jakie rozwiązania potrzebują, takie jak analityka predykcyjna, uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, duże modele językowe lub inne technologie AI. Integracja narzędzi AI, które nie są potrzebne, byłaby marnotrawstwem; badania Deloitte pokazują, że zespoły marketingowe używają tylko 56,4% dostępnych im narzędzi martech, i ważne jest, aby firmy nie kontynuowały tego trendu z AI, aby nie pogłębiać tego problemu. Dodatkowo, zespoły IT mogą czasami projektować wymagania zbyt specyficzne dla ich bieżących potrzeb, ograniczając typowe korzyści z wdrożeń AI. Oznacza to, że kończą rozwijanie wewnętrznych rozwiązań technologicznych, które z czasem stają się zbyt kosztowne i zależne od niszowych zestawów umiejętności.
Implementacja ma znaczenie
Jak te narzędzia są wdrażane, jest równie ważne, jak ich wybór. Technologia AI musi dobrze integrować się z istniejącymi systemami i być skalowalna oraz bezpieczna, aby pomieścić wzrost i chronić dane. Najlepszym sposobem na osiągnięcie tego jest zbudowanie wspólnej warstwy, w której wszystkie narzędzia AI mogą zasilać istniejący stos technologiczny; łączenie pojedynczych narzędzi jedno po drugim na zasadzie fragmentarycznej prawdopodobnie stworzy nieefektywności i więcej wewnętrznych silosów.
Przyjmując odpowiedzialne podejście do technologii, firmy mogą nie tylko osiągnąć swoje cele zrównoważonego rozwoju, ale także zwiększyć efektywność z wymiernymi korzyściami w swojej organizacji. Eliminując redundancje, zespoły marketingowe mogą zwiększyć swoją koncentrację na działaniach o dużym wpływie, co prowadzi do oszczędności czasu i kosztów, które ostatecznie skutkują bardziej efektywnymi kampaniami.
Ważne jest również, aby organizacje myślały o tym, jak patrzenie na AI przez pryzmat zrównoważonego rozwoju może pomóc im poprawić partnerstwa i wprowadzać zmiany w szerszym ekosystemie. Dodatkowe efektywności można znaleźć poprzez uproszczenie ścieżek dostaw, na przykład poprzez eliminację niepotrzebnych pośredników i oszukańczych stron MFA (stworzonych dla reklamy). Współpraca tylko z partnerami i dostawcami, którzy podzielają podobne zasady w zakresie zrównoważonego rozwoju i odpowiedzialnego użycia AI, to kolejny sposób na osiągnięcie znaczącej redukcji emisji węgla. Aby zapewnić pełną przejrzystość tych relacji, muszą one zobowiązać się do regularnych audytów, aby oni i wszyscy ich partnerzy mogli zobaczyć wpływ swoich działań – niezależnie od tego, czy są one wspierane przez AI, czy nie.
Efektywność procesów nigdy nie powinna odbywać się kosztem zrównoważonego rozwoju
Przy typowej kampanii reklamowej emitującej około 5,4 ton CO2, organizacje muszą rozważyć wpływ, jaki AI będzie miała na ich ślad węglowy. Chociaż AI może pomóc w zwiększeniu efektywności i obniżeniu emisji, nadmierne użycie AI może być przeciwwskuteczne. Firmy muszą być rozważne w swoim użyciu AI, aby dostarczać lepsze wyniki bez kompromisów w zakresie ich odpowiedzialności za środowisko.
Zwiększanie efektywności procesów nie powinno odbywać się kosztem zrównoważonego rozwoju, a marki, które zobowiązują się do monitorowania zużycia CO2 każdej kampanii i przyjmują strategiczne podejście do wdrażania technologii, mogą osiągnąć postęp na obu frontach.
