מחקר חדש שפרסמה השבוע חברת טכנולוגיית הפרסום Basis חושף פער מטריד בעולם השיווק: 61.4% מאנשי השיווק והפרסום משתמשים בבינה מלאכותית מדי יום, כמעט פי שניים לעומת השנה שעברה, אבל רק 6.5% מהארגונים מודדים את ההחזר על ההשקעה בטכנולוגיה מול יעדים מוגדרים. במילים אחרות, תעשיית השיווק ממהרת לאמץ AI, אבל מתקשה להוכיח שההשקעה בו משתלמת.
לקראת גיבוש תקציבי 2027, הגיע הזמן שמנהלי חברות ישאלו שאלה פשוטה: אם הבינה המלאכותית מאפשרת לנו לעשות יותר בפחות זמן, מדוע איננו רואים את החיסכון בשורת הרווח?
ההבטחה ברורה, התוצאה פחות
הרי ההבטחה הכלכלית ברורה. משימות שבעבר דרשו שעות עבודה מתבצעות כיום בתוך דקות, הפקת תוכן הפכה לפשוטה מאי פעם, ניתוח נתונים מתקדם זמין כמעט לכל עסק, וחלקים הולכים וגדלים מניהול הקמפיינים מתבצעים באופן אוטומטי. לכאורה, מדובר בהזדמנות לצמצם עלויות ולשפר את הרווחיות. אלא שהטכנולוגיה שינתה את היכולת שלנו לייצר פעילות שיווקית, אבל לא בהכרח את האופן שבו אנחנו מנהלים אותה.
קחו לדוגמה חברה שבעבר פרסמה ארבעה מאמרים מקצועיים בחודש. כתיבת התוכן, העריכה וההתאמה לערוצי ההפצה דרשו זמן ומשאבים. כיום, באמצעות כלי AI, אותה חברה מסוגלת להפיק עשרים מאמרים באותו פרק זמן. מבחינת מחלקת השיווק מדובר בשיפור בתפוקה. אבל האם המאמרים הנוספים מביאים לקוחות חדשים? האם הם מחזקים את המותג? והאם מישהו בדק אם הלקוחות בכלל קוראים אותם?
אם התשובות אינן ברורות, ייתכן שהחברה לא התייעלה. היא פשוט למדה לייצר יותר תוכן.
הבעיה הזו קיימת גם בניהול קמפיינים, בפרסום ברשתות החברתיות ובתהליכי אוטומציה. ככל שהטכנולוגיה מקלה על ביצוע משימות, כך גדל הפיתוי לבצע יותר מהן. קל יותר להשיק קמפיין נוסף מאשר לעצור ולבחון אם הקמפיין הקודם היה נחוץ מלכתחילה.
פעילות היא לא תוצאה
מחקר נוסף של חברת הייעוץ Bain, שפורסם בסוף ספטמבר, ממחיש את הפער: אף ש-95% מארגוני השיווק שנבדקו כבר אימצו כלי AI, רק 6% דיווחו על שיפור ניכר בביצועים. הנתונים האלה צריכים להטריד כל הנהלה שמשקיעה במערכות חדשות מבלי להגדיר מראש כיצד תימדד הצלחתן.
הבעיה אינה בטכנולוגיה, אלא בנטייה הוותיקה של עולם השיווק לבלבל בין פעילות לתוצאה. מספר הפרסומים, כמות החשיפות, התנועה לאתר ואפילו מספר הלידים יכולים להעיד על התקדמות, אבל אף אחד מהם אינו מבטיח שהחברה מרוויחה יותר כסף.
השאלות שההנהלה צריכה לשאול
כאן נדרשת הסתכלות אחרת מצד ההנהלה. מנכ"ל או סמנכ"ל כספים שבוחנים את תקציב השיווק לשנת 2027 לא צריכים להסתפק בשאלה אילו כלי AI הוטמעו בארגון. עליהם לשאול מה קרה בעקבות ההטמעה: האם עלות רכישת הלקוח ירדה? האם אנשי השיווק מקדישים פחות זמן למשימות תפעוליות ויותר זמן לאסטרטגיה? האם החברה מייצרת יותר הכנסות ביחס להשקעה השיווקית?
חשוב גם להבחין בין סוגי ההוצאות. העובדה שהפקת מודעה הפכה לזולה יותר אינה אומרת שמחיר החשיפה לקהל היעד ירד. כאשר יותר חברות מסוגלות לייצר מודעות וקמפיינים בקלות, התחרות על תשומת הלב של הצרכן עשויה דווקא להתגבר.
לכן, המטרה אינה בהכרח לקצץ את תקציב השיווק. במקרים מסוימים נכון להשקיע את המשאבים שהתפנו במחקר לקוחות, בפיתוח ערוצים חדשים או בחיזוק המותג. אבל זו צריכה להיות החלטה עסקית המבוססת על יעדים ומדידה, ולא תוצאה אוטומטית של היכולת לייצר יותר פעילות.
פחות ביצוע, יותר אסטרטגיה
השינוי החשוב ביותר שהבינה המלאכותית צריכה לחולל במחלקות השיווק אינו במספר המשימות שאפשר להשלים ביום עבודה. הוא נמצא ביכולת של מנהלי השיווק להקדיש פחות זמן לביצוע ויותר זמן לשאלות שבעבר נדחקו הצידה: למי אנחנו מוכרים, מדוע שיבחרו בנו, אילו ערוצים באמת עובדים והיכן נכון להשקיע את השקל הבא.
מנהל שיווק שמציג גידול של 200% בכמות התוכן שהופק באמצעות AI אולי מוכיח שהצוות שלו עובד מהר יותר. מנהל שיווק שמראה כיצד אותה טכנולוגיה שיפרה את הרווחיות מוכיח שהוא מנהל טוב יותר. הטכנולוגיה כבר מאפשרת לעשות יותר בפחות זמן. עכשיו נותר להחליט אם באמת צריך לעשות יותר.
הכותב הוא מייסד Ganbaru, המתמחה בניהול שיווק ואסטרטגיה.
