Leveraging Generative AI for Enhanced Marketing Productivity in the Consumer Goods Sector

Loading...
Thumbnail Image

URL

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

School of Science | Master's thesis

Date

2024-10-28

Department

Major/Subject

Strategy

Mcode

Degree programme

Master's Programme in Industrial Engineering and Management

Language

en

Pages

130

Series

Abstract

The study explores the integration of Generative Artificial Intelligence in marketing processes, intending to provide actionable insights and strategic recommendations for maximizing the potential benefits of these technologies. The research focuses on three key objectives: identifying use cases for Generative AI in marketing, developing an evaluation framework for these use cases, and understanding the practical considerations involved in their implementation. The analysis combines an extensive literature review with specific insights from interviews with marketing professionals, positioning the findings within a broader industry context. The research reveals significant opportunities for enhancing marketing productivity, creativity, and personalization through Generative AI technology, especially in content creation, customer engagement, and digital strategy optimization. A structured evaluation framework is introduced, helping prioritize AI initiatives based on key attributes like productivity gains, revenue growth, and cost efficiency. Furthermore, practical recommendations address implementation challenges, including technological readiness, staff training, and change management. The study findings are applicable to other organizations in the consumer goods sector seeking to leverage Generative AI. The results underscore the transformative impact of AI on marketing strategies while also addressing critical issues related to data privacy, ethical considerations, and organizational change management. Ultimately, this study aims to assist companies in adopting Generative AI effectively, fostering long-term value through increased marketing efficiency and personalized consumer experiences.

Tutkimuksessa tarkastellaan generatiivisen tekoälyn integrointia markkinoinnin prosesseihin ja sen tarkoitus on tarjota toteutuskelpoisia ideoita ja strategisia suosituksia näiden teknologioiden täysipainoiseksi hyödyntämiseksi. Tutkimuksella on kolme päätavoitetta: generatiivisen tekoälyn käyttötapausten tunnistaminen markkinoinnissa, näihin käyttötapauksiin pohjautuvan arviointikehyksen luominen ja niiden käytäntöönpanoon liittyvien näkökohtien ymmärtäminen. Analyysi yhdistää laajan kirjallisuuskatsauksen markkinointialan ammattilaisten haastatteluista kerättyihin näkemyksiin ja sijoittaa löydökset laajempaan markkinointialan viitekehykseen. Tutkimuksessa esitetään merkittäviä mahdollisuuksia tehostaa markkinoinnin tuottavuutta, luovuutta ja personointia generatiivisen tekoälyn avulla, erityisesti sisällöntuotannossa, asiakaskokemuksen ja osallistamisen parantamisessa sekä digitaalisen strategian optimoinnissa. Jäsennelty arviointikehys auttaa priorisoimaan tekoälyhankkeita tuottavuuden kasvun, liikevaihdon lisäämisen, kustannustehokkuuden ja muiden keskeisten ominaisuuksien perusteella. Lisäksi käytännön suosituksissa käsitellään toteutukseen liittyviä haasteita, kuten teknologista valmiutta, henkilöstön koulutusta ja muutosjohtamista. Tutkimuksen löydökset ovat käyttökelpoisia myös muille generatiivista tekoälyä hyödyntämään pyrkiville kuluttajatuotesektorin organisaatioille. Tulokset korostavat tekoälyn mullistavaa vaikutusta markkinointistrategioihin ja samassa yhteydessä käsitellään tärkeitä kysymyksiä, kuten tietosuojaa, eettisiä näkökulmia ja organisaation muutosjohtamista. Ennen kaikkea tämän tutkimuksen tavoitteena on auttaa yrityksiä ottamaan generatiivinen tekoäly käyttöön tuloksekkaasti ja luomaan pitkän aikavälin hyötyjä lisäämällä markkinoinnin tehokkuutta ja tarjoamalla yksilöllisiä asiakaskokemuksia.

Description

Supervisor

Luoma, Jukka

Keywords

artificial intelligence, consumer goods sector, digital marketing strategy, digital transformation, generative AI, marketing

Other note

Citation