Adobe ले कम्पनीहरूका लागि नयाँ AI एजेन्ट प्लेटफर्म सार्वजनिक गरेको छ। यस उपकरणको लक्ष्य भनेको मार्केटिङको काम मानिसले एक-एक गरेर नगरे पनि हुने बनाउनु हो। ग्राहक जम्मा गर्ने, खरिदसम्म जोड्ने, अनि फेरि नियमित ग्राहक बनाउने प्रक्रियालाई एउटै प्रणालीभित्र व्यवस्थापन गर्ने भन्ने अर्थ हो. यस घोषणामा Adobe ले Amazon, Anthropic, Google, IBM, Microsoft, NVIDIA, OpenAI जस्ता मुख्य AI कम्पनीहरूसँग सहकार्य गर्ने बताएको छ। धेरै AI मोडेल र सेवाहरूलाई एउटै ठाउँमा जोडेर कम्पनीले चाहेको तरिकाले प्रयोग गर्न दिने यसको रणनीति हो। साथै विश्वका मुख्य विज्ञापन एजेन्सीहरूले Adobe का कम्पनी-प्रयोगका CX उपकरणलाई मानक उपकरणका रूपमा अपनाएको पनि बतायो. Adobe ले अब क्लिक संख्याभन्दा ग्राहकको दीर्घकालीन मूल्यमा बढी ध्यान दिनुपर्छ भनेको छ। केवल विज्ञापन कति धेरै क्लिक भयो भन्ने होइन, एक ग्राहकले अब कति लामो समय किन्छ र कति पटक किन्छ भन्ने अझ महत्त्वपूर्ण हो भन्ने अर्थ हो। यससँगै भुक्तानी सेवासमेत जोडेर परामर्शदेखि अर्डर र भुक्तानीसम्म एउटै प्रवाहमा काम गर्ने दिशा पनि देखायो।
원문 보기
Adobe ले फालेको यो ठूलो चाल, वास्तवमा फोटोशपको कथा होइन
लेखको शीर्षक मात्र हेर्दा 'फोटोशप कम्पनीले फेरि अर्को AI सुविधा थपेछ' जस्तो सजिलै लाग्न सक्छ। तर यस पटकको घोषणाको साँचो मुख्य कुरा तस्बिर सम्पादन होइन, कम्पनीको पूरा मार्केटिङ सञ्चालन Adobe ले सम्हाल्न खोजिरहेको छ भन्ने हो। विज्ञापनका वाक्य लेख्ने, ग्राहकलाई समूहमा बाँड्ने, अभियान चलाउने, र नतिजा फेरि पढेर अर्को कदम तय गर्ने प्रवाहलाई एउटै प्लेटफर्ममा चलाउने भन्ने कुरा हो।
यो किन ठूलो कुरा हो भने, कम्पनीहरूले अहिले धेरै AI पहिले नै प्रयोग गरिरहेका छन्। कुनै AI ले लेख्छ, कुनै AI ले तस्बिर बनाउँछ, अनि अर्को उपकरणले ग्राहक डेटा विश्लेषण गर्छ। समस्या के हो भने यी उपकरणहरू एकअर्कासँग छुट्टाछुट्टै चले भने गति ढिलो हुन्छ, ब्रान्डको शैली पनि हल्लिन्छ, र सुरक्षा व्यवस्थापन पनि जटिल बन्छ। Adobe ले यही खाली ठाउँ हेरेर 'AI राम्रो बनाउने कम्पनी' भन्दा 'धेरै AI लाई वास्तविक काममा जोड्ने मुख्य नियन्त्रण प्लेटफर्म' बन्न खोजिरहेको हो।
अलि बढाइचढाइ गरेर भन्नुपर्दा, पहिलेको Adobe यदि डिजाइनरको टेबलमाथिको सफ्टवेयर थियो भने, अहिले Adobe ले खोजेको स्थान पूरा मार्केटिङ विभागको अपरेटिङ सिस्टमजस्तै छ। त्यसैले यो समाचार साधारण नयाँ सुविधा घोषणा होइन, डिजाइन कम्पनीले पूर्ण रूपमा इन्टरप्राइज AI कम्पनीमा बदलिन खोजिरहेको दृश्य भनेर हेर्दा अझ राम्रोसँग बुझिन्छ।
Adobe अब 'तस्बिर बनाउने उपकरण कम्पनी'मै सीमित बस्न चाहँदैन।
लक्ष्य भनेको धेरै AI र डेटालाई जोडेर कम्पनीको पूरा मार्केटिङ प्रवाह व्यवस्थापन गर्ने प्लेटफर्म बन्नु हो।
च्याटबट, स्वचालन, र AI एजेन्टमा के फरक छ
| तुलना विषय | च्याटबट | परम्परागत स्वचालन | AI एजेन्ट |
|---|---|---|---|
| मुख्य इनपुट | प्रश्न आएमा जवाफ दिन्छ | पहिल्यै बनाइएका नियम र सर्त | लक्ष्य पाएपछि आफैं चरण योजना बनाउँछ |
| निर्णय गर्ने तरिका | वार्तालापको जवाफमा केन्द्रित | तोकिएका नियमअनुसार चल्छ | अवस्थालाई बुझेर अर्को काम सुझाउँछ र गर्छ |
| बाह्य उपकरण जडान | सीमित | केही जडान सम्भव | CRM·विज्ञापन·विश्लेषण·भुक्तानीसम्म व्यापक रूपमा जडान |
| कार्य दायरा | सोधपुछको जवाफ | इमेल पठाउने·ट्रिगर चलाउने | सूक्ष्म विभाजन·कपी बनाउने·कार्यान्वयन·नतिजा समायोजनको निरन्तर लुप |
| राम्ररी मिल्ने KPI | जवाफ गति, समाधान दर | ओपन दर, पठाउने स्वचालन दर | रूपान्तरण, कायम रहने दर, LTV(ग्राहक जीवनभरको मूल्य) |
| मानिसको स्वीकृति आवश्यक | अवस्थाअनुसार आवश्यक | अपवाद सम्हाल्दा आवश्यक | ब्रान्ड·कानुनी·बजेट जस्ता उच्च जोखिमका निर्णय अझै पनि महत्त्वपूर्ण छन् |
मार्केटिङ AI एजेन्ट वास्तवमा यसरी चल्छ
मुख्य कुरा 'एउटा जवाफ' होइन, 'जोडिएको कामको प्रवाह' हो।
चरण 1: ग्राहक डेटा पढ्छ
वेब भ्रमण रेकर्ड, खरिद इतिहास, एप प्रयोग लग जस्ता डाटा जम्मा गरेर कुन ग्राहक को हो भनेर पहिले बुझिन्छ। सजिलो भाषामा भन्ने हो भने, यो मार्टले नियमित ग्राहकको किनमेल टोकरीको बानी पढेजस्तै हो।
चरण 2: ग्राहकलाई छुट्याउँछ
पहिलो पटक आएको मान्छे, छोड्न लागेका मान्छे, बारम्बार किन्ने मान्छे जस्ता सेग्मेन्ट (मिल्दोजुल्दो व्यवहार देखाउने समूह) छुट्याइन्छ। यो चरण चाहिन्छ, नत्र एउटै वाक्य सबैलाई पठाइन्छ।
चरण 3: सन्देश र छवि बनाउँछ
प्रत्येक समूहका लागि मिल्ने विज्ञापन वाक्य, इमेल शीर्षक, ब्यानर छवि जेनरेटिभ AI ले मस्यौदाको रूपमा बनाउँछ। यहाँ च्याटबटले एक-दुईवटा नतिजा दिनेमै रोकिन्छ, तर एजेन्टले अर्को कार्यान्वयन चरणसम्म जोड्न खोज्छ।
चरण 4: च्यानलअनुसार कार्यान्वयन गर्छ
इमेल, एप पुश, विज्ञापन प्लेटफर्म, वेबसाइट ब्यानर जस्ता च्यानलअनुसार पठाइन्छ। कम्पनीले चाहेको कुरा सुन्दर एउटा वाक्य मात्र होइन, वास्तवमा अभियान चल्नु हो।
चरण 5: नतिजा हेरेर फेरि मिलाउँछ
कसले क्लिक गर्यो, कसले किन्यो, र कसले फेरि फर्कियो भन्ने पढेर अर्को लक्ष्य र सन्देश बदलिन्छ। यही दोहोरिने लूप नै 'एजेन्ट' जस्तो हुने ठाउँ हो।
अडोबी कसरी फोटोशप कम्पनीबाट ग्राहक अनुभव कम्पनी बन्यो
एक्कासि बद्लिएको जस्तो देखिए पनि, वास्तवमा यो 10 वर्षभन्दा बढी तयार गरिएको बाटो थियो।
1982~2005: सिर्जना उपकरणको साम्राज्य बनायो
Adobe मूल रूपमा प्रिन्टिङ र प्रकाशन प्रविधिबाट सुरु भएको हो, र Photoshop, Illustrator, PDF का कारण सिर्जनात्मक उद्योगको मानक बन्यो। त्यो समयको Adobe भनेको लगभग 'डिजाइनरको आधारभूत उपकरण बक्स' जस्तै थियो।
2009: Omniture अधिग्रहणले डेटाको ढोका खोल्यो
यो अधिग्रहण महत्त्वपूर्ण हुनुको कारण, Adobe पहिलो पटक वेब विश्लेषण र मार्केटिङ डाटाको संसारमा ठूलो रूपमा प्रवेश गरेको थियो। चित्र बनाउने कम्पनीले अब त्यो चित्रले ग्राहकबाट कस्तो प्रतिक्रिया पाउँछ भनेर पनि हेर्न थालेको हो।
2012~2013: Marketing Cloud र सदस्यता रूपान्तरण
Adobe Marketing Cloud सार्वजनिक हुनु र Creative Cloud सदस्यता रूपान्तरणले दिशानै पूरै बदलिदियो। उत्पादन बेच्ने कम्पनीबाट दोहोरिने आम्दानी बनाउने SaaS कम्पनीमा स्वभाव बदलिँदा, कम्पनीका लागि दीर्घकालीन सम्झौतामा अझ गहिरोसँग जान सकिने भयो।
2018~2019: Marketo र Magento ले ग्राहक यात्रा समात्यो
Marketo मार्केटिङ स्वचालनमा बलियो थियो, Magento भने कमर्समा बलियो थियो। यी दुई आएपछि Adobe 'सामग्री निर्माण' मै टुंगिने कम्पनी होइन, ग्राहकले हेर्ने, किन्ने र फेरि फर्किने पूरै यात्रालाई सम्हाल्ने कम्पनीजस्तो बन्यो।
2024~2026: जेनरेटिभ AI र एजेन्टले अन्तिम पजल मिलायो
अब Adobe साधारण निर्माण उपकरणमा AI राख्ने चरणमा छैन, Experience Cloud माथि AI एजेन्ट राखेर सामग्री, डाटा, मार्केटिङ सञ्चालन, र भुक्तानीसम्म जोड्न खोजिरहेको छ। त्यसैले यो समाचार नयाँ सुविधा भन्दा पनि रणनीतिको पूरा हुने चरणसँग बढी नजिक छ।
अडोबीका ठूला अधिग्रहणहरू कुन-कुन पजलका टुक्रा थिए
| अधिग्रहण·रूपान्तरण | के ल्यायो | अहिलेको AI रणनीतिमा अर्थ |
|---|---|---|
| Omniture (2009) | वेब विश्लेषण, ग्राहक व्यवहार डेटा | AI ले निर्णय गर्न प्रयोग गर्ने सामग्री दिने डेटा आधार |
| Marketing Cloud (2012) | मापन·टार्गेटिङ·मार्केटिङ सञ्चालनको बन्डल | सिर्जना गरिएको नतिजालाई वास्तविक अभियानसँग जोड्ने बाटो |
| Creative Cloud सदस्यता रूपान्तरण (2013) | दोहोरो आम्दानी र SaaS सञ्चालनको संरचना | इन्टरप्राइज दीर्घकालीन सम्झौता धान्न सक्ने वित्तीय संरचना |
| Magento (2018) | कमर्स र कारोबार प्रवाह | विज्ञापनपछि वास्तविक खरिदसम्म पूरा गर्ने जोड्ने कडी |
| Marketo (2018) | B2B मार्केटिङ स्वचालन | ग्राहक विभाजन र पछिल्लो पोषण स्वचालनलाई बलियो बनाउने |
| Figma खरिद प्रयास (2022~2023) | सहकार्यात्मक डिजाइन र वेब-आधारित कार्यप्रवाह | रद्द भयो, तर सहकार्य-आधारित इन्टरप्राइज प्रवाहलाई लक्ष्य गरेको संकेत |
किन आफ्नै AI मात्र अघि नसारी अरू कम्पनीका मोडेल पनि सबै जोड्छ
| भूमिका | बाह्य मोडेल | Firefly | Adobe प्लेटफर्म |
|---|---|---|---|
| बलियो पक्ष | शैलीको विविधता, खास काममा विशेष | व्यावसायिक रूपमा सुरक्षित आधार मोडेल | अधिकार व्यवस्थापन, कार्यप्रवाह जडान, शुल्क र शासन |
| कम्पनीले पाउने कुरा | नवीनतम प्रदर्शन र प्रयोगशीलता | ब्रान्ड जोखिम घटाउने आधारभूत विकल्प | धेरै मोडेललाई एउटै कामको प्रवाहमा नियन्त्रण |
| एडोबीको हिसाब | सबैभन्दा राम्रो मोडेल बदलिँदा पनि ग्राहक नगुमाउने | आफ्नै प्रविधिको पहिचान जोगाइराख्ने | साँच्चिकै आम्दानीको बिन्दुलाई प्लेटफर्म सम्झौतामा सार्ने |
| मुख्य सन्देश | मोडेल आफैं | आधारभूत सिर्जना इन्जिन | AI अर्केस्ट्रेसन (धेरै AI लाई निर्देशन गर्ने काम) |
Firefly को प्रयोग बढ्दै जाँदा, एडोबी अझ खुला रूपमा चलेको थियो
बिन्दुमाथि माउस राख्दा ठ्याक्कै संख्या देख्न सकिन्छ।
कम्पनीहरूमा AI अपनाउने गति छिटो छ, तर ठीकसँग चलाउने कम्पनी अझै कम छन्
एउटा ठूलो संख्या मात्रै हेर्दा AI पहिले नै पूरै स्थापित भइसकेजस्तो देखिन्छ, तर भित्र हेर्दा अझै संक्रमणकालमै छ।
एआई विखण्डन, Adobe ले घटाउन सक्ने कुरा र घटाउन नसक्ने कुरा
| समस्या | 어도비 बलियो भएको भाग | अझै बाँकी रहने सीमा |
|---|---|---|
| ब्रान्ड एकरूपता | सामग्री निर्माण र स्वीकृति प्रक्रियालाई एकै ठाउँमा व्यवस्थापन | अफलाइन च्यानल र अन्य कम्पनीका प्रणालीसम्म पूर्ण रूपमा एकरूप बनाउनु गाह्रो हुन्छ |
| मार्केटिङ सञ्चालनको दोहोरोपन | सम्पत्ति व्यवस्थापन, अभियान सञ्चालन, र प्रदर्शन विश्लेषणलाई जोड्ने | पूरै कम्पनीका ERP·ग्राहक केन्द्र·पुराना प्रणालीहरू छुट्टै मिलाउनुपर्छ |
| सुरक्षा र अधिकार नियन्त्रण | प्लेटफर्मभित्रको पहुँच अधिकार र अडिट लगहरू जम्मा गर्न सकिन्छ | विभाग अनुसारका डेटा साइलो र नियमनको पालना भने कम्पनीभरिको शासनको समस्या हो |
| ROI मापन | सामग्रीदेखि अभियानको प्रदर्शनसम्म एउटै प्रवाहमा हेर्न सजिलो हुन्छ | वास्तविक बिक्रीमा योगदान कति छ भनेर हेर्न भुक्तानी·CRM·वित्तीय डेटासम्म जोडिनुपर्छ |
CLV हेर्ने मार्केटरहरू बढ्दै थिए
यो चार्टले एउटै प्रकारको प्रवृत्ति होइन, CLV सम्बन्धित दुईवटा सर्वेक्षणका तथ्यांकलाई सँगै देखाउँछ। 2018~2019 भनेको CLV थाहा छ भनेर उत्तर दिएका मार्केटरहरूको अनुपात हो, र अन्तिम मान भने CLV सूचक प्रयोगको अघिल्लो वर्षको तुलनामा वृद्धि दर हो।
पुरानो मार्केटिङ KPI र एआई युगको KPI यसरी फरक हुन्छ
| वर्गीकरण | पुरानो मापदण्ड | अहिले अझ महत्त्वपूर्ण बन्दै गएको मापदण्ड |
|---|---|---|
| प्रमुख KPI | CTR, CPC, अन्तिम क्लिक, तुरुन्त ROAS | LTV, LTV/CAC, कायम रहने दर, पुनः खरिद दर |
| मनपर्ने ग्राहक | तुरुन्त क्लिक गरेर तुरुन्त किन्ने मान्छे | लामो समयसम्म रहने र बारम्बार फेरि किन्ने मान्छे |
| AIले सिक्ने लक्ष्य | छोटो प्रतिक्रियाको अनुकूलन | दीर्घकालीन नाफा र सम्बन्धको अनुकूलन |
| जोखिम | सस्तो क्लिक मात्रै धेरै जम्मा हुन सक्छ | डेटा जडान नभए गणना गर्न गाह्रो हुन्छ |
| कम्पनीलाई दिने अर्थ | अभियानको नतिजा मात्रै हेर्छ | पूरै व्यवसायको वृद्धि योगदान हेर्छ |
AI मार्केटिङ बजारमा, कससँग कस्तो शक्ति छ
| खेलाडी | बलियो पक्ष | कमजोर पक्ष | Adobeसँगको सम्बन्ध |
|---|---|---|---|
| प्लाटफर्म कम्पनी(Google·Meta आदि) | विज्ञापन इन्भेन्टोरी र ठूलो मात्राको डेटा | आफ्नो इकोसिस्टम बाहिरको एकीकरण सीमित छ | Adobeले पूर्ण रूपमा प्रतिस्थापन गर्न गाह्रो छ, तर माथिल्लो सञ्चालन तहलाई लक्षित गर्छ |
| विज्ञापन एजेन्सी(WPP·Publicis आदि) | ब्रान्ड रणनीति र कार्यान्वयन अनुभव | सफ्टवेयर उत्पादनकरण तुलनात्मक रूपमा कमजोर छ | Adobeका उपकरणलाई मानकीकरण गरेर कामकाजी साझेदार बन्न सक्छ |
| परामर्श कम्पनी(Accenture·IBM आदि) | CRM·डेटा·संगठन रूपान्तरणको एकीकृतकरण | दैनिक सिर्जनात्मक कार्यप्रवाहमा पकड कमजोर छ | ठूला परिचय परियोजनामा एडोबीसँग सहअस्तित्व सम्भव छ |
| SaaS कम्पनी(Adobe·Salesforce·HubSpot आदि) | उत्पादन बनाइएको स्वचालन र दोहोरिने शुल्क | प्लेटफर्म·मिडिया डेटा प्रत्यक्ष रूपमा छैन | एडोबी सामग्री र CX सम्पर्कबिन्दुमा फरक देखिन्छ |
त्यसैले यो समाचार महत्त्वपूर्ण छ, किनकि AI ले विज्ञापनभन्दा अघि बढेर बिक्रीसम्म बन्द गर्न खोजिरहेको छ
पहिले डिजिटल विज्ञापनमा बीचका सूचक मात्र धेरै हेरिन्थ्यो। जस्तै कति जनाले क्लिक गरे, कति जनाले सदस्यता लिए, विज्ञापन खर्चको तुलनामा तुरुन्त कति बिक्री आयो भन्ने संख्याहरू। तर जब परामर्श, सिफारिस, अर्डर र भुक्तानी एउटै प्रवाहमा बाँधिन थाल्छन्, कुरा बदलिन्छ। अब कम्पनीहरूले 'कुन वाक्यांशले वास्तवमै भुक्तानीसम्म पुर्यायो', 'को पछि फेरि किन्ने ग्राहक हो' भन्ने कुरा अझ ठ्याक्कै देख्न सक्छन्।
यहाँ भुक्तानी किन महत्त्वपूर्ण हुन्छ भन्ने कारण छ। भुक्तानी जोडिने बित्तिकै मार्केटिङ अब केवल 'चासो जम्मा गर्ने काम' मात्र रहँदैन, यो वास्तविक बिक्री बन्द गर्ने कामसँग सिधै जोडिन्छ। यो कोरियामा डेलिभरी एप वा सपिङ एपले विज्ञापन, सिफारिस र भुक्तानीसम्म एउटै स्क्रिनभित्र सक्न खोजेजस्तै हो। प्रयोगकर्तालाई सजिलो हुन्छ, र कम्पनीकहाँ अझ धेरै डेटा बस्छ।
त्यसैले यस पटकको एडोबी समाचार, फोटोशपको भविष्य बताउने लेखभन्दा, विज्ञापन कम्पनी·परामर्श कम्पनी·सफ्टवेयर कम्पनीबीचको सीमा भत्किने दृश्य देखाउने लेखसँग बढी नजिक छ। अब बलियो कम्पनी भनेको AI मोडेल एउटै राम्रो बनाउने ठाउँ मात्र होइन, ग्राहक डेटा, सामग्री र भुक्तानी प्रवाहलाई एकै ठाउँमा जोडेर 'वास्तवमा पैसा चल्ने प्रणाली' भएको ठाउँ हुने सम्भावना ठूलो देखिन्छ।
एडोबीको मुख्य दाउ 'अझ राम्रो चित्र उत्पादन' भन्दा 'कम्पनीको मार्केटिङ प्रवाह पूरै नियन्त्रण' सँग बढी नजिक छ।
AI युगको प्रतिस्पर्धा मोडेलमा 1등 हुनु भन्दा, धेरै मोडेल·डेटा·भुक्तानीलाई जोडेर काममा प्रयोग गर्न मिल्ने प्लेटफर्ममा भइरहेको छ।
कोरियामा कसरी बस्ने भनेर हामी तपाईंलाई बताउँछौं
gltr life लाई धेरै माया गर्नुहोस्