Naglabas ang Adobe ng bagong AI agent platform para sa mga negosyo. Ang layunin ng kagamitang ito ay gawing hindi na kailangang isa-isahin ng tao ang mga gawain sa marketing. Ibig sabihin, gusto nilang pamahalaan sa iisang sistema ang proseso ng pagkuha ng customer, pag-ugnay nito sa pagbili, at paggawa sa kanila na maging suki. Sa anunsyong ito, sinabi ng Adobe na makikipagtulungan ito sa mga pangunahing kompanya ng AI tulad ng Amazon, Anthropic, Google, IBM, Microsoft, NVIDIA, at OpenAI. Estratehiya nito na pagdugtungin ang iba't ibang AI model at serbisyo para magamit ng mga negosyo sa paraang gusto nila. Ipinaliwanag din nito na pinili ng mga pangunahing ahensiya ng ads sa mundo ang enterprise CX tools ng Adobe bilang pamantayang gamit. Sinabi ng Adobe na ngayon, mas kailangang pagtuunan ang pangmatagalang halaga ng customer kaysa sa dami ng click. Ibig sabihin, hindi lang kung ilang beses na-click ang ad ang mahalaga, kundi mas mahalaga kung gaano katagal at gaano kadalas bibili ang isang customer sa hinaharap. Ipinakita rin nila ang direksiyong pagdugtungin pati ang serbisyo sa bayad para mula konsultasyon hanggang order at bayad ay maproseso sa iisang daloy.
원문 보기
Ang matinding galaw ng Adobe, sa totoo lang hindi ito kuwento lang ng Photoshop
Kung titulo lang ng artikulo ang titingnan, madaling isipin na 'naglagay na naman ang kompanya ng Photoshop ng isa pang AI feature'. Pero ang totoong pinakapunto ng anunsyong ito ay hindi pag-edit ng larawan, kundi ang paghawak ng Adobe sa buong operasyon ng marketing ng mga negosyo. Ibig sabihin, gusto nilang paandarin sa iisang plataporma ang daloy ng pagsulat ng ad copy, paghahati ng mga customer, pagpapatakbo ng campaign, at muling pagbasa ng resulta para magpasya sa susunod na gagawin.
Bakit ito malaking usapan? Kasi ang mga negosyo ngayon ay gumagamit na ng iba't ibang AI. May AI na nagsusulat, may AI na gumagawa ng larawan, at may iba pang tool na nagsusuri ng datos ng customer. Ang problema, kapag kanya-kanya ang galaw ng mga kagamitang ito, bumabagal ang takbo, nagiging hindi pantay ang tono ng brand, at mas nagiging magulo ang pamamahala sa seguridad. Doon tumataya ang Adobe, na sa halip na maging 'kompanyang mahusay gumawa ng AI', gusto nitong maging 'punong plataporma na nagdurugtong sa mga AI para sa totoong trabaho'.
Kung medyo palalakihin ang sabi, kung dati ang Adobe ay software sa mesa ng designer, ngayon ang puwestong gusto nitong kunin ay mas malapit sa operating system ng buong marketing department. Kaya ang balitang ito ay hindi lang simpleng anunsyo ng bagong feature, kundi mas tama itong basahin bilang eksena ng tuluyang pagbabago ng kompanya ng disenyo tungo sa enterprise AI company.
Ayaw na ng Adobe na manatili lang bilang 'kompanya ng tool para gumawa ng larawan'.
Ang layunin nito ay maging plataporma na nag-uugnay ng iba't ibang AI at datos para pamahalaan ang buong daloy ng marketing ng mga negosyo.
Ano ang pagkakaiba ng chatbot, awtomasyon, at AI agent
| Mga item ng paghahambing | Chatbot | Tradisyonal na awtomasyon | Ahenteng AI |
|---|---|---|---|
| Pangunahing input | Sumasagot kapag may tanong | Mga paunang ginawang tuntunin at kondisyon | Kapag may ibinigay na layunin, kusang nagpaplano ng mga hakbang |
| Paraan ng paghatol | Nakatutok sa pagtugon sa usapan | Gumagana ayon sa nakatakdang tuntunin | Binibigyang-kahulugan ang sitwasyon at nagmumungkahi o gumagawa ng susunod na kilos |
| Pagkonekta sa panlabas na mga gamit | Limitado | Posibleng iugnay ang ilan | Malawak ang koneksyon hanggang CRM, patalastas, pagsusuri, at bayad |
| Saklaw ng pagpapatupad | Pagtugon sa mga tanong | Pagpapadala ng email at pagpapatakbo ng trigger | Tuloy-tuloy na loop ng paghahati-hati, paggawa ng kopya, pagpapatupad, at pag-aayos ng resulta |
| Bagay na KPI | Bilis ng tugon, antas ng paglutas | Open rate, antas ng awtomatikong pagpapadala | Conversion, retention rate, LTV(halaga ng buong buhay ng kostumer) |
| Kailangang may pag-apruba ng tao | Kailangan depende sa sitwasyon | Kailangan kapag may paghawak sa eksepsyon | Mahalaga pa rin para sa mga mataas ang panganib na paghatol tulad ng tatak, legal, at badyet |
Ganito talaga kumikilos ang AI agent sa marketing
Ang mahalaga ay hindi 'isang sagot' kundi 'magkakaugnay na daloy ng trabaho'.
Hakbang 1: Binabasa ang datos ng customer
Pinagsasama ang datos tulad ng tala ng pagbisita sa web, kasaysayan ng pagbili, at log ng paggamit ng app para malaman muna kung sinong customer ang sino. Sa madaling sabi, parang supermarket na binabasa ang ugali sa basket ng suking mamimili.
Hakbang 2: Hinahati ang mga customer
Hinahati ang segmento (grupo na may magkahawig na kilos) tulad ng unang beses pa lang dumating, malapit nang umalis, at madalas bumili. Kailangan ang hakbang na ito para hindi iisang mensahe lang ang ikalat sa lahat.
Hakbang 3: Gumagawa ng mensahe at larawan
Ang generative AI ang gumagawa ng unang burador ng kopya ng ad, pamagat ng email, at larawan ng banner na bagay sa bawat grupo. Dito, ang chatbot ay kadalasang hanggang isa o dalawang resulta lang, pero ang agent ay sinusubukang ituloy ito hanggang sa susunod na yugto ng pagpapatupad.
Hakbang 4: Ipinapatupad ayon sa channel
Inilalabas ito ayon sa channel tulad ng email, push ng app, plataporma ng ad, at banner ng website. Ang gusto ng mga kumpanya ay hindi lang isang magandang linya ng mensahe, kundi isang totoong kampanya na talagang tumatakbo.
Hakbang 5: Tinitingnan ang resulta at inaayos ulit
Binabasa kung sino ang nag-click, sino ang bumili, at sino ang bumalik para mapalitan ang susunod na target at mensahe. Ang paulit-ulit na ikot na ito ang mismong katangian ng isang 'agent'.
Paano naging kumpanya ng customer experience ang Adobe mula sa kumpanyang Photoshop
Mukhang biglang nagbago, pero ang totoo, landas ito na inihanda nang mahigit 10 taon.
1982~2005: Bumuo ng imperyo ng mga kasangkapan sa paglikha
Nagsimula ang Adobe sa teknolohiya ng pagpi-print at paglalathala, at naging pamantayan sa malikhaing industriya sa pamamagitan ng Photoshop, Illustrator, at PDF. Noong panahong ito, ang Adobe ay halos parang 'pangunahing kahon ng gamit ng designer'.
2009: Binuksan ang pinto ng datos sa pagkuha sa Omniture
Mahalaga ang pagkuha na ito dahil dito unang malakiang pumasok ang Adobe sa mundo ng web analytics at datos sa marketing. Ang kumpanyang gumagawa ng larawan ay nagsimulang tingnan kung paano rin tumutugon ang mga customer sa larawang iyon.
2012~2013: Marketing Cloud at paglipat sa subscription
Ganap na binago ng paglabas ng Adobe Marketing Cloud at ng paglipat sa subscription ng Creative Cloud ang direksiyon. Habang nagbago ang anyo nito mula sa kumpanyang nagbebenta ng produkto tungo sa kumpanyang SaaS na lumilikha ng paulit-ulit na kita, naging posible ring mas tutukan nito ang mga pangmatagalang kontrata para sa mga negosyo.
2018~2019: Hinawakan ang paglalakbay ng customer sa pamamagitan ng Marketo at Magento
Malakas ang Marketo sa awtomasyon sa marketing, at malakas naman ang Magento sa komersyo. Sa pagpasok ng dalawang ito, nagbago ang Adobe mula sa kumpanyang nagtatapos sa 'paggawa ng nilalaman' tungo sa kumpanyang humahawak sa buong paglalakbay ng customer mula pagtingin, pagbili, hanggang pagbabalik.
2024~2026: Binubuo ang huling palaisipan gamit ang generative AI at agent
Ngayon, hindi na lang basta paglalagay ng AI sa simpleng kasangkapan sa paggawa ang yugto ng Adobe, kundi gusto nitong ipatong ang AI agent sa ibabaw ng Experience Cloud para pagdugtungin ang nilalaman, datos, operasyon sa marketing, at pagbabayad. Kaya ang balitang ito ay mas malapit hindi sa bagong function kundi sa yugto ng pagkumpleto ng estratehiya.
Anong piraso ng palaisipan ang bawat malaking pagkuha ng Adobe
| Pagkuha·Paglipat | Ano ang naidala nito | Kahulugan sa estratehiya ng AI ngayon |
|---|---|---|
| Omniture (2009) | Pagsusuri ng web, datos ng kilos ng customer | Pundasyong nakabatay sa datos na nagbibigay ng materyal para makapagpasya ang AI |
| Marketing Cloud (2012) | Pinagsamang pagsukat, pag-target, at operasyon sa marketing | Daan para maiugnay ang nilikhang resulta sa totoong kampanya |
| Paglipat sa subscription ng Creative Cloud (2013) | Paulit-ulit na kita at kakayahang pang-operasyon ng SaaS | Estruktura ng pananalapi na kayang sumuporta sa pangmatagalang kontrata ng enterprise |
| Magento (2018) | Komersyo at daloy ng transaksiyon | Ugnayang nagsasara mula sa ad hanggang sa totoong pagbili |
| Marketo (2018) | Awtomasyon ng B2B marketing | Pagpapalakas ng paghahati ng customer at awtomasyon ng kasunod na pag-aalaga |
| Pagtangkang bilhin ang Figma (2022~2023) | Kolaboratibong disenyo at workflow na nakabatay sa web | Kahit hindi natuloy, senyales ito na target nila ang kolaboratibong daloy ng enterprise |
Bakit hindi lang nila itinutulak ang sarili nilang AI at idinidikit din ang mga modelo ng ibang kumpanya
| Papel | Panlabas na modelo | Firefly | Plataporma ng Adobe |
|---|---|---|---|
| Lakas | Iba-ibang estilo, espesyal sa tiyak na gawain | Pangunahing modelong ligtas para sa komersiyal na gamit | Pamamahala ng pahintulot, pag-uugnay ng workflow, pagsingil at pamamahala |
| Nakukuha ng kompanya | Pinakabagong pagganap at pagiging pang-eksperimento | Pangunahing pagpili na nagpapababa ng panganib sa tatak | Kontrolin ang iba’t ibang modelo sa isang daloy ng tunay na trabaho |
| Kuwenta ng Adobe | Kahit magbago ang pinakamahusay na modelo, hindi nawawala ang mga kliyente | Panatilihin ang sariling pagkakakilanlang teknolohikal | Ilipat ang tunay na punto ng kita sa kontrata sa plataporma |
| Pangunahing mensahe | Mismong modelo | Pangunahing makina ng paglikha | Pag-oorkestra ng AI (pamamahala sa maraming AI) |
Habang lumalaki ang paggamit ng Firefly, mas naging bukas ang galaw ng Adobe
Kapag itinapat mo ang mouse sa tuldok, makikita mo ang eksaktong bilang.
Mabilis ang pagpasok ng AI sa mga kompanya, pero kaunti pa lang ang talagang napapaandar ito nang maayos
Kung isang malaking numero lang ang titingnan, parang ganap nang nakapuwesto ang AI. Pero kapag sinilip ang loob, nasa panahon pa ito ng paglipat.
Pagkapira-piraso ng AI, ano ang kayang bawasan ng Adobe at ano ang hindi nito kayang bawasan
| Problema | Bahaging malakas ang Adobe | Mga limitasyong nananatili pa rin |
|---|---|---|
| Pagkakapare-pareho ng brand | Pamahalaan sa iisang lugar ang paggawa ng nilalaman at daloy ng pag-apruba | Mahirap ang ganap na pag-iisa pati ng mga offline na channel at mga sistema ng ibang kumpanya |
| Pagkakadoble ng pagpapatakbo ng marketing | Idugtong ang pamamahala ng asset, pagpapatupad ng kampanya, at pagsusuri ng resulta | Kailangan pa rin ng hiwalay na pag-aayos para sa buong kumpanyang ERP, customer center, at mga lumang sistema |
| Seguridad at kontrol sa pahintulot | Puwedeng tipunin ang mga pahintulot sa pag-access at audit log sa loob ng plataporma | Ang data silo ng bawat departamento at pagtugon sa regulasyon ay usapin ng pamamahala ng buong kumpanya |
| Pagsukat ng ROI | Mas madaling makita sa isang daloy mula nilalaman hanggang resulta ng kampanya | Para masukat ang totoong ambag sa benta, kailangan ding ikabit ang bayad, CRM, at datos sa pananalapi |
Dumadami na ang mga marketer na tumitingin sa CLV
Ang chart na ito ay hindi nagpapakita ng iisang uri ng takbo, kundi magkatabing ipinapakita ang dalawang bilang ng survey na may kinalaman sa CLV. Ang 2018~2019 ay bahagi ng mga marketer na nagsabing alam nila ang CLV, at ang huling halaga ay ang taon-sa-taong antas ng pagtaas sa paggamit ng sukatan ng CLV.
Ganito nag-iiba ang dating marketing KPI at KPI sa panahon ng AI
| Pagkakategorya | Dating batayan | Batayang mas nagiging mahalaga ngayon |
|---|---|---|
| Pangunahing KPI | CTR, CPC, huling click, agarang ROAS | LTV, LTV/CAC, retention rate, repeat purchase rate |
| Paboritong customer | Mga taong agad nagki-click at agad bumibili | Mga taong nananatili nang matagal at madalas bumibili ulit |
| Layuning pinag-aaralan ng AI | Pag-optimize ng maikling reaksyon | Pag-optimize ng pangmatagalang kita at relasyon |
| Panganib | Puwedeng makakalap lang ng maraming murang click | Kung hindi magkakaugnay ang data, mahirap ang pagkalkula |
| Kahulugan para sa kumpanya | Tinitingnan lang ang resulta ng campaign | Tinitingnan ang ambag sa paglago ng buong negosyo |
Sa merkado ng AI marketing, sino ang may anong lakas
| Manlalaro | Lakas | Kahinaan | Ugnayan sa Adobe |
|---|---|---|---|
| Mga kumpanyang plataporma(Google·Meta at iba pa) | Imbentaryo ng ad at malakihang data | Limitado ang integrasyon sa labas ng sarili nilang ecosystem | Mahirap na ganap silang mapalitan ng Adobe, pero target nito ang mas mataas na operating layer |
| Mga ahensya sa advertising(WPP·Publicis at iba pa) | Estratehiya ng brand at karanasan sa pagpapatupad | Mas mahina nang kaunti sa paglikha ng software product | Puwedeng i-standardize ang mga tool ng Adobe at maging practical na partner |
| Kompanya ng konsulting(Accenture·IBM at iba pa) | Pinagsamang CRM·datos·pagbabago ng organisasyon | Hindi gaanong malakas sa pagkontrol ng pang-araw-araw na daloy ng malikhaing trabaho | Posibleng makipamuhay kasama ng Adobe sa malalaking proyekto ng pagpapatupad |
| Kompanyang SaaS(Adobe·Salesforce·HubSpot at iba pa) | Ginawang produkto na awtomasyon at paulit-ulit na singil | Hindi direktang may hawak ng datos ng plataporma·midya | Naiiba ang Adobe sa punto ng ugnayan ng nilalaman at CX |
Kaya mahalaga ang balitang ito dahil sinusubukan ng AI na isara hindi lang ang anunsiyo kundi pati ang bentahan.
Noong dati, sa digital na anunsiyo, mas tinitingnan lang ang mga nasa gitnang sukatan. Mga numero ito tulad ng ilang tao ang nagklik, ilang tao ang nagparehistro, at gaano kalaki agad ang benta kumpara sa gastos sa anunsiyo. Pero kapag ang konsultasyon, rekomendasyon, pag-order, at pagbabayad ay nagsimulang pagsamahin sa iisang daloy, iba na ang usapan. Ngayon, mas eksaktong nakikita na ng mga kompanya ang 'aling mensahe ang talagang humantong sa aktuwal na bayad' at 'sino ang kostumer na bibili ulit sa susunod'.
May dahilan kung bakit nagiging mahalaga rito ang pagbabayad. Sa oras na maidugtong ang bayad, ang marketing ay hindi na lang 'pagkuha ng interes' kundi direktang konektado na sa pagsasara ng tunay na benta. Kahawig ito ng gustong gawin ng mga app ng delivery at shopping sa Korea na tapusin ang anunsiyo, rekomendasyon, at pagbabayad sa loob ng iisang screen. Maginhawa ito para sa gumagamit, at mas maraming datos naman ang naiiwan sa mga kompanya.
Kaya ang balitang ito tungkol sa Adobe ay mas malapit sa isang artikulong nagpapakita ng pagguho ng hangganan sa pagitan ng kompanya ng anunsiyo·kompanya ng konsulting·kompanya ng software kaysa sa isang artikulong nagsasabi ng kinabukasan ng Photoshop. Sa hinaharap, mukhang malaki ang posibilidad na ang magiging malakas na kompanya ay hindi lang iyong mahusay gumawa ng isang modelo ng AI, kundi iyong nakakaugnay ng datos ng kostumer, nilalaman, at daloy ng pagbabayad sa iisa para makabuo ng 'sistemang talagang nagpapagalaw ng pera'.
Ang matinding hakbang ng Adobe ay mas malapit sa 'pagkontrol sa buong daloy ng marketing ng kompanya' kaysa sa 'mas mahusay na paggawa ng larawan'.
Ang kompetisyon sa panahon ng AI ay nangyayari hindi sa pagiging numero 1 ng modelo, kundi sa platapormang pinagsasama ang iba-ibang modelo·datos·pagbabayad para magamit sa totoong trabaho.
Ituturo namin sa iyo kung paano mamuhay sa Korea
Sana ay patuloy ninyong mahalin ang gltr life