image

Πως η Τεχνητή Νοημοσύνη θα Αλλάξει τον Τρόπο Λήψης Αποφάσεων στις Επιχειρήσεις

Από το Terminator έως το Blade Runner, η ποπ κουλτούρα ανέκαθεν έτεινε προς μια σκοτεινή απεικόνιση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και το μέλλον μας με αυτή στο τιμόνι.

Από το Terminator έως το Blade Runner, η ποπ κουλτούρα ανέκαθεν έτεινε προς μια σκοτεινή απεικόνιση της τεχνητής νοημοσύνης (Artificial Intelligence) και το μέλλον μας με αυτή στο τιμόνι. Οι πρόσφατοι τίτλοι σχετικά με τον πανικό του Facebook, επειδή τα bots Τεχνητής Νοημοσύνης του ανέπτυξαν μια δική τους γλώσσα κρούουν ξανά τον κώδωνα του κινδύνου. Πρέπει πραγματικά να αισθανόμαστε άβολα για ένα μέλλον με τεχνητή νοημοσύνη;

Έκτακτη είδηση: αυτό το μέλλον είναι εδώ. Αν ζητήσετε από τη Siri, τη χρήσιμη βοηθό που ζει μαγικά μέσα στο τηλέφωνό σας, να σας διαβάσει τα μηνύματα στο κινητό και το email, να βρει την πλησιέστερη πιτσαρία ή να καλέσει τη μητέρα σας, τότε έχετε κάνει την τεχνητή νοημοσύνη μέρος της καθημερινής σας ζωής. Ακόμη και τα σύγχρονα συστήματα πρόγνωσης καιρού, τα προγράμματα φιλτραρίσματος ανεπιθύμητων μηνυμάτων και η μηχανή αναζήτησης της Google - μεταξύ τόσων άλλων πρακτικών εφαρμογών - τροφοδοτούνται με Τεχνητής Νοημοσύνη. Τώρα, η τεχνητή νοημοσύνη δεν φαίνεται τόσο ανησυχητική, έτσι;

Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη;

Η τεχνητή νοημοσύνη αναφέρεται στη μηχανική νοημοσύνη ή στην ικανότητα μιας μηχανής να αναπαράγει τις γνωστικές λειτουργίες ενός ανθρώπου. Έχει την ικανότητα να μαθαίνει και να επιλύει προβλήματα. Στην πληροφορική, αυτά τα μηχανήματα αποκαλούνται εύστοχα "έξυπνοι πράκτορες" ή bots.

Δεν είναι όλες οι Τεχνητές Νοημοσύνες ίδιες. Στην πραγματικότητα, αυτό που θεωρείται τεχνητή νοημοσύνη έχει αλλάξει καθώς αναπτύσσεται η τεχνολογία. Σήμερα, υπάρχουν τρία αναγνωρισμένα επίπεδα στο φάσμα της Τεχνητής Νοημοσύνης και μπορούμε να τα βιώσουμε όλα σήμερα.

Υποστηριζόμενη νοημοσύνη - Πρόκειται για την αυτοματοποίηση βασικών εργασιών. Παραδείγματα περιλαμβάνουν μηχανές σε γραμμές παραγωγής.

Αυξημένη νοημοσύνη - Υπάρχει μια είσοδος και μια έξοδος στην αυξημένη νοημοσύνη. Μία Τεχνητή Νοημοσύνημαθαίνει από την ανθρώπινη εισροή. Εμείς με τη σειρά μας, μπορούμε να λάβουμε πιο ακριβείς αποφάσεις με βάση τις πληροφορίες που λαμβάνουμε από την Τεχνητή Νοημοσύνη. Όπως αναφέρει ο Anand Rao της PricewaterhouseCoopers (PwC) Data & Analytics: "Υπάρχει συμμετρία στην αυξημένη νοημοσύνη".

Αυτόνομη νοημοσύνη - Αυτή είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη με τους ανθρώπους έξω από την εξίσωση. Σκεφτείτε αυτοκίνητα χωρίς οδηγό και αυτόνομα ρομπότ.

Deep Learning

Στην πραγματικότητα μόλις τα τελευταία χρόνια ένας καλός αριθμός επιστημόνων και πρωτοπόρων άρχισαν να αφιερώνουν το έργο τους στην τεχνητή νοημοσύνη. Οι γρηγορότερες και πιο ισχυρές GPUs δίνουν επιτέλους τη δυνατότητα στην τεχνολογία να εφαρμοστεί. Οι παρατηρητές του κλάδου τοποθετούν χρονικά αυτήν την αναζωπύρωση στο 2015, όταν έγινε προσβάσιμη η γρήγορη και ισχυρή παράλληλη επεξεργασία. Αυτό συνέβη επίσης κοντά στη γέννηση του αποκαλούμενου κινήματος Big Data, όταν έγινε δυνατή η αποθήκευση και η ανάλυση άπειρου όγκου δεδομένων.

Έτσι φτάνουμε σήμερα, την εποχή του Deep Learning (Βαθιά Μάθηση). Το Deep Learning αφορά τη χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων (ANNs), προκειμένου να πραγματοποιηθεί εκμάθηση σε πολλαπλά επίπεδα. Είναι μέρος της μηχανικής μάθησης με βάση τον τρόπο παρουσίασης των δεδομένων, αντί των αλγορίθμων με βάση την εργασία.

Το Deep Learning πρωτοστατεί μιας επανάστασης των αναλυτικών και επιτρέπει πρακτικές εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Το βλέπουμε σε κάτι τόσο βασικό όσο η αυτόματες ετικέτες στις φωτογραφίες στο Facebook, μια διαδικασία που αναπτύχθηκε από τον Yann LeCun για την εταιρεία το 2013. Από την άλλη πλευρά, η Blippar έχει αναπτύξει μια εφαρμογή επαυξημένης πραγματικότητας που χρησιμοποιεί Deep Learning για αναγνώριση αντικειμένων σε πραγματικό χρόνο το 2015.

Μπορείτε να προσβλέπετε σε αυτοκίνητα χωρίς οδηγό και πολλά άλλα. Παράλληλα, μπορούμε να αναμένουμε ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα εφαρμοστεί περαιτέρω στις επιχειρήσεις, ιδιαίτερα στη λήψη αποφάσεων.

Τεχνητή Νοημοσύνη στις Επιχειρήσεις

Σύμφωνα με τον Δρ. John Kelly III, Ανώτερου Αντιπροέδρου  Έρευνας και Λύσεων της IBM: «Η επιτυχία των γνωστικών υπολογιστών δε θα μετράται με δοκιμές Turing ή από την ικανότητα του υπολογιστή να μιμείται τους ανθρώπους. Θα μετράται με πιο πρακτικούς τρόπους, όπως αποδόσεις επενδύσεων, νέες ευκαιρίες στην αγορά, ιάσιμες ασθένειες και ζωές που σώζονται».

Ναι, η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι ο σκοπός αλλά απλά ένα μέσο για την αποτελεσματικότητα και την αποδοτικότητα, βελτιωμένες δυνατότητες καινοτομίας και καλύτερες ευκαιρίες. Και είδαμε αυτό σε αρκετούς κλάδους που έχουν αρχίσει να υιοθετούν την Τεχνητή Νοημοσύνη στις δραστηριότητές τους.

Σύμφωνα με έρευνα της Tech Pro Research, έως και το 24% των επιχειρήσεων εφαρμόζουν ή σχεδιάζουν να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη. Τα καλύτερα παραδείγματα βρίσκονται στους τομείς της υγείας, των χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών και της αυτοκινητοβιομηχανίας.

Στις χρηματοπιστωτικές υπηρεσίες, η PwC συγκέντρωσε τεράστια ποσά δεδομένων από το γραφείο απογραφής και οικονομικά στοιχεία των ΗΠΑ και άλλες πηγές με δημόσιa άδεια χρήσης για να δημιουργήσουν το $ecure, ένα μοντέλο μεγάλης κλίμακας οικονομικών αποφάσεων των 320 εκατομμυρίων αμερικανικών καταναλωτών. Το μοντέλο έχει σχεδιαστεί για να βοηθά τις εταιρείες χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών να χαρτογραφούν τη συμπεριφορά των καταναλωτών, να προσομοιάζουν "τους μελλοντικούς εαυτούς τους" και να προβλέπουν τη συμπεριφορά τους. Έδωσε τη δυνατότητα σε αυτές τις εταιρείες χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών να επικυρώσουν επιχειρηματικές αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο μέσα σε λίγα δευτερόλεπτα.

Η αυτοκινητοβιομηχανία, από την άλλη πλευρά, έχει αναπτύξει πολλές εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης, από το σχεδιασμό των οχημάτων έως την υποστήριξη της λήψης αποφάσεων μάρκετινγκ και πωλήσεων. Για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη έχει οδηγήσει στο σχεδιασμό πιο έξυπνων αυτοκινήτων (ακόμα και χωρίς οδηγό), εξοπλισμένων με πολλαπλούς αισθητήρες που μαθαίνουν και αναγνωρίζουν μοτίβα. Αυτό μπορεί να εφαρμοστεί μέσω πρόσθετων λειτουργιών ασφαλούς οδήγησης που προειδοποιούν τους οδηγούς για πιθανές συγκρούσεις και αποχώρηση από τη λωρίδα κυκλοφορίας.

Όπως και στον τομέα των χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών, η Τεχνητή Νοημοσύνη χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη ενός μοντέλου του αυτοκινητοβιομηχανικού οικοσυστήματος. Εδώ υπάρχουν bots που χαρτογραφούν τις αποφάσεις που λαμβάνουν οι εμπλεκόμενοι, όπως οι αγοραστές και οι κατασκευαστές αυτοκινήτων, καθώς και οι πάροχοι υπηρεσιών μεταφοράς. Αυτό βοήθησε τις εταιρείες να προβλέψουν την υιοθέτηση ηλεκτρικών και αυτόνομων οχημάτων και την εφαρμογή μη περιοριστικών συστημάτων τιμολόγησης που λειτουργούν στην αγορά τους. Τους βοήθησε επίσης να κάνουν καλύτερες αποφάσεις στη διαφήμιση.

Το κλειδί εδώ είναι πως τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να τρέξουν περισσότερα από 200.000 σενάρια GTM (go-to-market), αντί για μια χούφτα από αυτά. Αυτό που παίρνετε είναι βελτιστοποιημένα σενάρια που μεγιστοποιούν τα έσοδα.

Είναι μια παρόμοια περίπτωση στους τομείς του λιανικού εμπορίου, του μάρκετινγκ και των πωλήσεων. Σύμφωνα με τον διευθυντή προϊόντων του Adobe Marketing Cloud, John Bates: «Για τις εταιρείες λιανικής πώλησης που επιθυμούν να ανταγωνιστούν και να διαφοροποιήσουν τις πωλήσεις τους από τους ανταγωνιστές, το λιανικό εμπόριο είναι μια αρένα αναλυτικών και μηχανικής μάθησης.» Η ανάπτυξη εφαρμογών Τεχνητής Νοημοσύνης παρέχει στους εμπόρους νέα και πιο αξιόπιστα εργαλεία την πρόβλεψη της αγοράς, την αυτοματοποίηση διαδικασιών και τη λήψη αποφάσεων.

Τεχνητή Νοημοσύνη και Επιχειρηματικές Αποφάσεις

Πριν από την αναζωπύρωση της Τεχνητής Νοημοσύνης και την τελική εμπορική του εφαρμογή, τα στελέχη έπρεπε να βασίζονται σε μη συνεκτικά και ελλιπή δεδομένα. Με την τεχνητή νοημοσύνη, μπορούν να στραφούν σε μοντέλα και προσομοιώσεις που βασίζονται σε δεδομένα.

Σύμφωνα με τον Rao της PwC, η απεριόριστη μοντελοποίηση αποτελεσμάτων είναι μία από τις καινοτομίες των σημερινών συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης. Επαναλαμβάνει: «Υπάρχει μια τεράστια ευκαιρία να χρησιμοποιούμε την ΑΠ σε κάθε είδους λήψη αποφάσεων».

Τα σημερινά συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης αρχίζουν από το μηδέν και τρέφονται με τακτική δίαιτα μεγάλων δεδομένων. Αυτή είναι η αυξημένη νοημοσύνη σε δράση, η οποία τελικά παρέχει στα στελέχη σύνθετα μοντέλα ως βάση για τη λήψη αποφάσεων.

Υπάρχουν πολλές εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης που ενισχύουν τις ικανότητες λήψης αποφάσεων. Ορίστε μερικές από αυτές:

Λήψη Αποφάσεων Μάρκετινγκ με Τεχνητή Νοημοσύνη

Υπάρχουν πολλές πολυπλοκότητες σε κάθε απόφαση μάρκετινγκ. Κάποιος πρέπει να γνωρίζει και να κατανοεί τις ανάγκες και τις επιθυμίες των πελατών και να προσαρμόζει τα προϊόντα σε αυτές. Ομοίως, η καλή κατανόηση της αλλαγής της συμπεριφοράς των καταναλωτών είναι ζωτικής σημασίας για την επίτευξη των καλύτερων αποφάσεων μάρκετινγκ, βραχυπρόθεσμα και μακροπρόθεσμα.

Οι τεχνικές μοντελοποίησης και προσομοίωσης της Τεχνητής Νοημοσύνης επιτρέπουν αξιόπιστη αξιολόγηση του χαρακτήρα των πελατών σας. Αυτές οι τεχνικές μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να προβλέψουν τη συμπεριφορά των καταναλωτών. Μέσω ενός Συστήματος Υποστήριξης Αποφάσεων, το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης σας είναι σε θέση να υποστηρίζει τις αποφάσεις μέσω της συλλογής δεδομένων, της πρόβλεψης και της ανάλυσης τάσεων σε πραγματικό χρόνο και με τα τελευταία δεδομένα.

Διαχείριση Πελατειακών Σχέσεων (CRM)

Η τεχνητή νοημοσύνη στα συστήματα CRM επιτρέπει πολλές αυτοματοποιημένες λειτουργίες της, όπως η διαχείριση επαφών, η καταγραφή και ανάλυση δεδομένων και η κατάταξη πρωτοπόρων. Η μοντελοποίηση χαρακτήρα πελατών της Τεχνητής Νοημοσύνης μπορεί επίσης να σας παρέχει μια πρόβλεψη για τη διαχρονική αξία ενός πελάτη. Οι ομάδες πωλήσεων και μάρκετινγκ μπορούν να εργαστούν πιο αποτελεσματικά μέσω αυτών των λειτουργιών.

Σύστημα Σύστασης

Τα συστήματα συστάσεων εφαρμόστηκαν για πρώτη φορά σε ιστοσελίδες μουσικού περιεχομένου. Αυτό έχει έκτοτε επεκταθεί σε διάφορους κλάδους. Το σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης μαθαίνει τις προτιμήσεις περιεχομένου ενός χρήστη και ωθεί περιεχόμενο που ταιριάζει σε αυτές. Αυτό μπορεί να σας βοηθήσει να μειώσετε το ποσοστό εγκατάλειψης. Παρομοίως, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τις πληροφορίες που έμαθε η Τεχνητή Νοημοσύνη σας για να δημιουργήσετε καλύτερα στοχευμένο περιεχόμενο.

Έμπειρο Σύστημα

Η τεχνητή νοημοσύνη προσπάθησε να αναπαράγει τις μεθοδολογίες γνώσης και συλλογισμού των εμπειρογνωμόνων μέσω του Έμπειρου Συστήματος, ενός τύπου λογισμικού επίλυσης προβλημάτων. Τα έμπειρα συστήματα, όπως το MARKEX (για μάρκετινγκ), εφαρμόζουν μεθόδους σκέψης εμπειρογνωμόνων στα παρεχόμενα δεδομένα. Η εκροή περιλαμβάνει αξιολόγηση και προτάσεις για το συγκεκριμένο πρόβλημα.

Αποδοτικότητα Αυτοματισμού και Τεχνητής Νοημοσύνης

Η αποτελεσματικότητα της αυτοματοποίησης που προσφέρεται από την τεχνητή νοημοσύνη στις σημερινές επιχειρηματικές διαδικασίες έχει ξεπεράσει τις γραμμές παραγωγής του παρελθόντος. Σε πολλές επιχειρησιακές λειτουργίες, όπως το μάρκετινγκ και η διανομή, η Τεχνητή Νοημοσύνη κατάφερε να επιταχύνει τις διαδικασίες και να παρέχει στους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων αξιόπιστη γνώση.

Στο μάρκετινγκ, για παράδειγμα, η αυτοματοποίηση της κατακερματισμού της αγοράς και της διαχείρισης της καμπάνιας επέτρεψε την αποτελεσματικότερη λήψη αποφάσεων και γρηγορότερη δράση. Λαμβάνετε πολύτιμες πληροφορίες για τους πελάτες σας, οι οποίες μπορούν να σας βοηθήσουν να βελτιώσετε τις αλληλεπιδράσεις σας με αυτούς. Η αυτοματοποίηση του μάρκετινγκ είναι ένα από τα κύρια χαρακτηριστικά μιας καλής εφαρμογής του CRM.

Η αυτοματοποίηση της διανομής με τη βοήθεια της Τεχνητής Νοημοσύνης αποτέλεσε επίσης βασικό πλεονέκτημα πολλών εμπόρων λιανικής. Μέσω της παρακολούθησης και του ελέγχου υποστηριζόμενου από Τεχνητή Νοημοσύνη, οι λιανοπωλητές μπορούν να προβλέψουν με ακρίβεια και να ανταποκριθούν στη ζήτηση προϊόντων.

Ένα παράδειγμα είναι ο γίγαντας διαδικτακών πωλήσεων, η  Amazon. Το 2012, απέκτησε την Kiva Systems, η οποία ανέπτυξε ρομπότ αποθήκης. Από την εφαρμογή τους, τα ρομπότ Kiva έχουν επιφορτιστεί με την παρακολούθηση και την ανανέωση των προϊόντων και την εκτέλεση των παραγγελιών. Μπορούν να κάνουν ακόμη και ανύψωση. Αυτό είναι ένα μεγάλο άλμα στην απόδοση της Amazon, σε σύγκριση με την εποχή που οι άνθρωποι έπρεπε να κάνουν τη βαριά δουλειά.

Κοινωνική Πληροφορική

Η κοινωνική πληροφορική βοηθά τους επαγγελματίες του μάρκετινγκ να κατανοήσουν την κοινωνική δυναμική και τις συμπεριφορές μιας αγοράς. Μέσω της Τεχνητής Νοημοσύνης, μπορούν να προσομοιώσουν, να αναλύσουν και τελικά να προβλέψουν τη συμπεριφορά των καταναλωτών. Αυτές οι εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για να κατανοηθούν τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και να πραγματοποιηθεί εξόρυξη δεδομένων.

Εξόρυξη Γνώμης

Η εξόρυξη γνώμης είναι ένα είδος εξόρυξης δεδομένων που αναζητά απόψεις και συναισθήματα στο διαδίκτυο. Είναι ένας τρόπος για τους εμπόρους να μάθουν περισσότερα για το πώς λαμβάνονται τα προϊόντα τους από το κοινό-στόχο τους. Οι χειρωνακτικές εξορύξεις και αναλύσεις απαιτούν πολλές ώρες. Η Τεχνητή Νοημοσύνη βοήθησε στη μείωση αυτού μέσω αξιόπιστων λειτουργιών αναζήτησης και αναλύσεων.

Αυτή η μορφή Τεχνητής Νοημοσύνης χρησιμοποιείται συχνά από μηχανές αναζήτησης, οι οποίες κατατάσσουν τακτικά τα ενδιαφέροντα των ανθρώπων σε συγκεκριμένες ιστοσελίδες, ιστότοπους και προϊόντα. Αυτά τα bots χρησιμοποιούν διαφορετικούς αλγόριθμους για να βρουν το HITS και το PageRank ενός στόχου, μεταξύ άλλων συστημάτων ηλεκτρονικής βαθμολόγησης. Εδώ χρησιμοποιείται ΑΙ που βασίζεται σε υπερσυνδέσμους, όπου τα bots αναζητούν συστοιχίες συνδεδεμένων σελίδων και τις βλέπουν ως ομάδες που μοιράζονται ένα κοινό ενδιαφέρον.

Το Μέλλον της Λήψης Αποφάσεων στις Επιχειρήσεις με Τεχνητή Νοημοσύνη

Χωρίς τον Terminator ούτε τον Replicant ως απειλή στον ορίζοντα, δεν υπάρχει πραγματικά κανένας κίνδυνος από την τεχνητή νοημοσύνη, μόνο δυνατότητες. Δε θα έπρεπε να υπάρχει καν ο πιο πρακτικός τρόμος της απώλειας θέσεων εργασίας λόγω των μηχανών. Οι ειδικοί λένε ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί πραγματικά να ενισχύσει την εργασία των ανθρώπων και να τους επιτρέπει να εργάζονται πιο αποτελεσματικά.

Και σίγουρα, αυτό είναι ιδιαίτερα αληθές αναφορικά με τη λήψη αποφάσεων. Όταν οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων και τα στελέχη επιχειρήσεων έχουν αξιόπιστες αναλύσεις δεδομένων, προτάσεις και επακόλουθες ενέργειες μέσω συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης, μπορούν να κάνουν καλύτερες επιλογές για τις επιχειρήσεις και τους υπαλλήλους τους. Δεν ενισχύεται μόνο το έργο μεμονωμένων μελών της ομάδας. Η Τεχνητή Νοημοσύνη βελτιώνει επίσης την ανταγωνιστική θέση της επιχείρησης.

Το χάσμα έγκειται στην ανάπτυξη συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης που θα μπορούσαν να αντιμετωπίσουν το τεράστιο ποσό των δεδομένων που είναι σήμερα διαθέσιμα. Σύμφωνα με την Gartner, έναν οργανισμό έρευνας στο μάρκετινγκ, τα σημερινά δεδομένα αναμένεται να διογκωθούν έως και 800% το 2020. Με αυτό, μπορείτε να πάρετε περίπου το 80% των μη δομημένων δεδομένων, που αποτελείται από εικόνες, μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, κλιπ ήχου και τα παρόμοια. Σε αυτό το σημείο, δεν υπάρχει κάτι - ανθρώπινη ή τεχνητή νοημοσύνη - που μπορεί να κοσκινίσει αυτό τον όγκο δεδομένων, προκειμένου αυτός να καταστεί χρήσιμος για τις επιχειρήσεις.

Σύμφωνα με τον Dr. Kelly της IBM: «Τα δεδομένα αυτά αντιπροσωπεύουν την πιο άφθονη, πολύτιμη και πολύπλοκη πρώτη ύλη στον κόσμο. Και μέχρι τώρα δεν είχαμε τα μέσα για να το εξορύξουμε». Πιστεύει ότι οι εταιρείες που ασχολούνται με τη γονιδιωματική και το πετρέλαιο είναι αυτές που θα βρουν τα μέσα για την εξόρυξη αυτού του πόρου.

Συνεχίζει σχετικά με το μέλλον της Τεχνητής Νοημοσύνης και των αναλυτικών: «Εν τέλει, όλες οι τεχνολογικές επαναστάσεις προωθούνται όχι μόνο από την ανακάλυψη αλλά και από τις ανάγκες των επιχειρήσεων και της κοινωνίας. Επιδιώκουμε αυτές τις νέες δυνατότητες όχι γιατί μπορούμε, αλλά επειδή πρέπει.»

Ready to improve your marketing?

Get the only marketing tool you will ever need.