Преимущества и использование ИИ в цифровом маркетинге

Искусственный интеллект, или ИИ, уже трансформирует лицо маркетинга, как мы его знаем. Технология ИИ может помочь оптимизировать и ускорить множество различных маркетинговых задач, улучшая качество обслуживания клиентов и стимулируя конверсии.

Если вы занимаетесь корпоративным маркетингом https://ai-news.ru/, есть большая вероятность, что вы уже используете какое-то решение на базе ИИ в своем стеке martech. Но многие маркетологи до сих пор не понимают преимуществ ИИ и машинного обучения перед традиционным “неинтеллектуальным” маркетинговым программным обеспечением.

Если вы еще не полностью на подножке или просто рассматриваете возможность окунуть пальцы ног в воду, вы не единственный. Инвестиции в новые технологии-это большое обязательство, и оно может быть пугающим, когда оно подкреплено сложными концепциями, такими как алгоритмы машинного обучения.

 

Быстрые выводы:

  • ИИ может гиперперсонализировать опыт клиентов, анализируя их профили.
  • ИИ ускоряет производство определенных типов и форматов контента.
  • Программное обеспечение на базе ИИ может решать, какой контент создавать и когда его распространять.
  • ИИ может обрабатывать огромные объемы данных и делать точные прогнозы на основе закономерностей, которые возникают из него.
  • ИИ может предсказывать поведение клиентов, выявлять и развивать наиболее ценные лиды.

1. Улучшенная персонализация и рекомендации

То, как потребители реагируют на маркетинговые сообщения и взаимодействуют с ними, меняется. Традиционные методы маркетинга, такие как медиа-реклама и прямая почтовая рассылка, уже не так эффективны, как раньше.

Одна из причин этого заключается в том, что сегодняшние потребители ожидают, что бренды будут адаптировать сообщения к своему местоположению, демографии или интересам. Многие не будут заниматься или даже могут игнорировать неперсонифицированный маркетинг.

Отчет консалтинговой фирмы Accenture показал, что более 40% потребителей сменили бренды из-за отсутствия доверия и плохой персонализации в 2017 году. 43% с большей вероятностью совершают покупки у компаний, которые персонализируют клиентский опыт.

Потребители с большей вероятностью будут взаимодействовать с персонализированными маркетинговыми сообщениями. Данные Experian показывают, что электронные письма на 26% чаще открываются, когда у них есть персонализированные темы. Кроме того, 79% потребителей в глобальном опросе, проведенном Marketo, заявили, что они, скорее всего, будут использовать рекламные акции бренда, если они специально адаптированы к прошлым взаимодействиям.

ИИ позволяет маркетологам персонализировать свои коммуникации на индивидуальном уровне, а не на общих целевых группах, на которые маркетологи полагались в прошлом.

Эта технология работает путем прогнозирования поведения клиентов на основе интеллекта, полученного из предыдущих взаимодействий с брендом. Это означает, что маркетологи могут отправлять контент и маркетинговые сообщения, которые, скорее всего, преобразуют лидерство в продажу, в наилучшие возможные времена для привлечения конверсий.

Большинство людей уже знакомы с индивидуальными рекомендациями, которые предлагаются при входе на сайт, такой как Amazon или Netflix.

Эти механизмы рекомендаций с годами становятся все более сложными и могут быть поразительно точными, особенно для пользователей, у которых была учетная запись в течение нескольких лет, поэтому служба смогла собрать много данных. Например, Amazon имеет рекорд:

  • Каждая покупка, которую вы когда-либо делали
  • История просмотров вашего продукта
  • Адреса, по которым вы жили и работали
  • Предметы, которые вы хотели
  • Телешоу и музыка, которую вы играли
  • Приложения, которые вы скачали
  • Рейтинги продуктов, которые вы сделали, и отзывы, которые вы оставили
  • Устройства, которые вы использовали для просмотра фильмов или загрузки электронных книг
  • Все, что вы спросили Alexa, если у вас есть Эхо

Он может использовать эту информацию для предоставления рекомендаций по продукту, основанных на ваших интересах, прошлых покупках и том, что купили другие люди, которые также купили те же товары, что и вы.

Скажем, вы ранее купили принтер, тогда Amazon, скорее всего, порекомендует вам картриджи и бумагу. Если вы ожидаете ребенка и заказали крем от растяжек и пренатальные витамины, не удивляйтесь, если детская одежда и игрушки начнут появляться в рекомендованных вами продуктах.

Все это основано на платформе ИИ под названием DSSTNE, которая была выпущена как программное обеспечение с открытым исходным кодом для улучшения его возможностей глубокого обучения.

В то же время Gartner прогнозирует, что, хотя 90% брендов будут использовать ту или иную форму маркетинговой персонализации к 2020 году, большинство из них не смогут производить оптимально персонализированный контент.

Ответ как на улучшение персонализации, так и на создание большего и лучшего контента-в ИИ. Анализируя данные клиентов, алгоритмы машинного обучения позволяют маркетологам предлагать гиперперсонализированный клиентский опыт.

2. Динамическое ценообразование

Предоставление скидок — верный способ ускорить продажи, но некоторые клиенты будут покупать с меньшей скидкой или вообще без скидки.

ИИ можно использовать для динамического установления цены на продукты в зависимости от спроса, доступности, профилей клиентов и других факторов, чтобы максимизировать как продажи, так и прибыль.

Вы можете увидеть динамическое ценообразование в действии с помощью веб-сайта camelcamelcamel.com, который отслеживает цену продуктов Amazon с течением времени. Каждый продукт имеет график, показывающий, насколько сильно цена колеблется в зависимости от сезона, популярности и других факторов.

Если вы когда-либо искали рейс, а затем вернулись, чтобы купить его через пару дней, только чтобы найти, что он поднялся на несколько сотен долларов, это также хороший пример динамического ценообразования на работе.

3. Чат-боты для обслуживания клиентов

Facebook Messenger, WhatsApp и другие приложения для обмена сообщениями стали популярным и удобным способом для клиентов связаться с компаниями, но обеспечение того, чтобы учетные записи постоянно были укомплектованы агентами по обслуживанию клиентов, может быть дорогостоящим.

Чтобы снизить рабочую нагрузку и обеспечить более быстрый ответ клиентам, некоторые организации теперь используют чат-ботов для решения общих запросов клиентов и предоставления мгновенных ответов в любое время дня и ночи. Чат-боты могут быть запрограммированы на предоставление заданных ответов на часто задаваемые вопросы и направление разговора к человеческому агенту, если вопрос слишком сложный. Это означает, что время обслуживания клиентов сокращается, а рабочая нагрузка снимается, оставляя агентов свободными в разговорах, которые требуют более личного ответа.

Подписаться
Уведомить о
guest



Ссылки в комментариях будут свободны от nofollow.

0 комментариев
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
Яндекс.Метрика