Основные преимущества и использование ИИ в цифровом маркетинге

Назад к Записи

Основные преимущества и использование ИИ в цифровом маркетинге

Искусственный интеллект, или ИИ, уже трансформирует лицо маркетинга, каким мы его знаем. Технология искусственного интеллекта может помочь оптимизировать и ускорить многие маркетинговые задачи, улучшая качество обслуживания клиентов и повышая конверсию.

Если вы занимаетесь корпоративным маркетингом, есть большая вероятность, что вы уже используете какое-то решение на базе искусственного интеллекта в своем стеке . Но многие маркетологи до сих пор не понимают преимуществ ИИ и машинного обучения по сравнению с традиционным «неинтеллектуальным» маркетинговым программным обеспечением.

Если вы еще не полностью на подножке или вы просто планируете погрузить пальцы в воду, вы не единственный. Инвестирование в новые технологии – это серьезное обязательство, и оно может быть пугающим, когда оно опирается на сложные концепции, такие как алгоритмы машинного обучения.

Быстро

  • ИИ может персонализировать работу с клиентами, анализируя их профили.
  • ИИ ускоряет производство определенных типов и форматов контента.
  • Программное обеспечение на базе AI может решить, какой контент создавать и когда его распространять.
  • ИИ может обрабатывать огромные объемы данных и делать точные прогнозы на основе шаблонов, которые вытекают из них.
  • ИИ может прогнозировать поведение клиентов, выявлять и воспитывать наиболее ценные выводы.

1. Улучшенная персонализация и рекомендации

Способ реагирования потребителей на маркетинговые сообщения и взаимодействия с ними меняется. Традиционные методы маркетинга, такие как медийная реклама и прямая почтовая рассылка, уже не так эффективны, как раньше.

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

В докладе консалтинговой фирмы Accenture было обнаружено, что более 40% потребителей сменили бренды из-за отсутствия доверия и плохой персонализации в 2017 году. 43% с большей вероятностью совершат покупки у компаний, которые персонализируют качество обслуживания клиентов.

Потребители чаще взаимодействуют с персонализированными маркетинговыми сообщениями. По данным Experian, электронные письма открываются на 26% чаще, если в них есть персонализированные темы. Кроме того, 79% потребителей в глобальном опросе, проведенном Marketo, сказали, что они, скорее всего, будут использовать продвижение бренда только в том случае, если они специально адаптированы к прошлым взаимодействиям.

ИИ позволяет маркетологам персонализировать свои коммуникации на индивидуальном уровне, а не общие целевые группы, на которые маркетологи полагались в прошлом.

Эта технология работает, предсказывая поведение клиента на основе интеллекта, извлеченного из предыдущих взаимодействий бренда. Это означает, что маркетологи могут отправлять контент и маркетинговые сообщения, которые, скорее всего, превратят лидерство в продажу, в наилучшее возможное время, чтобы стимулировать конверсии.

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 изощренными и могут быть поразительно точными, особенно для пользователей, у которых есть учетная запись в течение нескольких лет, поэтому служба смогла собрать много данных. Например, у Amazon есть запись:

  • Каждая покупка, которую вы когда-либо делали
  • История просмотра вашего продукта
  • Адреса, по которым вы жили и работали
  • Предметы, которые вы хотели
  • ТВ-шоу и музыка, которую вы играли
  • Приложения, которые вы загрузили
  • Оценки продуктов, которые вы сделали, и отзывы, которые вы оставили
  • Устройства, которые вы использовали для просмотра фильмов или загрузки электронных книг
  • Все, что вы спросили Алекса, если у вас есть эхо

Он может использовать эту информацию для предоставления рекомендаций по продукту на основе ваших интересов, прошлых покупок и того, что приобрели другие люди, которые также купили те же товары, что и вы.

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

Все это обеспечивается платформой 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 к 2020 году 90% брендов будут использовать какую-либо маркетинговую персонализацию, большинству не удастся создать оптимально персонализированный контент.

Читайте также:  Как опубликовать книгу на Amazon?

Ответ как на улучшение персонализации, так и на создание большего и лучшего контента лежит в AI. Анализируя данные клиентов, алгоритмы машинного обучения позволяют маркетологам предлагать гипер-персонализированный опыт работы с клиентами.

2. Динамическое ценообразование

Предоставление скидок – верный способ увеличить продажи, но некоторые клиенты будут покупать с меньшей скидкой, или если вообще нет скидки.

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

Вы можете увидеть динамическое ценообразование в действии, используя веб-сайт camelcamelcamel.com, который отслеживает цены на продукты Amazon с течением времени. У каждого продукта есть график, показывающий, насколько сильно колеблются цены в зависимости от сезона, популярности и других факторов.

Если вы когда-нибудь искали рейс, а затем вернулись, чтобы купить его через пару дней, и обнаружили, что он вырос на несколько сотен долларов, это также хороший пример динамического ценообразования на работе.

3. Сервисные чат-боты

Facebook Messenger, Whatsapp и другие приложения для обмена сообщениями стали популярным и удобным способом для клиентов связаться с компаниями, но обеспечение постоянного учета клиентов агентами по обслуживанию клиентов может быть дорогостоящим.

Чтобы уменьшить рабочую нагрузку и обеспечить более быстрое реагирование на запросы клиентов, некоторые организации теперь используют чат-ботов для обработки общих запросов клиентов и предоставления мгновенных ответов в любое время дня и ночи. Чат-боты могут быть запрограммированы так, чтобы они могли задавать ответы на часто задаваемые вопросы и направлять беседу человеку-агенту, если вопрос слишком сложный. Это означает, что время обслуживания клиентов сокращается, а рабочая нагрузка снижается, и агенты могут свободно общаться с пользователями, требующими более личного ответа.

С виртуальными помощниками, такими как Siri, Google Assistant, Alexa и Cortana, мы чувствуем себя более комфортно с чат-ботами, а в некоторых случаях даже предпочитаем их реальным людям. Алгоритмы обработки языка ИИ стали невероятно продвинутыми в последние годы, что позволяет машинам заменять человеческих агентов в сфере обслуживания клиентов и продаж.

Чат-боты не только более рентабельны, чем нанимают больше членов команды для работы с запросами, но они также могут делать это более эффективным, а иногда и более «человеческим» способом. У машин никогда не бывает плохого дня, в отличие от людей, поэтому на них всегда можно положиться, чтобы они были вежливы, привлекательны и приятны.

4. Поисковая оптимизация

Поисковые алгоритмы постоянно совершенствуются во всех аспектах, начиная с поиска небольших продуктов в базе данных на сайтах электронной коммерции и заканчивая поисковыми системами, такими как Google, которые ежедневно используются миллионами людей.

Интеграция ИИ в поиск может выявить орфографические ошибки и предложить альтернативы («вы имели в виду…») и может зависеть от вашего прошлого просмотра или покупок.

Google становится все более изощренным в поиске «намерения» поисковика. Например, если кто-то ищет «Apple», он ищет информацию о фруктах, технологической компании или лейбле?

Большинство поисковых систем знают, находится ли пользователь на своем мобильном телефоне и ищут «кофейни», они ищут кафе в нескольких милях, а не исследуют кофейни в целом.

Специальные результаты, такие как покупки и результаты Google My Business, также улучшают работу пользователей с поисковыми системами, а голосовой поиск становится все более распространенным явлением, так как число устройств и помощников на базе искусственного интеллекта продолжает расти.

Кроме того, с ростом использования мобильного интернета и громкоговорителей «умного дома» голосовой поиск постоянно увеличивается, и ожидается, что он будет продолжать расти.

ИИ необходим для интерпретации сложных образцов в речи и распознавания значения из устных поисковых запросов, которые сильно отличаются от традиционных типизированных поисков.

Маркетологи также могут использовать ИИ для оптимизации своего контента для голосового поиска, помогая улучшить SEO и трафик сайта, поскольку мы все больше и больше движемся в голосовой цифровой мир.

5. Оптимизация рекламы для PPC

A / B-тестирование является традиционным подходом к оптимизации маркетинговых сообщений и медийной рекламы, но это кропотливый процесс с бесконечным количеством переменных, которые необходимо опробовать, и поэтому отнимает много времени и ресурсов. С помощью алгоритмов ИИ вы можете постоянно и автоматически оптимизировать свои объявления в зависимости от конверсий и взаимодействий.

Читайте также:  Что такое маржа продаж? и Как ее рассчитать

Тем не менее, стали более защищены от рекламы. Появление таких приложений, как Ghostery, для обнаружения и блокировки технологии отслеживания усложнило задачу как для издателей, так и для рекламодателей. Влияние на издательскую индустрию ошеломляет : к концу этого года потери дохода в 35 миллиардов долларов оцениваются при условии, что уровень усыновления будет продолжаться.

В прошлом такие бренды, как Unilever и такие агентства, как Havas, предпочитали заморозить расходы Google и YouTube из-за размещения рекламы рядом с «нежелательным или небезопасным контентом». Это, в дополнение к сомнительным отчетам о просмотре и растущем числе случаев мошенничества с рекламой, заставляет как бренды, так и агентства становиться более осторожными в отношении своих расходов.

Вот в чем дело: путешествие клиента начинается с момента интереса. То, как мы взаимодействуем с этим клиентом, чтобы предоставить ему самую актуальную информацию, в то время как у него была бы самая высокая вероятность ответить, – это Святой Грааль. В последнее десятилетие практикующие испытали это молодое цифровое ландшафтное тестирование, внедрили и преуспели в применении методов для максимизации производительности.

Google понял, что узнать, что работает реклама, невозможно, измеряя совокупную эффективность. Причина, по которой они перешли на показатели конверсии (CV), заключается в том, что рейтинг кликов (CTR) является неправильным. Это больше не мера истинного намерения. То, как вы измеряете намерения, не является агрегацией поведения по формату рекламы (да, я упрощаю). Скорее, именно благодаря пониманию событий в воронке покупок, которые приписывают покупательскому поведению. И вот наше введение в искусственный интеллект и почему это будет следующая эволюция в пути для CMO.

Оптимизация рекламы AI также используется в социальных сетях, таких как Instagram. Алгоритмы анализируют учетные записи, за которыми следит конкретный пользователь, и показывают объявления, которые, скорее всего, будут релевантны этому пользователю. Это обеспечивает лучший опыт для пользователя и лучшую рентабельность инвестиций для рекламодателя, так как меньшее количество объявлений показывается людям, которые не заинтересованы в них.

6. Создание и курирование контента в масштабе

Контент-маркетинг предлагает впечатляющий возврат инвестиций . Но это также может быть ресурсоемким. Как упоминалось в прогнозах Gartner, большинство брендов борются не за сбор достаточного количества данных, а за создание достаточного количества контента, чтобы обеспечить индивидуальный подход для всех.

Машинно-генерируемый контент существует уже довольно давно, но первые неискушенные попытки оказались довольно нечитаемыми – они могли обмануть поисковые системы (временно), но не людей.

ИИ для создания контента стал невероятно сложным, и журнал Stylist опубликовал три автоматически сгенерированные статьи, созданные Articoolo в специальном издании «Роботы».

ИИ может помочь ускорить и оптимизировать ваш контент-маркетинг несколькими способами. Программное обеспечение для автоматического контента теперь может генерировать новостные сообщения и отчеты за считанные секунды, на создание которых у человека-писателя уходят часы или дни.

Даже если вы не доверяете машинам полностью контролировать процесс создания контента, они все равно полезны для небольших задач, таких как создание сообщений в социальных сетях. The Washington Post использует собственную технологию отчетности под названием Heliograf для написания основных постов в социальных сетях и новостей.

Компьютеры также неплохо подходят для создания шаблонных заголовков, особенно тех, которые можно классифицировать как «кликбэйт».

Возможно, вы пока не думаете о замене вашего копирайтера программным обеспечением AI, но мы можем быть ближе к этому, чем вы думаете. Несколько мировых брендов, включая Forbes , в настоящее время публикуют контент, который хотя бы частично создан AI.

Такое использование ИИ делает производство контента намного быстрее и эффективнее и позволяет маркетологам расширять свой контент-маркетинг – что, по мнению 47% маркетологов, является их самой большой проблемой.

Ваш помощник в в бизнесе рекламно-полиграфическая компания “АЗБУКА

(050) 462-02-45

Поделиться этой записью

Добавить комментарий

Назад к Записи
Русский Українська