Marketing AI – czy możesz przewidzieć sukces następnej kampanii?

Konsumenci są teraz bardziej aktywni niż kiedykolwiek wcześniej. W miarę jak nasze życie staje się coraz bardziej zdigitalizowane, niegdyś pasywny konsument ma teraz swobodę zamawiania tego, czego chce i kiedy chce. Wraz ze stale zmieniającymi się trendami pojawiającymi się na platformach społecznościowych i e-commerce rozwijającym się szybciej niż kiedykolwiek wcześniej na tle pandemii, konkurencja między dostawcami nigdy nie była tak zacięta.

Wyprzedzanie trendów konsumenckich jest niezbędne, jeśli chcesz przetrwać w tym nowym środowisku e-commerce. Marketerzy muszą być sprytni i przygotowani do skoków i adaptacji, zanim pojawi się trend konsumencki.

Wprowadź sztuczną inteligencję, część wybuchowego rozwoju technologii. Marketing oparty na sztucznej inteligencji może w przyszłości stać się nowym kluczem do sukcesu konsumenckiego. Korzystanie z tej inteligentnej technologii do przewidywania trendów i zachowań konsumentów może wyprzedzić konkurencję i poprawić relacje między potencjalnymi klientami a firmą e-commerce.

Już 37% świata korporacyjnego włączyło sztuczną inteligencję do swojej strategii biznesowej, a branża marketingowa nie pozostaje daleko w tyle. Ponieważ 80% powstających technologii jest teraz opartych na sztucznej inteligencji, nie ma powodu, aby nie wskakiwać na ten trend.

Od analiz predykcyjnych po pomoce w planowaniu kampanii – czytaj dalej, aby dowiedzieć się, dlaczego sztuczna inteligencja może być wierzchołkiem góry lodowej dla nowo zdigitalizowanej przyszłości marketingu.

Co to jest marketing AI?

Marketing AI można zdefiniować jako „wykorzystywanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do łączenia spostrzeżeń generowanych za pomocą różnych zestawów danych, algorytmów i modeli w celu przewidywania przyszłych zachowań”.

Niezależnie od tego, czy służy to planowaniu, celowaniu czy personalizacji, sztuczna inteligencja może znacząco zmienić Twoją strategię marketingową.

Jak widać powyżej, sztuczna inteligencja może przekształcić wszystkie obszary kampanii marketingowej, od wglądu w konsumpcję i śledzenia zachowań po kasę i personalizację poczty e-mail, aby poprawić wrażenia użytkownika.

Ta forma pomocy wirtualnej jest niezbędna, jeśli chcesz wyprzedzić konkurencję, zwłaszcza, że ​​coraz więcej firm przenosi się do Internetu po pandemii.

Chociaż w tej chwili może się to wydawać bardziej science fiction niż rzeczywistością, eksperci przewidują, że marketing AI będzie przyszłością branży e-commerce, a globalne wydatki na oprogramowanie sztucznej inteligencji mają przekroczyć 340 miliardów dolarów do początku 2022 roku.

Ponieważ nowe formy analiz predykcyjnych wciąż usprawniają działania oparte na klientach, nie dziwi nas, że inteligentni liderzy biznesu chcą zanurzyć ręce w tym cyfrowym zjawisku.

Przeczytaj: System optymalizacji treści: wykorzystanie sztucznej inteligencji do ulepszania każdego etapu tworzenia treści

Predykcyjne modele analityczne w szczegółach

Dla tych, którzy chcą zagłębić się w sedno sprawy, przyjrzyjmy się bardziej szczegółowo funkcjom predykcyjnej sztucznej inteligencji.

Korzystając z uczenia maszynowego , oprogramowanie analityczne oparte na sztucznej inteligencji może analizować dane historyczne kampanii i łączyć je z trendami zachowań użytkowników, a także danymi transakcyjnymi, aby stworzyć model predykcyjny, który pomoże w planowaniu przyszłych kampanii i personalizacji w ramach Twojej strategii.

Obecnie istnieją trzy modele generowane przez sztuczną inteligencję, które mogą przekształcać duże zbiory danych w wyniki predykcyjne:

Model rekomendacji

Ten model polega na analizie danych historycznych, aby zasugerować, gdzie mogą pojawić się przyszłe możliwości sprzedaży.

Ta forma analiz predykcyjnych może pomóc marketerom w przewidywaniu zachowań zakupowych konsumentów, uzyskując wgląd w historię zakupów w przeszłości. Może sugerować zespołowi marketingowemu sposoby poprawy komfortu użytkownika na całej ścieżce, od początkowej sprzedaży do realizacji transakcji.

Model klastra

Model klastrowy analizuje segmentację odbiorców i może przewidywać ich zachowania na podstawie wcześniejszych zakupów, zaangażowania w markę i ogólnych danych demograficznych.

Ten model jest idealny do uzyskania głębszego wglądu w trendy, wzorce i zachowania klientów. W rzeczywistości jest tak sprytny, że może przewidzieć następny ruch Twojej grupy demograficznej, zanim jeszcze skoczy.

Model skłonności

Model ten w szczególności analizuje zachowania klientów i prawdopodobieństwo ich działania.

Przewidywanie czegokolwiek, od prawdopodobieństwa wycofania się lub konwersji po ofercie, ten model jest doskonałym narzędziem do wykorzystania, jeśli chcesz poprawić swój projekt UX, ścieżkę klienta lub zwrot z inwestycji.

Przeczytaj: Sztuczna inteligencja w content marketingu – te 23 gałęzie opowiadają historię

Korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji w kampanii marketingowej

Nic dziwnego, że korzystanie ze sztucznej inteligencji może zapewnić przewagę konkurencyjną, ale przyjrzyjmy się bliżej, dlaczego jest to tak ważne dla udanej kampanii.

Ostatnie badania przeprowadzone przez Aberdeen Strategy and Research wykazały, że liderzy biznesu, którzy korzystają z analiz predykcyjnych do identyfikacji potrzeb klientów, prawdopodobnie odnotują 21% wzrost przychodów organicznych .

Czytaj dalej, aby poznać wiele korzyści płynących z tego zjawiska marketingowego.

Informacje o kliencie

Zrozumienie zachowań klientów podczas tworzenia kampanii marketingowych jest niezbędne, jeśli chcesz osiągnąć sukces.

Korzystanie z platform analitycznych, takich jak Google Analytics i Finteza , jest niezbędne do przewidywania zachowań, które mogą wpłynąć na Twoją strategię marketingową. Włączając sztuczną inteligencję do pierwszego etapu planowania, możesz segmentować odbiorców na podstawie ważnych informacji demograficznych.

To ostatecznie poprawia sukces Twojej kampanii, ponieważ możesz zmienić wrażenia klientów na podstawie przewidywanych wyników. Zwiększa to zatem współczynniki konwersji wśród Twojej niszy odbiorców, a tym samym ROI kampanii.

Priorytetyzacja potencjalnych klientów

Chociaż możesz obsłużyć dużą grupę demograficzną, mądrzy marketerzy wiedzą, że nadawanie priorytetów potencjalnym klientom sprzedażowym ostatecznie zapewni im większy sukces.

Analityka predykcyjna pozwala marketerom ustalać priorytety i kwalifikować potencjalnych klientów, wybierając te grupy klientów, które są bliskie konwersji na sprzedaż.

Korzystając z tej pomocy generowanej przez sztuczną inteligencję, liderzy biznesowi mogą poświęcić tym klientom większą uwagę, a tym samym zmniejszyć wydatki na retargetowanie mało prawdopodobnych leadów.

Personalizacja doświadczenia

Personalizacja jest również istotną częścią udanej kampanii marketingowej. Personalizując obsługę klienta, poprawiasz lojalność wobec marki, utrzymanie klientów i ogólne zaufanie wśród odbiorców.

Dzisiejszy konsument lubi się słuchać, a sztuczna inteligencja może być właśnie kluczem do zwycięstwa. Od personalizacji e-mail marketingu po wprowadzanie bardziej konwersacyjnych doświadczeń, sztuczna inteligencja może generować różnorodne doświadczenia dostosowane do potrzeb każdego klienta.

Przy tak dużej postpandemii demograficznej online jest to niezbędne, jeśli chcesz pozostać na szczycie konkurencji.

Przykłady marketingu AI, który sprawi, że będziesz chciał więcej

Jeśli nadal nie przekonuje Cię potencjał sztucznej inteligencji w świecie marketingu, oto kilka naszych ulubionych przykładów branżowych, które mogą dać nam przedsmak przyszłości.

Starbucks: spersonalizowana rekomendacja

Na pierwszym miejscu z demonstracją korzyści płynących z personalizacji AI jest Starbucks. Po stworzeniu udanej aplikacji mobilnej w 2016 r. od tego czasu są w stanie rozszerzyć swoje możliwości personalizacji, korzystając z danych o klientach swojej aplikacji i predykcyjnych strategii analitycznych.

Inteligentna technologia oparta na sztucznej inteligencji przechowuje dane o zakupach klientów i przekształca je w spersonalizowane komunikaty marketingowe za pomocą oprogramowania predykcyjnego, które jest ukierunkowane na gust i preferencje każdego klienta.

Ta forma personalizacji nie tylko poprawiła konwersje sprzedaży, ale uczyniła obsługę klienta priorytetem, zwiększając lojalność wobec marki wśród zróżnicowanej cyfrowej grupy demograficznej.

Przeczytaj: Marketing AI Kto jest kim

Chase: Copywriting wspomagany sztuczną inteligencją

Udana kreatywna kopia, która służy całej grupie demograficznej, jest trudna do osiągnięcia konwencjonalnie. Musisz znać swojego czytelnika i umieć pisać z myślą o jego potrzebach. Podejmowanie kroków w celu poprawy umiejętności copywritingu to świetny sposób na dopracowanie SEO i, co najważniejsze, poprawę obsługi klienta.

Pytanie brzmi, jak sztuczna inteligencja może pójść o krok dalej w copywritingu?

Chase Bank odpowiedział na to pytanie swoją najnowszą kampanią generowaną przez sztuczną inteligencję, skoncentrowaną na poprawie i humanizacji obsługi klienta.

Po nawiązaniu współpracy z dostawcą sztucznej inteligencji, Persado , Chase pracuje obecnie nad personalizacją swojej kopii dla każdego konsumenta, próbując uczłowieczyć ich targetowanie.

To może być pierwsza duża firma, która wprowadzi uczenie maszynowe do swojej strategii copywritingu, ale z pewnością nie będzie ostatnim.

Rebecca Barnatt-Smith, dyrektor ds. marketingu, która specjalizuje się w przyszłości sztucznych technologii w świecie korporacji, napisała ten post. Połącz się z Rebeccą na LinkedIn lub Twitterze.