Искусственный маркетинг — можете ли вы предсказать успех вашей следующей кампании?

Потребители сейчас более активны, чем когда-либо прежде. По мере того, как наша жизнь становится все более и более цифровой, некогда пассивный потребитель теперь может свободно заказывать то, что он хочет, и когда он хочет. В связи с постоянно меняющимися тенденциями среди социальных платформ и бурным ростом электронной коммерции, как никогда ранее, на фоне пандемии конкуренция поставщиков никогда не была более жесткой.

Если вы хотите выжить в этой новой среде электронной коммерции, жизненно важно опережать потребительские тенденции. Маркетологи должны быть умными и быть готовыми прыгать и адаптироваться еще до того, как появится потребительская тенденция.

Введите искусственный интеллект, часть взрывного роста технологий. Маркетинг с использованием ИИ может стать новым ключом к успеху в будущем. Использование этой интеллектуальной технологии для прогнозирования потребительских тенденций и поведения может помочь вам опередить своих конкурентов и улучшить отношения между вашими лидерами продаж и вашей компанией электронной коммерции.

Уже 37% корпоративного мира включили искусственный интеллект в свою бизнес-стратегию, и индустрия маркетинга не сильно отстает. Теперь, когда 80% новых технологий основаны на искусственном интеллекте, нет причин не подхватить эту тенденцию.

От предиктивной аналитики до средств планирования кампаний — читайте дальше, чтобы узнать, почему ИИ может стать верхушкой айсберга нового цифрового будущего маркетинга.

Что такое AI-маркетинг?

Маркетинг ИИ можно определить как «использование ИИ и машинного обучения для объединения идей, полученных с помощью различных наборов данных, алгоритмов и моделей, для прогнозирования поведения в будущем».

Независимо от того, используется ли он для планирования, таргетинга или персонализации, искусственный интеллект может значительно изменить вашу маркетинговую стратегию.

Как вы можете видеть выше, искусственный интеллект может преобразовать все области вашей маркетинговой кампании, от понимания потребителей и отслеживания поведения до оформления заказа и персонализации электронной почты, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем.

Эта форма виртуальной помощи жизненно важна, если вы хотите оставаться впереди конкурентов, особенно с учетом того, что все больше компаний переходят в онлайн после пандемии.

Хотя на данный момент это может показаться скорее научной фантастикой, чем реальностью, эксперты прогнозируют, что маркетинг ИИ станет будущим индустрии электронной коммерции, а глобальные расходы на программное обеспечение искусственного интеллекта, как ожидается, превысят 340 миллиардов долларов к началу 2022 года.

Поскольку новые формы предиктивной аналитики продолжают улучшать работу с клиентами, мы не удивлены, что умные бизнес-лидеры хотят окунуть свои руки в этот цифровой феномен.

Читайте: Система оптимизации контента: использование ИИ для улучшения каждого этапа создания контента

Более подробно о прогнозных аналитических моделях

Для тех из вас, кто хочет разобраться в мельчайших деталях, давайте более подробно рассмотрим функции прогнозирующего ИИ.

Используя машинное обучение , аналитическое программное обеспечение на основе искусственного интеллекта может анализировать исторические данные кампании и объединять их с тенденциями поведения пользователей, а также с данными о транзакциях, чтобы создать прогнозную модель, которая поможет планировать будущие кампании и персонализировать их в рамках вашей стратегии.

В настоящее время существует три модели, сгенерированные ИИ, которые могут преобразовывать большие данные в прогностические результаты:

Модель рекомендаций

Эта модель полностью посвящена анализу исторических данных, чтобы порекомендовать, где могут быть возможности для будущих продаж.

Эта форма прогнозной аналитики, основанная на истории прошлых покупок, может помочь маркетологам прогнозировать покупательское поведение потребителей. Он может предложить маркетинговой команде способы улучшить взаимодействие с пользователем по всей воронке, от первоначальных продаж до оформления заказа.

Кластерная модель

Кластерная модель анализирует сегментацию аудитории и может прогнозировать ее поведение на основе прошлых покупок, вовлеченности бренда и общих демографических данных.

Эта модель идеально подходит для более глубокого понимания тенденций, моделей и поведения ваших клиентов. На самом деле, он настолько умен, что может предсказать следующий шаг вашей демографической группы еще до того, как он прыгнет.

Модель склонности

Эта модель специально анализирует поведение клиентов и вероятность действий потребителей.

Эта модель, предсказывающая что-либо, начиная от вероятности прекращения взаимодействия или конверсии предложения, является отличным инструментом, если вы хотите улучшить свой UX-дизайн, путь клиента или окупаемость инвестиций.

Читайте: ИИ в контент-маркетинге — эти 23 направления рассказывают историю

Преимущества использования искусственного интеллекта в вашей маркетинговой кампании

Неудивительно, что использование искусственного интеллекта может дать конкурентное преимущество, но давайте подробнее рассмотрим, почему это так важно для успешной кампании.

Недавние исследования, проведенные Aberdeen Strategy and Research, показали, что бизнес-лидеры, которые используют прогнозную аналитику для определения потребностей клиентов, скорее всего, увидят увеличение органического дохода на 21% .

Читайте дальше, чтобы узнать о многих преимуществах этого маркетингового явления.

Информация о клиентах

Понимание поведения клиентов при создании маркетинговых кампаний жизненно важно, если вы хотите добиться успеха.

Использование аналитических платформ, таких как Google Analytics и Finteza , необходимо для прогнозирования поведения, которое может повлиять на вашу маркетинговую стратегию. При включении искусственного интеллекта на первом этапе планирования вы можете сегментировать свою аудиторию на основе этой важной демографической информации.

Это в конечном итоге повысит успех вашей кампании, поскольку вы можете изменить качество обслуживания клиентов на основе ваших прогнозируемых результатов. Это, следовательно, увеличивает коэффициент конверсии среди ниши вашей аудитории и, в свою очередь, рентабельность инвестиций в вашу кампанию.

Приоритизация потенциальных клиентов

Хотя у вас может быть большая демографическая группа, умные маркетологи знают, что расстановка приоритетов в отношении потенциальных клиентов в конечном итоге принесет им больший успех.

Предиктивная аналитика позволяет маркетологам расставлять приоритеты и классифицировать своих лидов, выбирая те группы клиентов, которые близки к конвертации в продажи.

Используя эту помощь, созданную искусственным интеллектом, бизнес-лидеры могут уделять больше внимания этим клиентам и, следовательно, сокращать расходы на перенацеливание на маловероятные лиды.

Опыт персонализации

Персонализация также является важной частью успешной маркетинговой кампании. Когда вы персонализируете свой клиентский опыт, вы повышаете лояльность к бренду, удержание клиентов и общее доверие среди вашей аудитории.

Сегодняшний потребитель любит, когда его слушают, и искусственный интеллект может стать ключом к победе. От персонализации маркетинга по электронной почте до расширения диалогового взаимодействия — искусственный интеллект может генерировать разнообразные возможности для удовлетворения потребностей каждого клиента.

С такой большой онлайн-демографической постпандемией это жизненно важно, если вы хотите оставаться на вершине своих конкурентов.

Примеры маркетинга ИИ, которые заставят вас хотеть большего

Если вы все еще не убеждены в потенциале искусственного интеллекта в мире маркетинга, вот несколько наших любимых отраслевых примеров, которые могут дать нам представление о будущем.

Starbucks: персональная рекомендация

На первом месте с демонстрацией преимуществ персонализации ИИ стоит Starbucks. Создав успешное мобильное приложение в 2016 году, они смогли расширить свои возможности персонализации, используя данные о клиентах своего приложения и стратегии прогнозной аналитики.

Умная технология на основе искусственного интеллекта сохраняет данные о покупках клиентов и преобразует их в персонализированные маркетинговые сообщения с помощью программного обеспечения для прогнозирования, которое ориентируется на вкусы и предпочтения каждого клиента.

Эта форма персонализации не только улучшила конверсию продаж, но и сделала обслуживание клиентов приоритетом, повысив лояльность к бренду среди разнообразной цифровой демографической группы.

Читайте: Маркетинг ИИ, кто есть кто

Чейз: копирайтинг с использованием искусственного интеллекта

Успешный творческий текст, который обслуживает всю демографическую группу, трудно получить обычным способом. Вы должны знать своего читателя и уметь писать с учетом его потребностей. Принятие мер по улучшению своих навыков копирайтинга — отличный способ улучшить SEO и, что наиболее важно, улучшить качество обслуживания клиентов.

Вопрос в том, как ИИ может сделать ваш копирайтинг еще на один шаг вперед?

Chase Bank ответил на этот вопрос своей последней кампанией с использованием искусственного интеллекта, направленной на улучшение и гуманизацию обслуживания клиентов.

После объединения с поставщиком искусственного интеллекта Persado Чейз в настоящее время работает над персонализацией своей копии для каждого потребителя, пытаясь сделать их таргетинг более гуманным.

Это может быть первая крупная компания, внедрившая машинное обучение в свою стратегию копирайтинга, но уж точно не последняя.

Этот пост написала Ребекка Барнатт-Смит, руководитель отдела маркетинга, специализирующаяся на будущем искусственных технологий в корпоративном мире. Свяжитесь с Ребеккой в ​​LinkedIn или Twitter.