Лидеры мнений
Как ИИ меняет будущее цифрового маркетинга
От Анушки Локеш, главы отдела роста в Breinify, платформе предсказательной персонализации на основе ИИ.
Искусственный интеллект – это процесс анализа миллионов закономерностей с помощью машинного обучения. Изучая эти закономерности, ИИ может принимать обоснованные решения, которые человеку сделать невозможно.
ИИ и данные науки используются в каждой отрасли для автоматизации и упрощения процессов. Маркетинг не является исключением. Использование данных науки в цифровом маркетинге играет решающую роль в любой кампании. И организации, которые правильно используют это, получают значительные преимущества над своими конкурентами, включая:
- Динамическую сегментацию аудитории
- Персонализированные рекомендации продуктов
- Оптимизацию потребительского пути
Эти задачи выполняются с помощью ИИ. Конечно, вы и ваша команда могли бы делать эти вещи вручную. Но использование ИИ позволяет вам использовать свое время более эффективно. Давайте посмотрим, как ИИ преобразует традиционный маркетинг:
Целевой маркетинг
С появлением интернета люди проводят почти все свое время онлайн. Будь то через социальные сети, просмотр или работу. Из-за этого потребительские данные становятся все более доступными – и дни массового целевого маркетинга прошли.
ИИ может анализировать огромные объемы данных, присваивая людям теги на основе того, что они интересуются в данный момент, какой у них доход, где они находятся и т. д. Используя эти данные, вы можете более точно рекламировать свой продукт или услугу целевой аудитории, без лишних затрат и потерь.
Это как использование данных науки в цифровом маркетинге облегчило цифровую трансформацию в том, как агентства нацеливаются на потребителей.
Персонализация контента
Разве вам не нравится, когда песня заканчивается на Spotify, и другая начинается на автоплей – песня, которую вы никогда не слышали, но которая вам нравится и которую вы, вероятно, послушаете снова? Ну, это благодаря алгоритму, работающему на ИИ. То же самое можно сказать о рекомендациях YouTube или Netflix.
Суть в том, что после изучения миллионов предпочтений и непредпочтений пользователей эти платформы могут предсказать, какой контент потребителям понравится с большой точностью. Преимущество? Потребители проводят больше времени на платформах. Благодаря автоматизации маркетинга и персонализации этот процесс можно выполнить без ручного вмешательства.
Релевантное сообщение и рекомендации продуктов
Предположим, вы заядлый чайный любитель. Вы покупаете чай на определённом сайте регулярно. Однажды вы просыпаетесь от письма, в котором говорится, что вы скоро закончите чай и напоминает вам пополнить запасы. Как чайная компания узнала, что вам скоро понадобится больше чая? Коротко говоря, это было ее ИИ.
На основе ваших привычек покупок он правильно сделал вывод, когда вам понадобится больше чая. Когда вы покупаете на его сайте, ваш последний покупка, вероятно, уже рекомендована – ИИ также выполнил это с помощью первичных данных.
Этот тип персонализированного сообщения значительно улучшает потребительский опыт. С помощью персонализированного сообщения ИИ каждый потребитель может получить уникальный опыт покупки. С помощью тысяч доступных шаблонов писем ИИ может отправлять каждому пользователю идеально подобранные сообщения, соответствующие его предпочтениям и потребностям.
Это вызывает значительную цифровую трансформацию в маркетинге. Потребители не будут получать спам с тысячами писем. Они получат только те письма, которые им нужны и которые они хотят видеть, и бренды, такие как ваш, не будут отправлять миллионы непрочитанных писем ежедневно, только чтобы не получить от этих сообщений никаких конверсий.
Используя ИИ для изучения поведения потребителей, мы достигаем уровня персонализации, который никогда не видели раньше. ИИ и данные науки оцифровали маркетинговый процесс и сделали его проще для бизнеса достижения своих целей и предоставления того индивидуального, персонализированного контента, который потребители хотят видеть.
В итоге, маркетинговый ИИ больше не является просто полезным инструментом – это разница между получением конкурентного преимущества и захватом возможностей или упущением их и отставанием. Поэтому не следует игнорировать бесконечные возможности, которые ИИ и данные науки будут продолжать приносить.
