Marketingautomatisering: Stroomlijn uw processen met AI

Intro

Digitale marketing kan een uitdaging zijn, vooral in een grote organisatie waar managers meerdere locaties en campagnes beheren. Marketingautomatisering is bedoeld om het marketingproces te stroomlijnen, de omzet te verhogen en de productiviteit van marketinginspanningen te verbeteren.

AI-automatisering betekent een upgrade ten opzichte van vroegere workflows, waarbij taken zijn ontworpen om te worden uitgevoerd volgens basisworkflows die door mensen zijn ingesteld. Bij AI-automatisering stelt de mens de regels vast, maar de technologie van kunstmatige intelligentie kan leren op basis van gegevens en zijn eigen pad bepalen, waardoor de prestaties na verloop van tijd verbeteren.

Dit artikel gaat over de nieuwste trends in marketingautomatisering, de voordelen van AI-automatisering in marketing en hoe deze technologie wordt geïmplementeerd. Laten we er dus in duiken.

Fundamentele AI-technologieën in marketingautomatisering

AI-automatiseringstechnologieën kunnen de aard van de werkplek veranderen door verschillende marketingprocessen te stroomlijnen. Modellen met kunstmatige intelligentie kunnen meer gegevens consumeren en begrijpen dan mensen, het werk van een medewerker aanvullen en zelfs marketingtaken voltooien die mensen te lastig vinden.

Volgens de laatste onderzoeken zullen 300 miljoen banen worden getroffen door AI-automatisering. Werknemers zullen nieuwe vaardigheden moeten leren om met kunstmatige intelligentie te kunnen werken om te voorkomen dat ze worden verdrongen, net als bij de revolutie van personal computing in de jaren 90 en begin jaren 2000.

Verkoop- en marketingafdelingen kunnen aanzienlijk profiteren van AI-automatisering om herhaalde taken aan te pakken, waardoor medewerkers meer gecompliceerde problemen kunnen aanpakken. Bovendien worden deze technologieën kosten- en tijdefficiënter, wat leidt tot meer leadgeneratie tegen lagere kosten.

Grote Taalmodellen zijn helemaal in, maar meerdere andere AI-automatiseringstechnologieën, zoals Machine Learning en andere algemene Natural Language Processing-toepassingen, verhogen ook de ROI van marketingcampagnes.

Machinaal leren

Machine learning is een AI-technologie die computers gebruikt om te leren en te verbeteren door gegevens te analyseren. Met machine learning-technieken kunnen computers inzichten verwerven, marketingtrends identificeren en voorspellingen doen over de markt om betere marketingbeslissingen te nemen.

Met machine learning kun je inzichten krijgen uit je browsegeschiedenis, sociale media-activiteiten en aankooppatronen. Met deze inzichten kan het model van kunstmatige intelligentie gerichte advertenties en e-mails voor marketingcampagnes maken.

Marketeers kunnen marketingautomatisering en machine learning gebruiken voor klantsegmentatie, contentoptimalisatie, chatbots, social mediamarketing en binnen hun CRM. Bedrijven als Amazon en Netflix gebruiken machine learning bijvoorbeeld om producten of films voor te stellen die hun klanten aanspreken op basis van hun voorkeuren.

Enkele voorbeelden van Machine Learning-technieken zijn regressie en classificatie.

Natuurlijke taalverwerking

Natural Language Processing (NLP) is een AI-technologie waarmee computers geschreven tekst kunnen ontcijferen en begrijpen zoals mensen.

Vóór OpenAIs ChatGPT en GPT-modellen gebruikten de meeste marketingexperts basis NLP-technieken om AI-chatbots te maken om de klantervaring te verbeteren door de persoonlijkheid van de klant te analyseren en de conversaties daarop af te stemmen.

Daarnaast kunnen NLP-tools worden gebruikt om het gedrag van klanten te analyseren en zo het aantrekken en behouden van klanten te verbeteren. AI-chatbots kunnen bijvoorbeeld de ervaring van klanten verbeteren door gegevens te verzamelen en de klant producten en diensten aan te bevelen op basis van hun persoonlijkheid.

Grote taalmodellen

Hoewel het concept van grote taalmodellen al een tijdje bestaat, hebben recente ontwikkelingen op dit gebied - met name door OpenAI en Anthropic - de populariteit van grote taalmodellen naar nieuwe hoogten gebracht.

Grote taalmodellen analyseren gegevens en gebruiken deep learning om nieuwe inhoud te begrijpen, te voorspellen en te produceren. Grote taalmodellen worden getraind op enorme hoeveelheden tekstuele gegevens. OpenAI had bijvoorbeeld meer dan 350 GB computergeheugen nodig om GPT-3 te trainen.** **

LLM's kunnen inhoud creëren door de volgorde van woorden en hoe vaak ze worden gebruikt te bestuderen. Marketingexperts kunnen deze technologie gebruiken voor samenvattingen, het automatiseren van rapporten en het verwijderen van fouten.

Hoewel sommige gegenereerde tekst alleen menselijk klinkt na bewerking, worden deze modellen steeds beter en produceren ze steeds betere inhoud.

Voordelen van AI-automatisering in marketing

De moderne kunstmatige intelligentie stelt computers in staat om te leren en te handelen zonder expliciet voor een taak geprogrammeerd te zijn. Het vermogen van de technologie om onafhankelijk van mensen beslissingen te nemen is ongelooflijk veelbelovend - en AI-marketingtools komen steeds vaker voor dan ooit tevoren.

Het voordeel van marketingautomatisering en het gebruik van kunstmatige intelligentie voor het maken van content is duidelijk. We zouden echter snel meer van deze toepassingen moeten zien, aangezien AI verschillende andere voordelen kan bieden voor elk marketingteam.

Verbeterde targeting en personalisatie

Met AI-automatisering kunnen marketeers gegevens analyseren over de wensen van klanten, waardoor ze gerichtere marketingcampagnes kunnen maken in elke fase van het klanttraject.

AI-tools kunnen bijvoorbeeld de volgende aankoopbeslissing bepalen op basis van de locatie, het geslacht, eerdere aankopen en de browsegeschiedenis van de klant.

De volgende generatie marketeers zal zich rechtstreeks richten op hun consumenten en shoppers met gepersonaliseerde e-mails en sociale mediacampagnes, en veralgemeende communicatie omzeilen.

Verbeterde gegevensanalyse en besluitvorming

AI kan snel grote hoeveelheden gegevens verwerken, waardoor informatie beschikbaar komt voor betere besluitvorming. Marketeers kunnen bijvoorbeeld de efficiëntie van marketingtactieken bepalen en de nodige beslissingen nemen op basis van relevante gegevens.

Met meer dan 64,2 zettabytes aan gegevens op het internet vanaf 2020, die naar verwachting bijna verdrievoudigd zullen zijn in 2025, kunnen menselijke analisten essentiële gegevens over hun publiek missen. AI-marketingautomatisering kan de kloof helpen dichten, zodat marketeers hun tactieken nauwkeuriger en sneller kunnen aanpassen.

Tijd- en kostenbesparingen met AI

AI heeft een fractie van de tijd van mensen nodig om gegevens te analyseren en te verwerken. Daardoor kunnen deze tools werknemers tijd besparen door repetitieve taken voor hen uit te voeren.

Marketingleiders kunnen de beste beslissing bepalen op basis van gegevens die worden geleverd door AI-tools zonder tijd te verspillen. Marketingcampagnes kunnen daardoor efficiënter worden, waardoor de totale kosten dalen.

Daarnaast zullen Large Language Models in de komende jaren waarschijnlijk eenvoudige taken afhandelen, zoals het beantwoorden van vragen van klanten, waardoor werknemers meer ingewikkelde problemen kunnen aanpakken en oplossen.

AI-automatisering in actie: Marketingprocessen transformeren

Het volledige potentieel van AI wordt met de maand duidelijker, maar vandaag de dag gebruiken verschillende bedrijven zoals Amazon, Adidas en Apple deze technologie al om hun marketinginspanningen te optimaliseren.

Zoekmachine optimalisatie

Tools voor zoekmachineoptimalisatie automatiseren gegevensanalyses om zoekwoorden te herkennen en trends te identificeren om zo de basis te leggen voor succesvollere inhoud.

Bedrijven als Apple en Adidas gebruiken Ranktracker bijvoorbeeld voor een uitgebreide trefwoordanalyse. Hoewel er veel tools bestaan om te analyseren hoe uw website op Google scoort, brengt Ranktracker het naar een ander niveau door u toe te staan SERP-resultaten te analyseren per locatie, taal en zelfs op basis van verschillende zoekmachines.

Daarnaast kunnen SEO-tools zoals de Backlink Checker van Ranktracker concurrenten analyseren en u helpen waardevolle backlinks te verwerven om uw site hoger te laten ranken.

(De Backlink Checker van Ranktracker.com)

Zelfs zoekmachines maken gebruik van AI - Google's BERT is een AI-taalmodel dat zoekresultaten bestudeert en verfijnt. Het analyseert snippets en rangschikt websites beter op basis van relevante zoekopdrachten.

AI en klantsegmentatie

AI kan helpen bij e-mailmarketingautomatisering, waarbij marketingcampagnes worden gemaakt die zich richten op je specifieke doelgroep om leads en omzet te maximaliseren. Machine learning en deep learning kunnen de informatie van klanten analyseren om ze in groepen in te delen, wat de juiste lead-nurturing bevordert.

Traditionele segmentatietechnieken kunnen klanten onderverdelen op basis van leeftijd, geslacht, locatie en ervaring met de producten of diensten van het bedrijf.

AI-gestuurde segmentatie zal echter in staat zijn om sentimenten, de tijd die aan een aankoop wordt besteed en verschillende kwalitatieve kenmerken te analyseren die mensen in realtime zouden kunnen missen.

Amazon wordt beschouwd als een pionier in het gebruik van deze technologie en zijn algoritme wordt voortdurend verbeterd om gebruikers de beste gebruikerservaring te bieden. Met ML-algoritmen kan het platform bijvoorbeeld individuele outfitaanbevelingen doen met behulp van Style Snap.

AI-gestuurde chatbots voor klantondersteuning

AI-gestuurde chatbots gebruiken Machine Learning, Natural Language Processing en nu ook Large Language Models om de intentie te begrijpen. Daardoor begrijpen ze wat de klant bedoelt en kunnen ze snelle, persoonlijke antwoorden geven op vragen.

Dit is niet alleen een voordeel voor consumenten, maar chatbots kunnen ook de efficiëntie van het bedrijf verhogen. Siri, Google Assistant en Alexa zijn allemaal voorbeelden van AI-tools voor conversatie.

(Amazon Alexa)

MailerLite gebruikt bijvoorbeeld de GPT-4 chatbot Fin van Intercom om haar klanten te helpen.

Beheer van sociale media

Marketingprofessionals kunnen AI-automatisering ook gebruiken voor sentimentanalyse. Een goed voorbeeld hiervan is merkmonitoring - analyseren hoe je huidige en doelgroepen denken over je merk.

Verschillende tools kunnen online vermeldingen van je merk analyseren, zodat marketeers zich kunnen richten op de probleemgebieden en oplossingen kunnen voorstellen. Audiense is een van deze tools, die voornamelijk wordt gebruikt voor social media-analyse door de mentions van je merk op platforms zoals Twitter te monitoren.

AI-automatisering implementeren in uw marketingstrategie

Het ontwerpen van een marketingstrategie die het potentieel van AI benut, is een proces dat uit meerdere stappen bestaat. Dit is wat je moet doen om AI-automatisering te implementeren in je marketingstrategie.

Gebieden voor implementatie identificeren

Een volledige analyse van je huidige marketingstrategie en -beslissingen zal je helpen om potentiële groeikansen te identificeren. U kunt zien welke gebieden en onderwerpen rijp zijn voor automatisering voordat u uw problemen aanpakt en de efficiëntie verhoogt.

De juiste tools voor hun toepassing selecteren

Er zijn momenteel verschillende tools voor SEO, contentcreatie, e-mailmarketing, klantsegmentatie en het beantwoorden van vragen van klanten.

Als u uw zoekmachineresultaten wilt verbeteren, is Ranktracker de beste tool om u te helpen meer verkeer te krijgen en hoger te scoren in zoekmachines.

Doe grondig onderzoek om het potentieel van verschillende tools te identificeren en hun voor- en nadelen te begrijpen voordat je ze gebruikt in je marketingbeslissingen. Houd rekening met hun functies, schaalbaarheid, compatibiliteit, functionaliteit en kosten.

Uw team trainen en beheren voor AI-integratie

Ondanks de voordelen van AI-automatisering komt het met een aantal uitdagingen. De meeste werknemers moeten nog meer vertrouwd raken met het concept en bewust worden gemaakt van de mogelijkheden van de gebruikte tools.

Als je de tijd en moeite neemt om je team te trainen in het gebruik van deze tools, zal dat leiden tot de gewenste resultaten.

Beoordeel de behoeften en vaardigheden van je team en kies vervolgens de juiste tool of het juiste platform. Als je meer ervaring moet opdoen met AI-technologieën en automatisering, overweeg dan om een automatiseringsexpert in te huren om je te helpen bij de training en overgang.

Conclusie

AI en de mogelijkheden om marketingprocessen te automatiseren zijn vandaag de dag ongelooflijk veelbelovend.

Marketingautomatiseringssoftware maakt gebruik van machine learning en andere AI-technieken om de besluitvorming te vergemakkelijken, de efficiëntie van marketingcampagnes te verhogen en de ROI te verhogen.

Met wat werk en begeleiding kun je AI-automatisering implementeren in je organisatie en zo meeliften op deze ongelooflijke, opkomende industrie en effectieve marketingtactieken toepassen.

Elk effectief marketingautomatiseringsplan begint met zoekmachineoptimalisatie.

Als je op zoek bent naar SEO tools om je verkeer te verhogen en hoger te scoren op de resultatenpagina's van zoekmachines, dan kun je niet fout gaan met Ranktracker, een alles-in-één marketingautomatiseringsplatform voor SEO.