4 razlogi, zakaj bo avtomatizacija v letu 2024 spremenila strategije razvrščanja

Uvod

V današnjem vse bolj konkurenčnem spletnem okolju za blagovne znamke lahko učinkovite trženjske kampanje odločilno vplivajo na doseganje zadostne uvrstitve ali zaostajanje za tekmeci. S tehnologijo avtomatizacije, ki se še naprej uveljavlja zaradi nenehnega razmaha generativne umetne inteligence, lahko blagovne znamke uporabljajo procese naslednje generacije za učinkovito rast svoje prisotnosti v svoji niši.

To je morda prav tako dobro, saj se zahteve potrošnikov povečujejo hkrati s pojavom novih in zmogljivih tehnologij. Danes kar 70 % potrošnikov od blagovnih znamk na spletu pričakuje bolj prilagojeno izkušnjo, 64 % potrošnikov pa ima podobna pričakovanja tudi glede povečanja porabe.

Zato je digitalna preobrazba postala bistvena zahteva za tržnike, če želijo, da se njihova ocena SEO poveča. Osrednji del tega bo avtomatizacija procesov, ki lahko tržnikom pomaga premagati ročne delovne postopke in slabše sodelovanje s strankami, da bi dosegli bistveno večjo donosnost naložb (ROI) svojih strategij.

Avtomatizacija trženja bo zaradi razmaha generativne umetne inteligence leta 2024 podjetjem ponudila nešteto prednosti. Preučimo štiri načine, kako bi lahko avtomatizacija vplivala na vašo strategijo trženja, ko se boste povzpeli na vrh lestvice SERP.

1. Vpogledi naslednje generacije

Podatki so temelj avtomatizacije trženja, zaradi inovacij na področju umetne inteligence in strojnega učenja pa lahko tržniki pridobijo neverjeten dostop do pomembnih vpogledov v doslej neznanem obsegu.

S poglobljenimi vpogledi lahko izkoristite moč za ustvarjanje nadosebne spletne izkušnje, ki spodbuja sodelovanje in zmanjšuje odklone. Vse to prispeva k večji avtoriteti domene.

(Vir slike: RankTracker)

Umetna inteligenca na primer omogoča uporabo orodja SEO, kot je RankTracker, s katerim lahko spremljate in primerjate svojo spletno vidnost in povprečni položaj na spletnih straneh SERP.

Uporabnost umetne inteligence in večpredstavnostnih orodij pomeni, da lahko orodja za avtomatizacijo prepoznavajo trende v strukturiranih in nestrukturiranih podatkovnih nizih na način, ki izkorišča vpogled v stranke naslednje generacije.

Poleg tega zmožnost generativne umetne inteligence, da zagotovi sintetične podatke, ki pomagajo zapolniti vrzeli pri zbiranju podatkov zaradi GDPR, pomeni, da bodo imeli tržniki brez primere dostop do inteligentnih vpogledov za boljše razumevanje potreb in pričakovanj strank.

S temi orodji za avtomatizacijo lahko podjetja učinkoviteje sodelujejo s svojimi strankami in z uporabnimi vpogledi oblikujejo svoje dejavnosti, da se prilagodijo spreminjajočemu se razpoloženju strank in pretvorijo več potencialnih strank, ki pridejo na spletno stran.

2. Izkoriščanje moči personalizacije

Avtomatizacija trženja lahko pomaga pri spodbujanju sodelovanja s strankami v obsegu brez primere z izvajanjem ravni personalizacije, ki je človeški tržniki ne morejo vzdrževati v vseh segmentih strank.

Generativna umetna inteligenca lahko na podlagi velikih zbirk podatkov o strankah ustvari visokokakovostno vsebino, ki nagovarja določene stranke glede na njihove preference in zaznano nakupno vedenje, ne glede na to, ali gre za personalizirane e-poštne kampanje, oglaševanje ali vsebino SEO.

Uporaba orodja za pisanje, ki ga poganja umetna inteligenca podjetja RankTracker, na primer omogoča tržnikom, da s pritiskom na gumb uporabijo izvirne teme vsebine, dobro delujoče ključne besede in prilagojene osnutke ter tako napišejo članek, ki je aktivno prilagojen za spodbujanje ciljne vključenosti.

(Vir slike: RankTracker)

Ta stopnja avtomatizacije lahko z uporabo podatkov o brskanju in zgodovini nakupov uporabnikom zagotovi tudi celovito večkanalno izkušnjo. To pomaga oblikovati bolj osredotočene oglaševalske kampanje izdelkov, posebne ponudbe in trženjske vsebine, ki ustrezajo profilu stranke.

Sprejetje generativnega pristopa za prilagojeno trženje pomeni, da lahko potencialni kupci dostopajo do prilagojenega trženjskega gradiva ne glede na njihovo lokacijo ter na to, kako nišne so njihove simpatije in antipatije. Z interpretacijo obsežnih podatkov, ki jih stranke pustijo na spletu, lahko blagovne znamke prek svojih spletnih strani, profilov v družabnih omrežjih in integriranih aplikacij zagotovijo resnično večkanalno izkušnjo.

Za ponazoritev tega pristopa si lahko ogledamo kurirane vsebine, ki jih že ponujajo platforme, ki uporabljajo strojno učenje.

(Vir slike: Intentional Futures)

Netflix na svojem začetnem zaslonu ponuja izbrano vsebino, pri kateri celo spreminja sličico oddaje, ki jo priporoča glede na uporabnikove navade gledanja.

S pojavom LLM in strojnega učenja lahko blagovne znamke zdaj vsebino na spletnem mestu ustvarjajo v realnem času, ko se različni vodje pomikajo po straneh, kar odpira vrata stopnji personalizacije, ki je bilo še pred nekaj meseci preprosto nemogoče doseči.

3. Doba dinamičnega oblikovanja cen

Če razširimo avtonomno prilagojeno vsebino z generativno umetno inteligenco, lahko blagovne znamke uporabijo tudi avtonomno določanje cen za izdelke, da bi se bolj dinamično prilagodile potencialnim kupcem na način, da ponudijo ceno izdelka, ki je odvisna od zaznane ravni zanimanja potencialnega kupca.

To je mogoče zagotoviti v vnaprej določenem cenovnem razponu blagovne znamke in omogoča tržnikom, da uskladijo pričakovanja podjetja s stopnjo priložnosti, ki je na voljo za profil stranke.

Dinamično oblikovanje cen je lahko v različnih oblikah in vključuje tudi orodja za čiščenje spletnih strani, ki spremljajo cene konkurenčnih izdelkov, da se zagotovi, da bodo trgovine vedno imele strukturo cen, ki je dovolj privlačna za povečanje konverzij.

Z uporabo robotske avtomatizacije procesov (RPA) lahko umetna inteligenca interpretira različne konkurenčne cene in jih primerja z lastnimi cenami blagovne znamke ter z določenimi dovoljenimi razponi, ki jih določijo tržniki, da samodejno zviša ali zniža ceno določenega izdelka ali storitve.

To pomaga zmanjšati potrebo po rednem preverjanju cen s strani ljudi, hkrati pa preprečuje, da bi blagovne znamke v daljšem časovnem obdobju izgubile, preden bi ročno prilagodile cene, da bi spodkopale svoje največje tekmece.

4. Izkoriščanje donosnosti naložb

Avtomatizacija lahko pomaga tudi pri spodbujanju SEO na podlagi dejavnikov, kot so življenjska vrednost stranke ter spletni in offline učinek naložb v digitalne kanale.

Z uporabo analitike za merjenje, koliko obiskovalcev trgovin je prišlo v trgovine, in prikazov različnih iskalnih kampanj, kampanj vplivnežev in spletnih oglasov lahko povečate donosnost naložb in zagotovite višje stopnje konverzij za različne segmente.

Avtomatizacija meritev donosnosti naložb lahko blagovnim znamkam pomaga tudi pri upravljanju izplačil vplivnežem in učinkovitejšem upravljanju prodajalcev.

Z naborom enotne analitike in avtomatizacije AP lahko blagovne znamke avtomatizirajo izplačila partnerjem na podlagi uspešnosti in sposobnosti doseganja vnaprej določenih ciljev med različnimi partnerji. To pomaga ohranjati močnejše odnose z vplivneži in drugimi ključnimi tretjimi osebami v okviru trženjskih kampanj, hkrati pa zagotavlja, da blagovne znamke še naprej maksimalno povečujejo vrednost za denar v svojih ustreznih trženjskih prizadevanjih.

Sprejemanje revolucije avtomatizacije

Avtomatizacija bo v prihodnosti igrala pomembno vlogo pri trženju blagovnih znamk v različnih panogah. Zaradi razvoja na področju umetne inteligence in strojnega učenja je kakovost vpogledov in personalizacije v realnem času, ki sta na voljo za krepitev učinka kampanj, za mala in srednje velika podjetja ter mednarodna podjetja neprecenljiva.

Z izkoriščanjem teh razvijajočih se tehnologij imajo podjetja najboljše možnosti, da prehitijo svoje tekmece in dostopajo do vodilnih potencialov na edinstvene načine. Glede na to je avtomatizacija trženja nastajajoča priložnost, ki je ne smete zamuditi.