Kako uporabiti umetno inteligenco za boljšo vključenost

Uvod

Umetna inteligenca ni več le orodje za spodbujanje inovacij na tehnološkem področju - postaja tudi močna sila na področju trženja in sodelovanja s strankami. Kot podjetje lahko umetno inteligenco uporabite za zagotavljanje bolj prilagojene, ustrezne in privlačne izkušnje s strankami. Z uporabo napovedne analitike ali algoritmov za obdelavo naravnega jezika pri ustvarjanju vsebine, skupaj s klepetalnimi roboti, ki strankam pomagajo pri nakupnih odločitvah, lahko umetno inteligentni sistemi v sodelovanje vnesejo personalizacijo in kontekst.

Z učenjem na podlagi prejšnjih interakcij ta orodja postajajo vedno bolj učinkovita pri hitrem in natančnem zagotavljanju prilagojenih rešitev, kar na koncu pripomore k vzpostavljanju trdnejših odnosov med organizacijami in njihovimi strankami.

1. Nadpovprečna personalizacija trženjskih kampanj

Hiperpersonalizacija je trženjska tehnika, ki uporablja umetno inteligenco in podatke v realnem času za zagotavljanje ustreznejše vsebine ter informacij o izdelkih in storitvah vsakemu uporabniku.

Z umetno inteligenco podprta hiperpersonalizacija vam lahko pomaga ustvariti zelo prilagojene trženjske kampanje, ki se odzivajo na posamezne stranke in znatno povečajo stopnjo vključenosti. Za tržnike in lastnike podjetij je bistvenega pomena, da razumejo ključne tehnologije, kot sta strojno učenje in podatkovna analitika.

Začnite z oceno trenutnega stanja interakcij in izkušenj strank z vašo blagovno znamko na več stičnih točkah, kot so e-pošta, družbeni mediji ali mobilne aplikacije. Opredelitev področij, ki jih je treba izboljšati, bo pomagala določiti jasno smer za izvajanje rešitev, ki jih poganja umetna inteligenca, v teh kanalih. Nato opredelite posebne cilje, povezane s ključnimi kazalniki uspešnosti (KPI), kot so stopnje konverzije in metrike vključenosti uporabnikov. Ti ključni kazalniki uspešnosti morajo biti merljivi s količinsko opredeljivimi podatkovnimi točkami, tako da je mogoče spremljati uspešnost personaliziranih strategij skozi čas.

Segmentirajte svoje občinstvo na podlagi skupnih interesov ali vedenja. Segmentacija omogoča vaši marketinški ekipi, da pripravi nadosebne kampanje, ki se odzivajo na določene skupine strank v okviru pristopa negovalnega odnosa in ne splošnih taktik množičnega trženja. Poleg tega razmislite o izvajanju A/B testiranja v različnih fazah postopka ustvarjanja personaliziranih kampanj za namene optimizacije vsebine.

Preizkusite različne strategije sporočanja ali kreativne izvedbe, namenjene podobnim segmentom, preden začnete široko razširjene e-poštne objave ali druge pobude v digitalnih kanalih. To zagotavlja večjo stopnjo vključenosti strank, ki vodi k višjim stopnjam konverzije, kar na koncu spodbuja možnosti za rast prihodkov podjetja.

Uporaba umetne inteligence za hiperpersonalizacijo trženjskih kampanj je način prihodnosti. Z uporabo zmogljivih algoritmov lahko bolje razumete in vključite stranke na individualni ravni. To vaši organizaciji omogoča, da se odmakne od tradicionalnih metod oglaševanja in postane resnično ustvarjalna pri tem, kako ciljati na določeno občinstvo z ustreznimi sporočili, ki bodo zagotovo spodbudila zavzetost.

2. Izboljšajte prizadevanja za trženje vsebin

Ustvarjalnost je pri trženju vsebin še vedno ključnega pomena, vendar vam lahko umetna inteligenca pomaga izboljšati SEO in ustvariti ustreznejšo in učinkovitejšo vsebino. UI omogoča pregledovanje velike količine podatkov na internetu za prepoznavanje ustreznih ključnih besed, tem in pogovorov. Nato lahko pripravite SEO-prijazno trženjsko vsebino o temah, ki zanimajo vaše občinstvo, in se uvrstite višje v iskalnikih.

Najprej uporabite algoritme za obdelavo naravnega jezika (NLP) za analizo velikih količin besedilnih podatkov iz različnih virov, kot so objave v družabnih medijih ali obrazci za povratne informacije strank. S tem lahko razkrijete dragocen vpogled v preference svojega občinstva in ustrezno prilagodite svoja sporočila.

(Slika: Odgovor javnosti)

Če želite še izboljšati ustreznost predlogov vsebine za posamezne uporabnike na različnih platformah, lahko uporabite tehnike sodelovalnega filtriranja, ki temeljijo na preteklih interakcijah z uporabniki. Te metode zagotavljajo zelo prilagojena priporočila, ki temeljijo na preteklem vedenju uporabnika v kombinaciji s tistimi, ki imajo podobne interese. Poleg tega izvajanje pristopov modeliranja tem omogoča enostavno kategorizacijo nestrukturiranih informacij v člankih ali objavah, kar tržnikom omogoča, da svojo pozornost bolje in hitreje usmerijo na trendovske teme, ki so pomembne za njihove ciljne tržne segmente.

Uporaba postopkov analize čustev na podlagi umetne inteligence bo koristna tudi pri spremljanju ugleda blagovne znamke na več kanalih, saj bo omogočila prepoznavanje negativnih komentarjev, na katere se je treba takoj odzvati, preden se začnejo širiti.

Razmislite tudi o vključitvi inteligentnih klepetalnih robotov s pogovornimi zmogljivostmi, ki jih poganja tehnologija NLP, kot del pobud za negovanje vodilnih strank. Ta tehnologija lahko med vsako interakcijo zajame pomembne podrobnosti in sčasoma ustvari pomembne povezave med blagovnimi znamkami in potencialnimi strankami z minimalnim človeškim sodelovanjem.

3. Izboljšajte učinkovitost e-poštnih kampanj

(Vir: Campaign Monitor)

Izkoristite moč umetne inteligence in še izboljšajte prizadevanja za e-poštno trženje z analiziranjem in optimizacijo uspešnosti kampanj. Analitika, ki jo poganja umetna inteligenca, lahko razkrije dragocen vpogled v to, kako naročniki komunicirajo z vašo vsebino, opredeli področja za izboljšave in predvidi vzorce sodelovanja v prihodnosti. S poglobitvijo v stopnjo odprtosti, klikov, konverzij in drugih ključnih metrik z uporabo naprednih orodij za analizo podatkov, kot so napovedno modeliranje ali algoritmi za grozdenje, boste odkrili nove priložnosti za rast in hkrati v realnem času povečali donosnost naložb.

Začnite z integracijo analitične platforme z umetno inteligenco poleg obstoječega ponudnika e-poštnih storitev. Takšna programska oprema, katere jedro so zmogljivosti strojnega učenja, z različnih vidikov preučuje pretekle rezultate kampanj in odkriva skrite povezave med vedenjem naročnikov, ki jih človeška intuicija lahko spregleda, ter na koncu usmerja postopke optimizacije na podlagi dokazanih trendov in ne zgolj ugibanj. Ustvarite več različic CTA. Še en odličen primer uporabe umetne inteligence je A/B testiranje CTA v kampanjah, kar je zanesljiva metoda za povečanje stopnje konverzije s prepričljivim besedilom, ki je posebej zasnovano za učinkovito odzivanje na ciljno občinstvo.

Umetno inteligenco lahko uporabite tudi za avtomatizacijo kampanj in odgovarjanje na poizvedbe. Klepetalni robot z umetno inteligenco, ki je vključen v vašo e-poštno kampanjo, lahko na primer takoj odgovori na poizvedbe strank ali odpravi težave, ne da bi bilo potrebno človeško posredovanje. Ti virtualni pomočniki zagotavljajo takojšnjo pozornost tudi zunaj delovnega časa, hkrati pa znatno zmanjšajo stopnjo odzivnega časa. Poleg tega sprejetje algoritmov strojnega učenja izboljša splošno učinkovitost testiranja A/B v okviru vaših trženjskih prizadevanj.

4. Izboljšajte uspešnost kampanje s pomočjo napovedne analitike

Pri napovedni analizi se uporabljajo tehnike, ki temeljijo na podatkih, kar podjetjem vseh velikosti omogoča, da pridobijo vpogled v vedenje svojih potencialnih strank ali kupcev. S pomočjo napovedne analize lahko tržniki odkrijejo dragocene informacije o nakupnih vzorcih potrošnikov, kar jim pomaga pri oblikovanju uspešnejših strategij in natančnejšem usmerjanju sporočil kot kdaj koli prej.

Začnite s celovitim pregledom preteklih kazalnikov, kot so stopnje klikov, stopnje konverzij, stopnje vključenosti strank in podatki o stroških na pridobitev. Uvedite napredna orodja, kot so algoritmi strojnega učenja ali druge rešitve, ki jih poganja umetna inteligenca, za hitro prepoznavanje trendov v več razsežnostih v velikih naborih podatkov. Sledi zbiranje kvalitativnih informacij prek anket o povratnih informacijah, platform družbenih medijev ali celo neposrednih intervjujev s strankami, ki so nedavno sodelovale pri trženjskih pobudah. Kaj je delovalo zanje? Kaj ni imelo dobrega odmeva?

Kombinacija teh kvantitativnih vpogledov z bolj anekdotičnimi dokazi omogoča pregled potencialnih področij, ki jih je treba izboljšati. Če želite še izboljšati uspešnost kampanje, vključite ta spoznanja v vse faze svoje trženjske strategije. Začnite z opredelitvijo ključnih segmentov strank na podlagi njihovega preteklega vedenja in želja. To vam omogoča, da prilagodite sporočila, ki z njimi odmevajo, ter tako povečate stopnjo vključenosti in konverzij.

Razmislite o optimizaciji dostave vsebine za različne naprave in kanale, prilagojene vzorcem porabe opredeljenega segmenta občinstva. Pri prilagoditvah sredi kampanje bodite pozorni na podatkovne vire v realnem času. Ko se trendi spremenijo ali se nepričakovano pojavijo nove potrebe potrošnikov, uporabite algoritme strojnega učenja skupaj z orodji z umetno inteligenco, da hitro prepoznate nastajajoče priložnosti na trgu, da se lahko ustrezno prilagodite, ne da bi izgubili zagon.

Poleg tega ne spreglejte pomembnosti sledenja pripisovanja med kanali, ki je bistvena sestavina za izpopolnjevanje kampanj skozi čas. Spremljajte, kako stranke komunicirajo na več stičnih točkah (na primer na platformah družbenih medijev, kot so oglasi na Facebooku/Instagramu!), preden se odločite, ali je določena taktika uspešno spodbudila konverzije. In končno, na eksperimentiranje glejte kot na nepogrešljivo orodje!

Prediktivna analitika vam pomaga povečati donosnost naložb v kampanje z optimizacijo vsebine in časa sporočil. Z njo lahko pošljete ciljno usmerjena sporočila na določen kanal ob pravem času in tako dosežete največji učinek.

5. Ustrezna kombinacija trženja z umetno inteligenco

Že zdavnaj so minili časi, ko je bilo trženje le ugibanje. Z analizo trženjske mešanice lahko hitro razumete in dodelite prave proračune za vsako blagovno znamko, izdelek, kanal in segment občinstva.

Analiza marketinške kombinacije uporablja podatke za razumevanje, kako različni marketinški kanali delujejo skupaj, da bi dosegli želeni učinek. Podjetjem omogoča, da za vsako blagovno znamko, izdelek, kanal in segment občinstva dodelijo prava proračunska sredstva ter tako povečajo donosnost naložbe.

Za uspešno uvedbo umetne inteligence v svoj marketinški splet je treba temeljito razumeti različne aplikacije in njihove potencialne koristi. Z vključevanjem vpogledov, ki temeljijo na umetni inteligenci, lahko optimizirate svoje kampanje v vseh kanalih, hkrati pa povečate vključenost strank in izboljšate splošne rezultate. To lahko vključuje klepetalne robote, analizo vhodnih klicev, orodja za avtomatizacijo kampanj, personalizirane ponudbe ali priporočila ter strategije programatičnega zakupa oglasov. To je le nekaj primerov med številnimi možnostmi.

Če želite optimizirati umetno inteligenco za uspešen rezultat v svoji marketinški kombinaciji, določite področja, na katerih lahko umetna inteligenca najbolj vpliva. Osredotočite se na naloge, ki zahtevajo veliko časa in truda, vendar bi jih lahko avtomatizirali, da bi vaši ekipi omogočili več prostora za strateške dejavnosti. Na primer, uvedba orodij za ustvarjanje vsebin, ki jih poganja umetna inteligenca, omogoča hitrejše ustvarjanje privlačnih kopij, hkrati pa pušča prostor za človeško ustvarjalnost.

Nato vlagajte v izpopolnjevanje algoritmov teh naprednih tehnologij, da bodo prilagojeni posebej potrebam in ciljem vaše blagovne znamke. Ustrezno usposabljanje modelov strojnega učenja zagotavlja natančno ciljanje na podlagi vzorcev vedenja strank, ne da bi pri tem ogrozili personalizacijo ali ustreznost na različnih stičnih točkah znotraj konverzijskih lijakov. Sodelujte z drugimi oddelki, kot so prodajni oddelek, oddelek za storitve za stranke in ekipe za razvoj izdelkov, da bi združili uporabne vire podatkov v en celovit pogled na preference in nakupno vedenje strank.

Pri optimizaciji sta ključnega pomena tudi stalno spremljanje in ocenjevanje izboljšav z uporabo analitičnih metrik glede na vnaprej določene ključne kazalnike uspešnosti (KPI), ki so tesno povezani z organizacijskimi cilji in pobudami. Vključite spoznanja iz prejšnjih kampanj in izvedite potrebne prilagoditve za čim večjo učinkovitost in uspešnost v prihodnje.

Poskrbite za nemoteno in poenostavljeno komunikacijo med ljudmi in stroji. To omogoča večjo prilagodljivost na nepredvidene spremembe tržnih razmer in trendov.

Poleg tega moramo sprejeti infrastrukturo, ki bo lahko podprla zmogljivosti in rast obsega v več panogah in regijah po svetu. S tem bomo lahko sprejeli prihodnji uspeh, ki je v veliki meri odvisen od naše sposobnosti uporabe vrhunskih rešitev in uresničevanja naših ambicij.