Avtomatizacija trženja: Racionalizirajte svoje procese z umetno inteligenco

Uvod

Digitalno trženje je lahko izziv, zlasti v velikih organizacijah, kjer vodje upravljajo več lokacij in kampanj. Cilj avtomatizacije trženja je racionalizirati proces trženja, povečati prihodke in povečati produktivnost trženjskih prizadevanj.

Avtomatizacija z umetno inteligenco je nadgradnja preteklih delovnih procesov, pri katerih so bile naloge zasnovane tako, da so se izvajale v skladu z osnovnimi delovnimi procesi, ki so jih določili ljudje. Pri avtomatizaciji z umetno inteligenco ljudje določajo pravila, vendar se lahko tehnologija umetne inteligence uči na podlagi podatkov in sama določi svojo pot ter sčasoma izboljša svoje delovanje.

Ta članek obravnava najnovejše trende na področju avtomatizacije trženja, prednosti avtomatizacije z umetno inteligenco v trženju in način izvajanja te tehnologije. Torej, potopimo se v to.

Temeljne tehnologije umetne inteligence v avtomatizaciji trženja

Tehnologije za avtomatizacijo umetne inteligence lahko spremenijo naravo delovnega mesta z racionalizacijo različnih tržnih procesov. Modeli umetne inteligence lahko porabijo in osmislijo več podatkov kot ljudje, dopolnjujejo delo zaposlenih in celo opravijo marketinške naloge, ki so za ljudi prezahtevne.

Po najnovejših študijah bo avtomatizacija umetne inteligence vplivala na 300 milijonov delovnih mest. Zaposleni se bodo morali naučiti novih spretnosti za delo z umetno inteligenco, da ne bodo izpuščeni, podobno kot v času revolucije osebnega računalništva v devetdesetih letih prejšnjega stoletja in na začetku novega tisočletja.

Prodajnim in marketinškim oddelkom lahko avtomatizacija z umetno inteligenco zelo koristi pri reševanju ponavljajočih se nalog, kar zaposlenim omogoča reševanje bolj zapletenih problemov. Poleg tega te tehnologije postajajo stroškovno in časovno učinkovitejše, kar vodi k večjemu ustvarjanju vodilnih strank ob nižjih stroških.

Čeprav so veliki jezikovni modeli v modi, tudi številne druge tehnologije za avtomatizacijo umetne inteligence, kot so strojno učenje in druge splošne aplikacije za obdelavo naravnega jezika, povečujejo donosnost naložb v trženjske kampanje.

Strojno učenje

Strojno učenje je tehnologija umetne inteligence, ki uporablja računalnike za učenje in izboljšanje z analizo podatkov. S tehnikami strojnega učenja lahko računalniki pridobijo vpogled, prepoznajo trženjske trende in napovedujejo trg ter tako sprejemajo boljše trženjske odločitve.

S strojnim učenjem lahko pridobite vpogled v zgodovino brskanja, dejavnosti v družabnih omrežjih in nakupne vzorce. Na podlagi teh vpogledov lahko model umetne inteligence ustvari ciljno usmerjene oglase in e-poštna sporočila za trženjske kampanje.

Tržniki lahko avtomatizacijo trženja in strojno učenje uporabljajo za segmentacijo strank, optimizacijo vsebine, klepetalne robote, trženje v družabnih medijih in v svojem sistemu CRM. Podjetja, kot sta Amazon in Netflix, na primer uporabljajo strojno učenje, da svojim strankam predlagajo izdelke ali filme, ki so jim všeč glede na njihove simpatije.

Primera tehnik strojnega učenja sta regresija in klasifikacija.

Obdelava naravnega jezika

Obdelava naravnega jezika (NLP) je tehnologija umetne inteligence, ki računalnikom omogoča, da dešifrirajo in razumejo napisano besedilo kot ljudje.

Pred modeloma ChatGPT in GPT podjetja OpenAI je večina strokovnjakov za trženje uporabljala osnovne tehnike NLP za ustvarjanje klepetalnih robotov z umetno inteligenco za izboljšanje uporabniške izkušnje z analizo osebnosti strank in prilagajanjem pogovorov.

Poleg tega lahko orodja NLP uporabite za analizo vedenja strank, da bi izboljšali raven privabljanja in zadrževanja strank. Klepetalni roboti z umetno inteligenco lahko na primer izboljšajo izkušnjo strank z zbiranjem podatkov ter priporočanjem izdelkov in storitev strankam na podlagi njihove osebnosti.

Veliki jezikovni modeli

Čeprav je koncept velikih jezikovnih modelov znan že nekaj časa, je nedavni razvoj na tem področju - zlasti s strani OpenAI in Anthropic - dvignil priljubljenost velikih jezikovnih modelov na novo raven.

Veliki jezikovni modeli analizirajo podatke in uporabljajo globoko učenje za razumevanje, napovedovanje in ustvarjanje nove vsebine. Veliki jezikovni modeli se usposabljajo na velikih količinah besedilnih podatkov. Na primer, OpenAI je za usposabljanje GPT-3 potreboval več kot 350 GB računalniškega pomnilnika.** **

Menedžerji LLM lahko ustvarijo vsebino s preučevanjem zaporedja besed in pogostosti njihove uporabe. Strokovnjaki za trženje lahko to tehnologijo uporabijo za povzemanje, avtomatizacijo poročil in odpravljanje napak.

Čeprav lahko nekatera ustvarjena besedila zvenijo človeško le z urejanjem, se ti modeli nenehno izboljšujejo in ustvarjajo boljšo vsebino.

Prednosti avtomatizacije z umetno inteligenco v trženju

Sodobna vrsta umetne inteligence omogoča računalnikom, da se učijo in delujejo, ne da bi bili izrecno programirani za določeno nalogo. Sposobnost tehnologije, da sprejema odločitve neodvisno od človeka, je izjemno obetavna - in orodja za trženje z umetno inteligenco postajajo bolj razširjena kot kdaj koli prej.

Prednosti avtomatizacije trženja in uporabe umetne inteligence pri ustvarjanju vsebin so očitne. Vendar pa bi morali kmalu videti več teh aplikacij, saj lahko umetna inteligenca zagotovi številne druge prednosti za vsako marketinško ekipo.

Izboljšano ciljanje in prilagajanje

Avtomatizacija z umetno inteligenco omogoča tržnikom, da analizirajo podatke o željah strank, kar jim pomaga ustvariti bolj ciljno usmerjene tržne kampanje v kateri koli fazi poti stranke.

Orodja umetne inteligence lahko na primer določijo naslednjo nakupno odločitev na podlagi lokacije, spola, preteklih nakupov in zgodovine brskanja.

Naslednja generacija tržnikov bo potrošnike in kupce neposredno ciljala s prilagojenimi e-poštnimi sporočili in kampanjami v družabnih medijih ter se tako izognila splošni komunikaciji.

Izboljšana analiza podatkov in sprejemanje odločitev

Umetna inteligenca lahko hitro obdela velike količine podatkov in tako omogoči, da so informacije na voljo za boljše sprejemanje odločitev. Tržniki lahko na primer ugotavljajo učinkovitost trženjskih taktik in sprejemajo potrebne odločitve na podlagi ustreznih podatkov.

Zaradi več kot 64,2 zettabajta podatkov na internetu leta 2020, ki naj bi se do leta 2025 skoraj potrojili, lahko analitiki zamudijo bistvene metrike o svojem občinstvu. Avtomatizacija trženja z umetno inteligenco lahko pomaga zapolniti to vrzel, kar tržnikom omogoča, da natančneje in hitreje spreminjajo svoje taktike.

Prihranki časa in stroškov z umetno inteligenco

Umetna inteligenca za analizo in obdelavo podatkov porabi le del človeškega časa. Zato lahko ta orodja prihranijo čas zaposlenim, saj namesto njih opravljajo ponavljajoča se opravila.

Vodje trženja lahko na podlagi podatkov, ki jih zagotavljajo orodja umetne inteligence, določijo najboljšo odločitev, ne da bi pri tem izgubljali čas. Posledično so lahko trženjske kampanje učinkovitejše, kar zmanjša skupne stroške.

Poleg tega bodo veliki jezikovni modeli v naslednjih nekaj letih verjetno opravljali preprosta opravila, kot je odgovarjanje na vprašanja strank, kar bo zaposlenim omogočilo reševanje bolj zapletenih težav.

Avtomatizacija z umetno inteligenco v akciji: Preoblikovanje marketinških procesov

Polni potencial umetne inteligence postaja iz meseca v mesec bolj očiten, vendar danes številna podjetja, kot so Amazon, Adidas in Apple, že uporabljajo to tehnologijo za optimizacijo trženjskih prizadevanj.

Optimizacija iskalnikov

Orodja za optimizacijo za iskalnike avtomatizirajo analizo podatkov za prepoznavanje ključnih besed in določanje trendov, kar je podlaga za uspešnejšo vsebino.

Podjetja, kot sta Apple in Adidas, na primer uporabljajo Ranktracker za celovito analizo ključnih besed. Medtem ko obstajajo številna orodja za analizo uvrstitve vašega spletnega mesta v Googlu, Ranktracker to ponese na drugo raven, saj omogoča analizo rezultatov SERP glede na lokacijo, jezik in celo glede na različne iskalnike.

Poleg tega lahko z orodji SEO, kot je Ranktracker Backlink Checker, analizirate konkurente in se seznanite z dragocenimi povratnimi povezavami, ki jih lahko pridobite, da bi svojemu spletnemu mestu pomagali do višje uvrstitve.

(Ranktracker.com's Backlink Checker)

Tudi iskalniki uporabljajo umetno inteligenco - Googlov BERT je jezikovni model umetne inteligence, ki preučuje in izboljšuje rezultate iskanja. Analizira izvlečke in bolje razvršča spletna mesta glede na ustrezne poizvedbe.

Umetna inteligenca in segmentacija strank

UI lahko pomaga pri avtomatizaciji trženja e-pošte in ustvarja trženjske kampanje, ki so usmerjene k določenemu občinstvu, da bi povečali število potencialnih strank in prihodke. Strojno in poglobljeno učenje lahko analizirata podatke o strankah in jih ločita v skupine, s čimer spodbujata ustrezno vzgojo potencialnih strank.

Tradicionalne tehnike segmentacije lahko razdelijo stranke glede na starost, spol, lokacijo in izkušnje z izdelki ali storitvami podjetja.

Segmentacija z umetno inteligenco pa bo lahko analizirala čustva, čas, porabljen pred nakupom, in različne kvalitativne lastnosti, ki jih ljudje v realnem času lahko spregledajo.

Amazon velja za pionirja pri uporabi te tehnologije, njegov algoritem pa se nenehno izboljšuje, da bi uporabnikom zagotovil najboljšo uporabniško izkušnjo. Z algoritmi ML lahko platforma na primer predlaga priporočila za posamezna oblačila z uporabo funkcije Style Snap.

Klepetalni roboti z umetno inteligenco za podporo strankam

Klepetalni roboti z umetno inteligenco za razumevanje namere uporabljajo strojno učenje, obdelavo naravnega jezika in zdaj tudi velike jezikovne modele. Tako lahko razumejo, kaj stranka misli, in zagotovijo hitre, prilagojene odgovore na poizvedbe.

To ni le prednost za potrošnike, ampak lahko klepetalni roboti povečajo tudi učinkovitost podjetja. Siri, Google Assistant in Alexa so primeri pogovornih orodij umetne inteligence.

(Amazon Alexa)

Podjetje MailerLite na primer za pomoč svojim strankam uporablja Intercomovega klepetalnega robota Fin GPT-4.

Upravljanje družbenih medijev

Strokovnjaki za trženje lahko avtomatizacijo umetne inteligence uporabijo tudi za analizo čustev. Odličen primer tega je spremljanje blagovne znamke - analiziranje občutkov sedanjega in ciljnega občinstva o vaši blagovni znamki.

Več orodij lahko analizira spletne omembe vaše blagovne znamke, tako da se lahko tržniki osredotočijo na problematična področja in predlagajo rešitve. Audiense je eno od teh orodij, ki se večinoma uporablja za analizo družbenih medijev s spremljanjem omemb vaše blagovne znamke na platformah, kot je Twitter.

Uvajanje avtomatizacije umetne inteligence v strategijo trženja

Oblikovanje trženjske strategije, ki izkorišča potencial umetne inteligence, je večstopenjski proces. Tukaj je opisano, kaj morate storiti, če želite v svojo trženjsko strategijo vključiti avtomatizacijo umetne inteligence.

Opredelitev področij za izvajanje

Celovita analiza vaše trenutne trženjske strategije in odločitev vam bo pomagala prepoznati potencialne priložnosti za rast. Ugotovite lahko, katera področja in teme so zrele za avtomatizacijo, preden se lotite svojih težav in povečate učinkovitost.

Izbira pravih orodij za posamezne primere uporabe

Trenutno je na voljo več orodij, ki se ukvarjajo s SEO, ustvarjanjem vsebine, trženjem e-pošte, segmentacijo strank in odgovarjanjem na poizvedbe strank.

Če želite izboljšati rezultate v iskalnikih, je Ranktracker najboljše orodje, ki vam bo pomagalo pridobiti več prometa in se uvrstiti višje v iskalnikih.

Opravite temeljito raziskavo, da ugotovite potencial različnih orodij ter razumete njihove prednosti in slabosti, preden jih uporabite pri svojih marketinških odločitvah. Upoštevajte njihove lastnosti, razširljivost, združljivost, funkcionalnost in stroške.

Usposabljanje in vodenje ekipe za integracijo umetne inteligence

Kljub prednostim avtomatizacije z umetno inteligenco se pojavljajo tudi nekateri izzivi. Večina zaposlenih se mora še vedno bolje seznaniti s tem konceptom in se zavedati potenciala uporabljenih orodij.

Če si boste vzeli čas in se potrudili, da svojo ekipo usposobite za uporabo teh orodij, boste dosegli želene rezultate.

Ocenite potrebe in znanja svoje ekipe, nato pa izberite pravo orodje ali platformo. Če morate pridobiti več izkušenj s tehnologijami umetne inteligence in avtomatizacijo, razmislite o najemu strokovnjaka za avtomatizacijo, ki vam bo pomagal pri usposabljanju in prehodu.

Zaključek

Umetna inteligenca in njen potencial za avtomatizacijo marketinških procesov sta danes izjemno obetavna.

Programska oprema za avtomatizacijo trženja uporablja strojno učenje in druge tehnike umetne inteligence za lažje sprejemanje odločitev, večjo učinkovitost trženjskih kampanj in večjo donosnost naložb.

Z nekaj dela in usmerjanja lahko v svojo organizacijo uvedete avtomatizacijo umetne inteligence - na valovih te neverjetne, vzpenjajoče se panoge, naravnost v učinkovite taktike trženja.

Vsak učinkovit načrt za avtomatizacijo trženja se začne z optimizacijo za iskalnike.

Če iščete orodja SEO za povečanje prometa in višjo uvrstitev na straneh z rezultati iskalnikov, ne morete zgrešiti z orodjem Ranktracker, celovito platformo za avtomatizacijo trženja za SEO.