Як використовувати штучний інтелект для покращення залученості

Вступ

Штучний інтелект - це вже не просто інструмент для впровадження інновацій у технологічному просторі, він також стає потужною силою в маркетингу та залученні клієнтів. Як бізнес, ви можете використовувати штучний інтелект для надання більш персоналізованого, релевантного та цікавого обслуговування клієнтів. Використовуючи предиктивну аналітику або алгоритми обробки природної мови при створенні контенту, а також чат-боти, які допомагають клієнтам приймати рішення про покупку, штучні інтелектуальні системи можуть привнести персоналізацію та контекст у взаємодію з клієнтами.

А завдяки досвіду попередніх взаємодій з часом ці інструменти стають дедалі ефективнішими у наданні індивідуальних рішень швидко і точно, що в кінцевому підсумку допомагає будувати міцніші відносини між організаціями та їхніми клієнтами.

1. Гіперперперсоналізуйте свої маркетингові кампанії

Гіперперперсоналізація - це маркетингова технологія, яка використовує штучний інтелект і дані в реальному часі для надання більш релевантного контенту, продуктів і послуг кожному користувачеві.

Гіперперперсоналізація на основі штучного інтелекту може допомогти вам створювати індивідуальні маркетингові кампанії, які резонують з конкретними клієнтами та значно підвищують рівень залученості. Для маркетологів і власників бізнесу важливо розуміти такі ключові технології, як машинне навчання та аналіз даних.

Почніть з оцінки поточного стану взаємодії та досвіду клієнтів з вашим брендом у різних точках контакту, таких як електронна пошта, соціальні мережі або мобільні додатки. Виявлення сфер, які потребують вдосконалення, допоможе визначити чіткий напрямок для впровадження рішень на основі штучного інтелекту в цих каналах. Далі визначте конкретні цілі, пов'язані з ключовими показниками ефективності (KPI), такими як коефіцієнт конверсії та показники залучення користувачів. Ці KPI повинні вимірюватися за допомогою кількісних показників, щоб можна було відстежувати успіх персоналізованих стратегій у часі.

Сегментуйте свою аудиторію на основі спільних інтересів чи поведінки. Сегментація дозволяє вашій маркетинговій команді створювати гіперперсоналізовані кампанії, які резонують з конкретними групами клієнтів в рамках підходу, що розвиває відносини, а не загальної тактики масового маркетингу. Крім того, розгляньте можливість впровадження A/B-тестування на різних етапах процесу створення персоналізованих кампаній для оптимізації контенту.

Тестуйте різні стратегії повідомлень або творчі рішення, націлені на схожі сегменти, перш ніж запускати широкомасштабні розсилки або інші ініціативи в цифрових каналах. Це забезпечить підвищення рівня залученості клієнтів, що призведе до вищого рівня конверсії та, зрештою, сприятиме зростанню доходів бізнесу.

Використання штучного інтелекту для гіперперсоналізації ваших маркетингових кампаній - це шлях у майбутнє. Використовуючи потужні алгоритми, ви можете краще розуміти та залучати клієнтів на індивідуальному рівні. Це дозволяє вашій організації відійти від традиційних методів реклами і по-справжньому творчо підійти до того, як націлити конкретну аудиторію за допомогою релевантних повідомлень, які обов'язково сприятимуть залученню.

2. Покращуйте свої зусилля з контент-маркетингу

У контент-маркетингу креативність все ще має вирішальне значення, але штучний інтелект може допомогти вам покращити SEO та створювати більш релевантний та ефективний контент. ШІ дозволяє сканувати велику кількість даних в Інтернеті, щоб визначити релевантні ключові слова, теми та розмови. Після цього ви можете створювати маркетинговий контент на теми, які цікавлять вашу аудиторію, і отримувати вищі позиції в пошукових системах.

Для початку використовуйте алгоритми обробки природної мови (NLP) для аналізу великих обсягів текстових даних з різних джерел, таких як пости в соціальних мережах або форми зворотного зв'язку з клієнтами. Це допоможе отримати цінну інформацію про вподобання вашої аудиторії та відповідно адаптувати ваші повідомлення.

(Зображення: Answer The Public)

Щоб ще більше підвищити релевантність пропозицій контенту для окремих користувачів на різних платформах, ви можете розгорнути методи спільної фільтрації, які спираються на історичні взаємодії користувачів. Ці методи забезпечують високо персоналізовані рекомендації, засновані на минулій поведінці користувача в поєднанні з тими, хто має схожі інтереси. Крім того, впровадження підходів тематичного моделювання дозволяє легко класифікувати неструктуровану інформацію в статтях чи дописах, що дає змогу маркетологам швидше зосередити увагу на актуальних темах, що стосуються їхніх цільових сегментів ринку.

Використання процесів аналізу настроїв на основі штучного інтелекту також виявиться корисним для моніторингу репутації бренду в різних каналах, виявляючи негативні коментарі, які потребують негайної реакції, перш ніж вони переростуть у подальшу ескалацію.

Нарешті, подумайте про включення інтелектуальних чат-ботів з розмовними можливостями на основі технології НЛП як частини ініціатив із залучення потенційних клієнтів. Ця технологія може фіксувати важливі деталі під час кожної взаємодії та створювати значущі зв'язки між брендами та потенційними клієнтами з часом з мінімальною участю людини.

3. Підвищення ефективності email-розсилок

(Джерело: Campaign Monitor)

Використовуйте можливості штучного інтелекту, щоб ще більше підвищити ефективність ваших email-маркетингових зусиль, аналізуючи та оптимізуючи ефективність кампаній. Аналітика на основі штучного інтелекту може надати цінну інформацію про те, як підписники взаємодіють з вашим контентом, визначити сфери для вдосконалення та спрогнозувати майбутні патерни залучення. Заглиблюючись у показники відкривань, кліків, конверсій та інші ключові показники за допомогою передових інструментів аналізу даних, таких як предиктивне моделювання або алгоритми кластеризації, ви відкриваєте нові можливості для зростання та максимізації рентабельності інвестицій у режимі реального часу.

Почніть з інтеграції аналітичної платформи на основі штучного інтелекту з вашим існуючим провайдером послуг електронної пошти. Завдяки можливостям машинного навчання таке програмне забезпечення аналізує результати минулих кампаній під різними кутами, виявляючи приховані зв'язки між поведінкою підписників, які людська інтуїція може не помітити, і, зрештою, керуючи процесами оптимізації на основі перевірених тенденцій, а не лише на основі здогадок. Створіть кілька версій заклику до дії. Ще одним фантастичним варіантом використання ШІ є A/B-тестування закликів до дії в рамках кампаній - надійний метод підвищення конверсії за допомогою переконливого копірайтингу, спеціально розробленого для ефективного резонування з цільовою аудиторією.

Ви також можете використовувати штучний інтелект для автоматизації кампаній і відповідей на запити. Наприклад, чат-бот зі штучним інтелектом, інтегрований у вашу email-розсилку, може миттєво відповідати на запити клієнтів або вирішувати проблеми без втручання людини. Ці віртуальні асистенти забезпечують оперативне реагування навіть у неробочий час, значно скорочуючи час відповіді. Крім того, використання алгоритмів машинного навчання підвищує загальну ефективність A/B-тестування у ваших маркетингових кампаніях.

4. Покращуйте ефективність кампанії за допомогою предиктивної аналітики

Предиктивний аналіз використовує методи, засновані на даних, що дозволяє компаніям будь-якого розміру отримувати інформацію про поведінку своїх потенційних клієнтів або клієнтів. Завдяки предиктивному аналізу маркетологи отримують цінну інформацію про купівельні моделі споживачів, що допомагає їм розробляти більш успішні стратегії та краще таргетувати повідомлення з більшою точністю, ніж будь-коли раніше.

Почніть з комплексного аналізу історичних показників, таких як кількість кліків, коефіцієнт конверсії, рівень залученості клієнтів і ціна за одну покупку. Впроваджуйте передові інструменти, такі як алгоритми машинного навчання або інші рішення на основі штучного інтелекту, щоб швидко виявляти тенденції за кількома вимірами у великих масивах даних. Далі - збір якісної інформації за допомогою опитувань зворотного зв'язку, платформ соціальних мереж або навіть прямих інтерв'ю з клієнтами, які нещодавно брали участь у маркетингових ініціативах. Що спрацювало для них? Що не викликало належного резонансу?

Поєднання цих кількісних даних з більш конкретними свідченнями дає уявлення про потенційні сфери, які потребують вдосконалення. Щоб ще більше підвищити ефективність кампанії, враховуйте ці дані на кожному етапі вашої маркетингової стратегії. Почніть з визначення ключових сегментів клієнтів на основі їхньої минулої поведінки та вподобань. Це дозволить вам адаптувати повідомлення, які резонують з ними, що в кінцевому підсумку підвищить рівень залученості та конверсії.

Розгляньте можливість оптимізації доставки контенту для різних пристроїв і каналів з урахуванням особливостей споживання визначеного сегмента аудиторії. Звертайте пильну увагу на потоки даних у режимі реального часу, вносячи корективи в середині кампанії. Якщо тенденції змінюються або несподівано виникають нові потреби споживачів, використовуйте алгоритми машинного навчання разом з інструментами на основі штучного інтелекту для швидкого виявлення нових можливостей на ринку, щоб ви могли адаптуватися до них, не втрачаючи динаміки.

Крім того, не забувайте про важливість відстеження крос-канальної атрибуції як важливого компонента для вдосконалення кампаній з часом. Відстежуйте, як клієнти взаємодіють у різних точках контакту (наприклад, на платформах соціальних мереж, таких як Facebook/Instagram!), перш ніж вирішувати, чи певна тактика призвела до успішної конверсії. Нарешті, розглядайте експерименти як незамінний інструмент!

Предиктивна аналітика допомагає вам максимізувати рентабельність інвестицій у ваші кампанії, оптимізуючи контент і час надсилання повідомлень. З її допомогою ви можете надсилати цільові повідомлення на певний канал у потрібний час для досягнення максимального ефекту.

5. Правильний маркетинг-мікс за допомогою ШІ

Давно минули ті часи, коли маркетинг був грою в здогадки. Використовуючи аналіз маркетинг-міксу, ви можете швидко зрозуміти і виділити правильні бюджети для кожного бренду, продукту, каналу і сегмента аудиторії.

Аналіз маркетинг-міксу використовує дані, щоб зрозуміти, як різні маркетингові канали працюють разом для створення бажаного ефекту. Він дозволяє компаніям розподіляти правильні бюджети на кожен бренд, продукт, канал і сегмент аудиторії, щоб максимізувати їхню рентабельність інвестицій.

Успішне впровадження штучного інтелекту в маркетинговий мікс вимагає глибокого розуміння різних застосувань та їхніх потенційних переваг. Інтегруючи дані, отримані завдяки штучному інтелекту, ви можете оптимізувати свої кампанії на різних каналах, максимізуючи залучення клієнтів і покращуючи загальні результати. Це можуть бути чат-боти, аналіз вхідних дзвінків, інструменти автоматизації кампаній, персоналізовані пропозиції та рекомендації, а також стратегії закупівлі програмної реклами. Це лише кілька прикладів з-поміж багатьох можливостей.

Щоб оптимізувати ШІ для досягнення успішного результату у вашому маркетинг-міксі, визначте сфери, де штучний інтелект може мати найбільший вплив. Зосередьтеся на завданнях, які вимагають значних зусиль і часу, але можуть бути автоматизовані, щоб дати вашій команді більше простору для стратегічної діяльності. Наприклад, розгортання інструментів для створення контенту на основі штучного інтелекту дає змогу швидше створювати цікаві тексти, залишаючи місце для людської творчості.

Далі інвестуйте в удосконалення алгоритмів, що лежать в основі цих передових технологій, щоб вони були пристосовані саме до потреб і цілей вашого бренду. Належне навчання моделей машинного навчання гарантує точне таргетування на основі моделей поведінки клієнтів без шкоди для персоналізації чи релевантності на різних етапах воронки конверсії. Співпрацюйте з іншими відділами, такими як відділ продажів, відділ обслуговування клієнтів та відділ розробки продуктів, щоб інтегрувати корисні джерела даних в єдине цілісне уявлення про вподобання клієнтів та їхню купівельну поведінку.

Ще одним важливим аспектом оптимізації є постійний моніторинг та оцінка покращень, зроблених за допомогою аналітичних показників, порівняно із заздалегідь визначеними ключовими показниками ефективності (КПЕ), тісно пов'язаними з цілями та ініціативами організації. Враховуйте досвід попередніх кампаній і вносьте корективи, необхідні для досягнення максимальної ефективності та результативності в майбутньому.

Переконайтеся, що між людьми та машинами існує безперешкодний і налагоджений зв'язок. Це забезпечує більшу адаптивність до непередбачуваних змін ринкових умов і тенденцій.

Нарешті, ми повинні впровадити інфраструктуру, яка може масштабуватися для підтримки можливостей і зростання обсягів у різних галузях і регіонах світу. Зробивши це, ми зможемо досягти майбутнього успіху, значна частина якого залежить від нашої здатності використовувати найсучасніші рішення та реалізовувати наші амбіції.