Автоматизація маркетингу: Оптимізуйте процеси за допомогою штучного інтелекту

Вступ

Цифровий маркетинг може бути складним завданням, особливо у великих організаціях, де менеджери керують кількома локаціями та кампаніями. Автоматизація маркетингу має на меті впорядкувати маркетинговий процес, збільшити прибуток і підвищити продуктивність маркетингових зусиль.

Автоматизація за допомогою штучного інтелекту - це оновлення минулих робочих процесів, коли завдання були розроблені для виконання відповідно до базових робочих процесів, встановлених людиною. В автоматизації ШІ люди встановлюють правила, але технологія штучного інтелекту може навчатися на основі даних і визначати свій власний шлях, покращуючи свою ефективність з часом.

У цій статті ми розглянемо останні тенденції в автоматизації маркетингу, переваги автоматизації за допомогою штучного інтелекту в маркетингу та як ця технологія реалізується. Отже, давайте зануримося.

Фундаментальні технології штучного інтелекту в автоматизації маркетингу

Технології автоматизації штучного інтелекту можуть трансформувати природу робочого місця, оптимізуючи різні маркетингові процеси. Моделі штучного інтелекту можуть споживати і осмислювати більше даних, ніж люди, доповнювати роботу співробітників і навіть виконувати маркетингові завдання, які люди вважають занадто складними.

Згідно з останніми дослідженнями, автоматизація ШІ торкнеться 300 мільйонів робочих місць. Працівникам доведеться опановувати нові навички роботи зі штучним інтелектом, щоб уникнути витіснення, як це було під час революції персональних комп'ютерів у 90-х і на початку 2000-х років.

Відділи продажів і маркетингу можуть отримати значну вигоду від автоматизації ШІ для вирішення повторюваних завдань, дозволяючи співробітникам вирішувати більш складні проблеми. Крім того, ці технології стають більш ефективними з точки зору витрат і часу, що призводить до збільшення кількості лідів за менших витрат.

Хоча великі мовні моделі зараз в моді, численні інші технології автоматизації ШІ, такі як машинне навчання та інші загальні програми обробки природної мови, також збільшують рентабельність інвестицій в маркетингові кампанії.

Машинне навчання

Машинне навчання - це технологія штучного інтелекту, яка використовує комп'ютери для навчання та вдосконалення шляхом аналізу даних. Завдяки методам машинного навчання комп'ютери можуть отримувати інформацію, визначати маркетингові тенденції та робити прогнози щодо ринку, щоб приймати кращі маркетингові рішення.

Машинне навчання дозволяє вам отримувати інформацію з історії переглядів, активності в соціальних мережах та моделей покупок. На основі цих даних модель штучного інтелекту може створювати таргетовану рекламу та електронні листи для маркетингових кампаній.

Маркетологи можуть використовувати автоматизацію маркетингу та машинне навчання для сегментації клієнтів, оптимізації контенту, чат-ботів, маркетингу в соціальних мережах і в CRM. Наприклад, такі компанії, як Amazon і Netflix, використовують машинне навчання, щоб пропонувати продукти або фільми, які подобаються їхнім клієнтам, виходячи з їхніх уподобань.

Деякі приклади методів машинного навчання включають регресію та класифікацію.

Обробка природної мови

Обробка природної мови (NLP) - це технологія штучного інтелекту, яка дозволяє комп'ютерам розшифровувати і розуміти письмовий текст, як люди.

До моделей OpenAIs ChatGPT і GPT більшість маркетологів використовували базові методи НЛП для створення чат-ботів зі штучним інтелектом, щоб покращити клієнтський досвід, аналізуючи особистість клієнта і підлаштовуючи розмови під нього.

Крім того, інструменти НЛП можна використовувати для аналізу поведінки клієнтів, щоб покращити рівень залучення та утримання клієнтів. Наприклад, чат-боти зі штучним інтелектом можуть покращити взаємодію з клієнтами, збираючи дані та рекомендуючи їм продукти і послуги на основі їхніх індивідуальних особливостей.

Великі мовні моделі

Хоча концепція великих мовних моделей існує вже давно, останні розробки в цій галузі, зокрема OpenAI та Anthropic, підняли популярність великих мовних моделей на нові висоти.

Моделі великої мови аналізують дані та використовують глибоке навчання для розуміння, прогнозування та створення нового контенту. Моделі великих мов навчаються на величезних обсягах текстових даних. Наприклад, OpenAI потребував понад 350 ГБ комп'ютерної пам'яті для навчання GPT-3.** **.

Магістри можуть створювати контент, вивчаючи послідовність слів і частоту їхнього вживання. Маркетологи можуть використовувати цю технологію для узагальнення, автоматизації звітів та усунення помилок.

Хоча деякі згенеровані тексти можуть звучати по-людськи лише після редагування, ці моделі постійно вдосконалюються і створюють кращий контент.

Переваги автоматизації маркетингу за допомогою штучного інтелекту

Сучасний різновид штучного інтелекту дозволяє комп'ютерам навчатися і діяти, не будучи чітко запрограмованими на виконання певного завдання. Здатність технології приймати рішення незалежно від людини є неймовірно багатообіцяючою - і маркетингові інструменти штучного інтелекту стають все більш поширеними, ніж будь-коли раніше.

Переваги автоматизації маркетингу та використання штучного інтелекту для створення контенту очевидні. Однак незабаром ми побачимо більше таких застосунків, оскільки ШІ може забезпечити ще кілька переваг для будь-якої маркетингової команди.

Покращений таргетинг та персоналізація

Автоматизація за допомогою штучного інтелекту дозволяє маркетологам аналізувати дані про потреби клієнтів, допомагаючи їм створювати більш цілеспрямовані маркетингові кампанії на будь-якому етапі клієнтської подорожі.

Наприклад, інструменти штучного інтелекту можуть визначити наступне рішення про покупку на основі місцезнаходження клієнта, його статі, попередніх покупок та історії переглядів.

Наступне покоління маркетологів буде безпосередньо орієнтуватися на своїх споживачів і покупців за допомогою персоналізованих електронних листів і кампаній у соціальних мережах, оминаючи загальну комунікацію.

Покращений аналіз даних та прийняття рішень

ШІ може швидко обробляти великі обсяги даних, роблячи інформацію доступною для покращення процесу прийняття рішень. Наприклад, маркетологи можуть визначити ефективність маркетингової тактики та прийняти необхідні рішення на основі відповідних даних.

Зважаючи на те, що станом на 2020 рік обсяг даних в інтернеті становив понад 64,2 зеттабайта, а до 2025 року він майже потроїться, люди-аналітики можуть втратити важливі показники про свою аудиторію. Автоматизація маркетингу зі штучним інтелектом може допомогти заповнити цю прогалину, дозволяючи маркетологам більш точно і швидко змінювати свою тактику.

Економія часу та витрат завдяки ШІ

Штучний інтелект витрачає на аналіз і обробку даних лише частку людського часу. Як наслідок, ці інструменти можуть заощадити час працівників, виконуючи за них повторювані завдання.

Маркетологи можуть визначити найкраще рішення на основі даних, наданих інструментами штучного інтелекту, не витрачаючи часу. Як наслідок, маркетингові кампанії стають ефективнішими, знижуючи загальні витрати.

Крім того, в найближчі кілька років великі мовні моделі, ймовірно, будуть виконувати прості завдання, такі як відповіді на запитання клієнтів, дозволяючи співробітникам братися за більш складні проблеми і вирішувати їх.

AI-автоматизація в дії: Трансформація маркетингових процесів

Потенціал штучного інтелекту стає все більш очевидним з кожним місяцем, але вже сьогодні деякі компанії, такі як Amazon, Adidas і Apple, використовують цю технологію для оптимізації маркетингових зусиль.

Пошукова оптимізація

Інструменти пошукової оптимізації автоматизують аналіз даних для розпізнавання ключових слів і виявлення тенденцій, щоб створити основу для більш успішного контенту.

Наприклад, такі компанії, як Apple і Adidas, використовують Ranktracker для комплексного аналізу ключових слів. Хоча існує багато інструментів для аналізу позицій вашого сайту в Google, Ranktracker виводить його на новий рівень, дозволяючи аналізувати результати пошукової видачі за місцем розташування, мовою і навіть на основі різних пошукових систем.

Крім того, SEO-інструменти, такі як Ranktracker's Backlink Checker, можуть аналізувати конкурентів, вказуючи вам на цінні зворотні посилання, які варто придбати, щоб допомогти вашому сайту зайняти більш високі позиції в рейтингу.

(Ranktracker.com's Backlink Checker)

Навіть пошукові системи використовують штучний інтелект - BERT від Google - це мовна модель штучного інтелекту, яка вивчає та вдосконалює результати пошуку. Вона аналізує фрагменти і краще ранжує веб-сайти відповідно до релевантних запитів.

ШІ та сегментація клієнтів

ШІ може допомогти в автоматизації email-маркетингу, створюючи маркетингові кампанії, націлені на вашу конкретну аудиторію, щоб максимізувати кількість лідів і доходи. Машинне та глибинне навчання може аналізувати інформацію про клієнтів, щоб розділити їх на групи, сприяючи належному вихованню лідів.

Традиційні методи сегментації можуть розділити клієнтів на основі віку, статі, місцезнаходження та досвіду користування продуктами чи послугами компанії.

Однак сегментація на основі штучного інтелекту зможе аналізувати настрої, час, проведений перед покупкою, і різні якісні характеристики, які людина може пропустити в режимі реального часу.

Amazon вважається піонером у використанні цієї технології, і її алгоритм постійно вдосконалюється, щоб забезпечити користувачам найкращий користувацький досвід. Наприклад, завдяки алгоритмам ML платформа може пропонувати індивідуальні рекомендації щодо вбрання за допомогою Style Snap.

Чат-боти зі штучним інтелектом для підтримки клієнтів

Чат-боти зі штучним інтелектом використовують машинне навчання, обробку природної мови, а тепер і великі мовні моделі для розуміння намірів. В результаті вони можуть розуміти, що має на увазі клієнт, і надавати швидкі, персоналізовані відповіді на запити.

Це не тільки перевага для споживачів, але чат-боти також можуть підвищити ефективність компанії. Siri, Google Assistant та Alexa - це приклади розмовних інструментів штучного інтелекту.

(Amazon Alexa)

MailerLite, наприклад, використовує чат-бот GPT-4 Fin від Intercom для допомоги своїм клієнтам.

Управління соціальними мережами

Фахівці з маркетингу також можуть використовувати автоматизацію ШІ для аналізу настроїв. Чудовим прикладом може бути моніторинг бренду - аналіз того, як ваша поточна та цільова аудиторія ставиться до вашого бренду.

Кілька інструментів можуть аналізувати згадки про ваш бренд в Інтернеті, дозволяючи маркетологам зосередитися на проблемних сферах і запропонувати рішення. Audiense - один із таких інструментів, який переважно використовується для аналізу соціальних мереж, відстежуючи згадки вашого бренду на таких платформах, як Twitter.

Впровадження автоматизації за допомогою штучного інтелекту у вашу маркетингову стратегію

Розробка маркетингової стратегії, яка реалізує потенціал штучного інтелекту, - це багатоетапний процес. Ось що потрібно зробити, щоб впровадити автоматизацію за допомогою ШІ у свою маркетингову стратегію.

Визначення сфер для впровадження

Повний аналіз вашої поточної маркетингової стратегії та рішень допоможе вам визначити потенційні можливості для зростання. Ви зможете побачити, які сфери та теми дозріли для автоматизації, перш ніж вирішувати свої проблеми та підвищувати ефективність.

Вибір правильних інструментів для кожного випадку використання

Наразі існує кілька інструментів для SEO, створення контенту, email-маркетингу, сегментації клієнтів та відповіді на їхні запити.

Якщо ви хочете покращити результати своєї пошукової видачі, Ranktracker - це найкращий інструмент, який допоможе вам отримати більше трафіку і зайняти більш високі позиції в пошукових системах.

Проведіть ретельне дослідження, щоб визначити потенціал різних інструментів і зрозуміти їхні плюси та мінуси, перш ніж використовувати будь-який з них у своїх маркетингових рішеннях. Враховуйте їхні можливості, масштабованість, сумісність, функціональність та вартість.

Навчання та управління командою для інтеграції ШІ

Незважаючи на переваги автоматизації за допомогою штучного інтелекту, вона пов'язана з певними труднощами. Більшість працівників все ще потребують ознайомлення з концепцією та усвідомлення потенціалу використовуваних інструментів.

Витративши час і зусилля, щоб навчити свою команду користуватися цими інструментами, ви отримаєте бажані результати.

Оцініть потреби та навички вашої команди, а потім оберіть відповідний інструмент або платформу. Якщо вам потрібно стати більш досвідченим у технологіях штучного інтелекту та автоматизації, подумайте про те, щоб найняти експерта з автоматизації, який допоможе вам пройти навчання та перехідний період.

Висновок

ШІ та його потенціал для автоматизації маркетингових процесів сьогодні є неймовірно перспективним.

Програмне забезпечення для автоматизації маркетингу використовує машинне навчання та інші методи штучного інтелекту, щоб полегшити прийняття рішень, підвищити ефективність маркетингових кампаній і збільшити рентабельність інвестицій.

Трохи попрацювавши та отримавши рекомендації, ви зможете впровадити автоматизацію штучного інтелекту у вашій організації - на хвилі цієї неймовірної індустрії, що стрімко розвивається, прямо в ефективну маркетингову тактику.

Будь-який ефективний план автоматизації маркетингу починається з пошукової оптимізації.

Якщо ви шукаєте SEO-інструменти, які допоможуть збільшити ваш трафік і зайняти більш високі позиції на сторінках результатів пошуку, ви не помилитеся з Ranktracker, універсальною платформою автоматизації маркетингу для SEO.