Rinkodaros automatizavimas: Racionalizuokite procesus naudodami dirbtinį intelektą

Įvadas

Skaitmeninė rinkodara gali būti sudėtinga, ypač didelėje organizacijoje, kur vadovai valdo kelias vietas ir kampanijas. Rinkodaros automatizavimo tikslas - racionalizuoti rinkodaros procesą, padidinti pajamas ir rinkodaros pastangų produktyvumą.

Automatinis dirbtinis intelektas - tai patobulinimas, palyginti su ankstesnėmis darbo eigomis, kai užduotys buvo kuriamos taip, kad jas būtų galima atlikti pagal žmonių nustatytas pagrindines darbo eigas. Automatizuodami dirbtiniu intelektu žmonės nustato taisykles, tačiau dirbtinio intelekto technologijos gali mokytis remdamosi duomenimis ir pačios nusistatyti savo kelią, laikui bėgant tobulindamos savo veiklą.

Šiame straipsnyje aptariamos naujausios rinkodaros automatizavimo tendencijos, dirbtinio intelekto automatizavimo rinkodaroje privalumai ir šios technologijos diegimo būdai. Taigi, pasinerkime į šią temą.

Pagrindinės dirbtinio intelekto technologijos rinkodaros automatizavimo srityje

Dirbtinio intelekto automatizavimo technologijos gali pakeisti darbo vietos pobūdį supaprastindamos įvairius rinkodaros procesus. Dirbtinio intelekto modeliai gali suvartoti ir suprasti daugiau duomenų nei žmonės, papildyti darbuotojo darbą ir net atlikti rinkodaros užduotis, kurios žmonėms atrodo pernelyg sudėtingos.

Remiantis naujausiais tyrimais, dirbtinio intelekto automatizavimas paveiks 300 mln. darbo vietų. Darbuotojai turės išmokti naujų įgūdžių dirbti su dirbtiniu intelektu, kad nebūtų išstumti iš darbo, panašiai kaip per asmeninių kompiuterių revoliuciją 9-ajame dešimtmetyje ir 10-ojo dešimtmečio pradžioje.

Pardavimų ir rinkodaros skyriams gali būti labai naudingas dirbtinio intelekto automatizavimas, kuris padeda spręsti pasikartojančias užduotis ir leidžia darbuotojams spręsti sudėtingesnes problemas. Be to, šios technologijos tampa vis ekonomiškesnės ir taupesnės laiko atžvilgiu, todėl didėja potencialių klientų skaičius mažesnėmis sąnaudomis.

Nors populiariausi yra didelės kalbos modeliai, daugybė kitų dirbtinio intelekto automatizavimo technologijų, tokių kaip mašininis mokymasis ir kitos bendrosios natūralios kalbos apdorojimo programos, taip pat didina rinkodaros kampanijų investicijų grąžą.

Mašininis mokymasis

Mašininis mokymasis - tai dirbtinio intelekto technologija, kurią naudojant kompiuteriai mokosi ir tobulėja analizuodami duomenis. Naudodami mašininio mokymosi metodus, kompiuteriai gali įgyti įžvalgų, nustatyti rinkodaros tendencijas ir prognozuoti rinką, kad galėtų priimti geresnius rinkodaros sprendimus.

Mašininis mokymasis leidžia gauti įžvalgų iš naršymo istorijos, socialinės medijos veiklos ir pirkimo modelių. Remdamasis šiomis įžvalgomis, dirbtinio intelekto modelis gali kurti tikslinius skelbimus ir el. laiškus rinkodaros kampanijoms.

Rinkodaros automatizavimą ir mašininį mokymąsi rinkodaros specialistai gali naudoti klientų segmentavimui, turinio optimizavimui, pokalbių robotams, socialinės žiniasklaidos rinkodarai ir savo CRM. Pavyzdžiui, tokios bendrovės kaip "Amazon" ir "Netflix" naudoja mašininį mokymąsi, kad pasiūlytų savo klientams pagal jų pomėgius patrauklius produktus ar filmus.

Keletas mašininio mokymosi metodų pavyzdžių: regresija ir klasifikavimas.

Natūralios kalbos apdorojimas

Natūralios kalbos apdorojimas (NLP) - tai dirbtinio intelekto technologija, leidžianti kompiuteriams iššifruoti ir suprasti rašytinį tekstą kaip ir žmonės.

Iki "OpenAIs ChatGPT" ir GPT modelių dauguma rinkodaros ekspertų naudojo pagrindinius NLP metodus, kad sukurtų dirbtinio intelekto pokalbių robotus, skirtus klientų patirčiai gerinti, analizuodami klientų asmenybę ir pagal tai pritaikydami pokalbius.

Be to, NLP įrankiai gali būti naudojami klientų elgsenai analizuoti, siekiant pagerinti klientų pritraukimo ir išlaikymo lygį. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto pokalbių robotai gali pagerinti klientų patirtį rinkdami duomenis ir rekomenduodami produktus ir paslaugas klientui pagal jo asmenybę.

Didelės kalbos modeliai

Nors didelių kalbos modelių sąvoka egzistuoja jau kurį laiką, naujausi pokyčiai šioje srityje, ypač "OpenAI" ir "Anthropic", padidino didelių kalbos modelių populiarumą.

Dideli kalbos modeliai analizuoja duomenis ir naudoja gilųjį mokymąsi, kad suprastų, numatytų ir sukurtų naują turinį. Dideli kalbos modeliai mokomi iš didžiulių tekstinių duomenų kiekių. Pavyzdžiui, "OpenAI" prireikė daugiau nei 350 GB kompiuterio atminties, kad būtų galima apmokyti GPT-3.****.

LLM gali kurti turinį studijuodami žodžių seką ir jų vartojimo dažnumą. Rinkodaros ekspertai gali naudoti šią technologiją apibendrinimui, ataskaitų automatizavimui ir klaidų šalinimui.

Nors kai kurie sugeneruoti tekstai gali skambėti panašiai kaip žmogaus tik po redagavimo, šie modeliai nuolat tobulėja ir kuria geresnį turinį.

AI automatizavimo privalumai rinkodaroje

Šiuolaikinė dirbtinio intelekto rūšis leidžia kompiuteriams mokytis ir veikti be aiškaus užduoties užprogramavimo. Šios technologijos gebėjimas priimti sprendimus nepriklausomai nuo žmogaus yra neįtikėtinai perspektyvus, o dirbtinio intelekto rinkodaros priemonės tampa labiau paplitusios nei bet kada anksčiau.

Rinkodaros automatizavimo ir dirbtinio intelekto naudojimo turinio kūrimui nauda akivaizdi. Tačiau netrukus turėtume sulaukti daugiau tokių taikymų, nes dirbtinis intelektas gali suteikti ir kitų privalumų bet kuriai rinkodaros komandai.

Patobulintas nukreipimas ir personalizavimas

Automatinis dirbtinis intelektas leidžia rinkodaros specialistams analizuoti duomenis apie klientų norus ir padeda kurti tikslingesnes rinkodaros kampanijas bet kuriame kliento kelionės etape.

Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto įrankiai gali nustatyti kitą pirkimo sprendimą pagal kliento buvimo vietą, lytį, ankstesnius pirkinius ir naršymo istoriją.

Naujos kartos rinkodaros specialistai tiesiogiai orientuosis į savo vartotojus ir pirkėjus, naudodami asmeninius el. laiškus ir socialinės žiniasklaidos kampanijas, apeidami apibendrintą komunikaciją.

Geresnė duomenų analizė ir sprendimų priėmimas

Dirbtinis intelektas gali greitai apdoroti didelius duomenų kiekius, todėl informacija tampa prieinama geresniam sprendimų priėmimui. Pavyzdžiui, rinkodaros specialistai gali nustatyti rinkodaros taktikos veiksmingumą ir priimti reikiamus sprendimus remdamiesi atitinkamais duomenimis.

Kadangi 2020 m. internete buvo 64,2 zetabaito duomenų, o iki 2025 m. jų padaugės beveik trigubai, analitikai gali nepastebėti esminių duomenų apie savo auditoriją. Dirbtinio intelekto rinkodaros automatizavimas gali padėti užpildyti šią spragą, todėl rinkodaros specialistai gali tiksliau ir greičiau keisti savo taktiką.

Laiko ir išlaidų taupymas naudojant dirbtinį intelektą

Duomenims analizuoti ir apdoroti dirbtinis intelektas sugaišta tik dalį žmogaus laiko. Todėl šie įrankiai gali sutaupyti darbuotojų laiko, nes už juos atlieka pasikartojančias užduotis.

Rinkodaros vadovai, remdamiesi dirbtinio intelekto įrankių pateiktais duomenimis, gali priimti geriausią sprendimą negaišdami laiko. Dėl to rinkodaros kampanijos gali būti veiksmingesnės, o tai sumažina bendras išlaidas.

Be to, per kelerius ateinančius metus didelės kalbos modeliai greičiausiai atliks paprastas užduotis, pavyzdžiui, atsakymus į klientų klausimus, todėl darbuotojai galės spręsti sudėtingesnes problemas.

Veiksmingas dirbtinio intelekto automatizavimas: Rinkodaros procesų pertvarkymas

Visas dirbtinio intelekto potencialas kas mėnesį tampa vis akivaizdesnis, tačiau šiandien kelios bendrovės, pavyzdžiui, "Amazon", "Adidas" ir "Apple", jau naudoja šią technologiją rinkodaros pastangoms optimizuoti.

Paieškos variklių optimizavimas

Optimizavimo paieškos sistemoms įrankiai automatizuoja duomenų analizę, kad būtų galima atpažinti raktinius žodžius ir nustatyti tendencijas, kuriomis remiantis būtų galima kurti sėkmingesnį turinį.

Pavyzdžiui, tokios įmonės kaip "Apple" ir "Adidas" naudoja "Ranktracker" išsamiai raktinių žodžių analizei atlikti. Nors yra daugybė įrankių, skirtų analizuoti, kaip jūsų svetainė užima vietą "Google" paieškos sistemoje, "Ranktracker" perkelia tai į kitą lygmenį, nes leidžia analizuoti SERP rezultatus pagal vietovę, kalbą ir net pagal skirtingas paieškos sistemas.

Be to, SEO įrankiai, tokie kaip "Ranktracker" atgalinių nuorodų tikrintuvas, gali išanalizuoti konkurentus ir nurodyti, kokias vertingas atgalines nuorodas reikia įsigyti, kad jūsų svetainė užimtų aukštesnę vietą.

(Ranktracker.com atgalinių nuorodų tikrintuvas)

Netgi paieškos sistemos naudoja dirbtinį intelektą - "Google" BERT yra dirbtinio intelekto kalbos modelis, kuris tiria ir tobulina paieškos rezultatus. Jis analizuoja ištraukas ir geriau reitinguoja svetaines pagal atitinkamas užklausas.

Dirbtinis intelektas ir klientų segmentavimas

AI gali padėti automatizuoti el. pašto rinkodarą, kurti rinkodaros kampanijas, skirtas konkrečiai jūsų auditorijai, kad maksimaliai padidintumėte potencialių klientų skaičių ir pajamas. Mašininis mokymasis ir gilusis mokymasis gali analizuoti klientų informaciją ir suskirstyti juos į grupes, taip skatindami tinkamą potencialių klientų ugdymą.

Tradiciniais segmentavimo metodais klientai gali būti skirstomi pagal amžių, lytį, vietą ir patirtį, susijusią su įmonės produktais ar paslaugomis.

Tačiau dirbtiniu intelektu paremtas segmentavimas galės analizuoti nuotaikas, laiką, praleistą prieš pirkimą, ir įvairius kokybinius požymius, kurių žmonės realiuoju laiku gali nepastebėti.

"Amazon" laikoma šios technologijos naudojimopradininke, o jos algoritmas nuolat tobulinamas, kad naudotojams būtų užtikrinta geriausia naudojimo patirtis. Pavyzdžiui, naudodama ML algoritmus, platforma gali siūlyti individualias aprangos rekomendacijas naudodama "Style Snap".

AI valdomi pokalbių robotai klientų aptarnavimui

Pokalbių robotai su dirbtiniu intelektu naudoja mašininį mokymąsi, natūralios kalbos apdorojimą, o dabar ir didelės kalbos modelius, kad suprastų ketinimus. Todėl jie gali suprasti, ką klientas turi omenyje, ir greitai pateikti asmeninius atsakymus į užklausas.

Tai ne tik pranašumas vartotojams, bet ir įmonės pokalbių robotai gali padidinti efektyvumą. "Siri", "Google Assistant" ir "Alexa" yra pokalbių dirbtinio intelekto įrankių pavyzdžiai.

(Amazon Alexa)

Pavyzdžiui, "MailerLite" naudoja "Intercom" GPT-4 pokalbių robotą "Fin", kad padėtų savo klientams.

Socialinės žiniasklaidos valdymas

Rinkodaros specialistai taip pat gali naudoti dirbtinio intelekto automatizavimą nuotaikų analizei. Puikus pavyzdys - prekės ženklo stebėsena, kai analizuojama, kaip dabartinė ir tikslinė auditorija vertina jūsų prekės ženklą.

Keletas įrankių gali analizuoti jūsų prekės ženklo paminėjimus internete, todėl rinkodaros specialistai gali sutelkti dėmesį į problemines sritis ir pasiūlyti sprendimus. " Audiense" yra viena iš tokių priemonių, daugiausia naudojama socialinės žiniasklaidos analizei, stebint jūsų prekės ženklo paminėjimus tokiose platformose kaip "Twitter".

AI automatizavimo diegimas rinkodaros strategijoje

Rinkodaros strategijos, kuri išnaudoja dirbtinio intelekto potencialą, kūrimas yra kelių etapų procesas. Štai ką reikia padaryti, norint į rinkodaros strategiją įdiegti dirbtinio intelekto automatizavimą.

Įgyvendinimo sričių nustatymas

Išsami dabartinės rinkodaros strategijos ir sprendimų analizė padės nustatyti potencialias augimo galimybes. Prieš spręsdami problemas ir didindami efektyvumą galėsite pamatyti, kurias sritis ir temas galima automatizuoti.

Tinkamų įrankių parinkimas pagal naudojimo atvejį

Šiuo metu yra keletas įrankių, skirtų SEO, turinio kūrimui, el. pašto rinkodarai, klientų segmentavimui ir atsakymui į klientų užklausas.

Jei norite pagerinti paieškos rezultatus, " Ranktracker" yra geriausias įrankis, padėsiantis gauti daugiau srauto ir užimti aukštesnę vietą paieškos sistemose.

Atlikite išsamų tyrimą, kad nustatytumėte įvairių įrankių potencialą ir suprastumėte jų privalumus ir trūkumus, prieš naudodami bet kurį iš jų rinkodaros sprendimams priimti. Apsvarstykite jų funkcijas, mastelį, suderinamumą, funkcionalumą ir kainą.

Komandos mokymas ir valdymas dirbtinio intelekto integracijai

Nepaisant dirbtinio intelekto automatizavimo privalumų, jis susijęs su tam tikrais iššūkiais. Dauguma darbuotojų vis dar turi geriau susipažinti su šia koncepcija ir suvokti naudojamų įrankių galimybes.

Skirdami laiko ir pastangų apmokyti savo komandą naudotis šiomis priemonėmis, pasieksite norimų rezultatų.

Įvertinkite savo komandos poreikius ir įgūdžius, tada pasirinkite tinkamą įrankį ar platformą. Jei reikia įgyti daugiau patirties dirbtinio intelekto technologijų ir automatizavimo srityje, apsvarstykite galimybę pasamdyti automatizavimo ekspertą, kuris padėtų jums mokytis ir pereiti prie naujų technologijų.

Išvada

Šiandien dirbtinis intelektas ir jo galimybės automatizuoti rinkodaros procesus yra neįtikėtinai perspektyvios.

Rinkodaros automatizavimo programinė įranga naudoja mašininį mokymąsi ir kitus dirbtinio intelekto metodus, kad palengvintų sprendimų priėmimą, padidintų rinkodaros kampanijų efektyvumą ir investicijų grąžą.

Atlikę tam tikrą darbą ir gavę rekomendacijas, galite įdiegti dirbtinio intelekto automatizavimą savo organizacijoje - pasinerti į šios neįtikėtinos, sparčiai populiarėjančios pramonės šakos bangą ir pradėti taikyti veiksmingą rinkodaros taktiką.

Bet koks veiksmingas rinkodaros automatizavimo planas prasideda nuo optimizavimo paieškos sistemoms.

Jei ieškote SEO įrankių, kurie padėtų padidinti srautą ir užimti aukštesnę vietą paieškos sistemų rezultatų puslapiuose, nesuklysite pasirinkę " Ranktracker"- "viskas viename" rinkodaros automatizavimo platformą, skirtą SEO.