4 iemesli, kāpēc automatizācija 2024. gadā revolucionizēs klasifikācijas stratēģijas

Ievads

Mūsdienu tiešsaistes vidē, kurā konkurence starp zīmoliem kļūst aizvien lielāka, iespaidīgas mārketinga kampaņas var būtiski ietekmēt pietiekamu vietu vai atpalikšanu no konkurentiem. Tā kā automatizācijas tehnoloģijas turpina attīstīties, pateicoties notiekošajam ģeneratīvā mākslīgā intelekta uzplaukumam, zīmoli var izmantot nākamās paaudzes procesus, lai efektīvi palielinātu savu klātbūtni savā nišā.

Iespējams, tas ir tikai labi, jo līdz ar jaunu un jaudīgu tehnoloģiju parādīšanos pieaug arī patērētāju prasības. Patlaban pat 70 % patērētāju no zīmoliem tiešsaistē sagaida personalizētāku pieredzi, savukārt 64 % patērētāju ir līdzīgas cerības attiecībā uz savu tēriņu palielināšanu.

Tāpēc digitālā transformācija ir kļuvusi par būtisku prasību mārketinga speciālistiem, ja viņi vēlas, lai viņu SEO rādītāji paaugstinātos. Viena no tās galvenajām sastāvdaļām būs procesu automatizācija, kas var palīdzēt mārketinga speciālistiem pārvarēt manuālās darba plūsmas un vājāku klientu iesaisti, lai panāktu ievērojami lielāku ieguldījumu atdevi (ROI) no savām stratēģijām.

Mārketinga automatizācija 2024. gadā uzņēmumiem sniegs neskaitāmus ieguvumus, pateicoties ģeneratīvā mākslīgā intelekta uzplaukumam. Izpētīsim četrus veidus, kā automatizācija varētu ietekmēt jūsu mārketinga stratēģiju, kad jūs kāpsiet augšup SERP.

1. Nākamās paaudzes ieskats

Dati ir mārketinga automatizācijas pamats, un, pateicoties inovācijām mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās jomā, mārketinga speciālisti var iegūt vēl nebijušu piekļuvi spēcīgām atziņām vēl nebijušā mērogā.

Izmantojot padziļinātu ieskatu, jūs varat izmantot iespējas, lai radītu īpaši personalizētu tiešsaistes pieredzi, kas veicina iesaistīšanos un samazina atteikumu skaitu. Tas viss veicina augstāku domēna autoritāti.

(Attēlu avots: RankTracker)

Piemēram, mākslīgais intelekts atvieglo SEO rīka, piemēram, RankTracker, izmantošanu, lai izsekotu un salīdzinātu jūsu redzamību tiešsaistē un vidējo pozīciju SERP.

Mākslīgā intelekta un ML lietderība nozīmē, ka automatizācijas rīki var identificēt tendences gan strukturētās, gan nestrukturētās datu kopās tādā veidā, lai izmantotu nākamās paaudzes klientu ieskatu.

Turklāt ģeneratīvā mākslīgā intelekta spēja nodrošināt sintētiskus datus, lai palīdzētu novērst datu vākšanas nepilnības, ko radījusi GDPR, nozīmē, ka mārketinga speciālistiem būs vēl nebijusi piekļuve inteliģentām atziņām, lai labāk izprastu klientu vajadzības un vēlmes.

Izmantojot šos automatizācijas rīkus, uzņēmumi var efektīvāk iesaistīt savus klientus un izmantot noderīgu ieskatu, lai pielāgotu savu darbību mainīgajam klientu noskaņojumam un pārvērstu vairāk klientu, kas ierodas vietnē.

2. Personalizācijas iespēju izmantošana

Mārketinga automatizācija var palīdzēt veicināt klientu iesaisti vēl nebijušā mērogā, ieviešot tādu personalizācijas līmeni, kādu cilvēku mārketinga speciālisti nespēj nodrošināt visos klientu segmentos.

Neatkarīgi no tā, vai tās ir personalizētas e-pasta kampaņas, reklāma vai SEO saturs, ģeneratīvais mākslīgais intelekts var izmantot lielas klientu datu kopas, lai radītu augstas kvalitātes saturu, kas uzrunā konkrētus klientus, pamatojoties uz viņu vēlmēm un uztverto pirkšanas uzvedību.

Piemēram, izmantojot RankTracker mākslīgā intelekta darbināmo rakstīšanas rīku, mārketinga speciālisti var izmantot oriģinālas satura tēmas, labi funkcionējošus atslēgvārdus un personalizētus kontūrus, nospiežot vienu pogu, lai uzrakstītu rakstu, kas ir aktīvi pielāgots, lai veicinātu mērķa iesaisti.

(Attēlu avots: RankTracker)

Šāda automatizācijas pakāpe var arī nodrošināt visaptverošu daudzkanālu pieredzi lietotājiem, izmantojot datus no pārlūkošanas uzvedības un pirkumu vēstures. Tas palīdz veidot mērķtiecīgākas produktu reklāmas kampaņas, īpašus piedāvājumus un mārketinga saturu, kas atbilst klienta profilam.

Ģeneratīvās pieejas izmantošana personalizētajam mārketingam nozīmē, ka potenciālajiem klientiem ir pieejami personalizēti mārketinga materiāli neatkarīgi no to atrašanās vietas un no tā, cik nišas ir viņu simpātijas un antipātijas. Interpretējot plašos datus, ko klienti atstāj tiešsaistē, zīmoli var nodrošināt patiesi daudzkanālu pieredzi, izmantojot savas tīmekļa vietnes, sociālo mediju profilus un integrētās lietotnes.

Lai ilustrētu šo pieeju, mēs varam aplūkot kūrēto saturu, ko jau piedāvā platformas, kurās izmanto mašīnmācīšanos.

(Attēlu avots: Intentional Futures)

Netflix izmanto sākuma ekrānu, lai piedāvātu atlasītu saturu, kas pat maina ieteikto raidījumu sīktēlu, pamatojoties uz lietotāja skatīšanās paradumiem.

Līdz ar LLM un mašīnmācīšanās parādīšanos zīmoli tagad var reāllaikā ģenerēt vietnes saturu, kad dažādi vadošie lietotāji pārvietojas pa vietnes lapām, un tas paver iespējas personalizēt saturu tādā līmenī, kādu vēl pirms dažiem mēnešiem bija vienkārši neiespējami nodrošināt.

3. Dinamiskās cenu noteikšanas laikmets

Paplašinot autonomo personalizēto saturu, izmantojot ģeneratīvo mākslīgo intelektu, zīmoliem ir iespējams izmantot arī autonomo produktu cenu noteikšanu, lai dinamiskāk pielāgotos līderiem, piedāvājot produkta cenu, kas ir atkarīga no līdera uztveramā intereses līmeņa.

To var nodrošināt zīmola iepriekš noteiktā cenu diapazonā, un tas ļauj mārketinga speciālistiem saskaņot uzņēmuma gaidas ar iespēju līmeni, kas ir pieejams klienta profilam.

Dinamiskā cenu noteikšana var būt dažāda veida, un tā var ietvert arī tīmekļa skrāpēšanas rīkus, kas uzrauga konkurentu produktu cenas, lai nodrošinātu, ka veikalos vienmēr būs pietiekami pievilcīga cenu struktūra, kas veicinās reklāmguvumus.

Izmantojot robotizēto procesu automatizāciju (RPA), mākslīgais intelekts var interpretēt dažādas konkurentu cenas un salīdzināt tās ar paša zīmola cenām un noteiktajiem pieļaujamajiem diapazoniem, ko nosaka tirgotāji, lai automātiski palielinātu vai samazinātu konkrēta produkta vai pakalpojuma cenu.

Tas palīdz mazināt nepieciešamību regulāri veikt cenu revīziju, vienlaikus neļaujot zīmoliem ilgstoši zaudēt, pirms manuāli koriģēt cenas, lai samazinātu cenu līmeni, kas ir zemāks par to lielāko konkurentu cenu.

4. Ienākumu atdeves kapitalizācija

Automatizācija var arī palīdzēt virzīt SEO, pamatojoties uz tādiem faktoriem kā klientu mūža vērtība un digitālajos kanālos veikto ieguldījumu ietekme tiešsaistē un bezsaistē.

Izmantojot analītiskos datus, lai noteiktu, cik daudz veikala apmeklētāju ir iegriezušies veikalos, un dažādu meklēšanas kampaņu, ietekmētāju kampaņu un tiešsaistes reklāmu radītie iespaidi var palīdzēt maksimāli palielināt ROI un nodrošināt lielāku konversiju skaitu dažādos segmentos.

ROI rādītāju automatizēšana var arī palīdzēt zīmoliem efektīvāk pārvaldīt maksājumus ietekmētājiem un pārvaldīt pārdevējus.

Izmantojot vienotu analītikas un AP automatizācijas rīku kopumu, zīmoli var automatizēt partneru izmaksas, pamatojoties uz rezultātiem un spēju sasniegt iepriekš noteiktus mērķus starp dažādiem partneriem. Tas palīdz uzturēt ciešākas attiecības ar influenceriem un citām galvenajām trešajām pusēm mārketinga kampaņās, vienlaikus nodrošinot, ka zīmoli turpina maksimāli palielināt savu attiecīgo mārketinga centienu vērtību pret naudu.

Automatizācijas revolūcijas uzsākšana

Automatizācijai būs liela nozīme dažādu nozaru zīmolu mārketingā nākotnē. Mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās sasniegumu rezultātā pieejamo atziņu kvalitāte un reāllaika personalizācija, lai stiprinātu kampaņu ietekmi, ir nepārvērtējama gan MVU, gan starptautiskiem uzņēmumiem.

Izmantojot šīs jaunattīstības tehnoloģijas jau šodien, uzņēmumiem ir vislabākās izredzes apsteigt konkurentus un vēl nebijušos veidos piekļūt līderiem. Ņemot to vērā, mārketinga automatizācija ir jauna iespēja, ko nedrīkst palaist garām.