Kā izmantot mākslīgo intelektu, lai uzlabotu iesaistīšanos

Ievads

Mākslīgais intelekts vairs nav tikai rīks inovāciju veicināšanai tehnoloģiju jomā - tas kļūst arī par spēcīgu spēku mārketingā un klientu iesaistīšanā. Kā uzņēmums varat izmantot mākslīgo intelektu, lai nodrošinātu personalizētāku, atbilstošāku un saistošāku klientu pieredzi. Izmantojot prognozēšanas analītiku vai dabiskās valodas apstrādes algoritmus, veidojot saturu, kopā ar tērzēšanas robotiem, kas palīdz klientiem pieņemt lēmumus par pirkumu, mākslīgi inteliģentas sistēmas var nodrošināt personalizāciju un kontekstu attiecībās.

Laika gaitā mācoties no iepriekšējās mijiedarbības, šie rīki kļūst arvien efektīvāki, lai ātri un precīzi nodrošinātu pielāgotus risinājumus, kas galu galā palīdz veidot ciešākas attiecības starp organizācijām un to klientiem.

1. Mārketinga kampaņu personalizēšana

Hiperpersonalizācija ir mārketinga metode, kas izmanto mākslīgo intelektu un reāllaika datus, lai katram lietotājam sniegtu atbilstošāku saturu, produktu un pakalpojumu informāciju.

Ar mākslīgā intelekta vadīta hiperpersonalizācija var palīdzēt jums izveidot īpaši pielāgotas mārketinga kampaņas, kas atsaucas uz individuāliem klientiem un ievērojami palielina iesaistīšanās rādītājus. Mārketinga speciālistiem un uzņēmumu īpašniekiem ir būtiski iegūt izpratni par galvenajām tehnoloģijām, piemēram, mašīnmācīšanos un datu analītiku.

Vispirms novērtējiet pašreizējo klientu mijiedarbības un pieredzes stāvokli ar jūsu zīmolu vairākos pieskārienu punktos, piemēram, e-pastā, sociālajos plašsaziņas līdzekļos vai mobilajās lietotnēs. Identificējot jomas, kurās nepieciešami uzlabojumi, varēsiet noteikt skaidru virzienu ar mākslīgo intelektu darbināmu risinājumu ieviešanai šajos kanālos. Pēc tam definējiet konkrētus mērķus, kas saistīti ar galvenajiem darbības rādītājiem (KPI), piemēram, konversijas rādītājiem un lietotāju iesaistes rādītājiem. Šiem KPI jābūt izmērāmiem, izmantojot kvantitatīvi nosakāmus datu punktus, lai laika gaitā varētu izsekot personalizēto stratēģiju panākumiem.

Segmentējiet auditorijas, pamatojoties uz kopīgām interesēm vai uzvedību. Segmentēšana ļauj jūsu mārketinga komandai veidot personalizētas kampaņas, kas atsaucas uz konkrētām klientu grupām, izmantojot attiecību veidošanas pieeju, nevis vispārēju masu mārketinga taktiku. Turklāt apsveriet iespēju dažādos personalizētās kampaņas izveides procesa posmos satura optimizācijas nolūkos īstenot A/B testēšanu.

Pirms uzsākt plaši izplatītus e-pasta ziņojumus vai citas digitālā kanāla iniciatīvas, izmēģiniet dažādas ziņošanas stratēģijas vai radošos risinājumus, kas vērsti uz līdzīgiem segmentiem. Tas nodrošina augstāku klientu iesaistes līmeni, kas noved pie augstākiem konversijas rādītājiem, galu galā veicinot uzņēmuma ieņēmumu pieauguma iespējas.

Mākslīgā intelekta izmantošana mārketinga kampaņu hiperpersonalizēšanai ir nākotnes ceļš. Izmantojot jaudīgus algoritmus, jūs varat labāk izprast un iesaistīt klientus individuālā līmenī. Tas ļauj jūsu organizācijai atrauties no tradicionālajām reklāmas metodēm un patiešām radoši strādāt ar to, kā mērķēt konkrētas auditorijas ar atbilstošiem vēstījumiem, kas noteikti veicinās iesaistīšanos.

2. Uzlabojiet satura mārketinga centienus

Satura mārketingā joprojām ļoti svarīga ir radoša pieeja, taču mākslīgais intelekts var palīdzēt uzlabot SEO un radīt atbilstošāku un efektīvāku saturu. Mākslīgais intelekts ļauj skenēt lielu datu apjomu internetā, lai identificētu atbilstošus atslēgvārdus, tēmas un sarunas. Pēc tam jūs varat radīt SEO atbilstošu mārketinga saturu par tēmām, kas interesē jūsu auditoriju, un iegūt augstāku vietu meklētājprogrammās.

Vispirms izmantojiet dabiskās valodas apstrādes (NLP) algoritmus, lai analizētu lielus teksta datu apjomus no dažādiem avotiem, piemēram, sociālo plašsaziņas līdzekļu ierakstiem vai klientu atsauksmju veidlapām. Tas palīdz atklāt vērtīgu ieskatu jūsu auditorijas preferencēs un attiecīgi pielāgot ziņojumus.

(Attēls: Atbildēt sabiedrībai)

Lai vēl vairāk uzlabotu satura ieteikumu atbilstību atsevišķiem lietotājiem dažādās platformās, varat izmantot sadarbības filtrēšanas metodes, kas balstās uz vēsturisko lietotāju mijiedarbību. Šīs metodes nodrošina ļoti personalizētus ieteikumus, pamatojoties uz lietotāja iepriekšējo uzvedību kopā ar lietotājiem, kuriem ir līdzīgas intereses. Turklāt tēmu modelēšanas metožu ieviešana ļauj viegli kategorizēt nestrukturētu informāciju rakstos vai ziņojumos, ļaujot mārketinga speciālistiem labāk un ātrāk koncentrēt uzmanību uz tendencīgām tēmām, kas attiecas uz mērķa tirgus segmentiem.

Izmantojot mākslīgā intelekta vadītus noskaņojuma analīzes procesus, noderēs arī zīmola reputācijas uzraudzība vairākos kanālos, identificējot negatīvus komentārus, uz kuriem ir nekavējoties jāreaģē, pirms tie tiek tālāk eskalēti.

Visbeidzot, padomājiet par inteliģentu tērzēšanas robotu ar sarunvalodas iespējām, ko nodrošina NLP tehnoloģija, iekļaušanu līderu piesaistīšanas iniciatīvās. Šī tehnoloģija katras mijiedarbības laikā var fiksēt svarīgu informāciju un laika gaitā ar minimālu cilvēka iesaisti veidot nozīmīgus sakarus starp zīmoliem un potenciālajiem klientiem.

3. E-pasta kampaņu efektivitātes uzlabošana

(Avots: Campaign Monitor)

Izmantojiet mākslīgā intelekta iespējas, lai vēl vairāk uzlabotu e-pasta mārketinga centienus, analizējot un optimizējot kampaņu veiktspēju. Mākslīgā intelekta balstīta analīze var atklāt vērtīgu informāciju par to, kā abonenti mijiedarbojas ar jūsu saturu, noteikt jomas, kurās nepieciešami uzlabojumi, un prognozēt turpmākās iesaistīšanās modeļus. Padziļināti izpētot atvēršanas rādītājus, klikšķu skaitu, konvertācijas un citus galvenos rādītājus, izmantojot tādus progresīvus datu analīzes rīkus kā prognozēšanas modelēšana vai grupēšanas algoritmi, jūs atklāsiet jaunas izaugsmes iespējas, vienlaikus reāllaikā maksimāli palielinot ieguldījumu atdevi.

Sāciet, integrējot ar mākslīgo intelektu darbināmu analītikas platformu kopā ar esošo e-pasta pakalpojumu sniedzēju. Šāda programmatūra, kuras pamatā ir mašīnmācīšanās iespējas, pārbauda iepriekšējo kampaņu rezultātus no dažādiem aspektiem, atklājot slēptās saiknes starp abonentu uzvedību, ko cilvēka intuīcija var nepamanīt, un galu galā vada optimizācijas procesus, pamatojoties uz pārbaudītām tendencēm, nevis tikai uz minējumiem. Izveidojiet vairākas CTA versijas. Vēl viens fantastisks mākslīgā intelekta izmantošanas gadījums ir A/B CTA testēšana kampaņās, kas ir droša metode, lai palielinātu konversiju rādītājus, izmantojot pārliecinošu tekstu, kas īpaši izstrādāti, lai efektīvi rezonētu ar mērķauditorijām.

Mākslīgo intelektu var izmantot arī, lai automatizētu kampaņas un atbildētu uz pieprasījumiem. Piemēram, jūsu e-pasta kampaņā integrēts ar mākslīgo intelektu darbināms tērzēšanas robots var nekavējoties atbildēt uz klientu jautājumiem vai risināt problēmas, neprasot cilvēka iejaukšanos. Šie virtuālie asistenti nodrošina tūlītēju uzmanību pat ārpus darba laika, vienlaikus ievērojami samazinot atbildes laiku. Turklāt mašīnmācīšanās algoritmu izmantošana uzlabo kopējo A/B testēšanas efektivitāti jūsu mārketinga pasākumos.

4. Uzlabojiet kampaņas veiktspēju ar prognozēšanas analītiku

Prognozēšanas analīzē tiek izmantotas uz datiem balstītas metodes, kas ļauj dažāda lieluma uzņēmumiem gūt ieskatu savu potenciālo klientu vai klientu uzvedībā. Izmantojot prognozēšanas analīzi, tirgotāji var atklāt vērtīgu informāciju par patērētāju pirkšanas paradumiem, kas palīdz izstrādāt veiksmīgākas stratēģijas un precīzāk nekā jebkad agrāk mērķtiecīgāk mērķēt ziņojumus.

Sāciet ar visaptverošu vēsturisko rādītāju, piemēram, klikšķu skaita, konversijas rādītāju, klientu iesaistes līmeņa un vienas iegādes izmaksu rādītāju, pārskatu. Ieviest progresīvus rīkus, piemēram, mašīnmācīšanās algoritmus vai citus mākslīgā intelekta risinājumus, lai ātri noteiktu tendences vairākās dimensijās lielās datu kopās. Nākamais solis ir kvalitatīvas informācijas vākšana, izmantojot atsauksmju aptaujas, sociālo plašsaziņas līdzekļu platformas vai pat tiešas intervijas ar klientiem, kuri nesen iesaistījušies mārketinga iniciatīvās. Kas viņiem bija izdevies? Kas nav guvis tik labu rezonansi?

Apvienojot šos kvantitatīvos novērojumus ar anekdotiskiem pierādījumiem, var gūt pārskatu par iespējamām jomām, kurās nepieciešami uzlabojumi. Lai vēl vairāk uzlabotu kampaņas veiktspēju, iekļaujiet šīs atziņas visos mārketinga stratēģijas posmos. Sāciet ar galveno klientu segmentu noteikšanu, pamatojoties uz viņu iepriekšējo uzvedību un vēlmēm. Tas ļauj jums pielāgot ziņojumus, kas ar viņiem rezonē, galu galā palielinot iesaistīšanos un konversiju rādītājus.

Apsveriet iespēju optimizēt satura piegādi dažādām ierīcēm un kanāliem, kas pielāgoti identificētā auditorijas segmenta patēriņa modeļiem. Veicot korekcijas kampaņas vidū, pievērsiet uzmanību reāllaika datu plūsmām. Mainoties tendencēm vai negaidīti parādoties jaunām patērētāju vajadzībām, izmantojiet mašīnmācīšanās algoritmus kopā ar mākslīgā intelekta darbinātiem rīkiem, lai ātri identificētu jaunas iespējas tirgū un jūs varētu attiecīgi pielāgoties, nezaudējot dinamiku.

Turklāt neaizmirstiet, cik svarīga ir starpkanālu atribūcijas izsekošana, kas ir būtisks komponents kampaņu pilnveidošanai laika gaitā. Izsekojiet, kā klienti mijiedarbojas vairākos saskarsmes punktos (piemēram, sociālo mediju platformās, piemēram, Facebook/Instagram reklāmās!), pirms izlemt, vai konkrēta taktika ir veiksmīgi veicinājusi konversijas. Visbeidzot, uzskatiet eksperimentēšanu par neaizstājamu rīku!

Paredzamā analīze palīdz maksimāli palielināt kampaņu INI, optimizējot ziņojumu saturu un laiku. Izmantojot to, jūs varat sūtīt mērķtiecīgus ziņojumus konkrētā kanālā īstajā laikā, lai panāktu maksimālu ietekmi.

5. Pareiza mārketinga kombinācija ar mākslīgo intelektu

Sen pagājuši tie laiki, kad mārketings bija tikai minēšanas spēle. Izmantojot mārketinga kombinācijas analīzi, jūs varat ātri saprast un piešķirt pareizos budžetus katram zīmolam, produktam, kanālam un auditorijas segmentam.

Mārketinga kombinācijas analīze izmanto datus, lai saprastu, kā dažādi mārketinga kanāli darbojas kopā, lai radītu vēlamo efektu. Tā ļauj uzņēmumiem piešķirt pareizos budžetus katram zīmolam, produktam, kanālam un auditorijas segmentam, lai maksimāli palielinātu ROI.

Lai veiksmīgi ieviestu mākslīgo intelektu mārketinga kombinācijā, ir rūpīgi jāizprot dažādi lietojumi un to potenciālie ieguvumi. Integrējot uz AI balstītas atziņas, varat optimizēt kampaņas visos kanālos, vienlaikus maksimāli palielinot klientu iesaisti un uzlabojot kopējos rezultātus. Tas varētu ietvert tērzēšanas robotus, ienākošo zvanu analīzi, kampaņu automatizācijas rīkus, personalizētus piedāvājumus vai ieteikumus un programmatiskās reklāmas pirkšanas stratēģijas. Šie ir tikai daži piemēri no daudzajām iespējām.

Lai optimizētu mākslīgā intelekta izmantošanu mārketinga kombinācijā, identificējiet jomas, kurās mākslīgais intelekts var radīt vislielāko ietekmi. Koncentrējieties uz uzdevumiem, kas prasa daudz laika un pūļu, bet kurus varētu automatizēt, lai jūsu komandai būtu vairāk vietas stratēģiskām darbībām. Piemēram, uz mākslīgo intelektu balstītu satura ģenerēšanas rīku ieviešana ļauj ātrāk izveidot saistošu kopiju, vienlaikus atstājot vietu cilvēka radošumam.

Pēc tam ieguldiet līdzekļus šo moderno tehnoloģiju algoritmu pilnveidošanā, lai tie būtu pielāgoti tieši jūsu zīmola vajadzībām un mērķiem. Pareizi apmācīti mašīnmācīšanās modeļi nodrošina precīzu mērķtiecīgu atlasi, pamatojoties uz klientu uzvedības modeļiem, neapdraudot personalizāciju vai atbilstību dažādos konversijas piltuves pieskārienu punktos. Sadarbojieties ar citiem departamentiem, piemēram, pārdošanas, klientu apkalpošanas un produktu izstrādes komandām, lai integrētu noderīgus datu avotus vienotā holistiskā skatījumā par klientu vēlmēm un pirkuma uzvedību.

Vēl viens būtisks aspekts optimizācijas procesā ir nepārtraukta uzlabojumu uzraudzība un novērtēšana, izmantojot analītiskos rādītājus attiecībā pret iepriekš noteiktiem galvenajiem darbības rādītājiem (KPI), kas cieši saistīti ar organizācijas mērķiem un iniciatīvām. Ietveriet iepriekšējo kampaņu laikā gūto pieredzi un veiciet nepieciešamās korekcijas, lai maksimāli palielinātu efektivitāti un lietderību, virzoties uz priekšu.

Pārliecinieties, ka komunikācija starp cilvēkiem un mašīnām ir vienmērīga un racionāla. Tas ļauj labāk pielāgoties neparedzētām tirgus apstākļu un tendenču izmaiņām.

Visbeidzot, mums ir jāizveido infrastruktūra, kas var tikt paplašināta, lai atbalstītu iespējas un apjoma pieaugumu dažādās nozarēs un pasaules reģionos. To darot, mēs spēsim sasniegt nākotnes panākumus, kas lielā mērā ir atkarīgi no mūsu spējas izmantot vismodernākos risinājumus un īstenot mūsu ambīcijas.