Mārketinga automatizācija: Racionalizējiet procesus ar mākslīgā intelekta palīdzību

Ievads

Digitālais mārketings var būt sarežģīts uzdevums, jo īpaši lielās organizācijās, kur vadītāji pārvalda vairākas vietas un kampaņas. Mārketinga automatizācijas mērķis ir racionalizēt mārketinga procesu, palielināt ieņēmumus un uzlabot mārketinga pasākumu produktivitāti.

Mākslīgā intelekta automatizācija ir uzlabojums salīdzinājumā ar līdzšinējām darba plūsmām, kad uzdevumi tika izstrādāti tā, lai tos varētu izpildīt saskaņā ar cilvēku noteiktām pamata darba plūsmām. Mākslīgā intelekta automatizācijā cilvēki nosaka noteikumus, bet mākslīgā intelekta tehnoloģija var mācīties, pamatojoties uz datiem, un pati noteikt savu ceļu, laika gaitā uzlabojot savu darbību.

Šajā rakstā tiks aplūkotas jaunākās tendences mārketinga automatizācijas jomā, mākslīgā intelekta automatizācijas priekšrocības mārketingā un šīs tehnoloģijas ieviešanas veidi. Tātad, ienirsim dziļāk.

Mākslīgā intelekta pamattehnoloģijas mārketinga automatizācijā

Mākslīgā intelekta automatizācijas tehnoloģijas var mainīt darba vietas būtību, racionalizējot dažādus mārketinga procesus. Mākslīgā intelekta modeļi var izmantot un izprast vairāk datu nekā cilvēki, papildināt darbinieka darbu un pat veikt mārketinga uzdevumus, kas cilvēkiem šķiet pārāk sarežģīti.

Saskaņā ar jaunākajiem pētījumiem mākslīgā intelekta automatizācija ietekmēs 300 miljonus darbavietu. Darbiniekiem būs jāapgūst jaunas prasmes, lai strādātu ar mākslīgo intelektu, lai izvairītos no pārcelšanas, līdzīgi kā 90. gados un 2000. gadu sākumā, kad notika personālo datoru revolūcija.

Pārdošanas un mārketinga nodaļas var gūt ievērojamu labumu no mākslīgā intelekta automatizācijas, lai risinātu atkārtotus uzdevumus, ļaujot darbiniekiem risināt sarežģītākas problēmas. Turklāt šīs tehnoloģijas kļūst izmaksu un laika ziņā efektīvākas, tādējādi palielinot līderu skaita pieaugumu par zemākām izmaksām.

Lai gan lielie valodas modeļi ir aktuāli, arī vairākas citas mākslīgā intelekta automatizācijas tehnoloģijas, piemēram, mašīnmācīšanās un citas vispārīgas dabiskās valodas apstrādes lietojumprogrammas, palielina mārketinga kampaņu ROI.

Mašīnmācīšanās

Mašīnmācīšanās ir mākslīgā intelekta tehnoloģija, kas, analizējot datus, izmanto datorus, lai mācītos un pilnveidotos. Izmantojot mašīnmācīšanās metodes, datori var gūt ieskatu, noteikt mārketinga tendences un veikt prognozes par tirgu, lai pieņemtu labākus mārketinga lēmumus.

Mašīnmācīšanās ļauj gūt ieskatu no pārlūkošanas vēstures, sociālo tīklu aktivitātēm un iepirkšanās paradumiem. Izmantojot šīs atziņas, mākslīgā intelekta modelis var izveidot mērķtiecīgas reklāmas un e-pasta vēstules mārketinga kampaņām.

Tirgotāji var izmantot mārketinga automatizāciju un mašīnmācīšanos klientu segmentēšanai, satura optimizācijai, tērzēšanas robotiem, sociālo mediju mārketingam un CRM. Piemēram, tādi uzņēmumi kā Amazon un Netflix izmanto mašīnmācīšanos, lai ieteiktu produktus vai filmas, kas patīk to klientiem, pamatojoties uz viņu simpātijām.

Daži mašīnmācīšanās metožu piemēri ir regresija un klasifikācija.

Dabiskās valodas apstrāde

Dabiskās valodas apstrāde (NLP) ir mākslīgā intelekta tehnoloģija, kas ļauj datoriem atšifrēt un saprast rakstītu tekstu tāpat kā cilvēkiem.

Pirms OpenAIs ChatGPT un GPT modeļiem lielākā daļa mārketinga ekspertu izmantoja pamata NLP metodes, lai izveidotu mākslīgā intelekta tērzēšanas robotus klientu pieredzes uzlabošanai, analizējot klientu personību un pielāgojot sarunas atbilstoši tai.

Turklāt NLP rīkus var izmantot klientu uzvedības analīzei, lai uzlabotu klientu piesaistīšanas un noturēšanas līmeni. Piemēram, mākslīgā intelekta tērzēšanas roboti var uzlabot klientu pieredzi, apkopojot datus un iesakot produktus un pakalpojumus klientam, pamatojoties uz viņa personību.

Lieli valodu modeļi

Lai gan lielo valodas modeļu koncepcija ir pazīstama jau kādu laiku, nesenie sasniegumi šajā jomā, jo īpaši OpenAI un Anthropic, ir palielinājuši lielo valodas modeļu popularitāti līdz jaunām virsotnēm.

Lielie valodas modeļi analizē datus un izmanto dziļo mācīšanos, lai saprastu, prognozētu un radītu jaunu saturu. Lielie valodas modeļi tiek apmācīti, izmantojot milzīgus teksta datu apjomus. Piemēram, OpenAI bija nepieciešams vairāk nekā 350 GB datora atmiņas, lai apmācītu GPT-3.****.

LLM var veidot saturu, pētot vārdu secību un to, cik bieži tie tiek lietoti. Mārketinga eksperti var izmantot šo tehnoloģiju kopsavilkumu veidošanai, ziņojumu automatizēšanai un kļūdu novēršanai.

Lai gan daļa ģenerētā teksta var skanēt cilvēkam līdzīgi tikai pēc rediģēšanas, šie modeļi nepārtraukti pilnveidojas un rada labāku saturu.

Mākslīgā intelekta automatizācijas priekšrocības mārketingā

Mūsdienu mākslīgā intelekta paveids ļauj datoriem mācīties un rīkoties, ja tie nav skaidri ieprogrammēti kādam uzdevumam. Tehnoloģijas spēja pieņemt lēmumus neatkarīgi no cilvēka ir neticami daudzsološa, un mākslīgā intelekta mārketinga rīki kļūst arvien izplatītāki nekā jebkad agrāk.

Mārketinga automatizācijas un mākslīgā intelekta izmantošanas priekšrocības satura radīšanā ir acīmredzamas. Tomēr drīzumā mums vajadzētu redzēt vairāk šādu lietojumu, jo mākslīgais intelekts var sniegt vairākus citus ieguvumus jebkurai mārketinga komandai.

Uzlabota mērķauditorijas atlase un personalizācija

Mākslīgā intelekta automatizācija ļauj mārketinga speciālistiem analizēt datus par klientu vēlmēm, palīdzot veidot mērķtiecīgākas mārketinga kampaņas jebkurā klienta ceļojuma posmā.

Piemēram, mākslīgā intelekta rīki var noteikt nākamo pirkuma lēmumu, pamatojoties uz klienta atrašanās vietu, dzimumu, iepriekšējiem pirkumiem un pārlūkošanas vēsturi.

Nākamās paaudzes mārketinga speciālisti, apejot vispārīgo komunikāciju, tieši mērķēs uz patērētājiem un pircējiem, izmantojot personalizētus e-pastus un sociālo mediju kampaņas.

Uzlabota datu analīze un lēmumu pieņemšana

Mākslīgais intelekts var ātri apstrādāt lielus datu apjomus, padarot informāciju pieejamu, lai uzlabotu lēmumu pieņemšanu. Piemēram, mārketinga speciālisti var noteikt mārketinga taktikas efektivitāti un pieņemt nepieciešamos lēmumus, pamatojoties uz attiecīgajiem datiem.

Tā kā līdz 2020. gadam internetā būs pieejami vairāk nekā 64,2 zetabaiti datu, un paredzams, ka līdz 2025. gadam to apjoms gandrīz trīskāršosies, analītiķi var palaist garām būtiskus rādītājus par savu auditoriju. Mākslīgā intelekta mārketinga automatizācija var palīdzēt novērst šo plaisu, ļaujot mārketinga speciālistiem precīzāk un ātrāk mainīt savu taktiku.

Laika un izmaksu ietaupījums ar mākslīgo intelektu

Mākslīgais intelekts datu analīzei un apstrādei patērē tikai daļu no cilvēka laika. Rezultātā šie rīki var ietaupīt darbinieku laiku, veicot atkārtotus uzdevumus viņu vietā.

Mārketinga vadītāji var noteikt labāko lēmumu, pamatojoties uz datiem, ko sniedz mākslīgā intelekta rīki, netērējot laiku. Rezultātā mārketinga kampaņas var būt efektīvākas, samazinot kopējās izmaksas.

Turklāt tuvākajos gados lielie valodas modeļi, visticamāk, veiks vienkāršus uzdevumus, piemēram, atbildēs uz klientu jautājumiem, ļaujot darbiniekiem risināt sarežģītākas problēmas.

AI automatizācija darbībā: Mārketinga procesu pārveidošana

Ar katru mēnesi mākslīgā intelekta potenciāls kļūst arvien redzamāks, taču jau šodien vairāki uzņēmumi, piemēram, Amazon, Adidas un Apple, izmanto šo tehnoloģiju, lai optimizētu mārketinga centienus.

Meklētājprogrammu optimizācija

Meklētājprogrammu optimizācijas rīki automatizē datu analīzi, lai atpazītu atslēgvārdus un identificētu tendences, tādējādi nodrošinot pamatu veiksmīgākam saturam.

Piemēram, tādi uzņēmumi kā Apple un Adidas izmanto Ranktracker visaptverošai atslēgvārdu analīzei. Lai gan pastāv daudzi rīki, kas ļauj analizēt, kā jūsu vietne ieņem vietu Google, Ranktracker to padara vēl augstākā līmenī, ļaujot analizēt SERP rezultātus pēc atrašanās vietas, valodas un pat pēc dažādām meklētājprogrammām.

Turklāt ar SEO rīkiem, piemēram, Ranktracker backlink checker, var analizēt konkurentus, norādot, kādas vērtīgas backlink saites iegūt, lai palīdzētu jūsu vietnei ierindoties augstāk.

(Ranktracker.com atpakaļatsauktu pārbaude)

Pat meklētājprogrammas izmanto mākslīgo intelektu - Google BERT ir mākslīgā intelekta valodas modelis, kas pēta un uzlabo meklēšanas rezultātus. Tas analizē fragmentus un labāk sarindo vietnes atbilstoši attiecīgajiem pieprasījumiem.

Mākslīgais intelekts un klientu segmentācija

Mākslīgais intelekts var palīdzēt e-pasta mārketinga automatizācijā, veidojot mārketinga kampaņas, kas mērķētas uz jūsu konkrēto auditoriju, lai maksimāli palielinātu potenciālos klientus un ieņēmumus. Mašīnmācīšanās un dziļā mācīšanās var analizēt informāciju par klientiem, lai sadalītu tos grupās, veicinot atbilstošu vadītāju audzināšanu.

Tradicionālās segmentēšanas metodes var iedalīt klientus pēc vecuma, dzimuma, atrašanās vietas un pieredzes ar uzņēmuma produktiem vai pakalpojumiem.

Tomēr ar mākslīgo intelektu darbināmā segmentācija spēs analizēt noskaņojumu, laiku, kas pavadīts pirms pirkuma veikšanas, un dažādas kvalitatīvas iezīmes, ko cilvēki reālajā laikā var nepamanīt.

UzņēmumsAmazon tiek uzskatīts par pionieri šīs tehnoloģijas izmantošanā, un tā algoritms tiek nepārtraukti uzlabots, lai nodrošinātu lietotājiem vislabāko lietošanas pieredzi. Piemēram, izmantojot ML algoritmus, platforma var ieteikt individuālus apģērbu ieteikumus, izmantojot Style Snap.

Ar mākslīgo intelektu darbināmie tērzēšanas roboti klientu atbalstam

Ar mākslīgo intelektu darbināmi tērzēšanas roboti izmanto mašīnmācīšanos, dabiskās valodas apstrādi un tagad arī lielos valodas modeļus, lai saprastu nodomu. Rezultātā tie var saprast, ko klients domā, un sniegt ātras, personalizētas atbildes uz pieprasījumiem.

Tā ir ne tikai priekšrocība patērētājiem, bet tērzēšanas roboti var arī palielināt uzņēmuma efektivitāti. Siri, Google Assistant un Alexa ir sarunvalodas mākslīgā intelekta rīku piemēri.

(Amazon Alexa)

Piemēram, MailerLite izmanto Intercom GPT-4 tērzēšanas robotu Fin, lai palīdzētu saviem klientiem.

Sociālo plašsaziņas līdzekļu pārvaldība

Mārketinga speciālisti var izmantot mākslīgā intelekta automatizāciju arī noskaņojuma analīzei. Lielisks piemērs tam varētu būt zīmola monitorings - analizēt, kā jūsu pašreizējā un mērķauditorija jūtas par jūsu zīmolu.

Vairāki rīki var analizēt jūsu zīmola pieminējumus tiešsaistē, ļaujot mārketinga speciālistiem koncentrēties uz problemātiskajām jomām un piedāvāt risinājumus. Audiense ir viens no šiem rīkiem, ko galvenokārt izmanto sociālo plašsaziņas līdzekļu analīzei, uzraugot jūsu zīmola pieminējumus tādās platformās kā Twitter.

Mākslīgā intelekta automatizācijas ieviešana jūsu mārketinga stratēģijā

Mārketinga stratēģijas izstrāde, kas izmanto mākslīgā intelekta potenciālu, ir vairāku posmu process. Lūk, kas jums jādara, lai ieviestu AI automatizāciju savā mārketinga stratēģijā.

Īstenošanas jomu noteikšana

Pilnīga jūsu pašreizējās mārketinga stratēģijas un lēmumu analīze palīdzēs jums noteikt potenciālās izaugsmes iespējas. Jūs varat redzēt, kuras jomas un tēmas ir gatavas automatizācijai, pirms risināt problēmas un paaugstināt efektivitāti.

Pareizo rīku izvēle attiecīgajam lietojuma gadījumam

Pašlaik ir vairāki rīki, kas paredzēti SEO, satura izveidei, e-pasta mārketingam, klientu segmentēšanai un atbildēm uz klientu pieprasījumiem.

Ja vēlaties uzlabot meklēšanas rezultātus, Ranktracker ir labākais rīks, kas palīdzēs jums iegūt lielāku datplūsmu un augstāku vietu meklētājprogrammās.

Veiciet rūpīgu izpēti, lai apzinātu dažādu rīku potenciālu un izprastu to priekšrocības un trūkumus, pirms izmantojat kādu no tiem savos mārketinga lēmumos. Apsveriet to funkcijas, mērogojamību, saderību, funkcionalitāti un izmaksas.

Komandas apmācība un pārvaldība mākslīgā intelekta integrācijas vajadzībām

Neraugoties uz mākslīgā intelekta automatizācijas priekšrocībām, tā ir saistīta ar dažiem izaicinājumiem. Lielākajai daļai darbinieku vēl ir jāiepazīstas ar šo koncepciju un jāapzinās izmantoto rīku potenciāls.

Ja veltīsiet laiku un pūles, lai apmācītu savu komandu izmantot šos rīkus, tiks sasniegti vēlamie rezultāti.

Novērtējiet savas komandas vajadzības un prasmes, pēc tam izvēlieties pareizo rīku vai platformu. Ja jums ir nepieciešama lielāka pieredze mākslīgā intelekta tehnoloģiju un automatizācijas jomā, apsveriet iespēju nolīgt automatizācijas ekspertu, kas palīdzēs jums apmācībā un pārejā.

Secinājums

Mākslīgais intelekts un tā potenciāls automatizēt mārketinga procesus šodien ir neticami daudzsološs.

Mārketinga automatizācijas programmatūra izmanto mašīnmācīšanos un citas mākslīgā intelekta metodes, lai atvieglotu lēmumu pieņemšanu, palielinātu mārketinga kampaņu efektivitāti un palielinātu ROI.

Paveicot nelielu darbu un sniedzot norādījumus, varat ieviest mākslīgā intelekta automatizāciju savā organizācijā - uz šīs neticamās, strauji augošās nozares viļņa, lai ieviestu efektīvu mārketinga taktiku.

Jebkurš efektīvs mārketinga automatizācijas plāns sākas ar meklētājprogrammu optimizāciju.

Ja meklējat SEO rīkus, kas palīdzētu palielināt datplūsmu un ieņemt augstāku vietu meklētājprogrammu rezultātu lapās, varat izmantot Ranktracker, kas ir "viss vienā" mārketinga automatizācijas platforma SEO.