Automatisering av markedsføring: Effektiviser prosessene dine med kunstig intelligens

Introduksjon

Digital markedsføring kan være en utfordring, særlig i store organisasjoner der ledere administrerer flere lokasjoner og kampanjer. Marketing automation har som mål å effektivisere markedsføringsprosessen, øke inntektene og forbedre produktiviteten i markedsføringsarbeidet.

AI-automatisering representerer en oppgradering fra tidligere tiders arbeidsflyt, der oppgavene er utformet for å utføres i henhold til grunnleggende arbeidsflyter fastsatt av mennesker. I AI-automatisering er det mennesker som setter reglene, men kunstig intelligens-teknologi kan lære basert på data og finne sin egen vei, og dermed forbedre ytelsen over tid.

Denne artikkelen tar for seg de nyeste trendene innen automatisering av markedsføring, fordelene med AI-automatisering i markedsføring og hvordan denne teknologien implementeres. Så la oss kaste oss ut i det.

Grunnleggende AI-teknologier for automatisering av markedsføring

AI-automatiseringsteknologier kan endre arbeidsplassen ved å effektivisere ulike markedsføringsprosesser. Modeller med kunstig intelligens kan bruke og forstå mer data enn mennesker, supplere medarbeidernes arbeid og til og med utføre markedsføringsoppgaver som mennesker synes er for utfordrende.

Ifølge de siste studiene vil 300 millioner jobber bli påvirket av automatiseringen av kunstig intelligens. Ansatte må lære seg nye ferdigheter for å kunne jobbe med kunstig intelligens for å unngå å bli utkonkurrert, omtrent som under PC-revolusjonen på 90-tallet og begynnelsen av 2000-tallet.

Salgs- og markedsavdelinger kan dra stor nytte av AI-automatisering for å løse gjentatte oppgaver, slik at de ansatte kan ta tak i mer kompliserte problemer. I tillegg blir disse teknologiene stadig mer kostnads- og tidseffektive, noe som fører til økt leadgenerering til en lavere kostnad.

Large Language Models er i vinden, men også flere andre AI-automatiseringsteknologier, som maskinlæring og andre generelle Natural Language Processing-applikasjoner, øker avkastningen på markedsføringskampanjer.

Maskinlæring

Maskinlæring er en AI-teknologi som bruker datamaskiner til å lære og forbedre seg ved å analysere data. Ved hjelp av maskinlæringsteknikker kan datamaskiner skaffe seg innsikt, identifisere markedsføringstrender og forutsi markedet for å ta bedre markedsføringsbeslutninger.

Med maskinlæring kan du få innsikt fra nettleserhistorikk, aktivitet på sosiale medier og kjøpsmønstre. Med denne innsikten kan den kunstige intelligensmodellen lage målrettede annonser og e-poster for markedsføringskampanjer.

Markedsførere kan bruke marketing automation og maskinlæring til kundesegmentering, innholdsoptimalisering, chatbots, markedsføring på sosiale medier og i CRM-systemet. Selskaper som Amazon og Netflix bruker for eksempel maskinlæring til å foreslå produkter eller filmer som appellerer til kundene basert på hva de liker.

Eksempler på maskinlæringsteknikker er regresjon og klassifisering.

Naturlig språkbehandling

Natural Language Processing (NLP) er en AI-teknologi som gjør det mulig for datamaskiner å tyde og forstå skrevet tekst på samme måte som mennesker.

Før OpenAIs ChatGPT- og GPT-modeller brukte de fleste markedsføringseksperter grunnleggende NLP-teknikker til å lage AI-chatboter for å forbedre kundeopplevelsen ved å analysere kundens personlighet og tilpasse samtalene deretter.

I tillegg kan NLP-verktøy brukes til å analysere kundeatferd for å tiltrekke seg og beholde flere kunder. AI-chatbots kan for eksempel forbedre kundeopplevelsen ved å samle inn data og anbefale produkter og tjenester basert på kundens personlighet.

Store språkmodeller

Konseptet med store språkmodeller har eksistert en stund, men den siste tidens utvikling på området - særlig fra OpenAI og Anthropic - har tatt populariteten til store språkmodeller til nye høyder.

Store språkmodeller analyserer data og bruker dyp læring til å forstå, forutsi og produsere nytt innhold. Store språkmodeller trenes på enorme mengder tekstdata. For eksempel krevde OpenAI over 350 GB dat aminne for å trene opp GPT-3.** **.

LLM-er kan skape innhold ved å studere rekkefølgen av ord og hvor ofte de brukes. Markedsføringseksperter kan bruke denne teknologien til å oppsummere, automatisere rapporter og fjerne feil.

Selv om en del av den genererte teksten kanskje bare høres ut som menneskelig tekst med litt redigering, blir disse modellene stadig bedre og produserer bedre innhold.

Fordeler med AI-automatisering i markedsføring

Den moderne formen for kunstig intelligens gjør datamaskiner i stand til å lære og handle uten å være eksplisitt programmert for en oppgave. Teknologiens evne til å ta beslutninger uavhengig av mennesker er utrolig lovende - og AI-markedsføringsverktøy blir stadig mer utbredt.

Fordelene med automatisering av markedsføring og bruk av kunstig intelligens til innholdsproduksjon er åpenbare. Vi bør imidlertid snart se flere av disse bruksområdene, ettersom kunstig intelligens kan gi flere andre fordeler for ethvert markedsføringsteam.

Forbedret målretting og personalisering

AI-automatisering gjør det mulig for markedsførere å analysere data om kundenes ønsker, noe som hjelper dem med å skape mer målrettede markedsføringskampanjer i alle faser av kundereisen.

AI-verktøy kan for eksempel bestemme neste kjøpsbeslutning basert på kundens posisjon, kjønn, tidligere kjøp og nettleserhistorikk.

Den neste generasjonen markedsførere kommer til å rette seg direkte mot forbrukere og kunder med personlig tilpassede e-poster og kampanjer i sosiale medier.

Forbedret dataanalyse og beslutningstaking

AI kan raskt behandle store datamengder og gjøre informasjon tilgjengelig for bedre beslutninger. Markedsførere kan for eksempel finne ut hvor effektiv markedsføringstaktikken er, og ta de nødvendige beslutningene basert på relevante data.

Med over 64,2 zettabyte data på internett i 2020, som forventes å nesten tredobles innen 2025, kan menneskelige analytikere gå glipp av viktig informasjon om målgruppen. AI-automatisering av markedsføring kan bidra til å tette dette gapet, slik at markedsførere kan endre taktikken sin raskere og mer nøyaktig.

Tids- og kostnadsbesparelser med AI

AI bruker en brøkdel av den tiden mennesker bruker på å analysere og behandle data. Dermed kan disse verktøyene spare de ansatte for tid ved å utføre repetitive oppgaver på deres vegne.

Markedsføringsledere kan ta de beste beslutningene basert på data fra AI-verktøy uten å kaste bort tid. Resultatet er mer effektive markedsføringskampanjer, noe som reduserer de totale kostnadene.

I løpet av de neste årene vil store språkmodeller sannsynligvis håndtere enkle oppgaver som å svare på spørsmål fra kunder, slik at de ansatte kan løse mer kompliserte problemer.

AI-automatisering i praksis: Forvandling av markedsføringsprosesser

AIs fulle potensial blir tydeligere for hver måned som går, men allerede i dag bruker flere selskaper som Amazon, Adidas og Apple denne teknologien til å optimalisere markedsføringen.

Optimalisering av søkemotorer

Verktøy for søkemotoroptimalisering automatiserer dataanalyser for å gjenkjenne nøkkelord og identifisere trender som grunnlag for mer vellykket innhold.

Selskaper som Apple og Adidas bruker for eksempel Ranktracker til omfattende søkeordsanalyser. Det finnes mange verktøy for å analysere hvordan nettstedet ditt rangeres på Google, men Ranktracker tar det til et nytt nivå ved å la deg analysere SERP-resultater etter sted, språk og til og med basert på ulike søkemotorer.

I tillegg kan SEO-verktøy som Ranktracker's Backlink Checker analysere konkurrentene og veilede deg om verdifulle tilbakekoblinger du kan skaffe deg for å hjelpe nettstedet ditt til å rangere høyere.

(Ranktracker.com's Backlink Checker)

Selv søkemotorer utnytter kunstig intelligens - Googles BERT er en AI-språkmodell som studerer og forbedrer søkeresultatene. Den analyserer utdrag og rangerer nettsteder bedre i henhold til relevante søk.

AI og kundesegmentering

AI kan bidra til automatisering av e-postmarkedsføring og skape markedsføringskampanjer som er målrettet mot en bestemt målgruppe for å maksimere leads og inntekter. Maskinlæring og dybdelæring kan analysere kundeinformasjon og dele kundene inn i grupper, noe som bidrar til riktig leadpleie.

Tradisjonelle segmenteringsteknikker kan dele inn kundene basert på alder, kjønn, bosted og erfaring med selskapets produkter eller tjenester.

AI-drevet segmentering vil imidlertid kunne analysere følelser, tidsbruk før kjøp og ulike kvalitative egenskaper som mennesker kan gå glipp av i sanntid.

Amazon regnes som en pioner innen bruk av denne teknologien, og algoritmen forbedres kontinuerlig for å gi brukerne den beste brukeropplevelsen. Ved hjelp av ML-algoritmer kan plattformen for eksempel foreslå individuelle antrekksanbefalinger ved hjelp av Style Snap.

AI-drevne chatboter for kundestøtte

AI-drevne chatboter bruker maskinlæring, naturlig språkbehandling og nå også store språkmodeller for å forstå kundens intensjon. Dermed kan de forstå hva kunden mener og gi raske, personlige svar på spørsmål.

Dette er ikke bare en fordel for forbrukerne, men chatbots kan også bidra til å effektivisere virksomheten. Siri, Google Assistant og Alexa er alle eksempler på AI-verktøy for samtaler.

(Amazon Alexa)

MailerLite bruker for eksempel Intercoms GPT-4 chatbot Fin til å hjelpe kundene sine.

Administrasjon av sosiale medier

Markedsførere kan også bruke AI-automatisering til å analysere følelser. Et godt eksempel på dette er merkevareovervåking, der man analyserer hva nåværende målgruppe og målgruppen din mener om merkevaren din.

Det finnes flere verktøy som kan analysere omtalen av merkevaren din på nettet, slik at markedsførere kan fokusere på de problematiske områdene og foreslå løsninger. Audiense er et av disse verktøyene, som hovedsakelig brukes til analyse av sosiale medier ved å overvåke merkevarens omtale på plattformer som Twitter.

Implementering av AI-automatisering i markedsføringsstrategien

Å utforme en markedsføringsstrategi som utnytter potensialet i kunstig intelligens, er en prosess i flere trinn. Her er hva du må gjøre for å implementere AI-automatisering i markedsføringsstrategien din.

Identifisere områder for implementering

En fullstendig analyse av din nåværende markedsføringsstrategi og -beslutninger vil hjelpe deg med å identifisere potensielle vekstmuligheter. Du kan se hvilke områder og temaer som er modne for automatisering før du tar tak i problemene og øker effektiviteten.

Velge riktig verktøy til det aktuelle bruksområdet

Det finnes i dag flere verktøy for SEO, innholdsproduksjon, e-postmarkedsføring, kundesegmentering og svar på kundespørsmål.

Hvis du ønsker å forbedre resultatene dine i søkemotorene, er Ranktracker det beste verktøyet for å få mer trafikk og høyere rangering i søkemotorene.

Gjør grundige undersøkelser for å kartlegge potensialet i de ulike verktøyene og forstå fordeler og ulemper ved dem før du bruker dem i markedsføringen. Ta hensyn til egenskaper, skalerbarhet, kompatibilitet, funksjonalitet og pris.

Opplæring og ledelse av teamet for AI-integrering

Til tross for fordelene med AI-automatisering byr det på noen utfordringer. De fleste ansatte trenger fortsatt å bli bedre kjent med konseptet og bli gjort oppmerksomme på potensialet i verktøyene som brukes.

Hvis du tar deg tid til å lære opp teamet ditt i å bruke disse verktøyene, vil du oppnå de ønskede resultatene.

Vurder teamets behov og kompetanse, og velg deretter riktig verktøy eller plattform. Hvis du trenger mer erfaring med AI-teknologi og automatisering, bør du vurdere å ansette en automatiseringsekspert som kan hjelpe deg med opplæringen og overgangen.

Konklusjon

AI og dens potensial til å automatisere markedsføringsprosesser er i dag utrolig lovende.

Programvare for automatisering av markedsføring bruker maskinlæring og andre AI-teknikker for å gjøre det enklere å ta beslutninger, effektivisere markedsføringskampanjer og øke avkastningen.

Med litt arbeid og veiledning kan du implementere AI-automatisering i organisasjonen din - og ri på bølgen av denne utrolige, fremadstormende bransjen, rett inn i en effektiv markedsføringstaktikk.

Enhver effektiv plan for automatisering av markedsføring starter med søkemotoroptimalisering.

Hvis du er på utkikk etter SEO-verktøy som kan hjelpe deg med å øke trafikken og rangere høyere på resultatsidene i søkemotorene, er Ranktracker, en alt-i-ett-automatiseringsplattform for SEO, et godt valg.