Πώς να σχεδιάσετε μια στρατηγική μάρκετινγκ AI

Οι λύσεις τεχνητής νοημοσύνης έχουν γίνει απαραίτητες στην εποχή του ψηφιακού μάρκετινγκ, κυρίως όταν δίνεται προτεραιότητα στη βελτιστοποίηση της ταχύτητας και του εργατικού δυναμικού.

Ενώ τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης σπάνια αντιμετωπίζονται ως ολιστική αντικατάσταση του μάρκετινγκ H2H, μπορούν να αυξήσουν σημαντικά την αποτελεσματικότητα των ειδικών μάρκετινγκ που μπορούν να λάβουν περίπλοκες στρατηγικές αποφάσεις με βάση τα δεδομένα που δημιουργούνται και πρόσθετες αναλύσεις.

Επιπλέον, ορισμένες πτυχές της αλληλεπίδρασης και της διαχείρισης των πελατών μπορούν να αντιμετωπιστούν κατά κύριο λόγο από ενσωματωμένα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης που βοηθούν στην εκμάθηση της βάσης των πελατών, στην ταχύτερη λήψη αποφάσεων, στο προγνωστικό μάρκετινγκ και στην αύξηση των προσπαθειών προσέγγισης.

Τι είναι το AI Marketing;

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι απαραίτητη για τον εξορθολογισμό των στρατηγικών μάρκετινγκ και την παραγωγή πολύτιμου, προσαρμοσμένου περιεχομένου, ενώ ταυτόχρονα αποκτά καλύτερα εργαλεία για τη μέτρηση της απόδοσης. Οι περισσότερες προσπάθειες εισαγωγής εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης στο υπάρχον πλαίσιο ακολουθούν μια συνδυασμένη προσέγγιση, ενισχύοντας την παραγωγικότητά τους μέσω:

Αυτοματοποίηση εργασιών
Ανάλυση και συλλογή δεδομένων
Μηχανική μάθηση
Δυναμική διαχείριση πελατειακών σχέσεων
Προγραμματική διαφήμιση
Διαισθητική δημιουργία περιεχομένου

Μηχανική Μάθηση

Οι καμπάνιες ψηφιακού μάρκετινγκ μπορούν να βελτιωθούν μέσω προσπαθειών μηχανικής ή βαθιάς μάθησης, στις οποίες αναλύονται τεράστιοι όγκοι δεδομένων για να εκπαιδεύσουν την τεχνητή νοημοσύνη στη λήψη τεκμηριωμένων και εμπεριστατωμένων αποφάσεων για μελλοντικές καμπάνιες.

Συνήθως, αυτά τα μοντέλα κατασκευάζονται και εκπαιδεύονται από ειδικούς τρίτων και στη συνέχεια χρησιμοποιούνται από διάφορα τμήματα για την αυτοματοποίηση της αγοράς μέσων, τη βελτίωση των προτάσεων, την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων των πωλήσεων στο CRM και πολλά άλλα. Πίσω από τη διαδικασία βρίσκεται η συλλογή δεδομένων και επισήμανση δεδομένων.

Αυτοματοποίηση

Η αυτοματοποίηση εργασιών είναι απαραίτητη για τη βελτίωση των γενικών ταχυτήτων απόδοσης. Οι τυπικές χρήσεις της αυτοματοποίησης εργασιών περιλαμβάνουν bots email, chatbots και άλλες διατεταγμένες διαδικασίες. Αυτοί οι τύποι εφαρμογών έχουν σχεδιαστεί για τη διαχείριση εργασιών που στερούνται εννοιολογικής απόχρωσης ή δεν απαιτούν ανθρώπινη παρέμβαση.

Analytics

Το τρέχον τοπίο του ψηφιακού μάρκετινγκ βασίζεται σε εξαιρετικά δεδομένα, καθιστώντας τα μεγάλα δεδομένα και την αποτελεσματική ανάλυση απαραίτητο εργαλείο για την προώθηση καμπανιών και νέων στρατηγικών. Η απλή απόκτηση δεδομένων δεν θα είναι αρκετή για να βελτιώσετε τα αποτελέσματά σας—πρέπει να αναλυθούν, να πιστοποιηθούν και να εφαρμοστούν αποτελεσματικά.

Δεδομένου του τεράστιου όγκου πληροφοριών που μπορούν να συλλεχθούν για σκοπούς μάρκετινγκ, είναι λογικό μόνο να χρησιμοποιηθούν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για την ταξινόμηση και τη δημιουργία σχετικού περιεχομένου και μοτίβων. Εκτός από τον προσδιορισμό των σχετικών σημείων δεδομένων, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προσφέρει αναλυτικά στοιχεία σε πραγματικό χρόνο και να προτείνει νέες στρατηγικές με βάση τα προηγούμενα πλαίσια.

Χρήση Marketing AI

Η βάση για την κατανόηση της βέλτιστης εφαρμογής των λύσεων τεχνητής νοημοσύνης σήμανσης είναι να αξιολογήσετε σωστά τους στόχους σας και να προσαρμόσετε τις επιλογές που είναι διαθέσιμες στην ομάδα σας για να αυξήσετε αντί να κατακλύσετε τις τρέχουσες δυνατότητές σας.

Πάνω απ ‚όλα, αυτά τα στοιχεία έχουν σχεδιαστεί για να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα της επικοινωνίας με τους πελάτες και να βοηθήσουν στην ανάπτυξη πιο ολοκληρωμένων στρατηγικών με βάση τις τεράστιες ποσότητες δεδομένων που συσσωρεύονται μέσω των σχετικών εργαλείων AI.

Επίτευξη συγκεκριμένων στόχων

Ένα εργαλείο μπορεί να είναι αποτελεσματικό μόνο όταν χρησιμοποιείται κατάλληλα για την επίτευξη ενός καθορισμένου στόχου. Οποιεσδήποτε πιθανές λύσεις τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να εφαρμοστούν για την επίτευξη ποσοτικοποιήσιμων στόχων και να επηρεάσουν θετικά τον παράγοντα απόδοσης.

Εξετάστε τους τομείς που χρειάζονται βελτίωση, για παράδειγμα, ενίσχυση της αφοσίωσης και της εξατομίκευσης των πελατών.
Καθορίστε μια σταδιακή προσέγγιση για την υλοποίηση μάρκετινγκ τεχνητής νοημοσύνης με βάση τους στόχους σας, π.χ. ποιο λογισμικό είναι καλύτερο να χρησιμοποιήσετε και ποιες περιοχές χρειάζονται αυτοματοποίηση κ.λπ.
Υποστηρίξτε το πλαίσιο με ικανή ανθρώπινη τεχνογνωσία, προσλαμβάνοντας ειδικά ειδικούς που μπορούν να ερμηνεύουν δεδομένα και να εφαρμόζουν αποτελεσματικά αυτά τα εργαλεία.

Όταν θέσετε αυτούς τους στόχους, μπορείτε να κατανοήσετε καλύτερα τον τύπο του πλαισίου AI που θα χρειαστείτε για να τους επιτύχετε. Ταυτόχρονα, θα οδηγήσει το μακροπρόθεσμο κίνητρό σας για αύξηση της απόδοσης επένδυσης μάρκετινγκ, αξιολογώντας με σαφήνεια τον επακόλουθο αντίκτυπο των καμπανιών που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη και επιταχύνοντας τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων.

Πηγή και Ανάλυση Δεδομένων

Οποιοδήποτε μελλοντικό μάρκετινγκ με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη βασίζεται στην απόκτηση σχετικών δεδομένων. Η ενσωμάτωση του λογισμικού Customer Data Platform (CDP) είναι ο μόνος τρόπος για τα εργαλεία AI να μάθουν και να επεκτείνουν την επιτυχημένη εφαρμογή τους σε επόμενες καμπάνιες. Μπορείτε να μάθετε περισσότερα σχετικά με την ανάλυση δεδομένων και έργα επιστήμης δεδομένων στο ProjectPro.

Η ανάλυση μεγάλων δεδομένων περιλαμβάνει πρώτες και δευτερεύουσες πηγές, όπως δεδομένα τοποθεσίας ή καιρού. Βασίζονται σε μεγάλο βαθμό σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων που δημιουργούνται από πελάτες, στα οικονομικά στατιστικά της εταιρείας και σε λειτουργικά δεδομένα, όπως τα logistics και τα σχόλια CRM.

Το CDP σας θα πρέπει να συνδεθεί με τεράστιους όγκους δεδομένων για να παράγει οποιαδήποτε πολύτιμα αποτελέσματα, όπως:

Δεδομένα στο κατάστημα
Αγορά μοτίβων
Στοιχεία πωλήσεων
Δεδομένα Ιστού και ροές περιήγησης
Παγκόσμια ανάλυση ιστού
Δεδομένα αφοσίωσης και έρευνας
Εξυπηρέτηση πελατών
Δεδομένα διαφημιστικών λογαριασμών
Δεδομένα λογισμικού αυτοματισμού μάρκετινγκ
Εφαρμογή για κινητό, π.χ, και δεδομένα IoT

Για να είναι αποτελεσματικό το μάρκετινγκ τεχνητής νοημοσύνης, είναι σημαντικό να συνεργαστείτε με ειδικούς που μπορούν να εκπαιδεύσουν και να ελέγξουν την ποιότητα αυτών των εργαλείων. Επιπλέον, το λογισμικό σας πρέπει να συντηρείται συνεχώς για τη βελτιστοποίηση των εισόδων του και την εξάλειψη των σφαλμάτων. Διαφορετικά, τα αναλυτικά στοιχεία που προκύπτουν θα μπορούσαν να είναι οριακά άχρηστα.

Η συντήρηση δεδομένων καθορίζει εάν τα δεδομένα είναι σχετικά, ακριβή, συνεπή και διαφανή. Οι ομάδες μάρκετινγκ συνεργάζονται απευθείας με τα μέλη της ομάδας διαχείρισης δεδομένων για τη δημιουργία καλύτερων οδών υλοποίησης δεδομένων.

Ενσωμάτωση λογισμικού

Μια πιο ολοκληρωμένη προσέγγιση στο ψηφιακό μάρκετινγκ πιθανότατα θα μεγιστοποιήσει τα αποτελέσματα των εργαλείων AI σας. Αντί να βασίζονται αποκλειστικά σε αυτόνομες λύσεις, οι digital marketers μπορούν να αποφέρουν καλύτερα αποτελέσματα ενσωματώνοντας ολοκληρωμένες εφαρμογές μηχανικής εκμάθησης και αυτοματισμού εργασιών στις υπάρχουσες στρατηγικές τους.

Εκτός από τη βελτιστοποίηση της παραγωγής σε σχέση με το χρόνο εργασίας και το κόστος, οι ολοκληρωμένες εφαρμογές μάρκετινγκ AI μπορούν να βοηθήσουν στη βελτίωση άλλων κρίσιμων στοιχείων της έρευνας αγοράς και του σχεδιασμού στρατηγικής, όπως η τμηματοποίηση και η απόδοση απόδοσης επένδυσης.

Η συνδυασμένη αποτελεσματικότητα ψηφιακού μάρκετινγκ και εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης καθορίζεται από τους τύπους πλατφορμών που ενσωματώνονται στο ευρύτερο σχήμα μάρκετινγκ. Επί του παρόντος, οι digital marketers εφαρμόζουν σύνθετα συστήματα, δηλαδή λογισμικό που συνδυάζει αυτοματισμό και μηχανική μάθηση σε πολλαπλά επίπεδα:

Συλλογή δεδομένων
Analytics
Υποστήριξη αποφάσεων
Διαβιβάσεις
Εξατομίκευση πελατών

Διαχείριση αλληλεπίδρασης με τον πελάτη

Ένας από τους πιο συχνά χρησιμοποιούμενους τύπους τεχνητής νοημοσύνης μάρκετινγκ είναι το λογισμικό επικοινωνιών που στοχεύει στην αυτοματοποίηση ορισμένων σταδίων αφοσίωσης στην εξυπηρέτηση πελατών, όπως chatbot, αυτοματοποίηση email, δημιουργία περιεχομένου που βασίζεται σε NLP και πολλά άλλα. Τα chatbots μπορούν να βοηθήσουν στη διαχείριση ενός σημαντικού όγκου αιτημάτων, επιτρέποντας στους πράκτορες υποστήριξης πελατών να χειρίζονται πιο σύνθετα ερωτήματα που δεν μπορούν να αυτοματοποιηθούν.

Βελτίωση της Εξατομίκευσης

Μπορείτε να κατανοήσετε καλύτερα τις συμπεριφορές, τις προτιμήσεις και τις ανάγκες μεμονωμένων χρηστών με την κατάλληλη εφαρμογή εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης μάρκετινγκ και αυτοματισμού. Αυτό σας δίνει τη δυνατότητα να προσαρμόσετε τα διαφημιστικά μηνύματα και να προσεγγίσετε το κοινό-στόχο σας την κατάλληλη στιγμή.

Η εύρεση μιας φυσικής ισορροπίας στην αλληλεπίδραση με τους πελάτες είναι απαραίτητη — δεν θα θέλατε να τους κατακλύσετε με υπερβολικά εξατομικευμένο περιεχόμενο. Από την άλλη πλευρά, η υπερβολική αυτοματοποίηση μπορεί να γίνει αντιληπτή ως πολύ αποσπασμένη και απρόσωπη και αποξενώνει τους πελάτες.

Σημαντικές λύσεις, όπως η εφαρμογή ΑΝΔΡΑΣ συστήματα, μπορούν επίσης να βοηθήσουν το μάρκετινγκ. Αυτό συμβαίνει επειδή αποθηκεύουν πολλά δεδομένα που μπορούν εύκολα να τμηματοποιηθούν και να χρησιμοποιηθούν για σκοπούς μάρκετινγκ. Φυσικά, ορισμένα ευαίσθητα δεδομένα δεν μπορούν να αποδοθούν σε αυτό.

Αγορά μέσων

Μία από τις πιο απαιτητικές εργασίες στο ψηφιακό μάρκετινγκ είναι η μη αυτόματη τοποθέτηση διαφημίσεων. Παραδοσιακά, οι ομάδες μάρκετινγκ ανέλυαν τις προτιμήσεις και τη δέσμευση των πελατών για να αναπτύξουν μια στοχευμένη στρατηγική ανταλλαγής μηνυμάτων και διαφήμισης. Ωστόσο, αυτή η μέθοδος μπορεί να μην έχει την τόσο αναγκαία αποτελεσματικότητα όταν οι αποφάσεις πρέπει να λαμβάνονται με βάση την ανάλυση σε πραγματικό χρόνο.

Εδώ μπαίνει η αγορά μέσων μέσω προγραμματισμού. Η απόφαση για την αγορά διαφημιστικών χώρων λαμβάνεται αυτόματα με βάση τα δεδομένα πελατών, όπως η πρόθεση, η τοποθεσία και το ιστορικό περιήγησης. Αυτό επιτρέπει την έγκαιρη και αποτελεσματική αποστολή μηνυμάτων για τη διατήρηση των αγοραστών και την επαναφορά πελατών σε κίνδυνο.

Προκλήσεις της χρήσης του μάρκετινγκ AI

Παρ‘ όλα τα ευεργετικά του αποτελέσματα, το μάρκετινγκ AI απέχει πολύ από το να είναι άψογο. Η τεχνολογία μπορεί να εξελίσσεται συνεχώς, αλλά απέχουν ακόμη χρόνια από την πλήρη αντικατάσταση των παραδοσιακών συστημάτων του μάρκετινγκ που βασίζεται στον άνθρωπο.

Χρόνοι Εκπαίδευσης

Η πιο προφανής πρόκληση για την εφαρμογή αυτών των συστημάτων είναι η χρονοβόρα διαδικασία εκπαίδευσης. Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης είναι σε θέση να παράγουν οποιαδήποτε αξιοσημείωτη αξία αφού έχουν επεξεργαστεί τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Αυτές οι εφαρμογές πρέπει να κάνουν τα εξής:

Λειτουργήστε καλά στο πλαίσιο της επιχείρησής σας (καθώς και στο ευρύτερο πλαίσιο)
Μάθετε πώς να ερμηνεύετε δεδομένα
Απάντηση στην εισαγωγή κ.λπ.

Ζητήματα απορρήτου

Το πρόβλημα της εξόρυξης δεδομένων και της ανήθικης χρήσης ιδιωτικών πληροφοριών βρίσκεται στην πρώτη γραμμή της ψηφιακής ασφάλειας εδώ και χρόνια. Κατά τη δημιουργία μιας πλατφόρμας AI, ειδικά των τμημάτων CDP της, είναι ζωτικής σημασίας να θεσπιστούν νομικά και ηθικά πρότυπα απορρήτου. Ορισμένα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι εκπαιδευμένα να λειτουργούν σύμφωνα με συγκεκριμένα πρότυπα ασφαλείας, ακόμα κι αν δεν σκοπεύετε να παραβιάσετε οποιεσδήποτε οδηγίες.

Η εμπιστοσύνη στην επωνυμία σας και η συνολική συμμόρφωση εξαρτώνται από την υπεύθυνη διαχείριση της συλλογής δεδομένων και την περαιτέρω εφαρμογή της.

Διαμόρφωση

Παρόλο που τα εργαλεία βελτιώνονται συνεχώς, το μάρκετινγκ τεχνητής νοημοσύνης εξακολουθεί να απαιτεί πολύ καλή ενσωμάτωση. Οποιαδήποτε εφαρμογή, ειδικά εργαλεία με σχετικά χαμηλά επίπεδα νοημοσύνης, λειτουργεί καλύτερα όταν συνδυάζεται με ανθρώπινη τεχνογνωσία. Για παράδειγμα, συγκεκριμένο λογισμικό επικοινωνίας πελατών μπορεί να θεωρηθεί υπερβολικά άκαμπτο, μη χρήσιμο ή ακανόνιστο, επομένως η εφαρμογή του θα πρέπει να βασίζεται στην υποστήριξη των υπαρχόντων συστημάτων αντί να τα αντικαθιστά ή να μειώνει την ποιότητα της απόδοσής τους.

συμπέρασμα

Το τοπίο των λύσεων μάρκετινγκ AI είναι απίστευτα δυναμικό. Πλέον, ως μόνιμο στοιχείο στο σύνολο εργαλείων κάθε ψηφιακού μάρκετινγκ, οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης παρουσιάζουν μια οικονομικά αποδοτική απάντηση στο πρόβλημα της προσαρμογής στον εξαιρετικά ανταγωνιστικό τομέα του διαδικτυακού μάρκετινγκ και τις διαρκώς μεταβαλλόμενες τάσεις του.

Το AI δεν μπορεί να αντιμετωπιστεί ως πλήρης υποκατάσταση των προσπαθειών μάρκετινγκ που κάνετε. Παρά τον αξιοσημείωτο ρυθμό ανάπτυξής του, το μάρκετινγκ AI έχει όρια όσον αφορά τη διαχείριση πολύπλοκων εργασιών. Ενώ υπάρχουν πολλές μέθοδοι για την αποτελεσματική εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης, το πεδίο εξακολουθεί να είναι πολύ διάσπαρτο για να παράγει οποιαδήποτε στρατηγική καθολικής εφαρμογής. Αυτά τα εργαλεία μπορούν να επιταχύνουν και να τελειοποιήσουν την έξοδο σας.

Ωστόσο, ένας σημαντικός αριθμός από αυτές τις εφαρμογές είναι ήδη απαραίτητες και έχουν, από πολλές απόψεις, αντικαταστήσει ορισμένα παραδοσιακά στάδια του μάρκετινγκ. Όταν ενσωματώνετε την τεχνητή νοημοσύνη στις πρακτικές σας, είναι σημαντικό να κατανοήσετε πόσο γρήγορα αλλάζει αυτός ο κλάδος. Θα πρέπει να αποδεχτείτε την προσαρμόσιμη φύση των λύσεων και των τάσεων της τεχνητής νοημοσύνης, ενώ μαθαίνετε συνεχώς πώς να την προσαρμόζετε για το πλαίσιο σας με κάθε νέα εξέλιξη.