Kaip panaudoti dirbtinį intelektą rinkodaros kampanijoms personalizuoti?

Marketingo kampanijų personalizavimas nebėra diferencialas ir tapo būtinybe vis labiau konkurencingoje rinkoje Šiandien dirbtinis intelektas (DI) leidžia kurti itin personalizuotą patirtį mastu, tenkinant aktualumo ir patogumo reikalaujančių vartotojų lūkesčius. salesforce atlikto tyrimo duomenimis, 73% klientų tikisi, kad įmonės supras jų poreikius ir lūkesčius. (Salesforce, 2023 m).

Norėdami toliau nagrinėti temą, Ricardo Migliani, CoO ir CCO iš Amper ir Tarybos narys Ampere grupė, šiame straipsnyje šiek tiek daugiau paaiškinama, kaip naudoti dirbtinį intelektą, kad būtų galima efektyviai individualizuoti rinkodaros kampanijas, maksimaliai padidinant įsitraukimą ir konversijas.

1. Kodėl rinkodaroje svarbus personalizavimas?

Personalizavimas nėra tik papildoma funkcija 'tai kuo išsiskiria prekės ženklai, kurie išsiskiria iš tų, kurie praranda aktualumą Privalumai apima:

• Geresnė klientų patirtis: vartotojai teikia pirmenybę jų poreikiams pritaikytoms žinutėms.
• Padidėjęs konversijų skaičius: atitinkamas turinys turi didesnę galimybę generuoti pardavimus.
• Klientų lojalumas: patenkintas klientas labiau linkęs grįžti.

McKinsey teigimu, įmonės, investuojančios į personalizavimą, vidutiniškai padidina rinkodaros pajamas 40% (McKinsey, 2023 m).

2. AI vaidmuo kampanijos personalizavime

AI paverčia neapdorotus duomenis veiksmingomis įžvalgomis, leidžiančiomis efektyvesnes ir tikslingesnes kampanijas

2.1. Duomenų rinkimas ir analizė

AI renka duomenis iš įvairių šaltinių, pvz., naršymo elgseną, pirkimo istoriją ir socialinių tinklų sąveiką. Tokie įrankiai kaip Google Analytics 4 ir Hotjar naudoja AI klientų kelionėms sudaryti. pavyzdys: elektroninė prekyba gali nustatyti, kad klientas dažnai perka elektronikos prekes, ir, remiantis tuo, rekomenduoti panašius produktus ar unikalius pasiūlymus.

2.2. Išplėstinis segmentavimas

Naudojant AI, auditorijos segmentavimas viršija demografinius duomenis. Tokie įrankiai kaip HubSpot naudoja mašininį mokymąsi, kad sukurtų mikrosegmentus, pagrįstus specifiniu elgesiu. Forrester tyrimas pabrėžia, kad dirbtiniu intelektu pagrįstas segmentavimas padidina įsitraukimo rodiklį 50%.

3. Kampanijų pritaikymo strategijos naudojant AI

Toliau pateikiama geriausia dirbtinio intelekto naudojimo kampanijos personalizavime praktika.

3.1. Pritaikyti el. laiškai masteliu

Tiksliniai ir personalizuoti el. laiškai sukuria žymiai didesnius atidarymo rodiklius. AI leidžia:

• Koreguokite el. laiško pavadinimą ir turinį pagal gavėjo interesus.
• Siųsti laiškus tinkamu laiku, remiantis istoriniu elgesiu.

Praktinis pavyzdys: tokie įrankiai kaip Mailchimp naudoja AI, kad analizuotų, kurie objektai pritraukia daugiausiai paspaudimų.

3.2. Produktų ir turinio rekomendacijos

Dirbtiniu intelektu pagrįstos rekomendacijų sistemos, pvz., naudojamos Amazon, siūlo atitinkamus produktus, pagrįstus naršymo ir apsipirkimo istorija.Hint: tokie įrankiai kaip dinaminis derlius leidžia kurti individualizuotą patirtį svetainėse.

3.3. Programinė reklama

AI optimizuoja mokamas žiniasklaidos kampanijas, koreguodamas kainos pasiūlymus ir taikydamas realiuoju laiku Pavyzdys: Google Ads naudoja mašininį mokymąsi, kad nustatytų geriausius laikus ir auditorijas, kad būtų rodomi skelbimai.

4. Esminiai įrankiai pritaikymui naudojant AI

4.1. CRM platformos su AI

Tokie įrankiai kaip Salesforce Einstein ir Zoho CRM leidžia automatizuoti ir prognozuoti dirbtiniu intelektu, padeda suasmeninti klientų patirtį.

4.2. Išmanieji pokalbių robotai

Pokalbių robotai, tokie kaip Intercom, siūlo asmeninius atsakymus, optimizuodami klientų aptarnavimą. Gartnerio teigimu, iki 2027 m. 80% klientų sąveikos valdys AI (Gartneris, 2023 m).

4.3. Išplėstinės analizės priemonės

Tokie sprendimai kaip Tableau leidžia kurti vizualiai turtingas ataskaitas, padedančias nustatyti pritaikymo modelius.

5. Iššūkiai ir kaip juos įveikti

Nors dirbtinis intelektas suteikia keletą privalumų, svarbu spręsti bendrus iššūkius:

5.1. Duomenų privatumas

Taikant tokius įstatymus kaip LGPD ir GDPR, labai svarbu užtikrinti, kad duomenų naudojimas būtų skaidrus ir saugus Patarimas: Naudokite atitikties priemones, pvz., OneTrust, kad galėtumėte valdyti leidimus ir sutikimus.

5.2. Kompleksinis įgyvendinimas

AI integravimas į esamus procesus gali būti sudėtingas Apsvarstykite galimybę pradėti nuo prijungimo ir paleidimo sprendimų prieš pereinant prie pritaikymo.

6. Ateities tendencijos personalizuojant su AI

AI nuolat vystosi Kylančios tendencijos apima:

• Papildytos realybės personalizavimas: įtraukianti elektroninės prekybos patirtis.
• Natūralios kalbos modeliai (NLP): tokie įrankiai kaip ChatGPT daro sąveiką natūralesnę.
• Išplėstinės prognozės: AI, kuris numato klientų poreikius dar prieš jiems tai suvokiant.

AI kaip individualizuotų rezultatų katalizatorius

Dirbtinis intelektas ne tik transformuoja rinkodaros kampanijas, bet ir iš naujo apibrėžia vartotojų lūkesčius. Įtraukdami dirbtinį intelektą į savo personalizavimo strategijas, galite kurti prasmingą patirtį, padidinti įsitraukimą ir paskatinti rezultatus.

Įmonėms, norinčioms tobulėti konkurencingoje rinkoje, dirbtinio intelekto pritaikymas nebėra išeitis, o būtinybė.