4 categorie di intelligenza artificiale che incidono sul marketing: analisi predittiva

In questa serie in quattro parti, esploreremo quattro categorie di intelligenza artificiale (AI), come possono avere un impatto significativo sui professionisti del marketing e sui loro clienti e cosa potenzialmente evitare. La prima parte (IA generativa) è qui.

In questo secondo articolo, esamineremo l'analisi predittiva: strumenti che utilizzano dati come il comportamento degli utenti (aggregati e per cliente) e altri fattori per fornire agli esperti di marketing previsioni del comportamento futuro e altre tendenze.

Cos'è l'analisi predittiva?

L'analisi predittiva si basa sulla ricchezza di dati che le aziende hanno sul comportamento e sulle azioni dei loro clienti e su altre tendenze e informazioni che potrebbero essere a loro disposizione. Pertanto, è l'intelligenza artificiale che fa previsioni sui risultati futuri utilizzando dati storici combinati con modelli statistici, apprendimento automatico e altre forme di strumenti analitici.

Mentre gli strumenti di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT stanno ricevendo la maggior parte della stampa in questi giorni, ben il 95% delle aziende sta attualmente incorporando un qualche tipo di analisi predittiva nel proprio marketing.

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I clienti hanno sperimentato gli effetti di questo tipo di modellazione per anni dentro e fuori dal marketing. Chiunque richieda una carta di credito o un prestito, ad esempio, ha analizzato e valutato la propria storia creditizia in base al rischio e alla quantità di credito di cui l'azienda li ha ritenuti meritevoli.

L'analisi predittiva per il marketing funziona più o meno allo stesso modo e ha una varietà di applicazioni, tra cui:

• Segmentare i clienti attraverso l'apprendimento automatico utilizzando relazioni complesse o nascoste.
• Dare priorità ai lead per determinare i potenziali clienti più promettenti.
• Calcolo del tasso di abbandono o dei clienti a rischio.
• Determinare la propensione di un cliente attuale o potenziale a.
• Calcolo della spesa pubblicitaria ottimale per ottenere il risultato desiderato.

Allo stesso modo, l'analisi predittiva può determinare quali clienti probabilmente abbandoneranno o guarderanno altrove. Queste informazioni possono essere utilizzate per invogliare quella persona a rimanere se è già un cliente. Se non sono già clienti, le stesse informazioni possono determinare se valgono o meno un grande investimento di dollari pubblicitari per la conversione.

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L'analisi predittiva è un potente strumento che gli esperti di marketing utilizzano per prendere decisioni migliori, indirizzare i migliori potenziali clienti ed essere più efficienti nel modo in cui utilizzano i dollari di marketing e pubblicità.

Perché vale la pena prestare attenzione ora  

Ci sono alcuni motivi per prestare particolare attenzione all'analisi predittiva quando si considera un'ulteriore adozione dell'IA nel proprio approccio di marketing. Esploriamo alcuni di questi.

Trovare nuove opportunità

L'analisi predittiva è utile per identificare le tendenze dei clienti sulla base di grandi quantità di dati o set di dati particolarmente complessi. Può usarli per estrapolare e prevedere cosa probabilmente faranno i set di clienti. Questo può includere:

• Trovare segmenti di pubblico nuovi e di valore.
• Determinare quando è più probabile che un cliente acquisti.
• Scoprire altre opportunità che possono tradursi in un ritorno tangibile.

Essere più efficienti con le tue risorse

Inoltre, l'analisi predittiva può aiutare i professionisti del marketing a stabilire le priorità su dove concentrare i propri sforzi e denaro. Un esempio: ottimizzare la spesa pubblicitaria osservando i tempi, il posizionamento, la segmentazione del pubblico e altro ancora.

Prevenire esiti indesiderati  

Oltre a trovare nuove opportunità ed essere più efficienti con i tuoi sforzi di marketing, l'analisi predittiva può aiutarti a evitare momenti o interazioni negative chiave. Utilizzando questi metodi di intelligenza artificiale, puoi adottare misure per ridurre il tasso di abbandono o salvare le relazioni con i clienti a rischio e adottare misure per prevenire questi risultati.

Associare l'analisi predittiva con l'IA generativa

Anche se i marketer hanno a disposizione diversi tipi di intelligenza artificiale, nessuno sta dicendo che non è possibile combinare diversi approcci in un'unica strategia. Ad esempio, la collaborazione dell'analisi predittiva con l'IA generativa può identificare opportunità di marketing tempestive e creare contenuti per soddisfare il momento.

Se un nuovo segmento di pubblico identificato dai tuoi strumenti predittivi richiede un nuovo approccio alla campagna, puoi utilizzare strumenti di intelligenza artificiale generativa per personalizzare i contenuti per quel segmento. Ciò consente di risparmiare tempo e denaro e di capitalizzare un'opportunità in modo rapido e semplice.

Approfittando dell'apprendimento continuo

E, naturalmente, le previsioni miglioreranno man mano che attingono da più fonti di dati e apprendono nel tempo. Dopotutto, questo è il punto dell'apprendimento automatico: impara continuamente e migliora nel tempo!

A cosa fare attenzione

Sebbene l'analisi predittiva sia un'area entusiasmante dell'IA, gli esseri umani sono ancora necessari in un ruolo strategico. Le persone devono essere i curatori e gli interpreti delle previsioni dell'IA. L'intelligenza artificiale può solo fornire informazioni. Richiede alle persone di decidere quando, dove, come e se usarlo. Fai attenzione, quindi, a poter comprovare il motivo per cui vengono prese le decisioni.

Inoltre, fai attenzione a come i pregiudizi possono insinuarsi nel tuo sistema. Il pregiudizio può iniziare in modo sottile e diventare più problematico nel tempo, quindi è essenziale essere in grado di vedere come vengono fatte le previsioni.

Conclusione

Come puoi vedere, l'analisi predittiva è un'area dell'IA che esiste da abbastanza tempo per maturare in diverse aree. Anche se non dovrebbe essere un sostituto della supervisione strategica da parte degli esseri umani, ci sono già abbastanza applicazioni in uso che possiamo definire sicure per i tipi da usare in un senso relativamente ampio.

Questa è anche un'area suscettibile di introdurre pregiudizi, quindi assicurati di trovare modi per consentire la trasparenza nel modo in cui i modelli di intelligenza artificiale effettuano previsioni e decisioni.

Nel prossimo articolo di questa serie, esamineremo un'altra area in cui l'intelligenza artificiale ha un impatto sul lavoro dei professionisti del marketing e sui clienti che raggiungono: i percorsi personalizzati dei clienti e la prossima migliore azione.