4 kategorie AI wpływające na marketing: Analityka predykcyjna

W tej czteroczęściowej serii badamy cztery kategorie sztucznej inteligencji (AI), jak mogą znacząco wpłynąć na marketerów i ich klientów oraz czego potencjalnie unikać. Część pierwsza (Generative AI) jest tutaj.

W tym drugim artykule przyjrzymy się analityce predykcyjnej — narzędziom wykorzystującym dane, takie jak zachowanie użytkowników (zagregowane i na podstawie poszczególnych klientów) oraz inne czynniki, aby zapewnić marketerom przewidywania przyszłych zachowań i innych trendów.

Co to jest analiza predykcyjna?

Analityka predykcyjna opiera się na bogactwie danych, które firmy mają na temat zachowań i działań swoich klientów oraz innych trendów i informacji, które mogą być dla nich dostępne. Dlatego to sztuczna inteligencja prognozuje przyszłe wyniki, korzystając z danych historycznych w połączeniu z modelowaniem statystycznym, uczeniem maszynowym i innymi formami narzędzi analitycznych.

Podczas gdy generatywne narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT, zyskują obecnie większość prasy, aż 95% firm włącza obecnie pewien rodzaj analizy predykcyjnej do swoich działań marketingowych.

Czy maksymalnie wykorzystujesz swój stos? Weź udział w naszej krótkiej ankiecie MarTech dotyczącej wymiany w 2023 r

Klienci doświadczają efektów tego typu modelowania od lat w marketingu i poza nim. Na przykład każdy, kto ubiega się o kartę kredytową lub pożyczkę, ma przeanalizowaną historię kredytową i ocenioną pod kątem ryzyka oraz tego, ile kredytu firma uznała za godnego.

Analityka predykcyjna dla marketingu działa bardzo podobnie i ma wiele zastosowań, w tym:

• Segmentacja klientów poprzez uczenie maszynowe przy użyciu złożonych lub ukrytych relacji.
• Priorytetyzacja prowadzi do określenia najbardziej obiecujących potencjalnych klientów.
• Obliczanie klientów churn lub zagrożonych.
• Określenie skłonności obecnego lub potencjalnego klienta do.
• Obliczanie optymalnych wydatków na reklamę, aby uzyskać pożądany efekt.

Podobnie analizy predykcyjne mogą określić, którzy klienci prawdopodobnie odejdą lub poszukają gdzie indziej. Informacje te można wykorzystać, aby zachęcić tę osobę do pozostania, jeśli jest już klientem. Jeśli nie są jeszcze klientami, te same informacje mogą określić, czy konwersja jest warta dużej inwestycji reklamowej.

Kop głębiej: sztuczna inteligencja: przewodnik dla początkujących

Analityka predykcyjna to potężne narzędzie, którego używają doświadczeni marketerzy, aby podejmować lepsze decyzje, docierać do najlepszych potencjalnych klientów i efektywniej wykorzystywać pieniądze przeznaczone na marketing i reklamę.

Dlaczego warto zwrócić na to uwagę już teraz  

Istnieje kilka powodów, dla których warto zwrócić szczególną uwagę na analitykę predykcyjną, rozważając dalsze zastosowanie sztucznej inteligencji w swoim podejściu marketingowym. Przyjrzyjmy się kilku z nich.

Znalezienie nowych możliwości

Analityka predykcyjna dobrze identyfikuje trendy klientów na podstawie dużych ilości danych lub szczególnie złożonych zestawów danych. Może ich używać do ekstrapolacji i przewidywania, jakie zestawy klientów prawdopodobnie zrobią. Może to obejmować:

• Znalezienie nowych i wartościowych segmentów odbiorców.
• Określenie, kiedy klient jest najbardziej skłonny do zakupu.
• Odkrywanie innych możliwości, które mogą przełożyć się na namacalny zwrot.

Bardziej efektywne wykorzystanie zasobów

Ponadto analizy predykcyjne mogą pomóc marketerom ustalić priorytety, na których powinni skoncentrować swoje wysiłki — i pieniądze. Jeden przykład: optymalizacja wydatków na reklamę dzięki uwzględnieniu czasu, miejsca docelowego, segmentacji odbiorców i nie tylko.

Zapobieganie niepożądanym skutkom  

Oprócz znajdowania nowych możliwości i zwiększania efektywności działań marketingowych, analizy predykcyjne mogą pomóc w uniknięciu kluczowych negatywnych momentów lub interakcji. Korzystając z tych metod sztucznej inteligencji, możesz podjąć kroki w kierunku zmniejszenia odpływu lub ratowania zagrożonych relacji z klientami oraz podjąć działania zapobiegające takim skutkom.

Współpraca analityki predykcyjnej z generatywną sztuczną inteligencją

Chociaż marketerzy mają do dyspozycji różne rodzaje sztucznej inteligencji, nikt nie mówi, że nie można połączyć kilku podejść w jedną strategię. Na przykład partnerstwo w zakresie analizy predykcyjnej z generatywną sztuczną inteligencją może identyfikować aktualne możliwości marketingowe i tworzyć treści dostosowane do danej chwili.

Jeśli nowy segment odbiorców zidentyfikowany przez Twoje narzędzia prognostyczne wymaga nowego podejścia do kampanii, możesz użyć generatywnych narzędzi sztucznej inteligencji, aby spersonalizować treści dla tego segmentu. Pozwala to zaoszczędzić czas i pieniądze oraz szybko i łatwo wykorzystać nadarzającą się okazję.

Czerpiąc korzyści z ciągłego uczenia się

I oczywiście prognozy będą się poprawiać w miarę czerpania z większej liczby źródeł danych i uczenia się w miarę upływu czasu. W końcu o to chodzi w uczeniu maszynowym — że nieustannie się uczy i z czasem staje się coraz lepszy!

Na co uważać

Podczas gdy analityka predykcyjna jest ekscytującym obszarem sztucznej inteligencji, ludzie nadal są potrzebni w strategicznej roli. Kuratorami i interpretatorami przewidywań AI muszą być ludzie. Sztuczna inteligencja może jedynie dostarczać informacji. Wymaga od ludzi decydowania, kiedy, gdzie, jak i czy go używać. Uważaj więc, abyś potrafił uzasadnić, dlaczego podejmujesz decyzje.

Uważaj też na to, jak stronniczość może wkraść się do twojego systemu. Odchylenie może zacząć się subtelnie i z czasem stać się bardziej problematyczne, dlatego niezbędna jest możliwość zobaczenia, w jaki sposób dokonywane są prognozy.

Wniosek

Jak widać, analityka predykcyjna to obszar sztucznej inteligencji, który istnieje wystarczająco długo, aby dojrzeć w kilku obszarach. Chociaż nie powinno to zastępować strategicznego nadzoru ze strony ludzi, w użyciu jest już wystarczająco dużo aplikacji, które możemy nazwać bezpiecznymi w użyciu w stosunkowo szerokim znaczeniu.

Jest to również obszar podatny na wprowadzanie uprzedzeń, więc upewnij się, że znajdziesz sposoby na zapewnienie przejrzystości w sposobie przewidywania i podejmowania decyzji przez modele sztucznej inteligencji.

W kolejnym artykule z tej serii przyjrzymy się kolejnemu obszarowi, w którym sztuczna inteligencja wpływa na pracę marketerów i klientów, do których docierają: spersonalizowane podróże klientów i kolejne najlepsze działania.