4 categorii AI care influențează marketingul: Analiza predictivă

În această serie de patru părți, explorăm patru categorii de inteligență artificială (AI), modul în care acestea pot avea un impact semnificativ pe marketerii și clienții lor și ce ar putea evita. Partea întâi (AI generativă) este aici.

În acest al doilea articol, ne vom uita la analiza predictivă - instrumente care utilizează date precum comportamentul utilizatorului (agregat și pe bază de client) și alți factori pentru a oferi agenților de marketing predicții despre comportamentul viitor și alte tendințe.

Ce este analiza predictivă?

Analiza predictivă se bazează pe bogăția de date pe care companiile le au despre comportamentul și acțiunile clienților lor și pe alte tendințe și informații care ar putea fi disponibile pentru aceștia. Prin urmare, AI este cea care face predicții despre rezultatele viitoare folosind date istorice combinate cu modelarea statistică, învățarea automată și alte forme de instrumente analitice.

În timp ce instrumentele de inteligență artificială generativă, cum ar fi ChatGPT, primesc cea mai mare parte a presei în zilele noastre, până la 95% dintre companii încorporează în prezent un anumit tip de analiză predictivă în marketingul lor.

Obțineți cel mai mult din stiva dvs.? Luați pe scurt sondajul nostru de înlocuire MarTech din 2023

Clienții au experimentat efectele acestui tip de modelare de ani de zile în și în afara marketingului. Oricine solicită un card de credit sau un împrumut, de exemplu, a avut istoricul de credit analizat și evaluat pentru risc și pentru cât de mult credit i-a considerat compania demn.

Analiza predictivă pentru marketing funcționează aproape la fel și are o varietate de aplicații, inclusiv:

• Segmentarea clienților prin învățarea automată folosind relații complexe sau ascunse.
• Prioritizarea conduce pentru a determina cei mai promițători clienți potențiali.
• Calcularea pierderii sau a clienților cu risc.
• Determinarea înclinației unui client actual sau potențial la.
• Calcularea cheltuielilor optime de publicitate pentru a obține rezultatul dorit.

În mod similar, analiza predictivă poate determina ce clienți probabil vor renunța sau vor căuta în altă parte. Aceste informații pot fi folosite pentru a atrage persoana respectivă să rămână dacă este deja client. Dacă nu sunt deja un client, aceleași informații pot determina dacă merită sau nu o investiție mare de dolari în publicitate pentru conversie.

Sapă mai adânc: Inteligența artificială: un ghid pentru începători

Analiza predictivă este un instrument puternic folosit de specialiști în marketing pentru a ajuta la luarea unor decizii mai bune, pentru a viza cei mai buni clienți potențiali și pentru a fi mai eficienți în modul în care folosesc banii din marketing și publicitate.

De ce merită să fii atent acum  

Există câteva motive pentru a acorda o atenție deosebită analizei predictive atunci când luați în considerare adoptarea în continuare a AI în abordarea dvs. de marketing. Să explorăm câteva dintre acestea.

Găsirea de noi oportunități

Analiza predictivă este bună la identificarea tendințelor clienților pe baza unor cantități mari de date sau a unor seturi de date deosebit de complexe. Le poate folosi pentru a extrapola și a prezice ce vor face seturile de clienți probabil. Aceasta poate include:

• Găsirea unor segmente de public noi și valoroase.
• Stabilirea când un client este cel mai probabil să cumpere.
• Descoperirea altor oportunități care se pot traduce într-un profit tangibil.

Fii mai eficient cu resursele tale

În plus, analiza predictivă îi poate ajuta pe marketeri să prioritizeze unde ar trebui să-și concentreze eforturile – și dolari. Un exemplu: optimizarea cheltuielilor publicitare analizând calendarul, plasarea, segmentarea publicului și multe altele.

Prevenirea rezultatelor nedorite  

În plus față de găsirea de noi oportunități și de a fi mai eficient în eforturile dvs. de marketing, analiza predictivă vă poate ajuta să evitați momentele sau interacțiunile negative cheie. Folosind aceste metode de inteligență artificială, puteți lua măsuri pentru reducerea abandonului sau salvarea relațiilor cu clienții expuși la risc și luarea de măsuri pentru a preveni aceste rezultate.

Asocierea analizei predictive cu IA generativă

Chiar dacă diferite tipuri de inteligență artificială sunt disponibile pentru marketeri, nimeni nu spune că nu puteți combina mai multe abordări într-o singură strategie. De exemplu, asocierea analizei predictive cu inteligența artificială generativă poate identifica oportunități de marketing în timp util și poate crea conținut care să corespundă momentului.

Dacă un nou segment de public identificat de instrumentele dvs. de predicție necesită o nouă abordare a campaniei, puteți utiliza instrumente AI generative pentru a personaliza conținutul pentru acel segment. Acest lucru economisește timp și bani și valorifică rapid și ușor o oportunitate.

Beneficiind de învățarea continuă

Și, desigur, predicțiile se vor îmbunătăți pe măsură ce se vor baza din mai multe surse de date și vor învăța în timp. La urma urmei, acesta este scopul învățării automate - că învață continuu și se îmbunătățește în timp!

La ce să fii atent

În timp ce analiza predictivă este un domeniu interesant al inteligenței artificiale, oamenii sunt încă necesari într-un rol strategic. Oamenii trebuie să fie curatorii și interpreții predicțiilor AI. Inteligența artificială poate oferi doar informații. Este necesar ca oamenii să decidă când, unde, cum și dacă să-l folosească. Aveți grijă, deci, că puteți justifica motivul pentru care se iau decizii.

De asemenea, ai grijă cum se poate pătrunde părtinirea în sistemul tău. Prejudecățile pot începe subtil și pot deveni mai problematice în timp, așa că este esențial să poți vedea cum se fac predicțiile.

Concluzie

După cum puteți vedea, analiza predictivă este un domeniu al IA care există suficient de mult pentru a se maturiza în mai multe domenii. Deși nu ar trebui să înlocuiască supravegherea strategică de către oameni, există deja suficiente aplicații în uz pe care le putem numi sigure pentru a le utiliza într-un sens relativ larg.

Aceasta este, de asemenea, un domeniu susceptibil de a introduce părtinire, așa că asigurați-vă că găsiți modalități de a permite transparența în modul în care modelele AI fac predicții și decizii.

În următorul articol din această serie, ne vom uita la un alt domeniu în care inteligența artificială are un impact asupra activității specialiștilor de marketing și a clienților la care ajung: călătoriile personalizate ale clienților și următoarea cea mai bună acțiune.