Как ИИ изменит работу маркетологов

Когда мы думаем о применении ИИ в маркетинге, мы часто думаем об автоматизации. Автоматизация может быть полезна для таких задач, как отправка электронной почты или планирование публикаций в социальных сетях. Но современный ИИ может изменить методы работы маркетологов гораздо более эффективно, чем просто автоматизация.

ИИ предназначен для того, чтобы сделать маркетинговое программное обеспечение более умным. Важно понимать, что вам не нужно разбираться в хитросплетениях алгоритмов; вам просто нужно понять, что появится гораздо более интеллектуальное маркетинговое программное обеспечение.

Чем хорош ИИ?

ИИ хорошо справляется с прогнозированием, задачами, управляемыми данными, и массовым масштабированием.

Прогноз

ИИ хорошо предсказывает покупательские привычки потребителей на основе их предыдущего покупательского поведения.

Представьте продукты, которые вы бы представили в информационном бюллетене, который вы отправляете одному из своих клиентов, например, Джону Доу. Эти продукты будут отличаться от тех, которые вы хотели бы представить в том же информационном бюллетене для другого клиента, например Джейн Смит.

Что делает ИИ, так это предсказывает, что Джон Доу может захотеть купить, основываясь на всех данных и истории, которые у него есть для Джона Доу. Затем он отдельно предсказывает, что купила бы Джейн Смит, основываясь на истории Джейн Смит.

Задачи, управляемые данными

ИИ хорошо справляется с задачами, основанными на данных, особенно в более крупных масштабах, чем человек.

Например, управляемой данными задачей может быть предложение новых продуктов компании, производящей поздравительные открытки. Если вы управляете компанией, выпускающей поздравительные открытки, некоторые данные, которые у вас могут быть, — это ключевые слова, которые привлекают трафик на ваш веб-сайт. Итак, что ищут ваши клиенты? Основываясь на этом, ИИ может просмотреть весь этот массивный поток поступающих данных и предложить идеи для поздравительных открыток или продуктов, которых еще нет на вашем веб-сайте. Когда люди пытаются масштабировать подобную задачу, они имеют дело с большим количеством данных . Вот почему ИИ может делать это лучше.

Массивное масштабирование

Когда вы крупный бренд с тысячами упоминаний в социальных сетях, на вашем веб-сайте и в обзорах Google, вы хотите иметь возможность продемонстрировать это. Но сложно обобщить все эти мнения клиентов о ваших продуктах и ​​бренде. В таком случае ИИ может делать изображения, подобные NPS в реальном времени, взятые из Интернета. И ИИ хорошо справляется с этим в масштабе.

Помните, что в сети миллиарды страниц. Маркетинговый ИИ учится делать более точные прогнозы на основе данных, к которым у него есть доступ. Он может использовать данные ваших клиентов, профили клиентов, поведение клиентов на вашем веб-сайте и любые другие данные, которые у вас есть или которые вы можете получить.

Как маркетологи будут использовать ИИ?

Вот 6 способов, которыми маркетологи будут использовать ИИ в ближайшие годы:

1. ИИ будет встроен в инструменты, которые вы уже используете

   Это уже происходит во многих случаях. Попробуйте найти одно из программ, которые вы используете изо дня в день, и посмотрите, не встроен ли в него ИИ.

   Существуют также специальные инструменты искусственного интеллекта. Например, инструмент, который выполняет исследование ключевых слов для вас или более эффективен в этом, чем инструменты SEO, к которым у вас есть доступ сегодня.

   

2. Удобные конструкторы ИИ

   В настоящее время инженеры работают над удобными конструкторами ИИ. Если вы раньше хотели кодировать ИИ, вам нужно было немного разбираться в информатике, чтобы сделать это. Но сейчас в разработке находятся некоторые платформы, которые позволят маркетологам создавать системы искусственного интеллекта без необходимости разбираться в информатике.

3. Сервисные API

   Некоторые API позволяют вам кодировать их. Подобные API есть у таких компаний, как Amazon, Microsoft и Google.

4. Стелс ИИ

   Стелс-ИИ — это сервисы, которыми вы уже пользуетесь, но о которых даже не подозреваете. Они похожи на ИИ, встроенный в программное обеспечение, которое вы уже используете.

5. Массовая персонализация

   Массовая персонализация — невероятно увлекательный вариант использования. Большинство практик, которыми мы все пользуемся, вот-вот устареют; они уже устарели.

   В этом примере мы обсудим массовую персонализацию ИИ применительно к электронному маркетингу.

   Сегментация, например, имела смысл, когда дело дошло до сегментации вашего списка адресов электронной почты, чтобы отправлять правильные электронные письма нужным людям на основе того, что они ранее покупали, демографических данных или любых других данных, которые у вас есть об этих контактах. Ну, это старый способ сделать это. Это имело смысл и сработало, поэтому мы все так и сделали, но как насчет применения ИИ к электронной почте ?

   

   Если бы вы использовали решение ИИ для отправки своих электронных писем, оно бы работало так, что решение ИИ анализировало бы все профили ваших клиентов. Например, что клиент купил в прошлом.

   ИИ может довольно быстро стать умнее, используя все данные, которые проходят через его систему. Итак, ИИ объединяет все эти данные для создания индивидуального электронного письма. В электронном письме может быть что-то вроде «спасибо за прошлогоднюю покупку» или «я видел, что вы нечасто бывали на сайте» .

   Эти электронные письма, сгенерированные искусственным интеллектом, настолько невероятны, потому что они выглядят так, как будто они были написаны человеком , который понимает ваши предпочтения, историю покупок, поведение на веб-сайте и т. д.

   Машинное обучение будет использоваться для персонализации электронных писем. ИИ изучает не только ваших клиентов, но и других потребителей и конкурентов, которые также используют этот инструмент. ИИ может адаптироваться и учитывать огромное количество наборов данных или точек данных при написании контента, такого как эти электронные письма.

6. Оптимизация целевой страницы

   Одна из тактик, которую все еще используют маркетологи, — это A/B-тестирование старой школы. A/B-тестирование — это способ создать две разные версии целевой страницы, в которые вы вносите незначительное изменение, потому что хотите знать, делает ли это изменение лучше или хуже целевую страницу с точки зрения коэффициента конверсии. Что ж, A/B-тестирование — тактика, которая вот-вот устареет.

   Если мы используем ИИ для реализации аналогичной стратегии, мы ожидаем, что ИИ выберет вариант целевой страницы на основе своего понимания данных, к которым у него есть доступ (то есть других целевых страниц, которые он создал, и того, насколько хорошо они работали).

   Мы также можем представить себе ИИ, который создает пользовательскую целевую страницу для человека, который только что нажал на нее, на основе рекламного объявления, которое он увидел, или того, что он ввел в Google.

   Со временем оптимизация ИИ будет работать лучше, чем A/B-тестирование.

Что значит ИИ для маркетологов?

Важно стать маркетологом с искусственным интеллектом. Если вы разбираетесь в инструментах искусственного интеллекта, то вы будете человеком в своей организации, который исследует их, изучает и изобретает новые рабочие процессы и, по сути, становится гораздо более ценным для вашей организации. Это большая возможность – уникальная возможность для маркетологов.

Есть некоторые маркетологи, которые собираются использовать эту технологию и экспериментировать со всеми различными инструментами. Но есть и другие маркетологи, которые просто проигнорируют это; эти маркетологи будут со временем становиться все менее и менее ценными.

Хорошая новость заключается в том, что для того, чтобы стать маркетологом с искусственным интеллектом, вам не нужно разбираться в кровавых деталях технологии искусственного интеллекта . Подумайте, например, о своей машине. Вы не знаете всего о том, как работает ваша машина, но вы знаете, что она способна делать некоторые вещи (например, доставлять вас на работу). Вы также знаете, что ваша машина плохо справляется с некоторыми вещами (например, с доставкой из Нью-Йорка в Лондон); вы бы использовали другой инструмент для этой ситуации. Причина, по которой мы используем эту аналогию, заключается в том, что это то же самое для ИИ, где важно понимать, какие типы проблем ИИ может — и не может — решить.

тревога ИИ

Многие маркетологи задаются вопросом, собирается ли ИИ взять на себя их работу — короткий ответ — нет! Вот реальность борьбы с тревогой ИИ:

Выводы

Для цифрового маркетолога пришло время изучить и внедрить ИИ! Маркетологи, которые приложат усилия, чтобы понять, как работает ИИ и как эффективно использовать его в своей организации, возглавят внедрение инструментов ИИ во всей отрасли.