Ai marketing отзывы

Маркетинг с использованием искусственного интеллекта (ИИ) — это процесс использования инструментов ИИ, таких как модели данных, алгоритмы и машинное обучение, для получения информации о клиентах, которую маркетологи могут использовать для оптимизации расходов, настройки контента и персонализации пути клиента. Примеры маркетинговых решений на основе ИИ включают чат-ботов, распознавание изображений, личных помощников (таких как Google Assistant, Amazon Alexa, Cortana от Microsoft и Siri от Apple), механизмы рекомендаций по контенту и динамическое ценообразование на сайтах электронной коммерции.

Появление цифровых медиа вызвало приток больших данных, которые предоставили маркетологам возможность понять свои усилия и точно определить ценность по каналам. Это также привело к перенасыщению данными, поскольку многие маркетологи изо всех сил пытаются определить, какие наборы данных стоит собирать.

Маркетинг с использованием искусственного интеллекта уже сегодня используется для повышения эффективности и рентабельности кампаний цифрового маркетинга.

Это также может дать следующие бизнес-преимущества:

Сделайте рекламу умнее. ИИ помогает улучшить маркетинговые решения на основе учетных записей, используя большие данные для проведения глубокого анализа и создания более интеллектуальной онлайн-рекламы.

Сделайте поиск лучше. Решения на основе искусственного интеллекта и больших данных могут анализировать шаблоны цифрового поиска потребителей и помогать определять ключевые области, на которых следует сосредоточить маркетинговые стратегии.

Персонализируйте контент. Комбинируя большие данные, машинное обучение и искусственный интеллект, маркетологи могут усовершенствовать аналитику, чтобы понимать клиентов на индивидуальном уровне и соответствующим образом персонализировать контент.

Улучшить обслуживание клиентов. Чат и другие инструменты взаимодействия с потребителями все чаще становятся областью ботов ИИ, и эта тенденция должна сохраняться по мере того, как производительность ИИ становится все более сложной.

Эффективные решения на основе искусственного интеллекта предоставляют маркетологам центральную платформу для управления огромными объемами собираемых данных. Эти платформы имеют возможность получать ценную маркетинговую информацию о вашей целевой аудитории, чтобы вы могли принимать решения о том, как лучше всего связаться с ними, на основе данных. Например, такие структуры, как байесовское обучение и забывание , могут помочь маркетологам получить более четкое представление о том, насколько клиент восприимчив к конкретным маркетинговым усилиям.

Современный маркетинг опирается на глубокое понимание потребностей и предпочтений клиентов, а затем на способность действовать на основе этих знаний быстро и эффективно. Способность принимать решения на основе данных в режиме реального времени вывела ИИ на передний план для заинтересованных сторон в маркетинге. Однако маркетинговые команды должны быть проницательны при принятии решения о том, как лучше всего интегрировать ИИ в свои кампании и операции. Разработка и использование инструментов ИИ все еще находятся на ранних стадиях. Поэтому есть несколько проблем, о которых следует помнить при внедрении ИИ в маркетинг.

Инструменты ИИ не знают автоматически, какие действия предпринять для достижения маркетинговых целей. Им требуется время и обучение, чтобы узнать организационные цели, предпочтения клиентов, исторические тенденции, понять общий контекст и приобрести опыт. Это требует не только времени, но и гарантий качества данных.

Если инструменты ИИ не обучены на высококачественных данных, которые являются точными, своевременными и репрезентативными, инструмент будет принимать далеко не оптимальные решения, которые не отражают желания потребителей, тем самым снижая ценность инструмента.

Как потребители, так и регулирующие органы принимают жесткие меры в отношении того, как организации используют свои данные. Команды по маркетингу должны убедиться, что они используют данные потребителей с соблюдением этических норм и в соответствии с такими стандартами, как GDPR, в противном случае они рискуют получить серьезные штрафы и нанести ущерб репутации. Это вызов, когда дело касается ИИ. Если инструменты не запрограммированы специально для соблюдения определенных правовых норм, они могут выйти за пределы того, что считается приемлемым с точки зрения использования данных потребителей для персонализации.

При использовании ИИ в маркетинговых кампаниях и операциях важно начать с тщательного плана. Это позволит маркетинговым командам свести к минимуму дорогостоящие проблемы и получить максимальную отдачу от своих инвестиций в ИИ за наименьшее количество времени. Прежде чем внедрять инструмент ИИ для маркетинговых кампаний, необходимо учитывать несколько ключевых факторов:

Установите цели. Как и в любой маркетинговой программе, важно с самого начала установить четкие цели и маркетинговую аналитику. Начните с определения областей в кампаниях или операциях, которые ИИ мог бы улучшить, например сегментации. Затем установите четкие ключевые показатели эффективности, которые помогут показать, насколько успешной была кампания с использованием искусственного интеллекта — это особенно важно для качественных целей, таких как « улучшить качество обслуживания клиентов ».

Стандарты конфиденциальности данных. В начале вашей программы ИИ убедитесь, что ваша платформа ИИ не перейдет черту допустимого использования данных во имя персонализации. Убедитесь, что стандарты конфиденциальности установлены и запрограммированы на платформах по мере необходимости для соблюдения требований и доверия потребителей.

Количество данных и источники. Чтобы начать работу с искусственным интеллектом, маркетологам необходимо иметь в своем распоряжении огромное количество данных. Это то, что будет обучать инструмент ИИ предпочтениям клиентов, внешним тенденциям и другим факторам, которые повлияют на успех кампаний с поддержкой ИИ. Эти данные можно взять из собственной CRM организации, маркетинговых кампаний и данных веб-сайта. Кроме того, маркетологи могут дополнять это данными из вторых и сторонних источников. Это могут быть данные о местоположении, данные о погоде и другие внешние факторы, которые могут повлиять на решение о покупке.

Приобретите талант в науке о данных. Во многих маркетинговых командах не хватает сотрудников с необходимыми знаниями в области обработки данных и искусственного интеллекта, что затрудняет работу с огромными объемами данных и предоставление информации. Чтобы запустить программы с нуля, организации должны работать со сторонними организациями, которые могут помочь в сборе и анализе данных для обучения программ ИИ и облегчения текущего обслуживания.

Поддерживайте качество данных. Поскольку программы машинного обучения потребляют больше данных, программа научится принимать точные и эффективные решения. Однако, если данные не стандартизированы и не содержат ошибок, выводы будут бесполезными и могут заставить программы ИИ принимать решения, которые мешают маркетинговым программам. Перед внедрением маркетинга ИИ маркетинговые команды должны координировать свои действия с группами управления данными и другими направлениями бизнеса, чтобы установить процессы очистки и обслуживания данных.