Искусственный интеллект и машинное обучение открывают совершенно новую эпоху для маркетинга. Помимо упрощения работы с рутиной, эти технологии помогут маркетологам без страха масштабировать свою деятельность и быть «в тему» – «самый уместный контент получает самый многообещающий клиент в самый подходящий момент во всех каналах коммуникации». И вот 6 направлений, где данные и искусственный интеллект упрощают жизнь маркетолога.
Photo by Franki Chamaki on Unsplash
Маркетологи уже сталкиваются с тем, как работает искусственный интеллект в реальности, но не многие имели возможность применять его в своей работе. 85% руководителей верят, что технологии с использованием искусственного интеллекта (ИИ) дадут неоспоримое преимуществом их компаниям и только 10% из них сегодня используют ИИ.
Если вы уже слышали про ИИ, хотите больше разобраться в теме и понять, как применять эту технологию, то начните с 6 областей, где ИИ упростит работу маркетолога.
Персонализация
Нельзя говорить про ИИ в маркетинге и не начать с того, что он может делать для персонализации контента и маркетинговых кампаний. Алгоритмы могут анализировать поведение конкретного клиента в отношении скидок или предложений о покупке и с помощью машинного обучения точно сегментировать клиентов, показывать настроенную на клиента рекламу. И даже учитывать предпочтения в форматировании текста или какие изображения использовать.
Скрытые закономерности
Собирать и обрабатывать зетабайты информации было невозможным. Сегодня оцифровать можно эмоции, товар на полке, транзакции платежной карты, интересы в социальных сетях, данные из ERP, CRM и находить факты и закономерности, которые человеческий взгляд не может заметить. Использовать находки, как конкурентное преимущество при работе с клиентами.
Анализ оттока
Предсказывать отток клиентов тяжело, но возможно.
На основе исторических данных алгоритмы машинного обучения могут анализировать микро-показатели в поведении клиентов, которые скорее всего перестанут работать с брендом и даже давать сигналы о том, что нужно сделать для предотвращения оттока (специальные предложения, дополнительное письмо или звонок) — все это без вмешательства человека.
Для прогнозирования оттока обычно использует CLV (customer lifetime value) метод. Теперь компании могут сделать еще один шаг вперед и использовать предсказательные модели и делать микро сегментацию в режиме реального времени.
Динамическое или эластичное ценообразование
Динамическое ценообразования позволяет компаниям быть гибкими в разных условиях для разных клиентов и при этом наращивать маржинальность. Amazon и Ebay регулярно используют алгоритмы формирования цены на основе постоянного анализа лояльности клиента.
История службы вызова авто онлайн Uklon — использование искусственного интеллекта и моделей машинного обучения с целью формирования наиболее подходящей (справедливой) цены для пассажира и водителя.
Оптимизация маркетинговых процессов
Работа искусственного интеллекта с данными из CRM-системы, куда собирается информация о клиентах, дает больше вариантов сегментации клиентов, создавая более глубокий портрет клиента. Модели постоянно учатся и обновляются, что делает их более полезными и эффективными, чем традиционные техники сегментации.
Использование аналитических данных Google и своей CRM можно выстраивать уникальный клиентский путь для ваших клиентов. Создавать маркетинг вокруг конкретного человека в b2b и создавать микро сегменты в b2c.
Важную роль в клиентском пути займут чат-боты, которых невозможно отличить от человека. Мы приближаемся к тому, что чат-бот бренда будет напрямую общаться с чат-ботом на вашем телефоне и решать вопрос без участия человека.
Контент, создаваемый искусственным интеллектом
Мы еще в самом начале пути и искусственный интеллект не умеет писать статьи с глубокой индустриальной экспертизой. Однако много компаний уже предлагают услуги по конвертации финансовых отчетов в нарратив с историей. И такие подходы к созданию контента лишь говорят о том, что скоро на его создание будут уходить часы, а не недели.
Данные, искусственный интеллект и машинное обучение изменят стратегии и бизнес модели многих компаний.
Создание и использование интеллектуальных систем может идти, как изнутри компании, так и с привлечением внешних экспертов. Но тренд будет расти, а к компании Uklon будут присоединяться другие компании, ведь инновации и автоматизация — единственный путь для роста в клиент ориентированном мире, где царят данные.