Как искусственный интеллект оптимизирует маркетинговые процессы на пути покупателя: от желания приобрести товар до совершения покупки? Рассмотрим несколько самых популярных процессов, используемых системами ИИ для оптимизации в маркетинге

Унифицирование данных
Маркетологи ежедневно сталкиваются с огромным количеством данных: демографических, поведенческих и т.д. Всю информацию необходимо унифицировать (привести к единой форме) и упорядочить для того, чтобы её можно было применить. Если маркетолог будет только собирать и систематизировать информацию с разных сервисов, платформ и других ресурсов, времени на глубокий анализ и дальнейшие действия в соответствии с информацией просто не останется.

Компания HSN (Home Shopping Network) отошла от привычного анализа данных из разных каналов при разработке своей маркетинговой стратегии. Вместо этого в компании начали использовать платформу на базе ИИ, которая интегрировала данные из любых источников (веб-ресурс, мобильные приложения, электронная почта, почтовая рассылка). Целью использования такого ИИ-сервиса было построение максимально точной картины индивидуальных предпочтений клиента. Маркетологи HSN в настоящее время разрабатывают рекламные кампании, что привлекают клиентов, которые максимально подходят под характеристики целевой аудитории компании.

Улучшенная персонализация
Потребители ожидают персонализированных предложений от бренда – товаров или услуг, которые решат их проблемы, удовлетворять индивидуальные запросы. А самым большим препятствием для глубокой персонализации является необходимость создания сразу нескольких версий контента и его своевременная подача целевой аудитории.
И здесь ИИ спасает ситуацию: обрабатывает маркетинговые данные, а затем создает индивидуальный контент для каждого клиента.

Так называемая гипер-персонализация основывается на прогнозируемом поведении покупательской аудитории, и не всегда соответствует статистически выбранному сегменту. AI облегчает процесс персонализации для маркетологов благодаря двум факторам:

  • постоянному обучению;
  • предоставлению нужного контента на основании предыдущих взаимодействий клиента с брендом.

Когда маркетолог знает, как клиенты взаимодействуют с брендом, становится проще предоставлять им правильный контент в нужное время. Например, главный аквариум штата Джорджия хотел отправлять потенциальным клиентам персонализированную рекламу. Маркетологи этой некоммерческой организации знали, что большинство посетителей аквариума пользуются смартфонами и планшетами как во время, так и после посещений. Специалисты начали использовать маркетинговую платформу на основе AI от IBM – Watson Campaign Automation. В ней содержались все данные о клиентах: имена, почтовые индексы, истории посещений аквариума, номера клубных карт.

ИИ разделил аудиторию на постоянных посетителей аквариума и гостей, а затем выполнил рассылку персонализированных сообщений для каждой целевой группы. В результате количество открытых рекламных писем составило 89%, а отклик после прочтения сообщений вырос на 288%. Доходы организации, поступающие через цифровой маркетинговый канал, увеличились на 21%

Формирование клиентского пути
Каждый клиент хочет купить необходимую вещь как можно быстрее и без лишних усилий. Задача маркетолога – обеспечить максимально удобный путь покупателя к товару. Здесь пригодится аналитическая функция ИИ: система определит вероятные проблемы, с которыми может столкнуться покупатель, и подскажет способы их устранения.

Компания Airlines Reporting Corp. (ARC) специализируется на коммерции в авиаперевозках. Маркетинговый стек компании включал несколько лучших платформ, однако соединить все данные в единую базу было очень сложно. Внедрив универсальную разработку IBM на базе AI, удалось объединить информацию. После объединения сведения передавались ИИ для обработки. Так ARC смогли устранить “мертвые зоны” на пути клиента.

Маркетологи компании установили, что клиенты гораздо больше информации получают с планшетных устройств, поэтому уделили особое внимание дизайну и контенту мобильного канала Airlines Reporting Corp. Это увеличило заинтересованность и отклик покупателей авиабилетов.

Что говорит статистика?

По данным опроса, проведенного аналитическим ресурсом InsideSales.com, 44% опрошенных компаний планируют использовать ИИ в 2019 году для повышения эффективности продаж. При этом почти 90% ожидают значительного влияния интеллектуальных технологий на производительность. InsideSales.com – платформа, реализующая ИИ-решения, опубликовала результаты опроса более 600 специалистов по продажам ведущих компаний мира. Все респонденты были оптимистично настроены в отношении передовых технологий и их влияние на продвижение товаров/услуг на рынке.

Респонденты едины во мнении, что передовые технологии необходимы для продвижения товаров на рынке: 21,5% уверены, что самым главным трендом 2019 года будет автоматизация процесса продаж, 21,3% опрошенных сделали акцент на big data, еще 15,6% отдали свои голоса за искусственный интеллект. ИИ давно избавился от имиджа “фантастической технологии будущего”, и стал эффективным инструментом маркетологов.

Автор: Елена Семенчук


Читайте также:

Digital Customer Experience от Verizone – круглосуточный сервис поддержки клиентов на базе AI

CoBots на предприятиях – как корпоративные боты помогут бизнесу

Комментарии