По мнению мировых аналитических компаний, рынок электронной коммерции в настоящее время контролирует глобальную долю розничных продаж на 14%, и к 2021 году станет крупнейшим каналом сбыта. Уже несколько лет онлайн-предприниматели вкладывают миллионы в цифровой маркетинг для формирования аудитории и повышения степени онлайн-влияния на клиента. Использование искусственного интеллекта в маркетинге становится обязательным пунктом успеха в онлайн-бизнесе.

Сегодня ИИ является неотъемлемой частью маркетинговой кампании любого стартапа, его применение снижает затраты на ведение бизнеса, повышает качество обслуживания клиентов и оптимизирует маркетинговые задачи. Существует пять эффективных AI-рычагов влияния на процессы маркетинга.

1. Управление контентом и поисковой оптимизацией.
Контент всегда был решающим фактором любой успешной маркетинговой модели. Благодаря AI, контент можно не только создавать, но и отслеживать в соответствии с целевым клиентским сегментом. Приложения на базе искусственного интеллекта помогли онлайн-предпринимателям разработать более эффективный контент, следовательно, они привлекли целевую аудиторию.С помощью ИИ онлайн-бизнес повышает эффективность маркетинговых кампаний, освободив время маркетологов для других важных задач.

Большинство алгоритмов ИИ использует данные о привычках пользователей, поведении покупателей и моделях взаимодействия, чтобы проанализировать интересы клиентов прежде, чем предоставить им рекламу. Выдавая только действительно важный для пользователя контент, AI экспоненциально повышает вероятность конверсий.

Пример: Netflix, один из крупнейших в мире провайдеров медиа-услуг, использует AI для предложения видеоконтента своим подписчикам. Восемьдесят процентов того, что смотрят на Netflix, связано с рекомендацией ИИ.

2. Чат-боты и data learning.
Чат-боты и data learning (изучение данных) – эффективное дополнение к инструментам цифрового маркетинга. В сочетании с ИИ, роботизированные службы поддержки клиентов увеличивают вовлеченность, снижают бизнес-затраты и улучшают продажи. Также они дают возможность интернет-магазинам работать круглосуточно, предоставляя ответы на основные запросы в режиме реального времени, генерируя уникальный контент для электронных писем, отслеживая поведение клиентов и предоставляя рекомендации по продуктам.

Благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению чат-боты теперь дают «человечные» ответы на сложные запросы и использовать естественную обработку речи для анализа ключевых слов и влияния на решения клиентов о покупке. Это становится возможным из-за использования изучения данных: система ИИ анализирует наиболее частые вопросы клиентов, учится давать на них максимально полный ответ так, как будто с собеседником общается продавец-консультант, а не бот.

Пример: Starbucks, одна из крупнейших в мире сетей кофеен, использует чат-бота для Facebook Messenger, чтобы принимать сложные заказы от клиентов. Согласно инфографике, составленной компанией FME, чат-боты сэкономят компании на бизнес-расходах в общей сложности 8 миллиардов долларов к 2022 году.

3. Голосовой поиск и виртуальные помощники.
Голосовые покупки – одна из самых обсуждаемых технологических тенденций последних лет. По данным PR Newswire, количество голосовых покупок к 2022 году увеличится в 20 раз и достигнет отметки в 40 миллиардов долларов. В настоящее время подавляющее большинство онлайн-клиентов используют голосовой поиск для поиска предприятий, продуктов и взаимодействия с брендами.

Пример: вопреки традиционным методам ввода текста, голосовой поиск приобрел высокую популярность благодаря интеграции с мощными виртуальными помощниками, такими как Google, Alexa, Siri и Cortana. Согласно аналитическим прогнозам Gartner, к 2020 году 30% всех сеансов просмотра веб-страниц будут проходить без экранного взаимодействия.

Именно поэтому оптимизация контента с помощью голосового поиска невероятно важна для поддержания конкурентного преимущества на рынке и обеспечения устойчивости бизнеса.

4. Прогнозная аналитика и прогнозирование продаж.
Одним из самых больших преимуществ ИИ в цифровом маркетинге является его способность прогнозировать поведение клиентов и объемы продаж. Используя интеллектуальную аналитику, AI комбинирует анализ данных, статистику и аналитическое моделирование для создания графика прогнозов будущих результатов онлайн-бизнеса. Кроме того, с ростом машинного обучения и больших данных, возможности цифрового маркетинга возросли, теперь специалисты более точно анализируют эффективность своей работы и фокусируются на конкретных областях цифровых стратегий.

Например, прогнозное моделирование дает впечатляющие результаты в сегментации целевых групп, в которых есть несколько переменных (изменяющиеся параметры, такие возраст, страна проживания, пищевые привычки и т.д.). Предиктивный анализ помогает интернет-предпринимателям набрать потенциальных клиентов с более высоким уровнем покупательской способности, выстроить кампании на основе демографических и поведенческих данных, а также повысить прибыль за счет продаж и перекрестных продаж, позволяя при этом детально изучить предпочтения клиентов.

Пример: Walmart, американский розничный гигант, увеличил объемы онлайн-продаж с помощью AI с 10% до 15%.

5. Алгоритм взаимодействия с пользователем и персонализация.
Качественный пользовательский опыт является определяющим показателем любой успешной модели цифрового маркетинга. Каждый онлайн-клиент ищет максимально подходящий ему лично интернет-магазин. Онлайн-предприниматели фокусируются на предоставлении индивидуального пользовательского опыта (user experience) своим клиентам, чтобы повысить конверсию. Однако в условиях множества интернет-групп разделенных по регионам и личным предпочтениям, персонализация усложняется. И здесь приходят на помощь алгоритмы ИИ: они персонализируют вид страницы интернет-магазина для разных групп покупателей, используя геолокацию и отслеживание покупательских привычек (предлагают предпочтительный интерфейс, который с большой вероятностью понравится пользователю). Это не только способствует раскрутке сайта (самооптимизации), но и улучшает коэффициент конверсии магазина (CRO), а также формирует устойчивую идентичность бренда на рынке.

Пример: Asos, один из крупнейших производителей брендовой одежды и косметики, выяснил, что 43% покупателей использующих функцию сохраненных товаров, сохраняют от 50 до 500 позиций в избранном. Бренд помог покупателям разделить эти товары, введя функцию Boards (Доски). На такой «доске» пользователи сортируют сохраненные товары по категориям, созданным самостоятельно либо предложенным сайтом. Таким образом, производитель видит товары, наиболее важные для клиентов.

Автор: Елена Семенчук


Читайте также:

Компания Iterable представила новые программные продукты для маркетологов

Автоматизация маркетинговой деятельности предприятия с помощью AI: основные способы

Комментарии