АІ в бизнесе

Влияние ИИ на диджитал-маркетинг

В течение последних лет эксперты постоянно говорили о потенциале искусственного интеллекта. По данным The Wall Street Journal, 30% мировых организаций запустили пилотные ИИ-проекты, а 47% уже внедрили хотя бы одну функцию ИИ в стандартные бизнес-процессы. Маркетинг и продажи – с их прямой привязкой к прибыли – попадут под наибольшее влияние ИИ, утверждает консалтинговое агентство McKinsey.

Как ИИ меняет правила игры для емейл-маркетинга?
Согласно недавнему исследованию руководителей ведущих розничных брендов и маркетинговых агентств , наиболее ценным эффектом ИИ в 2020 году станет улучшение способности маркетологов обеспечивать истинную персонализацию по цифровым каналам, таким как электронная почта. Традиционно в диджитал маркетинге использовались списки клиентов, основанные на достоверном источнике, например, на CRM, для сегментирования аудитории и предотвращения одновременной потери всей базы подписчиков. Но после получения эти списки становятся статичными и не могут фиксировать изменения в поведении в реальном времени.

В дальнейшем ИИ устранит необходимость в этих типах списков. Вместо этого маркетологи будут наблюдать за данными, принимать решения, основываясь на них и лишь затем предпринимать какие-либо действия. Крайне важно, что все данные будут обновляться в режиме реального времени и показывать взаимодействие клиентов с рассылками. Такая настройка улучшит персонализацию в email-маркетинге (и других цифровых каналах), сделав данные клиентов доступными для всех сотрудников маркетинговых служб. Также увеличится скорость выполнения за счет автоматизации ранее выполненных вручную задач (например, составления списков) и предоставления маркетологам более быстрого понимания данных.

Переход от сегментации к персонализации с помощью AI

Поскольку маркетологи традиционно полагались на статичные списки, на сегодняшний день большинство усилий по персонализации в почтовом маркетинге на самом деле были сегментацией, а не настоящей персонализацией.

Сегментация происходит, когда клиентов разделяют на аудитории (или списки), используя такие факторы, как поведение или местоположение в прошлом. Между тем персонализация происходит, когда индивидуализируется взаимодействие с каждым клиентом, настраиваются такие элементы, как продукт, рекомендации, контент и время отправки.

Искусственный интеллект позволяет маркетологу обращаться к клиентам с помощью обмена сообщениями один на один. Исключая зависимость маркетологов от списков и предоставляя им возможность доступа к данным и действий с ними в одном месте в режиме реального времени, ИИ позволяет проводить по-настоящему персонализированные кампании, в которых каждый получатель видит что-то отличное от следующего – и всё это в одной рассылке.

3 усовершенствования в емейл-маркетинге вследствие персонализации на основе ИИ:

  1. Полностью персонализированные пакетные электронные письма
    Привлекают больше клиентов на сайт. Уникальная особенность этих электронных писем заключается в том, что они отправляются более широкой аудитории, но строго персонализированы (так же как и триггерные электронные письма, в которых показываются конкретные продукты, просмотренные клиентами). ИИ автоматически связывая клиентов с соответствующими продуктами, предложениями и контентом на основе их прошлого и прогнозируемого поведения. А также применяет этот уровень персонализации ко всем клиентам (даже тем, по которым нет большого количества данных) путем рандомизации рекомендаций, а затем обучения, основанном на вовлечении для улучшения качества каждой рассылки.
  2. Интеллектуальная оптимизация времени рассылки
    ИИ оптимизирует время рассылки, автоматически проверяя время отправки письма и в будущем применяя полученные знания, чтобы каждый адресат получал электронное письмо в то время, когда оно с наибольшей вероятностью будет просмотрено.
  3. Прогностическая аналитика
    ИИ осуществляет прогностическую аналитику, способную поддерживать конкретные цели компании.
    Примеры целевой прогностической аналитики это:
    — подбор похожих товаров или категорий, и как следствие – расширение охвата целевых кампаний;
    — прогнозируемая стадия жизненного цикла товара, помогающая экономить на подверженных риску клиентах и общаться с покупателями на основе их собственного уникального цикла покупки;
    — прогноз по ассортименту, максимально упрощающий процесс покупки и дающий клиентам то, что им нужно в нужное время.