АІ в бізнесі

Вплив ШІ на діджитал-маркетинг

Протягом останніх років експерти постійно говорили про потенціал штучного інтелекту. За даними The Wall Street Journal, 30% світових організацій запустили пілотні ШІ-проекти, а 47% вже впровадили хоча б одну функцію ШІ в стандартні бізнес-процеси. Маркетинг і продажі – з їх прямою прив’язкою до прибутку – потраплять під найбільший вплив ШІ, стверджує консалтингове агентство McKinsey.

Як ШІ змінює правила гри для емейл-маркетингу?

Відповідно до недавнього дослідження керівників провідних роздрібних брендів і маркетингових агентств, найбільш цінним ефектом ШІ в 2020 році стане поліпшення здатності маркетологів забезпечувати справжню персоналізацію по цифрових каналах, таким як електронна пошта. Традиційно у діджитал-маркетингу використовувалися списки клієнтів, побудованих на достовірному джерелі, наприклад, на CRM, для сегментування аудиторії і запобігання одночасній втраті всієї бази передплатників. Але після отримання ці списки стають статичними і не можуть фіксувати зміни в поведінці у реальному часі.

Надалі ШІ усуне необхідність у цих типах списків. Замість цього маркетологи будуть спостерігати за даними, приймати рішення, ґрунтуючись на них і лише потім робити які-небудь дії. Вкрай важливо, що всі дані будуть оновлюватися в режимі реального часу і показуватимуть взаємодію клієнтів з розсилками. Таке налаштування поліпшить персоналізацію у email-маркетингу (і інших цифрових каналах), зробивши дані клієнтів доступними для всіх співробітників маркетингових служб. Також збільшиться швидкість виконання за рахунок автоматизації раніше виконаних вручну завдань (наприклад, складання списків) і надання маркетологам більш швидкого розуміння даних.

Перехід від сегментації до персоналізації за допомогою AI

Оскільки маркетологи традиційно покладалися на статичні списки, на сьогоднішній день більшість зусиль з персоналізації в поштовому маркетингу насправді була сегментацією, а не справжньою персоналізацією.

Сегментація відбувається, коли клієнтів поділяють на аудиторії (або списки), використовуючи такі фактори, як поведінка або місце розташування в минулому. Тим часом персоналізація відбувається, коли індивідуалізується взаємодія з кожним клієнтом, налаштовуються такі елементи, як продукт, рекомендації, контент і час відправки.

Штучний інтелект дозволяє маркетологу звертатися до клієнтів за допомогою обміну повідомленнями один на один. Виключаючи залежність маркетологів від списків і надаючи їм можливість доступу до даних і дій з ними в одному місці в режимі реального часу, ШІ дозволяє проводити по-справжньому персоналізовані кампанії, в яких кожен одержувач бачить щось відмінне від наступного – і все це в одній розсилці.

3 удосконалення в емейл-маркетингу внаслідок персоналізації на основі ШІ:

  • Повністю персоналізовані пакетні електронні листи
    Привертають більше клієнтів на сайт. Унікальна особливість цих електронних листів полягає в тому, що вони відправляються ширшій аудиторії, але строго персоналізовані (так само як і тригерні електронні листи, в яких показуються конкретні продукти, переглянуті клієнтами). ШІ автоматично пов’язує клієнтів з відповідними продуктами, пропозиціями і контентом на основі їх минулої та прогнозованої поведінки. А також застосовує цей рівень персоналізації до всіх клієнтів (навіть тих, за якими немає великої кількості даних) шляхом рандомізації рекомендацій, а потім навчання, заснованому на залученні для поліпшення якості кожної розсилки.
  • Інтелектуальна оптимізація часу розсилки
    ШІ оптимізує час розсилки, автоматично перевіряючи час відправлення листа і в майбутньому застосовуючи отримані знання, щоб кожен адресат отримував електронного листа в той час, коли він з найбільшою ймовірністю буде переглянутий.
  • Прогностична аналітика
    ШІ здійснює прогностичну аналітику, здатну підтримувати конкретні цілі компанії.
    Приклади цільової прогностичної аналітики це:
    – підбір схожих товарів або категорій, і як наслідок – розширення охоплення цільових кампаній;
    – прогнозована стадія життєвого циклу товару, яка допомагає економити на схильних до ризику клієнтах і спілкуватися з покупцями на основі їх власного унікального циклу покупки;
    – прогноз за асортиментом, максимально спрощує процес покупки і дає клієнтам те, що їм потрібно у потрібний час.