| RAPORT CRM, przygotowywany przez redakcję portalu ERP-view.pl, obejmująca 18 systemów CRM dostępnych na polskim rynku, opisanych przez ponad 280 funkcjonalności, jest już dostępna! |
Przełomowe technologie to nie przyszłość Marketing Automation – to teraźniejszość
- Szczegóły
- Kategoria: CRM
Sztuczna Inteligencja to przyszłość marketingu – to stwierdzenie powtarzane raz za razem przez prawie wszystkich w branży. Jednak czy nie należałoby raczej powiedzieć, że AI to już teraźniejszość marketingu?
| REKLAMA | ||
 |
AI opanowuje branżę
Niedawno opublikowany raport autorstwa MSL Group, nazwany Powered by AI wykazał, że managerowie w działach PR, reklamy i marketingu na całym świecie stają się pionierami AI w swoich organizacjach. Ponad 1800 liderów odpowiedzialnych za marketing i komunikację w wiodących firmach już teraz umiejętnie i z dużą dozą pewności siebie wprowadza sztuczną inteligencję do swoich działań i strategii. Deklarują oni obycie oraz dogłębną wiedzę w tej dziedzinie, zdobytą głównie własnymi środkami, bez formalnego przeszkolenia zapewnionego przez pracodawcę. To oznacza, że eksperci marketingu i komunikacji stają się prawdziwymi wizjonerami, którzy prowadzą swoje firmy w nową erę AI i technologii:
Chcesz dołączyć do rosnącej grupy ekspertów marketingu, którzy wdrażają przełomowe technologie bazujące na AI? W tym artykule pokażemy, jak dokonać tego bez wysiłku, ale za to z imponującymi efektami za pomocą platformy Marketing Automation.
Jak AI zmienia marketing automation
Marketing Automation to potężne narzędzie, które diametralnie zmienia pracę marketera. Zaawansowane funkcje, takie jak workflow czy reguły automatyzacji, obok bardziej tradycyjnych rozwiązań e-mail marketingowych, pozwalają na automatyzowanie skomplikowanych kampanii marketingowych, a także personalizowanie i aktywowanie ich w zależności od aktywności odbiorcy i danych na jego temat.
Niemniej jednak, dużym wyzwaniem jest ilość danych, które powinny być przeanalizowane w celu poprawnego spersonalizowania komunikacji i zagwarantowania, że klienci będa otrzymywać odpowiednie wiadomości o jak najwyższej skuteczności. Tradycyjne rozwiązania marketing automation opierają się na z góry zaplanowanych instrukcjach i akcjach skonfigurowanych przez specjalistów obsługujących platformę. W przypadku bardziej zaawansowanych kampanii może to być czasochłonne i wymagać kooperacji zespołu wykwalifikowanych specjalistów. Natomiast automatyzacja marketingu oparta na AI i Machine Learning to zupełnie nowe podejście do tematu oraz rozwiązanie problemów związanych z nadmiarem danych i konieczności ich nieustannego analizowania w celu ulepszenia komunikacji.
Coraz lepsza automatyzacja marketingu dzięki Machine Learning
Machine Learning to dział Sztucznej Inteligencji. Główną właściwością Machine Learningu jest umiejętność nieustannego samouczenia się i poprawiania wyników na podstawie doświadczenia i nieustannego zbierania oraz analizowania danych.
Machine Learning zastosowany w Marketing Automation pozwala na przeanalizowanie nieporównywalnie większych zbiorów danych niż nawet najliczniejszy zespół analityków. Te ograniczenia specjalistów w porównaniu z Machine Learning są szczególnie widoczne w przypadku:
Machine Learning można wykorzystać do usprawnienia najpopularniejszych funkcjonalności marketing automation, takich jak segmentacja i rekomendacje. Spójrzmy, jak Machine Learning ulepsza marketing w następujących dziedzinach:
Inteligentna segmentacja, na przykład dzielenie bazy danych na grupy. Najczęstszym rodzajem segmentacji jest grupowanie klientów na segmenty w zależności od ich płci, lokalizacji, zainteresowań, itd., ale może to być także klasyfikowanie produktów (powiedzmy – wszystkie produkty w kwiatowy wzór) lub użytkowników na podstawie historii transakcji (klienci, którzy zakupili produkt z tej samej kategorii). W ten sposób możesz ulepszyć swoje działania marketingowe poprzez planowanie mailingów do konkretnych segmentów i upewnić się, że wszyscy użytkownicy, którzy je otrzymają, będą zainteresowani ich treścią. Dzięki Machine Learning możliwe jest analizowanie obrazów na stronie internetowej i grupowanie podobnych produktów, co w rezultacie może być przydatne przy rekomendacjach produktowych – przykładowo, klientowi, który przeglądał czerwone obuwie, możesz zaproponować inne buty w tym samym kolorze.
Analiza sentymentu – to proces analizowania tekstu (np. opinii) w celu określenia nastawienia autora do określonego tematy, produktu lub usługi – negatywnego, pozytywnego czy neutralnego. Ta informacja może być następnie wykorzystana w takich działaniach marketingowych, jak oferty rabatowe, poprzez zastąpienie manualnych decyzji o przyznaniu rabatu dynamicznymi rabatami kalkulowanymi przez silnik AI na podstawie prawdopodobieństwa zakupu, zwiększając w ten sposób przychód.
Przetwarzanie języka naturalnego. To nic innego jak programowanie maszyn w celu przetwarzania dużej ilości danych naturalnego języka, umożliwiając interakcję między komputerami a ich użytkownikami poprzez mowę lub tekst. To technologia szeroko wykorzystywana w chatbotach – programach internetowych, których celem jest komunikacja między botem a klientem. Obecnie chatboty zyskują na popularności i wdrażane są na coraz większej ilości stron i w aplikacjach (na przykład, możliwe jest zintegrowanie ich z Facebook Messengerem), zwłaszcza w sklepach internetowych, ale są także stosowane w sektorze B2B.
Rekomendacje produktowe to jeden z najpopularniejszych przykładów wykorzystania AI w marketingu. Rekomendacje obecna są także w rozwiązaniach marketingowych które nie wykorzystują AI – dzięki zbieranym danym na temat klientów (np. ostatnio przeglądane produkty). Jednak rekomendacje produktowe AI znacząco przewyższają te systemy. W tym przypadku możliwe jest przygotowanie rekomendacji nawet dla nowych czy nieaktywnych klientów na podstawie informacji o klientach o podobnych profilach
Podsumowując, nie ma wątpliwości, że AI i Machine Learning diametralnie zmienią branżę marketingową. To coś, co dzieje się na naszych oczach, dzięki rozwiązaniom typu marketing automation i wysiłkom marketerów, którzy wdrażają tę zaawansowaną technologię w swojej pracy.
Źródło: www.salesmanago.pl
Niedawno opublikowany raport autorstwa MSL Group, nazwany Powered by AI wykazał, że managerowie w działach PR, reklamy i marketingu na całym świecie stają się pionierami AI w swoich organizacjach. Ponad 1800 liderów odpowiedzialnych za marketing i komunikację w wiodących firmach już teraz umiejętnie i z dużą dozą pewności siebie wprowadza sztuczną inteligencję do swoich działań i strategii. Deklarują oni obycie oraz dogłębną wiedzę w tej dziedzinie, zdobytą głównie własnymi środkami, bez formalnego przeszkolenia zapewnionego przez pracodawcę. To oznacza, że eksperci marketingu i komunikacji stają się prawdziwymi wizjonerami, którzy prowadzą swoje firmy w nową erę AI i technologii:
Many are what psychologists refer to as “right-brain” creative types. They can be visionaries, see the big picture and imagine the many applications of AI to business. This makes them an ideal partner to the IT department led by the Chief Information Officer that manages company plans around the AI technology and develops the applications. The logical and methodical left-brain IT leaders need the right-brain communicators as well. The result can be the ideal marriage of imaginative ideas to technical knowhow, setting up a sweet spot for success in AI adoption.- Guillaume Herbette, Global CEO, MSL
Chcesz dołączyć do rosnącej grupy ekspertów marketingu, którzy wdrażają przełomowe technologie bazujące na AI? W tym artykule pokażemy, jak dokonać tego bez wysiłku, ale za to z imponującymi efektami za pomocą platformy Marketing Automation.
Jak AI zmienia marketing automation
Marketing Automation to potężne narzędzie, które diametralnie zmienia pracę marketera. Zaawansowane funkcje, takie jak workflow czy reguły automatyzacji, obok bardziej tradycyjnych rozwiązań e-mail marketingowych, pozwalają na automatyzowanie skomplikowanych kampanii marketingowych, a także personalizowanie i aktywowanie ich w zależności od aktywności odbiorcy i danych na jego temat.
Niemniej jednak, dużym wyzwaniem jest ilość danych, które powinny być przeanalizowane w celu poprawnego spersonalizowania komunikacji i zagwarantowania, że klienci będa otrzymywać odpowiednie wiadomości o jak najwyższej skuteczności. Tradycyjne rozwiązania marketing automation opierają się na z góry zaplanowanych instrukcjach i akcjach skonfigurowanych przez specjalistów obsługujących platformę. W przypadku bardziej zaawansowanych kampanii może to być czasochłonne i wymagać kooperacji zespołu wykwalifikowanych specjalistów. Natomiast automatyzacja marketingu oparta na AI i Machine Learning to zupełnie nowe podejście do tematu oraz rozwiązanie problemów związanych z nadmiarem danych i konieczności ich nieustannego analizowania w celu ulepszenia komunikacji.
Coraz lepsza automatyzacja marketingu dzięki Machine Learning
Machine Learning to dział Sztucznej Inteligencji. Główną właściwością Machine Learningu jest umiejętność nieustannego samouczenia się i poprawiania wyników na podstawie doświadczenia i nieustannego zbierania oraz analizowania danych.
Machine Learning zastosowany w Marketing Automation pozwala na przeanalizowanie nieporównywalnie większych zbiorów danych niż nawet najliczniejszy zespół analityków. Te ograniczenia specjalistów w porównaniu z Machine Learning są szczególnie widoczne w przypadku:
- niestandardowych zachowań klienta
- liczby możliwych segmentów klientów
- wrażliwości cenowe
- wyjątkowych preferencji klienta
- zaawansowanej personalizacji
- identyfikacji niestandardowych
- akcji prowadzących do konwersji
- analizy współzależności pomiędzy zmiennymi w tym samym czasie
- dopasowanie procesu do zmiennych zachowań klienta w czasie rzeczywistym
Machine Learning można wykorzystać do usprawnienia najpopularniejszych funkcjonalności marketing automation, takich jak segmentacja i rekomendacje. Spójrzmy, jak Machine Learning ulepsza marketing w następujących dziedzinach:
Inteligentna segmentacja, na przykład dzielenie bazy danych na grupy. Najczęstszym rodzajem segmentacji jest grupowanie klientów na segmenty w zależności od ich płci, lokalizacji, zainteresowań, itd., ale może to być także klasyfikowanie produktów (powiedzmy – wszystkie produkty w kwiatowy wzór) lub użytkowników na podstawie historii transakcji (klienci, którzy zakupili produkt z tej samej kategorii). W ten sposób możesz ulepszyć swoje działania marketingowe poprzez planowanie mailingów do konkretnych segmentów i upewnić się, że wszyscy użytkownicy, którzy je otrzymają, będą zainteresowani ich treścią. Dzięki Machine Learning możliwe jest analizowanie obrazów na stronie internetowej i grupowanie podobnych produktów, co w rezultacie może być przydatne przy rekomendacjach produktowych – przykładowo, klientowi, który przeglądał czerwone obuwie, możesz zaproponować inne buty w tym samym kolorze.
Analiza sentymentu – to proces analizowania tekstu (np. opinii) w celu określenia nastawienia autora do określonego tematy, produktu lub usługi – negatywnego, pozytywnego czy neutralnego. Ta informacja może być następnie wykorzystana w takich działaniach marketingowych, jak oferty rabatowe, poprzez zastąpienie manualnych decyzji o przyznaniu rabatu dynamicznymi rabatami kalkulowanymi przez silnik AI na podstawie prawdopodobieństwa zakupu, zwiększając w ten sposób przychód.
Przetwarzanie języka naturalnego. To nic innego jak programowanie maszyn w celu przetwarzania dużej ilości danych naturalnego języka, umożliwiając interakcję między komputerami a ich użytkownikami poprzez mowę lub tekst. To technologia szeroko wykorzystywana w chatbotach – programach internetowych, których celem jest komunikacja między botem a klientem. Obecnie chatboty zyskują na popularności i wdrażane są na coraz większej ilości stron i w aplikacjach (na przykład, możliwe jest zintegrowanie ich z Facebook Messengerem), zwłaszcza w sklepach internetowych, ale są także stosowane w sektorze B2B.
Rekomendacje produktowe to jeden z najpopularniejszych przykładów wykorzystania AI w marketingu. Rekomendacje obecna są także w rozwiązaniach marketingowych które nie wykorzystują AI – dzięki zbieranym danym na temat klientów (np. ostatnio przeglądane produkty). Jednak rekomendacje produktowe AI znacząco przewyższają te systemy. W tym przypadku możliwe jest przygotowanie rekomendacji nawet dla nowych czy nieaktywnych klientów na podstawie informacji o klientach o podobnych profilach
Podsumowując, nie ma wątpliwości, że AI i Machine Learning diametralnie zmienią branżę marketingową. To coś, co dzieje się na naszych oczach, dzięki rozwiązaniom typu marketing automation i wysiłkom marketerów, którzy wdrażają tę zaawansowaną technologię w swojej pracy.
Źródło: www.salesmanago.pl
