Многие компании и маркетинговые команды, которые их поддерживают, быстро внедряют интеллектуальные технологические решения для повышения операционной эффективности и улучшения качества обслуживания клиентов. Благодаря этим платформам маркетологи могут получить более тонкое и всестороннее понимание своей целевой аудитории. Идеи, собранные в ходе этого процесса, могут быть использованы для стимулирования конверсий, одновременно облегчая рабочую нагрузку для маркетинговых команд.
Что такое маркетинг искусственного интеллекта (ИИ)?
Маркетинг ИИ использует технологии искусственного интеллекта https://ai-news.ru/ для принятия автоматизированных решений на основе сбора данных, анализа данных и дополнительных наблюдений за аудиторией или экономическими тенденциями, которые могут повлиять на маркетинговые усилия. ИИ часто используется в маркетинговых усилиях, где важна скорость. Инструменты ИИ используют данные и профили клиентов, чтобы узнать, как лучше всего общаться с клиентами, а затем подавать им индивидуальные сообщения в нужное время без вмешательства членов маркетинговой команды, обеспечивая максимальную эффективность. Для многих современных маркетологов ИИ используется для усиления маркетинговых команд или для выполнения более тактических задач, требующих меньше человеческих нюансов.
Примеры использования маркетинга ИИ включают:
- анализ данных
- обработка естественного языка
- медиа-покупка
- автоматизированное принятие решений
- генерация контента
- персонализация в реальном времени
Компоненты ИИ в маркетинге
Очевидно, что искусственный интеллект играет жизненно важную роль в оказании помощи маркетологам в общении с потребителями. Следующие компоненты маркетинга ИИ составляют ведущие сегодняшние решения, которые помогают преодолеть разрыв между обширными объемами собираемых данных о клиентах и действенными следующими шагами, которые могут быть применены к будущим кампаниям:
Машинное обучение
Машинное обучение управляется искусственным интеллектом и включает компьютерные алгоритмы, которые могут анализировать информацию и автоматически улучшаться с помощью опыта. Устройства, использующие машинное обучение, анализируют новую информацию в контексте соответствующих исторических данных, которые могут информировать о решениях, основанных на том, что работало или не работало в прошлом.
Большие данные и аналитика
Появление цифровых медиа привело к притоку больших данных, что дало возможность маркетологам понять свои усилия и точно распределить ценность по каналам. Это также привело к перенасыщению данных, поскольку многие маркетологи изо всех сил пытаются определить, какие наборы данных стоит собирать.
Решения для платформ ИИ
Эффективные решения на основе ИИ предоставляют маркетологам центральную платформу для управления обширными объемами собираемых данных. Эти платформы обладают способностью извлекать проницательную маркетинговую информацию о вашей целевой аудитории, чтобы вы могли принимать решения о том, как лучше всего их охватить. Например, такие структуры, как байесовское обучение и забывание, могут помочь маркетологам получить более четкое понимание того, насколько восприимчив клиент к конкретным маркетинговым усилиям.
Проблемы маркетинга ИИ
Современный маркетинг опирается на глубокое понимание потребностей и предпочтений клиентов, а затем на способность действовать на основе этих знаний быстро и эффективно. Способность принимать решения в режиме реального времени на основе данных вывела ИИ на передний план для заинтересованных сторон маркетинга. Однако маркетинговые команды должны быть проницательны при принятии решения о том, как наилучшим образом интегрировать ИИ в свои кампании и операции. Разработка и использование инструментов ИИ все еще находятся на ранних стадиях. Поэтому при внедрении ИИ в маркетинг необходимо учитывать несколько проблем.