ШІ дає змогу ефективніше використовувати зібрані дані про клієнтів.
Системи, що спираються на постійний аналіз актуальних даних, покращать результати маркетингових кампаній.
Маркетингові кампанії — це більше, ніж просто надсилання повідомлень. Час і спосіб їх надсилання також мають значення. Без підходу, заснованого на даних, можливості, пов’язані з кампанією, легко проґавити. Проблеми можуть виникнути під час запуску нової кампанії. Машинне навчання в маркетингу — союзник кожного, хто хоче покращити результати, вкладаючи в завдання та маркетингові проєкти стільки ж зусиль.
ШІ для оптимізації витрат, часу та прибутку в цифровому маркетингу
Мета машинного навчання — використовувати досягнення у сфері штучного інтелекту (ШІ). З його допомогою можна створити автоматичну систему, яка підвищує продуктивність. Завдяки системам, що використовують машинне навчання, можна оптимізувати час і витрати та ухвалювати ефективні рішення. Вони дають змогу проводити ефективніші кампанії, за якими можна постійно стежити й коригувати їх.
Машинне навчання також може допомогти покращити процеси контент-маркетингу, реклами та продажів. Цей тип програмного забезпечення підключається до інших внутрішніх систем, таких як CRM або системи автоматизації маркетингу. Завдяки таким рішенням рекламні кампанії проводяться точніше. Крім того, зібрані дані дають змогу краще націлюватися на потенційних клієнтів.
Оптимізація кампаній за допомогою машинного навчання покращує взаємодію з потенційними клієнтами та приносить дохід. Вона також може забезпечити високу віддачу від маркетингових інвестицій.
Штучний інтелект (ШІ) у цифровому маркетингу — приклади використання
1. Застосунок на основі ШІ для прогнозування відтоку клієнтів у цифровому маркетингу.
Утримання клієнтів — основна проблема в усіх галузях. Утримати клієнта в 5 разів дешевше, ніж залучити нового. Алгоритми можуть автоматично передбачити, які клієнти з більшою ймовірністю припинять користуватися продуктом або послугами. Ця інформація допоможе належно відреагувати й утримати клієнтів, які планують піти.
2. Прогнозування довічної цінності клієнта (LTV).
LTV вимірює весь потенційний прибуток, який конкретний клієнт може принести бізнесу. Алгоритми машинного навчання для маркетингу допоможуть виявити закономірності й класифікувати клієнтів відповідно до їхнього прогнозованого LTV. Так можна з’ясувати, які категорії людей можуть витратити більше грошей. Яка група частіше реагуватиме на пропозиції та знижки. І яка група впливатиме на доходи в майбутньому.
3. Система рекомендацій.
Алгоритми ШІ можуть прогнозувати вподобання клієнта й пропонувати персоналізовані пропозиції на основі даних про поведінку кожного клієнта. Отримавши дані про поведінку клієнтів зі схожими вподобаннями, алгоритм може передбачити, які продукти або послуги можуть зацікавити конкретного покупця в майбутньому. Це неодмінно сприятиме перехресним продажам і зробить їх персоналізованими.
4. Прогноз конверсії (оцінювання потенційних клієнтів).
Це можна поділити на 2 частини. По-перше, це ймовірність покупки (переважно для електронної комерції, роздрібної торгівлі та подібних галузей). По-друге, це ймовірність того, що потенційний клієнт стане постійним покупцем.
На основі історичних даних про активність продажів алгоритми ШІ можуть визначати ймовірність того, що конкретний потенційний клієнт перетвориться на можливість для продажу або стане клієнтом. Відділ продажів може використовувати цю інформацію для кращої сегментації та визначення пріоритетів.
Машинне навчання на основі демографічних даних користувачів, активності в інтернет-магазинах, участі в програмах лояльності, уподобань та інтересів кожного користувача може передбачити ймовірність покупки в певний час або під час певної події. Це можна використовувати для маркетингу в реальному часі (показувати знижку, коли покупець вагається), а також для підтримки системи рекомендацій продуктів.
5. Сегментація клієнтів.
Алгоритми ШІ в поєднанні з великими даними маркетингових кампаній можна використовувати для пошуку сегментів клієнтів. Алгоритми автоматично вивчатимуть різні точки даних про поведінку й надаватимуть уявлення про сегменти клієнтів. Використовуючи такі сегменти, можна краще зрозуміти, які люди схожі між собою. Це допоможе зрозуміти групи клієнтів у бізнесі. Згодом цю інформацію можна використовувати для підвищення задоволеності клієнтів і зручності користування.
6. Динамічне ціноутворення.
Оптимізація цін дає змогу коригувати вартість продуктів залежно від спроможності та готовності клієнтів платити. Це дасть змогу збільшити конверсію та дохід, адже люди частіше купують товари, що відповідають їхньому бюджету. Алгоритми ШІ також аналізуватимуть ціни, попередні продажі та операції з доходами, щоб встановлювати ціни, які збільшують прибуток і ймовірність покупки.
7. Персоналізація контенту на сайті.
Відповідний персоналізований контент на сайті підвищує популярність контенту й може збільшити залученість клієнтів. Машинне навчання може автоматично знаходити шаблони й зіставляти їх з особистими вподобаннями конкретного клієнта на основі його попередньої діяльності. Це допоможе покращити якість обслуговування клієнтів і підвищити їхню задоволеність.