Какво е AI маркетинг и каква е ползата от него?
има многочислени приложения в бизнеса. Сред най-перспективните е изкуственият разсъдък в маркетинга. Има огромно многообразие от AI маркетингови принадлежности, само че като цяло става дума за софтуерни логаритми, които употребяват машинно самообразование (ML), с цел да основат персонализирано наличие в действително време, въз основа на събраните потребителски данни. Целта е обезпечаване на по-добро преживяване за потребителите и конкурентно преимущество за бизнеса.
Маркетингът с изкуствен интелект включва две стъпки. Първата е оптимално положително опознаване на потребителя, а втората е точно прицелване с потребление на информацията от първата стъпка. Инструментите за AI маркетинг водят началото си устрема на фирмите за онлайн търговия да индивидуализират " потребителското преживяване " като имитират персоналния метод на един добър продавач в действителен магазин. Той преценя потребностите на потребителя и насочва вниманието му към артикули, които го интересуват.
Днес този метод е на всички места в онлайн пространството. Пример за това са, да речем, рекламите за обувки, които виждаме във Фейсбук откакто посетим онлайн магазин за обувки. Дело на инструментите за AI маркетинг са всички самостоятелно таргетирани реклами, както и персонализираните рекомендации за наличие и артикули, всичко това реализирано в действително време. В идващите редове ще дадем няколко образеца за това по какъв начин AI маркетингът може да бъде потребен за бизнеса.
Клиентско профилиране
Първата стъпка в AI маркетинга е събиране на всички налични данни, с цел да се построи " 360-градусов взор " към държанието на потребителя, в това число продуктите, които купува. Профилирането включва да вземем за пример информацията, която потребителите споделят в обществените мрежи. Следващата стъпка е тези данни да бъдат употребявани за извличането на прогноза за бъдещото държание. Ролята на изкуствения разсъдък е да обработи и категоризира данните, с цел да сътвори допустимо най-хубаво схващане за клиента. Изкуственият разсъдък работи като самобитна лупа, посредством която в огромните бази данни могат да бъдат видени съответни трендове чак до равнището на обособените консуматори. Крайният резултат е, че компанията получава богата база данни, която може да бъде интегрирана в CRM и BI системи и да бъде употребена за построяването на точно ориентирани маркетингови акции. Важна спогодба е, че потребителско профилиране е законно единствено при съществуването на единодушие от потребителя.
Прогнозиране на продажби
AI софтуерни логаритми вършат планиран разбор на бъдещите продажби като обработват данни в действително време и свързват съответни индикатори с направените продажби. Тези данни може да са събрани от история на търсения и други интензивности, e-mail известия, " бисквитки ", дата и час на покупката, данни за местоположението и така нататък Резултатите от разбора се ползват към настоящите и бъдещите акции, като софтуерът дава оценка за вероятността за реализиране на избрани продажби, както и рекомендации за персонализирана реклама. Машинното образование (ML) и дълбокото образование (DL) разрешава логаритмите да се самообучават в процеса на работа и по този начин да стават все по-прецизни в прогнозите. Според изследователската компания Aberdeen акциите, които употребяват планирани разбори, реализират приблизително 21% нарастване на годишните доходи, спрямо 12% при бизнесите, които не се възползват от тази опция.
Социално прослушване
Хората обичат да споделят мненията си за всичко в Twitter, Фейсбук и Instagram и други обществени мрежи. Тази информация е същинско богатство за фирмите, тъй като им обезпечава моментална, " гореща " и неподправена противоположна връзка за това какво мислят за тях техните клиенти. Инструментите за обществено прослушване автоматизират този развой като прослушват в действително време обществените платформи за всяко споменаване на вашия бранд, на вашите артикули, на вашите съперници и на основни думи и хаштагове, свързани с всичко изброено дотук. Това разрешава бърза и ефикасна реакция на проблеми с продуктите или с обслужването на клиентите, или при ръководство на ненадейно избухнали рецесии. В допълнение получавате и конкурентен разбор в действително време.
Важно е да се означи, че общественото прослушване (social listening) е нещо друго и по-задълбочено от така наречен social media monitoring (наблюдение в обществените мрежи). Социалното прослушване не просто мери ангажирането на клиентите, само че и проучва какво стои зад хаштаговете, мненията, емоджитата, харесванията и така нататък Това става посредством така наречен opinion mining (анализ на мнения) или sentiment analysis (анализ на настроенията). Софтуерът действително прочита мненията, схваща каква е настройката на потребителя и я категоризира като положителна, отрицателна или неутрална.
Препоръчвай мъдро
Персонализираните продуктови рекомендации са част от онлайн магазините още от " каменната епоха " на електронната търговия през 90-те години на предишния век. AI логаритмите обаче трансформират рекомендациите на артикули и наличие в мощно средство за стимулиране на продажбите. Ако това не ви приказва нищо, просто си спомнете за това " Клиентите, които купиха този артикул си купиха и… " в Amazon, за персонализираните описи с песни, които бихте харесали в Spotify или за " Хора, които може да познавате " във Фейсбук. Тук можем да прибавим рекомендациите за филми в стрийминг платформите и доста други образци.
В подтекста на онлайн магазините продуктовите рекомендации имат за цел да улеснят потребителите в намирането на това, което търсят. Това е основно, тъй като, както всички знаем, търсенето на съответен артикул в интернет може да докара до поглъщане в море от информация и безчет избори за правене. В последна сметка всички печелят, в случай че системата е направила верните рекомендации - потребителят е удовлетворен, тъй като е намерил, каквото търси без старания, а онлайн търговецът е спечелил осъществена продажба и предан клиент.
Автор: Начо Стригулев
Маркетингът с изкуствен интелект включва две стъпки. Първата е оптимално положително опознаване на потребителя, а втората е точно прицелване с потребление на информацията от първата стъпка. Инструментите за AI маркетинг водят началото си устрема на фирмите за онлайн търговия да индивидуализират " потребителското преживяване " като имитират персоналния метод на един добър продавач в действителен магазин. Той преценя потребностите на потребителя и насочва вниманието му към артикули, които го интересуват.
Днес този метод е на всички места в онлайн пространството. Пример за това са, да речем, рекламите за обувки, които виждаме във Фейсбук откакто посетим онлайн магазин за обувки. Дело на инструментите за AI маркетинг са всички самостоятелно таргетирани реклами, както и персонализираните рекомендации за наличие и артикули, всичко това реализирано в действително време. В идващите редове ще дадем няколко образеца за това по какъв начин AI маркетингът може да бъде потребен за бизнеса.
Клиентско профилиране
Първата стъпка в AI маркетинга е събиране на всички налични данни, с цел да се построи " 360-градусов взор " към държанието на потребителя, в това число продуктите, които купува. Профилирането включва да вземем за пример информацията, която потребителите споделят в обществените мрежи. Следващата стъпка е тези данни да бъдат употребявани за извличането на прогноза за бъдещото държание. Ролята на изкуствения разсъдък е да обработи и категоризира данните, с цел да сътвори допустимо най-хубаво схващане за клиента. Изкуственият разсъдък работи като самобитна лупа, посредством която в огромните бази данни могат да бъдат видени съответни трендове чак до равнището на обособените консуматори. Крайният резултат е, че компанията получава богата база данни, която може да бъде интегрирана в CRM и BI системи и да бъде употребена за построяването на точно ориентирани маркетингови акции. Важна спогодба е, че потребителско профилиране е законно единствено при съществуването на единодушие от потребителя.
Прогнозиране на продажби
AI софтуерни логаритми вършат планиран разбор на бъдещите продажби като обработват данни в действително време и свързват съответни индикатори с направените продажби. Тези данни може да са събрани от история на търсения и други интензивности, e-mail известия, " бисквитки ", дата и час на покупката, данни за местоположението и така нататък Резултатите от разбора се ползват към настоящите и бъдещите акции, като софтуерът дава оценка за вероятността за реализиране на избрани продажби, както и рекомендации за персонализирана реклама. Машинното образование (ML) и дълбокото образование (DL) разрешава логаритмите да се самообучават в процеса на работа и по този начин да стават все по-прецизни в прогнозите. Според изследователската компания Aberdeen акциите, които употребяват планирани разбори, реализират приблизително 21% нарастване на годишните доходи, спрямо 12% при бизнесите, които не се възползват от тази опция.
Социално прослушване
Хората обичат да споделят мненията си за всичко в Twitter, Фейсбук и Instagram и други обществени мрежи. Тази информация е същинско богатство за фирмите, тъй като им обезпечава моментална, " гореща " и неподправена противоположна връзка за това какво мислят за тях техните клиенти. Инструментите за обществено прослушване автоматизират този развой като прослушват в действително време обществените платформи за всяко споменаване на вашия бранд, на вашите артикули, на вашите съперници и на основни думи и хаштагове, свързани с всичко изброено дотук. Това разрешава бърза и ефикасна реакция на проблеми с продуктите или с обслужването на клиентите, или при ръководство на ненадейно избухнали рецесии. В допълнение получавате и конкурентен разбор в действително време.
Важно е да се означи, че общественото прослушване (social listening) е нещо друго и по-задълбочено от така наречен social media monitoring (наблюдение в обществените мрежи). Социалното прослушване не просто мери ангажирането на клиентите, само че и проучва какво стои зад хаштаговете, мненията, емоджитата, харесванията и така нататък Това става посредством така наречен opinion mining (анализ на мнения) или sentiment analysis (анализ на настроенията). Софтуерът действително прочита мненията, схваща каква е настройката на потребителя и я категоризира като положителна, отрицателна или неутрална.
Препоръчвай мъдро
Персонализираните продуктови рекомендации са част от онлайн магазините още от " каменната епоха " на електронната търговия през 90-те години на предишния век. AI логаритмите обаче трансформират рекомендациите на артикули и наличие в мощно средство за стимулиране на продажбите. Ако това не ви приказва нищо, просто си спомнете за това " Клиентите, които купиха този артикул си купиха и… " в Amazon, за персонализираните описи с песни, които бихте харесали в Spotify или за " Хора, които може да познавате " във Фейсбук. Тук можем да прибавим рекомендациите за филми в стрийминг платформите и доста други образци.
В подтекста на онлайн магазините продуктовите рекомендации имат за цел да улеснят потребителите в намирането на това, което търсят. Това е основно, тъй като, както всички знаем, търсенето на съответен артикул в интернет може да докара до поглъщане в море от информация и безчет избори за правене. В последна сметка всички печелят, в случай че системата е направила верните рекомендации - потребителят е удовлетворен, тъй като е намерил, каквото търси без старания, а онлайн търговецът е спечелил осъществена продажба и предан клиент.
Автор: Начо Стригулев
Източник: actualno.com
КОМЕНТАРИ