La guida degli esperti di marketing basata sui dati alla personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale
Il marketing personalizzato utilizza l'analisi dei dati e l'automazione per personalizzare i contenuti e la pubblicità per i singoli clienti. Ciò crea esperienze più rilevanti per i clienti e tassi di conversione più elevati per le aziende. L’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico stanno guidando le innovazioni nel marketing personalizzato. Le loro capacità di elaborare set di dati di grandi dimensioni, riconoscere modelli e fare previsioni consentono una personalizzazione più precisa su larga scala. Poiché i consumatori si aspettano esperienze estremamente rilevanti, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico diventeranno tecnologie indispensabili per il successo del marketing.
Raccolta dati per la personalizzazione
Il primo passo nel marketing personalizzato è raccogliere i dati dei clienti attraverso i canali per creare profili ricchi. Ciò include dati demografici, dati comportamentali come la cronologia di navigazione web e dati contestuali come posizione e ora. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono raccogliere e consolidare questi dati disparati in profili cliente unificati. I chatbot con elaborazione del linguaggio naturale coinvolgono i clienti in conversazioni bidirezionali per raccogliere informazioni sulle preferenze dinamiche. L'analisi vocale estrae il tono e il sentimento dalle chiamate all'assistenza clienti. La visione artificiale analizza le espressioni facciali nei contenuti video. Con i dati omnicanale, l’intelligenza artificiale dipinge un quadro completo di ciascun cliente.
Gli algoritmi di apprendimento automatico segmentano il pubblico e fanno previsioni sugli interessi individuali. Tecniche di apprendimento non supervisionato come il clustering di clienti di gruppi con attributi comuni. Gli algoritmi mettono in relazione i comportamenti passati con le azioni future. Ad esempio, un sistema di intelligenza artificiale può identificare i clienti che potrebbero abbandonare sulla base di migliaia di punti dati. Queste informazioni consentono un coinvolgimento personalizzato lungo tutto il ciclo di vita del cliente, dall'acquisizione alla fidelizzazione.
L’intelligenza artificiale facilita inoltre la governance dei dati, garantendo il rispetto delle normative sulla privacy. I modelli di machine learning possono taggare automaticamente dati sensibili, mascherare informazioni personali e limitare l’accesso. Ciò mantiene la fiducia pur utilizzando i dati per la personalizzazione. Nel complesso, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico estraggono il massimo valore dai dati dei clienti per personalizzare esperienze uniche.
Suggerimenti sui contenuti personalizzati
Comprendendo le preferenze dei clienti, l'intelligenza artificiale fornisce consigli personalizzati sui contenuti. I chatbot suggeriscono articoli pertinenti basati su conversazioni precedenti. I filtri prodotto mostrano gli articoli che i clienti hanno maggiori probabilità di acquistare in base al loro profilo. I risultati di ricerca sul sito classificano le pagine in base alle esigenze di ciascun utente. I sistemi di raccomandazione abbinano rapidamente ai clienti migliaia di opzioni di contenuto senza noiose operazioni manuali.
I sistemi di generazione del linguaggio naturale creano descrizioni di prodotto personalizzate e testi di marketing su misura per pubblici diversi. Ad esempio, la messaggistica può essere adattata in base alle differenze geografiche, demografiche e di personalità. L'ottimizzazione delle creatività dinamiche utilizza l'intelligenza artificiale per generare automaticamente migliaia di varianti degli annunci da testare su diversi segmenti di clienti. La creatività con il rendimento migliore viene quindi offerta a ciascun microsegmento per la massima pertinenza.
Man mano che i clienti interagiscono con i contenuti, l'apprendimento per rinforzo ottimizza i consigli in tempo reale. Se un cliente fa clic su un prodotto consigliato, il sistema incorpora tale feedback per perfezionare suggerimenti futuri. Questo apprendimento costante garantisce che i contenuti più pertinenti raggiungano ogni persona. I consigli personalizzati aumentano il coinvolgimento e la conversione rispetto a contenuti adatti a tutti.
Raccomandazioni personalizzate sui prodotti
Allo stesso modo, l’intelligenza artificiale fornisce consigli sui prodotti adattati alle preferenze e alle esigenze individuali. Il filtraggio collaborativo analizza i modelli tra i clienti per suggerire nuovi articoli che potrebbero interessare utenti specifici in base alla cronologia degli acquisti. Ad esempio, se il cliente A e il cliente B hanno effettuato gli stessi acquisti in passato, l'algoritmo consiglia i prodotti acquistati dal cliente A che sono nuovi al cliente B.
L'apprendimento automatico perfeziona le raccomandazioni in base al feedback implicito ed esplicito. Ad esempio, il tempo di permanenza sulla pagina di un prodotto indica interesse anche senza un acquisto. L'aggiunta di un articolo a una lista dei desideri o al carrello fornisce dati espliciti sull'intento. Man mano che i clienti interagiscono con i consigli, i modelli si adattano per migliorare l'esperienza di ogni persona. Anche fattori contestuali come l'ora del giorno e la posizione possono filtrare i suggerimenti.
Cataloghi di prodotti estesi rendono impraticabile la cura manuale. I motori di raccomandazione dell'intelligenza artificiale consentono l'iperpersonalizzazione su larga scala. Un rivenditore di abbigliamento può far emergere gli articoli più rilevanti per ciascun cliente tra migliaia di prodotti. Rendendo l’esperienza del cliente altamente specifica, l’intelligenza artificiale aumenta la soddisfazione e le vendite. I consigli rappresentano fino al 35% degli acquisti sui principali siti di e-commerce.
Prezzi personalizzati
Gli algoritmi di intelligenza artificiale personalizzano inoltre i prezzi in base alla cronologia degli acquisti dei clienti e al comportamento di navigazione. Il cliente A potrebbe vedere un prezzo inferiore per un prodotto rispetto al cliente B in base alla sua disponibilità prevista ad acquistare a prezzi diversi. Questo prezzo differenziale consente alle aziende di massimizzare le entrate di ogni cliente. I modelli di machine learning regolano dinamicamente i prezzi per bilanciare la redditività e il valore della vita del cliente.
Alcuni consumatori ritengono che la differenziazione dei prezzi sia ingiusta se portata agli estremi. Pertanto, le aziende procedono con cautela per evitare di alienare i clienti. L'intelligenza artificiale aiuta a trovare l'equilibrio ottimale tra prezzi personalizzati ed esperienze di marca coerenti. Le normative possono anche limitare alcune pratiche di prezzo differenziato. Tuttavia, se applicati con giudizio, i prezzi personalizzati basati sull’intelligenza artificiale consentono di ottenere una crescita dei ricavi.
Le promozioni personalizzate su misura per le abitudini di acquisto possono essere un'altra forma di prezzi differenziati. Ad esempio, l’intelligenza artificiale può identificare i clienti a basso rischio che potrebbero completare un acquisto anche senza uno sconto. Altri clienti ricevono promozioni mirate per incentivarli in base alle loro esigenze. Ciò migliora l’efficienza rispetto agli sconti di massa. Nel complesso, l’intelligenza artificiale fornisce strategie di prezzo basate sui dati.
Pianificazione multimediale ottimizzata
L'intelligenza artificiale trasforma la pianificazione media tradizionale per un pubblico più ampio in piani ottimizzati su misura per i personaggi del marketing. Analizzando le prestazioni delle campagne passate, gli algoritmi prevedono il miglior media mix per raggiungere specifici segmenti di clienti. L'apprendimento automatico considera anche fattori esterni come la stagionalità, le tendenze e l'attività della concorrenza per migliorare i consigli nel tempo.
Per i canali digitali, l’intelligenza artificiale va oltre il semplice targeting per pubblico, dispositivo, tempo e contesto per realizzare acquisti multimediali realmente personalizzati. L'intelligenza predittiva traccia il percorso del cliente attraverso dispositivi e reti. Le piattaforme di offerta lo utilizzano per pubblicare annunci personalizzati ottimizzati per ciascun utente nelle aste in tempo reale. L'analisi in tempo reale continua a migliorare il modello. La pianificazione media personalizzata consente di risparmiare oltre il 15% rispetto ai metodi tradizionali.
Anche la modellazione dettagliata dell'attribuzione da parte dell'intelligenza artificiale ottimizza la spesa del canale. Gli algoritmi analizzano il modo in cui ciascun punto di contatto di marketing contribuisce alle conversioni sui canali offline e online. Con una misurazione del ROI più chiara, gli esperti di marketing possono ottimizzare i budget in base al valore del cliente, non a parametri di vanità. La pianificazione media basata sull'intelligenza artificiale riduce i costi di acquisizione e aumenta il ritorno sulla spesa pubblicitaria.
Esperienze Web dinamiche
L'intelligenza artificiale potenzia la personalizzazione del sito Web per personalizzare le esperienze degli utenti autenticati in tempo reale. I chatbot riconoscono i visitatori e recuperano i loro dati comportamentali per fornire contenuti pertinenti. I modelli di machine learning persistenti tengono traccia dell’attività in loco per affinare le raccomandazioni nel tempo, creando un effetto volano. Quanto più intelligente diventa il modello, migliore è l'esperienza, che fornisce più segnali all'utente.
L'intelligenza artificiale crea anche esperienze su misura per visitatori sconosciuti che visitano per la prima volta in base al loro linguaggio del corpo digitale. I bot analizzano i movimenti del mouse, i clic, la profondità di scorrimento e altri comportamenti per classificare gli utenti e fornire contenuti pertinenti. I dati contestuali come la sorgente di traffico e il dispositivo forniscono ulteriori segnali per la personalizzazione. Gli strumenti di test e ottimizzazione eseguono esperimenti sui siti web basati sull'intelligenza artificiale per migliorare continuamente il coinvolgimento.
Per i visitatori anonimi, le integrazioni di dati di terze parti arricchiscono i profili con dati demografici, interessi e altri attributi. Sebbene siano ancora probabilistici, gli esperti di marketing possono offrire esperienze pertinenti e ragionevolmente personalizzate. Tra i visitatori conosciuti e sconosciuti, la personalizzazione del sito web basata sull'intelligenza artificiale aumenta in media le conversioni di oltre il 20%.
Ottimizzazione di test e campagne
L'intelligenza artificiale elimina le congetture dall'ottimizzazione di test e campagne. Gli strumenti di test multivariati utilizzano algoritmi per generare automaticamente combinazioni di elementi da testare in base alle prestazioni passate. L'apprendimento automatico analizza rapidamente i risultati per determinare le varianti vincenti. Ciò consente un'ottimizzazione più rapida e continua rispetto a lunghi test A/B manuali.
L'intelligenza artificiale ottimizza anche i componenti della campagna come testo, immagini e offerte. La progettazione generativa crea migliaia di varianti che gli algoritmi possono fornire ai segmenti di pubblico e analizzare i risultati. Le opzioni con le migliori prestazioni ottengono un campione più ampio per confermare la significatività. I componenti continuamente ottimizzati migliorano le prestazioni della campagna.
Per le creatività pubblicitarie, la visione artificiale valuta la rilevanza visiva e la risposta emotiva. La PNL valuta la pertinenza testuale. Le pipeline di dati acquisiscono metriche della campagna e segnali esterni per guidare l'ottimizzazione dell'intelligenza artificiale. Le campagne si evolvono per raggiungere la massima efficacia attraverso l'apprendimento automatico. L'intelligenza artificiale non sostituisce la creatività umana ma la aumenta per l'ottimizzazione basata sui dati.
Interazioni dinamiche del call center
L'intelligenza artificiale personalizza anche le interazioni con i call center e l'assistenza clienti. L'analisi vocale analizza le trascrizioni delle chiamate per analizzare il sentiment, i modelli lessicali e gli argomenti. Ciò rileva i punti critici e le preferenze di ciascun cliente. L'elaborazione del linguaggio naturale identifica l'intenzione di instradare le chiamate in modo appropriato. I chatbot a cui si accede tramite risposta vocale interattiva forniscono un servizio self-service 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX, personalizzato per problemi comuni.
Per gli agenti umani, l’intelligenza artificiale fornisce dati rilevanti sui clienti e risposte suggerite per aumentare la produttività. I consigli sulle migliori azioni successive guidano gli agenti a risolvere i problemi in modo efficiente sulla base di casi simili. Le basi di conoscenza sono personalizzate in modo che gli agenti vedano soluzioni specifiche per le esigenze di ciascun cliente. Con l'assistenza dell'intelligenza artificiale, gli agenti offrono un servizio migliore, aumentando la soddisfazione dei clienti.
L’intelligenza artificiale conversazionale rende le interazioni naturali e senza attriti. I robot analizzano il contesto e il tono del dialogo, ponendo domande chiarificatrici e riformulando i suggerimenti in caso di confusione. La biometria vocale migliora la sicurezza pur mantenendo la facilità di accesso per i clienti. Nel complesso, l’intelligenza artificiale trasforma i call center statici in impegni dinamici e iper-personalizzati. Ciò favorisce la fidelizzazione attraverso esperienze cliente di livello superiore.
Previsioni sul valore nel corso della vita
Conoscere il valore della vita di ogni cliente consente un marketing personalizzato su larga scala. I modelli di propensione prevedono la spesa futura sulla base di dati storici. Gli algoritmi classificano i clienti di alto valore per esperienze premium. Ulteriori risorse si concentrano sulla fidelizzazione e sulla crescita di questo gruppo VIP. I clienti di basso valore ricevono un investimento minimo per ottimizzare i costi del programma.
L’intelligenza artificiale quantifica anche il rischio di fidelizzazione, ovvero la propensione di ciascun cliente ad abbandonare. L'apprendimento automatico identifica indicatori anticipatori come gli acquisti mancati e il sentiment sociale negativo. Con le previsioni di abbandono, le campagne di fidelizzazione si rivolgono ai clienti che rischiano di perdere incentivi e sensibilizzazione. L’intelligenza artificiale individua accuratamente i rischi con sufficiente anticipo per intervenire, riducendo l’attrito dei clienti.
I modelli di valore e fidelizzazione nel corso della vita creano un ciclo di miglioramento continuo con cicli di feedback. Man mano che arrivano nuovi dati sui clienti, gli algoritmi aggiornano le previsioni e ottimizzano il coinvolgimento. Una modellazione più accurata migliora la personalizzazione. La valutazione dei clienti basata sull'intelligenza artificiale è alla base di un efficace marketing individuale su scala aziendale.
AI per la misurazione del marketing
Infine, l’intelligenza artificiale migliora la misurazione delle prestazioni di marketing personalizzate. Gli algoritmi di modellazione dell'attribuzione analizzano i percorsi dei clienti attraverso i canali per quantificare l'influenza di ciascun punto di contatto. Ciò identifica strategie ad alto impatto per l’ottimizzazione delle risorse. L'attribuzione dell'intelligenza artificiale è più accurata della modellazione basata su regole o assistita.
L'intelligenza artificiale collega inoltre le attività di marketing ai risultati aziendali oltre alle conversioni come il ROI e il valore della vita del cliente. Il modello di incremento quantifica il reale impatto incrementale delle campagne. Gli algoritmi analizzano migliaia di dati per isolare le variabili di marketing che guidano la crescita. Gli esperti di marketing vedono rendimenti più chiari sugli investimenti nella personalizzazione.
Analisi avanzate come la modellazione predittiva, le simulazioni what-if e il rilevamento di valori anomali fanno emergere informazioni nascoste. I bot analizzano le chiamate dell’assistenza clienti per rilevare problemi emergenti e valutare il sentiment. L'analisi del testo dei social media, delle recensioni e dei sondaggi fornisce un feedback aggiuntivo. L’intelligenza artificiale passa al setaccio il rumore del marketing per concentrarsi su parametri di performance significativi.
In breve
In sintesi, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico consentono un marketing personalizzato basato sui dati su larga scala. Raccogliendo dati omnicanale in profili cliente unificati, l’intelligenza artificiale facilita le esperienze individuali. Gli algoritmi generano contenuti personalizzati, consigli sui prodotti, prezzi e campagne su misura per gli interessi e le esigenze individuali. L'intelligenza artificiale consente la personalizzazione dei siti Web, l'ottimizzazione del marketing e le interazioni con i call center. Grazie alle previsioni sul valore della vita del cliente e sul rischio di abbandono, gli esperti di marketing offrono esperienze iper-rilevanti a clienti di alto valore. La misurazione e l'attribuzione continue da parte dei modelli di intelligenza artificiale perfezionano gli approcci per massimizzare il ROI del marketing. Le capacità dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico nell’elaborazione dei dati, nel riconoscimento di modelli e nell’adattamento nel tempo sono essenziali per mantenere rilevanti gli sforzi di personalizzazione in un mercato in rapida evoluzione. Queste tecnologie diventeranno ancora più integrate poiché i consumatori si aspettano esperienze di marca personalizzate e senza soluzione di continuità.
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