Руководство для маркетологов, ориентированных на данные, по персонализации на основе искусственного интеллекта
Персонализированный маркетинг использует анализ данных и автоматизацию для адаптации контента и рекламы к отдельным клиентам. Это создает более релевантный опыт для клиентов и более высокие коэффициенты конверсии для компаний. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение стимулируют инновации в персонализированном маркетинге. Их способности обрабатывать большие наборы данных, распознавать закономерности и делать прогнозы позволяют более точную персонализацию в масштабе. Поскольку потребители ожидают сверхрелевантного опыта, искусственный интеллект и машинное обучение станут незаменимыми технологиями для успеха в маркетинге.
Сбор данных для персонализации
Первым шагом в персонализированном маркетинге является сбор данных о клиентах по всем каналам для создания расширенных профилей. Сюда входят демографические данные, поведенческие данные, такие как история просмотра веб-страниц, и контекстные данные, такие как местоположение и время. Инструменты искусственного интеллекта могут собирать и объединять эти разрозненные данные в единые профили клиентов. Чат-боты с обработкой естественного языка вовлекают клиентов в двустороннюю беседу для сбора динамической информации о предпочтениях. Голосовой анализ позволяет извлечь тон и настроение из звонков в службу поддержки клиентов. Компьютерное зрение анализирует мимику в видеоконтенте. Используя омниканальные данные, ИИ рисует полную картину каждого клиента.
Алгоритмы машинного обучения сегментируют аудиторию и делают прогнозы относительно индивидуальных интересов. Методы обучения без присмотра, такие как кластеризация групп клиентов с общими атрибутами. Алгоритмы соотносят прошлое поведение с будущими действиями. Например, система искусственного интеллекта может идентифицировать клиентов, которые могут уйти, на основе тысяч точек данных. Эта информация обеспечивает персонализированное взаимодействие на протяжении всего жизненного цикла клиента, от привлечения до удержания.
ИИ также облегчает управление данными, обеспечивая соблюдение правил конфиденциальности. Модели машинного обучения могут автоматически помечать конфиденциальные данные, маскировать личную информацию и ограничивать доступ. Это поддерживает доверие, сохраняя при этом использование данных для персонализации. В целом, искусственный интеллект и машинное обучение извлекают максимальную пользу из данных о клиентах, чтобы адаптировать уникальный опыт.
Рекомендации по персонализированному контенту
Понимая предпочтения клиентов, ИИ обеспечивает персонализированные рекомендации по контенту. Чат-боты предлагают соответствующие статьи на основе предыдущих разговоров. Фильтры товаров отображают товары, которые клиенты с наибольшей вероятностью приобретут в соответствии с их профилем. Результаты поиска на сайте ранжируют страницы в соответствии с потребностями каждого пользователя. Рекомендательные системы быстро подбирают клиентов с тысячами вариантов контента без утомительного ручного управления.
Системы генерации естественного языка создают индивидуальные описания продуктов и маркетинговые тексты, адаптированные к различным аудиториям. Например, обмен сообщениями может быть адаптирован с учетом географических, демографических и личностных различий. Динамическая оптимизация креативов использует искусственный интеллект для автоматического создания тысяч вариантов рекламы для тестирования в различных сегментах клиентов. Затем наиболее эффективное объявление отображается в каждом микросегменте для обеспечения максимальной релевантности.
Когда клиенты взаимодействуют с контентом, обучение с подкреплением оптимизирует рекомендации в режиме реального времени. Если клиент нажимает на рекомендуемый продукт, система учитывает эту информацию для уточнения будущих предложений. Такое постоянное обучение гарантирует, что наиболее актуальный контент достигнет каждого человека. Персонализированные рекомендации повышают вовлеченность и конверсию благодаря универсальному контенту.
Индивидуальные рекомендации по продуктам
Аналогичным образом, ИИ обеспечивает рекомендации по продуктам, адаптированные к индивидуальным предпочтениям и потребностям. Совместная фильтрация анализирует закономерности среди клиентов, чтобы предложить новые товары, которые могут заинтересовать конкретных пользователей, на основе их истории покупок. Например, если клиент А и клиент Б совершили одни и те же покупки в прошлом, алгоритм рекомендует купленные клиентом А продукты, которые являются новыми для клиента Б.
Машинное обучение уточняет рекомендации на основе неявной и явной обратной связи. Например, время пребывания на странице продукта указывает на интерес даже без покупки. Добавление товара в список желаний или корзину предоставляет явные данные о намерениях. По мере того, как клиенты взаимодействуют с рекомендациями, модели адаптируются, чтобы улучшить качество обслуживания каждого человека. Контекстные факторы, такие как время суток и местоположение, также могут фильтровать предложения.
Обширные каталоги продукции делают ручное курирование непрактичным. Механизмы рекомендаций искусственного интеллекта обеспечивают гиперперсонализацию в любом масштабе. Розничный продавец одежды может предложить каждому покупателю наиболее актуальные товары из тысяч товаров. Делая клиентский опыт высокоспецифичным, ИИ повышает удовлетворенность и продажи. На рекомендации приходится до 35% покупок на крупных сайтах электронной коммерции.
Индивидуальные цены
Алгоритмы искусственного интеллекта также персонализируют цены на основе истории покупок и поведения клиентов в Интернете. Покупатель А может увидеть более низкую цену на товар, чем покупатель Б, исходя из его прогнозируемой готовности покупать товар по разным ценам. Такое дифференцированное ценообразование позволяет предприятиям максимизировать доход от каждого клиента. Модели машинного обучения динамически корректируют цены, чтобы сбалансировать прибыльность и пожизненную ценность клиента.
Некоторые потребители считают дифференцированное ценообразование несправедливым, если доводить его до крайности. Поэтому компании действуют осторожно, чтобы не оттолкнуть клиентов. ИИ помогает найти оптимальный баланс между персонализированным ценообразованием и постоянным взаимодействием с брендом. Нормативные акты могут также ограничивать определенные методы дифференцированного ценообразования. Тем не менее, при разумном применении персонализированное ценообразование на основе искусственного интеллекта обеспечивает рост доходов.
Персонализированные рекламные акции, адаптированные к покупательским привычкам, могут стать еще одной формой дифференцированного ценообразования. Например, ИИ может идентифицировать клиентов с низким уровнем риска, которые могут совершить покупку даже без скидки. Другие клиенты получают целевые рекламные акции, стимулирующие их в зависимости от их потребностей. Это повышает эффективность по сравнению с массовыми скидками. В целом, ИИ обеспечивает стратегии ценообразования, основанные на данных.
Оптимизированное медиапланирование
ИИ преобразует традиционное медиапланирование для более широкой аудитории в оптимизированные планы, адаптированные к потребностям маркетологов. Анализируя эффективность прошлых кампаний, алгоритмы прогнозируют лучший медиа-микс для охвата определенных сегментов клиентов. Машинное обучение также учитывает внешние факторы, такие как сезонность, тенденции и активность конкурентов, чтобы со временем улучшать рекомендации.
Для цифровых каналов ИИ выходит за рамки базового таргетинга на аудиторию, устройство, время и контекст и позволяет по-настоящему персонализировать покупки рекламы. Прогнозный интеллект отображает путь клиента между устройствами и сетями. Платформы назначения ставок используют это для показа персонализированной рекламы, оптимизированной для каждого пользователя, на аукционах в реальном времени. Аналитика в реальном времени продолжает совершенствовать модель. Персонализированное медиапланирование обеспечивает экономию более 15% по сравнению с традиционными методами.
Детальное моделирование атрибуции с помощью ИИ также оптимизирует расходы на каналы. Алгоритмы анализируют, как каждая маркетинговая точка взаимодействия способствует конверсиям по офлайн- и онлайн-каналам. Благодаря более четкому измерению рентабельности инвестиций маркетологи могут оптимизировать бюджеты в соответствии с потребительской ценностью, а не тщеславными показателями. Медиапланирование на основе искусственного интеллекта снижает затраты на приобретение и повышает рентабельность инвестиций в рекламу.
Динамический веб-интерфейс
Искусственный интеллект обеспечивает персонализацию веб-сайта, адаптируя его для аутентифицированных пользователей в режиме реального времени. Чат-боты распознают посетителей и извлекают данные об их поведении для предоставления соответствующего контента. Модели постоянного машинного обучения отслеживают активность на месте и со временем уточняют рекомендации, создавая эффект маховика. Чем умнее становится модель, тем лучше взаимодействие с ней, что обеспечивает больше пользовательских сигналов.
ИИ также создает индивидуальный опыт для неизвестных посетителей, впервые посещающих сайт, на основе их цифрового языка тела. Боты анализируют движения мыши, клики, глубину прокрутки и другое поведение, чтобы классифицировать пользователей и предоставлять соответствующий контент. Контекстные данные, такие как источник трафика и устройство, предоставляют дополнительные сигналы для персонализации. Инструменты тестирования и оптимизации проводят эксперименты на веб-сайтах с использованием искусственного интеллекта для постоянного улучшения взаимодействия.
Для анонимных посетителей интеграция сторонних данных дополняет профили демографическими данными, интересами и другими атрибутами. Хотя это все еще вероятностно, маркетологи могут предоставить достаточно персонализированный и релевантный опыт. Персонализация веб-сайта с помощью искусственного интеллекта повышает конверсию в среднем более чем на 20 % среди известных и неизвестных посетителей.
Оптимизация тестов и кампаний
ИИ избавляет от догадок при оптимизации тестов и кампаний. Инструменты многомерного тестирования используют алгоритмы для автоматического создания комбинаций элементов для тестирования на основе прошлых показателей. Машинное обучение быстро анализирует результаты, чтобы определить выигрышные варианты. Это обеспечивает более быструю и постоянную оптимизацию по сравнению с длительными ручными A/B-тестами.
ИИ также оптимизирует такие компоненты кампании, как текст, визуальные эффекты и предложения. Генеративный дизайн создает тысячи вариантов алгоритмов для доставки сегментам аудитории и анализа результатов. Наиболее эффективные варианты получают больший размер выборки для подтверждения значимости. Постоянно оптимизированные компоненты повышают эффективность кампании.
В рекламном креативе компьютерное зрение оценивает визуальную релевантность и эмоциональный отклик. НЛП оценивает текстовую релевантность. Конвейеры данных собирают показатели кампании и внешние сигналы для оптимизации ИИ. Кампании достигают максимальной эффективности благодаря машинному обучению. ИИ не заменяет человеческое творчество, а дополняет его для оптимизации на основе данных.
Динамическое взаимодействие с колл-центром
ИИ также персонализирует взаимодействие колл-центра и службы поддержки клиентов. Речевая аналитика анализирует расшифровки разговоров для анализа настроений, лексических шаблонов и тем. Это позволяет выявить болевые точки и предпочтения каждого клиента. Обработка естественного языка определяет намерение соответствующим образом маршрутизировать вызовы. Чат-боты, доступ к которым осуществляется посредством интерактивного голосового ответа, обеспечивают круглосуточное самообслуживание с учетом распространенных проблем.
Человеческим агентам ИИ предоставляет соответствующие данные о клиентах и предлагает ответы для повышения производительности. Следующие рекомендации помогут агентам эффективно решать проблемы, основанные на аналогичных случаях. Базы знаний персонализированы, поэтому агенты видят решения, соответствующие потребностям каждого клиента. С помощью искусственного интеллекта агенты предоставляют более качественные услуги, повышая удовлетворенность клиентов.
Разговорный ИИ делает взаимодействие естественным и легким. Боты анализируют контекст и тон диалога, задают уточняющие вопросы и перефразируют предложения, если возникает путаница. Голосовая биометрия повышает безопасность, сохраняя при этом удобство доступа для клиентов. В целом, ИИ преобразует статические колл-центры в динамичные, гиперперсонализированные взаимодействия. Это повышает лояльность за счет превосходного качества обслуживания клиентов.
Прогнозы пожизненной ценности
Знание жизненной ценности каждого клиента позволяет осуществлять масштабный персонализированный маркетинг. Модели склонности прогнозируют будущие расходы на основе исторических данных. Алгоритмы классифицируют ценных клиентов по премиальному опыту. Дополнительные ресурсы направлены на удержание и рост этой VIP-группы. Клиенты с низкой стоимостью получают минимальные инвестиции для оптимизации затрат на программу.
ИИ также количественно оценивает риск удержания — склонность каждого клиента к оттоку. Машинное обучение определяет такие важные индикаторы, как пропущенные покупки и негативные социальные настроения. Благодаря прогнозированию оттока кампании по удержанию нацелены на клиентов, которым грозит опасность потерять стимулы и охват. ИИ точно выявляет риски на достаточно раннем этапе, чтобы вмешаться, сокращая отток клиентов.
Модели пожизненной ценности и удержания создают цикл непрерывного улучшения с помощью циклов обратной связи. По мере поступления новых данных о клиентах алгоритмы обновляют прогнозы и оптимизируют взаимодействие. Более точное моделирование улучшает персонализацию. Оценка клиентов на основе искусственного интеллекта лежит в основе эффективного индивидуального маркетинга в масштабе предприятия.
ИИ для маркетинговых измерений
Наконец, ИИ улучшает измерение эффективности персонализированного маркетинга. Алгоритмы моделирования атрибуции анализируют путь клиента по каналам, чтобы количественно оценить влияние каждой точки взаимодействия. Это определяет высокоэффективные стратегии оптимизации ресурсов. Атрибуция ИИ более точна, чем моделирование на основе правил или вспомогательное моделирование.
ИИ также связывает маркетинговую деятельность с бизнес-результатами, помимо таких конверсий, как рентабельность инвестиций и пожизненная ценность клиентов. Моделирование подъема позволяет количественно оценить истинный дополнительный эффект кампаний. Алгоритмы анализируют тысячи точек данных, чтобы изолировать маркетинговые переменные, способствующие росту. Маркетологи видят более четкую отдачу от инвестиций в персонализацию.
Расширенная аналитика, такая как прогнозное моделирование, моделирование «что если» и обнаружение выбросов, позволяет получить скрытую информацию. Боты анализируют звонки в службу поддержки клиентов, чтобы обнаружить возникающие проблемы и оценить настроения. Текстовый анализ социальных сетей, обзоров и опросов дает дополнительную обратную связь. ИИ анализирует маркетинговый шум, чтобы сосредоточиться на значимых показателях производительности.
Обзор
Таким образом, искусственный интеллект и машинное обучение позволяют масштабировать персонализированный маркетинг на основе данных. Собирая омниканальные данные в единые профили клиентов, ИИ обеспечивает индивидуальный подход. Алгоритмы генерируют персонализированный контент, рекомендации по продуктам, цены и кампании, адаптированные к индивидуальным интересам и потребностям. ИИ обеспечивает персонализацию веб-сайтов, оптимизацию маркетинга и взаимодействие с колл-центром. Прогнозируя пожизненную ценность клиента и риск оттока, маркетологи предоставляют чрезвычайно актуальный опыт ценным клиентам. Постоянное измерение и атрибуция с помощью моделей искусственного интеллекта совершенствуют подходы к максимизации рентабельности маркетинговых инвестиций. Возможности искусственного интеллекта и машинного обучения в обработке данных, распознавании закономерностей и адаптации с течением времени необходимы для сохранения актуальности усилий по персонализации на быстро развивающемся рынке. Эти технологии станут еще более неотъемлемыми, поскольку потребители ожидают беспрепятственного и индивидуального взаимодействия с брендом.
Лицензия косметолога Южной Каролины
Поиск лицензии на недвижимость в Калифорнии
Департамент исправительных учреждений ищет заключенных штата Небраска
Орегон Проверка лицензии подрядчика
Членство в программе помощи на дороге Honda
Встреча в административном центре Мелроуз-Парк в DMV
Табло с гандикапом в Нью-Мексико
Поиск лицензии Совета медсестер Джорджии
Назначение экзамена по вождению DMV Лоуренсвилля, штат Джорджия
ПОИСК ГОСУДАРСТВЕННОГО БИЗНЕСА И ПОИСК ЛИЦЕНЗИЙ
Обновление плаката с гандикапом в Арканзасе
Онлайн-запись на BMV на Виргинских островах
Поиск заключенных Департамента исправительных учреждений Южной Дакоты
Бюро по безработице Нью-Мексико
Проверка лицензии Стоматологического совета штата Миссисипи
Стоматологический совет Техаса проверяет лицензию
Совет государственного бухгалтерского учета Вирджинии
Запишитесь на письменный тест в DMV Арканзаса
Поиск адвоката Калифорнийского университета
Назначение на продление водительских прав, Юта
Проверка лицензии фармацевта в Вашингтоне
Назначение в лицензионный офис Lees Summit
Назначьте встречу для передачи права собственности в DC DMV
Проверка лицензии стоматолога в Вирджинии
Секретарь государственной корпорации Search Rhode Island
Плата за парковку в аэропорту IAH
Назначьте номер телефона для записи на инспекцию TLC
Поиск юридической лицензии штата Массачусетс
Проверка сертификации учителей Южной Каролины
Продление регистрации транспортного средства в Монтане
Поиск регистрации транспортных средств в Коннектикуте
Поиск агентской лицензии VA DOI
Медицинский совет штата Невада
Департамент налоговой службы Нью-Мексико
Поиск технической лицензии аптеки Калифорнии
Страхование фермерского бюро Массачусетса
Номер отдела кадров JP Morgan Chase
Лицензия Министерства сельского хозяйства Джорджии
RI DEM (Департамент управления окружающей средой штата Род-Айленд)
Обыск заключенного шерифа округа Уошо
Поиск пластин постоянного тока
Штраф за превышение скорости в Нью-Мексико
Записаться на прием в клинику Мэйо
Поиск лицензии государственного оценщика в Джорджии
Поиск лицензии на аптеку штата Миссури
Поиск регистрации транспортных средств в Северной Дакоте
Поиск Комиссии по недвижимости Джорджии и Совета оценщиков
Пользовательский номерной знак штата Невада
Поиск лицензии Совета медсестер штата Вирджиния
Проверьте лицензию на страхование в Теннесси
Запись в DMV штата Нью-Йорк для прохождения проверки на получение разрешения
Техасский DPS назначает онлайн-встречу
Изменить адрес в лицензии Небраска
Комиссия по недвижимости штата Мэн
Поиск по названию DMV в Нью-Йорке
Запишитесь на прием для прохождения теста на получение разрешений на мотоцикл в DMV штата Юта
Поиск лицензии господрядчика AZ ROC
Поиск лицензии CNA в Арканзасе
Департамент исправительных учреждений КС
Проверка лицензии фармацевтического техника, Массачусетс
Проверка лицензии Аптечного совета, Вашингтон
Лицензия страхового производителя Посмотрите Техас
Разрешение на парковку для людей с ограниченными возможностями, штат Вашингтон
Назначение экзамена по вождению BMV в Огайо
Совет Вирджинии для поиска лицензий подрядчиков-сантехников
Проверка лицензии брокера по недвижимости штата Западная Вирджиния
Фермерское бюро Вашингтона, округ Колумбия
Лицензия на технологию ногтей в Индиане
Запись на получение водительских прав Северной Каролины онлайн
Регистрация транспортного средства DMV Род-Айленда
Поиск лицензии на аптеку в штате Мэн
Стоматологический совет Нью-Йорка проверяет лицензию
Поиск лицензии Департамента страхования KS
Продление лицензии фармацевтического техника в Нью-Джерси
Назначение в DMV Плимута, Миннесота
Запишитесь на письменный тест RI DMV
Медицинский совет штата Индиана
Получение водительских прав округа Айова
Передача права собственности на транспортное средство в Миннесоте
Запись в лабораторию крови Кайзера
Проверка лицензии стоматолога, Индиана
Сила цифрового маркетинга в брендинге: 5 потрясающих причин, которые нельзя игнорировать
Вовлеченность становится экспериментальной: будущее AR, VR и цифрового маркетинга
Голосовой поиск SEO: подготовка к будущему цифрового маркетинга
Сила чат-ботов с искусственным интеллектом в цифровом маркетинге
Как искусственный интеллект меняет ландшафт цифрового маркетинга