Priročnik tržnika na podlagi podatkov za personalizacijo, ki jo poganja umetna inteligenca
Prilagojeno trženje uporablja analizo podatkov in avtomatizacijo za prilagajanje vsebine in oglaševanja posameznim strankam. To ustvarja ustreznejše izkušnje za stranke in višje stopnje konverzije za podjetja. Umetna inteligenca (AI) in strojno učenje poganjata inovacije v prilagojenem trženju. Njihove zmožnosti za obdelavo velikih naborov podatkov, prepoznavanje vzorcev in napovedovanje omogočajo natančnejšo personalizacijo v velikem obsegu. Ker potrošniki pričakujejo hiperrelevantne izkušnje, bosta umetna inteligenca in strojno učenje postali nepogrešljivi tehnologiji za uspeh pri trženju.
Zbiranje podatkov za personalizacijo
Prvi korak pri prilagojenem trženju je zbiranje podatkov o strankah po kanalih za ustvarjanje bogatih profilov. To vključuje demografske podatke, vedenjske podatke, kot je zgodovina brskanja po spletu, in kontekstualne podatke, kot sta lokacija in čas. Orodja AI lahko te različne podatke zbirajo in združujejo v enotne profile strank. Klepetalni roboti z obdelavo naravnega jezika vključijo stranke v dvosmerne pogovore za zbiranje dinamičnih vpogledov v preference. Glasovna analiza izloči ton in razpoloženje iz klicev podpore strankam. Računalniški vid analizira obrazno mimiko v video vsebinah. Z večkanalnimi podatki AI nariše celovito sliko vsake stranke.
Algoritmi strojnega učenja segmentirajo ciljne skupine in predvidevajo zanimanja posameznikov. Tehnike nenadzorovanega učenja, kot je združevanje strank v skupine s skupnimi lastnostmi. Algoritmi povezujejo preteklo vedenje s prihodnjimi dejanji. Sistem umetne inteligence lahko na primer identificira stranke, ki bodo verjetno odpadle, na podlagi tisočih podatkovnih točk. Ti vpogledi omogočajo prilagojeno sodelovanje v celotnem življenjskem ciklu stranke, od pridobitve do zadrževanja.
Umetna inteligenca prav tako olajša upravljanje podatkov in zagotavlja skladnost s predpisi o zasebnosti. Modeli strojnega učenja lahko samodejno označijo občutljive podatke, prikrijejo osebne podatke in omejijo dostop. To ohranja zaupanje, hkrati pa še vedno uporablja podatke za personalizacijo. Na splošno umetna inteligenca in strojno učenje pridobita največjo vrednost iz podatkov o strankah za prilagajanje edinstvenih izkušenj.
Priporočila prilagojene vsebine
Z razumevanjem preferenc strank AI omogoča prilagojena priporočila glede vsebine. Klepetalni roboti predlagajo ustrezne članke na podlagi prejšnjih pogovorov. Filtri izdelkov prikazujejo elemente, ki jih bodo kupci najverjetneje kupili glede na njihov profil. Rezultati iskanja na spletnem mestu razvrščajo strani glede na potrebe vsakega uporabnika. Sistemi za priporočanje strank hitro povežejo s tisočimi možnostmi vsebine brez dolgočasnega ročnega urejanja.
Sistemi za generiranje naravnega jezika ustvarijo prilagojene opise izdelkov in marketinško besedilo, prilagojeno različnim občinstvom. Na primer, sporočanje je mogoče prilagoditi glede na geografske, demografske in osebnostne razlike. Dinamična kreativna optimizacija uporablja AI za samodejno ustvarjanje na tisoče različic oglasov za preizkušanje v segmentih strank. Najuspešnejši oglas se nato prikaže vsakemu mikrosegmentu za največjo ustreznost.
Ko se stranke ukvarjajo z vsebino, krepitveno učenje optimizira priporočila v realnem času. Če stranka klikne priporočeni izdelek, sistem vključi te povratne informacije za izboljšanje prihodnjih predlogov. To nenehno učenje zagotavlja, da najbolj relevantna vsebina doseže vsako osebo. Prilagojena priporočila povečajo sodelovanje in konverzijo v primerjavi z vsebino, ki ustreza vsem.
Individualizirana priporočila za izdelke
Podobno AI daje priporočila za izdelke, ki so prilagojena individualnim željam in potrebam. Sodelovalno filtriranje analizira vzorce strank, da na podlagi njihove zgodovine nakupov predlaga nove artikle, ki bodo verjetno zanimali določene uporabnike. Na primer, če sta stranka A in stranka B v preteklosti opravili enake nakupe, algoritem priporoči izdelke, ki jih je kupila stranka A in so novi za stranko B.
Strojno učenje izboljša priporočila na podlagi implicitnih in eksplicitnih povratnih informacij. Na primer, čas zadrževanja na strani izdelka kaže zanimanje tudi brez nakupa. Dodajanje artikla na seznam želja ali v košarico zagotavlja izrecne podatke o namenu. Ko stranke komunicirajo s priporočili, se modeli prilagodijo, da izboljšajo izkušnjo vsake osebe. Kontekstualni dejavniki, kot sta ura in lokacija, lahko prav tako filtrirajo predloge.
Zaradi obsežnih katalogov izdelkov je ročno urejanje nepraktično. Motorji za priporočila AI omogočajo hiperpersonalizacijo v velikem obsegu. Trgovec z oblačili lahko za vsako stranko izmed tisočih izdelkov ponudi najbolj ustrezne artikle. Ker je uporabniška izkušnja zelo specifična, AI povečuje zadovoljstvo in prodajo. Priporočila predstavljajo do 35 % nakupov na večjih spletnih mestih za e-trgovino.
Individualizirane cene
Algoritmi umetne inteligence prav tako prilagajajo cene na podlagi zgodovine nakupov in vedenja pri brskanju strank. Stranka A lahko vidi nižjo ceno za izdelek kot stranka B na podlagi svoje predvidene pripravljenosti za nakup po različnih cenovnih točkah. Ta diferencirana cena omogoča podjetjem, da povečajo prihodke od vsake stranke. Modeli strojnega učenja dinamično prilagajajo cene, da uravnotežijo donosnost in življenjsko vrednost kupca.
Nekateri potrošniki menijo, da je diferencialno določanje cen nepravično, če ga peljemo do skrajnosti. Zato podjetja ravnajo previdno, da ne bi odtujila kupcev. AI pomaga najti optimalno ravnovesje med prilagojenimi cenami in doslednimi izkušnjami blagovne znamke. Predpisi lahko tudi omejujejo nekatere prakse diferenciranja cen. Kljub temu, če se preudarno uporablja, osebno določanje cen, ki temelji na umetni inteligenci, doseže rast prihodkov.
Prilagojene promocije, prilagojene nakupnim navadam, so lahko še ena oblika diferenciranih cen. Umetna inteligenca lahko na primer prepozna stranke z nizkim tveganjem, ki bodo verjetno dokončale nakup tudi brez popusta. Druge stranke prejemajo ciljno usmerjene promocije, ki jih spodbujajo glede na njihove potrebe. To povečuje učinkovitost v primerjavi z množičnimi popusti. Na splošno AI zagotavlja cenovne strategije, ki temeljijo na podatkih.
Optimizirano medijsko načrtovanje
Umetna inteligenca spremeni tradicionalno medijsko načrtovanje za širše občinstvo v optimizirane načrte, prilagojene marketinškim osebam. Z analizo pretekle uspešnosti oglaševalske akcije algoritmi napovedujejo najboljši medijski miks za doseganje določenih segmentov strank. Strojno učenje upošteva tudi zunanje dejavnike, kot so sezonskost, trendi in aktivnost konkurentov, da sčasoma izboljša priporočila.
Za digitalne kanale umetna inteligenca presega osnovno ciljanje na ciljno skupino, napravo, čas in kontekst do resnično prilagojenih nakupov medijev. Prediktivna inteligenca načrtuje strankino pot prek naprav in omrežij. Platforme za ponujanje to uporabljajo za prikazovanje prilagojenih oglasov, optimiziranih za vsakega uporabnika na dražbah v realnem času. Analitika v realnem času nenehno izboljšuje model. Prilagojeno medijsko načrtovanje prinaša več kot 15 % prihranek v primerjavi s tradicionalnimi metodami.
Podrobno modeliranje dodeljevanja z umetno inteligenco tudi optimizira porabo kanala. Algoritmi analizirajo, kako vsaka marketinška stična točka prispeva k konverzijam v kanalih brez povezave in na spletu. Z jasnejšim merjenjem donosnosti naložbe lahko tržniki optimizirajo proračune glede na vrednost kupca, ne pa meritve nečimrnosti. Medijsko načrtovanje, ki ga poganja umetna inteligenca, znižuje stroške pridobitve in povečuje donosnost naložbe v oglaševanje.
Dinamične spletne izkušnje
Umetna inteligenca omogoča personalizacijo spletnega mesta za prilagajanje izkušenj za preverjene uporabnike v realnem času. Klepetalni roboti prepoznajo obiskovalce in pridobijo podatke o njihovem vedenju za prikaz ustrezne vsebine. Vztrajni modeli strojnega učenja sledijo dejavnosti na kraju samem, da sčasoma izboljšajo priporočila in ustvarijo učinek vztrajnika. Pametnejši kot je model, boljša je izkušnja, ki zagotavlja več uporabniških signalov.
Umetna inteligenca ustvarja tudi prilagojene izkušnje za neznane prve obiskovalce na podlagi njihove digitalne govorice telesa. Boti analizirajo premike miške, klike, globino drsenja in druga vedenja, da kategorizirajo uporabnike in ponudijo ustrezno vsebino. Kontekstualni podatki, kot sta vir prometa in naprava, zagotavljajo dodatne signale za personalizacijo. Orodja za testiranje in optimizacijo izvajajo poskuse spletnih strani, ki jih poganja umetna inteligenca, da nenehno izboljšujejo sodelovanje.
Za anonimne obiskovalce integracije podatkov tretjih oseb obogatijo profile z demografskimi podatki, zanimanji in drugimi atributi. Čeprav so še vedno verjetnostni, lahko tržniki zagotovijo razumno prilagojene in ustrezne izkušnje. Med znanimi in neznanimi obiskovalci personalizacija spletnega mesta z umetno inteligenco v povprečju poveča konverzije za več kot 20 %.
Optimizacija testov in kampanj
AI odpravlja ugibanja pri optimizaciji testov in kampanj. Orodja za multivariatno testiranje uporabljajo algoritme za samodejno ustvarjanje kombinacij elementov za testiranje na podlagi pretekle uspešnosti. Strojno učenje hitro analizira rezultate, da določi zmagovalne različice. To omogoča hitrejšo, stalno optimizacijo v primerjavi z dolgotrajnimi ročnimi A/B testi.
AI tudi optimizira komponente oglaševalske akcije, kot so besedilo, vizualni elementi in ponudbe. Generativna zasnova ustvarja na tisoče različic algoritmov za zagotavljanje segmentom občinstva in analizo rezultatov. Najuspešnejše možnosti dobijo večji vzorec za potrditev pomembnosti. Nenehno optimizirane komponente izboljšujejo uspešnost oglaševalske akcije.
Za oglasno kreativo računalniški vid oceni vizualno ustreznost in čustveni odziv. NLP ocenjuje ustreznost besedila. Podatkovni cevovodi sprejemajo meritve oglaševalskih akcij in zunanje signale za usmerjanje optimizacije AI. Oglaševalske akcije se razvijajo do največje učinkovitosti s pomočjo strojnega učenja. AI ne nadomešča človeške ustvarjalnosti, ampak jo povečuje za optimizacijo na podlagi podatkov.
Dinamične interakcije klicnega centra
AI tudi personalizira interakcije klicnega centra in podpore strankam. Analitika govora razčlenjuje prepise klicev za analizo razpoloženj, leksikalnih vzorcev in tem. To odkrije boleče točke in želje za vsako stranko. Obdelava naravnega jezika identificira namero za ustrezno usmeritev klicev. Klepetalni roboti, do katerih dostopate prek interaktivnega glasovnega odziva, zagotavljajo 24/7 samopostrežno storitev, prilagojeno pogostim težavam.
Človeškim agentom AI zagotavlja ustrezne podatke o strankah in predlagane odgovore za povečanje produktivnosti. Priporočila za naslednje najboljše ukrepe usmerjajo agente k učinkovitemu reševanju težav na podlagi podobnih primerov. Baze znanja so personalizirane, tako da agenti vidijo rešitve, specifične za potrebe vsake stranke. S pomočjo umetne inteligence agenti zagotavljajo boljše storitve, kar vodi do večjega zadovoljstva strank.
Pogovorna umetna inteligenca naredi interakcijo naravno in brez trenja. Boti analizirajo kontekst in ton dialoga, postavljajo pojasnjevalna vprašanja in preoblikujejo predloge, če pride do zmede. Glasovna biometrija izboljšuje varnost, hkrati pa ohranja enostaven dostop za stranke. Na splošno umetna inteligenca spremeni statične klicne centre v dinamične, hiperpersonalizirane dejavnosti. To spodbuja zvestobo prek vrhunskih uporabniških izkušenj.
Napovedi življenjske vrednosti
Poznavanje življenjske vrednosti vsake stranke omogoča prilagojeno trženje v velikem obsegu. Modeli nagnjenosti napovedujejo prihodnjo porabo na podlagi preteklih podatkov. Algoritmi razvrščajo stranke z visoko vrednostjo za vrhunske izkušnje. Dodatni viri so osredotočeni na zadrževanje in rast te skupine VIP. Stranke z nizko vrednostjo prejmejo minimalno naložbo za optimizacijo stroškov programa.
Umetna inteligenca kvantificira tudi tveganje zadrževanja – nagnjenost vsake stranke k opustitvi. Strojno učenje identificira vodilne kazalnike, kot so zgrešeni nakupi in negativno družbeno razpoloženje. Z napovedmi o odlivu so kampanje zadrževanja usmerjene na stranke, ki jim grozi izguba spodbud in dosega. Umetna inteligenca dovolj zgodaj natančno opazi tveganja, da lahko posreduje, kar zmanjša odjem strank.
Modeli življenjske vrednosti in zadrževanja ustvarjajo cikel nenehnih izboljšav s povratnimi zankami. Ko pridejo novi podatki o strankah, algoritmi posodobijo napovedi in optimizirajo sodelovanje. Natančnejše modeliranje izboljša personalizacijo. Vrednotenje strank, ki ga poganja AI, podpira učinkovito individualno trženje na ravni podjetja.
AI za tržno merjenje
Nazadnje, umetna inteligenca izboljša merjenje prilagojene uspešnosti trženja. Algoritmi za modeliranje dodeljevanja analizirajo potovanja strank po kanalih, da kvantificirajo vpliv vsake stične točke. To opredeljuje zelo učinkovite strategije za optimizacijo virov. Dodeljevanje z umetno inteligenco je natančnejše od modeliranja na podlagi pravil ali podpore.
Umetna inteligenca prav tako povezuje tržne dejavnosti s poslovnimi rezultati, ki presegajo konverzije, kot sta donosnost naložbe in življenjska vrednost stranke. Modeliranje povečanja kvantificira resnični inkrementalni učinek oglaševalskih akcij. Algoritmi razčlenijo na tisoče podatkovnih točk, da izolirajo trženjske spremenljivke, ki spodbujajo rast. Tržniki vidijo jasnejšo donosnost naložb v personalizacijo.
Napredna analitika, kot so napovedno modeliranje, simulacije kaj-če in zaznavanje izstopov, prikriva skrite vpoglede. Boti izkoriščajo klice podpore strankam, da odkrijejo nastajajoče težave in ocenijo razpoloženje. Analiza besedil družbenih medijev, pregledov in anket zagotavlja dodatne povratne informacije. AI preseje trženjski hrup, da se osredotoči na pomembne meritve uspešnosti.
Povzetek
Če povzamemo, umetna inteligenca in strojno učenje omogočata prilagojeno trženje na podlagi podatkov v velikem obsegu. Z zbiranjem večkanalnih podatkov v poenotene profile strank umetna inteligenca olajša izkušnje ena na ena. Algoritmi ustvarjajo prilagojeno vsebino, priporočila za izdelke, cene in kampanje, prilagojene interesom in potrebam posameznika. Umetna inteligenca omogoča personalizacijo spletnega mesta, optimizacijo trženja in interakcije s klicnimi centri. Z napovedmi življenjske vrednosti stranke in tveganja odliva tržniki nudijo hiperrelevantne izkušnje strankam z visoko vrednostjo. Stalno merjenje in dodeljevanje z modeli umetne inteligence izpopolnjujeta pristope za čim večjo tržno donosnost naložbe. Zmogljivosti umetne inteligence in strojnega učenja pri obdelavi podatkov, prepoznavanju vzorcev in prilagajanju skozi čas so bistvenega pomena za ohranjanje ustreznosti prizadevanj za personalizacijo na hitro razvijajočem se trgu. Te tehnologije bodo postale še bolj integralne, saj potrošniki pričakujejo brezhibno, prilagojeno izkušnjo blagovne znamke.
Licenca estetika Južne Karoline
Iskanje licence za nepremičnine CA
Department of Corrections Inmate Search Nebraska
Oregon Preverite licenco izvajalca
Članstvo v Hondini pomoči na cesti
Melrose Park Civic Center DMV imenovanje
Georgia Board of Nursing License Iskanje
Sestanek za vozniški izpit pri DMV Lawrenceville GA
DRŽAVNO ISKANJE PODJETIJ IN LICENC
Obnova nalepke za invalide v Arkansasu
Spletni termin za BMV Deviških otokov
Iskanje zapornikov Oddelka za kaznilnice Južne Dakote
Urad za brezposelnost Nove Mehike
Preverjanje licence Dental Board of Mississippi
Dental Board of Texas Preverite licenco
Odbor za javno računovodstvo Virginije
Naročite se za pisni izpit pri DMV v Arkansasu
Sestanek za podaljšanje vozniškega dovoljenja Utah
Preverjanje licence farmacevta v Washingtonu
Lees Summit License Office Imenovanje
Dogovorite se za prenos naslova pri DC DMV
Preverjanje licence zobozdravnika v Virginiji
Secretary of State Corporation Search Rhode Island
Naročite se na telefonsko številko TLC za pregled
Iskanje licenc za pravo Massachusettsa
Preverjanje spričevala učiteljev v Južni Karolini
Podaljšanje registracije vozila Montana
Iskanje registracije vozil v Connecticutu
Državni odbor za medicino Nevade
Oddelek za davčne službe Nove Mehike
Iskanje tehničnih licenc za farmacijo v Kaliforniji
Farm Bureau Insurance of Massachusetts
Številka kadrovske službe JP Morgan Chase
Dovoljenje Ministrstva za kmetijstvo Georgie
RI DEM (Rhode Island Department of Environmental Management)
Iskanje zapornikov šerifa okrožja Washoe
Kazen za prehitro vožnjo v Novi Mehiki
Iskanje licence javnega regulatorja Georgia
Iskanje lekarniške licence Missouri
Iskanje registracije vozil v Severni Dakoti
Iskanje komisij za nepremičnine v Gruziji in sveta ocenjevalcev
Registrska tablica Nevade po meri
Iskanje licenc Virginia Board of Nursing
Preverite licenco Tennessee Insurance
DMV NY imenovanje za preizkus dovoljenja
Texas DPS Načrtujte sestanek na spletu
Spremenite naslov na licenci Nebraska
Komisija za nepremičnine Maine
Račun za prodajo avtomobila Missouri
Naročite se za preizkus dovolilnice za motorno kolo pri DMV v Utahu
Iskanje licenc državnih izvajalcev AZ ROC
Iskanje licenc CNA v Arkansasu
Zavod za prestajanje kazni zapora KS
Preverjanje licence farmacevtskega tehnika Massachusetts
Preverjanje licence odbora za farmacijo Washington
Licenca proizvajalca zavarovanja Poiščite Texas
Parkirno dovoljenje za invalide WA
Sestanek za vozniški izpit BMV Ohio
Iskanje licence medicinske sestre MS
Virginia Board for Contractors Iskanje licenc vodovodarjev
Preverjanje licence nepremičninskega posrednika WV
Imenovanje za vozniško dovoljenje NC na spletu
Registracija vozila Rhode Island DMV
Iskanje lekarniških licenc Maine
Dental Board of New York Preverite licenco
Iskanje licence oddelka za zavarovanje KS
Podaljšanje licence farmacevtskega tehnika v New Jerseyju
Rezervirajte termin za pisni izpit RI DMV
Zdravniški odbor zvezne države Indiana
Imenovanje za vozniško dovoljenje okrožja Iowa
Prenos naslova vozila v Minnesoti
Sestanek v krvnem laboratoriju Kaiser
Preverjanje zobozdravniške licence Indiana
Moč digitalnega trženja pri blagovni znamki: 5 izjemnih razlogov, ki jih ne smete prezreti
Udeležba postane izkustvena: AR, VR in prihodnost digitalnega trženja
Glasovno iskanje SEO: Priprava na prihodnost digitalnega trženja
Moč klepetalnih robotov z umetno inteligenco v digitalnem trženju
Kako umetna inteligenca spreminja krajino digitalnega trženja