Водич за маркетинг вођен подацима за персонализацију помоћу вештачке интелигенције
Персонализовани маркетинг користи анализу података и аутоматизацију да би прилагодио садржај и оглашавање појединачним клијентима. Ово ствара релевантнија искуства за клијенте и веће стопе конверзије за компаније. Вештачка интелигенција (АИ) и машинско учење покрећу иновације у персонализованом маркетингу. Њихове могућности за обраду великих скупова података, препознавање образаца и прављење предвиђања омогућавају прецизнију персонализацију у обиму. Пошто потрошачи очекују хиперрелевантна искуства, вештачка интелигенција и машинско учење постаће незаменљиве технологије за маркетиншки успех.
Прикупљање података за персонализацију
Први корак у персонализованом маркетингу је прикупљање података о клијентима преко канала како би се изградили богати профили. Ово укључује демографске податке, податке о понашању попут историје прегледања веба и контекстуалне податке као што су локација и време. Алати вештачке интелигенције могу да прикупљају и консолидују ове различите податке у јединствене профиле клијената. Чет-ботови са обрадом природног језика укључују клијенте у двосмерне разговоре како би прикупили динамичке увиде у преференције. Анализа гласа издваја тон и расположење из позива корисничке подршке. Компјутерски вид анализира изразе лица у видео садржају. Са омницханнел подацима, АИ слика свеобухватну слику сваког купца.
Алгоритми машинског учења сегментирају публику и предвиђају индивидуална интересовања. Технике учења без надзора као што је груписање групних клијената са заједничким атрибутима. Алгоритми повезују прошла понашања са будућим радњама. На пример, систем вештачке интелигенције може да идентификује клијенте који ће вероватно одустати на основу хиљада тачака података. Ови увиди омогућавају персонализовано ангажовање током животног циклуса корисника, од аквизиције до задржавања.
АИ такође олакшава управљање подацима, осигуравајући усклађеност са прописима о приватности. Модели машинског учења могу аутоматски означити осетљиве податке, маскирати личне податке и ограничити приступ. Ово одржава поверење док се и даље користе подаци за персонализацију. Све у свему, вештачка интелигенција и машинско учење извлаче максималну вредност из података о клијентима да би прилагодили јединствена искуства.
Персонализоване препоруке за садржај
Уз разумевање преференција купаца, АИ даје персонализоване препоруке садржаја. Чет-ботови предлажу релевантне чланке на основу претходних разговора. Филтери производа приказују ставке које ће купци највероватније купити у складу са њиховим профилом. Резултати претраге на сајту рангирају странице специфичне за потребе сваког корисника. Системи препоруке брзо повезују клијенте са хиљадама опција садржаја без заморног ручног курирања.
Системи за генерисање природног језика креирају прилагођене описе производа и маркетиншке копије прилагођене различитој публици. На пример, размена порука се може прилагодити на основу географских, демографских и разлика личности. Динамичка оптимизација огласа користи вештачку интелигенцију да аутоматски генерише хиљаде варијанти огласа за тестирање у свим сегментима клијената. Оглас са најбољим учинком се затим приказује сваком микросегменту ради максималне релевантности.
Док се клијенти баве садржајем, учење са појачањем оптимизује препоруке у реалном времену. Ако купац кликне на препоручени производ, систем укључује те повратне информације како би прецизирао будуће предлоге. Ово стално учење осигурава да најрелевантнији садржај стигне до сваке особе. Персонализоване препоруке повећавају ангажовање и конверзију у односу на садржај који одговара свима.
Индивидуализоване препоруке производа
Слично, АИ даје препоруке за производе прилагођене индивидуалним преференцијама и потребама. Заједничко филтрирање анализира обрасце међу купцима да би предложило нове артикле који ће вероватно заинтересовати одређене кориснике на основу њихове историје куповине. На пример, ако су клијент А и купац Б обавили исте куповине у прошлости, алгоритам препоручује производе који је купац А купио који су нови за купца Б.
Машинско учење прерађује препоруке на основу имплицитних и експлицитних повратних информација. На пример, време задржавања на страници производа указује на интересовање чак и без куповине. Додавање артикла на листу жеља или у корпу даје експлицитне податке о намери. Како купци ступају у интеракцију са препорукама, модели се прилагођавају како би побољшали искуство сваке особе. Контекстуални фактори као што су доба дана и локација такође могу да филтрирају предлоге.
Обимни каталози производа чине ручно курирање непрактичним. Машине за АИ препоруке омогућавају хиперперсонализацију на великом нивоу. Продавац одеће може да прикаже најрелевантније артикле за сваког купца од хиљада производа. Чинећи корисничко искуство веома специфичним, АИ повећава задовољство и продају. Препоруке чине до 35% куповина на главним сајтовима за е-трговину.
Индивидуализоване цене
Алгоритми вештачке интелигенције такође персонализују цене на основу историје куповине и понашања купаца. Купац А може видети нижу цену за производ од купца Б на основу њихове предвиђене спремности да купи по различитим ценама. Ова диференцијална цена омогућава предузећима да максимизирају приход од сваког клијента. Модели машинског учења динамички прилагођавају цене како би уравнотежили профитабилност и животну вредност купаца.
Неки потрошачи сматрају да је диференцијална цена неправедна када се доведе до екстрема. Стога компаније пажљиво поступају како би избегле отуђење купаца. АИ помаже у проналажењу оптималне равнотеже између персонализованих цена и доследног искуства бренда. Прописи такође могу ограничити одређене праксе одређивања диференцијалних цена. Ипак, када се примени разумно, персонализоване цене вођене вештачком интелигенцијом постижу раст прихода.
Персонализоване промоције прилагођене куповним навикама могу бити још један облик диференцијалних цена. На пример, АИ може да идентификује купце са ниским ризиком који ће вероватно завршити куповину чак и без попуста. Други купци добијају циљане промоције да их подстакну на основу њихових потреба. Ово повећава ефикасност у поређењу са масовним попустима. Све у свему, АИ пружа стратегије одређивања цена засноване на подацима.
Оптимизовано медијско планирање
АИ трансформише традиционално медијско планирање за ширу публику у оптимизоване планове прилагођене маркетиншким личностима. Анализирајући учинак претходних кампања, алгоритми предвиђају најбољи микс медија за досезање одређених сегмената купаца. Машинско учење такође узима у обзир спољне факторе као што су сезоналност, трендови и активности конкурената како би се временом побољшале препоруке.
За дигиталне канале, вештачка интелигенција превазилази основну публику, уређај, време и циљање контекста до заиста персонализоване куповине медија. Предиктивна интелигенција мапира пут корисника преко уређаја и мрежа. Платформе за лицитирање користе ово за приказивање персонализованих огласа оптимизованих за сваког корисника на аукцијама у реалном времену. Аналитика у реалном времену наставља да побољшава модел. Персонализовано планирање медија доноси уштеде од преко 15% у поређењу са традиционалним методама.
Детаљно моделирање приписивања од стране вештачке интелигенције такође оптимизује потрошњу канала. Алгоритми анализирају како свака маркетиншка додирна тачка доприноси конверзијама преко офлајн и онлајн канала. Уз јасније мерење повраћаја улагања, маркетиншки стручњаци могу да оптимизују буџете према вредности купаца, а не према метрикама сујете. Планирање медија засновано на вештачкој интелигенцији смањује трошкове набавке и повећава повраћај трошкова оглашавања.
Динамичка веб искуства
АИ омогућава персонализацију веб странице како би прилагодила искуства аутентификованим корисницима у реалном времену. Чет-ботови препознају посетиоце и преузимају податке о њиховом понашању како би послужили релевантан садржај. Упорни модели машинског учења прате активности на лицу места да би временом побољшали препоруке, стварајући ефекат замајца. Што је модел паметнији, то је боље искуство, које пружа више корисничких сигнала.
АИ такође ствара прилагођена искуства за непознате посетиоце први пут на основу њиховог дигиталног говора тела. Ботови анализирају покрете миша, кликове, дубину померања и друга понашања како би категоризовали кориснике и послужили релевантан садржај. Контекстуални подаци као што су извор саобраћаја и уређај пружају додатне сигнале за персонализацију. Алати за тестирање и оптимизацију покрећу експерименте са веб локацијама заснованим на вештачкој интелигенцији како би стално побољшавали ангажовање.
За анонимне посетиоце, интеграције података трећих страна обогаћују профиле демографским подацима, интересовањима и другим атрибутима. Иако су и даље вероватни, трговци могу да испоруче разумно персонализована, релевантна искуства. Међу познатим и непознатим посетиоцима, АИ персонализација веб локација повећава конверзије у просеку за преко 20%.
Оптимизација тестова и кампања
АИ уклања нагађање оптимизацијом тестова и кампања. Алати за мултиваријантно тестирање користе алгоритме за аутоматско генерисање комбинација елемената за тестирање на основу прошлих перформанси. Машинско учење брзо анализира резултате како би одредило победничке варијанте. Ово омогућава бржу, сталну оптимизацију у поређењу са дугим ручним А/Б тестовима.
АИ такође оптимизује компоненте кампање као што су копија, визуелни прикази и понуде. Генеративни дизајн ствара хиљаде варијација за алгоритме за испоруку сегментима публике и анализу резултата. Опције са најбољим учинком добијају већу величину узорка да би потврдиле значај. Континуирано оптимизоване компоненте побољшавају учинак кампање.
За креативне огласе, компјутерска визија процењује визуелну релевантност и емоционални одговор. НЛП процењује текстуалну релевантност. Цевоводи података уносе метрику кампање и спољне сигнале да би водили оптимизацију вештачке интелигенције. Кампање се развијају до врхунске ефикасности кроз машинско учење. АИ не замењује људску креативност, већ је повећава за оптимизацију засновану на подацима.
Динамичке интеракције Цалл центра
АИ такође персонализује интеракције кол центра и корисничке подршке. Аналитика говора анализира транскрипте позива да анализира осећања, лексичке обрасце и теме. Ово открива болне тачке и преференције за сваког купца. Обрада природног језика идентификује намеру да се позиви усмере на одговарајући начин. Чет-ботови којима се приступа путем интерактивног гласовног одговора пружају самоуслугу 24/7 прилагођену уобичајеним проблемима.
За људске агенте, АИ обезбеђује релевантне податке о купцима и предлаже одговоре за повећање продуктивности. Следеће најбоље препоруке за акцију воде агенте да ефикасно решавају проблеме на основу сличних случајева. Базе знања су персонализоване тако да агенти виде решења специфична за потребе сваког клијента. Уз помоћ вештачке интелигенције, агенти пружају бољу услугу, подстичући веће задовољство купаца.
Конверзацијски АИ чини интеракције природним и без трења. Ботови анализирају контекст и тон дијалога, постављајући појашњавајућа питања и преформулишући предлоге ако дође до забуне. Гласовна биометрија побољшава безбедност, а истовремено одржава лак приступ за клијенте. Све у свему, АИ трансформише статичне позивне центре у динамичке, хиперперсонализоване ангажмане. Ово покреће лојалност кроз врхунско искуство купаца.
Предвиђања животне вредности
Познавање животне вредности сваког купца омогућава персонализовани маркетинг на великом нивоу. Модели склоности предвиђају будућу потрошњу на основу историјских података. Алгоритми класификују купце високе вредности за врхунска искуства. Додатни ресурси се фокусирају на задржавање и раст ове ВИП групе. Корисници мале вредности добијају минималну инвестицију за оптимизацију трошкова програма.
АИ такође квантификује ризик задржавања – склоност сваког клијента да одустане. Машинско учење идентификује водеће индикаторе као што су пропуштене куповине и негативно друштвено расположење. Уз предвиђања одлива, кампање за задржавање циљају клијенте у опасности да пропадну са подстицајима и досегом. АИ тачно уочава ризике довољно рано да интервенише, смањујући губитак купаца.
Доживотна вредност и модели задржавања стварају циклус континуираног побољшања са повратним петљама. Како долазе нови подаци о клијентима, алгоритми ажурирају предвиђања и оптимизују ангажмане. Прецизније моделирање побољшава персонализацију. Процена купаца заснована на вештачкој интелигенцији подупире ефикасан маркетинг један на један на нивоу предузећа.
АИ за маркетиншко мерење
Коначно, АИ побољшава мерење персонализованих маркетиншких перформанси. Алгоритми за моделирање приписивања анализирају путовања корисника кроз канале да би квантификовали утицај сваке тачке додира. Ово идентификује стратегије са високим утицајем за оптимизацију ресурса. Атрибуција АИ је прецизнија од моделирања заснованог на правилима или потпомогнутог моделирања.
АИ такође повезује маркетиншке активности са пословним резултатима изван конверзија као што су повраћај улагања и животна вредност купаца. Моделирање повећања квантификује стварни инкрементални утицај кампања. Алгоритми анализирају хиљаде тачака података како би изоловали маркетиншке варијабле које покрећу раст. Маркетиншки стручњаци виде јаснији повраћај улагања у персонализацију.
Напредна аналитика као што је предиктивно моделирање, симулације шта ако и откривање изванредних граница чине скривене увиде. Ботови прикупљају позиве за корисничку подршку да би открили нове проблеме и проценили расположење. Анализа текста друштвених медија, рецензија и анкета даје додатне повратне информације. АИ пролази кроз маркетиншку буку да би се фокусирао на значајне метрике учинка.
резиме
Укратко, вештачка интелигенција и машинско учење омогућавају персонализовани маркетинг заснован на подацима. Прикупљањем омниканалних података у обједињене профиле клијената, АИ олакшава индивидуална искуства. Алгоритми генеришу персонализовани садржај, препоруке производа, цене и кампање прилагођене индивидуалним интересовањима и потребама. АИ омогућава персонализацију веб странице, оптимизацију маркетинга и интеракције са позивним центром. Уз предвиђања животне вредности купаца и ризика од одлива, трговци испоручују хиперрелевантна искуства клијентима високе вредности. Текуће мерење и атрибуција помоћу АИ модела прецизирају приступе за максимизирање повраћаја улагања у маркетинг. Могућности вештачке интелигенције и машинског учења у обради података, препознавању образаца и прилагођавању током времена су од суштинског значаја да би напори персонализације били релевантни на тржишту које се брзо развија. Ове технологије ће постати још интегралније јер потрошачи очекују беспрекорна, прилагођена искуства бренда.
Лиценца естетичара Јужне Каролине
ЦА Претрага лиценце за некретнине
Департмент оф Цоррецтионс Инмате Сеарцх Небраска
Орегон Потврдите лиценцу извођача радова
Чланство за Хонда помоћ на путу
Мелросе Парк Цивиц Центер ДМВ Састанак
Претрага дозволе Одбора за медицинске сестре у Џорџији
Њујоршки рачуноводствени одбор
ДМВ Лавренцевилле ГА Заказивање возачког испита
ПРЕТРАГА ДРЖАВНИХ ПОСЛОВА И ЛИЦЕНЦА
Обнова плаката за хендикеп у Арканзасу
Девичанска острва БМВ Онлине термин
Потрага за затвореницима Одељења за поправке Јужне Дакоте
Канцеларија за незапослене Новог Мексика
Верификација лиценце Стоматолошког одбора Мисисипија
Дентал Боард оф Текас Верифи Лиценсе
Одбор за јавно рачуноводство Вирџиније
Закажите термин за писмени тест у Арканзас ДМВ
Именовање за обнављање возачке дозволе Утах
Верификација лиценце фармацеута у Вашингтону
Леес Суммит Лиценсе Оффице именовање
МОДОЦ потрага за преступницима
Закажите термин за пренос наслова у ДЦ ДМВ
Верификација лиценце зубара у Вирџинији
Секретар државне корпорације тражи Роуд Ајленд
ИАХ аеродромска такса за паркирање
Закажите телефонски број за термин за ТЛЦ инспекцију
Провера лиценце за право у Масачусетсу
Провера сертификата наставника у Јужној Каролини
Обнова регистрације возила Монтана
Потрага за регистрацију возила у Цоннецтицуту
Државни одбор за медицину Неваде
Департмент оф Ревенуе Сервицес Нев Мекицо
Провера техничке лиценце за фармацеутску апотеку у Калифорнији
Фарм Буреау Инсуранце оф Массацхусеттс
Лиценца Министарства пољопривреде Грузије
РИ ДЕМ (Одељење за управљање животном средином Роуд Ајленда)
Претрага имена ЛЛЦ предузећа Калифорнија
Потрага за затвореницима шерифа округа Васхое
Карта за пребрзу вожњу у Новом Мексику
Закажите преглед у Маио клиници
Тражење лиценце за јавни исправљач у Грузији
Провера лиценце апотеке у Мисурију
Провера регистрације возила у Северној Дакоти
Комисија за некретнине Џорџије и Процена одбора за процене
Прилагођена регистарска таблица Неваде
Потрага за лиценцом Одбора за медицинске сестре у Вирџинији
Проверите лиценцу за осигурање Теннессее
ДМВ НИ Заказивање за тестирање дозволе
Тексашки ДПС распоред заказивање онлине
Промените адресу на лиценци Небраска
Продајни лист за аутомобил Мисури
Закажите термин за тестирање дозволе за мотоцикл у Утах ДМВ
АЗ РОЦ Стате Цонтрацторс Лиценце Сеарцх
Тражење лиценце ЦНА у Арканзасу
Провера лиценце фармацеутског техничара Масачусетс
Одбор за верификацију апотекарске лиценце Вашингтон
Лиценца произвођача осигурања Потражите Тексас
ВА дозвола за паркирање за особе са инвалидитетом
Заказивање возачког испита Охајо БМВ
Потрага за лиценцом МС медицинске сестре
Провера лиценце за водоинсталатера у Вирџинији
Провера лиценце посредника за некретнине ВВ
НЦ заказивање возачке дозволе на мрежи
Рходе Исланд ДМВ регистрација возила
Претрага лиценце за апотеку Маине
Дентал Боард оф Нев Иорк Провери лиценцу
Провера лиценце Одељења за осигурање КС
Обнова лиценце фармацеутског техничара у Њу Џерсију
Закажите термин за писмени тест РИ ДМВ
Медицински одбор државе Индијане
Именовање возачке дозволе округа Ајова
Трансфер наслова возила у Минесоти
Верификација лиценце зубара Индијана
Моћ дигиталног маркетинга у брендирању: 5 сјајних разлога које не можете занемарити
Ангажовање постаје искуствено: АР, ВР и будућност дигиталног маркетинга
Воице Сеарцх СЕО: Припрема за будућност дигиталног маркетинга
Моћ АИ четбота у дигиталном маркетингу
Како АИ трансформише пејзаж дигиталног маркетинга