Посібник маркетолога з персоналізації на основі штучного інтелекту
Персоналізований маркетинг використовує аналіз даних і автоматизацію, щоб адаптувати контент і рекламу для окремих клієнтів. Це створює більш відповідний досвід для клієнтів і вищі коефіцієнти конверсії для компаній. Штучний інтелект (ШІ) і машинне навчання є рушійною силою інновацій у персоналізованому маркетингу. Їхні можливості обробляти великі набори даних, розпізнавати шаблони та робити прогнози дозволяють точніше персоналізувати масштаб. Оскільки споживачі очікують надрелевантного досвіду, ШІ та машинне навчання стануть незамінними технологіями для маркетингового успіху.
Збір даних для персоналізації
Першим кроком у персоналізованому маркетингу є збір даних про клієнтів у різних каналах для створення детальних профілів. Це включає демографічні дані, поведінкові дані, як-от історія веб-перегляду, і контекстні дані, як-от місцезнаходження та час. Інструменти ШІ можуть збирати та консолідувати ці розрізнені дані в уніфіковані профілі клієнтів. Чат-боти з обробкою природної мови залучають клієнтів до двосторонніх розмов для збору динамічної інформації про переваги. Аналіз голосу виділяє тон і настрої під час викликів служби підтримки клієнтів. Комп’ютерний зір аналізує міміку у відеоконтенті. Завдяки багатоканальним даним штучний інтелект створює повну картину кожного клієнта.
Алгоритми машинного навчання сегментують аудиторію та прогнозують індивідуальні інтереси. Методи неконтрольованого навчання, як-от кластеризація груп клієнтів із загальними атрибутами. Алгоритми співвідносять минулу поведінку з майбутніми діями. Наприклад, система штучного інтелекту може ідентифікувати клієнтів, які, ймовірно, відмовляться, на основі тисяч точок даних. Ці відомості забезпечують персоналізоване залучення клієнта протягом усього життєвого циклу, від залучення до утримання.
AI також полегшує керування даними, забезпечуючи дотримання правил конфіденційності. Моделі машинного навчання можуть автоматично позначати конфіденційні дані, маскувати особисту інформацію та обмежувати доступ. Це зберігає довіру, продовжуючи використовувати дані для персоналізації. Загалом штучний інтелект і машинне навчання отримують максимальну цінність із даних клієнтів, щоб адаптувати унікальний досвід.
Персоналізовані рекомендації щодо вмісту
Розуміючи вподобання клієнтів, AI надає персоналізовані рекомендації щодо вмісту. Чат-боти пропонують відповідні статті на основі попередніх розмов. Фільтри продуктів відображають товари, які клієнти, швидше за все, купуватимуть відповідно до свого профілю. Результати пошуку на сайті класифікують сторінки відповідно до потреб кожного користувача. Системи рекомендацій швидко підбирають клієнтів із тисячами варіантів вмісту без виснажливого ручного контролю.
Системи створення природної мови створюють персоналізовані описи продуктів і маркетингові тексти, адаптовані до різних аудиторій. Наприклад, обмін повідомленнями можна адаптувати на основі географічних, демографічних та особистісних відмінностей. Динамічна креативна оптимізація використовує штучний інтелект для автоматичного створення тисяч варіантів оголошень для тестування в сегментах клієнтів. Потім найефективніше оголошення розміщується в кожному мікросегменті для максимальної релевантності.
Коли клієнти взаємодіють із вмістом, навчання з підкріпленням оптимізує рекомендації в режимі реального часу. Якщо клієнт натискає рекомендований продукт, система враховує цей відгук для вдосконалення майбутніх пропозицій. Це постійне навчання гарантує, що найрелевантніший вміст досягне кожної людини. Персоналізовані рекомендації підвищують зацікавленість і конверсію в порівнянні з універсальним вмістом.
Індивідуальні рекомендації щодо продукту
Подібним чином штучний інтелект надає рекомендації щодо продукту, налаштовані відповідно до індивідуальних уподобань і потреб. Спільна фільтрація аналізує шаблони між клієнтами, щоб запропонувати нові товари, які можуть зацікавити конкретних користувачів, на основі їхньої історії покупок. Наприклад, якщо Клієнт А та Клієнт Б робили однакові покупки в минулому, алгоритм рекомендує продукти, які купив Клієнт А, які є новими для Клієнта Б.
Машинне навчання вдосконалює рекомендації на основі неявного та явного зворотного зв’язку. Наприклад, час перебування на сторінці продукту вказує на інтерес навіть без покупки. Додавання товару до списку бажань або кошика надає чіткі дані про наміри. Коли клієнти взаємодіють із рекомендаціями, моделі налаштовуються, щоб покращити досвід кожної людини. Контекстні фактори, як-от час доби та місцезнаходження, також можуть фільтрувати пропозиції.
Великі каталоги продукції роблять ручне курування непрактичним. Механізми рекомендацій ШІ забезпечують гіперперсоналізацію в масштабі. Роздрібний продавець одягу може знайти найрелевантніші товари для кожного клієнта з тисяч товарів. Роблячи клієнтський досвід дуже специфічним, ШІ підвищує задоволеність і продажі. Рекомендації становлять до 35% покупок на основних сайтах електронної комерції.
Індивідуальне ціноутворення
Алгоритми штучного інтелекту також персоналізують ціни на основі історії покупок клієнтів і поведінки веб-переглядача. Клієнт A може бачити нижчу ціну на продукт, ніж клієнт B, виходячи з його передбачуваної готовності купувати за різними цінами. Таке диференційоване ціноутворення дозволяє компаніям максимізувати дохід від кожного клієнта. Моделі машинного навчання динамічно коригують ціни, щоб збалансувати прибутковість і цінність клієнта.
Деякі споживачі вважають диференційоване ціноутворення несправедливим, якщо його довести до крайнощів. Тому компанії діють обережно, щоб не відштовхувати клієнтів. AI допомагає знайти оптимальний баланс між персоналізованим ціноутворенням і постійним досвідом бренду. Положення також можуть обмежувати певну диференційовану практику ціноутворення. Тим не менш, за умови розумного застосування персоналізоване ціноутворення на основі штучного інтелекту забезпечує зростання доходу.
Іншою формою диференційованого ціноутворення можуть бути персоналізовані рекламні акції, адаптовані до купівельних звичок. Наприклад, штучний інтелект може ідентифікувати клієнтів із низьким рівнем ризику, які ймовірно зроблять покупку навіть без знижки. Інші клієнти отримують цільові рекламні акції, щоб стимулювати їх відповідно до їхніх потреб. Це підвищує ефективність порівняно з масовими знижками. Загалом штучний інтелект забезпечує стратегії ціноутворення на основі даних.
Оптимізоване медіапланування
AI перетворює традиційне медіапланування для ширшої аудиторії в оптимізовані плани, адаптовані до маркетингових персонажів. Аналізуючи ефективність попередніх кампаній, алгоритми передбачають найкращий медіа-мікс для охоплення певних сегментів клієнтів. Машинне навчання також враховує зовнішні фактори, як-от сезонність, тенденції та активність конкурентів, щоб покращувати рекомендації з часом.
Для цифрових каналів штучний інтелект виходить за рамки простого націлювання на аудиторію, пристрій, час і контекст і справді персоналізує медіа-покупку. Інтелектуальні дані планують шлях клієнта між пристроями та мережами. Платформи призначення ставок використовують це для показу персоналізованих оголошень, оптимізованих для кожного користувача, на аукціонах у реальному часі. Аналітика в реальному часі продовжує вдосконалювати модель. Персоналізоване медіапланування забезпечує економію понад 15% порівняно з традиційними методами.
Детальне моделювання атрибуції за допомогою ШІ також оптимізує витрати каналу. Алгоритми аналізують, як кожна маркетингова точка взаємодії сприяє конверсіям в офлайн- і онлайн-каналах. Завдяки чіткішому вимірюванню рентабельності інвестицій маркетологи можуть оптимізувати бюджети відповідно до цінності клієнта, а не марнотратних показників. Медіапланування на основі штучного інтелекту знижує витрати на придбання та підвищує рентабельність інвестицій у рекламу.
Динамічний веб-вплив
Штучний інтелект дозволяє персоналізувати веб-сайт, щоб адаптувати досвід для автентифікованих користувачів у режимі реального часу. Чат-боти розпізнають відвідувачів і отримують дані про їх поведінку, щоб показувати відповідний вміст. Постійні моделі машинного навчання відстежують діяльність на місці, щоб уточнювати рекомендації з часом, створюючи ефект маховика. Чим розумнішою стає модель, тим кращий досвід, що забезпечує більше сигналів користувача.
Штучний інтелект також створює індивідуальний досвід для невідомих відвідувачів, які вперше відвідують сайт, на основі їх цифрової мови тіла. Боти аналізують рухи миші, клацання, глибину прокручування та іншу поведінку, щоб класифікувати користувачів і надавати відповідний вміст. Контекстні дані, як-от джерело трафіку та пристрій, надають додаткові сигнали для персоналізації. Інструменти тестування та оптимізації проводять експерименти на веб-сайтах на основі штучного інтелекту, щоб постійно покращувати взаємодію.
Для анонімних відвідувачів інтеграція сторонніх даних збагачує профілі демографічними даними, інтересами та іншими атрибутами. Незважаючи на ймовірність, маркетологи можуть запропонувати достатньо персоналізований, відповідний досвід. Серед відомих і невідомих відвідувачів персоналізація веб-сайту штучним інтелектом підвищує конверсію в середньому на 20%.
Оптимізація тестів і кампаній
AI усуває здогадки під час оптимізації тестів і кампаній. Інструменти багатоваріантного тестування використовують алгоритми для автоматичного генерування комбінацій елементів для тестування на основі попередніх показників. Машинне навчання швидко аналізує результати, щоб визначити виграшні варіанти. Це забезпечує швидшу постійну оптимізацію порівняно з тривалими ручними A/B-тестами.
AI також оптимізує такі компоненти кампанії, як копія, візуальні елементи та пропозиції. Генеративний дизайн створює тисячі варіантів для алгоритмів, щоб доставляти дані сегментам аудиторії та аналізувати результати. Найефективніші варіанти отримують більший розмір вибірки для підтвердження значущості. Постійно оптимізовані компоненти покращують ефективність кампанії.
Для рекламних матеріалів комп’ютерний зір оцінює візуальну релевантність і емоційну реакцію. НЛП оцінює релевантність тексту. Конвеєри даних отримують показники кампанії та зовнішні сигнали, щоб керувати оптимізацією ШІ. Кампанії досягають максимальної ефективності завдяки машинному навчанню. AI не замінює людську творчість, а доповнює її для оптимізації на основі даних.
Динамічні взаємодії кол-центру
AI також персоналізує контакт-центр і взаємодію зі службою підтримки клієнтів. Аналітика мовлення аналізує стенограми розмов, щоб аналізувати настрої, лексичні шаблони та теми. Це визначає проблемні точки та вподобання кожного клієнта. Обробка природної мови визначає намір належним чином маршрутизувати виклики. Чат-боти, доступ до яких здійснюється за допомогою інтерактивної голосової відповіді, забезпечують цілодобове самообслуговування з урахуванням типових проблем.
Людським агентам ШІ надає відповідні дані про клієнтів і пропонує відповіді для підвищення продуктивності. Наступні рекомендації щодо найкращих дій допомагають агентам ефективно вирішувати проблеми на основі подібних випадків. Бази знань персоналізовані, щоб агенти бачили рішення, що відповідають потребам кожного клієнта. За допомогою штучного інтелекту агенти надають кращі послуги, підвищуючи рівень задоволеності клієнтів.
Розмовний ШІ робить взаємодію природною та легкою. Боти аналізують контекст і тон діалогу, задають уточнюючі запитання та перефразують пропозиції, якщо виникає плутанина. Голосова біометрія покращує безпеку, зберігаючи легкість доступу для клієнтів. Загалом штучний інтелект перетворює статичні кол-центри на динамічні, гіперперсоналізовані взаємодії. Це забезпечує лояльність через чудовий досвід клієнтів.
Прогнози загальної вартості
Знання життєвої цінності кожного клієнта дає змогу персоналізувати масштабний маркетинг. Моделі схильності передбачають майбутні витрати на основі історичних даних. Алгоритми класифікують цінних клієнтів для преміум-досвіду. Додаткові ресурси спрямовані на утримання та зростання цієї VIP-групи. Нецінні клієнти отримують мінімальні інвестиції для оптимізації витрат на програму.
ШІ також кількісно визначає ризик утримання – схильність кожного клієнта відтікати. Машинне навчання визначає провідні показники, як-от пропущені покупки та негативні соціальні настрої. Завдяки прогнозам відтоку клієнтів кампанії з утримання націлені на клієнтів, яким загрожує втрата стимулів і охоплення. ШІ точно виявляє ризики досить рано, щоб втрутитися, зменшуючи відтік клієнтів.
Моделі життєвої вартості та утримання створюють цикл безперервного вдосконалення з циклами зворотного зв’язку. Коли надходять нові дані про клієнтів, алгоритми оновлюють прогнози та оптимізують взаємодію. Більш точне моделювання покращує персоналізацію. Оцінка клієнтів на основі ШІ лежить в основі ефективного індивідуального маркетингу в масштабі підприємства.
ШІ для маркетингових вимірювань
Нарешті, ШІ покращує вимірювання ефективності персоналізованого маркетингу. Алгоритми моделювання атрибуції аналізують шляхи клієнта між каналами, щоб кількісно визначити вплив кожної точки взаємодії. Це визначає ефективні стратегії для оптимізації ресурсів. Атрибуція штучного інтелекту точніша, ніж моделювання на основі правил або допоміжне моделювання.
Штучний інтелект також пов’язує маркетингову діяльність із бізнес-результатами, окрім конверсій, як-от рентабельність інвестицій і загальна цінність клієнта. Моделювання підвищення кількісно визначає справжній додатковий вплив кампаній. Алгоритми аналізують тисячі точок даних, щоб виділити маркетингові змінні, що стимулюють зростання. Маркетологи бачать чіткішу віддачу від інвестицій у персоналізацію.
Розширена аналітика, як-от прогнозне моделювання, симуляція «що-якщо» та виявлення викидів, приховують приховану інформацію. Боти відстежують дзвінки в службу підтримки клієнтів, щоб виявляти нові проблеми та оцінювати настрої. Аналіз текстів соціальних медіа, оглядів та опитувань забезпечує додатковий зворотний зв’язок. AI просіює маркетинговий шум, щоб зосередитися на значущих показниках ефективності.
Підсумки
Підводячи підсумок, штучний інтелект і машинне навчання дозволяють здійснювати масштабний персоналізований маркетинг на основі даних. Збираючи багатоканальні дані в уніфіковані профілі клієнтів, штучний інтелект полегшує роботу один на один. Алгоритми створюють персоналізований контент, рекомендації щодо продуктів, ціни та кампанії, адаптовані до індивідуальних інтересів і потреб. AI забезпечує персоналізацію веб-сайту, оптимізацію маркетингу та взаємодію з кол-центром. Завдяки прогнозам довгострокової цінності клієнта та ризику відтоку маркетологи забезпечують надрелевантний досвід для цінних клієнтів. Постійне вимірювання та атрибуція за допомогою моделей штучного інтелекту вдосконалюють підходи до максимізації рентабельності маркетингових інвестицій. Можливості штучного інтелекту та машинного навчання в обробці даних, розпізнаванні шаблонів і адаптації з часом є важливими для того, щоб персоналізація була актуальною на ринку, що швидко розвивається. Ці технології стануть ще більш інтегрованими, оскільки споживачі очікують безперебійного, індивідуального досвіду бренду.
Ліцензія косметолога Південної Кароліни
Пошук ліцензії на нерухомість у CA
Розшук ув'язнених Департаменту виправних установ штату Небраска
Орегон Перевірка ліцензії підрядника
Членство Honda Roadside Assistance
Melrose Park Civic Center DMV Призначення
Пошук ліцензії Ради медсестер Джорджії
Нью-Йоркська бухгалтерська рада
DMV Lawrenceville GA Призначення іспиту з водіння
ДЕРЖАВНИЙ ПОШУК БІЗНЕСУ ТА ЛІЦЕНЗІЇ
Поновлення таблички про гандикап Арканзасу
Віргінські острови BMV онлайн-запис
Розшук ув'язнених Департаменту виправних установ Південної Дакоти
Управління з питань безробіття Нью-Мексико
Перевірка ліцензії Dental Board of Mississippi
Стоматологічна рада Техасу Перевірте ліцензію
Рада державного бухгалтерського обліку Вірджинії
Запишіться на письмовий іспит у DMV Арканзасу
Призначення поновлення водійських прав, Юта
Перевірка ліцензії фармацевта у Вашингтоні
Lees Summit License Office Призначення
Запишіться на передачу прав власності в DMV округу Колумбія
Перевірка ліцензії стоматолога штату Вірджинія
Секретар Державної корпорації Пошук Род-Айленда
Плата за паркування в аеропорту IAH
Запишіться на огляд TLC за номером телефону
Пошук ліцензії за законодавством штату Массачусетс
Перевірка сертифіката вчителя Південної Кароліни
Поновлення реєстрації транспортного засобу Монтана
Пошук транспортних засобів у штаті Коннектикут
Департамент податкової служби Нью-Мексико
Пошук технічної ліцензії фармацевтичної компанії в Каліфорнії
Фермерське бюро страхування штату Массачусетс
Номер відділу кадрів JP Morgan Chase
Ліцензія Департаменту сільського господарства Джорджії
RI DEM (Департамент управління навколишнім середовищем Род-Айленда)
Розшук ув'язнених шерифа округу Вашо
Квиток за перевищення швидкості в Нью-Мексико
Запишіться на прийом у клініку Mayo
Пошук ліцензії державного адміністратора Джорджії
Пошук аптечної ліцензії Міссурі
Пошук транспортних засобів у Північній Дакоті
Пошук комісії з нерухомості Джорджії та ради оцінювачів
Спеціальний номерний знак штату Невада
Пошук ліцензії Ради медсестер Вірджинії
Перевірте ліцензію на страхування Теннессі
DMV Нью-Йорка запис на перевірку дозволу
DPS Техасу Заплануйте зустріч онлайн
Змінити адресу за ліцензією Небраска
Комісія з нерухомості штату Мен
Накладна на продаж автомобіля Міссурі
Запишіться на перевірку дозволу на мотоцикл в DMV штату Юта
Пошук ліцензій державних підрядників AZ ROC
Департамент виконання покарань КС
Перевірка ліцензії аптечного техніка, Массачусетс
Перевірка фармацевтичної ліцензії Вашингтона
Ліцензія виробника страхових послуг Шукайте Техас
Дозвіл на паркування для інвалідів у Вашингтоні
Рада Вірджинії для підрядників Пошук ліцензії сантехніка
Перевірка ліцензії брокера з нерухомості WV
Фермерське бюро Вашингтон, округ Колумбія
Онлайн запис на отримання водійського посвідчення NC
Реєстрація транспортних засобів у DMV Род-Айленда
Стоматологічна рада Нью-Йорка Перевірте ліцензію
Пошук ліцензії відділу страхування KS
Поновлення ліцензії аптечного техніка Нью-Джерсі
Запишіться на письмовий іспит RI DMV
Призначення водійських прав округу Айова
Передача права власності на автомобіль у Міннесоті
Запис у лабораторію крові Kaiser
Перевірка ліцензії стоматолога Індіана
Сила цифрового маркетингу в брендингу: 5 чудових причин, які не можна ігнорувати
Залучення отримує досвід: AR, VR і майбутнє цифрового маркетингу
Голосовий пошук SEO: підготовка до майбутнього цифрового маркетингу
Потужність ШІ-чат-ботів у цифровому маркетингу
Як ШІ змінює ландшафт цифрового маркетингу