Продающие лендинги от отдела
дизайна LPgenerator

Используем технологии:
4U, AIDA, ХПВ, психология влияния Р. Чалдини, управление взглядом
  • 4U
  • AIDA
  • ХПВ
  • психологии влияния Р. Чалдини
  • управления взглядом
  • нейромаркетинг
Готовность от 7 дней

8 способов использования AI маркетологами

8 способов использования AI маркетологами

Вы еще откладываете внедрение инновационных решений на базе искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI) в ваш маркетинг? Значит, вы проигрываете конкурентам. Если это прозвучало немного драматично, отлично. В этом и состоит цель данной статьи — подготовить вас к действиям по принятию маркетинговых инструментов на основе AI.

AI-системы уже давно действуют за кулисами таких популярных продуктов и услуг, как Netflix, Amazon и, естественно, Google. В последние несколько лет AI проникает в маркетинг еще глубже, помогая брендам улучшать каждый этап пользовательского путешествия (Customer Journey). Кроме того, инструменты, ранее доступные лишь крупным компаниям, стали дешевле и применяются теперь предприятиями среднего и малого бизнеса.

Ниже будет представлено 8 способов использования AI с целью превзойти компании-аналоги (или, по крайней мере, стать конкурентоспособными).

1. PPC-реклама, усиленная AI

Многие маркетологи направляют свои бюджеты на PPC-рекламу (англ. Pay-Per-Click — оплата за клик) в AdWords и Facebook. Согласно eMarketer, Google контролирует 40,7% рынка цифровой рекламы США, затем следует Facebook с 19,7%. При этом большинство рекламных кампаний с оплатой за клик управляются либо собственными силами компании, либо специализированными PPC-агентствами. Другими словами, людьми. Но AI может помочь вам обнаружить новые рекламные каналы, которые еще не используют ваши конкуренты.

Системы на базе AI могут помочь рекламодателям опробовать больше рекламных платформ и оптимизировать таргетинг. Именно это делает Facebook с оптимизацией доставки рекламы. Однако этот подход также может быть применен к омниканальным данным PPC-кампаний (проводимым одной организацией) с использованием сторонних или собственных AI-инструментов.

Albert, маркетинговая платформа, основанная на работе искусственного интеллекта, предоставляет услугу — автономные медиапокупки. Такой подход требует минимального человеческого участия: AI анализирует платные рекламные кампании, управляет ими и оптимизирует процесс.

Frank, еще один PPC-инструмент, усиленный AI, использует машинное обучение (Machine Learning) для поиска лучших платных каналов для размещения рекламы, направленной на выбранную вами целевую аудиторию. Инструмент ищет наиболее выгодные платформы pay-per-click и покупает места размещения рекламы на аукционах в режиме реального времени.

Ключевые выводы. Если вы проводите крупномасштабные PPC-кампании, алгоритмы машинного обучения помогут вам найти новые способы оптимизации рекламных локаций, копирайтинга, таргетинга и ставок.

2. Высокоперсонализированный опыт и улучшенная CRO

В то время как возможности искусственного разума пока не позволяют создавать новые сайты с нуля, он может помочь улучшить опыт ваших посетителей с помощью интеллектуальной персонализации.

Умные алгоритмы могут способствовать персонализации:

  • Опыта на сайте. Анализируя сотни данных об одном пользователе (включая местоположение, демографию, используемое устройство, особенности взаимодействия с сайтом и т.д.), AI начинает отображать наиболее подходящие предложения и контент.
  • Push-уведомлений. Благодаря поведенческой персонализации push-уведомления могут быть подстроены под отдельных пользователей, доставляя им правильное сообщение в нужное время.
Каковы главные преимущества персонализации контента на сайте/в приложении для вашей организации?

Каковы главные преимущества персонализации контента на сайте/в приложении для вашей организации? Топ-10: увеличение коэффициента конверсии — 63%, улучшение клиентского опыта — 61%, рост взаимодействия с посетителями — 57%, более благоприятное восприятие бренда — 46%, повышение жизненного цикла клиента/лояльности — 45%, улучшения в процессе лидогенерации/приобретении клиентов — 42%, сокращение оттока/увеличение показателей удержания — 33%, рост доходов электронной коммерции — 32%, увеличение ценности других маркетинговых программ — 25%, «Это круто!» — 17%

Как издатели контента, так и потребительские бренды, такие как The Wall Street Journal, Pandora, La Redoute и TopFan, используют усиленные AI подходы для повышения коэффициента конверсии и выделения себя в конкурентной среде.

Так, Pandora применяет как живых людей в качестве музыкальных кураторов, так и алгоритмы машинного обучения, чтобы предлагать слушателям новые песни, которые им могут понравиться. Сервисы для прослушивания музыки дают нам много хороших примеров конкурентного преимущества, достигнутого благодаря обеспечению качественного пользовательского опыта. Если вы работаете с большим количеством контента, алгоритмы могут помочь выявить наиболее релевантные его типы для каждого отдельного пользователя.

AI также позволяет распознать, когда поток данных прекращается или когда неожиданный объем трафика посещает ваш сайт. У вас нет возможности проверять свою аналитику каждую секунду, а вот AI-инструмент, такой как Hunch, например, на это способен. Управляемый искусственным интеллектом Slackbot анализирует ваши данные в Google Analytics и отправляет отчеты об общей эффективности и крупных изменениях в данных. Эта информация поможет вам поддерживать бесперебойную работу в сети на должном уровне, а также устранять аномалии по мере их возникновения. 

Hunch

Ключевые выводы. В моменты, когда клиенты ожидают особенно значимого опыта, вы можете использовать AI для автоматизации процесса персонализации. В результате посетители вашего блога увидят наиболее релевантный контент, уведомления и предложения на основе их местоположения, демографии и истории просмотров.

3. Создание контента с помощью AI

Если верить прогнозам, к 2018 году 20% всего бизнес-контента будет создаваться машинами.

Уже сейчас с помощью простого набора правил и форматов роботы могут создавать контент, такой как:

  • Отчеты о прибылях и убытках;
  • Ежеквартальные бизнес-отчеты;
  • Описания особенностей гостиниц;
  • Анализ запасов на складе в реальном времени;
  • Результаты спортивных игр.
Создание контента с помощью AI

Каждое созданное AI сообщение предназначено для чтения, как если бы оно было написано человеком. Понимание данных и стиля письма зависят от правил и форматов, установленных вашей компанией для наилучшего соответствия потребностям аудитории.

Помимо создания контента, маркетинговые инструменты, основанные на AI, такие как Rocco, могут предлагать свежий контент в социальных сетях, с которым, скорее всего, захотят взаимодействовать подписчики вашего бренда.

Ключевые выводы. Несмотря на то, что полностью написанные искусственным разумом книги или отчеты все еще остаются за гранью реального, вы можете применять AI-инструменты для автоматической генерации email-контента, персонализированных отчетов или сообщений, а также для курирования содержания постов в социальных сетях.

4. Чат-боты и создание контента

Возможно, вы недавно общались в сети с представителем службы клиентской поддержки, и ваш замечательный собеседник, Анастасия или Ирина, вероятно, скрыла свой маленький секрет: она является ботом.

Интеллектуальные чат-боты отлично справляются с данной задачей, а в некоторых случаях они создают персонализированный контент даже лучше, чем люди.

Чат-боты имеют доступ к миллионам точкам ввода данных и ориентируются на клиента. Они также могут придумывать запросы, специфичные для местоположения, и таким образом обнаруживать поведенческие паттерны, выявлять повторяющиеся проблемы и прогнозировать сложные для конкретного пользователя места на сайте. Часто это делает их осведомленнее любого представителя службы поддержки.

Но чат-боты не ограничиваются прямым взаимодействием с потребителями. Например, бот Kik компании Sephora открывается мини-викториной с вопросами о предпочтениях в макияже:

Привет, добро пожаловать в Sephora!

«Привет, добро пожаловать в Sephora! Получайте советы по макияжу и отзывы, болтая с нами в чате. Хотите пройти небольшой опрос, чтобы мы поняли ваш стиль в макияже?». — «Да». — «Предлагаем начать. К какой категории вы относитесь больше?»

Для пользователей, заинтересованных в получении дополнительной информации о конкретном продукте, Kik открывает диалоговое окно следующего уровня с несколькими настраиваемыми параметрами.   

«Как вы хотите, чтобы помада выглядела на губах?»

«Как вы хотите, чтобы помада выглядела на губах?». — «Матовый финиш». — «Какую характеристику вы хотели бы видеть в своей помаде?». Варианты ответов: «Вообще. Никогда. Не. Смазывается», «Имеет цветовой пигмент такой, что ах!», «Не сушит губы», «Держится на губах с утра до вечера», «Не собирается в комочки»

Пример с Sephora доказывает, что чат-боты способны давать советы на стадии узнавания товара, обеспечивая, таким образом, появление новой формы контент-маркетинга.

Ключевые выводы. В настоящее время чат-боты с поддержкой AI являются обычным явлением. Тем не менее, следующим уровнем для вас может стать создание персонализированного контента. Подумайте о том, как использовать AI-агентов в качестве инициативных консультантов для онлайн-работы со всеми посетителями, а не только с теми, кто непосредственно обращается к чату.

5. Интеллектуальное курирование email-контента

Часто маркетинговые команды тратят часы на написание и составление графика еженедельных электронных писем для нескольких клиентских сегментов. Даже при интеллектуальной сегментации подписчиков вы не сможете доставлять персонализированную электронную рассылку каждому клиенту. Тем не менее, исследование 2016 года от Demand Metric показало, что 80% маркетологов считают персонализированный контент более эффективным, чем «неперсонализированный».

Эффективность персонализированного контента в сравнении с неперсонализированным

Эффективность персонализированного контента в сравнении с неперсонализированным: 0% — персонализированнный намного менее эффективен, 3% — менее эффективен, 17% — примерно одинаковая эффективность, 48% — более эффективен, 32% — намного более эффективен. В этом вопросе с большим отрывом побеждает персонализированный контент

И здесь в игру вступает AI. Алгоритмы могут отображать информацию об опыте пользователя на сайте и данные о просмотре электронной почты, давая понимание всех взаимодействий с вашим контентом. Это знание позволяет алгоритму идентифицировать контент для создания высокоперсонализированных электронных писем.

Динамическая электронная рассылка может осуществляться на основе:

  • Предыдущего взаимодействия на сайте;
  • Ранее прочитанных статей в блоге и просмотренного контента;
  • Времени, проведенного на странице;
  • Списка желаний (Wish List);
  • Наиболее популярного на данный момент времени контента;
  • Интересов клиентов похожего типа;
  • Предыдущего взаимодействия с рассылкой вашей компании.

Ключевые выводы. Искусственный интеллект позволяет рассылать электронные письма с глубоким личностным содержанием каждому клиенту. Анализируя шаблоны чтения и интересные пользователю темы, а затем рекомендуя наиболее релевантный для пользователя контент, AI в стратегии электронной рассылки может стать фактором, усиливающим вовлеченность.

Совет. Не все AI-системы могут учиться с помощью пользовательского фидбека. Оценивая инструменты, обратите внимание на наличие данной функции.

6. Прогнозы по оттоку и «умное» взаимодействие с клиентами

Алгоритмы машинного обучения также могут помочь обнаружить невовлеченные потребительские сегменты, собирающиеся уйти от вас (потенциально — к конкуренту).

Инструменты этой области собирают данные, строят предиктивные модели, тестируют и проверяют эти модели на реальных клиентах. Подобная информация определяет, на какой стадии оттока находится человек. Клиентов раннего оттока (англ. Quick-Churn — пользователи, покинувшие продукт почти сразу после того, как его приобрели) сложнее снова вовлечь во взаимодействие с брендом, чем потребителей позднего оттока (англ. Late-Churn — те, кто имеет длительные отношения с компанией) — их легко можно снова подтолкнуть к использованию продукта.

Vidora, например, с помощью искусственного разума формирует прогнозы, позволяющие проактивно вовлекать собирающихся уйти клиентов. Когда подобные системы замечают поведение, указывающее на отток (к примеру, малое время пользования сайтом), они начинают слать интересные предложения, push-уведомления и электронные письма.

Ключевые выводы. В комбинации с персонализированным контентом предсказания по оттоку, сгенерированные AI, помогают сохранить вовлеченность, продлевая жизненный цикл клиентов (Lifetime Value) и увеличивая прибыль. Поскольку прогнозы оттока уникальны для каждой компании и для каждого продукта, алгоритмы машинного обучения должны быть настроены под вас, чтобы наращивать знания с нуля. Обладая такими данными, вы будете создавать более эффективный контент, отправляемый тем, кто начал терять интерес к бренду.

7. Аналитические выводы о клиентах, полученные с помощью AI

Людям требуется много времени для преобразования чисел в выводы о шаблонах клиентского поведения, а вот AI может сделать это за нескольких мгновений.

Dynamic Yield помогает таким компаниям, как Under Armour, Sephora и Urban Outfitters формировать с помощью движка на основе машинного обучения значимые потребительские сегменты.

AI-алгоритмы создают образы идеальных клиентов, опираясь на миллиарды данных, включая:

  • События с привязкой к геолокации;
  • Взаимодействие на сайте;
  • Реферальные источники;
  • Психографические факторы;
  • Покупательское поведение;
  • Прошлый опыт общения с компанией. 
Аналитические выводы о клиентах, полученные с помощью AI

Обеспеченные путешественники-мужчины — 0,7% посетителей (645 человек): возраст — 30-49, пол — мужчины, доход — $75 000-$99 000, проявленное намерение — путешествия люкс-сегмента. Женщины-путешественницы, бронирующие поездку заранее, — 6,7% посетителей (6 192 человека): этап жизни — поколение Х (27-42 года), пол — женщины, проявленное намерение — гостиницы и съемное жилье, покупательское поведение — бронирование заранее

В результате алгоритмы машинного обучения могут:

  • Более точно определять, какие клиентские сегменты включать в маркетинговые кампании, а какие — исключать;
  • Лучше компоновать пары «клиент-продукт» в зависимости от характеристик и особенностей потребителя;
  • Избегать ситуаций по предложению товаров с ограниченным предложением тем клиентам, кто непременно вернет купленное.

Ключевые выводы: AI помогает отображать наиболее релевантные продукты — или контент, – опираясь на то, как посетители взаимодействовали с вашей компанией, начиная с посещения сайта до общения с отделом доставки.

8. Автоматизированное распознавание изображений

Если вы недавно пользовались Google Photos, то могли заметить, как хорошо система стала распознавать людей и изображения. Программы теперь узнают нас с точностью, превышающей 99%. Крупные бренды, такие как Amazon, Facebook и Pinterest, используют распознавание с помощью искусственного интеллекта для отделения людей и объектов от картинок и видео. 

Pinterest

С точки зрения маркетолога, распознавание изображений означает лучшую синхронизацию между онлайн-контентом и посещениями магазина. Многие онлайн-продавцы используют программы распознавания лиц для отслеживания визитов клиентов в реальные магазины, чтобы затем прикреплять видеозаписи этих посещений к клиентским профилям.

59% розничных продавцов одежды и аксессуаров Великобритании в своих магазинах используют программное обеспечение для распознавания лиц. Применяя push-уведомления, управляемые AI, магазины могут в режиме реального времени отправлять скидки и приветственные сообщения отдельным посетителям.

Ключевые выводы. Данные, полученные с помощью инструментов для распознавания лиц в магазинах, добавляют еще один уровень знаний — и важный уровень! — позволяющий настраивать контент для посетителей вашего магазина. Понимание того, как люди совершают покупки, способствует созданию еще более таргетированных личных сообщений. Программное обеспечение для распознавания лиц также может использоваться в качестве инструмента измерения — для отслеживания оффлайн-ROI своих онлайн-кампаний.

Как маркетологи и AI могут работать вместе

AI позволяет маркетинговым специалистам исполнить давнишнюю и, как казалось, недостижимую мечту — взаимодействовать с каждым клиентом в индивидуальной и значимой для него манере.

Если вы хотите интегрировать AI в свой набор маркетинговых средств, то обдумайте следующие 3 возможности:

1. Ищите моменты — от автоматизированного курирования контента до персонализации, — где искусственный интеллект может произвести наибольший эффект и увеличить ROI.

2. Убедитесь, что у вас имеется достаточно данных для того, чтобы алгоритмы могли учиться на их основе.

3. Будьте осторожны и не проявляйте излишнюю напористость в персонализации: ваши послания и опыт с контентом должны казаться пользователям естественными.

Искусственный разум влиял на ваш контент-маркетинг годами. Пришло время осмысленно включить дополнительные AI-продукты с целью создания персонализированного опыта и стать лидером в своей области.

Высоких вам конверсий! 

По материалам: contentmarketinginstitute.com Источник картинки: flickr.com

08-12-2017

Новогодняя акция от LPgenerator

Получите один из 450 годовых тарифов со скидкой до 70%

blog comments powered by Disqus
copyright © 2011–2017 by LPgenerator LLC. Все права защищены
Запрещено любое копирование материалов ресурса без письменного согласия владельца — ООО "ЛПгенератор".