Использование маркетинговых инструментов искусственного интеллекта для создания персонализированных путей клиента

Следующая статья поможет вам: Использование маркетинговых инструментов искусственного интеллекта для создания персонализированных путей клиента

По мере того, как мир становится все более и более цифровым, компании обращаются к искусственному интеллекту (ИИ), чтобы создавать персонализированные пути клиентов. Маркетинговые инструменты искусственного интеллекта дают ценную информацию о поведении и предпочтениях клиентов, позволяя компаниям предлагать индивидуальный подход, который поддерживает заинтересованность и удовлетворенность клиентов. В этой статье мы рассмотрим, как можно использовать маркетинговые инструменты искусственного интеллекта для создания эффективных путей взаимодействия с клиентами, которые стимулируют продажи и укрепляют лояльность к бренду.

Объяснение маркетинговых инструментов ИИ

AI Marketing Tools — это программное обеспечение и приложения, использующие алгоритмы искусственного интеллекта и методы машинного обучения для анализа данных о клиентах и ​​облегчения принятия более эффективных решений в области рекламы и маркетинга. Эти инструменты могут предоставить компаниям ценную информацию о поведении и предпочтениях клиентов, что позволяет проводить персонализированный маркетинг и индивидуальный подход.

Некоторые распространенные маркетинговые инструменты ИИ включают в себя:

• Чат-боты и виртуальные помощники
• Рекомендательные двигатели
• Предиктивная аналитика
• Обработка естественного языка (NLP)
• Голосовые помощники
• Распознавание изображений и объектов

Маркетинговые инструменты AI предназначены для оптимизации маркетинговых усилий и повышения качества обслуживания клиентов, позволяя компаниям:

• Предвидеть потребности клиентов
• Доставляйте более персонализированные сообщения
• Улучшить таргетинг и сегментацию
• Повышение вовлеченности клиентов
• Оптимизация кампаний

С помощью этих инструментов предприятия могут собирать более точные и полные данные о взаимодействии с клиентами и их предпочтениях, что позволяет им разрабатывать более целенаправленные и успешные маркетинговые кампании. В целом маркетинговые инструменты ИИ обеспечивают конкурентное преимущество для брендов, стремящихся стимулировать рост и строить прочные отношения с клиентами.

Преимущества персонализированного взаимодействия с клиентом

Персонализированный путь клиента может принести бизнесу множество преимуществ, в том числе:

• Повышение вовлеченности и удовлетворенности клиентов
• Более высокие показатели конверсии и продаж
• Повышение лояльности и удержания клиентов
• Повышение репутации и узнаваемости бренда
• Лучшее понимание потребностей и поведения клиентов
• Оптимизация маркетинговых расходов и ресурсов
• Конкурентное преимущество на рынке

Предоставляя клиентам персонализированные сообщения и впечатления, основанные на их предпочтениях и поведении, персонализированные пути клиентов могут заставить клиентов чувствовать себя ценными и понятыми, что приводит к повышению вовлеченности и удовлетворенности. Это, в свою очередь, может привести к более высоким коэффициентам конверсии и продажам, поскольку клиенты больше скорее всего, совершат покупки у компании, которая понимает их потребности и предлагает соответствующие решения.

Персонализированный путь клиента также позволяет компаниям строить более прочные отношения со своими клиентами, что может привести к повышению лояльности и удержанию клиентов. Обеспечивая беспрепятственный и персонализированный опыт во всех точках взаимодействия, компании могут создать положительную репутацию и узнаваемость бренда, что может еще больше укрепить клиентов. лояльность и защита.

Кроме того, персонализированные пути клиентов предоставляют предприятиям ценную информацию о поведении и потребностях клиентов, позволяя им оптимизировать свои маркетинговые расходы и ресурсы и принимать более обоснованные решения о своих продуктах и ​​услугах.

В конечном счете, компании, которые используют маркетинговые инструменты искусственного интеллекта для создания персонализированных путей клиента, могут получить конкурентное преимущество на рынке и позиционировать себя как клиентоориентированных лидеров в своей отрасли.

Использование инструментов AI-маркетинга для понимания клиентов

Сбор и анализ данных

Сбор и анализ данных — важнейший аспект использования маркетинговых инструментов ИИ для понимания клиентов. Благодаря сбору данных предприятия могут собирать важную информацию о своих клиентах, такую ​​как демографические данные, покупательское поведение и предпочтения. Затем эту информацию можно проанализировать, чтобы выявить закономерности и тенденции, которые помогут компаниям получить более полное представление о своем целевом рынке.

Для эффективного сбора и анализа данных компании должны использовать комбинацию различных инструментов и методов. Это может быть программное обеспечение для аналитики веб-сайтов, опросы клиентов и инструменты мониторинга социальных сетей. Они также могут использовать данные из сторонних источников, таких как отчеты об исследованиях рынка или правительственные данные.

После того, как данные собраны, компании могут использовать маркетинговые инструменты искусственного интеллекта для их анализа. Эти инструменты могут включать программное обеспечение для прогнозной аналитики, алгоритмы машинного обучения и технологии обработки естественного языка. Эти инструменты позволяют предприятиям выявлять закономерности в данных, которые могут быть незаметны людям.

Используя таким образом сбор и анализ данных, компании могут лучше понять потребности и предпочтения своих клиентов. Затем они могут использовать эту информацию для создания более эффективных маркетинговых сообщений и персонализированного взаимодействия с клиентами, что в конечном итоге способствует увеличению продаж и повышению лояльности клиентов.

Сегментация

Сегментация — это процесс разделения клиентской базы на более мелкие группы или сегменты. Это поможет вам понять и удовлетворить конкретные потребности и предпочтения каждого сегмента, что приведет к более персонализированному пути клиента.

Во-первых, сегментация включает в себя сбор данных о ваших клиентах, которые могут включать их демографическую информацию, историю покупок и поведение в Интернете. Затем эти данные используются для группировки клиентов в сегменты на основе сходства их характеристик и поведения.

После того, как вы сегментировали своих клиентов, вы можете создавать целевые маркетинговые кампании и рекламные акции, которые непосредственно отвечают потребностям и предпочтениям каждого сегмента. Это может привести к более высокому уровню вовлеченности и конверсии, поскольку клиенты считают, что ваши сообщения актуальны и адаптированы к их потребностям.

Сегментация особенно ценна для предприятий с большой клиентской базой, поскольку позволяет им эффективно управлять своими маркетинговыми ресурсами и фокусироваться на наиболее прибыльных клиентских сегментах. Однако важно постоянно пересматривать и обновлять свою стратегию сегментации, чтобы она оставалась актуальной и эффективной.

Лид-скоринг

Подсчет потенциальных клиентов — это процесс, который помогает командам по продажам и маркетингу расставить приоритеты в своих ресурсах, определяя, какие лиды с наибольшей вероятностью станут клиентами. Он включает в себя присвоение баллов каждому лиду на основе их поведения и характеристик, как правило, с помощью программного обеспечения, которое автоматизирует процесс оценки.

Оценка лидов основана на простой предпосылке: не все лиды одинаковы. Некоторые лиды покупают с большей вероятностью, чем другие, поэтому имеет смысл сосредоточить усилия на тех, кто с наибольшей вероятностью станет клиентом. Оценка лидов учитывает широкий спектр факторов, которые помогают предсказать, насколько вероятно, что лид совершит покупку, например, его должность, размер компании и поведение в Интернете.

Оценка потенциальных клиентов обычно включает два типа оценки: демографическую оценку и поведенческую оценку. Демографическая оценка учитывает характеристики потенциальных клиентов, такие как их должность, размер компании и отрасль. Поведенческая оценка рассматривает поведение потенциальных клиентов, например, страницы, которые они посетили на веб-сайте, загруженные ими официальные документы и открытые электронные письма.

После того, как лиды были оценены, они могут быть расставлены по приоритетам на основе их оценки, при этом лиды с наивысшей оценкой получают наибольшее внимание. Команды по продажам и маркетингу затем могут адаптировать свой подход к каждому лиду на основе их оценки, например, отправлять целевые электронные письма или делать персонализированные телефонные звонки.

Хотя Lead Scoring может быть мощным инструментом для повышения эффективности продаж и маркетинга, важно помнить, что он не является надежным. Всегда найдутся лиды, которые провалятся, а алгоритмы подсчета очков могут быть несовершенными. Вот почему важно постоянно пересматривать и совершенствовать процесс оценки потенциальных клиентов, чтобы обеспечить его максимальную эффективность.

Реальные примеры использования ИИ в маркетинге

Sephora – приложение виртуального художника

Приложение Virtual Artist от Sephora — это мобильное приложение на базе искусственного интеллекта, которое позволяет покупателям виртуально примерять различные продукты для макияжа. Используя технологию распознавания лиц, приложение сканирует лицо пользователя и наносит различные оттенки макияжа, включая помаду, тени для век, подводку для глаз и румяна. Затем клиенты могут сохранить свои любимые образы или приобрести продукты прямо из приложения.

С помощью приложения Virtual Artist клиенты могут примерять продукты, фактически не применяя их, что снижает необходимость прикасаться к тестировщикам или делиться аппликаторами. Это стало более важным во время пандемии COVID-19, поскольку ритейлерам пришлось искать новые способы взаимодействия с покупателями, сохраняя при этом меры социального дистанцирования.

Приложение также позволяет клиентам персонализировать свой опыт, предоставляя рекомендации по продуктам на основе их предыдущих покупок, сохраненных образов и типа кожи. Это создает более индивидуальный опыт покупок, повышая удовлетворенность и лояльность клиентов.

В целом, приложение Virtual Artist демонстрирует, как ИИ может улучшить качество обслуживания клиентов, предоставляя персонализированные, удобные и безопасные способы взаимодействия с брендом.

Domino’s Pizza — заказ пиццы с помощью искусственного интеллекта

Domino’s Pizza использует технологию искусственного интеллекта, чтобы сделать заказ пиццы проще, быстрее и удобнее для своих клиентов. Вот как это работает:

• Клиенты могут заказать пиццу через любое устройство (смартфон, планшет и т. д.) и любую платформу (веб-сайт, приложение, Facebook Мессенджер и др.).
• Система использует обработку естественного языка, чтобы понять заказ клиента. Клиенты могут использовать простые голосовые команды, такие как «Я хочу пиццу пепперони с большим количеством сыра», или использовать смайлики вместо слов.
• После того, как заказ размещен, система показывает отслеживание в реальном времени с момента приготовления пиццы до ее доставки к порогу клиента. Клиенты также могут отслеживать местонахождение курьера на карте.
• Система искусственного интеллекта также записывает предпочтения клиентов и историю заказов, что упрощает повторный заказ их любимой пиццы всего несколькими нажатиями. Эта система заказа пиццы с поддержкой ИИ имеет ряд преимуществ как для клиентов, так и для Dominos:
• Это экономит время, устраняя необходимость звонить, ждать на линии или даже вводить заказ.
• Это уменьшает количество ошибок и недоразумений, которые могут возникнуть при традиционном заказе по телефону.
• Это улучшает взаимодействие с пользователем, обеспечивая более разговорный и интуитивно понятный процесс заказа.
• Это позволяет Dominos собирать больше данных о своих клиентах, что помогает им улучшать свои продукты и услуги.

Spotify — Персональные музыкальные рекомендации

Персонализированные музыкальные рекомендации Spotify — это функция на базе искусственного интеллекта, которая предлагает пользователям уникальный и индивидуальный список воспроизведения на основе их истории прослушивания, поисковых запросов и списков воспроизведения, созданных пользователями. Механизм рекомендаций анализирует действия пользователя на платформе, такие как пропуски, повторы и положительные или отрицательные оценки, и создает список воспроизведения на основе их уникальных предпочтений.

Алгоритм, используемый механизмом рекомендаций, также может определять, когда пользователи открывают для себя новых исполнителей, жанры или песни, и добавлять их в персонализированный список воспроизведения. Эта функция не только гарантирует, что пользователь будет постоянно находить новую и актуальную музыку, но также повышает вовлеченность и лояльность пользователей к платформе.

Механизм рекомендаций Spotify не ограничивается только индивидуальным списком воспроизведения пользователя, но может быть масштабирован для создания списков воспроизведения на основе группы пользователей со схожими музыкальными предпочтениями, что также известно как совместная фильтрация. Эта функция позволяет Spotify предлагать списки воспроизведения на основе географического положения пользователя, сезонных событий или культурных тенденций.

В то время как персонализированные музыкальные рекомендации Spotify приветствуются за его способность удерживать пользователей и поддерживать начинающих исполнителей, критики выразили обеспокоенность по поводу потенциала алгоритма для гомогенизации музыкальных рекомендаций. Утверждается, что алгоритм может ограничивать разнообразие музыки и ограничивать творческий потенциал музыкантов, которые хотят исследовать разные жанры или экспериментировать с новыми звуками.

В целом персонализированные музыкальные рекомендации Spotify демонстрируют преимущества использования ИИ для персонализированного маркетинга. Эта функция позволяет платформе улучшить пользовательский опыт и взаимодействие, а также позволяет лучше ориентировать рекламу на основе музыки.

Преимущества и ограничения использования маркетинговых инструментов ИИ

Преимущества

Преимущества использования маркетинговых инструментов ИИ для создания персонализированного пути клиента включают в себя:

1. Улучшение взаимодействия с клиентами: персонализация улучшает качество обслуживания клиентов, что может привести к повышению их лояльности и поддержки.
2. Увеличение продаж: персонализация с использованием ИИ приводит к более точному таргетингу и релевантности, повышая вероятность совершения покупки клиентами.
3. Улучшение удержания клиентов: эффективная персонализация может снизить отток клиентов и повысить их удовлетворенность.
4. Экономичный маркетинг. Маркетинговые инструменты ИИ могут автоматизировать многие аспекты взаимодействия с клиентом, снижая затраты на маркетинг и повышая эффективность и точность.
5. Конкурентное преимущество: внедрение ИИ для персонализации может дать компаниям явное преимущество перед конкурентами, у которых нет такой возможности.
6. Лучшее понимание данных: маркетинговые инструменты ИИ могут собирать и анализировать данные быстрее и эффективнее, чем люди, предоставляя ценную информацию, которая может помочь компаниям точно настроить свои маркетинговые стратегии и повысить общую эффективность.

Ограничения

Ограничения использования маркетинговых инструментов ИИ для персонализированных циклов взаимодействия с клиентом заключаются в следующем:

1. Ограниченная точность: хотя ИИ может собирать и анализировать огромные объемы данных, он не всегда точен. Данные могут быть ошибочными, неполными или предвзятыми.
2. Зависимость от данных. Маркетинговые инструменты ИИ в значительной степени зависят от данных и алгоритмов. Поэтому, если данные ограничены или искажены, персонализация может пострадать.
3. Проблемы этики и конфиденциальности. Сбор и использование данных клиентов вызывает вопросы этики и конфиденциальности. Компании должны обеспечить прозрачность своих методов сбора данных и соблюдать законы о конфиденциальности данных.
4. Отсутствие человеческого прикосновения: хотя ИИ можно персонализировать, он не может сравниться с человеческим прикосновением. Ему не хватает сочувствия, и он не может читать эмоции или мысли клиентов.
5. Стоимость: внедрение инструментов AI-маркетинга часто обходится дорого. Малым предприятиям может быть сложно инвестировать в эти инструменты.
6. Зависимость от технологий: компании могут стать слишком зависимыми от персонализации ИИ, что может привести к рискам, если технология выйдет из строя или выйдет из строя.
7. Неспособность адаптироваться к внезапным изменениям: ИИ может не успевать за внезапными изменениями в поведении или предпочтениях клиентов.

В заключение, хотя инструменты AI-маркетинга могут предложить значительные преимущества для персонализированного взаимодействия с клиентом, они также имеют ограничения, которые компании должны учитывать. Компании должны эффективно управлять этими ограничениями, чтобы избежать негативных последствий и максимизировать преимущества AI-маркетинга.

Этические соображения

Этические соображения относятся к моральным ценностям и принципам, которые организации или отдельные лица должны учитывать при создании персонализированного взаимодействия с клиентом с помощью маркетинговых инструментов ИИ. Некоторые из этических проблем включают:

1. Конфиденциальность данных. Организации должны обеспечить, чтобы данные клиентов собирались, хранились и обрабатывались этично и прозрачно. Они должны получить согласие от клиентов и безопасно обрабатывать данные, чтобы избежать любого неправомерного использования.
2. Алгоритмическая предвзятость: маркетинговые инструменты ИИ полагаются на алгоритмы для создания персонализированных рекомендаций. Крайне важно проверять эти алгоритмы на наличие предубеждений, основанных на расе, поле или любых других демографических факторах.
3. Информированное согласие: клиенты должны быть осведомлены об использовании маркетинговых инструментов ИИ и о том, как их данные используются для создания персонализированных рекомендаций. У них также должна быть возможность отказаться, если они не хотят получать персональные рекомендации.
4. Доверие: организации должны быть прозрачными в отношении использования маркетинговых инструментов ИИ и предоставлять клиентам полную информацию. Они также должны установить доверительные отношения со своими клиентами, предоставляя персонализированные рекомендации, которые соответствуют предпочтениям клиентов.
5. Человеческий надзор: хотя маркетинговые инструменты ИИ могут автоматизировать процесс создания персонализированных рекомендаций, организации должны иметь механизм человеческого надзора, чтобы контролировать функциональность этих инструментов, избегать ошибок и обеспечивать соблюдение этических соображений.

Таким образом, этические соображения имеют решающее значение для бизнеса при создании персонализированного взаимодействия с клиентом с использованием маркетинговых инструментов ИИ, и заинтересованные стороны должны сотрудничать, чтобы обеспечить соблюдение этических норм.

Краткое содержание

В эпоху больших данных клиентский опыт стал очень персонализированным. Компании все чаще используют маркетинговые инструменты на базе ИИ для отслеживания и анализа поведения потребителей в режиме реального времени, чтобы создавать индивидуальный контент и персонализированные маршруты для своих клиентов. Маркетинговые инструменты на базе ИИ помогают брендам лучше понимать свою аудиторию, позволяя им ориентироваться на соответствующий контент, оптимизировать кампании и доставлять персонализированные маркетинговые сообщения.

Они могут помочь выявить потенциальные проблемы, повысить удовлетворенность клиентов и повысить их лояльность. С помощью маркетинговых инструментов на базе искусственного интеллекта предприятия могут создать беспроблемный многоканальный опыт, который привлекает клиентов и заставляет возвращаться к ним снова и снова.