Panduan Utama AI dalam Pemasaran Digital: Alat, Contoh, dan Tip yang Dapat Ditindaklanjuti

Kecerdasan Buatan (AI) telah mengubah banyak bidang, tidak terkecuali pemasaran digital. Data IBM mengungkapkan bahwa 35% perusahaan telah menggunakan AI dalam bisnisnya, sementara 42% sedang menjajaki AI. Jika Anda sedang mencari cara menggunakan AI dalam pemasaran digital, Anda telah tiba di tempat yang Anda inginkan!

Berikut adalah beberapa cara AI dapat membantu Anda dalam pemasaran, dengan contoh nyata dan tips yang dapat ditindaklanjuti yang dapat Anda terapkan untuk lebih dekat dengan audiens Anda.

Daftar isi

• Rekomendasi Konten yang Dipersonalisasi
• Analisis Prediktif untuk Penilaian Prospek
• Pemasaran Email Dinamis
• Chatbots untuk Dukungan Pelanggan
• Penargetan Perilaku dalam Periklanan
• Analisis Semantik untuk Pengoptimalan Konten
• Mendengarkan Media Sosial dan Analisis Sentimen
• Pengoptimalan Kampanye Otomatis
• Pemodelan Nilai Seumur Hidup Pelanggan Prediktif (CLV).
• Pencarian Visual dan Pengenalan Gambar

1. Rekomendasi Konten yang Dipersonalisasi

Bayangkan pengalaman menjelajah saat Anda dibombardir dengan konten yang menurut Anda tidak menarik atau relevan. Dalam labirin digital yang bising, Anda mungkin akan berhenti menjelajah sama sekali.

Sekarang, bandingkan dengan skenario di mana setiap konten yang Anda lihat terasa dipilih sendiri, selaras dengan minat dan preferensi Anda. Adegan kedua mencerminkan kekuatan rekomendasi konten yang dipersonalisasi dan digerakkan oleh AI.

Data dari Google menyebutkan sembilan dari 10 pemasar mengakui bahwa personalisasi memainkan peran utama dalam meningkatkan profitabilitas bisnis. AI telah mempermudah penawaran personalisasi dengan menggunakan algoritme yang menganalisis perilaku pengguna untuk memberikan saran konten yang disesuaikan.

Contoh Dunia Nyata: Rekomendasi Hasil Personalisasi YouTube

YouTube menggunakan AI untuk menawarkan rekomendasi konten yang dipersonalisasi. Platform ini menganalisis data interaksi setiap pengguna, termasuk video yang ditonton, durasi penayangan, suka, tidak suka, dan komentar, setiap tindakan berkontribusi dalam membangun profil preferensi mereka.

Selama beberapa minggu terakhir, saya telah menonton video tentang produktivitas dan menulis. Saya juga mengembangkan kebiasaan memainkan musik jazz sebagai latar belakang setiap kali saya bekerja.

Inilah rekomendasi YouTube saya ketika saya membukanya di browser saat saya menulis artikel ini:

Rekomendasi ini menarik minat saya, dan saya mungkin akan menontonnya jika saya tidak terlalu sibuk melakukan pekerjaan mendalam. Ini hanya menunjukkan bagaimana AI YouTube memahami konten dan konteks video, sehingga membantu menyusun rekomendasi yang disesuaikan untuk saya. Karena rekomendasinya tepat, saya mengonsumsi lebih banyak video dan menghabiskan waktu lebih lama di platform ini.

Menerapkannya pada Merek Anda

Pertimbangkan untuk menggunakan alat personalisasi AI dalam bisnis e-niaga Anda. Misalnya, alat seperti Intellimaze memungkinkan situs web menampilkan variasi halaman unik kepada setiap pengunjung situs web menggunakan AI, sehingga meningkatkan tingkat konversi.

Dynamic Yield juga menawarkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi menggunakan algoritma pembelajaran mendalam, untuk memprediksi produk berikutnya yang kemungkinan besar akan diklik oleh setiap pengunjung.

2. Analisis Prediktif untuk Penilaian Prospek

Penilaian prospek mengacu pada metodologi pemasaran yang digunakan untuk memberi peringkat prospek berdasarkan skala yang mewakili nilai yang dirasakan dari setiap prospek.

Strategi ini melibatkan penetapan nilai numerik, skor, atau deskriptor (seperti panas, hangat, atau dingin). Secara tradisional, pemasar menetapkan kriteria khusus untuk menilai prospek, seperti:

• Informasi demografis
• Ukuran perusahaan
• Judul pekerjaan
• Tingkat keterlibatan (seperti kunjungan situs web atau interaksi email)
• Dimana mereka berada dalam saluran pemasaran

Analisis prediktif, sementara itu, didefinisikan oleh Harvard Business School sebagai “penggunaan data untuk memprediksi tren dan peristiwa di masa depan.”

AI dalam pemasaran digital memungkinkan analisis prediktif dalam penilaian prospek dengan menggunakan data historis untuk memperkirakan skenario potensial. Bagaimanapun, AI dapat mengintegrasikan dan menganalisis sejumlah besar data dari berbagai sumber, termasuk:

• sistem CRM
• Media sosial
• Interaksi situs web, dan
• Keterlibatan email.

Analisis data yang komprehensif ini memberikan gambaran yang lebih lengkap tentang setiap lead.

Contoh Dunia Nyata: Penskoran Prospek Einstein dari Salesforce

Salesforce, perangkat lunak manajemen hubungan pelanggan (CRM), memungkinkan pengguna melacak prospek mereka. Di CRM, setiap prospek dibuat ketika mereka menerima informasi kontak baru di database mereka.

Platform ini menggunakan teknologi yang disebut Einstein Lead Scoring untuk mengkualifikasi prospek. Fitur ini memanfaatkan kekuatan AI untuk mengevaluasi prospek berdasarkan pola konversi sukses yang telah ditetapkan pengguna.

Einstein Lead Scoring menggunakan AI untuk menganalisis prospek historis untuk mengidentifikasi prospek saat ini yang paling mirip dengan konverter sebelumnya. Berdasarkan data ini, sistem memberikan skor pada prospek ini berdasarkan berbagai informasi. Semakin tinggi skornya, semakin banyak prospek yang memiliki kesamaan dengan pelanggan sebelumnya.

Fitur ini memungkinkan pemasar melihat wawasan lebih detail dan memprioritaskan prospek berdasarkan skor mereka.

Menerapkannya pada Merek Anda

Pertimbangkan untuk menggunakan perangkat lunak yang didukung AI untuk mendapatkan analisis prediktif untuk penilaian prospek. Hal ini tidak hanya akan menyederhanakan upaya pemasaran Anda, namun juga akan meningkatkan efektivitas merek Anda secara keseluruhan dalam menarik pelanggan potensial.

3. Pemasaran Email Dinamis

Seberapa sering Anda membuka email pemasaran di kotak masuk Anda? Data dari Mailmunch menunjukkan rata-rata tingkat pembukaan email sebesar 21,33% di seluruh industri – itu hanya dua dari sepuluh email.

Tidak diragukan lagi, pemasaran email bisa menjadi rumit jika Anda tidak memiliki pengalaman, keterampilan, dan alat yang tepat. Untungnya, Kecerdasan buatan dalam pemasaran memungkinkan bisnis mengoptimalkan kampanye mereka dengan memanfaatkan pembelajaran mesin untuk menyusun pesan yang tepat untuk dikirim ke audiens yang tepat pada waktu yang tepat.

Dalam konteks kampanye email, AI dalam pemasaran digital memungkinkan pengguna untuk:

• Analisis kinerja email sebelumnya untuk menyusun baris subjek yang menarik perhatian dan mengidentifikasi waktu pengiriman yang optimal
• Analisis email gabungan, memberikan wawasan berharga tentang kinerja kampanye secara keseluruhan
• Memulai alur kerja email secara otomatis berdasarkan tindakan spesifik yang diambil oleh penerima
• Tingkatkan manajemen daftar email dengan membersihkan dan mengatur daftar kontak Anda
• Hasilkan salinan email khusus yang sesuai dengan audiens target Anda
• Personalisasikan konten email untuk memenuhi segmen audiens yang berbeda

Contoh Dunia Nyata: Alat Pemasaran AI MailChimp

Mailchimp memanfaatkan asisten pertumbuhan AI-nya, Intuit Assist, untuk merevolusi cara klien mendekati kampanye email mereka.

Alat ini memungkinkan pengguna untuk mengotomatiskan dan mengoptimalkan berbagai aspek pemasaran dan memungkinkan mereka membuat konten yang dipersonalisasi dalam skala besar. Fungsi AI Mailchimp mencakup menghasilkan otomatisasi untuk menyambut kontak baru, memulihkan keranjang belanjaan yang ditinggalkan, dan melibatkan kembali pelanggan yang hilang.

Alat ini juga menggunakan AI dalam menyusun email merek dan salinan pemasaran serta kemampuan desain khusus berbasis AI yang selaras dengan estetika merek.

Menerapkannya pada Merek Anda

Pertimbangkan untuk menggunakan alat pemasaran email bertenaga AI untuk mengoptimalkan kampanye email Anda. Melakukan hal ini akan membantu Anda mengirim pesan yang tepat pada waktu yang tepat, sehingga meningkatkan rasio buka email dan rasio klik-tayang.

4. Chatbots untuk Dukungan Pelanggan

Chatbots telah ada sejak lama. Namun, jika chatbots tidak dikonfigurasi dengan cermat, kemampuan chatbot tradisional yang terbatas dapat membuat pelanggan terjebak dalam situasi yang membuat frustrasi.

Masuki chatbot AI percakapan – revolusi terbaru AI dalam pemasaran digital dan layanan pelanggan.

Chatbot tradisional, juga disebut chatbot berbasis aturan, mengandalkan serangkaian aturan dan respons yang telah ditentukan sebelumnya. Alat-alat ini berjalan berdasarkan logika “jika-maka”, merespons kata kunci atau frasa tertentu yang diidentifikasi dalam masukan pengguna.

Di sisi lain, chatbot AI percakapan didukung oleh teknologi seperti ML dan pemrosesan bahasa alami (NLP). Artinya, mereka dapat memahami, belajar, dan merespons bahasa manusia dengan cara yang lebih bernuansa dan sadar konteks.

Contoh Dunia Nyata: KLM Royal Dutch Airlines

Basis pelanggan KLM Royal Dutch Airlines tersebar di berbagai benua. Memang benar, mereka mengimplementasikan chatbot multibahasa bertenaga AI di Facebook Messenger, yang dapat diakses 24/7. Chatbot mengelola 15.000 percakapan sosial mingguan dalam berbagai bahasa.

Saya sudah mencoba mengobrol dengan bot dalam bahasa Spanyol, dan bot tersebut memahami pertanyaan saya dan melakukan tindakan yang diperlukan:

Dengan pemahaman yang lebih baik atas pertanyaan dalam berbagai bahasa, bot ini tidak hanya meningkatkan keterlibatan pelanggan namun juga menghemat waktu bagi perwakilan layanan pelanggan, memungkinkan mereka untuk fokus pada tugas yang lebih kompleks.

Menerapkannya pada Merek Anda

Jika Anda menerima banyak pertanyaan kompleks yang mungkin sulit ditangani dengan chatbot berbasis aturan, pertimbangkan untuk menggunakan chatbot AI seperti LiveHelpNow, Ada, Tidio, dan banyak lainnya.

5. Penargetan Perilaku dalam Periklanan

Penggunaan AI dalam pemasaran digital juga mencakup penargetan perilaku, yang memungkinkan merek membuat kampanye iklan yang sangat bertarget dan dipersonalisasi.

Jika Anda pernah menelusuri tas ransel secara online, dan segera setelah itu, iklan tas ransel mulai bermunculan di aplikasi dan browser Anda, Anda telah melihat kekuatan dari penargetan perilaku.

Teknik ini menggunakan data yang dikumpulkan tentang perilaku penjelajahan web pengguna, seperti penelusuran, halaman yang dikunjungi, dan produk yang diperiksa, untuk memilih iklan mana yang akan ditampilkan kepada individu tersebut.

Misalnya, saya selalu berusaha untuk terus mendapatkan informasi terkini tentang AI dan bisnis, dan seperti inilah tampilan iklan bersponsor di halaman Instagram saya:

Contoh Dunia Nyata: Iklan yang Dipersonalisasi Facebook

Facebook menggunakan ML untuk meningkatkan penayangan iklan yang dipersonalisasi, sehingga menciptakan nilai bagi konsumen dan bisnis.

Pengiklan menentukan audiens target mereka melalui alat layanan mandiri Facebook, dengan memanfaatkan data seperti:

• Usia
• Jenis kelamin
• Tindakan pengguna di platform
• Informasi khusus seperti daftar email atau data pengunjung situs web

( Sumber Gambar )

Iklan yang menargetkan audiens ini mengikuti lelang. Dalam proses ini, Facebook menggunakan ML untuk menghitung skor nilai total setiap iklan berdasarkan tawarannya, perkiraan tingkat tindakan (kemungkinan pengguna mengambil tindakan yang diinginkan), dan skor kualitas iklan.

Sistem ini memastikan bahwa tidak hanya penawar tertinggi yang menang, namun juga iklan yang diperkirakan lebih menarik atau berkualitas lebih tinggi, sehingga memungkinkan bisnis dari semua ukuran menjangkau pemirsa yang diinginkan secara efektif.

Menerapkannya pada Merek Anda

Gunakan platform seperti Facebook dan Instagram, yang menawarkan algoritme ML tingkat lanjut untuk menunjukkan iklan Anda kepada pengguna berdasarkan interaksi online mereka. Melakukan hal ini dapat meningkatkan relevansi iklan Anda dan membantu meningkatkan rasio konversi.

6. Analisis Semantik untuk Optimasi Konten

Katakanlah Anda ditugaskan membuat konten untuk kata kunci, “rock.” Pada topik apa Anda akan memusatkan konten Anda?

Nah, ada beberapa jalan yang bisa Anda ambil. Pertama, Anda dapat membuat konten tentang musik rock dan mendiskusikan sejarahnya serta pemain utama di industri ini. Di sisi lain, Anda juga dapat menulis artikel tentang bahan mineral padat, jenisnya, dan kegunaannya.

Apa pun yang terjadi, karena Anda tidak mengetahui konteks yang tepat, separuh orang yang menelusuri istilah “rock” mungkin menganggap konten Anda tidak relevan. Di sinilah analisis semantik berperan.

Dalam konteks AI dalam pemasaran digital, alat analisis semantik berfungsi untuk memahami konteks dan nuansa bahasa dalam konten. Proses ini memungkinkan pembuatan konten yang relevan dengan maksud pengguna dan lebih selaras dengan algoritma mesin pencari.

Contoh Dunia Nyata: Google BERT

Google BERT (Representasi Encoder Dua Arah dari Transformers) adalah teknik berbasis jaringan saraf untuk pemrosesan bahasa alami (NLP).

Alat ini dirancang untuk memahami konteks dan nuansa kueri penelusuran, memungkinkan mesin telusur memberikan hasil yang lebih relevan untuk penelusuran pengguna.

Tidak seperti model sebelumnya yang memahami teks secara linier (kata demi kata berurutan), BERT memproses kata dalam kaitannya dengan semua kata lain dalam sebuah kalimat, secara dua arah.

Menerapkannya pada Merek Anda

Gunakan alat SEO bertenaga AI yang menawarkan kemampuan analisis semantik untuk mengidentifikasi tidak hanya kata kunci tetapi juga konsep, istilah, dan pertanyaan terkait yang diminati audiens target Anda. Buat konten yang membahas area tersebut dan fokus pada memberikan nilai dan menjawab pertanyaan dalam konteks yang relevan. tata krama.

7. Mendengarkan Media Sosial dan Analisis Sentimen

Memantau sentimen pelanggan selalu menjadi bagian dari praktik pemasaran yang baik. Namun AI dalam pemasaran membawa metode ini ke tingkat yang baru.

Algoritma kini memungkinkan perusahaan untuk lebih memahami suasana hati pelanggan dan persepsi publik serta mengidentifikasi tren secara real-time. AI dapat menganalisis data media sosial dalam jumlah besar, memberikan pengguna wawasan yang dapat ditindaklanjuti mengenai preferensi dan perilaku konsumen.

Contoh Dunia Nyata: Analisis Sentimen Ulasan Airbnb

Airbnb menggunakan algoritme AI untuk mendapatkan wawasan penting dari masukan pelanggan. Dengan menggunakan metode NLP, platform dapat menguraikan teks dalam ulasan tamu untuk mendapatkan pemahaman komprehensif tentang sentimen, kesukaan, ketidaksukaan, dan bidang yang menjadi perhatian klien.

Pendekatan AI ini memungkinkan Airbnb memperluas analisis sentimen dasar dan menunjukkan peluang perbaikan yang tepat.

Menerapkannya pada Merek Anda

Untuk menggunakan AI dalam analisis sentimen dan mendengarkan media sosial, pertimbangkan untuk menggunakan platform manajemen media sosial yang mendukung AI.

Misalnya, Hootsuite memungkinkan pengguna mengakses data tentang wawasan seperti frekuensi penyebutan dan kata-kata yang umum digunakan dalam pencarian.

Konteks emosional percakapan mengenai istilah pencarian dianalisis untuk memahami persepsi masyarakat. Misalnya, umpan balik negatif yang konsisten tentang suatu produk harus dikomunikasikan kepada tim pengembangan produk.

Mengidentifikasi “penulis top” juga dapat mengungkap calon pemberi pengaruh atau pencela yang terlibat dengan istilah penelusuran, sehingga menawarkan peluang untuk berkolaborasi atau terlibat.

8. Pengoptimalan Kampanye Otomatis

Dalam hal penerapan dan pemantauan kampanye, strategi berbasis AI memungkinkan pemasar untuk tidak hanya menebak-nebak.

AI dalam pemasaran digital dapat memfasilitasi pengujian berkelanjutan dan penyesuaian waktu nyata, memungkinkan pengguna mendapatkan laba atas investasi (ROI) maksimal.

Bagaimana cara kerjanya? Dengan AI, Anda dapat mengotomatiskan alokasi belanja iklan ke elemen dan saluran materi iklan dengan kinerja terbaik. Dengan melakukan hal ini, kampanye Anda memiliki penargetan yang lebih tepat, dan Anda dapat menikmati peningkatan rasio konversi.

Contoh Dunia Nyata: Solusi Kampanye yang Didukung AI dari Google Ads

Google Ads memungkinkan pengguna memanfaatkan teknologi penawaran otomatisnya yang disebut Smart Bidding. Fitur ini memanfaatkan ML untuk mengoptimalkan kampanye untuk konversi atau nilai konversi.

( Sumber Gambar )

Dengan banyaknya pengguna Google Ads yang sudah menggunakan penawaran otomatis, fokusnya kini beralih ke pengoptimalan lintas saluran yang holistik.

Teknologi ini bertujuan untuk melampaui strategi saluran tunggal tradisional dengan mengintegrasikan penawaran di Penelusuran, Display, Video, dan lainnya, beradaptasi dengan perjalanan konsumen multifaset yang mencakup berbagai saluran.

Misalnya, Studi Belanja Liburan yang dilakukan oleh Google/Ipsos pada Oktober 2021 hingga Januari 2022 mengungkapkan bahwa lebih dari separuh pembeli AS menggunakan lima atau lebih saluran seperti media sosial dan video ketika mereka berbelanja dalam periode dua hari.

Menerapkannya pada Merek Anda

Pertimbangkan untuk menggunakan penawaran otomatis saat berikutnya Anda menjalankan kampanye di platform periklanan. Di Google Ads, misalnya, lebih dari 80% pengguna telah memilih penawaran otomatis, jadi sebaiknya lihat apakah ini juga cocok untuk merek Anda.

Penting juga untuk menyelidiki apakah pengoptimalan lintas saluran Anda bisa menjadi strategi yang baik untuk memandu pemirsa Anda melalui corong saat mereka terlibat dengan berbagai platform setiap hari.

9. Pemodelan Nilai Seumur Hidup Pelanggan Prediktif (CLV).

Nilai Seumur Hidup Pelanggan (CLV) adalah metrik yang memperkirakan jumlah total yang dapat diharapkan bisnis dari pelanggan sepanjang hubungan bisnis.

Berikut rumus dasar untuk metrik ini:

CLV = Nilai Rata-Rata Penjualan x Jumlah Transaksi Berulang x Waktu Retensi Rata-rata

Katakanlah nilai rata-rata penjualan adalah $100, jumlah transaksi berulang per tahun adalah lima, dan pelanggan bertahan rata-rata selama tiga tahun. Jika kita menggunakan rumus di atas ($100 x 5 x 3), CLVnya adalah $1500.

AI dalam pemasaran digital memungkinkan perusahaan menghitung metrik ini dalam skala besar tanpa perlu melakukan penghitungan manual. Dengan CLV prediktif, pengguna dapat memperkirakan nilai masa depan pelanggan dengan menganalisis perilaku mereka di masa lalu dan saat ini.

Contoh Dunia Nyata: Microsoft Dynamics 365

Microsoft Dynamics 365, rangkaian aplikasi perangkat lunak perencanaan sumber daya perusahaan (ERP) dan manajemen hubungan pelanggan (CRM) menggunakan AI untuk memprediksi CLV dengan menggabungkan riwayat transaksi dan aktivitas pelanggan.

Dengan demikian, hal ini memungkinkan pengguna untuk mengidentifikasi pelanggan bernilai tinggi dan menyusun strategi yang sesuai, mengelompokkan pelanggan berdasarkan nilai potensial, dan menyeragamkan keputusan pengembangan produk.

Dynamics 365 menggunakan sistem penilaian untuk mengevaluasi kinerja model AI dalam mengidentifikasi pelanggan bernilai tinggi. Nilai-nilai ini adalah:

• Tingkat A – Model AI memprediksi setidaknya 5% lebih banyak pelanggan bernilai tinggi secara akurat dibandingkan dengan model dasar
• Tingkat B – Performa model AI dalam memprediksi pelanggan bernilai tinggi berada dalam kisaran 0-5% lebih akurat dibandingkan model dasar
• Tingkat C – Model AI ini memprediksi lebih sedikit pelanggan bernilai tinggi secara akurat dibandingkan dengan model dasar

Sistem penilaian ini memungkinkan pengguna menilai efektivitas model CLV prediktif mereka dan memutuskan apakah akan mengandalkan prediksi model AI untuk mengambil keputusan strategis.

Menerapkannya pada Merek Anda

Pertimbangkan untuk menerapkan solusi AI untuk mengintegrasikan data ke dalam model prediktif yang dapat memperkirakan CLV. Anda kemudian dapat menggunakan wawasan ini untuk menyempurnakan upaya pemasaran Anda pada pelanggan bernilai tinggi dan mempersonalisasi pengalaman mereka dengan menawarkan imbalan yang disesuaikan.

10. Pencarian Visual dan Pengenalan Gambar

Pernahkah Anda menggunakan pencarian gambar untuk mencari item secara online? Jika Anda menjawab ya, Anda tahu betapa bermanfaatnya fitur ini bagi konsumen.

Ditambah dengan teknologi AI, pencarian visual dan pengenalan gambar memungkinkan pengalaman berbelanja yang lebih efisien. Lagi pula, pelanggan hanya perlu mengunggah foto produk, dan mereka bisa mendapatkan hasil yang relevan secara otomatis.

Algoritma juga dapat menganalisis gambar untuk mengidentifikasi warna, bentuk, pola, dan karakteristik lainnya, sehingga memudahkan pelanggan menemukan apa yang diinginkan.

Contoh Dunia Nyata: Amazon Lens

Amazon Lens adalah contoh bagus dari teknologi pencarian visual bertenaga AI di sektor e-commerce.

Pengguna dapat mengakses alat tersebut secara langsung melalui aplikasi Amazon. Anda hanya perlu memilih fitur Lens di bilah pencarian dan mengunggah gambar yang ada atau mengambil foto suatu item. Algoritme pengenalan gambar kemudian akan mengidentifikasi produk yang cocok dengan karakteristik visual item dalam gambar.

Misalnya, saya mengambil foto mouse komputer saya, dan Amazon Lens memberikan hasil yang serupa:

Menerapkannya pada Merek Anda

Integrasikan fitur pencarian visual ke situs web e-niaga Anda. Pengguna Shopify, misalnya, dapat memilih dari beberapa aplikasi di toko aplikasi Shopify yang menawarkan kemampuan ini. Sebaiknya gunakan platform e-niaga yang sudah menggunakan fitur ini, seperti Amazon dan eBay.