デジタルマーケティングにおけるAIの適応と実装

現在のマーケティング担当者は、今日の動的で断片化された市場で多くの困難な問題に直面しています。 これらの困難には、ブランド ロイヤルティの維持や魅力的な顧客関係の構築が含まれます。 これは、AI および機械学習ベースのソリューションによって満たされています。

彼らは、デジタル マーケティングをより鋭く、より成功させるための有益な提案を提供してきました。 要するに、AI とデジタル マーケティングは今やリンクされていると言っても過言ではありません。

AI は、データと情報をよりよく理解するのに役立ちます。 また、より成功するデジタル アプローチを作成して実行することもできます。

デジタル マーケティング活動により、膨大な量の豊富なデータにアクセスできるようになります。 システムは改善され、高速化されています。 これにより、より洗練された効果的な AI 製品が生まれます。

AI が将来のデジタル製品の重要な要素になることは明らかです。 しかし、それは何ですか？

人工知能とは？

人工知能とは、システムが示すスマートさを指します。 それは人間の知性の複製です。 そして、それはこの現代において顕著になってきました。

システムはエラーから学習し、人間が行うようにアクティビティを実行できます。 人工知能は、その発展に伴い、私たちの生活の質に確実に影響を与えます。

AI システムの開発は骨の折れるプロセスです。 人工知能がどのように機能するかを理解するには、まず AI の多くのサブドメインを掘り下げる必要があります。 彼らは、これらのドメインがさまざまな市場業界でどのように利用できるかを理解する必要があります。

AI は、機械学習を使用して設計および実装されます。 機械学習により、システムは以前のデータから独自に学習できます。

数学的モデルを構築し、以前のデータに基づいて予測を行うために、さまざまなアルゴリズムを採用しています。 写真の識別、音声認識、スパム フィルタリング、その他多くの活動に利用されています。

さまざまなモデルをデプロイする必要があるシステムでは、 ML モデル管理が必要です。 モデル管理は、機械学習モデルの作成、デプロイ、および運用を担当します。 パフォーマンス、モデルのバージョン管理、および正確なテストを追跡します。

モデル管理は、データ サイエンティストがモデルを配布してコストを削減するのに役立ちます。

デジタル マーケティングにおける AI

人工知能がマーケティングの様相をどのように変え、それがどれほど役立つかについてはすでに見てきました。 そのせいで観客への接し方が変わった。

AI は、適切な訪問者を関連するコンテンツに誘導するのに役立ちました。 これにより、売上が増加し、新しい顧客を獲得できます。 また、マーケティング担当者や企業がより良い業績を上げ、新規顧客を維持できるようにもなりました。

AI をデジタル マーケティングに統合してビジネスを促進する方法をいくつか紹介します。

ウェブサイト構築

Webサイト開発の負担を軽減するためにAIも登場しました。 顧客情報と、AI を使用して顧客がコンテンツに関与する方法に基づいて、サイトをすばやく作成できます。 あなたが今集中する必要があるのはコンテンツだけです。

AI を活用した Web サイト ビルダーは、コンテンツ セクションから配色まで、すべてを処理します。 Grid、FireDrop、Wix ADI、およびその他の Web サイト ビルダーは、このタイプのインスタンスです。

これらのウェブサイトビルダーのほとんどはまだ初期段階にあり、時間の経過とともに成熟する可能性があります. これらは、デジタル マーケティングにおける人工知能の運命であると考えられています。

デジタル広告

デジタル広告では、最適な効果を確保するために人工知能が頻繁に採用されています。 最高品質のエクスペリエンスを実現するために、 Facebook 、Google、および Instagram で使用されています。 性別、年齢、興味、その他の要因などのユーザー情報を分析して、関連する広告を提供します。

マーケティング担当者は、マイナー パターンを発見し、AI テクノロジを使用して予測を行うことさえできます。 その後、彼らは戦略的な選択を行うことができます。 その結果、マーケターはデジタル広告の非効率性を減らし、お金を賢く使うことができます。

ターゲットを絞ったコンテンツ

AI を使用して、見込み客や消費者に関するより多くの情報を収集できます。 この情報を利用して、将来の行動を予測し、よりカスタマイズされたマーケティングを行うことができます。 前述のように、チャットボットはそのコンテンツ、インタラクティブなコンテンツを Web ページまたは電子メールで提供できます。

特定の消費者を引き付ける可能性が最も高い情報をインテリジェントに識別できます。 ユーザーがアクセスした Web ページを配置することで、その情報を含む電子メールを自動的に作成できます。

マーケティング担当者は、この情報を使用してキャッチフレーズを作成し、プロモーションを開始できます。 より多くの顧客を獲得し、コンバージョン率を向上させます。

予測分析

これは、デジタル マーケティングに AI を導入することの最も重要な利点の 1 つです。 予測分析は、大規模なデータ セットから洞察を抽出して、今後の傾向を予測します。 消費者の満足度を向上させる力があります。

AI は統計、販売モデリング、データ分析を統合し、予測分析を使用してデジタル サービスの将来の結果を予測します。

ビッグデータと AI の成長に伴い、デジタル マーケターの機会はさらに拡大しています。 これにより、行動をより正確に定量化し、デジタル戦略の特定の側面に集中することができます。

予測分析は、顧客の購買行動を分析して、いつ購入する可能性があるかを判断します。 マーケティング担当者は、分析を使用して、購入者の活動ややり取りをリバース エンジニアリングできます。 彼らは、どのマーケティング活動が有益な結果をもたらすかを選択できます。

ソースFreePik

チャットボット

チャットボットは、マーケティングにおける AI の最も一般的な用途の 1 つです。 それらは、クライアントとのやり取りを増やすのに役立ちます。 チャットボットは、人間のやり取りを模倣する自己完結型のプログラムです。

彼らは顧客からのフィードバックを収集し、高度な顧客の懸念に対処します。 これらは、購入者がオンラインで注文する際に気が散る時間を減らすように設計されています。

最も一般的な質問に対処し、人間のような方法でそれらと会話します。 また、ポジティブなユーザーエクスペリエンスを提供しながら、リードを生成するのに役立ちます. また、チャットボットを利用してコメントを収集しています。

動的価格設定

すべてのマーケティング担当者は、販売がより多くのものを動かすための効率的な方法であることを理解しています。 割引は非常に説得力があります。 2 倍の購入を行ってもマージンが 3 分の 2 の場合、取引を行わなかった場合よりも収益が少なくなります。

動的アルゴリズムは、人工知能を使用して価格を設定します。 スケーラビリティを確保し、企業が十分な情報に基づいて判断できるようにします。 これらのアルゴリズムにより、組織はポートフォリオ レベルの価格設定を実現できます。

さらに、これらのアルゴリズムは、マーチャントが価格設定の柔軟性を得るのに役立ちます。 これにより、個別の顧客グループの料金を調整できるようになります。

最終的な考え

マーケティング担当者は、AI が有用なツールであることを発見しました。 それは広告がどのように行われるかを変革し、そのプロセスを支援してきました。 ただし、効率性と利便性に関しては、まだ長い道のりがあります。

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