Personalizacja i sztuczna inteligencja: 3 sposoby, w jakie sztuczna inteligencja sprawia, że ​​Twoja witryna jest bardziej przyjazna dla człowieka

Wszyscy lubimy czuć się wyjątkowi i docenieni – czy to w naszych związkach i przyjaźniach, w miejscu pracy, czy podczas interakcji z firmą. To jest powód, dla którego personalizacja marki jest tak ważnym narzędziem, którego firmy używają do łączenia się z odbiorcami.

Spersonalizowane doświadczenia zrewolucjonizowały sposób, w jaki konsumenci kontaktują się z markami i podejmują decyzje zakupowe. Jeśli firma oferuje spersonalizowane doświadczenia, klienci są ponad czterokrotnie bardziej skłonni do konwersji – i wydają do pięciu razy więcej niż przeciętny konsument.

Oczywiście personalizacja jest ważna dla kupujących online, a większość firm zdaje sobie sprawę, że muszą znaleźć sposoby na dostosowanie swoich interakcji, szczególnie poprzez marketing cyfrowy. Jednak wielu uważa, że ​​nadążanie za wymaganiami klientów w tym zakresie jest dość trudne.

Ponieważ klienci zdają sobie sprawę z tego, że marki śledzą każdy swój ruch online i rejestrują swoje dane, oczekują w zamian spersonalizowanych korzyści. Jednak niektóre spersonalizowane metody marketingowe są znacznie bardziej skuteczne i wpływowe niż inne. Klienci nie są już pod wrażeniem prostych akcentów – takich jak e-mail z dołączonym imieniem – oczekują, że firmy dokładnie zrozumieją, czego chcą i kiedy tego chcą.

Na szczęście technologia AI nie tylko umożliwia firmom sprostanie wymaganiom personalizacji klientów – w rzeczywistości sprawia, że ​​jest to całkiem proste dzięki automatyzacji.

Bez zbędnych ceregieli, oto trzy sposoby, w jakie sztuczna inteligencja może zmienić Twoją personalizację gry!

1. Ułatwia dogłębną analizę odbiorców(r)

Prawdziwym sekretem skutecznej personalizacji klienta jest dogłębne i jasne zrozumienie tego, kim są Twoi klienci i czego chcą.

Oczywiście jedynym sposobem na to jest analiza odbiorców oparta na danych. Sztuczna inteligencja może być niezwykle przydatna, pomagając przedzierać się przez duże sumy danych o zachowaniach konsumentów i łączyć kropki, aby zrozumieć, co to wszystko oznacza.

Jeden dość interesujący przykład pochodzi z Hollywood. Studia filmowe inwestują teraz w technologię AI, aby pomóc im w tworzeniu kolejnych hitów, analizując ich odbiorców i przewidując rodzaje filmów, które będą najlepsze.

Firma 20 ^th Century Fox wykorzystała niedawno zaawansowane systemy wizyjne z algorytmami sztucznej inteligencji do analizy reakcji widzów na zwiastun i określenia dokładnych klatek, które wywołały najbardziej pozytywne reakcje. Jest to znane jako „Projekt Merlin”.

Studio korzysta z Cloud Machine Learning Engine w połączeniu z platformą uczenia głębokiego TensorFlow. Merlin skanuje zwiastun filmu i oznacza pewne obiekty oraz określa, jak długo pojawiają się na ekranie – a także jak to wszystko koreluje z gatunkiem filmu.

Na przykład, jeśli zwiastun ma dłuższe, zbliżenia na bohatera, film będzie raczej dramatem niż filmem akcji.

Te dane są następnie porównywane z elementami znalezionymi w innych zwiastunach filmów, które otrzymały entuzjastyczne recenzje. Dane są następnie wykorzystywane do przewidywania rodzajów filmów, które najchętniej oglądaliby (i najlepiej) różni widzowie.

Od czego zacząć analizę odbiorców?

Aby naprawdę zoptymalizować wrażenia klientów online, musisz najpierw zrozumieć , kto korzysta z Twojej witryny, w jaki sposób do niej docierają i do czego jej używają. Oparte na sztucznej inteligencji programy analityczne można wykorzystać do rozbicia danych o ruchu w witrynie, aby uzyskać bardziej przejrzysty przegląd odbiorców.

Korzystając z informacji o dostawcy i adresów IP, programy te mogą pokazać dokładnie, gdzie znajdują się Twoi klienci i jak trafiają do Twojej witryny (np. poprzez bezpłatne wyszukiwanie lub reklamę PPC).

Możesz także rozbić liczbę nowych użytkowników w porównaniu z powracającymi i pomóc w śledzeniu docelowych kont w celu monitorowania zachowań i interakcji.

Ten rodzaj dogłębnej analizy odbiorców jest krytycznym pierwszym krokiem do skutecznej personalizacji z kilku powodów. Po pierwsze, różne grupy demograficzne i grupy będą miały różne preferencje co do rodzajów dostosowanych doświadczeń, których oczekują od Twojej firmy.

Zgodnie z raportem Adobe Digital Advertising, młodsze grupy wiekowe są znacznie bardziej otwarte na spersonalizowane szczegóły i otwarte na śledzenie większej ilości danych niż Baby Boomers.

Musisz znać skład swojej konkretnej grupy odbiorców, aby określić poziom personalizacji, który będzie najlepiej odpowiadał Twoim klientom, na podstawie takich informacji jak wiek, lokalizacja, częstotliwość zakupów i pozycja na ścieżce kupującego.

Po drugie, dostęp do tego rodzaju informacji może pomóc Ci zrozumieć motywacje stojące za zachowaniem Twoich klientów i jak różni się ono w zależności od segmentu. Można to domyślić się na podstawie ścieżki, którą podążają od początkowego linku, który prowadzi ich do Twojej witryny, aż do momentu wyjścia. Poszukaj korelacji między zachowaniem a demografią.

Na przykład, czy liderzy biznesu i klienci na wyższych stanowiskach są bardziej skłonni do konsumowania treści Twojego bloga i dotarcia za pośrednictwem linków zewnętrznych? Czy powracający użytkownicy powracają w bezpłatnych wynikach wyszukiwania lub dzięki ukierunkowanym kliknięciom i czy przy drugiej lub trzeciej wizycie zmierzają bezpośrednio do konwersji?

Korzystając z programów do głębokiej analizy, możesz zacząć naprawdę rozumieć, kim są Twoi odbiorcy i jak wpływać na ich zachowanie, prowadząc ich do treści, które będą motywować do konwersji.

2. Pozwala na jednoczesne przeprowadzanie wielu testów A/B

Istnieje szansa, że ​​za pierwszym podejściem strategia marketingu personalizacji nie zostanie zrealizowana.

Podobnie jak w przypadku każdej innej praktyki biznesowej lub strategii marketingowej, będziesz musiał ją monitorować i testować po drodze, aż znajdziesz metody, które wywrą największy wpływ na Twoich klientów. Aby zoptymalizować swoją witrynę, musisz przeprowadzić testy A/B, aby znaleźć układ, strukturę i treść, które przynoszą najlepsze wyniki.

Tradycyjne podejście do testów A/B może być niezwykle czasochłonne – ponieważ testujesz tylko dwa elementy projektu jednocześnie. Chociaż może to działać dobrze w przypadku takich rzeczy, jak tytuły blogów lub schematy kolorów w Twojej witrynie, niekoniecznie jest to najlepsze podejście do znalezienia optymalnej kombinacji personalizacji.

AI usprawnia proces testowania, ponieważ jest w stanie mierzyć wyniki wielu wariantów jednocześnie. Dostawca wymiany walut Monito wykorzystał sztuczną inteligencję podczas opracowywania swojej strony internetowej w celu optymalizacji projektu. Sztuczna inteligencja pozwoliła im jednocześnie przetestować dwanaście różnych poprawek projektowych – co oznaczało, że Monito zebrało wystarczającą ilość wyników do podjęcia ostatecznej decyzji w ciągu kilku tygodni, a nie miesięcy.

Od czego zacząć testowanie A/B?

Pierwszą rzeczą, którą powinieneś zrobić w odniesieniu do testów AI A/B, jest dowiedzenie się więcej na ten temat i ustalenie, czy rzeczywiście miałoby to znaczący wpływ na proces testowania.

Główną zaletą sztucznej inteligencji w tego typu testach jest możliwość jednoczesnego porównywania wielu różnych wariantów – w przeciwieństwie do niewielkiej garstki. Dzięki temu możesz lepiej przewidzieć, które projekty będą miały najlepsze wyniki pod względem zaangażowania lub konwersji.

Istnieje wiele psychologicznych niuansów, które wpływają na proces nakłaniania ludzkiego umysłu do klikania; nie chcesz pozostawić żadnych kamieni w swoim programie testowym!

Zacznij od stworzenia listy WSZYSTKICH możliwych wariantów, które chcesz przetestować, aby zoptymalizować swoją witrynę lub UX.

• Czy są różne kolory, które należy dostosować?
• A co z układem?
• Umieszczenie wezwania do działania?
• Projekt menu?
• Czy informacje powinny być ukryte w rozwijanych listach, czy wyświetlane na stronie głównej?
• Gdzie powinna znajdować się funkcja wyszukiwania?

Stamtąd musisz zdecydować, czy narzędzie wspomagane sztuczną inteligencją jest rzeczywiście potrzebne. Istnieje wiele programów do testowania wielowariantowego, które nie wykorzystują sztucznej inteligencji – ta technologia jest naprawdę komplementarną funkcją, która pomaga tym programom działać lepiej i szybciej.

3. Stwarza możliwości dla połączeń jeden na jeden

Głównym punktem personalizacji jest sprawienie, aby każdy klient poczuł się wyjątkowo i niepowtarzalnie. To właśnie buduje znaczące powiązania między klientami a nazwą Twojej firmy. Kiedy ludzie czują, że biznes naprawdę ich „dostaje” i troszczy się o ich pragnienia i potrzeby, buduje to emocjonalne połączenie.

To świetna rzecz, gdy konsumenci czują emocjonalną więź z Twoją marką, ponieważ ma to pozytywny wpływ na ich lojalność i rzecznictwo. Jednak dla większych firm może być niezwykle trudno sprawić, by każdy klient czuł się doceniony na poziomie indywidualnym.

Od czego zacząć indywidualną personalizację klienta?

Convert Nexus został zaprojektowany, aby pomóc firmom spersonalizować układ swojej strony internetowej na podstawie informacji o indywidualnym koncie. Robi to, śledząc adres IP każdego odwiedzającego i dopasowując go do kont kierowanych na firmę.

Możesz zobaczyć przykład tego, jak można to zrobić od Savi – firmy zajmującej się analizą czujników. Obsługują zarówno agencje rządowe, jak i korporacje, a układ ich strony głównej automatycznie dostosuje się w zależności od tego, dla kogo pracuje odwiedzający witrynę.

Narzędzia CRM, takie jak Nudge, są zaprojektowane do śledzenia wszystkich danych konsumenckich odbiorców i dostarczania skomplikowanych raportów, aby pomóc im jeszcze lepiej zrozumieć ich preferencje i zachowania dzięki ABM (marketing oparty na koncie).

Nudge wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy wszystkich kont klientów i przewiduje, na które z nich należy kierować, w oparciu o ich pozycję w lejku sprzedaży.

Program jest również zaprojektowany specjalnie do zarządzania relacjami. Śledzi wszystkie ważne szczegóły i powiązania, których Twój zespół ds. sprzedaży i marketingu może wykorzystać do personalizacji doświadczeń i zawierania większej liczby transakcji.

Dostęp do takich informacji jest szczególnie ważny dla organizacji B2B. Widzą dokładnie, w jaki sposób wszyscy w firmie są połączeni i do kogo powinni się teraz zwrócić, aby uzyskać najlepsze wyniki.

W przypadku B2C ten rodzaj zarządzania relacjami może być używany do śledzenia przeszłych interakcji, rejestrowania ważnych informacji i wykorzystywania do bardziej spersonalizowanej komunikacji.

Wniosek

Personalizacja bez wątpienia będzie miała jeszcze większy wpływ na konsumentów, więc firmy muszą skoncentrować się na doskonaleniu swoich strategii dla konkretnych odbiorców.

Wykorzystując sztuczną inteligencję w tym zakresie, firmom znacznie łatwiej będzie określić dokładne strategie, które pomogą im łączyć się z klientami na głębszym poziomie i zapewnić spersonalizowane wrażenia, które wpływają na konwersje.