Ghidul suprem pentru AI în marketing digital: instrumente, exemple și sfaturi utile

Inteligența artificială (AI) a remodelat o mulțime de domenii, iar marketingul digital nu face excepție. Datele IBM dezvăluie că 35% dintre companii folosesc deja AI în afaceri, în timp ce 42% explorează AI. Dacă căutați cum să utilizați inteligența artificială în marketingul digital, ați ajuns exact acolo unde trebuie să fiți!

Iată câteva dintre modalitățile prin care AI vă poate ajuta în marketing, cu exemple din lumea reală și sfaturi utile pe care le puteți aplica pentru a vă apropia de publicul dvs.

Cuprins

• Recomandări personalizate de conținut
• Analiza predictivă pentru scorul potențial
• Marketing dinamic prin e-mail
• Chatbots pentru asistență clienți
• Direcționarea comportamentală în publicitate
• Analiza semantică pentru optimizarea conținutului
• Ascultarea rețelelor sociale și analiza sentimentelor
• Optimizarea automată a campaniei
• Modelarea predictivă a valorii de viață a clienților (CLV).
• Căutare vizuală și recunoaștere a imaginilor

1. Recomandări personalizate de conținut

Imaginați-vă o experiență de navigare în care sunteți bombardat cu conținut pe care nu îl găsiți nici interesant, nici relevant. Într-un labirint digital atât de zgomotos, probabil că ai renunța complet la navigare.

Acum, contrastează asta cu un scenariu în care fiecare conținut pe care îl vezi se simte ales pentru tine, rezonând cu interesele și preferințele tale. A doua scenă reflectă puterea recomandărilor de conținut personalizat bazate pe inteligență artificială.

Datele de la Google spun că nouă din 10 specialiști în marketing recunosc că personalizarea joacă un rol major în creșterea profitabilității afacerii. AI a făcut mult mai ușor să ofere personalizare prin utilizarea algoritmilor care analizează comportamentul utilizatorilor pentru a oferi sugestii de conținut personalizate.

Exemplu real: recomandările personalizate YouTube

YouTube utilizează inteligența artificială pentru a oferi recomandări de conținut personalizate. Platforma analizează datele de interacțiune ale fiecărui utilizator, inclusiv videoclipurile vizionate, durata vizionărilor, aprecierile, dislike-urile și comentariile, fiecare acțiune contribuind la construirea unui profil al preferințelor sale.

În ultimele săptămâni, am urmărit videoclipuri despre productivitate și scris. De asemenea, mi-am dezvoltat un obicei de a cânta muzică jazz în fundal ori de câte ori lucrez.

Iată ce recomandări mele YouTube când l-am deschis în browser în timp ce scriu acest articol:

Aceste recomandări mi-au stârnit interesul și, probabil, le-aș urmări dacă nu aș fi prea ocupat cu munca profundă. Acest lucru arată doar modul în care inteligența artificială YouTube înțelege conținutul și contextul videoclipurilor, ajutându-mi la elaborarea de recomandări personalizate. Pentru că recomandările sunt pe măsură, consum mai multe videoclipuri și petrec mai mult pe platformă.

Aplicând-o mărcii dvs

Luați în considerare utilizarea instrumentelor de personalizare AI în afacerea dvs. de comerț electronic. De exemplu, un instrument precum Intellimaze permite site-urilor web să arate variații unice ale paginii fiecărui vizitator al site-ului folosind AI, crescând astfel ratele de conversie.

Dynamic Yield oferă, de asemenea, recomandări personalizate de produse folosind algoritmul de învățare profundă, pentru a prezice următorul produs pe care este cel mai probabil să facă clic pe fiecare vizitator.

2. Analiza predictivă pentru scorul potențial

Lead scoring se referă la metodologia de marketing utilizată pentru a clasifica potențialii pe o scală care reprezintă valoarea percepută a fiecărui client potențial.

Strategia implică atribuirea de valori numerice, scoruri sau descriptori (cum ar fi cald, cald sau rece). În mod tradițional, agenții de marketing stabilesc criterii specifice pentru notarea clienților potențiali, cum ar fi:

• Informații demografice
• Marimea companiei
• Denumirea funcției
• Nivel de implicare (cum ar fi vizitele pe site sau interacțiunile prin e-mail)
• Unde se află în pâlnia de marketing

Între timp, analiza predictivă este definită de Harvard Business School ca „utilizarea datelor pentru a prezice tendințele și evenimentele viitoare”.

AI în marketingul digital permite analize predictive în scorul de clienți potențiali prin utilizarea datelor istorice pentru a prognoza scenarii potențiale. La urma urmei, AI poate integra și analiza cantități mari de date din diverse surse, inclusiv:

• sisteme CRM
• Rețelele de socializare
• Interacțiunile site-ului web și
• Angajamente prin e-mail.

Această analiză cuprinzătoare a datelor oferă o imagine mai completă a fiecărui client potențial.

Exemplu real: scorul Salesforce Einstein Lead Scoring

Salesforce, un software de management al relațiilor cu clienții (CRM), permite utilizatorilor să-și urmărească clienții potențiali. În CRM, fiecare client potențial este creat atunci când primește noi informații de contact în baza de date.

Platforma folosește o tehnologie numită Einstein Lead Scoring pentru a califica clienții potențiali. Această caracteristică valorifică puterea AI pentru a evalua clienții potențiali în raport cu modelele stabilite de utilizator de conversii de succes.

Einstein Lead Scoring folosește inteligența artificială pentru a analiza clienții potențiali istorici, deoarece identifică clienții potențiali actuali care se aseamănă cel mai mult cu cei care fac conversie din trecut. Pe baza acestor date, sistemul atribuie scoruri acestor clienți potențiali pe baza diferitelor informații. Cu cât scorul este mai mare, cu atât clienții potențiali au mai multe în comun cu clienții din trecut.

Această funcție permite marketerilor să vadă informații mai detaliate și să prioritizeze clienții potențiali în funcție de scorul lor.

Aplicând-o mărcii dvs

Luați în considerare utilizarea software-ului bazat pe inteligență artificială pentru a obține analize predictive pentru scorul potențial. Acest lucru nu numai că vă va eficientiza eforturile de marketing, dar va spori și eficiența generală a mărcii dvs. în atragerea potențialilor clienți.

3. Marketing prin e-mail dinamic

Cât de des deschideți e-mailuri de marketing în căsuța de e-mail? Datele de la Mailmunch dezvăluie o rată medie de deschidere a e-mailurilor de 21,33% în toate industriile – adică doar două din zece e-mailuri.

Fără îndoială, marketingul prin e-mail poate fi dificil atunci când nu ești înarmat cu experiență, abilități și instrumentele potrivite. Din fericire, inteligența artificială în marketing permite companiilor să-și optimizeze campaniile prin valorificarea învățării automate pentru a crea mesajele potrivite pentru a le trimite publicului potrivit la momentul potrivit.

În contextul campaniilor prin e-mail, AI în marketingul digital permite utilizatorilor să:

• Analizați performanța e-mailurilor anterioare pentru a crea linii de subiect care atrage atenția și pentru a identifica timpii optimi de trimitere
• Analize agregate de e-mail, oferind informații valoroase asupra performanței generale a campaniei
• Inițiază automat fluxurile de lucru prin e-mail pe baza acțiunilor specifice întreprinse de destinatari
• Îmbunătățiți gestionarea listelor de e-mail prin curățarea și organizarea listelor de contacte
• Generați o copie de e-mail personalizată care rezonează cu publicul țintă
• Personalizați conținutul de e-mail pentru a satisface segmente distincte de public

Exemplu real: instrumentul de marketing AI al MailChimp

Mailchimp folosește asistentul său de creștere AI, Intuit Assist, pentru a revoluționa modul în care clienții își abordează campaniile de e-mail.

Instrumentul permite utilizatorilor să automatizeze și să optimizeze diverse aspecte ale marketingului și le permite să creeze conținut personalizat la scară. Funcționalitățile AI ale Mailchimp includ generarea de automatizări pentru primirea de noi contacte, recuperarea cărucioarelor abandonate și reangajarea clienților pierduți.

Instrumentul folosește, de asemenea, inteligența artificială în redactarea e-mailurilor de marcă și a unor copii de marketing, alături de capabilități de design personalizat bazate pe inteligență artificială, care se aliniază cu estetica mărcii.

Aplicând-o mărcii dvs

Luați în considerare utilizarea instrumentelor de marketing prin e-mail bazate pe inteligență artificială pentru a vă optimiza campaniile de e-mail. Acest lucru vă va ajuta să trimiteți mesajele potrivite la momentul potrivit, îmbunătățind rata de deschidere a e-mailului și rata de clic.

4. Chatbots pentru asistență clienți

Chatbot-urile există de ceva vreme. Cu toate acestea, atunci când chatboții nu sunt configurați atent, capacitățile limitate ale celor tradiționale pot prinde clienții într-o buclă frustrantă.

Introduceți chatbot-uri conversaționale AI – cea mai nouă revoluție în AI în marketing digital și servicii pentru clienți.

Chatboții tradiționali, numiți și chatbot bazați pe reguli, se bazează pe un set predeterminat de reguli și răspunsuri. Aceste instrumente rulează pe baza logicii „dacă-atunci”, răspunzând la anumite cuvinte cheie sau expresii identificate în introducerea utilizatorului.

Pe de altă parte, chatbot-urile conversaționale AI sunt alimentate de tehnologii precum ML și procesarea limbajului natural (NLP). Aceasta înseamnă că ei pot înțelege, învăța din și pot răspunde la limbajul uman într-un mod mai nuanțat și mai conștient de context.

Exemplu real: KLM Royal Dutch Airlines

Baza de clienți a KLM Royal Dutch Airlines se întinde pe continente. Pe bună dreptate, implementează un chatbot multilingv alimentat de AI pe Facebook Messenger, accesibil 24/7. Chatbot gestionează 15.000 de conversații sociale săptămânale în diferite limbi.

Am încercat să vorbesc cu botul în spaniolă și mi-a înțeles întrebarea și a făcut acțiunile necesare:

Având o mai bună înțelegere a întrebărilor în mai multe limbi, acești roboți nu numai că îmbunătățesc implicarea clienților, ci și economisesc timp reprezentanților serviciului pentru clienți, permițându-le să se concentreze pe sarcini mai complexe.

Aplicând-o mărcii dvs

Dacă primiți o mulțime de întrebări complexe care pot fi greu de gestionat cu chatbot-uri bazate pe reguli, luați în considerare utilizarea chatbot-urilor AI, cum ar fi LiveHelpNow, Ada, Tidio și multe altele.

5. Direcționarea comportamentală în publicitate

Utilizarea inteligenței artificiale în marketingul digital include și direcționarea comportamentală, care permite mărcilor să creeze campanii publicitare foarte bine direcționate și personalizate.

Dacă ați căutat vreodată un rucsac online și imediat după aceea, anunțurile pentru rucsacuri încep să apară în aplicațiile și browserele dvs., atunci ați văzut puterea direcționării comportamentale.

Această tehnică folosește datele colectate privind comportamentul de navigare pe web al unui utilizator, cum ar fi căutările, paginile vizitate și produsele verificate, pentru a selecta reclamele pe care să le afișeze persoanei respective.

De exemplu, îmi propun să fiu la curent cu cele mai recente AI și afaceri și așa arată reclamele sponsorizate de pe pagina mea de Instagram:

Exemplu real: reclame personalizate Facebook

Facebook folosește ML pentru a-și îmbunătăți livrarea de anunțuri personalizate, creând valoare atât pentru consumatori, cât și pentru companii.

Agenții de publicitate își definesc publicul țintă prin instrumentele de autoservire ale Facebook, utilizând date precum:

• Vârstă
• Gen
• Acțiunile utilizatorului pe platformă
• Informații personalizate, cum ar fi liste de e-mail sau datele vizitatorilor site-ului web

( Sursa imagine )

Anunțurile care vizează aceste segmente de public intră într-o licitație. În acest proces, Facebook folosește ML pentru a calcula scorul total al valorii fiecărui anunț pe baza licitației sale, a ratei estimate de acțiune (probabilitatea ca un utilizator să efectueze acțiunea dorită) și a scorului de calitate a anunțului.

Acest sistem asigură că nu numai ofertantul cel mai mare câștigă, ci și reclame care se preconizează a fi mai atractive sau de calitate superioară, permițând companiilor de toate dimensiunile să ajungă eficient la publicul dorit.

Aplicând-o mărcii dvs

Folosiți platforme precum Facebook și Instagram, care oferă algoritmi ML avansați pentru a identifica anunțurile dvs. utilizatorilor pe baza interacțiunilor lor online. Procedând astfel, puteți îmbunătăți relevanța anunțurilor dvs. și puteți crește ratele de conversie.

6. Analiza semantică pentru optimizarea conținutului

Să presupunem că ați fost însărcinat să creați conținut pentru cuvântul cheie „rock”. Pe ce subiect îți vei concentra conținutul?

Ei bine, există câteva căi pe care le puteți lua. În primul rând, puteți crea conținut despre muzica rock și puteți discuta despre istoria acesteia și despre jucătorii importanți din industrie. Pe de altă parte, ați putea face și o lucrare despre materialele minerale solide, tipurile și utilizările lor.

Oricum ar fi, pentru că nu cunoșteai contextul potrivit în primul rând, jumătate dintre persoanele care caută termenul „rock” ar putea găsi conținutul tău irelevant. Aici intervine analiza semantică.

În contextul AI în marketingul digital, instrumentele de analiză semantică funcționează pentru a înțelege contextul și nuanțele limbajului din conținut. Acest proces permite crearea de conținut care este relevant pentru intenția utilizatorului și mai bine aliniat cu algoritmii motoarelor de căutare.

Exemplu din lumea reală: Google BERT

Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) este o tehnică bazată pe rețea neuronală pentru procesarea limbajului natural (NLP).

Acest instrument este conceput pentru a înțelege contextul și nuanțele interogărilor căutate, permițând motorului de căutare să ofere rezultate mai relevante pentru căutările utilizatorilor.

Spre deosebire de modelele anterioare care au înțeles textul într-o manieră liniară (un cuvânt după altul în ordine), BERT procesează cuvintele în raport cu toate celelalte cuvinte dintr-o propoziție, bidirecțional.

Aplicând-o mărcii dvs

Folosiți instrumente SEO bazate pe inteligență artificială care oferă capabilități de analiză semantică pentru a identifica nu doar cuvintele cheie, ci și conceptele, termenii și întrebările înrudiți de care publicul țintă este interesat. Creați conținut care se adresează acestor zone și concentrați-vă pe furnizarea de valoare și răspunsul la interogări într-un mod relevant din punct de vedere contextual. manieră.

7. Ascultarea social media și analiza sentimentelor

Monitorizarea sentimentului clienților a făcut întotdeauna parte din bunele practici de marketing. Dar AI în marketing a dus această metodă la un nivel cu totul nou.

Algoritmii permit acum întreprinderilor să înțeleagă mai bine dispozițiile clienților și percepția publicului și să identifice tendințele în timp real. AI poate analiza cantități mari de date din rețelele sociale, oferind utilizatorilor informații utile despre preferințele și comportamentele consumatorilor.

Exemplu din lumea reală: Analiza sentimentelor de recenzie Airbnb

Airbnb folosește algoritmi AI pentru a culege informații importante din feedback-ul clienților. Prin utilizarea metodelor NLP, platforma poate analiza textul din recenziile oaspeților pentru a obține o înțelegere cuprinzătoare a sentimentelor, aprecierilor, antipatiilor și domeniilor de îngrijorare ale clienților.

Această abordare AI permite Airbnb să extindă analiza de bază a sentimentelor și să identifice oportunități precise de îmbunătățire.

Aplicând-o mărcii dvs

Pentru a utiliza inteligența artificială în analiza sentimentelor și în ascultarea rețelelor sociale, luați în considerare utilizarea unei platforme de gestionare a rețelelor sociale compatibile cu inteligența artificială.

De exemplu, Hootsuite permite utilizatorilor să acceseze date despre informații, cum ar fi frecvența mențiunilor și cuvintele utilizate în mod obișnuit în cadrul unei căutări.

Contextul emoțional al conversațiilor cu privire la termenii de căutare este analizat pentru a înțelege percepția publicului. De exemplu, feedback-ul negativ constant despre un produs ar trebui comunicat echipei de dezvoltare a produsului.

Identificarea „autorilor de top” poate descoperi, de asemenea, potențiali influenți sau detractori implicați cu termenii de căutare, oferind oportunități de colaborare sau implicare.

8. Optimizarea automată a campaniei

Când vine vorba de implementarea și monitorizarea campaniilor, strategiile bazate pe inteligența artificială le permit agenților de marketing să treacă dincolo de presupuneri.

AI în marketingul digital poate facilita testarea continuă și ajustările în timp real, permițând utilizatorilor să obțină cea mai mare rentabilitate a investiției (ROI).

Cum functioneazã? Cu AI, puteți automatiza alocarea cheltuielilor publicitare către elementele și canalele creative cu cele mai bune performanțe. Procedând astfel, campaniile dvs. au o direcționare mai precisă și vă puteți bucura de rate de conversie crescute.

Exemplu real: soluțiile de campanie Google Ads bazate pe inteligență artificială

Google Ads permite utilizatorilor să profite de tehnologiile sale de licitare automată numite Smart Bidding. Această funcție utilizează ML pentru a optimiza campaniile pentru conversii sau valoarea conversiilor.

( Sursa imagine )

Având în vedere că mulți utilizatori Google Ads folosesc deja licitarea automată, accentul se îndreaptă acum către optimizarea holistică pe mai multe canale.

Această tehnologie își propune să depășească strategiile tradiționale cu un singur canal, integrând licitarea în Rețeaua de căutare, Rețeaua de display, Video și multe altele, adaptându-se la călătoria cu mai multe fațete a consumatorilor care se întinde pe numeroase canale.

De exemplu, Studiul privind cumpărăturile de sărbători realizat de Google/Ipsos în perioada octombrie 2021 până în ianuarie 2022 a arătat că mai mult de jumătate dintre cumpărătorii din SUA au folosit cinci sau mai multe canale, cum ar fi rețelele sociale și videoclipurile, atunci când au făcut cumpărături într-o perioadă de două zile.

Aplicând-o mărcii dvs

Luați în considerare utilizarea licitației automate data viitoare când rulați o campanie pe platforme de publicitate. În Google Ads, de exemplu, peste 80% dintre utilizatori optează deja pentru licitarea automată, așa că este o idee bună să vedeți dacă acest lucru va funcționa și pentru marca dvs.

De asemenea, merită să investigați dacă optimizarea pe mai multe canale ar putea fi o strategie bună pentru a vă ghida publicul prin canal, în timp ce acesta interacționează zilnic cu mai multe platforme.

9. Modelarea predictivă a valorii de viață a clientului (CLV).

Valoarea pe durata de viață a clienților (CLV) este o valoare care estimează suma totală pe care o companie se poate aștepta de la un client pe parcursul relației de afaceri.

Iată o formulă de bază pentru această valoare:

CLV = Valoarea medie a unei vânzări x Numărul de tranzacții repetate x Timpul mediu de retenție

Să presupunem că valoarea medie a unei vânzări este de 100 USD, numărul de tranzacții repetate pe an este de cinci, iar clienții sunt păstrați în medie timp de trei ani. Dacă folosim formula de mai sus (100 USD x 5 x 3), CLV ar fi de 1500 USD.

AI în marketingul digital permite întreprinderilor să calculeze această valoare la scară fără a fi nevoie să facă calcule manuale. Cu CLV predictiv, utilizatorii pot prognoza valoarea viitoare a clienților analizând comportamentele lor trecute și actuale.

Exemplu din lumea reală: Microsoft Dynamics 365

Microsoft Dynamics 365, o suită de aplicații software de planificare a resurselor întreprinderii (ERP) și de gestionare a relațiilor cu clienții (CRM) utilizează AI pentru a prezice CLV prin agregarea istoricului tranzacțiilor și a activităților clienților.

Procedând astfel, le permite utilizatorilor să identifice clienții de mare valoare și să elaboreze strategii în consecință, să segmenteze clienții pe baza valorii potențiale și a deciziilor uniforme de dezvoltare a produselor.

Dynamics 365 folosește un sistem de punctare pentru a evalua performanța modelului AI în identificarea clienților cu valoare ridicată. Aceste note sunt:

• Gradul A – modelul AI prezice cu cel puțin 5% mai mulți clienți de valoare ridicată cu acuratețe în comparație cu modelul de bază
• Gradul B – Performanța modelului AI în estimarea clienților de mare valoare se încadrează cu 0-5% mai precis decât modelul de bază
• Gradul C – Acest model AI prezice cu exactitate mai puțini clienți de valoare mare în comparație cu modelul de bază

Acest sistem de clasificare permite utilizatorilor să evalueze eficacitatea modelelor lor predictive CLV și să decidă dacă se bazează pe predicțiile modelului AI pentru deciziile strategice.

Aplicând-o mărcii dvs

Luați în considerare implementarea unei soluții AI pentru a integra datele în modele predictive care pot prognoza CLV. Puteți utiliza apoi aceste informații pentru a vă ajusta eforturile de marketing pentru clienții de mare valoare și pentru a le personaliza experiențele oferind recompense personalizate.

10. Căutare vizuală și recunoaștere a imaginilor

Ați folosit vreodată căutarea de imagini pentru a căuta un articol online? Dacă ați răspuns da, atunci știți cât de utilă poate fi această funcție pentru consumatori.

Împreună cu tehnologia AI, căutarea vizuală și recunoașterea imaginilor permit o experiență de cumpărături mai eficientă. La urma urmei, clienții ar trebui doar să încarce fotografii ale produselor și pot obține automat rezultate relevante.

De asemenea, algoritmii pot analiza imaginile pentru a identifica culorile, formele, modelele și alte caracteristici, făcând mai ușor pentru clienți să găsească ceea ce își doresc.

Exemplu din lumea reală: Amazon Lens

Amazon Lens este un bun exemplu de tehnologie de căutare vizuală bazată pe inteligență artificială în sectorul comerțului electronic.

Utilizatorii pot accesa instrumentul direct prin aplicația Amazon. Trebuie doar să selectați caracteristica Lens din bara de căutare și să încărcați o imagine existentă sau să faceți o fotografie a unui articol. Algoritmii de recunoaștere a imaginii vor identifica apoi produsele care se potrivesc cu caracteristicile vizuale ale articolului din imagine.

De exemplu, am făcut o fotografie cu mouse-ul computerului meu și Amazon Lens a venit cu rezultate care arată similar cu acesta:

Aplicând-o mărcii dvs

Integrați o funcție de căutare vizuală în site-ul dvs. de comerț electronic. Utilizatorii Shopify, de exemplu, pot alege dintre mai multe aplicații din magazinul de aplicații Shopify care oferă această capacitate. De asemenea, ar fi inteligent să folosiți platforme de comerț electronic care folosesc deja această funcție, cum ar fi Amazon și eBay.