Персонализация и ИИ: 3 способа, которыми искусственный интеллект делает ваш сайт более удобным для человека

Нам всем нравится чувствовать себя особенными и уважаемыми — будь то в наших отношениях и дружбе, на нашем рабочем месте или когда мы взаимодействуем с бизнесом. Вот почему персонализация бренда является таким важным инструментом, который компании используют для связи со своей аудиторией.

Персонализированный опыт произвел революцию в том, как потребители взаимодействуют с брендами и принимают решения о покупке. Если бизнес предлагает персонализированный опыт, вероятность конверсии клиентов в четыре раза выше, и они, как правило, тратят в пять раз больше, чем средний потребитель.

Очевидно, что персонализация важна для онлайн-покупателей, и большинство компаний понимают, что им необходимо найти способы персонализировать свое взаимодействие, особенно с помощью цифрового маркетинга. Тем не менее, многие считают довольно сложным идти в ногу с требованиями клиентов в этом отношении.

Поскольку клиенты хорошо осведомлены о том, что бренды отслеживают каждое их движение в Интернете и ведут учет их данных, они ожидают взамен персонализированных льгот. Однако некоторые методы персонализированного маркетинга гораздо более эффективны и влиятельны, чем другие. Клиентов больше не впечатляют простые прикосновения — например, электронное письмо с указанием их имени — они ожидают, что компании точно поймут, чего они хотят и когда они этого хотят.

К счастью, технология искусственного интеллекта не только позволяет предприятиям удовлетворять потребности своих клиентов в персонализации — она на самом деле делает это довольно простым благодаря автоматизации.

Без лишних слов, вот три способа, которыми искусственный интеллект может изменить вашу персонализацию!

1. Это упрощает глубокий анализ аудитории.

Настоящий секрет эффективной персонализации клиентов заключается в глубоком и ясном понимании того, кто именно ваши клиенты и чего они хотят.

Очевидно, что единственный способ сделать это — анализ аудитории на основе данных. ИИ может быть невероятно полезен, помогая обрабатывать большие объемы данных о поведении потребителей и соединять точки, чтобы понять, что все это значит.

Один довольно интересный пример этого на самом деле происходит из Голливуда. Киностудии в настоящее время инвестируют в технологии искусственного интеллекта, чтобы помочь им создавать следующие блокбастеры, анализируя свою аудиторию и предсказывая типы фильмов, которые принесут наилучшие результаты.

Компания ^20th Century Fox недавно использовала передовые системы машинного зрения с алгоритмами искусственного интеллекта для анализа реакции аудитории на трейлер и определения кадров, вызвавших наибольшую положительную реакцию. Это известно как «Проект Мерлин».

Студия использует Cloud Machine Learning Engine в сочетании с фреймворком глубокого обучения TensorFlow. Мерлин просматривает трейлер к фильму и отмечает определенные объекты и то, как долго они появляются на экране, а также то, как все это соотносится с жанром фильма.

Например, если в трейлере есть более длинные крупные планы главного героя, фильм, скорее всего, будет драмой, а не боевиком.

Затем эти данные сравниваются с элементами, найденными в трейлерах других фильмов, получивших восторженные отзывы. Затем данные используются, чтобы помочь предсказать типы фильмов, которые, скорее всего, увидят (и в идеале) различные зрители.

С чего начать анализ аудитории?

Чтобы по-настоящему оптимизировать взаимодействие с клиентами в Интернете, вам необходимо сначала понять , кто использует ваш веб-сайт, как они туда попадают и для чего они его используют. Программы анализа на основе ИИ можно использовать для анализа данных о трафике вашего веб-сайта для более четкого обзора аудитории.

Используя информацию о поставщике и IP-адреса, эти программы могут показать вам, где именно находятся ваши клиенты и как они попадают на ваш сайт (например, через обычный поиск или рекламу с оплатой за клик).

Вы также можете разделить количество новых и вернувшихся посетителей и помочь вам отслеживать целевые учетные записи для отслеживания поведения и взаимодействий.

Такой глубокий анализ аудитории является важным первым шагом к эффективной персонализации по нескольким причинам. Во-первых, разные демографические группы и группы будут иметь разные предпочтения в отношении того, какой персонализированный опыт они хотят получить от вашего бизнеса.

Согласно отчету Adobe о цифровой рекламе, младшие возрастные группы гораздо более восприимчивы к персонализированным деталям и открыты для отслеживания большего количества их данных, чем бэби-бумеры.

Вам необходимо знать состав вашей конкретной аудитории, чтобы определить уровень персонализации, который лучше всего найдет отклик у ваших клиентов, исходя из таких деталей, как их возраст, местоположение, частота покупок и положение на пути покупателя.

Во-вторых, доступ к такого рода информации может помочь вам понять мотивы поведения ваших клиентов и то, как оно варьируется от сегмента к сегменту. Об этом можно догадаться по пути, по которому они идут от начальной ссылки, ведущей на ваш сайт, до момента выхода. Ищите корреляции между поведением и демографией.

Например, являются ли бизнес-лидеры и клиенты, занимающие более высокие должности, более склонными потреблять контент вашего блога и переходить по внешним ссылкам? Возвращаются ли повторные посетители через органический поиск или по целевым кликам, и имеют ли они тенденцию к конверсии при втором или третьем посещении?

Используя программы глубокого анализа, вы можете начать по-настоящему понимать, кто ваша аудитория и как влиять на их поведение, направляя их к контенту, который будет мотивировать конверсию.

2. Позволяет проводить несколько A/B-тестов одновременно

Скорее всего, вы не получите правильную маркетинговую стратегию персонализации с первой попытки.

Как и в случае с любой другой деловой практикой или маркетинговой стратегией, вам нужно будет постоянно отслеживать и тестировать ее, пока вы не найдете методы, которые окажут наибольшее влияние на ваших клиентов. Чтобы оптимизировать свой веб-сайт, вам нужно будет запустить A / B-тесты, чтобы найти макет, структуру и контент, которые принесут наилучшие результаты.

Традиционный подход к A/B-тестированию может занять очень много времени, потому что вы одновременно тестируете только два элемента дизайна друг против друга. Хотя это может отлично сработать для таких вещей, как заголовки блогов или цветовые схемы на вашем веб-сайте, это не обязательно лучший подход для поиска оптимального сочетания персонализации.

ИИ упрощает процесс тестирования, поскольку он может одновременно измерять результаты нескольких вариантов. Провайдер обмена валюты Monito использовал ИИ при разработке своего веб-сайта для оптимизации дизайна. ИИ позволил им одновременно протестировать двенадцать различных настроек дизайна, а это означало, что Monito собрала достаточно результатов для принятия окончательного решения в течение нескольких недель, а не месяцев.

С чего начать A/B-тестирование?

Первое, что вы должны сделать в отношении A/B-тестирования ИИ, — это узнать о нем больше и определить, действительно ли оно будет иметь существенное значение в вашем процессе тестирования.

Основным преимуществом ИИ в этом типе тестирования является его способность сравнивать множество разных вариантов одновременно, а не только небольшую горстку. Это позволяет вам лучше предсказать, какие дизайны будут иметь наилучшие результаты с точки зрения вовлечения или конверсий.

Существуют всевозможные психологические нюансы, влияющие на процесс срабатывания человеческого разума; Вы не хотите оставить ни одного камня на камне в своей программе тестирования!

Начните с создания списка ВСЕХ возможных вариантов, которые вы хотите протестировать для оптимизации вашего веб-сайта или UX.

• Существуют ли различные цвета, которые необходимо настроить?
• Что с макетом?
• Размещение призыва к действию?
• Дизайн меню?
• Должна ли информация быть скрыта в раскрывающихся списках или отображаться на главной странице?
• Где должна находиться функция поиска?

Оттуда вам нужно решить, действительно ли необходим инструмент с искусственным интеллектом. Существует множество программ многовариантного тестирования, не использующих ИИ — эта технология действительно дополняет функцию, помогающую этим программам работать лучше и быстрее.

3. Создает возможности для общения один на один

Суть персонализации в том, чтобы каждый клиент чувствовал себя особенным и уникальным. Это то, что создает значимые связи между вашими клиентами и названием вашей компании. Когда люди чувствуют, что бизнес действительно их понимает и заботится об их желаниях и потребностях, возникает эмоциональная связь.

Это здорово, когда потребители чувствуют эмоциональную привязанность к вашему бренду, потому что это, как правило, положительно влияет на их лояльность и поддержку. Но для крупных компаний может быть чрезвычайно сложно сделать так, чтобы каждый клиент чувствовал, что его ценят на индивидуальном уровне.

С чего начать персонализацию клиентов один на один?

Convert Nexus разработан, чтобы помочь компаниям персонализировать макет своей веб-страницы на основе данных индивидуальной учетной записи. Он делает это, отслеживая IP-адрес каждого посетителя и сопоставляя его с учетными записями, ориентированными на компанию.

Пример того, как это можно сделать, вы можете увидеть в Savi — компании, занимающейся сенсорной аналитикой. Они обслуживают как государственные учреждения, так и корпорации, а макет их домашней страницы автоматически настраивается в зависимости от того, на кого работает посетитель сайта.

Инструменты CRM, такие как Nudge, предназначены для отслеживания всех потребительских данных вашей аудитории и предоставления сложных отчетов, чтобы помочь им лучше понять свои предпочтения и поведение с помощью ABM (маркетинг на основе учетных записей).

Nudge использует ИИ для анализа всех учетных записей ваших клиентов и прогнозирует, на какие из них следует ориентироваться, исходя из их положения в воронке продаж.

Программа также разработана специально для управления отношениями. Он отслеживает все важные детали и связи, которые ваша команда по продажам и маркетингу может использовать для персонализации опыта и заключения большего количества сделок.

Доступ к подобной информации особенно важен для организаций B2B. Они могут точно видеть, как все в бизнесе связаны и с кем им нужно связаться для достижения наилучших результатов.

Для B2C этот тип управления отношениями может использоваться для отслеживания прошлых взаимодействий, записи важной информации и использования для более персонализированного общения.

Вывод

Персонализация, без сомнения, станет еще более влиятельной для потребителей, поэтому компаниям необходимо сосредоточиться на совершенствовании своих стратегий для конкретной аудитории.

Используя ИИ в этом отношении, компаниям будет намного проще определить точные стратегии, которые помогут им установить связь со своими клиентами на более глубоком уровне и предоставить индивидуальный опыт, влияющий на конверсию.