AI i uczenie maszynowe w marketingu: czy wdrażasz odpowiednie modele?

Teraz, gdy konsumenci oczekują szybkości i hiperpersonalizacji we wszystkim, marketerzy muszą znaleźć innowacyjne sposoby na sprostanie wymaganiom i zmaksymalizowanie swoich budżetów. Aby to zrobić, marketerzy sięgają po sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. W rzeczywistości istnieje nowy termin właśnie na to – „Marketing AI”.

Oczekiwania klientów nigdy nie były wyższe. Amazon, Netflix i Google ustanowiły standard tego, czego klienci oczekują od technologii i marketingu. Amazon przyjmuje Twoje zamówienie jednym kliknięciem i dostarcza je następnego dnia. Netflix przedziera się przez lata Twoich wyborów rozrywkowych i natychmiast sugeruje kolejne programy, które zechcesz oglądać. Google poprawia twoją pisownię, programuje Alexę, aby poinformować cię, kiedy nadejdzie pakiet Amazon i zapewnia natychmiastowe odpowiedzi na najbardziej niejasne zakłady na bary.

Marketing AI, jak pokazano na tych przykładach, wykorzystuje technologię do zbierania danych, opracowywania informacji o klientach, przewidywania kolejnych najlepszych działań i podejmowania zautomatyzowanych decyzji dotyczących działań marketingowych. Jeśli Twoim celem jako marketera jest zwiększanie przychodów, obniżanie kosztów dzięki wydajności oraz zwiększanie zaangażowania i satysfakcji klientów, marketing AI może pomóc Ci osiągnąć wszystkie te rzeczy.

Przyjrzyjmy się trzem obszarom, w których AI Marketing może być pomocny i co powinieneś wiedzieć o każdym obszarze przed rozpoczęciem jakiegokolwiek projektu.

W przypadku każdego projektu pokrótce omówimy, co to jest, jak działa w marketingu i jakie pułapki – techniczne lub kulturowe – których możesz być świadomy podczas jego stosowania.

1. Zarządzanie danymi marketingowymi

Co to jest

Zarządzanie danymi marketingowymi to proces zbierania i obsługi danych marketingowych, wywiadu konkurencyjnego oraz informacji z badań rynku. Ta funkcja nie powinna występować w dziale IT – to sedno tego, czym zajmuje się marketing. Ustalenie, kto jest najlepszym nabywcą Twojego produktu lub usługi, jest wyraźnie funkcją marketingową. Zbieranie i zarządzanie danymi związanymi z kupującymi to pierwszy aspekt marketingu. Co wiesz o swoim kliencie? Ile z nich masz? Jak opisujesz klienta? Którzy kupują jakie produkty lub usługi? Jak duży jest cały rynek Twojego produktu lub usługi? Odpowiedzi na wszystkie te ważne pytania marketingowe można uzyskać dzięki zarządzaniu danymi marketingowymi.

Jak to może działać dla Ciebie

Wykorzystanie AI i uczenia maszynowego w tym obszarze może być zastosowane zarówno na poziomie makro, jak i mikro. Na poziomie makro możesz wdrożyć modele sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby zrozumieć, w jaki sposób cała baza klientów dzieli się na określone grupy zakupowe. Na poziomie mikro możesz przewidzieć żywotność produktu i powiązać go z indywidualnymi klientami. Ta analiza danych na poziomie mikro pomaga określić, którzy klienci lub potencjalni klienci są najlepsi do poszukiwania z jakimi produktami. Gromadzenie danych z tych wysiłków tylko pomaga wzmocnić i zwiększyć dokładność modeli.

Gromadzenie danych wymaga również zarządzania jakością gromadzonych danych. Uczenie maszynowe można wdrażać w dużych zestawach danych w celu deduplikacji rekordów lub wprowadzenia poprawek w celu standaryzacji pól, takich jak kody pocztowe lub adresy. ML przydaje się również do organizowania zbiorów danych do użytku w innych aplikacjach AI.

Inne zastosowania uczenia maszynowego obejmują techniki takie jak web scraping. Ten proces jest przydatny, gdy próbujesz zrozumieć swoją konkurencję. Strona internetowa każdego konkurenta zwykle zawiera informacje, które można gromadzić tą metodą, takie jak dostępne nowe produkty, wspomniani klienci i programy specjalne. Są to wszystkie informacje publiczne, a dzięki odpowiednim algorytmom naukowcy zajmujący się danymi mogą zebrać podstawowe informacje o istniejących, jak i pojawiających się konkurentach.

Czytaj dalej: Dlaczego zależy nam na AI w marketingu

Na co należy zwrócić uwagę

Na rynku są hordy narzędzi i agencji konsultingowych, które chcą pomóc Ci w zarządzaniu danymi marketingowymi. Narzędzia obejmują szeroki zakres, od Google Analytics po SAS, z których każde zapewnia określoną funkcję. Zrozumienie tego, co chcesz osiągnąć – segmentacja rynku, analiza konkurencji itp. – pomoże Ci wybrać narzędzia lub agencje, które mogą Cię wesprzeć. Dobrym pomysłem jest również zaangażowanie lidera działań marketingowych.

Rozpoczynając projekty zarządzania danymi marketingowymi, zastanów się najpierw nad celem zarządzania danymi, a następnie poszukaj narzędzi, które najlepiej sprawdzą się w realizacji tych zidentyfikowanych zadań. Angażując agencje konsultingowe, szukaj tych, które mają doświadczenie w Twoim obszarze potrzeb.

2. Intencja klienta

Co to jest

Dane intencji klienta to informacje sprzedażowe i marketingowe pochodzące z obserwacji działań klienta podczas uzyskiwania dostępu do treści online, patrzenia na konkurencję, rejestrowania się na wydarzenia, kontaktowania się z analitykami lub angażowania się w dowolną liczbę działań w mediach społecznościowych – od przeszukiwania sieci po publikowanie na LinkedIn . Prawie każda organizacja marketingowa jest dziś w pewnym stopniu uzależniona od tego typu danych, ale często nie działa to dla wszystkich marketerów.

Jak to może działać dla Ciebie

Na podstawie zebranych danych o interakcjach każdego klienta z Twoją marką, witryną lub personelem statystycy i badacze danych mogą wnioskować o zainteresowaniach klientów i ich zamiarach zaangażowania się i zakupu w Twojej firmie. Te wnioski mogą być pomocne w pozycjonowaniu dla klientów właściwego produktu we właściwym czasie.

Po opracowaniu algorytmu identyfikacji tych klientów konieczne jest również zebranie danych wyjściowych modelu AI od zespołów sprzedażowych, które będą wykorzystywać te informacje, a także od marketerów, którzy mogą stosować je w kampaniach online. Przetestuj wyniki modelu, ale także sprawdź, w jaki sposób wykorzystuje go sprzedaż i marketing.

Na co należy zwrócić uwagę

Źródła danych są najważniejsze w określaniu intencji. Masz już dobre informacje o tym, co kupują Twoi klienci, kiedy kupują, od kogo kupują i jaki rodzaj firmy lub osoby kupują. Ale dane intencji zależą również od działań, które Twoi klienci lub potencjalni klienci mogą wykonać przed faktycznym zakupem.

Na przykład może to wymagać, aby algorytm sztucznej inteligencji nawiązał połączenie między zapytaniem w witrynie konkurenta a listą potencjalnych lub klientów. Istnieją firmy, które mogą dostarczyć dane dotyczące intencji na poziomie kontaktu, które identyfikują faktyczną osobę podejmującą działanie. Ta informacja jest pomocna, ale należy jej używać ostrożnie, aby uniknąć „przerażającego” efektu.

Otrzymuj codzienny biuletyn, na którym polegają marketerzy cyfrowi.

Przetwarzanie ... Proszę czekać.

SUBSKRYBUJ

Zobacz warunki.

Ponadto, używając danych intencji, pamiętaj, że są one tylko kierunkowe – nie są konkretne ani rzeczywiste. Jeśli Twój zespół sprzedaży korzysta z danych intencji, będzie potrzebował szkolenia na temat tego, co tak naprawdę oznaczają te informacje. Na przykład identyfikacja CIO, który prawdopodobnie kupi system ERP w ciągu najbliższych 30 dni, może tylko oznaczać, że CIO rozpoczął roczny proces identyfikacji systemu. Podanie tego do sprzedaży jako leada bez wyjaśnienia może być ciosem dla Twojej organizacji marketingowej.

3. Przewidywanie szans i zakupów.

Co to jest

Prognozowanie to sposób przewidywania tego, co wydarzy się w przyszłości. Na przykład możesz prognozować, jaka może być sprzedaż produktów i usług w danym okresie.

Prognozowanie sprzedaży pomaga planować zarządzanie wydatkami, rozwojem firmy lub spowolnieniem gospodarczym. To kryształowa kula, której menedżerowie sprzedaży używają do przewidywania, czy osiągną swoje cele, czy nie. Prognozowanie sprzedaży jest zwykle dość dokładne, ponieważ wykorzystuje przeszłe transakcje sprzedaży do przewidywania przyszłych.

Jak to może działać dla Ciebie

Marketing może wykorzystywać przewidywania również w swojej pracy. Na przykład norweski departament turystyczny wykorzystuje metodologie sztucznej inteligencji do przewidywania, ilu turystów odwiedzi ten kraj. Chociaż nie jest to wartość sprzedaży, jest to ważny KPI dla turystyki norweskiej. Sztuczna inteligencja czy zaawansowana analiza statystyczna mogą również pomóc w przewidywaniu frekwencji na wydarzeniach, liczby osób, które przyjmą Cię ze specjalnej oferty złożonej na Twojej stronie internetowej, czy liczby zakwalifikowanych leadów, które przejdą do zakupu.

Na co należy zwrócić uwagę

Prognozowanie może być bardzo satysfakcjonujące, ale jest przydatne tylko wtedy, gdy okaże się trafne. Oto kilka wskazówek:

• Weź pod uwagę coś więcej niż tylko liczby z ostatniego kwartału. Dobre prognozy sprzedaży obejmują dane dotyczące wyników firmy z co najmniej 18 do 24 miesięcy. Praca z taką ilością danych pozwala na bardziej precyzyjne prognozy. Jeśli dane nie są dostępne, unikaj prognozowania.
• Uwzględnij zmiany w swojej ogólnej działalności. Dobre prognozy uwzględniają sprzedaż tego samego produktu i usługi w czasie. Pozyskiwanie nowych produktów do sprzedaży, pozbywanie się produktów i zmiana cen lub strategii wpływają na Twoją zdolność do dokładnego prognozowania sprzedaży. Ponadto, jeśli przewidujesz inne zdarzenia marketingowe, jedną z często ważnych zmiennych jest budżet przydzielony na działanie. Jeśli to się znacznie różni w zależności od kwartału lub roku, prognozowanie może być trudniejsze lub konieczne może być uwzględnienie tych wariancji w modelu.
• Nie próbuj prognozować sprzedaży na nowych rynkach z nowymi klientami. Bez względu na to, jak kuszące może to być, potrzebujesz danych o wydajności, aby prognozować sprzedaż. Zostaw to prognozowanie swoim zespołom sprzedaży. Jest to często uważane za rozwój biznesu, a te zespoły sprzedaży wiedzą, jak ocenić, czy klient dokona zakupu, czy nie. Dla marketerów jest to kwestia zebranie informacji od zespołu sprzedażowego, stworzenie profilu dobrego klienta, a następnie zastosowanie analiz „podobnych” do innych potencjalnych klientów.

To tylko kilka z kluczowych obszarów marketingu do stosowania technik sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Gdy będziesz odkrywać więcej w tym świecie, odkryjesz, że możliwości są obfite, zwłaszcza w pomaganiu marketingowi w usprawnieniu niezliczonych decyzji, które podejmują każdego dnia.

Opinie wyrażone w tym artykule są opiniami gościa i niekoniecznie MarTech. Lista autorów personelu znajduje się tutaj.