AI și învățarea automată în marketing: implementați modelele potrivite?

Acum, când consumatorii se așteaptă la viteză și la hiperpersonalizare în toate lucrurile, specialiștii în marketing trebuie să găsească modalități inovatoare de a răspunde cerințelor și de a-și maximiza bugetele. Pentru a face acest lucru, marketerii apelează la inteligența artificială și la învățarea automată. De fapt, există un nou termen doar pentru asta - „Marketing AI”.

Așteptările clienților nu au fost niciodată mai mari. Amazon, Netflix și Google au stabilit standardul pentru ceea ce clienții au ajuns să se aștepte de la tehnologie și marketing. Amazon preia comanda cu un singur clic și o livrează a doua zi. Netflix parcurge ani de zile alegerile tale de divertisment și sugerează imediat următoarele emisiuni pe care vei dori să le urmărești. Google vă corectează ortografia, programează Alexa să vă spună când sosește acel pachet Amazon și vă oferă răspunsuri instantanee la cele mai obscure pariuri de bar.

AI Marketing, așa cum se arată în aceste exemple, folosește tehnologia pentru a colecta date, pentru a dezvolta informații despre clienți, pentru a anticipa următoarele cele mai bune acțiuni și pentru a lua decizii automate cu privire la eforturile de marketing. Dacă scopul tău în calitate de marketer este să crești venituri, să contribui la reducerea costurilor prin eficiență și să stimulezi implicarea și satisfacția clienților, marketingul AI te poate ajuta să realizezi toate aceste lucruri.

Să explorăm trei domenii în care AI Marketingul poate fi util și ce ar trebui să știi despre fiecare domeniu înainte de a începe orice proiect.

Pentru fiecare proiect, vom explora pe scurt ce este, cum funcționează pentru marketing și orice capcane – tehnice sau culturale – de care ar putea fi necesar să fii conștient în aplicarea acestuia.

1. Managementul datelor de marketing

Ce este

Managementul datelor de marketing este procesul de colectare și manipulare a datelor de marketing, a informațiilor despre concurență și a informațiilor de cercetare de piață. Această funcție nu ar trebui să apară în departamentul IT - aceasta este în centrul a ceea ce face marketingul. Determinarea cine este cel mai bun cumpărător pentru produsul sau serviciul dvs. este în mod clar o funcție de marketing. Colectarea și gestionarea datelor asociate cu cumpărătorii dvs. este primul aspect al marketingului. Ce știi despre clientul tău? Câte dintre ele ai? Cum descrii un client? Care cumpără ce produse sau servicii? Cât de mare este întreaga piață pentru produsul sau serviciile dvs.? Toate aceste întrebări importante de marketing primesc răspuns prin gestionarea datelor de marketing.

Cum ar putea funcționa pentru tine

Utilizarea AI și a învățării automate în acest domeniu poate fi aplicată atât la nivel macro, cât și la nivel micro. La nivel macro, puteți implementa modele de inteligență artificială și de învățare automată pentru a înțelege cum se segmentează întreaga bază de clienți în anumite grupuri de cumpărare. La nivel micro, puteți prezice valoarea de viață a unui produs și îl puteți asocia cu clienții individuali. Această analiză a datelor la nivel micro vă ajută să determinați care clienți sau potențiali sunt cei mai buni de urmărit cu ce produse. Acumularea datelor din aceste eforturi nu face decât să vă faceți modelele mai puternice și mai precise.

Acumularea datelor necesită, de asemenea, să gestionați calitatea datelor pe care le colectați. Învățarea automată poate fi implementată pe seturi mari de date pentru a deduplica înregistrările sau pentru a oferi ajustări pentru standardizarea câmpurilor precum codurile poștale sau adresele. ML este, de asemenea, util pentru a ajuta la organizarea seturilor de date pentru a fi utilizate în alte aplicații AI.

Alte utilizări ale învățării automate includ tehnici precum web scraping. Acest proces este util atunci când încercați să vă înțelegeți concurența. Site-ul fiecărui concurent conține de obicei informații care pot fi acumulate prin această metodă, cum ar fi produse noi disponibile, clienți menționați și programe speciale. Acestea sunt toate informații publice și, cu algoritmii potriviți, oamenii de știință de date pot culege informații de bază despre concurenții existenți, precum și cei emergenti.

Citiți în continuare: De ce ne pasă de AI în marketing

Lucruri la care să fii atent

Există hoarde de instrumente și agenții de consultanță pe piață care doresc să vă ajute cu gestionarea datelor de marketing. Instrumentele includ o gamă largă de la Google Analytics la SAS, fiecare oferind o anumită capacitate. Înțelegerea a ceea ce doriți să realizați – segmentarea pieței, analiza competitivă etc. – vă va ajuta să vă decideți asupra instrumentelor sau agențiilor care vă pot sprijini. Este, de asemenea, o idee bună să-ți implici liderul operațiunilor de marketing.

Când începeți proiecte de management al datelor de marketing, luați în considerare mai întâi scopul gestionării datelor dvs. și apoi căutați instrumentele care sunt cele mai bune pentru a îndeplini acele sarcini identificate. Atunci când angajați agenții de consultanță, căutați-i pe cei care au experiență în zona dumneavoastră de nevoie.

2. Intenția clientului

Ce este

Datele privind intenția clientului sunt informații despre vânzări și marketing derivate din observarea acțiunilor clientului atunci când accesează conținut online, se uită la concurenți, se înregistrează la evenimente, contactează analiști sau se implică în orice număr de activități pe rețelele sociale - de la căutarea pe web până la postarea pe LinkedIn . Aproape fiecare organizație de marketing astăzi depinde de acest tip de date într-o oarecare măsură, dar adesea nu funcționează pentru toți specialiștii în marketing.

Cum ar putea funcționa pentru tine

Din datele colectate despre interacțiunile fiecărui client cu marca, site-ul web sau personalul dvs., statisticienii și oamenii de știință în date pot face deduceri despre interesele clientului și intențiile acestuia de a se angaja și de a cumpăra de la compania dvs. Aceste concluzii pot fi utile în poziționarea către clienți a produsului potrivit la momentul potrivit.

Odată ce un algoritm este dezvoltat pentru identificarea acestor clienți, este imperativ să adunați informații despre rezultatul modelului AI de la echipele de vânzări care vor folosi aceste informații, precum și de la agenții de marketing care le-ar putea aplica campaniilor online. Testați rezultatul modelului, dar testați și modul în care vânzările și marketingul îl folosesc.

Lucruri la care să fii atent

Sursele de date sunt cele mai importante în determinarea intenției. Aveți deja informații bune despre ce cumpără clienții dvs., când cumpără, de la cine cumpără și ce tip de companie sau persoană cumpără. Dar datele privind intențiile se bazează și pe acțiunile pe care clienții sau potențialii dvs. le pot face înainte de achiziția efectivă.

De exemplu, acest lucru poate necesita ca algoritmul dvs. AI să facă conexiuni între o întrebare de pe site-ul concurenței și lista de clienți potențiali sau potențiali. Există firme care pot furniza date de intenție la nivel de contact care identifică o persoană care realizează o acțiune. Aceste informații sunt utile, dar trebuie folosite cu prudență pentru a evita efectul „înfiorător”.

Primiți buletinul informativ zilnic pe care se bazează agenții de marketing digital.

Se procesează... Vă rugăm să așteptați.

ABONATI-VA

Vezi termenii.

De asemenea, atunci când utilizați date privind intenția, amintiți-vă că acestea sunt doar direcționale - nu sunt specifice sau reale. Dacă echipa dvs. de vânzări utilizează date privind intențiile, va avea nevoie de instruire cu privire la ceea ce înseamnă de fapt informațiile. De exemplu, identificarea unui CIO care este probabil să achiziționeze un sistem ERP în următoarele 30 de zile poate însemna doar că CIO a început un proces de un an pentru a identifica un sistem. A oferi acest lucru vânzărilor ca un prospect fără explicație ar putea fi o lovitură pentru organizația dvs. de marketing.

3. Previziune de oportunitate și achiziție.

Ce este

Prognoza este o modalitate de a prezice ceea ce se va întâmpla în viitor. De exemplu, puteți estima care ar putea fi vânzările de produse și servicii într-o anumită perioadă.

Prognoza vânzărilor ajută managementul să planifice cheltuieli, creșterea afacerii sau crize economice. Este globul de cristal pe care managerii de vânzări o folosesc atunci când prezic dacă își vor atinge obiectivele sau nu. Prognoza vânzărilor este de obicei destul de precisă, deoarece utilizează tranzacțiile de vânzări anterioare pentru a le prezice pe cele viitoare.

Cum ar putea funcționa pentru tine

Marketingul poate folosi predicții și în munca lor. De exemplu, departamentul de turism din Norvegia folosește metodologii AI pentru a prezice câți turiști vor vizita țara. Deși nu este o cifră de vânzări, este un KPI important pentru turismul în Norvegia. AI sau analiza statistică avansată poate ajuta, de asemenea, să prezică prezența la evenimente, numărul de persoane care vă vor accepta o ofertă specială făcută pe site-ul dvs. sau numărul de clienți potențiali calificați care vor ajunge la achiziție.

Lucruri la care să fii atent

Prognoza poate fi foarte plină de satisfacții, dar este utilă doar dacă se dovedește a fi corectă. Iată câteva sfaturi:

• Luați în considerare mai mult decât numerele din ultimul trimestru. Prognoza bună a vânzărilor are cel puțin 18 până la 24 de luni de date privind performanța companiei. Lucrul cu atât de multe date vă permite să fiți mai precis în prognozele dvs. Dacă datele nu sunt disponibile, evitați prognoza.
• Luați în considerare schimbarea în afacerea dvs. generală. Previziunile bune țin cont de vânzarea aceluiași produs și serviciu în timp. Achiziționarea de noi produse de vândut, cesionarea produselor și modificarea prețurilor sau a strategiei, toate vă afectează capacitatea de a estima cu exactitate vânzările. De asemenea, dacă prezici și alte evenimente de marketing, una dintre variabilele care este adesea importantă este bugetul alocat unei activități. Dacă aceasta variază foarte mult de la un trimestru la altul sau de la un an la altul, atunci poate fi mai dificil de prognozat sau poate fi necesar să permiteți aceste variații în model.
• Nu încercați să prognozați vânzările pe piețe noi cu clienți noi. Indiferent cât de tentant ar fi, aveți nevoie de date de performanță pentru a estima vânzările. Lăsați această prognoză pe seama echipelor dvs. de vânzări. Acest lucru este adesea considerat dezvoltare de afaceri, iar aceste echipe de vânzări știu să evalueze dacă un client va cumpăra sau nu. Pentru marketeri, aceasta este o chestiune de colectarea informațiilor de la echipa de vânzări, dezvoltarea unui profil de client bun și apoi aplicarea analizelor „look alike” altor potențiali.

Acestea sunt doar câteva dintre domeniile cheie ale marketingului pentru aplicarea tehnicilor de inteligență artificială și de învățare automată. Pe măsură ce explorați mai mult în această lume, veți descoperi că oportunitățile abundă în special pentru a ajuta marketingul să eficientizeze nenumăratele decizii pe care le iau în fiecare zi.

Opiniile exprimate în acest articol sunt cele ale autorului invitat și nu neapărat MarTech. Autorii personalului sunt enumerați aici.