Влияние искусственного интеллекта и машинного обучения на будущее маркетинга
Работники умственного труда, такие как врачи, инженеры или ученые, всегда были одними из самых востребованных специалистов. Традиционно считается, что знания или интеллект являются активом, который нелегко приобретать и распространять. Также нельзя автоматизировать процесс его создания. Однако появление искусственного интеллекта изменило все навсегда.
Проблемы, препятствовавшие развитию машинного обучения, одного из основных компонентов ИИ, заключались в отсутствии достаточно больших наборов данных, а также вычислительных мощностей для анализа огромных данных, чтобы найти полезную информацию за разумное время. Однако сейчас эти проблемы преодолены.
Предоставив машинам возможность думать и принимать собственные решения с помощью машинного обучения, ИИ создал рябь в бастионах знаний, которые ранее считались невозможными для автоматизации. Эти события заставили работников умственного труда беспокоиться о том, что их рабочие места будут потеряны из-за автоматизации.
Однако, хотя ИИ действительно может служить катализатором задач, основанных на знаниях, он ни в коем случае не является конкурентом этим профессионалам. Фактически, он может играть роль идеальной поддержки, обрабатывая огромные объемы беспрецедентных данных и извлекая из них ценную информацию.
Это не только облегчило бы их жизнь, но и позволило бы им сконцентрироваться на более важных задачах, таких как инновации и улучшения как микро-, так и макробизнес-среды. Ниже обсуждаются некоторые из идеальных способов, с помощью которых ИИ и машинное обучение могут оказать положительное влияние на бизнес.
Передовые инструменты искусственного интеллекта разрабатываются для привлечения новых потенциальных клиентов через социальные сети. Используя алгоритмы ИИ, было бы проще отслеживать потенциальных клиентов по их активности в социальных сетях и на маркетинговых платформах, таких как LinkedIn, Salesforce, Facebook и т. д. Впоследствии персонализированный контент можно использовать для создания целевых сообщений, которые можно публиковать в определенные дни. и время, чтобы убедиться, что перспектива не упустите его.
После того, как они нажмут на сообщения, их можно побудить раскрыть свои конкретные требования, а детали можно будет зафиксировать с помощью простых форм. Затем новые лиды могут сопровождаться иллюстрацией УТП продукта. Основные сравнения с конкурирующими предложениями на рынке могут быть использованы для демонстрации эксклюзивных функций.
Процесс взращивания может продолжаться до тех пор, пока потенциальный клиент, наконец, не решит совершить покупку. Впоследствии постоянное взаимодействие может превратить клиентов в лояльных к бренду, что может открыть дополнительные возможности для дополнительных и перекрестных продаж. Тем не менее, процесс взращивания потенциальных клиентов с помощью социального прослушивания может стать намного проще, в то время как все распространение контента может выполняться в режиме реального времени.
Алгоритмы ИИ также можно использовать для более точного определения портретов покупателей. Принимая во внимание этих персонажей, можно использовать уникальные функции продукта для создания целевого контента, который может побудить потенциальных клиентов дать положительный ответ. Аналитические инструменты, оснащенные возможностями машинного обучения, могут использоваться для определения правильных каналов, соответствующих контенту.
Затем результаты анализа можно использовать для распределения контента в соответствии с интересами определенного набора аудитории. Привлеченные контентом, который соответствует их интересам и требованиям, лиды с легкостью перейдут на следующий этап воронки продаж.
Машинное обучение в маркетинге
Машинное обучение — это набор соглашений. Машина ИИ, такая как продвинутый компьютер, оборудована для самостоятельной разработки этих соглашений на основе анализа прошлых данных, а затем их использования для решения новых задач. По сути, машина идентифицирует повторяющиеся закономерности в таких данных, как изображения, числа или формы, а затем, применяя специальные алгоритмы, может предсказать результат даже тех проблем, которые никогда не решались ранее.
В идеале машинное обучение можно применять для прогнозирования вероятных результатов в маркетинге. Одним из них может быть фильтрация электронных писем и маркировка их лидами или спамом на основе определенных фраз или слов. Другое использование может состоять в том, чтобы выбрать подходящих получателей из огромного списка прошлых лидов, чтобы оптимизировать кампанию Emailer, а также максимально увеличить рейтинг кликов и рентабельность инвестиций. Таким образом, машинное обучение можно оптимально использовать в качестве важнейшего компонента любой разработки ИИ.
Более того, способность ИИ влиять на критически важные маркетинговые процессы, такие как взращивание лидов, генерация лидов и прослушивание в социальных сетях, вызывает энтузиазм у директоров по маркетингу и специалистов по маркетингу. Поэтому неудивительно, что ИИ, наряду с МО, по прогнозам, станет одним из самых мощных и все более сложных инструментов для всех инициатив цифрового маркетинга.
Ключевые выводы
- Предоставив машинам возможность думать и принимать собственные решения, ИИ создал рябь в бастионах знаний, которые ранее считались невозможными для автоматизации.
- Хотя это правда, что ИИ может служить покровителем для работников умственного труда, он ни в коем случае не является их основным конкурентом.
- ИИ может повлиять на критически важные маркетинговые процессы, такие как взращивание лидов, генерация лидов и прослушивание социальных сетей, что может произвести революцию в цифровом маркетинге в будущем.
