ИИ в цифровом маркетинге: как использовать данные для повышения качества обслуживания клиентов?

Цифровой маркетинг в настоящее время является наиболее динамично развивающимся маркетинговым сегментом. Он направлен как на достижение, так и на построение отношений с клиентами. Вот почему крайне важно оптимизировать деятельность в интернете. Оптимизация позволяет проводить более частые и существенные изменения в кампании. Именно здесь искусственный интеллект (ИИ) вступает в игру.

ИИ позволяет более эффективно использовать собранные данные о клиентах.
Системы, основанные на постоянном анализе актуальных данных, улучшат результаты маркетинговых кампаний.
Маркетинговые кампании – это больше, чем просто доставка сообщений. Время и способ их доставки также важны. Без подхода, основанного на данных, возможности, связанные с кампанией, можно легко упустить из виду. Проблемы могут возникнуть при запуске новой кампании. Машинное обучение в маркетинге является союзником каждого, кто хочет улучшить результаты, вкладывая одинаковое количество работы в задачи и маркетинговые проекты.
ИИ для оптимизации затрат, времени и прибыли в цифровом маркетинге
Целью машинного обучения является использование достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). С его помощью можно создать автоматическую систему, которая повышает производительность. Благодаря системам, использующим машинное обучение, можно оптимизировать время и затраты и принимать эффективные решения. Они позволяют проводить более эффективные кампании, которые можно отслеживать и изменять на постоянной основе.
Машинное обучение также может помочь улучшить процессы контент-маркетинга, рекламы и продаж. Этот тип программного обеспечения подключается к другим внутренним системам, таким как CRM или автоматизация маркетинга. Благодаря таким решениям рекламные кампании проводятся более точно. Кроме того, собранные данные позволяют лучше ориентироваться на потенциальных клиентов.
Оптимизация кампаний с использованием машинного обучения улучшает работу с потенциальными клиентами и приносит доход. Это также может обеспечить высокую отдачу от маркетинговых инвестиций.
Искусственный интеллект (ИИ) в цифровом маркетинге – примеры использования
1. Приложение на основе ИИ для прогнозирования оттока клиентов в цифровом маркетинге.
Удержание клиентов является основной проблемой во всех отраслях. Удержать клиента в 5 раз дешевле, чем привлечь нового клиента. Алгоритмы могут автоматически предсказать, какие клиенты с большей вероятностью прекратят использование продукта или услуг. Эта информация поможет соответствующим образом отреагировать и удержать клиентов, которые планируют уйти.
2. Предсказание пожизненной ценности клиента (LTV).
LTV измеряет всю потенциальную прибыль, которую конкретный клиент может принести бизнесу. Алгоритмы машинного обучения для маркетинга помогут понять закономерности и классифицировать клиентов в соответствии с их прогнозами LTV. Таким образом, можно узнать, какие категории людей могут потратить больше денег. Какая группа будет чаще отвечать на предложения и скидки. И какая группа будет влиять на доходы в будущем.
3. Система рекомендаций.
Алгоритмы ИИ могут прогнозировать предпочтения клиента и предлагать персонализированные предложения на основе поведенческих данных каждого клиента. Получив данные о поведении клиентов со схожими предпочтениями, алгоритм может предсказать, какие продукты или услуги могут привлечь внимание конкретного покупателя в будущем. Это определенно поддержит и персонализирует кросс-продажи.
4. Прогноз конверсии (оценка потенциальных клиентов).
Это можно разделить на 2 части. Во-первых, это вероятность покупки (в основном для электронной коммерции, розничной торговли и аналогичных отраслей). Во-вторых, – это вероятность того, что потенциальный клиент превратится в постоянного покупателя.
Исходя из исторической активности продаж, алгоритмы ИИ могут определять вероятность того, что конкретное направление превратится в возможность или клиента. Отдел продаж может использовать эту информацию для лучшей сегментации и определения приоритетов.
Машинное обучение на основе демографических данных пользователей, активности в интернет-магазинах, активности программ лояльности, предпочтений и интересов каждого пользователя может предсказать вероятность покупки в конкретное время или событие. Это может быть использовано для маркетинга в реальном времени (показывать скидку, когда покупатель колеблется) и поддерживает систему рекомендаций по продукту.
5. Сегментация клиентов.
Алгоритмы ИИ в сочетании с большими данными из маркетинговых кампаний могут быть использованы для поиска сегментов клиентов. Алгоритмы будут автоматически изучать различные точки поведенческих данных и давать представление о сегментах клиентов. Используя такие сегменты, можно лучше понять, какие люди близки друг к другу. Это поможет понять группы клиентов в бизнесе. Позже можно использовать эту информацию для повышения удовлетворенности клиентов и удобства пользователей.
6. Динамическое ценообразование.
Оптимизация цен позволяет корректировать цену продуктов в зависимости от их способности и желания платить. Это даст возможность увеличить конверсию и доход. Потому что люди чаще покупают товары, которые соответствуют их бюджету. Алгоритмы ИИ также будут анализировать цены, предыдущие продажи и операции с доходами, чтобы устанавливать цены, которые увеличивают прибыль и вероятность покупки.
7. Персонализация контента на сайте.
Соответствующий персонализированный контент на сайте увеличивает популярность контента, и может повысить вовлеченность клиентов. Машинное обучение может автоматически находить шаблоны и сопоставлять их с личными предпочтениями конкретного клиента на основе прошлой деятельности. Это поможет улучшить качество обслуживания клиентов и удовлетворенность.

387 просмотров

Обсудить