Sztuczna inteligencja w strategii marketingowej – 5 przykładów użycia

Sztuczna inteligencja jest coraz częściej wprowadzana wszędzie tam, gdzie może  zastąpić rutynowe zadania wykonywane dotychczas przez człowieka. AI ma bowiem niebywałą przewagę analityczną w porównaniu z pracą ludzkiego mózgu. Technologie oparte na AI oszczędzają czas, a efekty są nieporównywalnie lepsze, szczególnie w strategii marketingowej.

Marketing jest jednym z obszarów coraz częściej integrowanych z AI ze względu na ogromne korzyści i względną prostotę wdrożenia. Nie musisz mieć dużej firmy, aby czerpać korzyści wynikające z wykorzystania sztucznej inteligencji w swojej strategii marketingowej.

Systemy AI i ML w firmach różnej wielkości

Na rynku dostępny jest wachlarz narzędzi i systemów opartych na sztucznej inteligencji (ang. artificial intelligence – AI) i uczeniu maszynowym (ang. machine learning – ML). Oczywiście, aby opracować spersonalizowane oprogramowaniededykowane konkretnej firmie, nadal potrzebny jest cały zespół analityków danych i programistów. Takie systemy marketingowe opierają się na pracy wielu ludzi, którzy muszą między innymi zebrać dane i w oparciu o nie szkolić sieci neuronowe.

Na początku jednak można skorzystać z mniejszej ilości danych i systemów analitycznych dostępnych na rynku. Wdrożenie nawet niezbyt skomplikowanej technologii opartej na AI może znacznie poprawić poziom wskaźników marketingowych. Może być też podstawą do implementacji bardziej złożonego oprogramowania AI w przyszłości.

Zalety użycia AI w strategii marketingowej:

1. Trafnie zdefiniowana grupa docelowa

Decyzje oparte na analizie danych pozwalają dokładniej określić grupę docelową naszych działań marketingowych. Dzięki analizie danych przez oprogramowania AI możemy określić potencjalne osoby, które są zainteresowane danym produktem i bardziej prawdopodobnie rozpoczną interakcję z marką. Uzyskiwanie informacji w czasie rzeczywistym na temat interakcji z klientami umożliwia szybkie podejmowanie decyzji i dostosowywanie strategii marketingowej do bieżącej sytuacji.

Marketing to dynamicznie zmieniający się obszar, który wymaga ciągłego monitorowania sytuacji. Dostosowanie się do obecnej sytuacji jest niezbędne, aby cały czas zwiększać grupę odbiorców. Technologie oparte na sztucznej inteligencji są właśnie tym, co może usprawnić ten proces.

2. Prognozowanie sprzedaży

Narzędzia analityczne są niezastąpione także przy prognozowaniu sprzedaży. Dzięki użyciu systemów opartych na sztucznej inteligencji podejmowanie decyzje mogą być oparte na dużej ilości danych. Dzięki temu proces przewidywania sprzedaży jest znacznie bardziej wiarygodny.

Prognozowanie sprzedaży i wyników firmy pozwala nam zdecydować, jaką strategię marketingową zastosować. Czy konieczne są bardziej agresywne działania w celu zwiększenia sprzedaży? Czy może powinniśmy skoncentrować energię gdzie indziej? Prognozowanie oparte na AI pozwoli nam określić priorytet zadań i zdecydować, na jakich działaniach lub kanałach należy się skupić w danym momencie.

3. Rekomendacja produktów

AI umożliwia coraz lepiej spersonalizowaną rekomendację produktów w postaci reklam cyfrowych. Skuteczność tej metody opartej na AI potwierdza sukces korporacyjnych gigantów, takich jak Netflix, Spotify czy Amazon. Wszystkie te platformy stosują indywidualne podejście do każdego odbiorcy, co skutkuje lepszymi wynikami. Ich systemy zbierają dane podczas odwiedzin użytkowników na platformach i dzięki temu poznają ich preferencje użytkowników. Na tej podstawie sugerują rekomendacje odpowiednich produktów czy usług.

Mechanizmy wykorzystujące sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe (ang. machine learning) opierają się na podobieństwach.

Rekomendacja produktów za pomocą systemów ML działa na podstawie:

1. Podobieństw między produktami

Po pierwsze, systemy wykorzystują podobieństwo między produktami. Systemy machine learning (ML) są tworzone w celu identyfikacji tych podobieństw. Następnie silniki rekomendacji (ang. recommendation engine) sugerują oparte na tych danych produkty. Oznacza to, że program rejestruje, że klient kupił dany produkt i wnioskuje, że prawdopodobnie będzie zainteresowany produktami komplementarnymi (uzupełniającymi).

2. Podobieństw między klientami

Po drugie, oprogramowanie AI opiera się na fakcie, że osoby o podobnych cechach mogą preferować podobne produkty. W tym przypadku oprogramowanie ML ma za zadanie identyfikować podobieństwa między klientami. Mogą to być takie cechy, jak ich wiek, płeć, pochodzenie, czy zainteresowania. Silniki rekomendacji sugerują produkt jednemu odbiorcy na podstawie preferencji innego, podobnego do niego konsumenta.

4. Głębsze relacje z klientem

AI pozwala również lepiej poznać myśli i upodobania naszych klientów. Oznacza to, że możesz dostosować swoją strategię marketingową do danej grupy odbiorców. W tym celu możesz tak zmodyfikować komunikat, aby był dla nich zrozumiały i zachęcający do interakcji.

Takie działania mogą pomóc rozwinąć głębsze relacje z konsumentami, dzięki spersonalizowanemu interfejsowi użytkownika i dokładnym rekomendacjom produktów czy usług.

5. Zachowanie klienta

Kolejnym przypadkiem, w którym AI jest przydatną technologią jest śledzenie zachowań klientów. W tym celu również używane są silniki rekomendacji, które ograniczają ilość opcji prezentowanych danemu klientowi. Dzięki temu z dużym prawdopodobieństwem prezentowane konsumentowi będą tylko te produkty, które rzeczywiście mogą go zainteresować.

Systemy oparte na AI na podstawie analizy danych pozwalają na zawężenie ilości opcji proponowanych użytkownikom. Jest to duże ułatwienie w czasach, gdy internet daje nam dostęp do ogromnej ilość produktów i usług, z których musimy wybrać. Konsumenci lubią mieć wybór, ale w cyfrowym świecie dostępnych opcji jest zbyt dużo. Dzięki systemom analizującym zachowania konsumentów, nasi klienci nie muszą wykonywać tej żmudnej pracy sami.

Oprogramowanie oparte na AI może poznać preferencje klientów i przedstawić listę opcji, które idealnie pasują do ich aktualnych potrzeb.

Podsumowanie

Podsumowując, głównym celem tego artykułu było pokazanie, w jakich aspektach strategii marketingowej może nam pomóc implementacja systemów opartych na AI. Niewątpliwą zaletą tych rozwiązań jest możliwości szybkiej analizy dużych zbiorów danych cyfrowych. Ta funkcjonalność sprawia, że możemy podejmować decyzje oparte na wiarygodnych danych i robić to w czasie rzeczywistym.

Dodatkową korzyścią jest to, że nasz komunikat zostanie przedstawiony osobom, które rzeczywiście są nim zainteresowane. Tym sposobem możemy obniżyć się koszty działań marketingowych i jednocześnie podwyższyć ich efektywność. Oparte na danych systemy dają możliwość tworzenia spersonalizowanego interfejsu i przygotowywania ofert dedykowanych konkretnym odbiorcom. Wszystkie te działania mogą znacząco poprawić relacje marki z klientami i podnieść skuteczność działań marketingowych.

Jeśli chcesz poznać więcej zastosowań sztucznej inteligencji we współczesnym biznesie, przeczytaj, jak wykorzystaliśmy ją w trzech naszych projektach: Sztuczna inteligencja – narzędzia pracy w WEBSENSA.