Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η διαδικασία ανάλυσης εκατομμυρίων προτύπων μέσω της μηχανικής μάθησης. Μελετώντας αυτά τα μοτίβα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να πάρει καλά μελετημένες αποφάσεις που οι άνθρωποι απλά δεν μπορούν.

Η τεχνητή νοημοσύνη και η επιστήμη δεδομένων χρησιμοποιούνται σε κάθε τομέα για την αυτοματοποίηση και τη διευκόλυνση των διαδικασιών. Το μάρκετινγκ δεν είναι διαφορετικό. Η χρήση της επιστήμης δεδομένων στο ψηφιακό μάρκετινγκ διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο σε κάθε καμπάνια. Και οι οργανισμοί που το χρησιμοποιούν σωστά έχουν τεράστια πλεονεκτήματα έναντι των ανταγωνιστών τους, όπως:

• Δυναμική τμηματοποίηση κοινού
• Εξατομικευμένες προτάσεις προϊόντων
• Βελτιστοποίηση ταξιδιού καταναλωτή

Όλες αυτές οι εργασίες γίνονται με AI (Artificial Intelligence). Σίγουρα, εσείς και η ομάδα σας θα μπορούσατε να κάνετε αυτά τα πράγματα χειροκίνητα. Αλλά η μόχλευση της τεχνητής νοημοσύνης σάς επιτρέπει να χρησιμοποιείτε τον χρόνο σας πιο αποτελεσματικά. Ας δούμε πώς το AI μεταμορφώνει το συμβατικό μάρκετινγκ:

Στοχευμένο Μάρκετινγκ

Από την άνοδο του Διαδικτύου, οι άνθρωποι περνούν σχεδόν όλο τον χρόνο τους στο Διαδίκτυο. Είτε πρόκειται για μέσα κοινωνικής δικτύωσης, είτε για περιήγηση, είτε για εργασία. Εξαιτίας αυτού, τα δεδομένα των καταναλωτών γίνονται όλο και πιο προσιτά — και οι μέρες του μαζικού στοχευμένου μάρκετινγκ έχουν παρέλθει.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει βουνά δεδομένων, να ορίσει ετικέτες σε άτομα με βάση το τι τους ενδιαφέρει αυτή τη στιγμή, ποιο είναι το εισόδημά τους, πού βρίσκονται κ.λπ. Χρησιμοποιώντας αυτά τα σημεία δεδομένων, μπορείτε να προωθήσετε το προϊόν ή την υπηρεσία σας με μεγαλύτερη ακρίβεια προς τα κατάλληλο κοινό, χωρίς επιπλέον τριβές και σπατάλες.

Αυτός είναι ο τρόπος με τον οποίο η χρήση της επιστήμης δεδομένων στο ψηφιακό μάρκετινγκ έχει διευκολύνει έναν ψηφιακό μετασχηματισμό στους τρόπους με τους οποίους οι εταιρείες στοχεύουν τους καταναλωτές.

Εξατομίκευση περιεχομένου

Δεν σας αρέσει όταν ένα τραγούδι τελειώνει στο Spotify και ένα άλλο ξεκινά στην αυτόματη αναπαραγωγή? Ένα τραγούδι που δεν έχετε ξανακούσει, αλλά σας αρέσει και πιθανότατα θα το ακούσετε ξανά; Λοιπόν, αυτό είναι χάρη σε έναν αλγόριθμο που εκτελείται από AI. Το ίδιο μπορεί να ειπωθεί για τις προτάσεις YouTube ή Netflix.

Το θέμα είναι ότι αφού μελετηθούν οι προτιμήσεις και οι αντιπάθειες εκατομμυρίων χρηστών, αυτές οι πλατφόρμες μπορούν να προβλέψουν τι είδους περιεχόμενο θα αρέσει στους καταναλωτές με μεγάλη ακρίβεια. Το όφελος? Οι καταναλωτές ξοδεύουν περισσότερο χρόνο στις πλατφόρμες. Χάρη στον αυτοματισμό μάρκετινγκ και την εξατομίκευση, αυτή η διαδικασία μπορεί να γίνει χωρίς χειροκίνητη παρέμβαση.

Σχετικά μηνύματα και συστάσεις προϊόντων

Ας υποθέσουμε ότι είστε μανιώδης πότης τσαγιού. Αγοράζετε τσάι από μια συγκεκριμένη τοποθεσία τακτικά. Μια μέρα, ξυπνάς με ένα email που λέει ότι τελειώνει το τσάι και σου υπενθυμίζει να ξαναγεμίσεις. Πώς ήξερε η εταιρεία τσαγιού ότι θα χρειαστείτε περισσότερο τσάι σύντομα; Εν ολίγοις, ήταν το AI του.

Με βάση τις αγοραστικές σας συνήθειες, συνάγεται σωστά πότε θα είχατε τελειώσει το τσάι. Όταν πηγαίνετε να αγοράσετε από τον ιστότοπό του, η τελευταία αγορά που κάνατε πιθανότατα συνιστάται ήδη — η τεχνητή νοημοσύνη το πέτυχε επίσης με τη βοήθεια δεδομένων πρώτου κατασκευαστή.

Αυτό το είδος εξατομικευμένων μηνυμάτων βελτιώνει σημαντικά το ταξίδι του καταναλωτή. Με τη βοήθεια των εξατομικευμένων μηνυμάτων του AI, κάθε καταναλωτής μπορεί να αποκτήσει τη δική του μοναδική εμπειρία αγοράς. Με τη βοήθεια χιλιάδων διαθέσιμων προτύπων email, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να στείλει σε κάθε χρήστη μηνύματα τέλεια προσαρμοσμένα στις προτιμήσεις και τις ανάγκες του.

Αυτό προκαλεί έναν μεγάλο ψηφιακό μετασχηματισμό στο μάρκετινγκ. Οι καταναλωτές δεν θα λαμβάνουν συνήθως ανεπιθύμητη αλληλογραφία με χιλιάδες μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου. Θα λαμβάνουν μόνο τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου που χρειάζονται και θέλουν να βλέπουν, και επωνυμίες σαν τη δική σας δεν θα χρειάζεται να στέλνουν εκατομμύρια μη αναγνωσμένα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου καθημερινά, μόνο για να μην προέρχονται μετατροπές από τα μηνύματα.

Χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη για να μελετήσουμε τις συμπεριφορές των καταναλωτών, φτάνουμε σε ένα στάδιο εξατομίκευσης που δεν έχει ξαναδεί. Η τεχνητή νοημοσύνη και η επιστήμη δεδομένων έχουν ψηφιοποιήσει τη διαδικασία μάρκετινγκ και έχουν διευκολύνει τις επιχειρήσεις να επιτύχουν τους στόχους τους και παρέχουν το είδος εξατομικευμένου περιεχομένου που θέλουν να δουν οι καταναλωτές.

Η ουσία είναι ότι η τεχνητή νοημοσύνη μάρκετινγκ δεν είναι πλέον απλώς ένα χρήσιμο εργαλείο – είναι η διαφορά μεταξύ του να αποκτήσεις ανταγωνιστικό πόδι και να συλλάβεις ευκαιρίες ή να τις χάσεις και να μείνεις πίσω. Γι’ αυτό δεν πρέπει να αγνοήσετε τις άπειρες δυνατότητες που θα συνεχίσει να προσφέρει η τεχνητή νοημοσύνη και η επιστήμη δεδομένων.
___
by Anushka Lokesh
μετάφραση: Θεοδωρίδης Θωμάς
πηγή: www.unite.ai