AI մարքեթինգ և ինչպես է այն աշխատում (օրինակներ)

Մոտ 2010 թ. Old Spice-ը հանդես եկավ իր Old Spice Man արշավով, որը, մեղմ ասած, մի փոքր անսովոր էր:

Մի ճաղատ տղա լողափից այն կողմ առանց վերնաշապիկի ձիու վրա նստած ասում է մեզ, որ նա «այն մարդն է, ում հոտը կարող է ունենալ ձեր տղամարդը»: Դա այն համարձակ և նորարար մարքեթինգն է, որը մենք հիմա ասոցացնում ենք հանճարի հետ:

Առաջ գնանք դեպի 2021 թվական, և մարդիկ կխոստովանեն, որ սա երբևէ նկարահանված ամենահայտնի գովազդներից մեկն է ։

«Procter & Gamble»-ը՝ «Old Spice»-ը արտադրողները, գովազդի վրա ծախսել են մոտ 1 միլիարդ դոլար ՝ հսկայական բյուջե այն բանի համար, ինչը ներկայումս ամբողջ աշխարհում մարքեթինգի ոսկե ստանդարտն է։

P&G-ն այդքան էլ անհանգստացած չէր, սակայն Old Spice-ի մարդը վաճառքի 107%-ով աճ ապահովեց ։

Սակայն սա պատահականություն չէր. ընկերությունը տարեկան մոտ 100 միլիոն դոլար է ծախսում ավելի քան 10,000 սպառողական հարցումներ անցկացնելու համար, նախքան Old Spice Man-ի արշավում կատարած այնպիսի ներդրումներ կատարելը։

Մինչ արշավը դուրս եկավ շուկաներ, մենք բավականին վստահ ենք, որ նրանք գիտեին, թե ինչպես կզարգանա պատմությունը և կոնկրետ ինչ ճանապարհով այն կանցնի:

Բանն այն է, որ մենք նշում ենք. P&G-ն այնքան լավ է հասկանում իր սպառողներին, որպեսզի իմանա, թե որքան գումար կարող է ստեղծել իր գովազդից:

Սա է շուկայի հետազոտության ամբողջ իմաստը. հավաքելով ճշգրիտ տվյալներ, որոնք կարող են հստակ ասել, թե ինչն է ստիպում ձեր հաճախորդներին նշել և ինչ կարող եք անել, որպեսզի նրանք գնեն ձեր արտադրանքը:

Բայց ի՞նչ կապ ունի AI-ն սրանից որևէ մեկի հետ:

Տեսեք, նախկինում մարքեթինգային ընկերությունները ստիպված էին հսկայական գումարներ ծախսել սպառողների վարքագիծը կանխատեսելու համար:

Երբեմն նրանց հետազոտությունները արդյունավետ արդյունքներ չէին տալիս, ուստի նրանք ստիպված էին ամեն ինչ սկսել նորից՝ կրելով մեծ կորուստներ, ինչի վառ օրինակ է Netflix-ի որոշումը՝ միանալ DVD փոստային ծրագրին Qwikster-ի անվան ներքո (նրանք կորցրեցին 800,000 անդամ ):

Բայց ի՞նչ կլիներ, եթե դուք կարողանաք իրական ժամանակում հավաքել սպառողների տվյալները, վերլուծել դրանք մեկ տասնամյակ առաջ տևած ժամանակի մի մասում՝ նվազագույնի հասցնելով ցանկացած սխալի ռիսկը: Ահա թե որտեղ է հայտնվում AI մարքեթինգը:

AI մարքեթինգային գործիքներն օգտագործվում են մարքեթինգային գործընթացներում տարբեր կարողություններում՝ սպառողների պատկերացումներ և բովանդակություն ստեղծելու համար, որը շատ ավելի հավանական է, որ մատուցի բարձր ROAS (գովազդային ծախսերի վերադարձ), քան սովորական մեթոդները:

Այն, ինչ գովազդատուները ստիպված էին ինքնուրույն անել մի քանի տարի առաջ, համակարգչային ծրագիրը կարող է շատ ավելի լավ և շատ ավելի արագ անել սպառողների շրջանակների վրա ավելի խորը ազդեցություն թողնելու համար:

Թեև Old Spice-ին հաջողվեց հարվածել ոսկու հանքին իր հսկայական գովազդի և շուկայական հետազոտությունների բյուջեների միջոցով, AI մարքեթինգը գործընթացը շատ ավելի էժան և անհավատալիորեն արագացրեց:

Ի՞նչ է AI մարքեթինգը:

Պարզ ասած՝ AI Marketing-ը ներառում է արհեստական ​​ինտելեկտի օգտագործում՝ տվյալներ հավաքելու և դրանք մշակելու համար՝ օպտիմալացված մարքեթինգային որոշումներ արտադրելու համար՝ ավելի մեծ մարքեթինգային արդյունավետության համար:

Ժամանակակից մարքեթինգը օգտագործում է արհեստական ​​ինտելեկտի տվյալների մշակման և բովանդակություն արտադրելու կարողությունները՝ արդյունավետ մարքեթինգային արշավներ ստեղծելու համար, որոնք խնայում են գումար և եկամուտ են բերում ներդրումների ավելի բարձր եկամտաբերության համար:

Վերջին վիճակագրության համաձայն, արհեստական ​​բանականության մարքեթինգը մարքեթինգային արշավներում ներդրել է հետևյալ բարելավումները .

1. ից ավելի բարձր եկամուտների 41% աճ էլ մարկետինգային
2. 13% բարելավում սեղմումների մակարդակում
3. Բաց դրույքաչափերի 8% բարելավում

Դա բոլորը չէ:

Արհեստական ​​բանականության օգտագործումը մարքեթինգի համար, հավանաբար, կբարձրացնի մինչև 40% արդյունավետություն ցանկացած բիզնեսի համար։ Նայելով այս վիճակագրությանը, արդյո՞ք զարմանալի է, որ արհեստական ​​բանականության մարքեթինգն այժմ այդքան մեծ մոլուցք է։

Այժմ, երբ մենք հասկանում ենք, թե ինչ է AI մարքեթինգը, գոնե ընդհանուր իմաստով, և ինչպես է այն բարելավում շուկայավարման եկամուտները. մենք կարող ենք դիտարկել տեխնոլոգիայի որոշ հատուկ օգտագործման դեպքեր: Սա մեզ որոշակի հեռանկար կտա շուկայավարման մեջ AI-ի օգտագործման եղանակների բազմազանության վերաբերյալ.

1. AI Վեբ բովանդակության կառավարման համար

Magnolia Market-ը բավականին մեծ անուն է ձեռք բերել՝ ստեղծելով AR խանութ հավելվածների օգտագործողների համար: Սա արհեստական ​​ինտելեկտի խիստ տեխնիկական կիրառություն է՝ արտադրանքի կյանքի նման պատկերները հասանելի դարձնելու համար էլեկտրոնային առևտրի օգտատերերին, ովքեր չեն կարող գալ ֆիզիկական վայր:

Ընկերությունը համագործակցեց Shopify-ի հետ՝ հաճախորդների հեռախոսների միջոցով կենդանի առցանց գնումների փորձառություն ստեղծելու համար։

Իրենց հավելվածում օգտագործվող AI տեխնոլոգիան ավտոմատ կերպով ներկայացնում է AR պատկերներ էլեկտրոնային առևտրի գնորդներին՝ տեղում գնումներ կատարելու իրական փորձառություն տալու համար: Տեխնոլոգիան ստեղծում է բովանդակություն, որը թույլ է տալիս հաճախորդին կայացնել տեղեկացված գնման որոշում և բարելավում է ապրանքանիշի ճանաչումը:

Magnolia-ն ավտոմատացրել է բովանդակության ստեղծումը՝ թույլ տալով իրենց արհեստական ​​ինտելեկտին ստեղծել այդ պատկերները առանց չափազանց մարդկային միջամտության։ Սա անխափան գործընթաց է, որը թույլ է տալիս Magnolia-ին տարեկան վաստակել մոտավորապես 102.2 միլիոն դոլար ։

2. AI ավելի լավ պատճենահանման համար

Magnolia-ի մոտեցումը վեբ բովանդակության արտադրությունը բարելավելու միակ միջոցը չէ. JPMorgan Chase-ն օգտագործում է արհեստական ​​ինտելեկտը, որպեսզի ավելի շատ մարքեթինգային հյութ ստանա իր հեղինակային գրագրությունից՝ օգտագործելով AI:

Ընկերությունն օգտագործել է արհեստական ​​բանականության տեխնոլոգիա՝ իր գովազդային արշավների համար մարդասիրական տեքստեր ստեղծելու համար, ինչը հանգեցրել է հաճախորդների ներգրավվածության հնգապատիկ աճի ։

Այս հաջողության պատմության հիմքում ընկած են մեքենայական ուսուցումը և արհեստական ​​բանականությունը, որոնք ստեղծում են ավելի ու ավելի հասկանալի և հասկանալի գովազդային տեքստեր։

Նրանց արհեստական ​​ինտելեկտն օգտագործում է ալգորիթմներ՝ ուսումնասիրելու համար, թե որ պատճեններն են տալիս լավագույն արդյունքները՝ այդ կրկնօրինակների բարելավված տարբերակը արտադրելու համար՝ շարունակաբար ինքնուրույն սովորելով՝ փոխակերպումներ մատուցելու ավելի մեծ հավանականությամբ կրկնօրինակներ արտադրելու համար:

3. Կանխատեսող վերլուծություն՝ բովանդակության առաքման օպտիմիզացման ավտոմատացման համար

Starbucks-ը վերջերս հայտնվել է ուշադրության կենտրոնում՝ արհեստական ​​ինտելեկտի նոր կիրառմամբ՝ հստակեցնելու համար, թե որ հաճախորդներն են առավել հավանական արձագանքելու կոնկրետ առաջարկի/մարքեթինգային մարտավարությանը:

Ընկերությունը ինտեգրում է իր հավելվածը արհեստական ​​ինտելեկտի հետ, որն ուսումնասիրում է հաճախորդների վարքագիծը և ավտոմատ կերպով նրանց ուղարկում առաջարկներ, որոնց նրանք հավանաբար կպատասխանեն:

AI-ն ուսումնասիրում է հաճախորդի հավելվածների օգտագործումը՝ պարզելու, թե կոնկրետ որ առաջարկներն ու ապրանքները կարող են արձագանք առաջացնել: Այնուհետև այն ուղարկում է այս առաջարկները՝ բարձրացնելու հաճախորդների ներգրավվածությունը, բարելավելու հաճախորդների հավատարմությունը և ստեղծել ավելի բարձր եկամուտ:

Հաշվետվությունները ցույց են տալիս, որ այն բանից հետո, երբ Starbucks-ը իր հավելվածում օգտագործել է արհեստական ​​բանականությունը, նրանք իրենց եկամտի 36%-ը ստացել են հավատարմության ծրագրից, որից 29%-ը կատարվել է բջջային վճարումներից։

4. Ali Baba's FashionAI խանութ

Մինչ նախորդ օրինակներում խոսվում էր արհեստական ​​բանականության կիրառման մասին էլեկտրոնային առևտրում, Alibaba-ն իր ֆիզիկական FashionAI խանութում ներդրել է արհեստական ​​բանականություն : Հոնկոնգում գտնվող FashionAI խանութն ավարտել է ավտոմատացված գնումների փորձը:

Ընկերությունը կցում է RFID պիտակներ այն հագուստներին, որոնք միացված են արհեստական ​​ինտելեկտի մոնիտորներին, որոնք ցույց են տալիս չափի և գույնի տատանումները, ինչպես նաև արտադրանքի հետ կապված այլ տեղեկություններ: AI-ն նույնիսկ հագուստի առաջարկներ է անում՝ հիմնվելով ձեր ընտրած ապրանքների վրա՝ ձեր տեսքը ստեղծելու համար:

Երբ դուք կատարել եք ձեր ընտրությունը, AI-ն փաթեթավորում է ապրանքը և այն ավտոմատ կերպով ուղարկում ձեր ընտրած հանդերձարան:

5. Dell-ի էլփոստի ավտոմատացված տեղեկագրեր

Վերջերս Dell-ը գրանցեց փոխակերպումների 45% աճ, քանի որ ներդրեց արհեստական ​​բանականություն՝ հաճախորդների հետ աշխատանքի գործընթացները ավտոմատացնելու համար։

Արհեստական ​​ինտելեկտի ներդրման ուղիներից մեկը տեղեկագրերի ստեղծումն ու հաճախորդների բազան ավտոմատացնելն է:

Այս տեխնոլոգիան արտադրում է պիտակների գծեր և բովանդակություն, և նույնիսկ բարելավում է իր հին նմուշները՝ ընթերցողին ներգրավելու ընկերության հետ:

6. AI հաճախորդների սեգմենտավորման համար

Sky UK Limited-ը աշխարհի առաջատար հեռարձակող ընկերություններից մեկն է:

Նրանք ներկայումս ունեն մոտ 11 միլիոն օգտատեր, որոնք ընկերության արհեստական ​​բանականությամբ տեխնոլոգիայի միջոցով բաժանված են որոշակի պրոֆիլների ։

Տեխնոլոգիան հետևում է հաճախորդի դիտումների պատմությանը՝ առաջարկելու բովանդակության փաթեթներ, որոնք լավագույնս կհամապատասխանեն նրանց նախասիրություններին: Sky-ը նաև օգտագործում է այս մոտեցումը՝ բացահայտելու, թե շուկայի տարբեր հատվածներ ինչպիսի հեռարձակումներ են նախընտրում պարզելու, թե ինչպիսի բովանդակություն ավելի մեծ արժեք կստեղծի իրենց հաճախորդների համար:

7. Sephora-ի կողմից Chatbots-ի ընդունումը

Հաճախորդների ներգրավումը մարքեթինգում արհեստական ​​բանականության ամենատարածված կիրառումներից մեկն է, և ոչ ոք դա չի արել ավելի լավ, քան Sephora-ն ՝ իր գերժամանակակից չաթբոտներով։ Ընկերությունն այժմ օգտագործում է չաթբոտների երեք տարբեր տեսակ՝ դիմահարդարման ամրագրումներ, մանրածախ առևտրի օգնականներ և իրենց Kik-bot-ը։

Յուրաքանչյուր չաթբոտ առաջարկում է մանրամասն պատասխաններ ցանկացած հարցի, որը ներառում է ապրանքների առաջարկներ, հղումներ դեպի տեսանյութեր և ամրագրման ավտոմատացված ընթացակարգ:

2017 թվականից ի վեր, երբ Sephora-ն առաջին անգամ ընդունեց այս չաթ-բոտերը, ընկերությունը նկատել է, որ իր սպառողների բազան զգալիորեն աճել է՝ դառնալով դիմահարդարման առաջատար ապրանքանիշը աշխարհում:

8. Unilever, Ben & Jerry's և Social Listening

Ben & Jerry's-ը մեծ կորուստներ էր կրում և կորցնում հաճախորդներին աջ ու ձախ, մինչև Unilever-ը որոշեց, որ սոցիալական մեդիան է այն տեղը, որտեղ կարելի է պարզել, թե ինչն է խնդիրը։

Ընկերությունը սկսեց օգտագործել արհեստական ​​բանականության վրա հիմնված սոցիալական լսողական գործիքներ , որոնք կարող էին ճշգրիտ հետևել, թե մարդիկ ինչ էին ասում Ben & Jerry's-ի մասին՝ խնդիրը լուծելու համար համապատասխան քայլեր ձեռնարկելու համար։

Գործիքը հետևում էր հաճախորդների խոսակցություններին և մատնանշում էր բացասական և դրական ակնարկները և նույնիսկ օգնեց ընկերությանը պարզել, որ մարդիկ կցանկանային հացահատիկի համով պաղպաղակ: Ben & Jerry-ի հաջողությունը ամենանշանավոր օրինակներից մեկն է այն բանի, թե ինչպես կազմակերպությունները կարող են օգտագործել AI-ն՝ կանխարգելելու և ապահովելու հաճախորդների ակնկալիքները:

9. Հաճախորդների խափանումների կանխատեսումներ

2014 թվականին Sprint կորպորացիան գրանցեց հաճախորդների 2.3% արտահոսք, ինչը կրկնակի ավելի է, քան մրցակիցների մոտ։

Ընկերությունն իրականացրել է արհեստական ​​ինտելեկտի լուծում, որը կարող է բացահայտել խափանումների ռիսկերի կանխագուշակող գործոնները և սկսել է հաճախորդներին ստուգել այս նոր զտիչների համաձայն:

Եթե ​​հաճախորդը ցուցաբերեր բարձր ռիսկի թեկնածուի որևէ բնութագիր, նրան անմիջապես կտրվեր առաջնահերթություն՝ մյուս հաճախորդների նկատմամբ անհատական ​​առաջնահերթություն ստանալու համար։ Այսպիսով, ընկերությանը հաջողվեց 2019 թվականին կրճատել իր հաճախորդների արտահոսքի մակարդակը մինչև 1.98% ։

Եզրափակում

Չափազանց շատ ժամանակ և երկարություն կպահանջվի ձեզ պարզաբանելու համար, թե ինչպես կարող է AI-ն օգտագործվել շուկայավարման և բիզնեսի արդյունքները բարելավելու համար:

Այնուամենայնիվ, այս 9 օրինակները, թե ինչպես է օգտագործվում AI մարքեթինգը, կարող են ձեզ որոշակի հեռանկար տալ այս տեխնոլոգիայի ներուժի վերաբերյալ:

Ավելի մատչելի գներով արհեստական ​​ինտելեկտի հասանելիությունը մեծացնելով, բիզնեսը կարող է շրջել իր հեռանկարները՝ դառնալով ավելի լավ բիզնես մատակարար՝ հաշվի առնելով ձեր բնորոշ AI մարքեթինգային լուծումների տվյալների մշակման և ավտոմատացման գործառույթները: