AI-markedsføring og hvordan det fungerer (eksempler)

Cirka 2010; Old Spice kom ut med sin Old Spice Man-kampanje som var litt uortodoks, for å si det mildt.

En skallet fyr som rir skjorteløs på en hest over stranden og forteller oss at han er «mannen mannen din kan lukte som»? Det er den typen vågal og innovativ markedsføring som vi nå forbinder med genialitet.

Spol frem til 2021, og folk vil innrømme at det er en av de mest ikoniske annonsene noensinne laget.

Proctor & Gamble, menneskene som lager Old Spice, brukte rundt 1 milliard dollar på annonsering – et massivt budsjett for det som nå er gullstandarden i markedsføring over hele verden.

P&G var imidlertid ikke så bekymret, Old Spice-mannen førte til en økning på 107 % i salget.

Ingenting av dette var et lykketreff, skjønt; selskapet bruker rundt 100 millioner dollar årlig å gjennomføre over 10,000 XNUMX forbrukerundersøkelser før de foretar den typen investeringer det gjorde i Old Spice Man-kampanjen.

Da kampanjen kom på markedene, er vi ganske sikre på at de visste hvordan historien ville utfolde seg og nøyaktig hvilken vei den ville ta.

Poenget vi gjør er; P&G forstår sine forbrukere godt nok til å vite hvor mye penger det kan generere fra sin annonsering.

Det er hele poenget med markedsundersøkelser; samle inn nøyaktige data som kan fortelle deg nøyaktig hva som får kundene dine til å krysse av og hva du kan gjøre for å få dem til å kjøpe produktene dine.

Men hva har AI å gjøre med noe av dette?

Se, tilbake på dagen måtte markedsføringsselskaper bruke enorme summer for å forutsi forbrukeratferd.

Noen ganger ga ikke forskningen deres effektive resultater, så de måtte starte på nytt etter å ha pådratt seg store tap - et eksempel på det. Netflixs beslutning om å komme inn i et DVD-postprogram under banneret til Qwikster (de tapte 800,000 medlemmer).

Men hva om det var en måte for deg å samle inn forbrukerdata i sanntid, for å analysere dem på en brøkdel av tiden det tok for et tiår siden, samtidig som du minimerer risikoen for eventuelle feil? Det er her AI-markedsføring kommer inn.

AI-markedsføringsverktøy brukes i ulike kapasiteter i markedsføringsprosessene for å generere forbrukerinnsikt og innhold som er langt mer sannsynlig å levere høy ROAS (Return on Ad Spend) enn konvensjonelle metoder.

Det annonsører måtte gjøre på egen hånd for noen år siden, kan et dataprogram gjøre mye bedre og mye raskere for å få dypere innvirkning på forbrukerkretser.

Mens Old Spice klarte å treffe en gullgruve gjennom sine enorme reklame- og markedsundersøkelsesbudsjetter, har AI-markedsføring gjort prosessen mye billigere og utrolig raskere.

Hva er AI-markedsføring?

Enkelt sagt innebærer AI Marketing å bruke kunstig intelligens for å samle data og behandle dem for å produsere optimaliserte markedsføringsbeslutninger for større markedsføringseffektivitet.

Moderne markedsføring utnytter databehandlings- og innholdsproduksjonskapasiteten til kunstig intelligens for å lage effektive markedsføringskampanjer som sparer penger og genererer inntekter for høyere avkastning på investeringen.

Ifølge den siste statistikken har AI-markedsføring introdusert følgende forbedringer til markedsføringskampanjer:

1. 41 % økning i høyere inntekter fra e-post markedsføring
2. 13 % forbedring i klikkfrekvens
3. 8 % forbedring i åpne priser

Det er ikke alt.

Bruk av kunstig intelligens til markedsføring vil sannsynligvis gi effektivisering av kampanjelevering med så mye som 40% for en gitt virksomhet. Når du ser på denne statistikken, er det virkelig så overraskende at AI-markedsføring er dui akkurat nå?

Nå som vi forstår hva AI-markedsføring er, i det minste i generell forstand, og hvordan det forbedrer markedsføringsavkastningen; vi kan se på noen spesifikke brukstilfeller for teknologien. Dette vil gi oss et perspektiv på de forskjellige måtene AI kan brukes i markedsføring:

1. AI For Web Content Management

Magnolia Market har skapt et godt navn ved å opprette en AR-butikk for appbrukere. Dette er en svært teknisk bruk av kunstig intelligens for å gjengi naturtro bilder av produktene tilgjengelig for e-handelsbrukere som ikke kan komme til det fysiske stedet.

Selskapet samarbeidet med Shopify å produsere en naturtro netthandelsopplevelse gjennom kundenes telefoner.

AI-teknologien som brukes på appen deres, gjengir automatisk AR-bilder for e-handelskunden for å gi dem en opplevelse nær virkeligheten av shopping på stedet. Teknologien lager innhold som lar kunden ta en informert kjøpsbeslutning og forbedrer merkevaregjenkjenningen.

Magnolia automatiserte innholdsoppretting ved å la deres AI produsere disse bildene uten å kreve overdreven menneskelig inngripen; det er en sømløs prosess som lar Magnolia generere en anslått $ 102.2 millioner i året.

2. AI for bedre copywriting

Magnolias tilnærming er ikke den eneste måten å forbedre produksjonen av nettinnhold på – JPMorgan Chase bruker kunstig intelligens for å få mer markedsføringsjuice fra tekstforfattingen ved hjelp av AI.

Selskapet har brukt AI-teknologi for å hjelpe til med å produsere humanistiske kopier for annonsekampanjene sine, noe som har ført til en femdobling i kundeengasjement.

Underliggende denne suksesshistorien gjelder maskinlæring og kunstig intelligens som skriver stadig mer relaterbare og forståelige annonsekopier.

AI-en deres bruker algoritmer for å studere hvilke kopier som genererer de beste resultatene for å produsere en forbedret versjon av disse kopiene – kontinuerlig selvlærende for å produsere kopier med større sannsynlighet for å levere konverteringer.

3. Prediktiv analyse for å automatisere optimalisering av innholdslevering

Starbucks har nylig havnet i rampelyset med sin nye bruk av kunstig intelligens for å finne ut hvilke kunder som mest sannsynlig vil svare på et spesifikt tilbud/markedsføringstaktikk.

Selskapet integrerer appen sin med kunstig intelligens som studerer kundeadferd og automatisk sender dem tilbud som de sannsynligvis vil svare på.

AI studerer kundens appbruk for å finne ut nøyaktig hvilke tilbud og produkter som sannsynligvis vil generere respons. Deretter sender den ut disse tilbudene for å øke kundeengasjementet, forbedre kundelojaliteten og generere høyere inntekter.

Rapporter indikerer at siden Starbucks utnyttet AI i appen sin, har de generert 36% av omsetningen fra lojalitetsprogrammet; med 29 % av disse transaksjonene fra mobilbetalinger.

4. Ali Babas FashionAI-butikk

Mens de forrige eksemplene snakket om bruken av AI til e-handel, har Alibaba implementert kunstig intelligens i sin fysiske FashionAI-butikk. FashionAI-butikken ligger i Hong Kong og har fullført en automatisert handleopplevelse.

Selskapet fester RFID-brikker til plaggene som er koblet til AI-monitorer som viser størrelse og fargevariasjoner samt annen produktrelatert informasjon. AI lager til og med antrekksforslag basert på hvilke produkter du har valgt for å skape ditt utseende for deg.

Når du har gjort ditt valg, pakker AI produktet og sender det automatisk til det valgte omkledningsrommet.

5. Dells automatiske nyhetsbrev på e-post

Dell nylig opplevde en 45 % økning i konverteringer fordi den implementerte kunstig intelligens for å automatisere prosesser for kundeengasjement.

En av måtene de implementerte AI på er ved å automatisere oppretting og overføring av nyhetsbrev til kundebasen.

Denne teknologien produserer merkelapper og innhold, og forbedrer til og med sine eldre design for å få leseren til å engasjere seg i selskapet.

6. AI For kundesegmentering

Sky UK Limited er et av de ledende kringkastingsselskapene i verden.

De har for tiden rundt 11 millioner brukere, som er det segmentert i spesifikke profiler av selskapets AI-teknologi.

Teknologien sporer kundens seerhistorikk for å foreslå innholdspakker som passer best for deres preferanser. Sky bruker også denne tilnærmingen for å identifisere hva slags sendinger ulike markedssegmenter foretrekker for å finne ut hva slags innhold som vil generere mer verdi for kundene deres.

7. Sephoras bruk av chatbots

Kundeengasjement er en av de mest populære bruken av AI i markedsføring – og ingen har gjort det bedre enn Sephora med sine state-of-the-art chatbots. Selskapet bruker i dag tre forskjellige typer chatbots; makeover-reservasjoner, butikkassistenter og deres Kik-bot.

Hver chatbot tilbyr detaljerte svar på alle spørsmål, som inkluderer å gi produktforslag, lenker til videoer og en automatisert reservasjonsprosedyre.

Siden 2017, da Sephora først tok i bruk disse chatbotene, har selskapet sett sin forbrukerbase vokse betydelig til å bli det ledende sminkemerket i verden.

8. Unilever, Ben & Jerry's og sosial lytting

Ben & Jerry's fikk massive treff og mistet kunder til venstre, høyre og midtre helt til Unilever bestemte det sosiale medier var stedet for å finne ut hva som var galt.

Selskapet begynte ved hjelp av AI-drevne sosiale lytteverktøy som kunne spore nøyaktig hva folk sa om Ben & Jerry's for å ta de nødvendige skrittene for å fikse problemet.

Verktøyet sporet kundesamtaler avdekket negative og positive anmeldelser og hjalp til og med selskapet med å finne ut at folk ville elske iskrem med frokostblanding. Ben & Jerrys suksess er et av de mest bemerkelsesverdige eksemplene på hvordan organisasjoner kan utnytte AI for å foregripe og innfri kundenes forventninger.

9. Kundeavgangsprediktorer

Tilbake i 2014, Sprint-selskapet opplevde en kundeavgang på 2.3 %; dobbelt så mye som konkurrentene.

Selskapet implementerte en AI-løsning som kunne identifisere prediktorer for churn-risiko og begynte å screene kunder i henhold til disse nye filtrene.

Hvis en kunde viste noen av egenskapene til en kandidat med høy churn risiko, ville de umiddelbart bli prioritert til å bli gitt individuell prioritet fremfor andre kunder. På denne måten klarte selskapet å redusere churn rate ned til 1.98 % i 2019.

Konklusjon

Det vil ta for mye tid og lang tid å gi deg en oversikt over nøyaktig hvordan AI kan brukes til å forbedre markedsføring og forretningsresultater.

Disse 9 eksemplene på hvordan AI-markedsføring brukes kan imidlertid gi deg litt perspektiv på potensialet denne teknologien har.

Med økende tilgang til AI til rimeligere priser, kan en bedrift snu sine utsikter ved å bli en bedre bedriftsleverandør gitt databehandlings- og automatiseringsfunksjonene til din typiske AI-markedsføringsløsning.