Ar trebui să aveți încredere în inteligența artificială pentru a vă conduce marketingul de conținut?

Publicat: 2020-12-22

inteligență artificială-drive-content-marketing Înainte de micul dejun, îmi verific fluxurile de știri de pe Facebook și LinkedIn pentru un sinopsis rapid al zilei. În timp ce sar în duș, am lovit „download” pe un film recomandat pe Netflix, știind că am un zbor lung în această seară. În timp ce mă lupt cu cerealele, fac clic o dată pentru a cumpăra un cadou pentru ziua de naștere a unui prieten săptămâna viitoare. IPhone-ul meu îmi spune că trebuie să plec acum dacă vreau să fac acea întâlnire timpurie la 54 de mile distanță. Și în timp ce mă urc în mașină, folosesc activarea vocală pentru a reda lista mea de redare preferată Spotify, iar Apple Maps mă anunță că va dura cinci minute până la gară în această dimineață.

Cu exemple reale de valoare demonstrabilă pe piață, nu mai putem glumi sarcastic că AI înseamnă „aproape implementat”.

Cu toții suntem condiționați să ne bazăm pe tehnologie în viața noastră de zi cu zi, nu doar pentru comunicare, ci și pentru luarea deciziilor. Această interfață tot mai aprofundată cu tehnologia ne reconectează creierul pentru a procesa informațiile în mod diferit, așa cum scrie Nicholas Carr în The Shallows. Este la fel cu clienții noștri.

Interfața tot mai aprofundată cu tehnologia ne reconectează creierul pentru a procesa informațiile în mod diferit, spune @roughtype. Faceți clic pentru a trimite un Tweet

Aplicațiile populare de consum au condus la adoptarea inconștientă în masă a unei tehnologii avansate și predictive. Și totuși ... în timp ce externalizăm din ce în ce mai mult procesele noastre cognitive către nenumărate aplicații și instrumente pentru consumatori, întreprinderea abia acum se trezește la acest nou nivel de așteptare a clienților. Această adopție defectuoasă este foarte clară atunci când considerăm că acum avem încredere în sistemul încorporat de evitare a coliziunilor unei mașini pentru a ne proteja viața, totuși ne întrebăm dacă o mașină poate recomanda ce să scrie în continuare într-un program de marketing sau care client ar trebui să primească un nou oferta de produse.

Avem încredere în inteligența artificială pentru a ne conduce mașinile în siguranță, dar nu pentru a recomanda strategia de marketing.

Avem încredere în inteligența artificială pentru a ne conduce mașinile, dar nu pentru a recomanda strategia de marketing, spune @andjdavies. Faceți clic pentru a trimite un Tweet
CONȚINUT RELATAT MANUAL:
Marketingul conținutului cognitiv: calea către un viitor mai inteligent (artificial)

Adevăr incomod

În ultimii 10 ani, automatizarea marketingului a devenit o industrie de miliarde de dolari promițând că va aduce personalizare și eficiență programelor de marketing. Apelul de sirenă al creșterii automate a potențialului, a scorului potențialului și a răspunsurilor declanșate la activități critice de perspectivă s-a dovedit irezistibil pentru organizațiile B2B: au existat de aproape 11 ori mai multe companii cu automatizare a marketingului în 2014 decât la începutul anului 2011 (SiriusDecisions) și 60% dintre companiile care cedau cel puțin 500 de milioane de dolari au adoptat automatizarea marketingului până în 2014 (Raab Associates).

Cu toate acestea, adevărul incomod despre automatizarea marketingului de primă generație este că nu este cu adevărat automatizat. Este un instrument fantastic de flux de lucru central care poate atinge scara, dar necesită resurse pentru a configura, integra, gestiona și optimiza. Într-adevăr, în multe organizații B2B, expresia „hrănește fiara” a fost acceptată în limbajul de marketing ca o modalitate de a descrie cerințele de resurse ale automatizării marketingului. Cel mai fundamental, există problema fluirii regulilor. Pe măsură ce configurați campanii, definiți reguli comerciale: „Dacă se întâmplă A, atunci faceți B” sau „Dacă individul are această caracteristică, puneți-le în segmentul 4.” Acestea pot fi ușor de început, dar sunt întotdeauna o reducere inadecvată a călătoriilor complexe și variate ale cumpărătorului. Așadar, adăugați mai multe reguli pentru a face campania mai direcționată. Și de fiecare dată când măsurați rezultatele, rezultatul este că trebuie scrise mai multe reguli. Unii dintre clienții noștri de întreprindere estimează că cheltuiesc 500.000 de dolari pe an pentru aceste elemente manuale de automatizare a marketingului - și asta nu ține cont de investițiile vitale și semnificative în crearea continuă de conținut.

În timp ce automatizarea marketingului promite lumii, ceea ce face de fapt este automatizarea executării marketingului de conținut, în timp ce luarea deciziilor rămâne un efort manual practic. Oferă specialiștilor în marketing un flux de lucru puternic și chiar informații, dar nu reușește să ofere o modalitate automată de a acționa pe baza acestor informații la scară largă. În esență, conținutul acestor sisteme este prost; sistemul nu înțelege despre ce este conținutul și cine ar trebui să-l citească. Pentru a-i urmări pe cei care caută să abordeze acest lucru, Forrester a început recent o nouă temă de cercetare pe care o numește „inteligență de conținut”, pe care o definește ca „utilizarea tehnologiilor de inteligență artificială pentru a înțelege și a capta calitățile inerente oricărui conținut”. Așa cum spune analistul de tehnologie de marketing David Raab, „Ceva trebuie să ofere: Fie specialiștii în marketing încetează să ia cele mai bune decizii, fie încetează să se bazeze pe reguli”.

Automatizarea marketingului de primă generație automatizează execuția; luarea deciziilor rămâne efort manual. @andjdavies Faceți clic pentru a trimite un Tweet

Decalajul de așteptare

În fața așteptărilor neîncetate în creștere a clienților, principalii marketeri investesc în instrumente bazate pe AI - o categorie care cuprinde totul, de la instrumente de personalizare care „învață” din comportamentul online al persoanelor pentru a recomanda conținut mai eficient, până la instrumente care pot detecta modele minuscule din seturi masive de date pentru consumatori și prezic comportamentul viitor. Acestea sunt unele dintre cele mai interesante pe lista tot mai mare de aplicații potențiale pentru AI în marketing:

  • Strategia de conținut - recomandând ce conținut să creați în continuare
  • Strategia campaniei - recomandând ce secvență de comunicări să livreze
  • Personalizare - recomandarea conținutului potrivit pentru fiecare client pe baza comportamentului
  • Segmentare - gruparea clienților pe baza comportamentului sau intenției
  • Automatizarea copierii - generează automat linii de subiecte și descrieri
  • Clienți potențiali sau prioritizarea contului - clasificați clienții potențiali sau conturile în funcție de probabilitatea lor de a închide
  • Strategia de vânzări - recomandarea ofertei adecvate de produse / servicii și a conținutului de utilizat în vânzări
  • Intenția de vânzare - prezicerea ofertei de produse corecte, dimensiunea tranzacției și data de încheiere
  • Retargeting - recomandarea conținutului potrivit în cadrul unităților de anunțuri retargeted

Întrucât principalele suite de marketing nu au încă implementat sau produsizat pe deplin ofertele lor de AI, adoptarea AI necesită de obicei un amestec de soluții punctuale și seturi de date.

Într-adevăr, specialiștii în marketing își reunesc din ce în ce mai mult propriile stive de tehnologie din cele mai bune soluții punctuale din clasă, permițând tehnologiei să fie construită în funcție de nevoile clienților, mai degrabă decât de caracteristicile furnizorilor. Mai ales în medii complexe ale clienților - de exemplu, vânzări de relații cu atingere ridicată cu cicluri lungi de achiziție - aplicația AI promite să înceapă să reducă diferența dintre așteptările clienților și experiența reală. Acest lucru este cel mai relevant în afacerile globale, întrucât AI rezolvă (și se bazează pe) scară.

Pentru Byron O'Dell, director senior de marketing la IHS Markit, folosirea învățării predictive a mașinilor, mai degrabă decât a automatizării marketingului, a depășit provocările la scară. El explică: „Permiterea relevanței marketingului la scară este o provocare, dar învățarea predictivă prin mașini ne oferă o cale pentru a realiza acest lucru.”

Învățarea automată predictivă ne oferă o cale de a atinge relevanța de marketing la scară, spune @byronodell. Faceți clic pentru a trimite un Tweet

Inițial, majoritatea specialiștilor în marketing consideră două cazuri de utilizare cheie: personalizarea și scorul predictiv al clienților potențiali. Personalizarea presupune potrivirea conținutului cu nevoile în continuă evoluție ale clienților, în special atunci când conținutul este produs la scară și adesea slab clasificat. Scorul predictiv al clienților potențiali este determinat de dorința insaciabilă de noi conversații de vânzări, unde semnalele care identifică un cont interesat sunt dificil de identificat sau de descoperit.

CONȚINUT RELATAT MANUAL:
Doriți să vă extindeți operațiunile de conținut? 4 lucruri de gândit mare despre [Infografie]

Afaceri bazate pe statistici

Aceste noi abordări abordează o provocare fundamentală: procesul de cumpărare sa schimbat, cumpărătorul fiind din ce în ce mai împuternicit, informat și conectat, dar întreprinderile vând în mare măsură în același mod în care au făcut-o întotdeauna. Folosirea conținutului pentru atragerea, implicarea și convertirea face parte din soluție, dar cei mai importanți specialiști în marketing utilizează conținut și pentru a înțelege clientul.

Specialiștii în marketing folosesc #content pentru a înțelege clientul, spune @andjdavies. Faceți clic pentru a trimite un Tweet

Într-o lume din ce în ce mai competitivă, orice afacere care nu-și înțelege cumpărătorii își va pierde rapid cota de piață pe măsură ce noii concurenți în creștere digitală. Disruptorii sunt obsedați de clienții lor; se concentrează pe oferirea unei experiențe superbe și fără probleme a clienților; acestea sunt libere de tehnologia învechită și de procesele rigide. Ei apreciază că obținerea și acționarea în baza unei înțelegeri mai profunde a clienților creează un avantaj competitiv.

Forrester Research construiește un corp de dovezi în jurul a ceea ce numește „afaceri bazate pe informații”. O definiție a acestor afaceri este că nu au fricțiuni între punctul de înțelegere a clientului și punctul de a oferi următorul răspuns. Există o buclă de feedback care este complet automatizată. Cohorta de afaceri pe care Forrester o definește în această categorie - companiile cu creștere rapidă care inovează pe baza înțelegerii și experienței clienților - ar trebui să fie cu adevărat înspăimântătoare pentru titularii.

Marketing AI promite interacțiuni nestructurate, în timp real, cu clienții, care oferă valoare. Sistemele actuale bazate pe reguli pur și simplu nu pot scala și nici echipele de marketing nu pot finaliza un proces manual în timpul necesar pentru a oferi relevanță.

Factori de succes

Deoarece un număr din ce în ce mai mare de companii investesc în abordări bazate pe AI, punctele comune dintre proiectele de succes devin mai clare.

  • Sponsorizare executivă - În repetate rânduri, sponsorizarea executivă clară pentru conceptul general se ridică la începutul listei. În timp ce specialiștii în marketing de nivel mediu pot cumpăra cu succes soluții punctuale, organizațiile mai mari vor descoperi că pentru a deschide seturile de date potrivite și pentru a genera valoarea globală a afacerii, în cele din urmă au nevoie de un sponsor executiv pentru a susține o abordare mai automatizată.
  • Rezultate definite - Inovatorii timpurii au trebuit să facă salturi de credință fără un obiectiv cunoscut. Dar pe măsură ce peisajul furnizorului se maturizează și exemplele de clienți sunt documentate, fiecare proiect poate și ar trebui să aibă obiective legate de rezultate de afaceri valoroase și măsurabile.
  • Set de date disponibile - Majoritatea experților ar fi de acord că un algoritm mediocru cu un set de date mare depășește întotdeauna un algoritm excelent cu un set de date mic. Căutați în opțiunile disponibile, curățați ce puteți, integrați noi surse de date și rulați teste pentru a vedea rezultatele.
  • Compoziția echipei - Deși scopul sistemelor AI este de a reduce sarcinile manuale, tehnologia trebuie să se încadreze într-o echipă și un proces de afaceri care să înțeleagă valoarea acesteia. Din ce în ce mai mult, utilizatorii de afaceri non-tehnici sunt deserviți, dar între timp este important să ne asigurăm că echipa înțelege datele și că este suficient de tehnică pentru a înțelege punctele tari și neajunsurile unei abordări algoritmice. Poate mai important, trebuie să fie umili și dornici să învețe și să fie orientați pe date (adică, dispuși să lege activitatea cu rezultatele).
  • Selecția furnizorului - Deși există un caz pentru construirea internă sau utilizarea unei agenții pentru o aplicație personalizată, meniul de opțiuni de pe piață de la furnizori este din ce în ce mai robust. Pentru a alege furnizorul potrivit, întrebați despre setul de date, încercați mai multe demonstrații sau probe competitive și apăsați pentru a înțelege dacă sistemul este pregatit în prealabil sau vă cere să faceți acest lucru.
CONȚINUT RELATAT MANUAL:
Prieteni noi din tehnologie în blocul de marketing

Întreprindere predictivă

O schimbare către întreprinderea predictivă necesită o dedicație ideologică și practică pentru înțelegerea clientului. Avantajul competitiv oferit de inteligența artificială nu se bazează pe algoritmul sau eventuala aplicație, ci mai degrabă pe înțelegerea clientului mai aprofundată - și acționând pe acea perspectivă în acest moment.

Obstacolele evidente sunt exclusiv centrate pe organizare: politică, obstacole tehnice, constrângeri de resurse și sindromul neinventat aici. Totuși, într-o lume plană, cu noi intrări perturbatoare, concentrându-se pe o experiență de calitate și fără probleme a clienților, singura opțiune durabilă este de a investi înaintea concurenței.

Pentru a răsuci citatul Wayne Gretsky, care este folosit în exces, este timpul să patinezi până unde merge piața, nu unde a fost. Ironia este că, în acest caz, nu este nevoie să ghiciți sau să vă bazați pe instinct. Clientul s-a mutat deja. În calitate de client, mă aștept la un feed de conținut inspirat de Facebook, cu compromisul de confidențialitate rezultat. Mă aștept ca recomandările de tip Amazon să fie utile. Și, la Google, mă aștept să îmi anticipați nevoile și să oferiți ajutor înainte să vă întreb. Aduceți întreprinderea inteligentă și predictivă.

Gânduri la început

Incursiunile inițiale în marketingul predictiv s-au conectat la datele de profil ale primelor părți în sistemele mari de gestionare a clienților și CRM. Nu sunt întotdeauna date curate, dar este un început bun. Abordările mai profunde și mai apărabile abordează o problemă fundamental mai dificilă: transformarea datelor nestructurate ale clienților într-o perspectivă concretă.

Datele nestructurate, deseori numite date întunecate, sunt în mare parte nefolosite în cadrul întreprinderii, dar cuprind 88% din toate datele colectate (IBM Research). La Idio, rezumăm abordarea noastră asupra datelor întunecate cu teza „Tu ești ceea ce ai citit”. Ceea ce vrem să spunem este că conținutul pe care îl consumați este foarte indicativ pentru interesele dvs. și foarte predictiv pentru intenția dvs. Instrumentele compatibile cu AI analizează aceste date întunecate - în esență, modul în care clienții dvs. se implică și se comportă cu conținutul dvs. - pentru a prezice interesele și intenția lor și pentru a-și personaliza experiența.

Luați în considerare utilizarea acestei liste de verificare a proiectului pentru a vă ajuta să intrați în marketing predictiv:

  • Am sponsorizare executivă pentru o abordare bazată pe AI?
  • Am definit mai multe rezultate de afaceri?
  • Există o urgență și un termen clar pentru a obține aceste rezultate?
  • Există un set de date de modelat?
  • Echipa mea a participat la proiect?
  • Am evaluat decizia de construire-cumpărare?
  • Am creat o scurtă listă de furnizori?
  • Sistemele lor sunt pre-instruite sau există un proces îndelungat de formare?

Definiții ale termenilor cheie

Pe măsură ce începeți să folosiți cu adevărat beneficiile AI și ale marketingului predictiv, este important ca toată lumea să se bazeze pe aceleași definiții. Iată un scurt manual:

  • Inteligența artificială (AI) este știința construirii mașinilor care fac lucruri care ar fi considerate inteligente dacă ar fi făcute de un om.
  • Învățarea automată este subsetul AI care permite computerelor să învețe fără a fi programate explicit. Cazurile obișnuite de utilizare a învățării automate sunt optimizarea (în timp, alegerea celei mai bune opțiuni pentru a atinge un obiectiv stabilit), identificarea (extragerea sensului din imagini sau text), detectarea anomaliilor (izolarea unui eveniment care are loc în afara normei) și segmentarea (gruparea pe baza caracteristicilor deduse sau cunoscute).
  • Inteligența conținutului este aplicația AI pentru gestionarea conținutului, în special înțelegerea și clasificarea conținutului pentru a îmbunătăți direcționarea și a măsura performanța.
  • Marketingul predictiv este aplicarea AI la marketing, de obicei pentru a identifica potențialii, pentru a prezice ceea ce ar putea fi interesați și pentru a recomanda următoarea cea mai bună bucată de conținut sau informații despre produs.

Concluzie

Cu această înțelegere a IA și câteva sfaturi despre cum să începeți, este timpul să vă transformați „aproape implementat” într-o realitate AI pentru a vă îmbunătăți marketingul de întreprindere și a înțelege cu adevărat și a vă conecta cu clienții.

O versiune a acestui articol a apărut inițial în numărul din iunie al Chief Content Officer. Înscrieți-vă pentru a primi abonamentul gratuit la revista noastră tipărită bilunar.

Imagine de copertă a lui Joseph Kalinowski / Content Marketing Institute