Akıllı Pazarlamacıların Yapay Zekayı Kullanmasının 8 Yolu

Ekibiniz içerik pazarlamanızda yenilikçi yapay zeka destekli çözümleri kullanarak her gün erteler, rekabet gücünüzü kaybediyorsunuz.

Bu biraz dramatik geldiyse harika. Pazarlama ekibinizin ayak parmaklarının üzerinde olması ve yapay zeka destekli pazarlama araçlarını benimsemeye hazır olması gerekiyor.

Yapay olarak akıllı sistemler, Netflix, Amazon ve doğal olarak Google gibi popüler ürün ve hizmetlerin arka planında sürekli olarak çalışır. Ancak son birkaç yılda AI, pazarlamaya daha derin bir yol açarak markaların müşteri yolculuğunun her adımını geliştirmesine yardımcı oldu. Dahası, daha önce kurumsal düzeydeki şirketler için mevcut olan araçlar, orta ve küçük ölçekli işletmeler için uygun maliyetli ve erişilebilir hale geldi.

Pazarlamadaki en son makine öğrenimi uygulamalarını daha iyi anlamak için, yapay zeka destekli çözümler geliştirmeye odaklanmış bir şirket olan MindTitan'da baş teknoloji sorumlusu Markus Lippus'a danıştım.

Sohbetimiz, içerik pazarlama rekabetinizi yenmek (veya en azından rekabet etmek) için AI'dan yararlanmanın bu sekiz yolunu ortaya çıkardı.

1. AI destekli PPC reklamcılığı

Çoğu pazarlamacı, tıklama başına ödeme bütçelerini AdWords ve Facebook'a ayırır. EMarketer'a göre, Google ABD dijital reklam pazarının% 40,7'sini kontrol ediyor ve onu% 19,7 ile Facebook izliyor.

Tıklama başına ödeme reklam kampanyalarının çoğu, şirket içi ekipler veya bir PPC ajansı tarafından yönetilir. Başka bir deyişle, insanlar. Ancak AI, rakibiniz tarafından kullanılamayabilecek yeni reklam kanallarını keşfetmenize yardımcı olabilir.

Markus'a göre, "Yapay zeka destekli sistemler, reklamverenlerin daha fazla reklam platformunu test etmesine ve hedeflemeyi optimize etmesine yardımcı olabilir. Facebook'un reklam dağıtım optimizasyonu ile yaptığı tam olarak budur. Ancak bu yaklaşım, üçüncü taraf veya şirket içi yapay zeka araçları kullanılarak çok kanallı PPC kampanya verilerine de (tek bir şirket tarafından tutulan) uygulanabilir. "

Bir yapay zeka pazarlama platformu olan Albert, bir hizmet - otonom medya satın alımı sağlıyor. Yapay zeka ücretli reklam kampanyalarını analiz ederken, yönetirken ve optimize ederken bu yaklaşım çok az insan girdisi gerektirir.

Temel çıkarım: Büyük ölçekli PPC kampanyalarıyla çalışıyorsanız, makine öğrenimi algoritmaları düzeninizi, metin yazarlığınızı, hedeflemenizi ve tekliflerinizi optimize etmenin yeni yollarını bulmanıza yardımcı olabilir.

2. Son derece kişiselleştirilmiş web sitesi deneyimi ve daha iyi CRO

Yapay zekanın kapasitesi, sıfırdan yeni web siteleri oluşturabilmekten uzak olsa da, sitenizde akıllı kişiselleştirme ile ziyaretçi deneyiminizi geliştirmenize yardımcı olabilir.

Akıllı algoritmalar şunları kişiselleştirmeye yardımcı olabilir:

• Web sitesi deneyimi - AI, tek bir kullanıcı hakkında (konum, demografi, cihaz, web sitesiyle etkileşim vb. Dahil) yüzlerce veri noktasını analiz ederek en uygun teklifleri ve içeriği görüntüleyebilir.
• Anlık bildirimler - Davranışsal kişiselleştirme sayesinde, anlık bildirimler bireysel kullanıcılara özel olabilir ve onlara doğru zamanda doğru mesajı iletebilir.

Evergage tarafından yapılan 2017 Gerçek Zamanlı Kişiselleştirme Anketi, ankete katılan pazarlamacıların% 33'ünün kişiselleştirilmiş web deneyimleri sunmak için AI kullandığını belirtiyor. Yapay zeka destekli kişiselleştirmenin avantajları sorulduğunda, yanıt verenlerin% 63'ü artan dönüşüm oranlarından bahsetti ve% 61'i müşteri deneyimlerinin iyileştiğini belirtti.

Görüntü kaynağı

Boomtrain raporlarına göre, The Wall Street Journal, Pandora, La Redoute ve TopFan gibi hem yayıncılar hem de tüketici markaları, dönüşüm oranlarını iyileştirmek ve rekabette farklılaşmak için yapay zeka destekli bir yaklaşım kullanıyor.

Örneğin Pandora, dinleyicilerin beğenebileceği yeni şarkılar önermek için insan küratörleri ve makine öğrenimi algoritmalarını bir araya getiriyor. Müzik dinleme hizmetleri, bize en iyi kullanıcı deneyimini sunarak elde edilen rekabet avantajının birçok iyi örneğini verir. Büyük miktarda içerikle çalışıyorsanız, algoritmalar her bir kullanıcı için en alakalı olanları ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir.

AI ayrıca, veri akışının ne zaman durduğunu veya beklenmedik trafiğin sitenizi ziyaret ettiğini fark etmenizi sağlayabilir. Her saniye ne olduğunu bilmek için analizlerinizi kontrol edemezsiniz, ancak Hunch gibi bir yapay zeka aracı bunu yapabilir. Yapay zeka destekli Slackbot, Google Analytics verilerinizi analiz eder ve genel performans ve verilerdeki büyük ölçekli değişiklikler hakkında kapsamlı raporlar gönderir. Bu bilgiler, web sitelerini kusursuz bir şekilde çalışır durumda tutmanıza ve ortaya çıkan anormallikleri gidermenize yardımcı olabilir.

Görüntü kaynağı

Temel çıkarım: Müşterilerin giderek daha anlamlı deneyimler beklediği bir zamanda, kişiselleştirmenin büyük bir bölümünü otomatikleştirmek için yapay zekayı kullanabilirsiniz. Sonuç olarak, blog ziyaretçileriniz konumlarına, demografik özelliklerine ve tarama geçmişlerine göre en alakalı içeriği, bildirimleri ve teklifleri görebilir.

3. AI destekli içerik oluşturma

Doğal dil üretimi, içerik oluşturucuların çalışmalarını daha verimli hale getirmek için muazzam bir potansiyele sahiptir. Gartner, 2018 yılına kadar tüm iş içeriğinin% 20'sinin makineler tarafından yazılacağını tahmin ediyor.

Şu anda, makineler aşağıdaki gibi basit kural kümeleri ve biçimleriyle içerik oluşturabilir:

• Kar ve zarar özetleri
• Üç aylık iş raporları
• Otel açıklamaları
• Gerçek zamanlı hisse senedi bilgileri
• Spor oyunu özetleri

Görüntü kaynağı

Yapay zeka tarafından üretilen her anlatı, bir insan tarafından yazılmış gibi okunacak şekilde tasarlanmıştır. Her anlatının veri içgörüleri ve yazma stili, markanız tarafından hedef kitlenize en iyi şekilde hizmet etmek için belirlenen kurallara ve biçimlere bağlıdır.

İçerik oluşturmaya ek olarak, Rocco gibi yapay zeka destekli pazarlama araçları, markanızın takipçilerinin muhtemelen etkileşimde bulunabileceği yeni sosyal medya içeriği önerebilir.

Önemli paket servisi: AI tarafından oluşturulan bir e-kitap veya araştırma raporu hala bilim kurgu olsa da, otomatik olarak e-posta içeriği, kişiselleştirilmiş raporlar veya mesajlar oluşturmak veya sosyal medya için içerik seçmek için AI araçlarını kullanabilirsiniz.

4. İçerik oluşturma sohbet robotları

Yakın zamanda bir müşteri hizmetleri temsilcisiyle çevrimiçi sohbet ettiyseniz, Ashley veya Jen adlı yardımsever muhabiriniz küçük bir sır saklamış olabilir - o bir bot.

Modadan sağlığa ve sigortaya, akıllı sohbet robotları sınırda sihirli müşteri desteği sağlıyor. Ve bazı durumlarda, kişiselleştirilmiş içerik oluşturmada insanlardan daha iyidirler.

"Chatbotların milyonlarca müşteri merkezli veri noktasına erişimi var. Ayrıca, kalıpları tespit etmek, tekrar eden sorunları tespit etmek ve belirli bir kullanıcı için sorunlara neyin yol açtığını tahmin etmek için konuma özgü istekleri bir araya getirebilirler, "diyor Markus. "Genellikle bu, onları herhangi bir müşteri hizmetleri temsilcisinden daha bilgili kılar."

Ancak sohbet robotları, doğrudan müşteri hizmetleri etkileşimleriyle sınırlı değildir. Örneğin, Sephora'nın Kik botu, kullanıcının makyaj tercihleri ​​hakkında mini bir sınavla açılır.

Görüntü kaynağı

Belirli bir ürün hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen kullanıcılar için Kik, birden fazla özelleştirilmiş seçenek içeren bir sonraki seviye diyalog kutusu açar.

Sephora'nın örneği, yapay zeka destekli sohbet robotlarının araştırma aşamasında tavsiyelerde bulunabileceğini ve yeni bir içerik pazarlaması biçimine yol açabileceğini kanıtlıyor.

Anahtar paket servisi: Günümüzde, yapay zeka destekli sohbet robotları yaygındır. Bununla birlikte, kişiselleştirilmiş içerik pazarlaması ile müşteri sohbetinizi bir sonraki seviyeye taşıma fırsatını yakalayabilirsiniz. Yapay zeka temsilcilerini yalnızca doğrudan müşteri hizmetleri etkileşimleri için değil, her çevrimiçi ziyaretçi için proaktif danışmanlar olarak kullanmanın yollarını düşünün.

5. Akıllı e-posta içeriği seçimi

Ekibiniz, birden çok müşteri segmentine haftalık e-postaları derlemek ve planlamak için genellikle saatler harcıyor. Akıllı abone segmentasyonu ile bile, her müşteriye kişiselleştirilmiş bir e-posta gönderemezsiniz. Yine de Demand Metric tarafından yapılan 2016 araştırması, pazarlamacıların% 80'inin kişiselleştirilmiş içeriğin "kişiselleştirilmemiş" içerikten daha etkili olduğunu söylediğini ortaya koydu.

Görüntü kaynağı

İşte o zaman yapay zeka oyuna girer. Algoritmalar, bir abonenin web sitesi deneyimini haritalayabilir ve bireyin içeriğinizle tüm etkileşimlerini anlamak için e-posta tarama verilerini kullanabilir. Bu bilgi, algoritmanın bire bir kişiselleştirilmiş e-postalar oluşturmak için hiper bağlamsal içeriği tanımlamasına olanak tanır.

Dinamik e-postalar şunlara göre derlenebilir:

• Önceki web sitesi etkileşimleri
• Daha önce blog makalelerini ve içeriğini okudum
• Bir sayfada geçirilen zaman
• İstek listesi
• Zamanın en popüler içeriği
• Benzer ziyaretçilerin ilgisi
• Markalı e-postalarla önceki etkileşimler

Önemli paket servisi: Yapay zeka, her bir müşteriye kişisel olarak seçilmiş e-postalar göndermeyi mümkün kılar. Bir müşterinin okuma modellerini ve ilgi alanlarını o kişiyle en alakalı belirli içeriği önermek için analiz ederek, yapay zeka destekli e-postalar her bir abone için daha da ilgi çekici hale gelebilir.

İPUCU: Yapay zeka destekli sistemlerin tümü, kullanıcı geri bildirimlerinden öğrenme yeteneğine sahip değildir. Yapay zeka araçlarını değerlendirirken, bu öğrenme özelliğinin dahil edilip edilmediğini kontrol edin.

6. Müşteri kaybı tahmini ve akıllı müşteri etkileşimi

Makine öğrenimi algoritmaları, bir rakibi kaybetmek veya terk etmek üzere olan, bağlantısı kesilmiş müşteri segmentlerinin belirlenmesine de yardımcı olabilir.

Bu kategorideki yapay zeka destekli araçlar, veri toplamaya, tahmine dayalı bir model oluşturmaya ve bu modeli gerçek müşteriler üzerinde test edip doğrulamaya yardımcı olabilir. Bu bilgi, kişinin hangi aşamada olduğunu gösterebilir. Hızlı değişen müşterilerin (bir ürünü kullanmaya başladıktan kısa bir süre sonra terk eden kullanıcılar) yeniden etkileşime girmesi zor olsa da, gecikmiş müşteriler (uzun süreli kullanımı olanlar) markanızla ilişki), ürününüzü kullanmaya devam etmek için teşvik edilebilir.

Örneğin Vidora, çalkantılı müşterilerinizin ilgisini proaktif olarak tutmak için akıllı yapay zeka tabanlı kayıp tahmini sağlar. Markus açıklıyor:

Yapay zeka destekli müşteri kaybı tahmini, çok kanallı olayları analiz etmeye ve düşen müşteri katılımını belirlemeye yardımcı olur. Örneğin, sistem düşük kullanım süresi gibi karmaşayı belirten davranışları fark ederse, kullanıcılara ilgili teklifler, anlık bildirimler ve onları meşgul etmek için e-postalar gönderebilir.

Önemli paket servisi: Kişiselleştirilmiş içerik oluşturma ile birleştirildiğinde, yapay zeka destekli müşteri kaybı tahmini, müşterilerinizin daha fazla katılımda kalmasına yardımcı olarak daha yüksek yaşam boyu değer ve kâr sağlar. Kararsızlık tahmini her ürün ve şirket için benzersiz olduğundan, makine öğrenimi algoritmalarının şirketiniz için ayarlanması veya sıfırdan oluşturulması gerekir. Bu bilgilerle, bağlantısı kesilen kullanıcılara sunulacak daha etkili içerik oluşturabilirsiniz.

7. Yapay zeka destekli müşteri öngörüleri

İnsanların tüm sayıları hesaplamaları ve bunları müşterinin davranış kalıplarıyla eşleştirmeleri için muazzam bir zaman harcadığı durumlarda, AI anında pazarlama içgörüleri sağlayabilir.

Dynamic Yield, Under Armour, Sephora ve Urban Outfitters gibilerinin gelişmiş bir makine öğrenimi motoru kullanarak eyleme geçirilebilir müşteri segmentleri oluşturmasına yardımcı olur.

AI algoritmaları, aşağıdakiler dahil milyarlarca veri noktasına dayalı müşteri kişileri oluşturur:

• Coğrafyaya özgü olaylar
• Yerinde etkileşimler
• Referans kaynağı
• Psikografik faktörler
• Satın alma davranışları
• Geçmiş iletişim

Görüntü kaynağı

Sonuç olarak, makine öğrenimi algoritmaları şunları yapabilir:

• Hangi müşteri segmentlerinin dahil edilmesi ve kampanyalardan hariç tutulması gerektiğini daha net belirleyin
• Müşterileri, kullanma ve saklama olasılığı en yüksek olan ürünlerle daha iyi eşleştirin
• Sınırlı stokların, ürünleri kaçınılmaz olarak iade eden müşterilere tanıtılmasını önleyin

Önemli paket servisi olan restoran: AI, ziyaretçinin nakliye departmanı aracılığıyla web sitesinden şirketinizle nasıl etkileşim kurduğuna bağlı olarak en alakalı ürünleri veya içeriği görüntülemenize yardımcı olabilir.

8. Otomatik görüntü tanıma

Son zamanlarda Google Fotoğraflar'ı kullandıysanız, sistemin insanları ve resimleri tanımada ne kadar iyi olduğunu fark etmiş olabilirsiniz. Son yıllarda yazılım,% 99'u aşan doğrulukla insanları tanımada süper insan haline geldi.

Amazon, Facebook ve Pinterest gibi büyük markalar, görüntülerden ve videolardan insanları ve nesneleri tanımlamak için AI destekli görüntü tanıma kullanıyor.

Görüntü kaynağı

Bir pazarlamacının bakış açısından, görüntü tanıma, çevrimiçi içerik ve mağaza ziyaretleri arasında daha iyi bir senkronizasyon anlamına gelebilir. Birçok mağaza, müşterilerin mağaza içi ziyaretlerini takip etmek ve bu videoları müşterilerinin profillerine bağlamak için yüz tanıma yazılımı kullanır.

İngiltere'deki moda perakendecilerinin% 59'u mağazalarında yüz tanıma yazılımı kullanıyor. AI tarafından yönetilen push bildirimleriyle birleştirildiğinde, mağazalar gerçek zamanlı indirim teklifleri ve bireysel ziyaretçilere hoş geldiniz mesajları gönderebilir.

Önemli paket servisi: Mağaza içi yüz tanımadan toplanan veriler, mağaza ziyaretçilerinizin içerik deneyimini özelleştirmek için başka bir katman (önemli bir katman) ekler. Kişinin nasıl alışveriş yaptığını bilmek, daha hedefli bire bir mesajlaşma oluşturmanıza ve sunmanıza olanak tanır. Yüz tanıma yazılımı da bir ölçüm aracı olarak kullanılabilir - artık çevrimiçi kampanyalarınızın çevrimdışı YG'sini izleyebilirsiniz.

Pazarlamacılar ve yapay zeka nasıl birlikte çalışabilir?

Yapay zeka, pazarlamacıların daha önce imkansız olduğu düşünülen bir hayali gerçekleştirmelerini sağlar - her bir müşteriyle kişiselleştirilmiş ve anlamlı bir şekilde etkileşim kurmak.

Yapay zekayı içerik pazarlama yığınınıza entegre etmeye çalışırken, şu üç noktayı göz önünde bulundurun:

• Yapay zekanın en büyük etkiyi yaratabileceği ve en yüksek YG ile sonuçlanabileceği otomatik içerik küratörlüğünden kişiselleştirmeye kadar fırsatları arayın.
• Verilerinizin algoritmaların öğrenmesi için yeterli olduğundan emin olun.
• Kişiselleştirme konusunda çok agresif olmamaya dikkat edin - tüm pazarlama mesajlarınız ve içerik deneyimleriniz kullanıcılara doğal görünmelidir.

Yıllardır içerik pazarlamanızda AI'dan etkilendiniz, şimdi kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak ve rekabeti yenmek için kasıtlı olarak ek AI ürünlerini uygulama zamanı.

Lütfen dikkat: Blog yayınlarımızda yer alan tüm araçlar CMI editör ekibi tarafından değil yazarlar tarafından önerilmektedir. Hiçbir gönderi, alandaki tüm ilgili araçları sağlayamaz. Yorumlara ek araçlar eklemekten çekinmeyin (şirketinizden veya kullandıklarınızdan).

İçerik pazarlama öğreniminizi otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? CMI haber bültenine abone olun ve her gün aynı anda yeni bir öngörü, ipucu, trend ve daha fazlasını alacaksınız.

Kapak resmi Joseph Kalinowski / Content Marketing Institute