智能營銷人員使用人工智能的8種方式

已發表: 2020-12-22

聰明的營銷人為的智能 您的團隊每天在內容營銷中使用基於AI的創新解決方案來推遲工作，都將失去競爭優勢。

如果聽起來有點戲劇性，那就太好了。 這樣做應該是為了讓您的營銷團隊站出來，並準備使用AI驅動的營銷工具。

人工智能係統不斷在流行產品和服務（例如Netflix，亞馬遜以及自然而然的Google）的背景下工作。 不過，在過去的幾年中，人工智能已為營銷進一步鋪平了道路，幫助品牌商改善了客戶旅程的每一步。 此外，以前可供企業級公司使用的工具已經變得負擔得起，並且可供中小型企業使用。

為了更好地了解營銷中最新的機器學習應用程序，我諮詢了MindTitan的首席技術官Markus Lippus，該公司致力於開發基於AI的解決方案。

我們的對話導致了這八種利用AI擊敗（或至少與之競爭）內容營銷競爭的方式。

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1. AI增強的PPC廣告

大多數營銷人員將其按點擊付費的預算分配給AdWords和Facebook。 根據eMarketer的數據，谷歌控制著美國40.7％的數字廣告市場，其次是Facebook，佔19.7％。

[受電子郵件保護]在2017年控制了美國數字廣告收入的40.7％，其次是@Facebook w / 19.7％（通過@eMarketer）。 點擊鳴叫

大多數按點擊付費的廣告系列都由內部團隊或PPC代理機構管理。 換句話說，人類。 但是，人工智能可以幫助您發現競爭對手可能不會使用的新廣告渠道。

Markus表示：“基於AI的系統可以幫助廣告商測試更多廣告平台並優化定位。 這正是Facebook對其廣告投放優化所做的工作。 但是，這種方法也可以通過使用第三方或內部AI工具應用於全渠道PPC活動數據（由一家公司持有）。”

人工智能營銷平台Albert提供了一項服務-自主媒體購買。 當AI分析，管理和優化付費廣告活動時，這種方法幾乎不需要人工投入。

#artificialintelligence平台（如@albertaimktg）為您執行數字媒體購買。 @KarolaKarlson點擊鳴叫

關鍵要點：如果您使用大型PPC廣告系列，則機器學習算法可以幫助您找到優化佈局，文案，定位和出價的新方法。

@KarolaKarlson說，由AI驅動的PPC工具可幫助您找到更好的方法來優化佈局，複製和定位

2.高度個性化的網站體驗和更好的CRO

儘管AI的能力遠遠不能從頭開始構建新網站，但它可以通過在站點上進行智能個性化來幫助您提高訪問者體驗。

智能算法可以幫助個性化：

  • 網站體驗–通過分析有關單個用戶的數百個數據點（包括位置，人口統計，設備，與網站的交互等），人工智能可以顯示最合適的優惠和內容。
  • 推送通知–由於行為個性化，推送通知可以特定於單個用戶，並在正確的時間向他們發送正確的消息。

Evergage在2017年實時個性化調查中指出，接受調查的營銷人員中有33％使用AI來提供個性化的Web體驗。 當被問及以AI為動力的個性化的好處時，有63％的受訪者提到轉換率提高，而61％的受訪者指出改善了客戶體驗。

#AI驅動的個性化通過@Evergage提供了更多的轉換並改善了客戶體驗。 點擊鳴叫

個性化調查 圖片來源

據Boomtrain報導，《華爾街日報》，《潘多拉》，《 La Redoute》和《 TopFan》等發行商和消費品牌都使用AI技術來提高其轉化率並從競爭中脫穎而出。

例如，潘朵拉（Pandora）將人類策展人和機器學習算法結合在一起，以提出聽眾可能喜歡的新歌曲。 音樂收聽服務為我們提供了通過提供最佳用戶體驗而獲得的競爭優勢的許多很好的例子。 如果您要處理大量內容，則算法可以幫助為每個用戶顯示最相關的內容。

AI還可以使您識別何時數據流停止或意外流量正在訪問您的站點。 儘管您無法檢查分析信息以了解每秒發生的事情，但像Hunch這樣的AI工具卻可以。 由AI驅動的Slackbot分析您的Google Analytics（分析）數據，並發送具有洞察力的報告，說明總體性能和數據的大規模變化。 這些信息可以幫助您保持網站正常運行，並解決出現的異常情況。

slackbot示例 圖片來源

關鍵要點：在客戶期望越來越有意義的體驗的時候，您可以使用AI自動化很大一部分的個性化設置。 結果，您的博客訪問者可以根據其位置，人口統計和瀏覽歷史看到最相關的內容，通知和優惠。

@KarolaKarlson說，使用#artificialintelligence自動執行很大一部分的個性化設置。 點擊鳴叫
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 您是否應該信任人工智能來推動內容營銷？

3.基於AI的內容創建

自然語言生成在提高內容創建者的工作效率方面具有巨大潛力。 Gartner預測，到2018年，所有業務內容的20％將由機器編寫。

@Gartner_inc預測，所有業務內容的20％將由機器創作。 #artificialintelligence點擊鳴叫

當前，機器可以使用簡單的規則集和格式創建內容，例如：

  • 損益摘要
  • 季度業務報告
  • 酒店介紹
  • 實時庫存洞察
  • 體育比賽回顧

自動化見解 圖片來源

每個AI生成的敘述都被設計為看起來像是由人類編寫的。 每個敘述的數據見解和寫作風格取決於您的品牌所建立的規則和格式，以最有效地為您的受眾服務。

除了內容創建之外，Rocco等基於AI的營銷工具還可以建議您的品牌追隨者可能會參與的新鮮社交媒體內容。

[受電子郵件保護] _AI可以建議您的關注者可能參與的#socialmedia內容。 @KarolaKarlson #AI單擊以發布

關鍵要點：即使AI生成的電子書或研究報告仍然是科幻小說，您仍可以使用AI工具自動生成電子郵件內容，個性化報告或消息，或為社交媒體策劃內容。

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4.內容創建聊天機器人

如果您最近與客戶服務代表在​​線聊天，那麼您很有幫助的通訊員Ashley或Jen可能會隱藏一個小秘密-她是機器人。

從時尚到健康再到保險，智能聊天機器人可提供不可思議的魔術客戶支持。 在某些情況下，他們比人類更擅長創建個性化內容。

聊天機器人可以訪問數百萬以客戶為中心的數據點。 他們還可以匯總特定於位置的請求，以檢測模式，發現重複性問題並預測導致特定用戶問題的原因。” Markus說。 “通常，這使他們比任何人類客戶服務代表都知識淵博。”

但是聊天機器人不僅限於直接的客戶服務交互。 例如，絲芙蘭（Sephora）的Kik機器人打開時會出現有關用戶化妝偏好的迷你測驗。

聊天機器人示例 圖片來源

對於有興趣了解特定產品的用戶，Kik將打開一個帶有多個自定義選項的下一級對話框。

絲芙蘭聊天機器人示例

絲芙蘭（Sephora）的例子證明，基於AI的聊天機器人可以在研究階段提供建議，讓路給一種新形式的內容營銷。

關鍵要點：如今，基於AI的聊天機器人已司空見慣。 但是，您可以藉此機會通過個性化的內容營銷將客戶聊天提升到一個新的水平。 考慮如何將AI代理人用作每個在線訪客的主動顧問，而不僅僅是直接與客戶服務互動。

@KarolaKarlson說，通過@Sephora之類的個性化＃內容營銷將您的客戶聊天提升到一個新的水平。 點擊鳴叫
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 如何以及為什麼（或為什麼不是）構建聊天機器人

5.智能電子郵件內容管理

您的團隊經常花費數小時來編寫和安排每週發送給多個客戶群的電子郵件。 即使有了智能的用戶細分，您也無法將個性化電子郵件發送給每個客戶。 然而，Demand Metric在2016年進行的一項研究發現，有80％的營銷人員說個性化內容比“非個性化”內容更有效。

@DemandMetric說，80％的營銷人員說個性化內容比“非個性化”內容更有效。 點擊鳴叫

非個性化內容圖表 圖片來源

那就是人工智能進入遊戲的時候。 算法可以映射訂戶的網站體驗和電子郵件瀏覽數據，以了解個人與您的內容的所有互動。 這種知識使算法可以識別超上下文內容，以創建一對一的個性化電子郵件。

動態電子郵件可以基於以下條件進行編譯：

  • 以前的網站互動
  • 以前閱讀過博客文章和內容
  • 在頁面上花費的時間
  • 願望清單
  • 當時最受歡迎的內容
  • 相似訪客的興趣
  • 以前與品牌電子郵件的交互

關鍵要點：人工智能使向每個客戶發送個人策劃的電子郵件成為可能。 通過分析客戶的閱讀模式和感興趣的主題以推薦與該人最相關的特定內容，AI輔助電子郵件可以使每個訂戶變得更加引人入勝。

提示：並非所有支持AI的系統都能從用戶反饋中學習。 在評估AI工具時，請確保查看是否包含該學習功能。

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6.客戶流失預測和明智的客戶參與度

機器學習算法還可以幫助識別即將流失或留給競爭對手的客戶群。

該類別中由AI驅動的工具可以幫助收集數據，建立預測模型以及在實際客戶上測試和驗證該模型。 該信息可以表明該用戶處於攪拌的哪個階段。快速流失的客戶（開始使用產品後不久就放棄產品的用戶）很難重新吸引，而後期流失的客戶（長期使用產品的用戶）與品牌的關係）可以激勵您繼續使用您的產品。

例如，Vidora提供基於AI的智能流失預測，以主動保持您的攪動客戶的參與度。 馬庫斯解釋說：

由AI驅動的客戶流失預測有助於分析全渠道事件並識別下降的客戶參與度。 例如，如果系統注意到諸如減少使用時間之類的流失指示行為，則它可以向用戶發送相關報價，推送通知和電子郵件，以保持他們的參與度。

關鍵要點：與個性化內容創建結合使用時，基於AI的客戶流失預測可以幫助吸引更多客戶，從而帶來更高的終身價值和利潤。 由於客戶流失預測對於每個產品和公司都是唯一的，因此需要針對您的公司調整機器學習算法，或者從頭開始構建機器學習算法。 借助這些信息，您可以創建更有效的內容，以交付給不參與的用戶。

@KarolaKarlson表示，像@vidoracorp這樣的#AI用戶流失預測器可以幫助創建內容以吸引用戶。 點擊鳴叫

7.人工智能驅動的客戶見解

人類需要花費大量時間來計算所有數字並將其與客戶的行為模式進行匹配，因此AI可以即時提供營銷見解。

Dynamic Yield通過使用先進的機器學習引擎來幫助Under Armour，Sephora和Urban Outfitters等公司建立可行的客戶群。

AI算法基於數十億個數據點創建客戶角色，其中包括：

  • 特定於地理位置的事件
  • 現場互動
  • 推薦來源
  • 心理因素
  • 購買行為
  • 過去的交流

旅客調查 圖片來源

結果，機器學習算法可以：

  • 更清楚地確定應將哪些客戶群包括在廣告系列中，並將其排除在廣告系列之外
  • 使客戶與他們最有可能使用和保留的產品更好地匹配
  • 防止將有限的庫存提升給不可避免退貨的購物者

關鍵要點： AI可以根據訪問者從網站通過運輸部門與您公司的互動方式，幫助您顯示最相關的產品或內容。

8.自動圖像識別

如果您最近使用過Google相冊，則可能已經註意到該系統在識別人物和圖像方面有多出色。 近年來，軟件在識別人員方面已成為超人，其準確性超過99％。

亞馬遜，Facebook和Pinterest等大品牌正在使用基於AI的圖像識別來識別圖像和視頻中的人物和物體。

pinterest-示例 圖片來源

從營銷人員的角度來看，圖像識別可能意味著在線內容和商店訪問之間的更好同步。 許多商店使用面部識別軟件來跟踪客戶的店內訪問並將這些視頻鏈接到客戶的個人資料。

多達59％的英國時尚零售商在其商店中部署面部識別軟件。 與AI管理的推送通知結合使用時，商店可以向單個訪客發送實時折扣優惠和歡迎消息。

關鍵要點：從店內人臉識別中收集的數據為自定義店訪客的內容體驗增加了另一層，即重要的一層。 了解人員商店的方式，您就可以創建和傳遞更具針對性的一對一消息。 面部識別軟件也可以用作衡量工具-現在您可以跟踪在線廣告系列的離線ROI。

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營銷人員和AI如何攜手合作

人工智能使營銷人員能夠實現以前認為不可能實現的夢想-以個性化和有意義的方式與每個客戶互動。

在尋求將AI集成到內容營銷堆棧時，請考慮以下三點：

  • 尋找機會，從自動內容管理到個性化，在這些機會中，AI可以發揮最大的作用並帶來最高的ROI。
  • 確保您的數據足以供算法學習。
  • 注意不要對個性化設置過於激進-用戶的所有營銷信息和內容體驗都應該自然而然。

多年來，您在內容營銷中受到AI的影響，現在該刻意應用其他AI產品來提供個性化體驗並戰勝競爭對手了。

請注意：我們博客中包含的所有工具均由作者而非CMI編輯團隊推薦。 沒有人可以提供該空間中的所有相關工具。 隨意在註釋中包含其他工具（來自您的公司或您使用的工具）。

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封面圖片：Joseph Kalinowski /內容營銷學院