Инструменты, ранее доступные лишь крупным компаниям, стали дешевле и используются повсеместно в малом и среднем бизнесе. Маркетологи применяют высокие технологии, чтобы анализировать сотни поведенческих паттернов, искать связи между личными характеристиками и социальным статусом потребителей. Как именно и зачем они это делают — рассказываем в статье.
1. Персонализация опыта
Алгоритмы персонализируют:
- пользовательский опыт. В зависимости от поведения посетителя сайта, им предлагают разные товары и главное — в разных форматах. Например, если пользователь медленно изучает интернет-магазин, алгоритм понимает, что лучше предложить ему видеообзор на товар или страницу с отзывами.
- push-уведомления. Уведомления точно также подстраиваются под пользователя в зависимости от его поведения. Люди получают разные уведомления.
Все это направлено на увеличение конверсии, улучшение пользовательского опыта и стимуляцию к покупкам.
2. Создание контента
Искусственный интеллект уже способен писать статьи, создавать креативы, разрабатывать задачки и тесты, вести соцсети. На данный момент результат трудов обученного алгоритма отличается от работы профессионала, но технология развивается, и в скором будущем мы не можем отличить «человеческий» контент от созданного роботом.
Маркетологам это на руку — создание контента будет стоить копейки, а огромные массивы текстов и изображения позволят тестировать гипотезы и выявлять наиболее эффективные триггеры.
3. Чат-боты
Надо признать, что если вы общаетесь через час с сотрудником техподдержки крупной компании, скорее всего, вы разговариваете с роботом. Алгоритм распознает вопросы клиента и находит ответы в базе данных. У искусственного интеллекта на это уходит в сотни раз меньше времени, чем у человека.
Но есть одно но — машина может ответить далеко не на все вопросы. Поэтому часть вопросов все-таки передается живому человеку, который более детально погружается в проблему клиента и помогает найти решение.
Зачем нужны чат-боты? Пока что — чтобы разгрузить сотрудников службы поддержки и избавить их от рутины. В будущем роботы полностью заменят службу поддержки, осталось только дождаться, когда качество их ответов повысится.
4. Email-рассылки
Искусственный интеллект научились применять и в воронках продаж — когда с помощью цепочки писем маркетолог «подогревает» ничего не подозревающих адресатов и готовит их к покупке.
Чтобы отправить максимально эффективную рассылку, алгоритм анализирует:
- поведение пользователя на сайте;
- ранее прочитанные письма;
- прошлые покупки;
- количество товаров в корзине.
После этого искусственный интеллект составляет персонализированное письмо с предложениями, которые с высокой вероятностью заинтересуют адресата. Конверсия таких писем значительно выше, чем конверсия однообразных рассылок по общей базе. А главное — на всё это машина тратит считанные секунды. Вероятно, лучшие маркетологи мира могли бы составлять еще более эффективные письма, но уж точно не за такой короткий срок.
О том как применять искусственный интеллект мы рассказываем на нашем сайте aipeople.ru, а в разделе проекты показываем кейсы использования ai-технологий.