Продолжаем развивать тему искусственного интеллекта в маркетинге. Первая часть статьи находится здесь.
7. Скоринг лидов
Скоринговые модели, созданные на базе машинного обучения, могут быть настроены таким образом, чтобы отдел продаж понимал насколько горячий лид попал к ним и стоит ли тратить на него свое время. Это может быть особенно полезно на рынке консалтинговых B2B услуг, поскольку цикл сделки занимает значительное время, поэтому становится важным экономить время команды продажников, чтобы они работали наиболее эффективно. Другое применение - это таргетинг распродаж и скидок на тех людей, в отношении которых они будут наиболее эффективны.
8. Таргетирование рекламы
Машинное обучение может быть натренировано на большом объеме исторических данных, что позволит установить какие форматы рекламы, на какие группы людей, на каких этапах воронки продаж работают наиболее эффективно. Использование этой информации позволяет показывать потенциальным клиентам правильный контент в правильное время. Машинное обучение позволяет постоянно оптимизировать тысячи переменных, для того чтобы достичь наиболее оптимального плейсмента, по сравнению с традиционными методами таргетинга. Однако, вам еще долго понадобятся люди, которые будут отвечать за креативную составляющую рекламы )
Конверсия - подтолкнуть заинтересованных потребителей стать клиентами
9. Динамическое ценообразование
Все маркетологи знают, что распродажи позволяют обеспечить большие объемы продаж. Скидки особенно эффективны, но они могут пошатнуть ваше благосостояние. Например, если вы распродадите в два раза больше товара, с в три раза меньшей маржой, то вы получите меньше прибыли чем работая без распродажи.
Распродажи обладают такой эффективностью, поскольку побуждают к покупке тех людей, для которых качества товара не оправдывали его нормальную цену. Но в итоге получается, что те клиенты, которые были готовы заплатить нормальную цену в итоге покупают по меньшей цене.
Динамическое ценообразование может избежать этой проблемы, таргетируя спецпредложения только на тех людей, для которых они будут эффективны. Машинное обучение может стать основной прогностической модели, которая будет оценивать нужна ли скидка, чтобы сконвертировать посетителя в клиента, или можно обойтись и без скидки. Таким образом вы увеличите продажи и не сильно потратитесь на скидки.
10. Персонализация веба и приложений
Использование математический моделей для предсказания поведения пользователей на том или ином уровне воронки продаж позволит вам показать нужный в приложении или на сайте наиболее релевантный моменту контент. Например, если на сайт пришел новый пользователь, то стоит показать ему контент, который будет информировать его и введет в курс дела. Если этот посетитель уже был на вашем сайте, то ему стоит предложить более содержательный контент о положительных стороны вашего продукта.
11. Чатботы
Чатботы имитируют поведение человека интерпретируя запросы клиентов. Вам может показаться, что создать чатбота крайне сложно и только большие бренды с бобьшими бюджетами могут себе это позволить. Однако, используя открытые платформы для создания чатботов вы можете легко создать что-то свое и без большой команды разработчиков.
12. Ретаргетинг
Как и при таргетировании рекламы, машинное обучение может быть использовано, для того чтобы вернуть клиента на сайт, используя данные
о чего предыдущем поведении на сайте. Создав качественную математическую модель для предсказаний, чтобы понять какой контент лучше возвращает посетителей назад, вы можете сделать свою таргетированную рекламу настолько эффективной насколько это вообще возможно.
Вовлечение - сделайте клиента постоянным клиентом
13. Прогнозирование сервиса, который понадобится вашим клиентам
Как вы знаете, намного проще сделать повторную продажу существующему клиенту, нежели привлечь нового. Это особенно верно для бизнесов, у которых бизнес-модель основана на подписной модели, для которых отток клиентов может быть весьма затратным. Предсказательная аналитика может быть использована в отношении клиентов, которые скоро с высокой вероятностью отпишутся. Становится возможным вычленить этих клиентов из общей массы и нацелить на них какие-нибудь специальные предложения или скидки дабы предотвратить их уход.
14. Автоматизация маркетинга
Как правило под автоматизацией маркетинга понимается перечень правил и триггеров, которые, срабатывая, продвигают пользователя по его клиентском пути. Но кто определяет эти правила? Обычно этим занимаются маркетологи, пытаясь угадать, что будет работать наиболее эффективно. Машинное обучение может проанализировать миллионы единиц информации о клиенте, чтобы определить какой момент для контакта с клиентом будет наиболее эффективным, какие слова в теме письма подойдут лучше и так далее. Результаты подобных исследований могут подстегнуть эффективность вашего маркетинга.
15. Динамические объявления персонально под каждого пользователя
Подобно автоматизации маркетинга, применение инсайтов, полученных в результате работы механизмов машинного обучения, поможет создавать чрезвычайно эффективные динамические электронные письма персонально под каждого вашего клиента. Прогнозная аналитика может установить склонность подписчика к покупке определенных категорий товаров, размеров и цветов в соответствии с его предыдущим поведением и отображать наиболее актуальные продукты в рекламных материалах.
Надеюсь, статья была вам полезно. Подписывайтесь, ставьте лайк и делитесь статьей в социальных сетях.
Другие интересные статьи: