AI Twoja analityka marketingowa: 5 innowacyjnych sposobów wykorzystania sztucznej inteligencji do głębszego wglądu w dane

Szum wokół sztucznej inteligencji w analityce marketingowej i marketingu w ogóle może sprawiać wrażenie, jakby wszyscy płynęli na fali zaawansowanych technologii i dopracowywali swoje strategie do n-tego stopnia. Jednak rzeczywistość jest taka, że ​​wielu marketerów wciąż zastanawia się, jak zintegrować sztuczną inteligencję w swoich codziennych działaniach. Sztuczna inteligencja w analityce marketingowej wykracza poza zadania na poziomie powierzchniowym polegające na analizie danych marketingowych lub optymalizacji treści. To, co naprawdę robi wrażenie, to zdolność do przeglądania ogromnych ilości danych i dostarczania solidnych, przydatnych spostrzeżeń.

W tym artykule omówiono pięć potężnych zastosowań sztucznej inteligencji w analityce marketingowej, które rewolucjonizują sposób, w jaki gromadzimy, interpretujemy dane marketingowe i na nich reagujemy, aby informować o podejmowaniu decyzji i zwiększać zwrot z inwestycji.

1. Wzmocnienie segmentacji klientów za pomocą uczenia maszynowego

Zastosowanie sztucznej inteligencji, w szczególności uczenia maszynowego (ML), do segmentacji klientów pomaga przekształcić ogromne ilości danych w precyzyjne grupy, na których można podjąć działania.

Sztuczna inteligencja może identyfikować segmenty na podstawie przewidywanych zachowań, takich jak prawdopodobieństwo powtórnych zakupów lub podatność na rezygnację. Integrując się z narzędziami do zarządzania kampaniami, sztuczna inteligencja umożliwia marketerom szybkie kierowanie reklam do tych segmentów za pomocą spersonalizowanych treści, optymalizując wydatki marketingowe poprzez skupienie się na klientach o wysokiej wartości lub obarczonych ryzykiem.

Inne przykłady segmentacji klientów opartej na sztucznej inteligencji:

• Segmentacja psychograficzna : sztuczna inteligencja może zagłębić się w psychograficzne aspekty danych klientów, kategoryzując konsumentów według cech osobowości, wartości, zainteresowań i stylu życia, co może być niezwykle przydatne w tworzeniu rezonujących komunikatów i ofert.
• Segmentacja wyzwalana zdarzeniami : systemy AI mogą segmentować klientów na podstawie ich reakcji na określone zdarzenia, takie jak wprowadzenie produktu na rynek lub większa sprzedaż. Pomaga to zrozumieć, w jaki sposób różne segmenty klientów angażują się w określone działania marki.
• Segmentacja sprzedaży krzyżowej i dodatkowej : sztuczna inteligencja może zidentyfikować, którzy klienci mogą być zainteresowani dodatkowymi produktami lub ulepszeniami, pomagając marketerom dostosować kampanie sprzedaży krzyżowej i dodatkowej do segmentów otwartych.

Co więcej, segmentacja oparta na sztucznej inteligencji umożliwia dostosowywanie w czasie rzeczywistym. Gdy klienci wchodzą w interakcję z Twoją marką, system AI aktualizuje segmenty, aby odzwierciedlić nowe dane, dzięki czemu Twoja strategia marketingowa jest elastyczna. Może uruchomić ukierunkowane kampanie mające na celu utrzymanie klienta, gdy tylko wykryje zmianę w zachowaniu.

Z biegiem czasu uczenie maszynowe może jeszcze bardziej udoskonalić te segmenty, stale ucząc się na podstawie wyników kampanii, co prowadzi do jeszcze bardziej spersonalizowanych doświadczeń klientów.

Uprość ten proces, stosując Improvado. Platforma łączy się ze wszystkimi źródłami marketingu i sprzedaży, aby wyodrębnić dane i scentralizować je w magazynie. Po zebraniu wszystkich danych Improvado czyści je i przygotowuje do dalszej analizy, czy to za pośrednictwem BI, czy AI.

2. Uzyskuj spostrzeżenia, po prostu pytając Asystenta AI

Dzięki zaawansowanej analitycznej sztucznej inteligencji zespoły marketingowe mogą teraz bezpośrednio wysyłać zapytania do swoich danych przy użyciu języka naturalnego i uzyskiwać szczegółowe informacje w czasie rzeczywistym. To podejście do analizy konwersacyjnej zapewnia szybkie odpowiedzi na złożone pytania dotyczące trendów rynkowych, zachowań klientów i skuteczności kampanii bez konieczności posiadania głębokiej wiedzy technicznej. Co więcej, ten natychmiastowy dostęp do statystyk oznacza, że ​​możesz testować hipotezy w czasie rzeczywistym, dostosowując kampanie na bieżąco, aby zoptymalizować skuteczność.

Czatuj ze swoimi danymi marketingowymi za pomocą Asystenta AI Improvado. To drugi pilot analityczny podłączony do Twojego zbioru danych, który odpowie na każde pytanie dotyczące skuteczności działań marketingowych i udzieli Ci dostosowanych porad.

Na przykład, zadając Asystentowi AI: „Jaka grupa demograficzna miała najwyższy wskaźnik zaangażowania w naszej ostatniej kampanii?” marketerzy mogą szybko zmieniać strategie, aby wykorzystać te spostrzeżenia, dostosowując przyszłe kampanie tak, aby uzyskać maksymalny efekt.

AI Assistant jest obsługiwany przez niestandardowy model dużego języka (LLM) i technologię zamiany tekstu na SQL. Możesz zadawać dowolne pytania prostym językiem angielskim w interfejsie użytkownika przypominającym czat, a AI Assistant przetłumaczy je na język SQL i prześle zapytania do Twoich danych, aby zapewnić natychmiastowy wgląd.

Niezależnie od tego, czy pytasz o wydatki na reklamę, skuteczność kampanii czy tempo budżetu, AI Assistant korzysta z Twojej pamięci i udziela jasnych, zwięzłych odpowiedzi. Gdy uzyskasz odpowiedź, możesz dalej rozmawiać z Asystentem na temat swoich ustaleń i sposobu zastosowania ich w swojej strategii.

3. Wykorzystanie przetwarzania języka naturalnego do analizy nastrojów

Marketerzy często stają przed wyzwaniem rozszyfrowania opinii klientów na temat wprowadzenia na rynek nowych produktów lub kampanii marki. Chociaż tradycyjne metody ankiet zapewniają bezpośrednie spostrzeżenia, mogą być czasochłonne, mogą nie uwzględniać spontanicznych nastrojów wyrażanych na platformach cyfrowych i często pokazują społecznie akceptowane odpowiedzi.

Z drugiej strony platformy analizy nastrojów społecznych oparte na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) mogą szybko przesiewać duże ilości tekstu w celu identyfikacji nastrojów na dużą skalę. Jest biegły w przetwarzaniu danych z mediów społecznościowych, recenzji klientów i forów dyskusyjnych, aby rozpoznać ogólne trendy nastrojów i opinii.

Jednakże NLP nie jest rozwiązaniem uniwersalnym. Może błędnie interpretować złożone ludzkie wyrażenia, takie jak ironia lub slang. Może to skutkować błędnymi interpretacjami. Co więcej, niektóre narzędzia mogą nie uwzględniać różnic kulturowych w sposobie wyrażania się, co prowadzi do błędnej oceny nastrojów na rynkach światowych.

Marketerzy zwracają się teraz do ChatGPT ze standardowym interfejsem czatu, wtyczkami do analizy nastrojów i interfejsem API w celu ulepszonej analizy nastrojów. Ponieważ zostało ono przeszkolone na ogromnym zbiorze danych tekstowych, oczekuje się, że rozwiąże niektóre problemy związane z bardziej tradycyjnymi narzędziami monitorowania:

• ChatGPT może wziąć pod uwagę szerszy kontekst, w którym składane jest oświadczenie, potencjalnie prowadząc do dokładniejszej interpretacji nastrojów.
• ChatGPT można dostosować do konkretnych branż lub tematów, co może poprawić dokładność analizy nastrojów w przypadku rynków niszowych lub określonych typów produktów.
• W przeciwieństwie do samodzielnych narzędzi, ChatGPT można zintegrować z szerszym ekosystemem sztucznej inteligencji, łącząc analizę nastrojów z innymi źródłami danych w celu bardziej całościowego zrozumienia opinii klientów.

Chociaż istnieje już wtyczka dostosowana do analizy nastrojów, możesz zacząć od użycia standardowej wtyczki do zaawansowanej analizy danych (dawniej Interpreter kodu).

Można na przykład użyć następującego monitu:

Mam plik CSV zawierający wiele wpisów tekstowych do analizy nastrojów. Muszę sklasyfikować nastroje zawarte w każdym wpisie, zidentyfikować kluczowe frazy, które je wskazują i, jeśli to możliwe, wydedukować wszelkie przyczyny wyrażonego konkretnego nastroju. Oto szczegółowe informacje potrzebne do każdego wpisu:

1. Klasyfikacja nastrojów: pozytywny, negatywny lub neutralny.
2. Kluczowe frazy lub słowa, które wyrażają sentyment.
3. Wszelkie wymienione powody, które mogły mieć wpływ na nastroje.

Plik CSV ma następującą strukturę: {wyjaśnij strukturę kolumn}.

4. Analiza obrazu i wideo AI na potrzeby monitorowania marki

Wizualne monitorowanie marki, proces śledzenia i analizowania użycia i kontekstu zasobów wizualnych marki na różnych platformach cyfrowych, stało się istotną częścią utrzymania integralności marki. Biorąc pod uwagę ilość treści udostępnianych co minutę i liczbę platform, na których pojawia się marka, zadanie to przekroczyło możliwości samych ludzkich zespołów. Narzędzia do analityki marketingowej AI automatyzują wykrywanie i analizę elementów marki w treści wizualnej.

Jednym ze sposobów, aby to zrobić, jest użycie OpenAI Vision API. Vision API to zaawansowany system sztucznej inteligencji, który może analizować obrazy i filmy w celu rozpoznawania logo, produktów, działań i innych elementów wizualnych.

Przewodnik krok po kroku dotyczący wykorzystania API wizji do monitorowania marki:

1. Integracja: Rozpocznij od integracji Vision API z istniejącym systemem zarządzania zasobami cyfrowymi. Proces ten zazwyczaj obejmuje prace rozwojowe mające na celu zapewnienie płynnego przepływu danych pomiędzy interfejsem API a repozytoriami treści Twojej marki.
2. Ustawianie parametrów: Zdefiniuj, czego interfejs API powinien szukać w obrazach i filmach. Parametry mogą obejmować logo, lokowanie produktów, kolory marki i wszelkie inne elementy wizualne istotne dla tożsamości Twojej marki.
3. Zautomatyzowana analiza: gdy treść Twojej marki rozprzestrzenia się różnymi kanałami, Vision API działa w czasie rzeczywistym, analizując elementy wizualne. Wykrywa i kataloguje obecność Twojej marki w treściach generowanych przez użytkowników, mediach społecznościowych i platformach reklamowych online.
4. Przydatne informacje: otrzymuj powiadomienia i raporty o tym, gdzie i w jaki sposób Twoja marka jest reprezentowana wizualnie. Interfejs API może wykryć nieautoryzowane użycie Twojego logo, monitorować spójność wizerunku Twojej marki i oceniać skuteczność lokowania produktów.
5. Zgodność marki: Skorzystaj ze statystyk, aby upewnić się, że wszystkie wizualne reprezentacje Twojej marki są zgodne z Twoimi wytycznymi. Szybko zidentyfikuj przypadki niewłaściwego użycia marki i podejmij działania, aby rozwiązać problem.
6. Monitorowanie konkurencji: Możesz rozszerz możliwości API, aby mieć oko na konkurencję. Śledź ich obecność wizualną i porównuj ją z widocznością swojej marki, aby poznać spostrzeżenia i możliwości związane z konkurencją.
7. Analiza trendów: analiza Vision API może uwypuklić pojawiające się trendy w sposobie, w jaki treści wizualne angażują odbiorców. Ta wiedza może pomóc w optymalizacji kampanii marketingowych i zapewnieniu, że Twoje kreacje odbiją się na docelowych odbiorcach.

5. AI do optymalizacji wyszukiwania głosowego

Krajobraz poszukiwań znacząco się zmienił. 50% konsumentów w USA codziennie zwraca się do asystentów głosowych ze swoimi zapytaniami. 34% korzysta z wyszukiwania głosowego co tydzień, a 16% co miesiąc.

Znaczenie optymalizacji treści pod kątem wyszukiwania głosowego staje się istotne. Ta zmiana oznacza wyjście poza tradycyjne słowa kluczowe na rzecz bardziej konwersacyjnego podejścia, które jest zgodne z naturalnymi wzorcami mowy.

Sztuczna inteligencja sprawdza się w tym podejściu. Pomaga analizować duże ilości danych wyszukiwania głosowego w celu wykrycia wzorców w sposobie formułowania zapytań przez użytkowników. Ta wiedza jest kluczowa dla kształtowania treści, które płynnie wpasowują się w narrację wyszukiwania głosowego, zapewniając widoczność Twojej marki w świecie sterowanym głosem.

Oto kilka aplikacji AI do optymalizacji i analizy wyszukiwania głosowego:

• Analityka wyszukiwania głosowego: algorytmy AI mogą analizować ton, frazę i semantykę zapytań głosowych, aby odkryć, o co naprawdę proszą użytkownicy. Marketerzy mogą wykorzystać te spostrzeżenia do opracowania strategii SEO, które współgrają z naturalnym, nieformalnym stylem wyszukiwań mówionych.
• Zrozumienie wyszukiwań głosowych za pomocą NLP: Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) daje AI możliwość interpretowania intencji i niuansów zapytań głosowych. Ma to kluczowe znaczenie przy tworzeniu treści, które przemawiają bezpośrednio do użytkownika, używając tego samego języka konwersacji, którego używa na co dzień.
• Treści, które prowadzą konwersację: słowo mówione jest w naturalny sposób wciągające, a sztuczna inteligencja może pomóc w tworzeniu treści, które oddają jakość konwersacji. Korzystając z algorytmów specjalizujących się w generowaniu tekstu przypominającego ludzki, narzędzia AI umożliwiają marketerom tworzenie treści przypominających jedną stronę dialogu. Tego rodzaju treści w naturalny sposób nadają się do wyszukiwania głosowego i mogą znacznie poprawić widoczność marki w wynikach wyszukiwania głosowego.
• Optymalizacja wyszukiwania semantycznego: sztuczna inteligencja pomaga zrozumieć wyszukiwanie semantyczne, podczas którego analizowany jest kontekst i relacje między słowami, aby zapewnić dokładniejsze wyniki wyszukiwania. Optymalizując treść pod kątem wyszukiwania semantycznego, marketerzy zwiększają szanse na dopasowanie treści do intencji użytkownika.
• Zautomatyzowane testowanie i optymalizacja: sztuczna inteligencja może zautomatyzować testy A/B strategii SEO, aby określić, co działa najlepiej w przypadku wyszukiwania głosowego. Obejmuje to testowanie różnych aspektów treści, od gęstości słów kluczowych po strukturę i format, aby poprawić jej wykrywalność za pomocą wyszukiwania głosowego.
• Klasyfikacja intencji wyszukiwania za pomocą sztucznej inteligencji: narzędzia analityczne AI można wytrenować w celu skuteczniejszego klasyfikowania intencji stojących za wyszukiwaniami głosowymi, rozróżniając intencje informacyjne, nawigacyjne, transakcyjne i lokalne. Ta klasyfikacja pomaga w tworzeniu bardziej ukierunkowanych treści.

Korzyści ze sztucznej inteligencji w analityce marketingowej

Dlaczego firmy powinny zawracać sobie głowę sztuczną inteligencją w swoich analizach marketingowych? Integracja sztucznej inteligencji z analityką marketingową nie tylko usprawnia operacje, ale także odkrywa możliwości ukryte wcześniej w ogromnych ilościach danych.

• Szybsze wnioski: systemy sztucznej inteligencji mogą przeglądać ogromne ilości danych w ułamku czasu, jaki zajęłoby to ludziom. Dzięki tej szybkiej analizie firmy mogą niemal natychmiast uzyskać kluczowe informacje.
• Świadome wybory: sztuczna inteligencja zapewnia, że ​​strategie marketingowe opierają się na solidnych danych, co ogranicza poleganie na domysłach i intuicji. Rezultatem są bardziej skuteczne i ukierunkowane kampanie marketingowe.
• Personalizacja: sztuczna inteligencja potrafi zrozumieć indywidualne preferencje klienta. Pozwala to na tworzenie reklam i promocji dostosowanych specjalnie do indywidualnych gustów, co prowadzi do wzrostu zadowolenia klientów.
• Oszczędność: automatyzacja analizy danych za pomocą sztucznej inteligencji może prowadzić do znacznych oszczędności. Firmy mogą usprawnić swoje zespoły zajmujące się analizą danych i uniknąć marnotrawnych wydatków na nieskuteczne strategie marketingowe.
• Odpowiadanie na potrzeby klientów: rozumiejąc i przewidywając, czego szukają klienci, firmy mogą ulepszyć swoje oferty, co prowadzi do bardziej satysfakcjonującej obsługi klientów.
• Przewidywanie przyszłych trendów: sztuczna inteligencja wykorzystuje dane historyczne do przewidywania przyszłych trendów rynkowych. Foresight pozwala przedsiębiorstwom zachować proaktywność i przygotować się na nadchodzące zmiany na rynku.
• Usprawnione operacje: Usprawnione operacje: Sztuczna inteligencja automatyzuje rutynowe i powtarzalne zadania, oszczędzając godziny pracy. To nie tylko przyspiesza procesy, ale także pozwala pracownikom skupić się na bardziej strategicznych zadaniach.
• Zminimalizowane błędy: systemy sztucznej inteligencji, podobnie jak maszyny, są mniej podatne na błędy, które mogą wystąpić podczas analizy prowadzonej przez człowieka, szczególnie w przypadku rozległych zbiorów danych.

Sztuczna inteligencja obiecuje przyszłość, w której dominuje wiedza oparta na danych, prowadząca firmy w kierunku bardziej strategicznych i świadomych decyzji. Chociaż istnieją wyzwania, przy właściwym podejściu i praktykach rewolucja AI w analityce marketingowej może prowadzić do niezrównanego wzrostu i sukcesu.