AI dvs. de analiză de marketing: 5 moduri inovatoare de a utiliza AI pentru o perspectivă mai profundă a datelor

Buletul din jurul AI în analiza de marketing și marketing în general ar putea face să pară că toată lumea călătorește pe valul high-tech, ajustându-și strategiile la al n-lea grad. Cu toate acestea, realitatea este că mulți specialiști în marketing încă își dau seama cum să integreze AI în operațiunile lor zilnice. AI în analiza de marketing depășește sarcinile la nivel de suprafață de analiză a datelor de marketing sau optimizarea conținutului. Acolo unde își pune cu adevărat amprenta este în capacitatea sa de a analiza cantități mari de date și de a oferi informații solide și acționabile.

Acest articol explorează cinci aplicații puternice ale inteligenței artificiale în analiza de marketing, care revoluționează modul în care colectăm, interpretăm și acționăm asupra datelor de marketing pentru a informa luarea deciziilor și pentru a genera rentabilitatea investiției.

1. Îmbunătățirea segmentării clienților cu învățare automată

Aplicarea AI, în special învățarea automată (ML), la segmentarea clienților ajută la transformarea unor cantități mari de date în grupuri precise și acționabile.

AI poate identifica segmente pe baza comportamentelor prezise, ​​cum ar fi probabilitatea de achiziții repetate sau susceptibilitatea la abandon. Prin integrarea cu instrumentele de management al campaniilor, AI le permite marketerilor să vizeze rapid aceste segmente cu conținut personalizat, optimizând cheltuielile de marketing concentrându-se pe clienții cu valoare ridicată sau cu risc.

Alte exemple de segmentare a clienților bazată pe inteligență artificială:

• Segmentarea psihologică : AI poate aprofunda aspectele psihografice ale datelor clienților, clasificând consumatorii după trăsături de personalitate, valori, interese și stiluri de viață, ceea ce poate fi incredibil de util pentru crearea de mesaje și oferte rezonante.
• Segmentarea declanșată de evenimente : sistemele AI pot segmenta clienții în funcție de reacțiile lor la anumite evenimente, cum ar fi lansările de produse sau vânzările majore. Acest lucru ajută la înțelegerea modului în care diferitele segmente de clienți interacționează cu activități specifice mărcii.
• Segmentarea vânzărilor încrucișate și a vânzărilor superioare : AI poate identifica clienții care sunt susceptibili de a fi interesați de produse sau upgrade-uri suplimentare, ajutând specialiștii în marketing să adapteze campaniile de vânzare încrucișată și de upsell pentru segmentele receptive.

În plus, segmentarea bazată pe inteligență artificială permite ajustări în timp real. Pe măsură ce clienții interacționează cu marca dvs., sistemul AI actualizează segmentele pentru a reflecta date noi, făcând strategia dvs. de marketing agilă. Poate declanșa campanii direcționate pentru reținerea clienților de îndată ce este detectată o schimbare a comportamentului.

În timp, învățarea automată poate rafina și mai mult aceste segmente prin învățarea continuă din rezultatele campaniei, ceea ce duce la experiențe și mai personalizate ale clienților.

Simplificați acest proces adoptând Improvado. Platforma se conectează la toate sursele dvs. de marketing și vânzări pentru a extrage datele și a le centraliza în stocarea dvs. Odată ce toate datele sunt colectate, Improvado curăță datele și se pregătește pentru analize ulterioare, indiferent dacă este prin BI sau AI.

2. Obținerea de informații prin simpla întrebare a Asistentului AI

Cu IA de analiză avansată, echipele de marketing își pot interoga direct datele folosind limbajul natural și pot primi informații în timp real. Această abordare de analiză conversațională oferă răspunsuri rapide la întrebări complexe despre tendințele pieței, comportamentul clienților și performanța campaniei, fără a fi nevoie de expertiză tehnică profundă. În plus, acest acces imediat la informații înseamnă că puteți testa ipotezele în timp real, ajustând campaniile din mers pentru a optimiza performanța.

Conversați cu datele dvs. de marketing folosind Improvado AI Assistant. Este un copilot de analiză conectat la setul dvs. de date care răspunde la orice întrebare pe care o aveți despre performanța de marketing și vă oferă sfaturi personalizate.

De exemplu, întrebând un asistent AI: „Care demografice a avut cea mai mare rată de implicare în ultima noastră campanie?” Specialiștii de marketing pot schimba rapid strategiile pentru a valorifica aceste informații, adaptând campaniile viitoare pentru un impact maxim.

AI Assistant este alimentat de un model de limbă mare personalizat (LLM) și tehnologie text-to-SQL. Puteți pune orice întrebări în limba engleză simplă într-o interfață de utilizator asemănătoare chat-ului, iar AI Assistant o va traduce în SQL și va interoga datele pentru a oferi informații instantanee.

Indiferent dacă întrebați despre cheltuielile publicitare, performanța campaniei sau ritmul bugetului, AI Assistant vă folosește spațiul de stocare și vă oferă răspunsuri clare și concise. Odată ce aveți un răspuns, puteți continua să discutați cu Asistentul despre constatările dvs. și despre cum să le aplicați strategiei dvs.

3. Utilizarea procesării limbajului natural pentru analiza sentimentelor

Agenții de marketing se confruntă adesea cu provocarea de a descifra opiniile clienților cu privire la lansările de produse noi sau campaniile de brand. În timp ce metodele tradiționale de sondaj oferă informații directe, ele pot consuma mult timp, pot să nu capteze sentimentele spontane exprimate pe platformele digitale și să arate adesea răspunsuri acceptate social.

Pe de altă parte, platformele de analiză a sentimentelor sociale alimentate de procesarea limbajului natural (NLP), pot analiza rapid volume mari de text pentru a identifica sentimentele la scară. Este abil în procesarea datelor din rețelele sociale, recenziile clienților și forumurile de discuții pentru a discerne starea generală de spirit și tendințele de opinie.

Cu toate acestea, NLP nu este o soluție generală. Poate interpreta greșit expresii umane complexe, cum ar fi ironia sau argoul. Acest lucru poate duce la interpretări inexacte. Mai mult, este posibil ca unele instrumente să nu ia în considerare diferențele culturale în exprimare, ceea ce duce la evaluări incorecte ale sentimentului pe piețele globale.

Specialiștii în marketing apelează acum la ChatGPT, cu interfața de chat standard, pluginurile de analiză a sentimentelor și API-ul, pentru o analiză îmbunătățită a sentimentelor. Deoarece a fost instruit pe un corp vast de date text, este de așteptat să abordeze unele dintre problemele instrumentelor de monitorizare mai tradiționale:

• ChatGPT poate lua în considerare contextul mai larg în care este făcută o declarație, ceea ce poate duce la o interpretare mai precisă a sentimentelor.
• ChatGPT poate fi ajustat și personalizat pentru anumite industrii sau subiecte, ceea ce poate îmbunătăți acuratețea analizei sentimentului pentru piețele de nișă sau anumite tipuri de produse.
• Spre deosebire de instrumentele independente, ChatGPT poate fi integrat într-un ecosistem AI mai larg, combinând analiza sentimentelor cu alte surse de date pentru o înțelegere mai holistică a opiniilor clienților.

Deși există deja un plugin adaptat analizei sentimentelor, puteți începe prin a utiliza pluginul standard pentru analiza avansată a datelor (fostul Code Interpreter).

De exemplu, puteți utiliza următorul prompt:

Am un fișier CSV care conține mai multe intrări de text pentru analiza sentimentelor. Trebuie să clasific sentimentul fiecărei intrări, să identific expresiile cheie care indică sentimentul și, dacă este posibil, să deduc orice motive pentru un anumit sentiment exprimat. Iată informațiile specifice de care am nevoie pentru fiecare intrare:

1. Clasificarea sentimentelor: pozitivă, negativă sau neutră.
2. Expresii cheie sau cuvinte care semnifică sentimentul.
3. Orice motive menționate care ar fi putut influența sentimentul.

Fișierul CSV are următoarea structură: {explain its column structure}.

4. Analiza AI de imagine și video pentru monitorizarea mărcii

Monitorizarea vizuală a mărcii, procesul de urmărire și analiză a utilizării și contextului activelor vizuale ale unei mărci pe diverse platforme digitale, a devenit o parte esențială a menținerii integrității mărcii. Având în vedere volumul de conținut partajat în fiecare minut și numărul de platforme pe care apare un brand, această sarcină a crescut dincolo de capacitățile echipelor umane. Instrumentele de analiză de marketing AI automatizează detectarea și analiza elementelor de marcă din conținutul vizual.

O modalitate de a face acest lucru este utilizarea API-ului OpenAI Vision. API-ul Vision este un sistem AI avansat care poate analiza imagini și videoclipuri pentru a recunoaște sigle, produse, activități și alte elemente vizuale.

Ghid pas cu pas pentru utilizarea API-ului vision pentru monitorizarea mărcii:

1. Integrare: Începeți prin a integra API-ul Vision cu sistemul dvs. de management al activelor digitale existent. Acest proces implică de obicei unele lucrări de dezvoltare pentru a asigura un flux continuu de date între API și depozitele de conținut ale mărcii dvs.
2. Setarea parametrilor: definiți ce ar trebui să caute API-ul în imagini și videoclipuri. Parametrii pot include siglele dvs., plasarea produselor, culorile mărcii și orice alte elemente vizuale care sunt relevante pentru identitatea mărcii dvs.
3. Analiză automată: pe măsură ce conținutul mărcii dvs. se răspândește pe diverse canale, API-ul Vision funcționează în timp real pentru a analiza elementele vizuale. Detectează și cataloghează prezența mărcii dvs. în conținutul generat de utilizatori, rețelele sociale și platformele de publicitate online.
4. Informații utile: primiți alerte și rapoarte despre unde și cum este reprezentată vizual marca dvs. API-ul poate identifica utilizarea neautorizată a siglei dvs., poate monitoriza coerența descrierii mărcii dvs. și poate evalua eficacitatea plasărilor de produse.
5. Conformitatea mărcii: utilizați informațiile pentru a vă asigura că toate reprezentările vizuale ale mărcii dvs. respectă regulile dvs. Identificați rapid cazurile în care marca este utilizată inadecvat și luați măsuri pentru a remedia problema.
6. Monitorizarea concurenței: puteți extindeți capacitățile API-ului pentru a fi cu ochii pe concurenți. Urmăriți prezența lor vizuală și comparați-o cu vizibilitatea mărcii dvs. pentru a identifica perspective și oportunități competitive.
7. Analiza tendințelor: analiza API-ului Vision poate evidenția tendințele emergente în ceea ce privește modul în care conținutul vizual atrage publicul. Această perspectivă poate ajuta la optimizarea campaniilor de marketing și la asigurarea faptului că reclamele dvs. rezonează cu publicul țintă.

5. AI pentru optimizarea căutării vocale

Peisajul căutărilor s-a schimbat semnificativ. 50% dintre consumatorii din SUA apelează zilnic la asistenți vocali pentru întrebările lor. 34% folosesc căutarea vocală săptămânal, iar 16% lunar.

Importanța optimizării conținutului pentru căutarea vocală devine vitală. Această schimbare înseamnă trecerea dincolo de cuvintele cheie tradiționale la o abordare mai conversațională, care se aliniază tiparelor naturale de vorbire.

Inteligenta artificiala pune in picioare aceasta abordare. Ajută la analiza unor volume mari de date de căutare vocală pentru a detecta modele în modul în care oamenii își formulează interogările. Această perspectivă este crucială pentru modelarea conținutului care se încadrează perfect în narațiunea căutării vocale, asigurând vizibilitatea mărcii dvs. într-o lume bazată pe voce.

Iată câteva aplicații AI pentru optimizarea și analiza căutării vocale:

• Analiza căutării vocale: algoritmii AI pot analiza tonul, formularea și semantica interogărilor vocale pentru a descoperi ce solicită cu adevărat utilizatorii. Specialiștii în marketing pot folosi aceste informații pentru a crea strategii SEO care rezonează cu stilul natural și informal al căutărilor vorbite.
• Înțelegerea căutărilor vocale cu NLP: Procesarea limbajului natural (NLP) oferă AI capacitatea de a interpreta intenția și nuanțele interogărilor vocale. Acest lucru este crucial pentru crearea de conținut care vorbește direct utilizatorului, folosind același limbaj conversațional pe care îl folosesc în viața de zi cu zi.
• Conținut care conversează: cuvântul rostit este în mod natural captivant, iar inteligența artificială poate ajuta la crearea de conținut care surprinde această calitate conversațională. Folosind algoritmi specializați în generarea de text asemănător unui om, instrumentele AI permit agenților de marketing să producă conținut care se simte ca o parte a unui dialog. Acest tip de conținut este potrivit în mod natural căutării vocale și poate îmbunătăți dramatic vizibilitatea unei mărci în rezultatele căutării vocale.
• Optimizarea căutării semantice: AI ajută la înțelegerea căutării semantice, unde contextul și relația dintre cuvinte sunt analizate pentru a oferi rezultate de căutare mai precise. Prin optimizarea conținutului pentru căutarea semantică, specialiștii în marketing îmbunătățesc șansele ca conținutul lor să se potrivească cu intenția utilizatorului.
• Testare automată și optimizare: AI poate automatiza testarea A/B pentru strategiile SEO pentru a determina ce funcționează cel mai bine pentru căutarea vocală. Aceasta include testarea diferitelor aspecte ale conținutului, de la densitatea cuvintelor cheie până la structură și format, pentru a îmbunătăți capacitatea de descoperire a acestuia prin căutarea vocală.
• Clasificarea intenției de căutare cu AI: instrumentele de analiză AI pot fi antrenate pentru a clasifica mai eficient intenția din spatele căutărilor vocale, făcând distincție între intențiile informaționale, de navigare, tranzacționale și locale. Această clasificare ajută la crearea de conținut mai bine direcționat.

Beneficiile AI în Marketing Analytics

De ce ar trebui companiile să-și deranjeze AI să-și utilizeze analizele de marketing? Integrarea inteligenței artificiale în analiza de marketing nu numai că eficientizează operațiunile, ci și dezvăluie oportunități ascunse anterior în cantități mari de date.

• Informații mai rapide: sistemele AI pot trece prin cantități mari de date într-o fracțiune din timpul necesar oamenilor. Această analiză rapidă înseamnă că companiile pot obține informații cruciale aproape instantaneu.
• Alegeri informate: AI asigură că strategiile de marketing sunt bazate pe date solide, reducând dependența de presupuneri și intuiție. Rezultatul sunt campanii de marketing mai eficiente și mai bine direcționate.
• Personalizare: AI are capacitatea de a înțelege preferințele individuale ale clienților. Acest lucru permite crearea de reclame și promoții adaptate specific gusturilor individuale, ceea ce duce la o satisfacție sporită a clienților.
• Eficiența costurilor: automatizarea analizei datelor cu AI poate duce la economii semnificative de costuri. Companiile își pot eficientiza echipele dedicate analizei datelor și pot evita cheltuielile irosite pentru strategii de marketing ineficiente.
• Abordarea nevoilor clienților: Înțelegând și anticipând ceea ce caută clienții, companiile își pot îmbunătăți ofertele, ceea ce duce la o experiență mai satisfăcătoare pentru clienți.
• Prezicerea tendințelor viitoare: AI folosește date istorice pentru a face predicții despre tendințele viitoare ale pieței. Această previziune permite companiilor să fie proactive, pregătindu-se pentru schimbările viitoare de pe piață.
• Operațiuni simplificate: Operațiuni simplificate: AI automatizează sarcinile de rutină și repetitive, economisind ore de muncă. Acest lucru nu numai că accelerează procesele, dar le permite și angajaților umani să se concentreze pe sarcini mai strategice.
• Erori minimizate: sistemele AI, ca mașini, sunt mai puțin predispuse la erorile care pot apărea cu analiza umană, în special atunci când se ocupă cu seturi de date vaste.

Inteligența artificială promite un viitor în care informațiile bazate pe date domnesc supreme, ghidând companiile către decizii mai strategice și mai informate. Deși există provocări, cu abordarea și practicile potrivite, revoluția AI în analiza de marketing poate duce la o creștere și un succes de neegalat.