Искусственный интеллект для вашей маркетинговой аналитики: 5 инновационных способов использования искусственного интеллекта для более глубокого анализа данных

Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта в маркетинговой аналитике и маркетинге в целом может создать впечатление, будто все оседлали волну высоких технологий, доводя до совершенства свои стратегии. Тем не менее, реальность такова, что многие маркетологи все еще пытаются понять, как интегрировать ИИ в свою повседневную деятельность. ИИ в маркетинговой аналитике выходит за рамки поверхностных задач анализа маркетинговых данных или оптимизации контента. В чем он действительно производит свое впечатление, так это в своей способности анализировать огромные объемы данных и предоставлять надежные, действенные идеи.

В этой статье рассматриваются пять мощных применений ИИ в маркетинговой аналитике, которые революционизируют способы сбора, интерпретации и обработки маркетинговых данных для принятия решений и повышения рентабельности инвестиций.

1. Улучшение сегментации клиентов с помощью машинного обучения

Применение искусственного интеллекта, в частности машинного обучения (ML), для сегментации клиентов помогает преобразовать огромные объемы данных в точные и действенные группы.

ИИ может идентифицировать сегменты на основе прогнозируемого поведения, например вероятности повторных покупок или склонности к оттоку клиентов. Благодаря интеграции с инструментами управления кампаниями ИИ позволяет маркетологам быстро ориентироваться на эти сегменты с помощью персонализированного контента, оптимизируя маркетинговые расходы за счет сосредоточения внимания на ценных клиентах или клиентах, находящихся в группе риска.

Другие примеры сегментации клиентов на основе ИИ:

• Психографическая сегментация . ИИ может углубляться в психографические аспекты данных о клиентах, классифицируя потребителей по личностным качествам, ценностям, интересам и образу жизни, что может быть невероятно полезно для создания резонансных сообщений и предложений.
• Сегментация по событиям : системы искусственного интеллекта могут сегментировать клиентов на основе их реакции на определенные события, такие как запуск продукта или крупные продажи. Это помогает понять, как различные сегменты клиентов взаимодействуют с конкретной деятельностью бренда.
• Сегментация перекрестных и дополнительных продаж . ИИ может определить, какие клиенты могут быть заинтересованы в дополнительных продуктах или обновлениях, помогая маркетологам адаптировать кампании перекрестных и дополнительных продаж для восприимчивых сегментов.

Кроме того, сегментация на основе искусственного интеллекта позволяет вносить корректировки в режиме реального времени. Когда клиенты взаимодействуют с вашим брендом, система искусственного интеллекта обновляет сегменты, отражая новые данные, делая вашу маркетинговую стратегию более гибкой. Он может запускать целевые кампании по удержанию клиентов, как только будет обнаружено изменение в поведении.

Со временем машинное обучение может еще больше усовершенствовать эти сегменты, постоянно изучая результаты кампаний, что приведет к еще более персонализированному обслуживанию клиентов.

Упростите этот процесс, приняв Improvado. Платформа подключается ко всем вашим источникам маркетинга и продаж для извлечения данных и централизации их в вашем хранилище. Как только все данные собраны, Improvado очищает их и готовится к дальнейшему анализу, будь то с помощью BI или AI.

2. Получение информации, просто задав вопрос AI Assistant

Благодаря передовому аналитическому искусственному интеллекту маркетинговые команды теперь могут напрямую запрашивать данные, используя естественный язык, и получать ценную информацию в режиме реального времени. Этот подход диалоговой аналитики дает быстрые ответы на сложные вопросы о тенденциях рынка, поведении клиентов и эффективности кампаний без необходимости глубоких технических знаний. Более того, немедленный доступ к аналитической информации означает, что вы можете проверять гипотезы в режиме реального времени, оперативно корректируя кампании для оптимизации их эффективности.

Общайтесь со своими маркетинговыми данными с помощью Improvado AI Assistant. Это второй пилот-аналитик, подключенный к вашему набору данных, который отвечает на любые ваши вопросы об эффективности маркетинга и дает индивидуальные советы.

Например, спросив помощника по искусственному интеллекту: «Какая демографическая группа имела самый высокий уровень вовлеченности в нашей последней кампании?» маркетологи могут быстро менять стратегии, чтобы извлечь выгоду из этих идей, адаптируя будущие кампании для достижения максимального эффекта.

AI Assistant основан на специальной модели большого языка (LLM) и технологии преобразования текста в SQL. Вы можете задавать любые вопросы на простом английском языке в пользовательском интерфейсе, похожем на чат, а AI Assistant переведет их в SQL и запросит ваши данные, чтобы мгновенно получить ценную информацию.

Независимо от того, спрашиваете ли вы о расходах на рекламу, эффективности кампании или темпах бюджета, AI Assistant подключается к вашему хранилищу и дает четкие и краткие ответы. Получив ответ, вы можете продолжить общение с Ассистентом о своих выводах и о том, как применить их в своей стратегии.

3. Использование обработки естественного языка для анализа настроений

Маркетологи часто сталкиваются с проблемой расшифровки мнений клиентов о запуске новых продуктов или кампаниях бренда. Хотя традиционные методы опросов дают прямую информацию, они могут отнимать много времени, не отражать спонтанные настроения, выраженные на цифровых платформах, и часто давать социально приемлемые ответы.

С другой стороны, платформы анализа социальных настроений, основанные на обработке естественного языка (NLP), могут быстро просеивать большие объемы текста для выявления настроений в масштабе. Он умеет обрабатывать данные из социальных сетей, отзывов клиентов и дискуссионных форумов, чтобы выявить общие настроения и тенденции мнений.

Однако НЛП не является универсальным решением. Он может неправильно истолковать сложные человеческие выражения, такие как ирония или сленг. Это может привести к неточной интерпретации. Более того, некоторые инструменты могут не учитывать культурные различия в выражениях, что приводит к неверным оценкам настроений на мировых рынках.

Маркетологи теперь обращаются к ChatGPT с его стандартным интерфейсом чата, плагинами для анализа настроений и API для расширенного анализа настроений. Поскольку он был обучен на обширном массиве текстовых данных, ожидается, что он решит некоторые проблемы более традиционных инструментов мониторинга:

• ChatGPT может учитывать более широкий контекст, в котором делается заявление, что потенциально приводит к более точной интерпретации настроений.
• ChatGPT можно настроить для конкретных отраслей или тем, что может повысить точность анализа настроений для нишевых рынков или определенных типов продуктов.
• В отличие от автономных инструментов, ChatGPT можно интегрировать в более широкую экосистему искусственного интеллекта, сочетая анализ настроений с другими источниками данных для более целостного понимания мнения клиентов.

Хотя уже существует плагин, предназначенный для анализа настроений, вы можете начать с использования стандартного плагина расширенного анализа данных (бывший Code Interpreter).

Например, вы можете использовать следующую подсказку:

У меня есть файл CSV, содержащий несколько текстовых записей для анализа настроений. Мне нужно классифицировать настроение каждой записи, определить ключевые фразы, обозначающие это настроение, и, если возможно, определить причины выражения определенного настроения. Вот конкретная информация, которая мне нужна для каждой записи:

1. Классификация настроений: положительные, отрицательные или нейтральные.
2. Ключевые фразы или слова, которые обозначают настроение.
3. Любые упомянутые причины, которые могли повлиять на настроение.

CSV-файл имеет следующую структуру: {объясните структуру столбцов}.

4. Анализ изображений и видео с помощью ИИ для мониторинга бренда

Визуальный мониторинг бренда, процесс отслеживания и анализа использования и контекста визуальных активов бренда на различных цифровых платформах, стал важной частью поддержания целостности бренда. Учитывая объем контента, который передается каждую минуту, и количество платформ, на которых появляется бренд, эта задача вышла за рамки возможностей только человеческих команд. Инструменты маркетинговой аналитики на базе искусственного интеллекта автоматизируют обнаружение и анализ элементов бренда в визуальном контенте.

Один из способов сделать это — использовать API OpenAI Vision. Vision API — это продвинутая система искусственного интеллекта, которая может анализировать изображения и видео для распознавания логотипов, продуктов, действий и других визуальных элементов.

Пошаговое руководство по использованию Vision API для мониторинга бренда:

1. Интеграция. Начните с интеграции Vision API с существующей системой управления цифровыми активами. Этот процесс обычно включает в себя некоторую работу по разработке, чтобы обеспечить бесперебойный поток данных между API и репозиториями контента вашего бренда.
2. Настройка параметров: определите, что API должен искать в изображениях и видео. Параметры могут включать ваши логотипы, размещение продуктов, цвета бренда и любые другие визуальные элементы, имеющие отношение к идентичности вашего бренда.
3. Автоматический анализ. Поскольку контент вашего бренда распространяется по различным каналам, Vision API работает в режиме реального времени для анализа визуальных элементов. Он обнаруживает и каталогизирует присутствие вашего бренда в пользовательском контенте, социальных сетях и платформах онлайн-рекламы.
4. Полезная информация: получайте оповещения и отчеты о том, где и как визуально представлен ваш бренд. API может обнаружить несанкционированное использование вашего логотипа, отслеживать единообразие изображения вашего бренда и оценивать эффективность вашего продакт-плейсмента.
5. Соответствие бренду. Используйте полученные данные, чтобы убедиться, что все визуальные представления вашего бренда соответствуют вашим рекомендациям. Быстро выявляйте случаи неправомерного использования бренда и принимайте меры по устранению проблемы.
6. Мониторинг конкурентов: вы можете Расширьте возможности API, чтобы следить за конкурентами. Отслеживайте их визуальное присутствие и сравнивайте его с заметностью вашего бренда, чтобы выявить конкурентные идеи и возможности.
7. Анализ тенденций. Анализ Vision API может выявить новые тенденции в том, как визуальный контент привлекает вашу аудиторию. Эта информация может помочь в оптимизации маркетинговых кампаний и обеспечении того, чтобы ваши креативы находили отклик у целевой аудитории.

5. ИИ для оптимизации голосового поиска

Ландшафт поиска существенно изменился. 50% потребителей в США ежедневно обращаются к голосовым помощникам по своим вопросам. 34% используют голосовой поиск еженедельно, а 16% — ежемесячно.

Важность оптимизации контента для голосового поиска становится жизненно важной. Этот сдвиг означает выход за рамки традиционных ключевых слов к более разговорному подходу, который соответствует естественным речевым моделям.

Искусственный интеллект реализует этот подход. Это помогает анализировать большие объемы данных голосового поиска, чтобы обнаружить закономерности в том, как люди формулируют свои запросы. Это понимание имеет решающее значение для формирования контента, который органично вписывается в повествование голосового поиска, обеспечивая видимость вашего бренда в мире, управляемом голосом.

Вот пара приложений AI для оптимизации и анализа голосового поиска:

• Аналитика голосового поиска. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать тон, фразировку и семантику голосовых запросов, чтобы определить, что на самом деле просят пользователи. Маркетологи могут использовать эту информацию для разработки стратегий SEO, которые перекликаются с естественным, неформальным стилем устного поиска.
• Понимание голосового поиска с помощью НЛП: обработка естественного языка (НЛП) дает ИИ возможность интерпретировать смысл и нюансы голосовых запросов. Это крайне важно для создания контента, который обращается непосредственно к пользователю, используя тот же разговорный язык, который он использует в своей повседневной жизни.
• Контент, который общается. Произнесенное слово естественным образом привлекает внимание, и искусственный интеллект может помочь создать контент, который передает это качество разговора. Используя алгоритмы, специализирующиеся на создании человеческого текста, инструменты искусственного интеллекта позволяют маркетологам создавать контент, который воспринимается как одна из сторон диалога. Этот тип контента естественным образом подходит для голосового поиска и может значительно улучшить видимость бренда в результатах голосового поиска.
• Оптимизация семантического поиска: искусственный интеллект помогает понять семантический поиск, при котором контекст и взаимосвязь между словами анализируются для обеспечения более точных результатов поиска. Оптимизируя контент для семантического поиска, маркетологи повышают вероятность соответствия своего контента намерениям пользователя.
• Автоматическое тестирование и оптимизация. ИИ может автоматизировать A/B-тестирование стратегий SEO, чтобы определить, что лучше всего подходит для голосового поиска. Это включает в себя тестирование различных аспектов контента, от плотности ключевых слов до структуры и формата, чтобы улучшить его обнаруживаемость с помощью голосового поиска.
• Классификация намерений поиска с помощью ИИ. Инструменты аналитики ИИ можно обучить более эффективно классифицировать намерения, лежащие в основе голосового поиска, различая информационные, навигационные, транзакционные и локальные намерения. Эта классификация помогает создавать более целевой контент.

Преимущества ИИ в маркетинговой аналитике

Зачем компаниям беспокоиться об использовании искусственного интеллекта в своей маркетинговой аналитике? Интеграция искусственного интеллекта в маркетинговую аналитику не только оптимизирует операции, но и открывает возможности, ранее скрытые в огромных объемах данных.

• Более быстрое понимание: системы искусственного интеллекта могут анализировать огромные объемы данных за долю времени, которое потребовалось бы людям. Этот быстрый анализ означает, что предприятия могут получить важную информацию практически мгновенно.
• Осознанный выбор: искусственный интеллект гарантирует, что маркетинговые стратегии основаны на надежных данных, уменьшая зависимость от догадок и интуиции. Результатом являются более эффективные и целевые маркетинговые кампании.
• Персонализация: ИИ способен понимать индивидуальные предпочтения клиентов. Это позволяет создавать рекламу и рекламные акции, адаптированные к индивидуальным вкусам, что приводит к повышению удовлетворенности клиентов.
• Экономическая эффективность: автоматизация анализа данных с помощью ИИ может привести к значительной экономии средств. Предприятия могут оптимизировать свои команды, занимающиеся анализом данных, и избежать расточительных расходов на неэффективные маркетинговые стратегии.
• Удовлетворение потребностей клиентов. Понимая и предсказывая, что ищут клиенты, компании могут улучшить свои предложения, что приведет к более удовлетворенному обслуживанию клиентов.
• Прогнозирование будущих тенденций: ИИ использует исторические данные для прогнозирования будущих тенденций рынка. Такое предвидение позволяет бизнесу проявлять инициативу, готовясь к предстоящим изменениям на рынке.
• Оптимизированные операции: Оптимизированные операции: ИИ автоматизирует рутинные и повторяющиеся задачи, экономя часы работы. Это не только ускоряет процессы, но и позволяет сотрудникам сосредоточиться на более стратегических задачах.
• Минимизация ошибок: системы искусственного интеллекта, как и машины, менее подвержены ошибкам, которые могут возникнуть при человеческом анализе, особенно при работе с обширными наборами данных.

ИИ обещает будущее, в котором царит понимание, основанное на данных, направляя бизнес к принятию более стратегических и обоснованных решений. Несмотря на существование проблем, при правильном подходе и практике революция ИИ в маркетинговой аналитике может привести к беспрецедентному росту и успеху.