Dirbtinis intelektas marketinge: 7 būdai personalizuotam marketingui

Dirbtinis intelektas marketinge: kas tai ir kodėl tai svarbu?

Paprastai tariant, dirbtinis intelektas rinkodaroje naudoja duomenis ir algoritmus tam, kad padėtų priimti sprendimus: ką rodyti, kam rodyti, kada rodyti ir kaip pateikti žinutę. Tai ypač aktualu, kai auga konkurencija, brangsta reklama, o auditorijos dėmesys trumpėja. Tokiose sąlygose laimi tie, kurie geriau supranta vartotoją ir komunikuoja tiksliau.

Praktikoje DI dažniausiai naudojamas 3 kryptimis: (1) duomenų analizė ir segmentavimas, (2) turinio ir pasiūlymų personalizavimas, (3) automatizacija ir optimizavimas (el. laiškai, reklama, klientų aptarnavimas). Žemiau — 7 būdai, kuriuos galima pritaikyti net ir mažesniame versle.

Jei nori daugiau praktinių pavyzdžių, peržiūrėk: Personalizuotas marketingas.

1) Duomenų analizė ir segmentavimas

Dirbtinis intelektas marketinge padeda geriau pažinti auditoriją

Vienas didžiausių privalumų — gebėjimas apdoroti didelius duomenų kiekius iš skirtingų šaltinių: svetainės analitikos, CRM, pirkimų istorijos, el. pašto kampanijų, socialinių tinklų sąveikų. Vietoje spėjimų galima matyti dėsningumus: kas domisi, kas grįžta, kas meta krepšelį, kas reaguoja į nuolaidas, o kas perka be jų.

• Elgsenos segmentai: nauji lankytojai, grįžtantys, „karšti“ potencialūs klientai, lojalūs pirkėjai.
• Interesų segmentai: pagal žiūrėtus puslapius, kategorijas ar turinio temas.
• Vertės segmentai: pagal krepšelio vertę, pirkimo dažnį, paskutinį pirkimą.

Segmentavimas virsta realiais veiksmais: skirtingoms grupėms rodomi skirtingi pasiūlymai, skirtingas turinys ir net skirtinga komunikacijos seka.

2) Turinio personalizavimas svetainėje

Personalizavimas nėra tik vardas el. laiške. Svetainėje jis gali reikšti dinamišką turinį: skirtingas antraštes, skirtingus produktų blokus, skirtingus pasiūlymus ar CTA mygtukus. Tai ypač gerai veikia, kai turi kelias auditorijas (pvz., B2B ir B2C) arba kai parduodi daugiau nei vieną kategoriją.

Pavyzdžiui, jei lankytojas kelis kartus žiūrėjo tą pačią paslaugą, galima rodyti aiškesnį „sekantį žingsnį“: užklausos formą, konsultacijos pasiūlymą ar atvejį (case study). Jei lankytojas atėjo iš konkrečios kampanijos — galima adaptuoti žinutę prie kampanijos pažado.

3) Individualios rekomendacijos ir „next best offer“

Rekomendacijos ypač stiprios el. prekyboje, bet logika tinka ir paslaugoms: pasiūlyti tai, kas labiausiai tikėtina, kad bus aktualu. Vietoje atsitiktinių „populiariausių“ pasiūlymų, rekomendacijos remiasi naršymo ir pirkimo istorija.

Pavyzdys: jei klientas domėjosi reklamos paslaugomis, galima pasiūlyti susijusią paslaugą — auditą, strategiją ar kampanijų optimizavimą. Taip didėja užklausų kokybė ir mažėja „šaltų“ kontaktų.

4) El. laiškų automatizavimas ir personalizacija

Dirbtinis intelektas marketinge padeda siųsti laiškus tinkamu metu

El. paštas vis dar yra vienas pelningiausių kanalų, jei jis daromas protingai. Automatizacijos gali reaguoti į veiksmus: peržiūrėjo paslaugą, parsisiuntė gidą, paliko krepšelį, grįžo po pertraukos. Tokios sekos didina konversiją, nes komunikacija vyksta tada, kai vartotojo dėmesys yra aukščiausias.

• Welcome seka: naujam kontaktui su aiškiu vertės pasiūlymu.
• Apleistas krepšelis / nebaigta užklausa: priminimas + atsakymas į dažnus klausimus.
• Reaktyvacija: sugrįžimo pasiūlymas po 30–60 dienų be aktyvumo.

5) Chatbotai ir klientų aptarnavimas 24/7

Pokalbių robotai gali padėti surinkti užklausas, atsakyti į dažniausius klausimus, nukreipti į aktualų puslapį ar greičiau suvesti klientą į konsultaciją. Svarbiausia — sukurti aiškų scenarijų: ką robotas sprendžia, o kada perduoda žmogui. Tai mažina apkrovą komandai ir didina vartotojo pasitenkinimą.

Daugiau apie chatbotus: Google Cloud – What are chatbots?

6) Elgesio prognozės ir „churn“ mažinimas

Kai turite pakankamai duomenų, galima prognozuoti: kurie klientai labiau linkę pirkti, kurie linkę „atšalti“, kuriems reikia papildomos informacijos, o kuriems — stipresnio pasiūlymo. Tai leidžia kampanijas planuoti tiksliau ir efektyviau panaudoti biudžetą.

Plačiau apie prognozavimo analizę: IBM – Predictive analytics

7) Reklamos kampanijų optimizavimas

Reklamoje didžiausias kaštas yra testavimas „aklai“. Kai optimizavimas remiasi duomenimis, galima greičiau suprasti, kurie kūrybiniai variantai veikia, kuri auditorija konvertuoja, ir kuriame etape vartotojai „iškrenta“. Tai padeda efektyviau paskirstyti biudžetą ir kelti ROI.

Susiję įrašai Finemi: Marketingo automatizavimas ir Google Ads optimizavimas.

Kaip pradėti diegti dirbtinį intelektą marketinge be chaoso?

Kad rezultatai būtų apčiuopiami, verta eiti etapais. Pirma — aiškus tikslas (pvz., daugiau užklausų, didesnė konversija, mažesnė kaina už lead’ą). Antra — duomenų tvarka (analitika, tikslai, įvykiai, CRM). Trečia — vienas konkretus sprendimas ir matavimas. Tik tada verta plėsti.

1. Nustatyk vieną KPI: konversija, CPA, ROAS, užklausų skaičius ar jų kokybė.
2. Sutvarkyk matavimą: įvykiai, formų sekimas, skambučių sekimas, UTM.
3. Pradėk nuo 1 sprendimo: el. laiškų seka arba chatbotas, arba personalizuotas turinys.
4. Testuok 30 dienų: tik po to daryk išvadas ir plėsk.

Išvada

Dirbtinis intelektas marketinge suteikia galimybę komunikuoti tiksliau, greičiau ir efektyviau: nuo segmentavimo iki personalizacijos, nuo automatizacijų iki prognozių. Jei pradėsi nuo aiškaus tikslo ir tvarkingų duomenų, rezultatai bus ne „teoriniai“, o realiai matomi — konversijose, užklausose ir pardavimuose.