...
Notice the elephant horizontal logo
PRIDOBI PONUDBO
26 novembra, 2023

Marketing in AI: trendi in napovedi za leto 2024 - 1. del

Umetna inteligenca v marketingu ni nov koncept. Tehnologije, kot je strojno učenje, so že dolgo sestavni del večjih oglaševalskih platform. Napovedna analitika, priporočilni sistemi, klepetalni boti ter prepoznavanje slik in videoposnetkov se opirajo na strojno učenje in se uporabljajo že dlje časa. S pojavom orodij za obdelavo naravnega jezika (NLP), kot je Chat GPT, pa je umetna inteligenca postala dostopnejša širši javnosti.
 Zaradi tega je umetna inteligenca leta 2023 postala najbolj obravnavana tema v marketingu. Naša ekipa v podjetju Notice the Elephant je prepričana, da se bo ta trend nadaljeval tudi v letu 2024. Tukaj je prvi del marketinških trendov na področju umetne inteligence, ki smo jih prepoznali. Ne pozabite si ogledati tudi drugega dela marketinških trendov in napovedi na področju umetne inteligence.

1.      Hiper personalizacija

Hiperpersonalizacija je najpomembnejša in najbolj vznemirljiva priložnost, ki jo umetna inteligenca prinaša v marketing. Predstavlja spremembo paradigme v marketingu, kjer se spretnost umetne inteligence pri analizi podatkov in prepoznavanju vzorcev uporablja za ustvarjanje neverjetno specifičnih in ustreznih izkušenj strank.

Ne glede na to, ali govorimo o napovedni personalizaciji ali o uporabi podatkov v realnem času, umetne inteligence in avtomatizacije za zagotavljanje zelo relevantne in personalizirane vsebine, izdelkov ali izkušenj potrošnikom, je vpliv jasen: umetna inteligenca bo za vedno spremenila izkušnjo strank (CX). Preobrazbena moč je razvidna iz različnih in vse pogostejših primerov uporabe hiperpersonalizacije v različnih panogah.

V e-trgovini na primer sistemi umetne inteligence analizirajo zgodovino brskanja in nakupov uporabnika ter mu priporočajo izdelke, ki jih bo najverjetneje kupil. Pri marketingu vsebin orodja umetne inteligence izbirajo in predstavljajo članke in videoposnetke v skladu z uporabnikovimi interesi. Tudi pri storitvah za stranke klepetalni roboti in virtualni pomočniki uporabljajo pogovorno umetno inteligenco za zagotavljanje pomoči, ki je bolj osebna in empatična.

Ključ do hiperpersonalizacije je prefinjena uporaba podatkov. Algoritmi umetne inteligence lahko z uporabo podatkov o strankah iz različnih stičnih točk - zgodovine brskanja, nakupnih vzorcev, interakcij v družabnih medijih ali celo glasovnih in besedilnih vnosov - oblikujejo podrobne profile strank. Ti profili se nato uporabijo za zagotavljanje vsebine, ponudb in interakcij, ki so edinstveno prilagojeni vsakemu posamezniku.

Na voljo je vrsta orodij, ki omogočajo to raven personalizacije. Platforme z umetno inteligenco, kot sta Adobe Experience Cloud in Salesforce Einstein, ponujajo možnosti za personalizacijo v realnem času na različnih kanalih. Ta orodja uporabljajo strojno učenje za nenehno izpopolnjevanje razumevanja preferenc strank, zaradi česar je vsaka interakcija bolj ustrezna od prejšnje.

V podjetju Notice the Elephant smo ta trend sprejeli s svojimi magneti z umetno inteligenco. Z uporabo umetne inteligence smo razvili magnete za vodje, ki ne le privabljajo potencialne stranke in zagotavljajo prilagojeno vsebino, prilagojeno njihovim posebnim potrebam in interesom, temveč tudi zajemajo podatke, ki se lahko nato uporabijo za zagotavljanje zelo prilagojenega potovanja strank. To ne le izboljša stopnjo vključenosti, temveč tudi okrepi odnos med blagovno znamko in stranko.

Prednosti hiperpersonalizacije so oprijemljive. Podjetja poročajo o večji zvestobi strank, višji stopnji konverzije in boljšem zadovoljstvu strank. Vendar pa ni brez izzivov. Skrb za zasebnost podatkov in etično uporabo umetne inteligence je najpomembnejša. Podjetja, ki se lotevajo hiperpersonalizacije, morajo skrbno krmariti med temi pomisleki ter zagotoviti preglednost in skladnost s predpisi o varstvu podatkov.

2.      Zasebnost podatkov in umetna inteligenca

Ker podjetja še naprej uporabljajo umetno inteligenco v marketingu, bo ohranjanje nedotakljivosti zasebnosti podatkov postalo ključni element zaupanja strank in integritete blagovne znamke. To vprašanje je postalo pomembnejše zaradi večje ozaveščenosti potrošnikov in strožjih globalnih predpisov, kot sta GDPR in CCPA. Današnji potrošniki niso le seznanjeni s svojimi pravicami do podatkov, temveč jih tudi vse bolj skrbi, kako se uporabljajo njihovi osebni podatki.

Vloga umetne inteligence na tem področju je dvojna. Po eni strani zaradi velikih količin podatkov, ki jih lahko obdeluje, vzbuja pomisleke glede zasebnosti. Po drugi strani pa predstavlja rešitve za izboljšanje varstva podatkov. Algoritmi umetne inteligence lahko na primer pomagajo pri anonimizaciji osebnih podatkov, kar zagotavlja, da se vpogledi pridobivajo brez ogrožanja zasebnosti posameznika. Pomagajo lahko tudi pri prepoznavanju in zmanjševanju morebitnih kršitev varnosti podatkov ter tako učinkoviteje varujejo podatke potrošnikov.

Drug vidik je etična uporaba umetne inteligence v marketingu. Ker so sistemi umetne inteligence vse bolj izpopolnjeni, je treba zagotoviti njihovo etično in odgovorno uporabo. To vključuje preglednost glede vloge UI v marketinških kampanjah in uporabe podatkov o potrošnikih za oblikovanje teh kampanj.

Čeprav modeli umetne inteligence, zlasti tisti, ki uporabljajo globoko učenje, po usposabljanju običajno ne shranjujejo podatkov o posameznem uporabniku, se v začetni fazi usposabljanja, ko se lahko uporabijo osebni podatki, pojavijo pomisleki. V tej fazi je ključnega pomena, da se uporabijo strogi ukrepi za ravnanje s podatki in varovanje zasebnosti. Poleg tega je treba biti pozoren na morebitne ranljivosti, kot je inverzija modela, ki lahko iz modela izpelje občutljive podatke. Uporaba tehnik, kot je diferencialna zasebnost med usposabljanjem modela, lahko zmanjša ta tveganja.

Izziv presega končno uporabo modelov umetne inteligence in zajema celoten življenjski cikel razvoja in uvajanja umetne inteligence. Podjetja morajo zagotoviti, da so podatki anonimizirani, varno obdelani in etično uporabljeni v celotnem življenjskem ciklu umetne inteligence, da ohranijo zaupanje potrošnikov in spoštujejo predpise o zasebnosti.

Vse večja je potreba po sodelovanju med različnimi zainteresiranimi stranmi, vključno s tržniki, razvijalci umetne inteligence, pravnimi strokovnjaki in organi za varstvo podatkov, da bi ustvarili okvir, ki bo usklajeval učinkovito marketing in varstvo zasebnosti. To sodelovanje je bistveno za razvoj standardov in najboljših praks, ki usmerjajo etično uporabo umetne inteligence v marketingu. Z napredkom bosta upravljanje in varovanje podatkov v celotnem življenjskem ciklu UI ključna za etično in odgovorno uporabo UI v marketingu.

3.      Prediktivna analitika na podlagi umetne inteligence

Prediktivna analitika, ki jo poganja umetna inteligenca, v letu 2024 spreminja marketinško pokrajino, saj ponuja vpogled v prihodnje trende in vedenje strank. Ta metoda uporablja napredne algoritme umetne inteligence in strojnega učenja za analizo preteklih podatkov, kar tržnikom omogoča izjemno natančno napovedovanje potreb, preferenc in morebitnih dejanj strank.

V e-trgovini orodja, kot je Trellis, uporabljajo napovedno analitiko, ki ima ključno vlogo pri razumevanju in predvidevanju nakupnih vzorcev. To predvidevanje omogoča trgovcem na drobno, da optimizirajo zaloge, prilagodijo tržna sporočila in celo dinamično prilagodijo cene, da bi zadostili pričakovanemu povpraševanju. V medijski industriji napovedni modeli analizirajo preference gledalcev in priporočajo vsebine, s čimer povečujejo stopnjo vključenosti in naročnine.

Poleg tega napredne agencije uporabljajo napovedno analitiko za oblikovanje odločitev, še preden se začnejo izvajati kakršne koli tržne dejavnosti. S predvidevanjem usmerjenosti in preferenc uporabnikov nam ta analitika omogoča, da izpopolnimo svoje vizualne in interaktivne elemente. Napovedni modeli lahko na primer analizirajo vzorce sodelovanja uporabnikov in podatke o sledenju očem, da ugotovijo, kateri deli spletne strani ali kateri vidiki zasnove izdelka bodo verjetno pritegnili največ pozornosti. Ta vpogled oblikovalcem omogoča, da strateško umestijo ključna sporočila ali pozive k ukrepanju ter tako povečajo vključenost uporabnikov in učinkovitost oblikovanja.

Poleg napovedovanja je napovedna analitika ključnega pomena tudi za izboljšanje izkušenj strank. S predvidevanjem želja strank lahko podjetja prilagodijo svojo ponudbo in zagotovijo, da je vsaka interakcija ustrezna in zanimiva. Ta raven personalizacije spodbuja večjo zvestobo in zadovoljstvo strank.

Uporaba napovedne analitike, ki jo poganja umetna inteligenca, presega samo razumevanje strank. Gre tudi za optimizacijo marketinških dejavnosti. Napovedni modeli lahko na primer napovedujejo uspešnost različnih marketinških kanalov, kar podjetjem omogoča učinkovitejše razporejanje proračunskih sredstev. V digitalnem oglaševanju lahko te analitike predvidijo stopnjo klikov, kar oglaševalcem pomaga optimizirati umestitev oglasov in vsebine.

Integracija napovedne analitike z drugimi trženjskimi orodji je bistvenega pomena. Dopolnjuje trženjska prizadevanja, ki temeljijo na podatkih, in zagotavlja, da napovedi temeljijo na celovitih in natančnih zbirkah podatkov. Integracija napovedne analitike s sistemi CRM lahko na primer prodajnim ekipam zagotovi vpogled v potrebe potencialnih strank, kar poveča učinkovitost prodajnih strategij.

4.      Avtomatizacije medkanalnega marketinga z umetno inteligenco

Avtomatizacija medkanalnega marketinga z umetno inteligenco spreminja pravila igre v svetu marketinga. Z izkoriščanjem zmožnosti umetne inteligence, da analizira in deluje na podlagi podatkov iz različnih kanalov, lahko tržniki zdaj zagotavljajo enotno in prilagojeno uporabniško izkušnjo (CX) kot še nikoli prej. Ta trend orkestrira enotno večkanalno trženjsko strategijo s pomočjo zmogljivosti umetne inteligence za celovito analizo podatkov in prepoznavanje vzorcev.

Brezhibna integracija različnih tržnih kanalov zagotavlja celovito potovanje stranke na vsaki točki dotika. V praksi to pomeni uporabo umetne inteligence za povezovanje marketinških strategij v e-pošto, družbene medije, spletna mesta, mobilne aplikacije, CRM in drugo.

Vidik avtomatizacije je v igri z uporabo umetne inteligence za sinhronizacijo podatkov o strankah, sporočil in kampanj, kar zagotavlja, da so stranke deležne dosledne izkušnje ne glede na platformo, s katero sodelujejo.

Orodja, kot je Optimove, hitro spreminjajo marketing od marketinga, usmerjenega v izdelke, k marketingu, ki temelji na podatkih in je osredotočeno na uporabnika. Na primer, interakcija stranke z oglasom v družabnih medijih lahko sproži personalizirano nadaljnje e-poštno sporočilo, s čimer se ustvari celovita trženjska pripoved. Na področju CRM umetna inteligenca ponuja raven interakcije in razumevanja, ki je bila prej nedosegljiva, kar podjetjem omogoča predvidevanje potreb strank in odzivanje v realnem času. Na primer, hiperavtomatizirani sistemi CRM lahko prepoznajo vzorce nakupovanja in samodejno pošljejo ciljno usmerjene ponudbe, v sektorjih B2B pa lahko avtomatizirajo procese nege vodilnih strank, kar poveča učinkovitost in stopnjo konverzije.

Glavne prednosti avtomatizacije marketinga z umetno inteligenco so zmožnost zagotavljanja personalizacije v prej nedosegljivem obsegu, odzivnost v realnem času, sodelovanje z majhnim številom dotikov in prihranek stroškov z obsežno izdelavo marketinških in komunikacijskih sredstev z umetno inteligenco. Vendar pa je povezovanje različnih kanalov povezano tudi z izzivi. Zahteva ne le izpopolnjeno tehnologijo, temveč tudi strateški pristop, ki zagotavlja, da vsi kanali učinkovito prispevajo k splošnim trženjskim ciljem.

Orodja, kot so Zapier, HubSpot in Marketo, so v ospredju avtomatizacije marketinga z umetno inteligenco. Nekatere agencije, kot je naša Notice the Elephant, so avtomatizacijo marketinga z umetno inteligenco prav tako vključile v nabor storitev. Naš pristop vključuje uporabo teh naprednih orodij za zagotavljanje celovite trženjske strategije, ki zajema vse digitalne stične točke in zagotavlja, da trženjska prizadevanja naših strank niso le usklajena, temveč tudi dosledno usklajena z njihovimi splošnimi poslovnimi cilji.

5.      Strategije oblikovanja cen na podlagi umetne inteligence

Cenovne strategije, ki jih poganja umetna inteligenca, tržnikom omogočajo dinamično prilagajanje cen na podlagi različnih dejavnikov, vključno s povpraševanjem na trgu, vedenjem strank in ravnmi zalog. Tako lahko podjetja v realnem času optimizirajo svoje strategije določanja cen, kar povečuje dobičkonosnost in konkurenčnost na trgu.

Cenovne strategije umetne inteligence se uporabljajo tudi v storitvenem sektorju. Storitve, od komunalnih storitev do naročniških ponudb, uporabljajo umetno inteligenco za prilagajanje cenovnih modelov posameznim vzorcem uporabe in željam strank. Ta prilagojeni pristop ne le povečuje zadovoljstvo strank, temveč tudi spodbuja učinkovitejšo uporabo storitev.

Na področju e-trgovine je oblikovanje cen na podlagi umetne inteligence še posebej učinkovito, saj omogoča hiter odziv na spremembe na trgu, kar je v hitrem spletnem maloprodajnem okolju ključnega pomena. Trgovci na drobno lahko zdaj dinamično spreminjajo cene na podlagi analize podatkov v realnem času o vzorcih povpraševanja strank, cenah konkurentov, ravneh zalog in drugem, hkrati pa povečujejo svoje stopnje dobička.

Druga pomembna aplikacija oblikovanja cen na podlagi umetne inteligence je v potovalni in gostinski industriji. Letalske družbe in hoteli uporabljajo umetno inteligenco za prilagajanje cen na podlagi nihanja povpraševanja, vzorcev rezervacij in celo zunanjih dejavnikov, kot so vremenske razmere ali lokalni dogodki. Ta dinamična strategija oblikovanja cen zagotavlja višjo stopnjo zasedenosti in povečuje prihodke.

Cenovne strategije, ki jih poganja umetna inteligenca, se lahko uporabljajo tudi v programih zvestobe. Ta personalizirani pristop spodbuja globlje sodelovanje, ponavljajoče se poslovanje in večjo zvestobo strank. Poleg tega postajajo programi zvestobe, ki jih poganja umetna inteligenca, vse bolj interaktivni. Vključujejo lahko stranke v realnem času ter ponujajo nagrade in spodbude v trenutku nakupa ali interakcije. Ta neposrednost dodaja novo raven vključenosti, zaradi česar so programi zvestobe privlačnejši in učinkovitejši.

Vendar je izvajanje strategij določanja cen na podlagi umetne inteligence povezano z izzivi. Zahteva ne le dostop do velikih količin podatkov, temveč tudi do izpopolnjenih orodij umetne inteligence, ki so sposobna obdelati te podatke in sprejeti natančne cenovne odločitve. Poleg tega morajo podjetja skrbno preučiti vpliv dinamičnega oblikovanja cen na zaznavanje strank in ugled blagovne znamke. Za ohranjanje zaupanja strank je bistvenega pomena pregledna komunikacija o strategijah določanja cen.

Deli vsebino
Preberi tudi
24 januarja, 2024
Kaj storiti, ko nekdo klonira vašo spletno stran?

V tem članku predstavljamo korake, kaj storiti, če nekdo klonira vaše spletno mesto; metode za detekcijo kloniranih spletnih mest in ukrepe za preprečevanje kloniranja oziroma zmanjšanje tveganja.

Več
26 novembra, 2023
Umetna inteligenca v marketingu: trendi in napovedi za leto 2024 - 2. del

Drugi del trendov umetne inteligence in marketinga za leto 2024 obravnava inovativna področja ustvarjanja vsebin z umetno inteligenco, vedenjske biometrije, optimizacije marketinga v realnem času in še več. Pridružite se nam pri raziskovanju teh najsodobnejših trendov, ki postavljajo temelje za prihodnost trženja.

Več
28 julija, 2023
Marketing z lead magneti: Načrtovanje strategije za uspeh

Raziskujte svet marketinga z lead magneti in načrtujte strategijo za uspeh. Ta objava razkriva, kako privlačne ponudbe lahko pritegnejo in konvertirajo potencialne stranke. Spoznajte, kako lahko lead magneti, od poučnih e-knjig do ekskluzivne vsebine, očarajo vaše občinstvo in vzpostavijo dolgoročne odnose s strankami. Potopite se v svet konverzij in izkoristite pravi potencial svojih marketinških prizadevanj.

Več
19 julija, 2023
Stopnja konverzije: Ovrednotite marketinško uspešnost

Razumeti stopnjo konverzije je ključno za merjenje uspešnosti vaših marketinških dejavnosti. Ta vodnik vam pomaga razumeti, kako lahko stopnja konverzije izboljša vaše trženjske strategije. Odkrijte panožne referenčne vrednosti, razumejte, kako se stopnje konverzije razlikujejo med panogami, in izkoristite naš brezplačni kalkulator stopnje konverzije za optimizacijo vaših strategij in povečanje prihodkov.

Več
1 julija, 2023
Lead magneti: Umetnost privlačnosti

Poglobite se v umetnost privlačnosti z lead magneti. Ta objava raziskuje njihovo vlogo v digitalnem marketingu, od pridobivanja kontaktnih podatkov potencialnih strank do vzpostavljanja odnosov. Spoznajte vsestranskost lead magnetov, njihov razvoj in učinkovitost pri gradnji vašega seznama e-pošte. Odkrijte skrivnosti visoko konvertirajočih lead magnetov in strateške postavitve za največji učinek.

Več
22 junija, 2023
Stopnja konverzije v marketingu: Dešifiranje konverzijske kode

Odkrijte skrivnosti stopnje konverzije v marketingu. Ta vodnik razkriva, kako meriti učinkovitost vaših trženjskih prizadevanj in transformirati obiskovalce v kupce. Spoznajte ključne dejavnike, ki vplivajo na stopnjo konverzije, od dinamike panoge do zasnove spletnega mesta. Potopite se v svet konverzij in izkoristite pravi potencial svojih marketinških prizadevanj.

Več

Zaupajo nam odlična podjetja

Pravilnik o zasebnostiPravilnik o piškotkihStran v angleščini