Analiza predykcyjna wspierana przez sztuczną inteligencję: otwieranie możliwości marketingowych

Czy jesteś zmęczony zgadywaniem swojej gry marketingowej i nadzieją na najlepsze? Nadszedł czas, aby uwolnić pełny potencjał działań marketingowych dzięki analityce predykcyjnej wspieranej przez sztuczną inteligencję!

Nie jest tajemnicą, że dzisiejsze firmy nie mogą odnieść sukcesu bez danych. Jednak samo zbieranie ton danych nie jest rozwiązaniem. Ważne jest czerpanie z nich cennych spostrzeżeń, aby podejmować świadome decyzje. Właśnie tam wkraczają analizy predykcyjne i sztuczna inteligencja.

Predykcyjna sztuczna inteligencja jest bliska dokładnego przewidywania zachowań i preferencji klientów, więc nie musisz już polegać na domysłach. Przedzierając się przez góry danych, algorytmy sztucznej inteligencji odkrywają ukryte wzorce i trendy, które kierują podejmowaniem decyzji przez konsumentów.

Ta wiedza umożliwia precyzyjne dostosowanie działań marketingowych do potrzeb każdego klienta, zwiększając szanse na odpowiedź klienta. Ciekawy? Czekaj, jest więcej!

Czytaj dalej, aby szczegółowo zrozumieć analizę predykcyjną AI i odkryć różne możliwości, jakie daje ona marketerom.

Jak działa analiza predykcyjna AI?

Analiza predykcyjna AI wykorzystuje zaawansowane algorytmy, uczenie maszynowe i modele statystyczne do analizowania danych i znajdowania wzorców, które mogą przewidywać przyszłe wyniki. Narzędzia te mogą przewidywać trendy i zachowania zachodzące w następnej sekundzie, dniu, a nawet latach w przyszłości.

Większość firm ma dużą ilość danych o swoich klientach, takich jak:

• Historia zakupów,
• Przeszłe interakcje z marką,
• Informacje demograficzne,
• Aktywność w mediach społecznościowych i
• Wzorce przeglądania stron internetowych.

Algorytmy sztucznej inteligencji zagłębiają się w te dane, szukając ukrytych wzorców i powiązań. Rozbijmy to na przykładzie.

Analiza predykcyjna AI w praktyce

Załóżmy, że prowadzisz internetowy sklep fitness i chcesz przewidzieć, jakie akcesoria fitness prawdopodobnie kupią Twoi klienci. Algorytmy analizy predykcyjnej AI zagłębiłyby się w ich dane, badając czynniki, takie jak ich poprzednie zakupy, cele fitness, a nawet treningi, w które się angażują.

Algorytmy mogą na przykład odkryć, że klienci, którzy często kupują maty do jogi, są również zainteresowani zakupem gum oporowych. Dzięki tym wglądom możesz tworzyć ukierunkowane promocje lub proponować oferty pakietowe dla klientów, którzy kupują matę do jogi, oferując im zniżkę na opaski oporowe, aby poprawić ich rutynę treningową.

Co więcej, algorytmy sztucznej inteligencji uwzględniają również czynniki zewnętrzne, takie jak recenzje klientów, dyskusje w mediach społecznościowych lub rekomendacje osób mających wpływ na kondycję.

Załóżmy na przykład, że akcesorium fitness zyskuje popularność dzięki pozytywnym recenzjom lub rekomendacjom influencerów. W takim przypadku algorytmy mogą zasugerować wyróżnienie tego produktu i zaoferowanie specjalnych promocji, aby wykorzystać szum.

Możliwości analizy predykcyjnej AI dla marketingu

Jak można się domyślić, potencjał analizy predykcyjnej w marketingu jest ogromny. Oto kilka sposobów, w jakie firmy mogą wykorzystać jego potencjał:

Przewidywanie zachowań klientów

Zrozumienie i przewidywanie zachowań klientów jest dziś niezbędne dla firm. Pomaga im jasno zrozumieć, czego chcą i potrzebują ich klienci. I tu właśnie pojawia się analiza predykcyjna AI.

Dzięki algorytmom sztucznej inteligencji firmy mogą przeglądać dane z przeszłości, takie jak poprzednie zakupy, nawyki przeglądania, a nawet dane demograficzne. Patrząc na wszystkie te historyczne rzeczy, algorytmy mogą znaleźć wzorce i przewidzieć, co klienci mogą kupić w następnej kolejności.

Dzięki tej wiedzy możesz oferować spersonalizowane rekomendacje i specjalne oferty jako ostateczny bodziec do konwersji klientów. W pewnym sensie dajesz im to, czego chcą, nawet zanim sami o tym wiedzą.

Takie prognozy pomagają firmom lepiej zrozumieć swoich klientów i tworzyć doświadczenia, które sprawią, że powiedzą „Wow!”

Zgodnie z raportem o stanie mediów społecznościowych z 2023 r. 45% liderów uważa, że ​​wykorzystanie analiz predykcyjnych do określania przyszłych zachowań klientów będzie niezbędnym zastosowaniem sztucznej inteligencji.

Spersonalizowane kampanie marketingowe

Czy jako marketer nie chciałbyś, aby Twoi klienci czuli, że Twoja kampania marketingowa jest stworzona właśnie dla nich? Umożliwia to analiza predykcyjna AI.

Analizują historię przeglądania Twoich klientów oraz ich wcześniejsze zakupy i na tej podstawie dostarczają spersonalizowane wiadomości, które przykuwają ich uwagę. Przykładem tego jest wysyłanie spersonalizowanych rekomendacji e-mail, które motywują Twoich klientów. Rozsądnie byłoby użyć idealnych szablonów newsletterów, aby klientowi łatwiej było podjąć decyzję.

I zgadnij co? Oni naprawdę działają! Z niedawnego raportu wynika, że ​​spersonalizowane e-maile z firmowym adresem e-mail mogą generować o 139% więcej kliknięć.

Kiedy firmy korzystają z analizy predykcyjnej AI, otwierają zupełnie nowy świat spersonalizowanego marketingu. Mogą nawiązywać prawdziwe kontakty z klientami, zamiast tylko wysyłać ogólne wiadomości.

Prognozowanie popytu

Prognozowanie popytu jest dziś dużym wyzwaniem dla kadry kierowniczej. Chociaż gromadzenie danych dla firm wzrosło, wzorce zakupów stały się równie złożone. Utrudnia to przewidywanie trendów.

Problem z tradycyjnymi prognozami popytu polega na tym, że są one tak dobre, jak dane i ludzie, którzy je interpretują. Lepszym rozwiązaniem jest prognozowanie popytu oparte na sztucznej inteligencji. Algorytmy sztucznej inteligencji mogą wykrywać wzorce, znajdować ukryte relacje w ogromnych zbiorach danych, a nawet wychwytywać sygnały wskazujące na zmiany w popycie.

Nie oznacza to, że prognozowanie popytu AI jest w 100% dokładne. Mogą jednak pomóc firmom znacznie zmniejszyć nieefektywność łańcucha dostaw i poprawić planowanie finansowe.

Według Mckinseya zastosowanie prognozowania opartego na sztucznej inteligencji do łańcucha dostaw może zmniejszyć niedostępność produktów o 65%, obniżyć koszty magazynowania o 5-10% i obniżyć koszty administracyjne o 25-40%.

Optymalne strategie cenowe

Innym przydatnym zastosowaniem predykcyjnej sztucznej inteligencji w biznesie jest ustalanie optymalnej ceny Twoich produktów i usług.

Dynamiczna wycena jest powszechna w branżach takich jak hotelarstwo i turystyka, gdzie zmienny popyt determinuje ceny. Pomaga firmom zachować konkurencyjność i rentowność.

Firmy z tych sektorów mogą szybko reagować na dynamikę rynku, aby optymalizować swoje przychody za pomocą sztucznej inteligencji. Narzędzia prognostyczne AI analizują dane historyczne i dane w czasie rzeczywistym (np. dane rynkowe, ceny konkurentów i trendy zachowań klientów).

Pomaga to firmom ustalić właściwą cenę, równoważąc przyciąganie klientów i generowanie przychodów.

Prognoza wartości życia klienta

Znajomość wartości życiowej klienta to złoto. Oznacza to, że firmy mogą lokować swoje zasoby tam, gdzie mają największe znaczenie. Mogą tworzyć spersonalizowane oferty, tworzyć wyjątkowe doświadczenia i robić wszystko, aby klienci wracali.

Dlaczego to jest ważne? Ponieważ 65% zakupów marki pochodzi od stałych klientów. A Twoi lojalni klienci płacą średnio o 33% więcej za Twoją markę.

Analiza predykcyjna AI może zmienić reguły gry w tym obszarze. Pomaga firmom określić, jak cenny jest klient w dłuższej perspektywie, patrząc na jego interakcje z biznesem i lojalność wobec marki.

Dobrym tego przykładem jest sztuczna inteligencja w usługach abonamentowych. Wspierane przez sztuczną inteligencję narzędzia prognostyczne identyfikują klientów, którzy prawdopodobnie pozostaną, na podstawie ich wzorców użytkowania i poziomu zaangażowania. Pomaga firmom korzystającym z subskrypcji ustalać priorytety strategii przechowywania, aby zadowolić najlepszych klientów.

Przewidywanie rezygnacji i utrzymanie klientów

Aby utrzymać zdrowy biznes, kluczowe znaczenie ma zrozumienie, dlaczego klienci odchodzą i co można zrobić, aby sprowadzić ich z powrotem. Ten proces nazywa się przewidywaniem odejścia.

Dzięki modelowaniu rezygnacji opartemu na sztucznej inteligencji firmy mogą przewidzieć, którzy klienci prawdopodobnie przejdą do konkurencji. Ta cenna wiedza pomaga Twojemu zespołowi retencji proaktywnie zatrzymać tych klientów dzięki spersonalizowanym ofertom, ulepszonej obsłudze klienta lub ukierunkowanym kampaniom marketingowym.

Jak już widzieliśmy, utrata lojalnych klientów może być kosztowna. Modele predykcyjne AI zapewniają firmom ogromną szansę na zaoszczędzenie pieniędzy poprzez ograniczenie odpływu klientów.

Analiza sentymentu i zarządzanie reputacją marki

Analiza nastrojów to kolejne ważne zastosowanie predykcyjnej sztucznej inteligencji. W dzisiejszej erze cyfrowej zarządzanie reputacją jest ważniejsze niż kiedykolwiek. Jest to możliwe tylko dzięki ścisłemu monitorowaniu tego, co ludzie myślą o Twoim produkcie i usługach.

Musisz zagłębić się w rozmowy w mediach społecznościowych, recenzje klientów i recenzje online. A jaka jest lepsza technologia do tego niż analiza nastrojów?

Dzięki analizie nastrojów możesz uważnie śledzić recenzje online i szybko reagować na negatywne opinie. To pokazuje, że zależy Ci na zadowoleniu klientów i pozwala odwrócić sytuację i odzyskać niezadowolonych klientów.

Marketing w zakresie tworzenia i optymalizacji treści

Analiza predykcyjna AI oferuje ekscytujące możliwości marketingowe w dziedzinie tworzenia i optymalizacji treści. Wykorzystując zaawansowane algorytmy i przetwarzanie języka naturalnego, sztuczna inteligencja może pomóc marketerom w różnych aspektach produkcji treści.

Rozpoczyna się od badania tematu i słów kluczowych, identyfikując popularne motywy i popularne zapytania. Sztuczna inteligencja może nawet pomóc w opracowaniu pomysłów na treści, od artykułów po posty w mediach społecznościowych, zgodnie z określonymi wytycznymi.

W rzeczywistości możesz tworzyć kontury oparte na sztucznej inteligencji za pomocą naszego nowego Kreatora treści AI .

Personalizacja jest ulepszana, ponieważ sztuczna inteligencja analizuje dane użytkownika, aby dostarczać dostosowane rekomendacje dotyczące treści. Ponadto sztuczna inteligencja przewiduje wydajność treści przed publikacją, pomagając marketerom w podejmowaniu świadomych decyzji. Dystrybucję treści, promocję i testy A/B można zoptymalizować dzięki automatyzacji AI.

Narzędzia do zarządzania treścią umożliwiają gromadzenie i organizowanie odpowiednich treści z różnych źródeł. Ponadto analiza nastrojów pomaga ocenić odbiór przez odbiorców, a optymalizacja SEO poprawia rankingi wyszukiwania organicznego. Wreszcie sztuczna inteligencja przekształcająca tekst w wideo ułatwia przekształcanie treści pisanej w wideo w celu szerszego zasięgu międzynarodowego.

Ogólnie rzecz biorąc, integracja analizy predykcyjnej AI usprawnia tworzenie treści, czyniąc ją opartą na danych, wydajną i mającą większy wpływ na marketerów.

Możliwości cross-sellingu i up-sellingu

Lepsze zrozumienie klientów zwiększa również możliwości sprzedaży krzyżowej i dodatkowej. Mając dane w czasie rzeczywistym na temat preferencji klientów, możesz rekomendować produkty uzupełniające lub ulepszone, które mogą wzbudzić ich zainteresowanie i zwiększyć wartość zamówienia.

Duża część sukcesu tych możliwości polega na dostarczaniu wysoce spersonalizowanych rekomendacji. Na przykład, gdy dodajesz przedmiot do koszyka podczas zakupów online, często otrzymujesz rekomendacje „Klienci, którzy to kupili, kupili również…”.

Sugestie te są możliwe dzięki współpracującym algorytmom filtrowania wspieranym przez sztuczną inteligencję.

Wykorzystanie analizy predykcyjnej AI do sprzedaży dodatkowej i sprzedaży krzyżowej zwiększa średnią wartość każdego zakupu. Poprawia również wrażenia zakupowe klientów, polecając produkty, które w przeciwnym razie mogliby przegapić.

Wniosek

Wspierana przez sztuczną inteligencję analiza predykcyjna otwiera świat możliwości marketingowych dla firm. Zdolność przewidywania potrzeb klientów i odpowiedniego dostosowywania strategii zapewnia firmom przewagę konkurencyjną na dzisiejszym dynamicznym rynku.

Jednak wdrażanie sztucznej inteligencji w strategiach marketingowych wiąże się z wyzwaniami. Aby zapewnić odpowiedzialne wykorzystanie danych klientów, należy zająć się kwestiami prywatności danych i kwestiami etycznymi. Ponadto firmy potrzebują odpowiedniej infrastruktury i wykwalifikowanych specjalistów, którzy potrafią skutecznie rozumieć i interpretować spostrzeżenia oparte na sztucznej inteligencji.

Patrząc w przyszłość, przyszłość analizy predykcyjnej wspieranej przez sztuczną inteligencję jest obiecująca. Ponieważ technologie AI ewoluują i stają się coraz bardziej wyrafinowane, możemy spodziewać się dokładniejszych prognoz i głębszego wglądu w zachowania klientów.

Sztuczna inteligencja będzie odgrywać znaczącą rolę w hiperpersonalizacji, umożliwiając firmom dostarczanie spersonalizowanych doświadczeń, które rezonują z indywidualnymi klientami. Ponadto sztuczna inteligencja umożliwi marketerom podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, szybko reagując na zmiany rynkowe i potrzeby klientów.

Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji współpraca między ludźmi i maszynami będzie zyskiwać na znaczeniu. Ludzki dotyk w marketingu, taki jak kreatywność i inteligencja emocjonalna, w połączeniu z analityczną mocą sztucznej inteligencji, będą napędzać strategie marketingowe.

To ekscytujący czas na analizy predykcyjne wspierane przez sztuczną inteligencję, a firmy korzystające z tej technologii będą dobrze przygotowane do rozwoju w przyszłości marketingu.

Napisane przez Ankita Solanki

Jako inwestor technologiczny uwielbiałem znajdować obiecujące startupy technologiczne i pomagać im w rozwoju. Ale zacząłem czuć się jak widz na meczu piłki nożnej i chciałem być na boisku! Jedna z moich spółek portfelowych, InVideo, zaryzykowała i zaoferowała mi pole do sprawdzenia moich umiejętności i doświadczenia w budowaniu startupów. Kiedy nie jestem zajęty rozwijaniem firmy, znajdziesz mnie piszącego o technologii, sztucznej inteligencji, rozwoju i inwestowaniu – a czasem wkradając się do gry w piłkę nożną.