Analiză predictivă susținută de inteligență artificială: deblocarea oportunităților de marketing

Te-ai săturat să ghicești jocul tău de marketing și să speri la ce este mai bun? Este timpul să deblocați întregul potențial al eforturilor dvs. de marketing cu analize predictive susținute de inteligență artificială!

Nu este un secret pentru nimeni că afacerile de astăzi nu pot reuși fără date. Cu toate acestea, doar colectarea de tone de date nu este răspunsul. Ceea ce este important este să obțineți informații valoroase de la ei pentru a lua decizii în cunoștință de cauză. Aici intervin analiza predictivă și inteligența artificială.

Inteligența artificială predictivă se apropie de a prezice cu exactitate comportamentele și preferințele clienților dvs., astfel încât nu mai trebuie să vă bazați pe presupuneri. Scurtând prin munți de date, algoritmii AI descoperă modele și tendințe ascunse care conduc la luarea deciziilor consumatorilor.

Aceste cunoștințe vă permit să vă adaptați marketingul exact la nevoile fiecărui client, crescând șansele de răspuns ale clienților. Interesant? Stai, mai sunt!

Citiți mai departe pentru a înțelege analiza predictivă AI în detaliu și pentru a descoperi diferitele oportunități pe care le oferă marketerilor.

Cum funcționează analiza predictivă AI?

Analiza predictivă AI utilizează algoritmi avansați, învățarea automată și modele statistice pentru a analiza datele și a găsi modele care ar putea prezice rezultate viitoare. Aceste instrumente pot prezice tendințele și comportamentul care se întâmplă în următoarea secundă, zi sau chiar ani în viitor.

Majoritatea companiilor au o grămadă mare de date despre clienții lor - lucruri precum:

• Istoricul cumparaturilor,
• Interacțiunea anterioară cu marca,
• Informații demografice,
• Activitatea pe rețelele sociale și
• Modele de navigare pe site.

Algoritmii AI se scufundă în aceste date, căutând modele și conexiuni ascunse. Să descompunem acest lucru cu ajutorul unui exemplu.

Analiza predictivă AI în practică

Să presupunem că deții un magazin online de fitness și vrei să prezici ce accesorii de fitness vor cumpăra probabil clienții tăi. Algoritmii de analiză predictivă AI ar analiza datele lor, examinând factori precum achizițiile lor anterioare, obiectivele de fitness și chiar antrenamentele în care se angajează.

De exemplu, algoritmii ar putea descoperi că clienții care cumpără frecvent covorașe de yoga sunt, de asemenea, interesați să cumpere benzi de rezistență. Cu această perspectivă, puteți crea promoții direcționate sau puteți sugera oferte de pachet pentru clienții care achiziționează un covoraș de yoga, oferindu-le o reducere la benzile de rezistență pentru a-și îmbunătăți rutina de antrenament.

În plus, algoritmii AI iau în considerare și factori externi, cum ar fi recenziile clienților, discuțiile pe rețelele sociale sau recomandările influențelor de fitness.

De exemplu, să presupunem că un accesoriu de fitness câștigă popularitate datorită recenziilor sau aprobărilor pozitive ale influențelor. În acest caz, algoritmii ar putea sugera evidențierea acelui produs și oferirea de promoții speciale pentru a valorifica nou-ul.

Oportunitate de analiză predictivă AI pentru marketing

După cum probabil ați ghicit, potențialul de analiză predictivă în marketing este multe. Iată câteva modalități prin care companiile își pot valorifica potențialul:

Predicția comportamentului clienților

Înțelegerea și anticiparea comportamentului clienților este esențială pentru companiile de astăzi. Îi ajută să înțeleagă clar de ce își doresc și de ce au nevoie clienții lor. Aici intervine analiza predictivă AI.

Cu algoritmii AI, companiile pot săpa în datele anterioare, cum ar fi achizițiile anterioare, obiceiurile de navigare și chiar informațiile demografice. Privind toate aceste lucruri istorice, algoritmii pot descoperi modele și pot prezice ce ar putea cumpăra clienții în continuare.

Cu aceste cunoștințe, puteți oferi recomandări personalizate și oferte speciale ca ultim impuls pentru conversie clienților. Într-un fel, le oferi ceea ce își doresc chiar înainte ca ei să-și dea seama.

Astfel de predicții ajută companiile să-și înțeleagă mai bine clienții și să creeze experiențe care îi fac să spună „Wow!”

Conform raportului State of Social Media din 2023, 45% dintre lideri cred că utilizarea analizei predictive pentru a indica comportamentul viitor al clienților va fi o aplicație esențială de AI.

Campanii de marketing personalizate

În calitate de marketer, nu ți-ar plăcea ca clienții tăi să simtă că campania ta de marketing a fost făcută doar pentru ei? Analiza predictivă AI face acest lucru posibil.

Ei analizează istoricul de navigare al clienților dvs. și achizițiile anterioare și, pe baza acestora, oferă mesaje personalizate care le atrag atenția. Un exemplu în acest sens este trimiterea de recomandări personalizate prin e-mail care îi fac pe clienții dvs. Ar fi înțelept să folosiți șabloanele perfecte de newsletter, astfel încât clientul să devină mai ușor să ia o decizie.

Si ghici ce? Ele chiar funcționează! Un raport recent arată că e-mailurile personalizate cu o adresă de e-mail de afaceri pot genera o rată de clic cu 139% mai mare.

Când companiile folosesc analiza predictivă AI, deblochează o lume cu totul nouă de marketing personalizat. Ei pot face conexiuni reale cu clienții în loc să arunce doar mesaje generice.

Prognoza cererii

Prognoza cererii este o mare provocare pentru directorii de afaceri de astăzi. Deși colectarea datelor a crescut pentru companii, modelele de achiziție au devenit la fel de complexe. Acest lucru a făcut dificilă prezicerea tendințelor.

Problema cu prognoza tradițională a cererii este că acestea sunt la fel de bune ca datele și oamenii care le interpretează. Prognoza cererii bazată pe inteligență artificială este o soluție mai bună. Algoritmii AI pot identifica modele, pot găsi relații ascunse în seturi de date masive și chiar pot prelua semnale care indică schimbări ale cererii.

Acest lucru nu înseamnă că prognoza cererii AI este 100% precisă. Cu toate acestea, ele pot ajuta companiile să reducă semnificativ ineficiențele lanțului de aprovizionare și să își îmbunătățească planificarea financiară.

Potrivit lui Mckinsey, aplicarea previziunilor bazate pe inteligență artificială în lanțul de aprovizionare poate reduce indisponibilitatea produselor cu 65%, poate reduce costul depozitului cu 5-10% și poate reduce costurile de administrare cu 25-40%.

Strategii optime de prețuri

O altă aplicație utilă a AI predictivă în afaceri este determinarea prețului optim pentru produsele și serviciile dvs.

Prețurile dinamice sunt frecvente în industrii precum ospitalitatea și turismul, unde cererea fluctuantă determină prețurile. Ajută companiile să rămână competitive și profitabile.

Companiile din aceste sectoare pot răspunde rapid la dinamica pieței pentru a-și optimiza veniturile folosind AI. Instrumentele de predicție AI analizează datele istorice și în timp real (de exemplu, datele de piață, prețurile concurenților și tendințele de comportament ale clienților).

Acest lucru ajută companiile să stabilească prețul corect, echilibrând atragerea clienților și generarea de venituri.

Predicția valorii clientului pe durata de viață

Cunoașterea valorii pe viață a unui client este aur. Înseamnă că întreprinderile își pot pune resursele acolo unde contează cel mai mult. Ei pot face oferte personalizate, pot crea experiențe speciale și pot face tot ce este necesar pentru ca acești clienți să revină.

De ce este acest lucru important? Pentru că 65% din achizițiile unei mărci provin de la clienți repetați. Și clienții tăi fideli plătesc în medie cu 33% mai mult pentru marca ta.

Analiza predictivă AI poate schimba jocul în acest domeniu. Ajută companiile să determine cât de valoros este un client pe termen lung, analizând interacțiunea lor cu afacerea și loialitatea față de brand.

Un bun exemplu în acest sens este AI în serviciile bazate pe abonament. Instrumentele de predicție susținute de inteligență artificială identifică clienții susceptibili de a rămâne pe lângă modelele lor de utilizare și nivelul de implicare. Ajută companiile cu abonament să prioritizeze strategiile de păstrare pentru a-și mulțumi cei mai buni clienți.

Predicția abandonului și reținerea clienților

Pentru a susține o afacere sănătoasă, este crucial să înțelegeți de ce clienții pleacă și ce se poate face pentru a-i aduce înapoi. Acest proces se numește predicție de pierdere.

Cu modelarea de retragere bazată pe inteligență artificială, companiile pot prezice care clienți vor trece probabil la concurenți. Această perspectivă valoroasă ajută echipa dvs. de reținere să rețină în mod proactiv acești clienți prin oferte personalizate, experiențe îmbunătățite pentru clienți sau campanii de marketing direcționate.

După cum am văzut deja, pierderea clienților fideli poate fi costisitoare. Modelele de predicție AI oferă companiilor o oportunitate extraordinară de a economisi bani prin reducerea pierderii clienților.

Analiza sentimentelor și managementul reputației mărcii

Analiza sentimentelor este o altă aplicație importantă a IA predictivă. În era digitală de astăzi, gestionarea reputației a fost mai importantă ca niciodată. Și acest lucru este posibil doar prin monitorizarea atentă a modului în care oamenii se simt despre produsul și serviciile dvs.

Trebuie să vă scufundați în conversațiile din rețelele sociale, recenziile clienților și recenziile online. Și ce tehnologie mai bună pentru a face asta decât analiza sentimentelor?

Cu analiza sentimentelor, puteți urmări cu atenție recenziile online și puteți răspunde rapid la feedback-ul negativ. Acest lucru arată că îți pasă de satisfacția clienților și îți permite să schimbi lucrurile și să recâștigi clienții nemulțumiți.

Marketing pentru crearea și optimizarea conținutului

Analiza predictivă AI oferă oportunități interesante pentru marketing în domeniul creării și optimizării conținutului. Utilizând algoritmi avansați și procesarea limbajului natural, inteligența artificială poate ajuta agenții de marketing în diverse aspecte ale producției de conținut.

Începe cu cercetarea subiectelor și a cuvintelor cheie, identificarea temelor în tendințe și a interogărilor de căutare populare. Inteligența artificială poate ajuta chiar să vină cu idei pentru conținut, de la articole la postări pe rețelele sociale, respectând reguli specifice.

De fapt, puteți crea contururi bazate pe inteligență artificială cu noul nostru expert pentru conținut AI .

Personalizarea este îmbunătățită pe măsură ce AI analizează datele utilizatorilor pentru a oferi recomandări de conținut personalizate. Mai mult, AI prezice performanța conținutului înainte de publicare, îndrumându-i pe marketeri să ia decizii informate. Distribuția de conținut, promovarea și testarea A/B pot fi toate optimizate prin automatizarea AI.

Instrumentele de curatare a conținutului permit colectarea și organizarea conținutului relevant din diverse surse. În plus, analiza sentimentelor ajută la măsurarea recepției audienței, în timp ce optimizarea SEO crește clasamentul în căutarea organică. În cele din urmă, IA text-to-video facilitează transformarea conținutului scris într-un videoclip pentru o acoperire internațională mai largă.

În general, integrarea analizei predictive AI simplifică crearea de conținut, făcându-l bazat pe date, eficient și mai de impact pentru marketeri.

Oportunități de vânzare încrucișată și upselling

Înțelegerea mai bine a clienților vă îmbunătățește, de asemenea, oportunitățile de vânzare încrucișată și upselling. Atunci când aveți date în timp real despre preferințele clienților, puteți recomanda produse complementare sau îmbunătățite care ar putea să le atragă interesul și să crească valoarea comenzii.

O mare parte a succesului acestor oportunități constă în furnizarea de recomandări extrem de personalizate. De exemplu, când adăugați un articol în coș când faceți cumpărături online, vi se sugerează adesea recomandări „Clienții care l-au cumpărat au cumpărat și…”.

Aceste sugestii sunt posibile prin algoritmi de filtrare colaborativi alimentați de AI.

Utilizarea analizei predictive AI pentru upselling și cross-selling crește valoarea medie pentru fiecare achiziție. De asemenea, îmbunătățește experiența de cumpărături a clienților, recomandând produse pe care altfel le-ar fi ratat.

Concluzie

Analiza predictivă susținută de inteligență artificială deschide o lume de oportunități de marketing pentru companii. Abilitatea de a anticipa nevoile clienților și de a adapta strategiile în consecință oferă companiilor un avantaj competitiv pe piața dinamică actuală.

Cu toate acestea, implementarea AI în strategiile de marketing vine cu provocările sale. Confidențialitatea datelor și preocupările etice trebuie abordate pentru a asigura utilizarea responsabilă a datelor clienților. În plus, companiile au nevoie de infrastructura potrivită și de profesioniști calificați, care pot înțelege și interpreta în mod eficient informații bazate pe inteligență artificială.

Privind în viitor, viitorul analizei predictive susținute de AI este promițător. Pe măsură ce tehnologiile AI evoluează și devin mai sofisticate, ne putem aștepta la predicții mai precise și informații mai profunde asupra comportamentului clienților.

AI va juca un rol semnificativ în hiperpersonalizare, permițând companiilor să ofere experiențe personalizate care rezonează cu clienții individuali. Mai mult, inteligența artificială va permite specialiștilor în marketing să ia decizii în timp real, răspunzând rapid la schimbările pieței și la nevoile clienților.

Pe măsură ce peisajul AI evoluează, colaborarea dintre oameni și mașini va deveni din ce în ce mai importantă. Atingerea umană în marketing, cum ar fi creativitatea și inteligența emoțională, combinată cu puterea analitică a AI, va conduce strategiile de marketing înainte.

Este un moment interesant pentru analiza predictivă susținută de AI, iar companiile care adoptă această tehnologie vor fi bine poziționate pentru a prospera în viitorul marketingului.

Scris de Ankit Solanki

Ca investitor în tehnologie, mi-a plăcut să găsesc startup-uri promițătoare în tehnologie și să le ajut să se dezvolte. Dar am început să mă simt ca un spectator la un meci de fotbal și îmi doream să fiu pe teren! Una dintre companiile mele din portofoliu, InVideo, și-a asumat un risc și mi-a oferit un loc de joacă pentru a-mi testa abilitățile și expertiza în construirea de startup-uri. Când nu sunt ocupat cu dezvoltarea companiei, mă veți găsi scriind despre tehnologie, inteligență artificială, creștere și investiții – și, uneori, mă strecur într-un joc de fotbal.