Прогнозный анализ на основе ИИ: открывая маркетинговые возможности

Вы устали угадывать свою маркетинговую игру и надеяться на лучшее? Пришло время раскрыть весь потенциал ваших маркетинговых усилий с помощью прогнозной аналитики на основе ИИ!

Не секрет, что бизнес сегодня не может добиться успеха без данных. Однако просто собрать тонны данных — это не ответ. Важно получать от них ценную информацию для принятия обоснованных решений. Вот где на помощь приходят прогнозная аналитика и искусственный интеллект.

Прогностический ИИ приближается к точному прогнозированию поведения и предпочтений ваших клиентов, поэтому вам больше не нужно полагаться на догадки. Изучая горы данных, алгоритмы искусственного интеллекта выявляют скрытые закономерности и тенденции, которые влияют на принятие решений потребителями.

Эти знания позволяют вам точно адаптировать свой маркетинг к потребностям каждого клиента, увеличивая шансы на реакцию клиентов. Интересный? Подождите, есть еще!

Читайте дальше, чтобы подробно разобраться в прогнозном анализе ИИ и узнать о различных возможностях, которые он открывает для маркетологов.

Как работает прогнозный анализ ИИ?

Прогностический анализ ИИ использует передовые алгоритмы, машинное обучение и статистические модели для анализа данных и поиска закономерностей, которые могут предсказывать будущие результаты. Эти инструменты могут предсказать тенденции и поведение, происходящее на следующую секунду, день или даже годы в будущем.

У большинства компаний есть большая куча данных о своих клиентах, например:

• История покупки,
• Прошлое взаимодействие с брендом,
• Демографическая информация,
• активность в социальных сетях и
• Шаблоны просмотра веб-сайтов.

Алгоритмы ИИ погружаются в эти данные в поисках скрытых закономерностей и связей. Давайте разберем это с помощью примера.

Прогностический анализ ИИ на практике

Предположим, вы владеете интернет-магазином товаров для фитнеса и хотите предсказать, какие аксессуары для фитнеса, скорее всего, купят ваши клиенты. Алгоритмы предиктивного анализа ИИ будут углубляться в их данные, изучая такие факторы, как их предыдущие покупки, цели в фитнесе и даже тренировки, в которых они участвуют.

Например, алгоритмы могут обнаружить, что клиенты, которые часто покупают коврики для йоги, также заинтересованы в покупке эспандеров. Благодаря этому пониманию вы можете создавать целевые рекламные акции или предлагать пакетные предложения для клиентов, которые покупают коврик для йоги, предлагая им скидку на эспандеры, чтобы улучшить их тренировки.

Кроме того, алгоритмы ИИ также учитывают внешние факторы, такие как отзывы клиентов, обсуждения в социальных сетях или рекомендации фитнес-блогеров.

Например, предположим, что аксессуар для фитнеса набирает популярность благодаря положительным отзывам или одобрению влиятельных лиц. В этом случае алгоритмы могут предложить выделить этот продукт и предложить специальные акции, чтобы извлечь выгоду из ажиотажа.

Возможности прогнозного анализа AI для маркетинга

Как вы уже догадались, возможностей предиктивного анализа в маркетинге много. Вот несколько способов, которыми предприятия могут использовать свой потенциал:

Прогнозирование поведения клиентов

Понимание и прогнозирование поведения клиентов крайне важно для современного бизнеса. Это помогает им четко понимать, чего хотят и в чем нуждаются их клиенты. Вот где вступает в действие прогнозный анализ ИИ.

С помощью алгоритмов ИИ компании могут копаться в прошлых данных, таких как предыдущие покупки, привычки просмотра и даже демографическая информация. Глядя на все эти исторические данные, алгоритмы могут выявить закономерности и предсказать, что клиенты могут купить в следующий раз.

Обладая этими знаниями, вы можете предлагать персонализированные рекомендации и специальные предложения в качестве последнего толчка для клиентов к конверсии. В некотором смысле, вы даете им то, что они хотят, еще до того, как они сами об этом узнают.

Такие прогнозы помогают компаниям лучше понимать своих клиентов и создавать впечатления, которые заставляют их восклицать «Вау!»

Согласно отчету о состоянии социальных сетей за 2023 год, 45% руководителей считают, что использование прогнозной аналитики для определения поведения клиентов в будущем станет важным приложением ИИ.

Персонализированные маркетинговые кампании

Как маркетолог, разве вы не хотели бы, чтобы ваши клиенты чувствовали, что ваша маркетинговая кампания создана именно для них? Прогностический анализ ИИ делает это возможным.

Они анализируют историю просмотров ваших клиентов и прошлые покупки и на основе этого доставляют персонализированные сообщения, привлекающие их внимание. Примером этого является отправка персонализированных рекомендаций по электронной почте, которые заставляют ваших клиентов тикать. Было бы разумно использовать идеальные шаблоны рассылок, чтобы клиенту было проще принять решение.

И угадай что? Они действительно работают! Недавний отчет показывает, что персонализированные электронные письма с корпоративным адресом электронной почты могут генерировать на 139% больше кликов.

Когда компании используют прогнозный анализ ИИ, они открывают совершенно новый мир персонализированного маркетинга. Они могут устанавливать настоящие связи с клиентами, а не просто рассылать общие сообщения.

Прогнозирование спроса

Сегодня прогнозирование спроса является серьезной проблемой для руководителей предприятий. Хотя сбор данных для предприятий увеличился, схемы покупок стали не менее сложными. Это затрудняет прогнозирование тенденций.

Проблема с традиционными прогнозами спроса заключается в том, что они хороши настолько, насколько хороши данные и люди, которые их интерпретируют. Прогнозирование спроса на основе ИИ — лучшее решение. Алгоритмы ИИ могут выявлять закономерности, находить скрытые взаимосвязи в массивных наборах данных и даже улавливать сигналы, указывающие на изменения спроса.

Это не означает, что прогнозирование спроса на ИИ является точным на 100%. Однако они могут помочь компаниям значительно снизить неэффективность цепочки поставок и улучшить свое финансовое планирование.

По данным Mckinsey, применение прогнозирования на основе ИИ к цепочке поставок может снизить недоступность продуктов на 65%, сократить складские расходы на 5-10% и снизить административные расходы на 25-40%.

Оптимальные ценовые стратегии

Еще одно полезное применение предиктивного ИИ в бизнесе — определение оптимальной цены на ваши продукты и услуги.

Динамическое ценообразование распространено в таких отраслях, как гостиничный бизнес и туризм, где ценообразование определяется колебаниями спроса. Это помогает предприятиям оставаться конкурентоспособными и прибыльными.

Компании в этих секторах могут быстро реагировать на динамику рынка, чтобы оптимизировать свои доходы с помощью ИИ. Инструменты прогнозирования ИИ анализируют исторические данные и данные в реальном времени (например, рыночные данные, цены конкурентов и тенденции поведения клиентов).

Это помогает компаниям устанавливать правильную цену, балансируя между привлечением клиентов и получением дохода.

Прогноз ценности жизни клиента

Знание пожизненной ценности клиента – золото. Это означает, что предприятия могут размещать свои ресурсы там, где они наиболее важны. Они могут делать персонализированные предложения, создавать особые впечатления и делать все возможное, чтобы эти клиенты возвращались.

Почему это важно? Потому что 65% покупок бренда приходится на постоянных клиентов. А ваши постоянные клиенты платят за ваш бренд в среднем на 33% больше.

Прогнозный анализ ИИ может изменить правила игры в этой области. Это помогает компаниям определить, насколько ценен клиент в долгосрочной перспективе, глядя на его взаимодействие с бизнесом и лояльность к бренду.

Хорошим примером этого является ИИ в сервисах на основе подписки. Инструменты прогнозирования на основе искусственного интеллекта определяют клиентов, которые, вероятно, останутся, на основе их моделей использования и уровня вовлеченности. Это помогает подписным компаниям расставлять приоритеты в стратегиях удержания, чтобы их лучшие клиенты были довольны.

Прогнозирование оттока и удержание клиентов

Для поддержания здорового бизнеса крайне важно понимать, почему клиенты уходят и что можно сделать, чтобы вернуть их. Этот процесс называется прогнозированием оттока.

Благодаря моделированию оттока на базе ИИ компании могут прогнозировать, какие клиенты, скорее всего, перейдут к конкурентам. Эта ценная информация помогает вашей команде по удержанию активно удерживать этих клиентов с помощью персонализированных предложений, улучшения качества обслуживания клиентов или целевых маркетинговых кампаний.

Как мы уже видели, потеря постоянных клиентов может дорого обойтись. Прогнозные модели ИИ предоставляют предприятиям потрясающую возможность сэкономить деньги за счет сокращения оттока клиентов.

Анализ настроений и управление репутацией бренда

Анализ настроений — еще одно важное применение прогнозирующего ИИ. В сегодняшнюю цифровую эпоху управление репутацией стало важнее, чем когда-либо. А это возможно только при внимательном контроле за тем, как люди относятся к вашему продукту и услугам.

Вам нужно погрузиться в разговоры в социальных сетях, отзывы клиентов и онлайн-обзоры. И какая лучшая технология для этого, чем анализ настроений?

С помощью анализа настроений вы можете внимательно следить за онлайн-обзорами и быстро реагировать на негативные отзывы. Это показывает, что вы заботитесь об удовлетворенности клиентов, и позволяет вам изменить ситуацию и вернуть недовольных клиентов.

Маркетинг для создания и оптимизации контента

Прогнозный анализ ИИ предлагает захватывающие возможности для маркетинга в сфере создания и оптимизации контента. Используя передовые алгоритмы и обработку естественного языка, ИИ может помочь маркетологам в различных аспектах производства контента.

Он начинается с исследования темы и ключевых слов, выявления популярных тем и популярных поисковых запросов. ИИ может даже помочь придумать идеи для контента, от статей до постов в социальных сетях, придерживаясь определенных правил.

На самом деле, вы можете создавать схемы на основе ИИ с помощью нашего нового мастера ИИ-контента .

Персонализация улучшается, поскольку искусственный интеллект анализирует пользовательские данные для предоставления индивидуальных рекомендаций по контенту. Более того, ИИ прогнозирует эффективность контента перед его публикацией, помогая маркетологам принимать обоснованные решения. Распространение контента, продвижение и A/B-тестирование можно оптимизировать с помощью автоматизации ИИ.

Инструменты курирования контента позволяют собирать и систематизировать релевантный контент из различных источников. Кроме того, анализ настроений помогает оценить восприятие аудитории, а SEO-оптимизация повышает рейтинг в органическом поиске. Наконец, искусственный интеллект преобразования текста в видео облегчает преобразование письменного контента в видео для более широкого международного охвата.

В целом, интеграция прогнозного анализа ИИ упрощает создание контента, делая его управляемым данными, эффективным и более эффективным для маркетологов.

Возможности кросс-продаж и допродаж

Лучшее понимание ваших клиентов также улучшает ваши возможности для перекрестных и дополнительных продаж. Когда у вас есть данные о предпочтениях клиентов в режиме реального времени, вы можете порекомендовать дополнительные или обновленные продукты, которые могут заинтересовать их и увеличить стоимость заказа.

Большая часть успеха этих возможностей заключается в предоставлении высоко персонализированных рекомендаций. Например, когда вы добавляете товар в корзину при совершении покупок в Интернете, вам часто предлагают рекомендации «Клиенты, которые купили это, также купили…».

Эти предложения стали возможными благодаря алгоритмам совместной фильтрации, основанным на искусственном интеллекте.

Использование предиктивного анализа ИИ для дополнительных и перекрестных продаж повышает среднюю ценность каждой покупки. Это также повышает покупательский опыт клиентов, рекомендуя продукты, которые они могли бы пропустить в противном случае.

Заключение

Прогнозный анализ на основе ИИ открывает перед бизнесом целый мир маркетинговых возможностей. Способность предвидеть потребности клиентов и соответствующим образом адаптировать стратегии дает предприятиям конкурентное преимущество на современном динамичном рынке.

Однако внедрение ИИ в маркетинговые стратегии сопряжено с трудностями. Конфиденциальность данных и этические проблемы должны быть решены для обеспечения ответственного использования данных клиентов. Кроме того, компаниям нужна правильная инфраструктура и квалифицированные специалисты, способные эффективно понимать и интерпретировать данные, полученные с помощью ИИ.

Забегая вперед, можно сказать, что будущее прогностического анализа на основе ИИ выглядит многообещающе. По мере развития и усложнения технологий искусственного интеллекта мы можем ожидать более точных прогнозов и более глубокого понимания поведения клиентов.

ИИ будет играть важную роль в гиперперсонализации, позволяя компаниям предлагать индивидуальные решения, которые находят отклик у отдельных клиентов. Более того, искусственный интеллект позволит маркетологам принимать решения в режиме реального времени, быстро реагируя на изменения рынка и потребности клиентов.

По мере развития ландшафта ИИ сотрудничество между людьми и машинами будет становиться все более важным. Человеческое влияние в маркетинге, такое как креативность и эмоциональный интеллект, в сочетании с аналитическими возможностями ИИ будут способствовать развитию маркетинговых стратегий.

Это захватывающее время для прогнозного анализа на основе ИИ, и компании, использующие эту технологию, будут иметь хорошие возможности для процветания в будущем маркетинга.

Автор Анкит Соланки

Как технологический инвестор, мне нравилось находить многообещающие технологические стартапы и помогать им расти. Но я начал чувствовать себя зрителем футбольного матча и хотел быть на поле! Одна из моих портфельных компаний, InVideo, рискнула и предложила мне площадку для проверки моих навыков и опыта в создании стартапов. Когда я не занят развитием компании, я пишу о технологиях, искусственном интеллекте, росте и инвестициях, а иногда и играю в футбол.