63%現在的消費者期望的個性化作為標準,企業需要反映在他們的營銷努力。但提供真正個性化的體驗意味著收集和分析大量的數據,以了解客戶的需求,找到最有效的方法讓他們參與進來。
這就是人工智能的。
最新的人工智能和機器學習技術使您能夠在規模、個性化營銷信息和使用實時信息來優化活動。他們還利用數據來幫助你預測未來的行為。
讓我們看看營銷個性化需要,和人工智能可以幫助所有的方法。
”為什麼市場營銷個性化很重要?
客戶所期望的品牌,尤其是他們使用最頻繁的,能夠理解他們的需求和喜好在個人層麵上。隨著營銷情報、營銷個性化是企業營銷活動的一個重要組成部分。前景想接收定製的消息,建議,並提供在他們的旅程的每個階段。
如果你的業務不能管理,你可能失去嚴重收入。事實上,45%的消費者說,他們就不太可能購買一個品牌後,非個性化的經驗,和27%會完全停止使用這個品牌。
個性化是一種讓你證明你聽個別客戶所需要的東西。它可以幫助你與每個客戶建立一個連接,導致增加滿意度和長期的忠誠度。這是特別重要的帳戶營銷(ABM),依靠individually-targeted營銷。
除了向所有客戶提供最好的體驗,公司可以使用客戶數據來提高他們的營銷努力。通過分析客戶的反饋和使用等郵件跟蹤工具,你就會知道哪種類型的廣告和消息最有可能產生共鳴。
AI與個性化幫助如何?
這些天,是不夠的隻是為買家提供營銷內容角色或一組客戶提供相同的人口,如那些想知道如何創建自己的網絡電台,或一組年齡和背景的人。特別是當消費者偏好和行為是不斷變化的。但個性化個體是耗時和labor-intensive-unless你使用人工智能。
從前,營銷人員必須使用假設和試驗和錯誤找出客戶想要的。即使有基於規則的個性化的出現,您可以使用客戶的名字在一封電子郵件,但他們還是會看到相同的內容和其他人。然而,人工智能,能夠了解內容最適合每個客戶,並自動交付它。
大規模個性化的另一個挑戰是純粹的數據提供給營銷人員:瀏覽器曆史,之前購買,社交媒體文章、客戶支持交互,等。幸運的是,AI可以收集,過程,和分析大量的行為數據,讓您實時的見解。
例如,數據虛擬化允許您訪問和集中從任何地方,無處不在,幾乎無限的數據Azure實例類型,如memory-optimized和GPU-optimized虛擬機(vm),使基於機器學習的分類和分析。
以及最大化效率,人工智能帶來了新的實驗方法,測試,並從數據中學習。人工智能和機器學習,您可以立即產生數以百計的迭代,例如多元A / B測試,看看什麼工作最適合某種特定類型的用戶。你甚至可以優化你的營銷策略而活動正在進行中。
你怎麼能使用基於ai營銷個性化?
電子郵件和消息
人工智能和機器學習幫助營銷人員收集更多的數據和分析客戶偏好發出真正的個性化的電子郵件和消息。它可以預測的內容的類型將參與特定個體在不同條件下為每一個和自動創建一個吸引人的消息。
人工智能還確保電子郵件和消息被發送在最合適的時間為每個客戶,使用自動化規則基於曆史和實時數據。它還可以提供有針對性的信息對特定的行為,如客戶當前的在線活動或位置。
這些包括推送通知,抓住用戶的注意力通過出現在手機屏幕上,提出建議,如“仍然感興趣(產品)?回到我們的網站為10%。“這就像一個個性化的文本,從而導致更高的點擊率。
定製的建議
人工智能能吸引你的客戶的另一種方式是通過建議他們真正想要的產品和服務。再次,AI模型通過學習用戶行為和網站流量數據,變得越來越聰明他們的過程。
例如,像Spotify和亞馬遜這樣的公司已經建立起了向客戶推薦引擎動態表明某些選項。他們使用基於內容的過濾和協同過濾推薦類似的物品根據他們的特征或用戶組是如何與他們交流。
人工智能還可以讓你的零售網站個性化推薦遊客。聊天機器人可能會提供一個可供選擇的產品基於關鍵字的對話和以前的購物曆史,然後提供一個loyalty-based折扣和建議補充物品當你客戶繼續購買。
動態網站
發送個性化信息和提出建議是一回事,但如何讓每個客戶看到你的網站的定製版本嗎?AI使這成為可能,使用動態行為信號和過去的曆史瀏覽或購買。
動態網站適應個人用戶,向他們展示不同的產品和一個自定義的布局。例如,如果你和我登錄我們的Netflix賬戶在我們的筆記本電腦,我們將會看到不同的主頁,因為它使用我們過去的行為來推薦一個電影或節目我們會喜歡。
機器學習還幫助您定製內容,使用數據等熱門話題,常見的搜索,或用戶位置。一些網站使用本地天氣條件推薦相關商品,如廣告防曬霜在熱浪。
預測
人工智能是偉大的在預測未來的客戶會做什麼。機器學習引擎收集更多的數據,更準確的預測。營銷人員可以使用工具,如熊貓DataFrame分析數據(點擊這裏熊貓DataFrame例子磚)。
這些知識可以幫助營銷團隊優化個人客戶旅程和適應客戶的下一個動作。與預測市場,還可以更好地預測哪些產品最有可能出售,這是很重要的預算分配和提高ROI。您可以優化未來與個性化的活動和實驗經驗。
語言和情緒
機器現在能夠拿起我們的情緒通過我們使用的語言,這有幾個營銷應用程序。人工智能模型可以聽對話和信息通過用戶評論和掃描,並確定是否表達的情緒是積極的還是消極的。除此之外,一個依賴於語音通信的業務,如雲呼叫中心或電話銷售公司,將主要從這種技術中獲益。
它還可以幫助營銷人員判斷客戶對廣告的反應,產品或服務和利用這些信息來改進活動。例如,一個搖擺不定的客戶可能會贏回他們最喜歡的產品和個性化的特殊優惠。
聊天機器人被用更自然語言編程提供類似人類的相互作用,以便應對某些詞或短語與預定義的行為提出建議或減輕等問題。通常可以從聊天直接訂購產品。
輔助搜索
自然語言編程的進步也推動轉向輔助搜索。這就是搜索引擎引導用戶通過搜索過程,提出用結果符合他們的個人喜好和行為使他們更有可能購買。
所謂的“智能搜索”起了重要作用,提供定製的自動建議,甚至調整為拚寫錯誤識別上下文。(如果有人搜索“合同管理係統“但他們類型“cntract”錯誤,它仍將知道他們的意思。)
圖像識別或機器視覺技術意味著一個條目的客戶可以拍照他們想買,在搜索引擎中喂它,追蹤類似物品。Pinterest的Chrome擴展有效地這樣做了。這種技術也可以幫助品牌在網上看到人們使用他們的產品或服務。
最佳實踐
這裏有一些額外的提示,以幫助基於ai營銷個性化為你工作。
人類的聯係
人工智能世界加速通過快速地處理大型數據集,比如抽樣(彈性分布式數據集)非結構化數據。然後把信息在你的麵前,但你仍然需要利用你的營銷經驗來決定這些信息如何優化你的活動。
雖然機器學習,他們還是需要你指出正確的方向,告訴他們要尋找什麼。另外,聊天機器人和輔助搜索是偉大的,但是確保你不要完全依賴automation-customers仍然欣賞人類的聯係。
合規
當你使用客戶數據,這是至關重要的,你像GDPR遵守數據規定。讓用戶了解你的收集和告訴他們為什麼這是重要的許多情況下,客戶很高興給你他們的信息,如果它會幫助他們獲得個性化推薦。這是關於信任。
外賣
基於ai營銷個性化越來越必要當顧客獲得如此多的選擇。與一個數據驅動的方法,你可以確保你的用戶接收具有高度針對性的營銷信息和預測未來的行為,讓他們與你的品牌。
AI也使得營銷人員的生活容易,節省時間通過消除耗時的任務,如手動分割。但是你需要合適的工具,讓它成功。不到1在4企業所需的技術提供一致的、個性化的跨渠道經驗。
不要低估個性化的力量。學習如何將人工智能應用於你的營銷和享受改善客戶忠誠度和收入。