Искусственный интеллект в маркетинге: 10 лучших use cases от Signum.AI

искусственный интеллект в маркетинге
Содержание

«Применяйте технологии на базе искусственного интеллекта в маркетинге» — это мы уже слышали. Но как именно можно использовать потенциал нейросетей для буста маркетинговых активностей? Да и вообще всех действий, связанных с привлечением лидов.

В этой статье расскажем о десяти юзкейсах (а в дальнейших материалах разберём каждый в деталях).

Умные чатботы

Cмарт-чатботы способны улавливать интонацию и настроение клиента в сообщений, подстраиваться под заданный эмоциональный контекст и реагировать соответствующим образом. Так, общаясь с умным чатботом, пользователю кажется, что он переписываетесь с реальным человеком.

Как это работает? Собственно, так же, как с Алисой от Яндекса. Нейросеть перманентно обучают на базе релевантных ответов, обучая её отвечать корректным образом и, что важно, генерировать новые, уникальные ответы по тому же шаблону (так работает и наша любимая GPT-3). В итоге, минимум заезженных фраз и робо-предложений.

Персонализированные имейлы

Имеил-маркетинг — проверенный инструмент как привлечения новых лидов, так и перманентного прогрева уже преданной вам аудитории. Тем не менее, составление качественной рассылки отнимает время, а учитывая потребность в персонализации писем под конкретные сегменты аудитории — очень много времени (а время, как мы знаем, = деньги). Под качественной понимается рассылка, которую как минимум будут открывать, а не игнорировать (Да пофиг, лень отписываться). С высоконверсионным, релевантным и полезным получателю контентом.

Инструменты на базе ИИ помогают и микросегментировать аудиторию, и определить, какие интересы разделяют конкретные пользователи, и оперативно проводить A/B тексты, чтобы убедиться, что нащупали «то самое». В итоге письма проще персонализировать под преференции получателей и получить с их максимальный выхлоп (с высокого опер рейта до перехода по ссылкам и конверсии в сделки).

Лид-скоринг

Чтобы понимать, в каких лидов целиться в первую очередь, а на каких вообще не стоит тратить время и лучше поскорее убрать из воронки, их квалифицируют и приоритезируют. По множествам факторов: от степени их активности на вашем сайте до интересов и триггерных событий.

Да, квалификацию и приоритезацию можно делать вручную. Но обрабатывать и анализировать такой массив данных ручками — дело неблагодарное, согласитесь. ИИ помогает гораздо оперативнее «увидеть» закономерности поведения лидов, выявить наиболее приоритетных и расположенных к покупке, исключая пресловутый human error и избавляя рисёчеров и сейзов от гигантского объёма работы.

SEO-оптимизация

Если в ответ на релевантный пользовательский запрос ваш сайт высвечивается в топ-10 в выдаче гугла, его увидит больше лидов (Как часто вы заходите на вторую или, окей, на третью страницу ответов на запрос? Вот и мы почти никогда). Чем больше заинтересованных пользователей перейдут по ссылке, тем больше шансов, что они перейдут в статус лидов и пойдут дальше по воронке. В общем, всё банально и просто.

Чтобы добиться такого результата, надо хорошенько поработать с SEO. А искусственный интеллект как раз прекрасно справляется с этой задачей. Алгоритмы анализируют ключи, изучают интент и контекст их использования, а затем рекомендую, какие ключевые слова и как именно употреблять.

Компьютерное зрение

С помощью технологии компьютерного зрения стало возможным анализировать визуальные данные: изображение буквально раскладывается на составляющие и конвертируется в данные, которые может проанализировать нейросеть.

Так, можно сканировать визуалы (от картинок до видео) в сети, чтобы определять наиболее высококонверсионный контент. На основе этой информации вы сможете скорректировать креативы и свой месседж (например, продающий пост или текст на рекламном баннере).

Дизайн

Диджитал-реклама перешла на новый уровень. С помощью ИИ, теперь можно не только генерировать креативы для рекламных кампаний, но и идентифицировать предпочтения аудитории касательно цветовой гаммы, визуальных элементов и прочего. Основываясь на данных по энгейджменту (лайки, репосты, комменты и т.д.), ИИ анализирует предпочтения каждого сегмента вашей ЦА и впоследствие позволяет создавать рекламные креативы, которые точно «зайдут» адуитории.

Какой баннер сделать: минималистичный чёрно-белый или яркий, слегка аляпистый и с неоновым шрифтом? Что работает лучше и с какими переменными коррелирует? (Возраст, пол, геолокации и т.д.). ИИ считывает такие тонкости, вычисляет закономерности, помогает скорректировать дизайн и даже автоматически персонализирует выдачу того или иного визуального контента конкретному пользователю.

Атрибуция

Почему продажи падают? Что отталкивает потенциальных клиентов? Может, вы неграмотно простроили навигацию на сайте? Или текст не оптимизирован под мобильную версию? С помощью смарт-решений можно проанализировать поведение лидов на любых ресурсах (сайт, соцсети, и т.д.) и понять, что именно их демотивирует. Тем самым, вы решаете проблему маркетинговой атрибуции (отслеживание потока лидов и их поведения на сайте) и узнаете слабые и сильные стороны своей диджитал-платформы и пофиксите косяки.

Push-уведомления

Персонализированные push-уведомления — лучший способ эффективно напомнить о себе и держать потенциальных и текущих клиентов в курсе событий. При грамотной формулировке и подходящем времени для отправки, пуши способны создать ощущение личного human-like общения и заботы компании о клиенте.

Опять же, инструменты на базе ИИ помогают генерировать уведомления на основе данных о предыдущей онлайн-активности пользователя, его интересах и т.д. Таким образом, лиды получают «заточенные» под него уведомления, которые как минимум прочитают, как максимум – на них отреагируют.

Анализ настроения клиента

Отзывы на сайте и комментарии в соцсетях — незаменимый источник информации о том, в каком направлении вы движетесь. Удовлетворены ли клиенты вашим продуктом, вашими действиями и публичным имиджем, своим экспириенсом и оперативностью службы поддержки? Все эти данные часто находятся в открытом доступе и буквально перед носом. Конечно, их не игнорируют. Но и поверхностного анализа недостаточно. А вот технологии на базе ИИ помогают смотреть глубже: анализировать эмоциональный окрас каждого сообщения, тональность отзыва, характер претензии или причину положительного фидбека.

Это позволяет быстро реагировать на проблемы и поддерживать CS на должном уровне.

Метод «Next best action»

Система на базе ИИ анализирует поведение лида в режиме реального времени и определяет, на какой стадии готовности к покупке он находится (и что может его останавливать). На основе этой информации, алгоритмы нейросети определяют, какое следующее действие скорее всего приведет к закрытию сделки. То есть, что нужно дать лиду, чтобы он перестал сомневаться и решился на покупку.

Скажем, кастомер мечется по сайту, перечитывает описание продуктов, в общем — не решается. В таком случае актуально будет показать ему персонализированный баннер с оффером, который надавит на ту самую болевую точку, настроить поп-ап или умный чат-бот, который ответит на все его вопросы. Так, вы ненавязчиво подтолкнёте лида к покупке без прямого участия сейлзов.

Дополненная реальность

Глобальные бренды уже давно используют эту технологию в маркетинге и соединяют цифровой и реальный миры для привлечения клиентов.

Икеа, например, использует AR, чтобы помочь потенциальным клиентам представить, как их мебель будет смотреться в конкретном интерьере. Все, что нужно — это скачать приложение, загрузить туда картинки своей комнаты и «примерить» интересующий продукт в своем интерьере.

В общем, эффектно и эффективно: как минимум, вы захотите поиграться и залипнете на пару часов, как максимум — действительно убедитесь в том, что вещь/услуга вам подходит. Аналогичные технологии становятся всё популярнее в e-commerce и могут применяться в любой нише: от моды до клининга.

 

И это далеко не исчерпывающий список 😉


Больше полезного контента в наших соцсетях:

Звучит интересно?

Наши эксперты расскажут еще больше