Съдържание
Изкуственият интелект в дигиталния маркетинг се превърна в най-прехваленото и недоизпълнено обещание в бизнеса днес. Но скрити под всички корпоративни глупости за революционна трансформация“, някои компании тихо правят неприлични суми пари, използвайки изкуствен интелект по начини, които биха ви отегчили до смърт на конференция.
Прекарах последната година в проследяване на тези компании и това, което открих, ме изненада. Най-големите победители не използват AI, за да разрушават индустрии“ или революционизират клиентските преживявания“. Те решават смущаващо прости проблеми, струващи милиони.
Казуси и резултати от ROI на AI в дигиталния маркетинг
Компаниите, които всъщност печелят пари от AI в маркетинга, не са тези, които вдигат най-голям шум около него. Те го използват тихо за решаване на конкретни проблеми, които случайно струват милиони в реални, измерими резултати.
Много от тези успехи идват от справянето с малки, практически предизвикателства, вместо от стартирането на мащабни AI трансформации“. Вместо да се опитват да преоткрият своите индустрии, те се фокусират върху неща като прогнозиране на отлива на клиенти, подобряване на времето за изпращане на имейли или автоматизиране на рутинни запитвания от клиенти.
Тези компании измерват резултатите обсесивно и мащабират само това, което носи възвръщаемост на инвестициите. В следващите раздели ще видите реални примери от марки като Grab, The Economist и Netflix, които тихо правят милиони благодарение на целеви AI имплементации.
Причини за провал на AI маркетинговите стратегии
Преди да се потопим в това, което работи, нека обърнем внимание на слона в стаята: повечето маркетингови инициативи с изкуствен интелект са скъпи катастрофи.
Наскоро разговарях с Дейвид С.“, маркетинг директор в софтуерна компания, която миналата година похарчи £180,000 за AI маркетинг платформа. Резултатите? Генерирахме повече съдържание от всякога“, каза ми той, но коефициентите ни на конверсия всъщност намаляха.“
Проблемът не беше в технологията; беше в това, че автоматизираха грешните неща. Използваха AI, за да създават повече публикации в блогове, когато истинският им проблем беше, че никой не четеше тези, които вече имаха. Класическа грешка: хвърляне на технология върху стратегически проблем.
Компаниите, които всъщност печелят пари от AI в маркетинга, споделят три характеристики, които повечето игнорират:
Започват глупаво малки. Не пътни карти за AI трансформация“, а Можем ли да предвидим кои клиенти ще се отпишат следващия месец?“ Това е всичко.
Те измерват всичко обсесивно. Ако даден AI инструмент не покаже измерими подобрения в рамките на 90 дни, те го изхвърлят. Без изключения, без извинения за стратегическа стойност“.
Те оставят хората да отговарят за всички творчески или емоционални неща. AI се справя с разпознаването на образи и обработката на данни. Хората се справят с всичко, което изисква разбиране какво е да си човек.
Успешни примери за AI маркетинг, които работят
Намаляването на разходите с 90%, което никой не очакваше
Малайзийската компания за споделено пътуване Grab си партнира с AI платформа, наречена Ada, за да управлява обслужването на клиенти на шест международни пазара. AI чатботовете не се опитват да решават сложни проблеми – те се справят със скучните неща като Къде е поръчката ми?“ и Как да променя метода си на плащане?“
Резултати: 90% намаляване на натрупаните запитвания от клиенти, успешно разширяване на шест нови пазара. AI освободи човешки агенти да се справят със сложни проблеми, които всъщност изискват емпатия и творческо решаване на проблеми.
10:1 ROI от целенасочена скука
The Economist губеше читатели през 2017 г. Вместо изискано съдържание, генерирано от AI, те използваха изкуствен интелект за програмна реклама – по същество позволявайки на AI да купува и поставя реклами автоматично въз основа на моделите на поведение на читателите.
Изкуственият интелект идентифицира нежелаещи читатели“ – хора, които са взаимодействали с тяхното съдържание, но не са се абонирали. След това ги насочи с точно навременни, точно поставени реклами в различни платформи.
Резултат: 3.6 милиона нови читатели, 10:1 възвръщаемост на инвестициите и 90,000 нови абонати само през 2020-2021 г. Изкуственият интелект не е създавал съдържание; той просто е представил съществуващото съдържание на правилните хора в правилния момент.
Процентът на 80%успеваемост, който изгради империя
Netflix приписва над 80% от гледането на потребителите на своята система за препоръки с изкуствен интелект. Но ето какво пропускат повечето хора: изкуственият интелект не се опитва да предскаже какво ще харесате. Той предсказва какво няма да мразите достатъчно, за да отмените абонамента си.
Има огромна разлика. Системата анализира моделите на гледане, процентите на завършване, поведението при повторно гледане и дори моделите на пауза, за да предложи съдържание, което ви поддържа минимално удовлетворени. Не става въпрос за създаване на перфектни съвпадения – става въпрос за избягване на ужасни такива.
Приложения на AI маркетинга в различни индустрии
Гласова търговия: Историята на успеха на 31 милиона клиенти
Starbucks интегрира мобилното си приложение с Amazon Alexa, създавайки My Starbucks Barista“. Клиентите могат да поръчват кафе, да променят напитки и да организират време за вземане с гласови команди.
Не ставаше въпрос за това да бъдем авангардни – ставаше въпрос за премахване на триенето. Гласовите поръчки отнемат 30 секунди срещу 2-3 минути в приложението. Малка разлика, огромно въздействие, когато имате 31.2 милиона мобилни клиенти.
Гениалната част? Те не се опитаха да заменят човешките баристи. Изкуственият интелект се справя с поръчките; хората все още правят кафето и осигуряват изживяването в магазина, което кара хората да се връщат.
Търговска интелигентност: Златната мина от данни
Търговецът на хардуер Lowe’s внедри роботи, задвижвани от изкуствен интелект, наречени LoweBots, в своите огромни магазини. Роботите не заместват персонала – те помагат на клиентите да намират продукти и предоставят основна информация, като същевременно автоматично проследяват инвентара и моделите на движение на клиентите.
Истинската стойност не е обслужването на клиенти; това са данните. Роботите генерират прозрения за моделите на пазаруване, популярните комбинации от продукти и ефективността на оформлението на магазина, които биха били невъзможни за събиране ръчно.
Творческо сътрудничество: Златната мина, генерирана от потребители
Coca-Cola стартира Create Real Magic“, AI платформа, която позволява на клиентите да създават брандирани произведения на изкуството, които могат да се появят в официални рекламни кампании. Това е генерирано от потребители съдържание, което среща AI креативност, като марката поддържа контрол на качеството.
Този подход е брилянтен, защото генерира стотици творчески концепции на практика без разходи, като същевременно дава на клиентите емоционална инвестиция в марката. AI се справя с техническото създаване; хората подбират и избират най-добрите резултати.
Практически инструменти за изкуствен интелект за успех в дигиталния маркетинг
Имейл маркетинг, който не дразни хората
Сара Родригес управлява имейл маркетинга за компания за фитнес оборудване. Вместо да изпраща съобщения на всички едновременно, нейната AI система анализира кога всеки абонат обикновено отваря имейли и изпраща съобщения в оптимално време за всеки индивид.
Резултат: 31% увеличение на процента на отваряне, 18% увеличение на процента на кликване. Без изискана персонализация. Без динамично съдържание. Просто по-добро време.
SEO, което се адаптира към реалното поведение при търсене
Том Уилямс, SEO мениджър в B2B софтуерна компания, използва AI за анализ на моделите на търсене и идентифициране на пропуски в съдържанието. AI не пише статии; той предлага теми и ключови думи въз основа на действителното поведение при търсене, а не на догадки.
Неговият органичен трафик се е увеличил 45% за осем месеца, не защото AI е създал съдържание, а защото му е помогнал да разбере какво съдържание всъщност искат хората.
Автоматизация на социалните медии, която не изглежда роботизирана
Маркетинг мениджърът Лиза Паркър-Джоунс използва изкуствен интелект, за да планира публикации в множество платформи, но с обрат: изкуственият интелект анализира моделите на ангажираност, за да публикува, когато нейната конкретна аудитория е най-активна, вместо да следва общи най-добри практики“.
Нейните нива на ангажираност се подобриха 27% просто като публикуваше по време, когато нейните действителни последователи бяха онлайн, а не когато маркетинговите блогове казваха, че трябва да бъдат.
Скъпи грешки в маркетинга с изкуствен интелект, които да избягвате
Грешка №1: Автоматизиране на стратегията вместо изпълнението
Компаниите продължават да използват AI, за да решават какво да правят, а не как да го правят по-добре. AI е отличен в оптимизирането на изпълнението, но е ужасен в стратегическото мислене. Нека хората решават кои клиенти да таргетират; нека AI измисли най-добрия начин да ги достигне.
Грешка #2: Опит да се решат проблеми, които не съществуват
Преди да приложите каквото и да е AI решение, попитайте: Какъв конкретен проблем се опитвам да реша и как ще измеря успеха?“ Ако отговорът е неясен корпоративен жаргон за подобрено клиентско изживяване“, вероятно си губите парите.
Грешка #3: Очакване на магия
AI не е магия – това е разпознаване на модели в голям мащаб. Той може да открива тенденции в данните, които хората биха пропуснали, но не може да създава търсене на продукти, които хората не искат, или да решава основни бизнес проблеми.
Нововъзникващи AI тенденции в дигиталния маркетинг
Адаптиране на гласово търсене
Гласово активираното търсене променя начина, по който хората намират информация, създавайки възможности за бизнеси, които оптимизират съдържанието си за заявки на естествен език, а не за фрази, натъпкани с ключови думи.
Интеграция на визуално търсене
Хората все по-често търсят с помощта на изображения, а не на текст. AI помага за оптимизиране на продуктовите изображения и метаданни за визуални търсачки, но истинската възможност е разбирането на моделите на намерение за визуално търсене.
Приписване, което наистина работи
Настоящите модели за приписване са безполезни, защото пътуванията на клиентите са сложни. AI ще става по-добър в разбирането кои допирни точки всъщност влияят на решенията за покупка, помагайки на маркетолозите да спрат да губят пари за суетни показатели.
Практически стъпки за внедряване на AI в маркетинга
Започнете с един скучен проблем
Изберете нещо конкретно и измеримо. Време за изпращане на имейли, прецизиране на рекламната аудитория или проучване на теми за съдържание. Приложете едно решение, измерете резултатите за 90 дни, след което решете дали да разширите или да продължите напред.
Първо коригирайте данните си
Изкуственият интелект е толкова добър, колкото са и вашите данни. Преди да внедрите каквито и да е AI инструменти, проверете базата данни на клиентите си, анализите на уебсайта и списъците с имейли. Чистите данни водят до полезни прозрения; разхвърляните данни водят до скъпи грешки.
Нека хората управляват хората
Използвайте AI за обработка на числа и откриване на модели. Оставете хората отговорни за стратегията, креативността и всичко, свързано с емоционална интелигентност или сложно решаване на проблеми.
Измервайте безмилостно
Всяко внедряване на AI трябва да показва ясна възвръщаемост на инвестициите в рамките на три месеца. Ако не го прави, или внедряването е грешно, или случаят на употреба не е подходящ за вашия бизнес.
Как AI ще оформи бъдещето на маркетинга
Бъдещето не е в замяната на човешките маркетолози с роботи. Става въпрос за предоставяне на свръхчовешки възможности на човешките маркетолози да разбират поведението на клиентите и да създават по-ефективни кампании.
Компаниите, които печелят с AI, го използват, за да правят скучни неща изключително добре, вместо вълнуващи неща зле. Те оптимизират процеси, а не революционизират индустрии.
Това може да не е вълнуващо за презентации на конференции, но води до печеливши бизнеси.
Най-успешните AI дигитални маркетингови имплементации са невидими за клиентите и безценни за екипите. Те решават реални проблеми с измерими резултати, вместо да преследват технологични новости.
Ето неудобната истина: AI няма да направи лошите маркетолози добри, но ще направи добрите маркетолози неудържими. Въпросът не е дали AI ще трансформира маркетинга – въпросът е дали ще го използвате за решаване на реални проблеми или за преследване на лъскави обекти.
Изборът е ваш, но компаниите, които правят милиони, вече са решили.
Въз основа на проверени казуси и документирани резултати от компании като Grab, The Economist, Netflix и Starbucks. Финансовите данни и показателите за ефективност са потвърдени чрез публични доклади и изявления на компаниите.
