Жизненно важная роль больших данных и искусственного интеллекта в проведении и прогнозировании маркетинговых кампаний

0
54

Жизненно важная роль больших данных и ИИ в проведении и прогнозировании маркетинговых кампанийМожет ли сочетание искусственного интеллекта и больших данных дать начало эффективному маркетингу, основанному на данных?

Сегодня широкий и разнообразный мир маркетинга кажется неузнаваемым от его различных воплощений до эры взаимосвязанности и сверхбыстрых данных.

Там, где фокусные группы должны были быть собраны и использованы в качестве прогностических машин для маркетологов в былые времена, у маркетологов теперь есть значительно более эффективный набор инструментов.

Появление искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных оказало глубокое влияние на различные отрасли промышленности и развитие цифровизации производства во всем мире. Богатство вычислительных мощностей и подробный анализ, который можно обеспечить с помощью этой современной технологии, позволяет преобразовать ряд профессий в лучшую сторону – и маркетинг должен рассматриваться в качестве ключевого бенефициара.

Прогнозируется, что к 2025 году выручка ИИ на рынке программного обеспечения вырастет до 120 миллиардов долларов.
Всего лишь несколько лет назад было бы немного не уместно исследовать диапазон приложений, которые ИИ и большие данные могли бы использовать для улучшения ваших различных маркетинговых стратегий. Но сейчас сложнее найти область промышленности, которая, кажется, не созрела для такого рода улучшений.
Справедливо сказать, что современные технологии могут сэкономить значительное количество времени и денег для маркетологов, стремящихся оптимизировать свои кампании и доставить убедительные сообщения нужной аудитории в нужное время. Но как именно это делается с помощью ИИ и больших данных?

Вот более глубокий взгляд на ИИ и приложения для работы с большими данными в мире маркетинга, а также на то, как технологии могут помочь вам прогнозировать ваши кампании:

Важность ИИ в сфере маркетинга

ИИ в маркетинге продолжает расти в геометрической прогрессии. Эта форма технологии в основном используется как средство анализа демографии аудитории наряду с аналитикой эффективности бизнеса в интернете. Прогнозный анализ позволяет выделить такие показатели, как показатель отказов, количество посетителей страниц, время, проведенное на определенных страницах, и рейтинг кликов, а ИИ может помочь пользователям принимать более взвешенные решения на основе такой информации.
Здесь ИИ помогает понять и сконцентрироваться на конкретных областях, в которых стратегия может работать лучше всего, или, наоборот, там, где она нуждается в небольшом улучшении.

Предиктивный анализ, основанный на ИИ, также может интерпретировать множество данных, чтобы строить обоснованные прогнозы для будущих заданий. Эта технология обладает способностью выявлять и исследовать предыдущие ошибки как способ формирования прогноза о том, как лучше всего предотвратить те же проблемы, возникающие в будущем. Это может помочь привлечь больше потенциальных пользователей к контенту и улучшить их восприятие.

ИИ также может помочь предвидеть, как наилучшим образом использовать призывы к действиям как способ повысить коэффициент конверсии.
ИИ позволяет компаниям оценить, как конкретные изменения влияют на коэффициент конверсии. Например, Walmart сообщил, что сокращение времени загрузки их сайта всего на 1 секунду может привести к увеличению конверсии на 2%, что выражается в миллионах долларов.

Прогнозный анализ, предлагающий конкретные данные, может сэкономить компаниям массу энергии и ресурсов, которые в противном случае могли бы быть использованы для комплексного тестирования.

Искусство прогнозирования маркетинговых кампаний – это то, что казалось невообразимым в более аналоговую эпоху. С таким большим количеством показателей и такими сложностями, связанными с предопределением поведения клиентов, ранние инструменты, разработанные для предоставления руководящих указаний для предприятий, имели тенденцию к высокой вероятности ошибки – или в некоторых случаях вводили в заблуждение.

Прогнозирование маркетинговых кампаний является важнейшим инструментом для любого бизнеса в области электронной коммерции, и эта технология основана на применении науки о данных как средства прогнозирования того, какие маркетинговые действия с большей вероятностью будут успешными.
Хотя и прогнозный анализ, и прогнозирование маркетинговых кампаний похожи на сходные концентрации в мире современного маркетинга, есть некоторые глубокие различия, на которых стоит держаться. В области прогнозирования маркетинговых кампаний аналитика, стоящая за маркетинговой кампанией, имеет более широкое значение. Если нужно испытать маркетинговую стратегию и получить представление о тех решениях, которые необходимо принять, то прогнозирование маркетинговых кампаний – это всего, лишь инструмент для работы.

Изменение направления профилирования клиентов

Объединение искусственного интеллекта и больших данных может принести много выгод маркетологам. Поскольку данные могут быть настолько сложными, маркетинговые усилия, основанные на технологии такого типа, могут потенциально привести к значительно более высоким показателям конверсии.
Это особенно актуально в развитии усилий по привлечению клиентов. ИИ помогает интерпретировать существующие данные таким образом, чтобы можно было оптимизировать кампании, ориентируясь именно на нужных клиентов – и в нужное время.

Понимание будущего поведения потенциальных покупателей может помочь бизнесу наметить свои стратегии удержания клиентов. Когда компания знает, когда сегментированная группа потенциальных клиентов, скорее всего, покинет сайт, маркетинговая команда может разработать индивидуальный план, который предвидит этот уход и пресечет его.

Маркетологи не могут недооценивать способность ИИ эффективно интерпретировать массу данных для эффективного сегментирования целевой аудитории на основе их поведения. Возможность использовать индивидуальные стратегии удержания для определенных групп поведения в отличие от простых общих усилий по удержанию посетителей может в конце концов принести дивиденды в успешных кампаниях.
ИИ и большие данные также могут оптимизировать усилия маркетологов, помогая им получать больше качественных клиентов благодаря совместной технической работе по прогнозированию маркетинговых кампаний. Применив это, маркетологи применяют прогностические модели через поле показателей, чтобы интерпретировать – с гораздо большей точностью – что предприятия могут сделать для потенциальных клиентов.

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Пожалуйста, введите ваш комментарий!
пожалуйста, введите ваше имя здесь