Skończyły się czasy, kiedy zespoły sprzedaży i marketingu mogły sobie pozwolić na spędzanie większości czasu na ręcznym wprowadzaniu, organizowaniu i przetwarzaniu danych. Obecnie istnieją setki narzędzi, które automatyzują pracę "od kuchni" i zwiększają wydajność: od CRM, przez CDP (customer data platforms), po oprogramowanie do automatyzacji marketingu. Jednak prawdziwa rewolucja dokonuje się dziś w świecie sztucznej inteligencji.

Co potrafi współczesna sztuczna inteligencja?
Wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji w sprzedaży i marketingu otworzyło wiele możliwości. Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do automatyzacji i rozszerzenia znacznej części procesu sprzedaży, na przykład w celu zwiększenia liczby potencjalnych klientów, zwiększenia liczby zamknięć transakcji oraz analizy danych sprzedażowych. Podobnie, marketingowa sztuczna inteligencja może pomóc w skanowaniu obecności marki w Internecie i identyfikowaniu luk w generowaniu popytu w ramach ogólnej strategii marketingowej, pomagając w ten sposób obniżyć koszty i zwiększyć liczbę konwersji.

I choć sztuczna inteligencja stale się rozwija, oferując nam jeszcze więcej zastosowań, jednym z najskuteczniejszych sposobów jej wykorzystania jest delegowanie badań i analiz, które zajmują większość czasu zespołu marketingowego, tak aby mógł on skupić się na tym, co najważniejsze: na wzroście przychodów.

A więc, co sztuczna inteligencja może zrobić dzisiaj?

Wykonywanie powtarzalnych zadań zamiast ludzi - gromadzenie, klasyfikowanie danych, segmentacja klientów;

Funkcje predykcyjne;
Tworzenie pomysłów na biznes;
Computing with Big Data;
Tworzenie spersonalizowanych ofert;
Optymalizacja logistyki.

Główny problem: Wiele zespołów marketingowych chce zwiększyć sprzedaż B2C i B2B za pomocą sztucznej inteligencji, ale nie wie, jakie konkretne narzędzie wybrać i jak ono działa.

Według badań AI Multiple 87% firm, które wdrożyły sztuczną inteligencję, wykorzystało ją do usprawnienia e-marketingu. 61% marketerów planuje również wykorzystanie sztucznej inteligencji w prognozowaniu sprzedaży.

Według McKinsey Global Institute, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą przynieść od 1,4 do 2,6 biliona dolarów dzięki rozwiązaniu problemów związanych z marketingiem i sprzedażą w ciągu najbliższych trzech lat.

Według najnowszego badania Salesforce Research State of Marketing, wykorzystanie AI przez marketerów gwałtownie wzrosło w latach 2018-2020, skacząc z 29% w 2018 r. do 84% w 2020 r.

Według raportu Drift's 2020 Marketing Leadership Report, sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, technologie marketingowe i reklamowe, głos i asystenci cyfrowi oraz technologie i aplikacje mobilne - to pięć najważniejszych technologii, które będą miały największy wpływ na przyszłość marketingu.

W jaki sposób sztuczna inteligencja zwiększa skuteczność marketingu?

Symbioza między ludźmi a algorytmami przynosi wymierne rezultaty, które można zmierzyć za pomocą klasycznych wskaźników ekonomicznych: przychodów, liczby leadów czy konwersji. Jednak największym zasobem każdego zespołu jest czas, który można poświęcić na osiąganie ważnych wskaźników, a nie na rutynowe operacje na danych: od zbierania informacji o klientach po segmentację odbiorców i personalizację produktów (lub dostosowywanie ich do indywidualnych potrzeb). Dlatego ważne jest, aby zespoły marketingowe delegowały rutynowe czynności do algorytmów sztucznej inteligencji, które mogą robić to wszystko szybciej i lepiej.

Oddelegowane analizy i badania:

Narzędzia takie jak MarketMuse są wykorzystywane przez marketerów do poprawy wyników SEM (Search Engine Marketing) poprzez sprawdzanie dopasowania istniejących treści do idealnych słów kluczowych oraz sugerowanie nowych tematów treści (z tytułami, liczbą słów i słowami kluczowymi) w celu poprawy wyników w wyszukiwarkach (SERP) i uzyskania większego ruchu.

Aby zwiększyć zasięg treści, można wykorzystać oparte na sztucznej inteligencji oprogramowanie Curata - przeszukuje ono internet w poszukiwaniu najskuteczniejszych stron w danym segmencie i sprawia, że planowanie kalendarza treści staje się łatwiejsze i bardziej efektywne.

Ponieważ sztuczna inteligencja może analizować ogromne ilości danych, aplikacje takie jak Automizy stają się coraz bardziej przydatne w przewidywaniu wykrywalności kampanii e-mailowych i tworzeniu ich tematów z największą szansą na sukces.

Ponieważ wydatki na reklamę marketingową stanowią obecnie znaczącą część budżetu, nie dziwi fakt, że wiele rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji ma na celu obniżenie ceny za kliknięcie przy jednoczesnej maksymalizacji zasięgu grupy docelowej. Platforma Pattern89 pomaga marketerom wybrać najlepsze obrazy do kampanii i stworzyć wzór oparty na różnych kombinacjach najskuteczniejszych kampanii.

Wyszukiwarka Acqusio wykorzystuje 30 własnych modeli sztucznej inteligencji do składania dokładnych ofert na słowa kluczowe, umożliwiając firmie uzyskanie największej liczby leadów z danego budżetu reklamowego.

Dynamiczne ustalanie cen i optymalizacja rozmieszczenia. Firmy mogą optymalizować swoją strategię cenową przy użyciu sztucznej inteligencji: algorytmy automatycznie gromadzą dane o cenach konkurencji i maksymalizują przychody poprzez ustalanie konkurencyjnych cen produktów. I nie chodzi tu tylko o umieszczenie cyfrowe, ale także fizyczne.

Uczenie maszynowe i big data są wykorzystywane do optymalizacji merchandisingu online lub offline. Za pomocą technologii wizji komputerowej i robotów firmy mogą przeprowadzać audyty i analizy wykorzystania powierzchni półek w handlu detalicznym: identyfikować i zarządzać niedoborami powierzchni półek lub jej nieoptymalnym wykorzystaniem. Jednym z najbardziej zaawansowanych przykładów w tej dziedzinie jest autonomiczna usługa robotów handlowych firmy Lowe.

Bardziej powszechne rozwiązania w tym zakresie obejmują wykorzystanie zdjęć wykonywanych przez pracowników do zarządzania i analizowania przestrzeni na półkach - aplikacja Trax Image Recognition pełni w tym zakresie podobne funkcje jak Lowe.

Jak sztuczna inteligencja zwiększa sprzedaż?

Świadome i przemyślane wdrożenie algorytmów sztucznej inteligencji w firmie nie tylko pomaga zespołowi efektywnie alokować zasoby, ale także staje się jednym z kluczowych narzędzi do osiągnięcia kluczowej metryki, jaką jest wzrost przychodów.

Wyszukiwanie klientów. Jeśli przeanalizuje się efektywność klasycznych menedżerów sprzedaży, okaże się, że spędzają oni dużo czasu na poszukiwaniu potencjalnych klientów i systematyzowaniu informacji (np. wprowadzaniu danych do CRM), a mało czasu na sprzedaży. Narzędzia sztucznej inteligencji dla sprzedaży odwracają ten trend.

Ponieważ platformy CRM stanowią podstawę procesów każdego zespołu sprzedażowego, naturalnie rośnie liczba rozwiązań AI dla sprzedaży, które nie tylko pomagają we wprowadzaniu danych, ale także czyszczą nieistotne rekordy, prognozują sprzedaż, ograniczają rotację klientów i kwalifikują potencjalnych klientów.

Oprogramowanie Seamless.ai, oparte na sztucznej inteligencji, doskonale radzi sobie z tworzeniem i aktualizacją list leadów na podstawie firm, nazwisk lub określonych słów kluczowych.

Optymalizacja budżetu. Aquisio Turing to oprogramowanie do zarządzania budżetem oparte na stawkach PPC i uczeniu maszynowym. Narzędzie do raportowania PPC jest wydajne i daje użytkownikom możliwość tworzenia kompleksowych raportów za pomocą jednego kliknięcia. Optymalizuje działania marketerów za pomocą ponad 30 inteligentnych algorytmów oraz zarządza ofertami i budżetami.

Tworzenie idealnej konwersji. Pierwsza i jak dotąd jedyna na świecie interaktywna platforma marketingowa Drift wykorzystuje boty, które komunikują się z odwiedzającymi stronę w czasie rzeczywistym. Drift łączy operatora z klientami, którzy są gotowi do dokonania zakupu właśnie teraz. A wbudowany kreator botów pozwala w ciągu kilku minut stworzyć idealny proces konwersji.

Zestawy danych. Głównym problemem związanym z algorytmami sztucznej inteligencji jest istnienie bazy danych i anonimowych użytkowników, którzy utrudniają zbieranie informacji. Lift AI sobie z tym radzi - potrafi określić prawdopodobieństwo konwersji każdego odwiedzającego stronę w czasie rzeczywistym (nawet jeśli są anonimowi i nie mają żadnych zapisów w Twoim CRM), a następnie przypisuje każdemu z nich ocenę. Lift AI wykorzystuje unikalny model sztucznej inteligencji oparty na 15 latach danych z zakresu uczenia maszynowego: zbiór danych obejmuje miliard profili odwiedzających i ponad 14 milionów interakcji z klientami.

W jaki sposób sztuczna inteligencja tworzy wyjątkową obsługę klienta poprzez personalizację?

Algorytmy sztucznej inteligencji są dziś bez wątpienia głównym elementem technologicznym służącym do personalizacji procesu sprzedaży, treści i dostosowywania samego produktu. Dla konsumenta personalizacja i unikalne doświadczenie klienta stały się nieodzownymi atrybutami, których brak będzie stanowił przewagę dla konkurencji. Nie chodzi tylko o pracę z obecnymi klientami, ale także o przewidywanie zachowań nowych użytkowników poprzez porównywanie ich z podobnymi klientami. Na przykład firma Amazon twierdzi, że jest w stanie przewidzieć zachowania klientów z pięcioletnim wyprzedzeniem.

Optymalizacja zestawu mediów. Disney stosuje algorytmy uczenia maszynowego do dostrajania i optymalizacji swojego modelu mixu mediów. Podejście Disneya polega na agregowaniu danych z całej firmy, w tym od partnerów, przygotowywaniu danych, a następnie przekształcaniu ich do wykorzystania w modelu. Następnie wykorzystuje się różne modele w celu optymalizacji budżetu i zestawu mediów.

Kompleksowa personalizacja strony internetowej i aplikacji mobilnej. Stworzenie unikalnego kontaktu z klientem jest możliwe nie tylko dzięki spersonalizowanym rekomendacjom. Sprzedawca internetowy Simple Wine wdrożył kompleksową personalizację strony internetowej i aplikacji mobilnej z wykorzystaniem technologii uczenia maszynowego, w ramach której całe strony są przebudowywane dla użytkownika w dowolnym momencie. W rezultacie klienci czują się tak, jakby aplikacja komunikowała się z nimi: nawiguje i podpowiada, upraszczając wybór wina, niczym kompetentny konsultant w sklepie z winami. Silnik Dynamic Yield jest w stanie odgadnąć preferencje klienta, porównując je z preferencjami wszystkich użytkowników i wykorzystując systemy predykcyjne, takie jak stosowane przez Netflix czy Spotify.

Synchronizacja kanałów. Gigant telekomunikacyjny Orange wykorzystał dane o zachowaniach użytkowników w swojej sieci do zwiększenia przychodów. Dokonała tego, personalizując swoje kanały offline po stronie centrum obsługi telefonicznej, tworząc spersonalizowane doświadczenia użytkowników, a w rezultacie zwiększając średni przychód na użytkownika o 118%. Efektem ubocznym" był wzrost liczby leadów o 32%.

Przewidywanie interesujących treści. Aplikacja Concord dokładnie pokazuje, jakie treści należy stworzyć, aby przyciągnąć odbiorców. Wykorzystuje modele głębokiego uczenia do przetwarzania języka naturalnego w celu automatycznego audytowania treści i porównywania ich z innymi produktami z branży. Concord wykorzystuje sztuczną inteligencję do wykrywania luk w odpowiednich treściach, analizowania zachowań ludzi w odniesieniu do treści oraz pomagania w ustaleniu, czego oczekują czytelnicy lub widzowie.

Optymalizacja treści. Cortex wykorzystuje sztuczną inteligencję do optymalizacji treści w mediach społecznościowych. W tym celu wykorzystuje uczenie maszynowe do przeszukiwania baz danych 33 000 marek, zawierających ponad miliard próbek i przykładów treści marketingowych. Specjaliści będą mogli również tworzyć spersonalizowane kalendarze treści i podsumowania treści, a oprogramowanie będzie je automatycznie uzupełniać i przesyłać do zatwierdzenia.

Generowanie języka. WordSmith to platforma generowania języka naturalnego, która przekształca dane w historie osób wtajemniczonych. Firmy korzystające z platformy uzyskują pełną kontrolę nad przekształcaniem danych w historię analityczną z niespotykaną dotąd szybkością i skalą. Zasadniczo jest to platforma samoobsługowa, która udostępnia wydajny interfejs API umożliwiający pełne dostosowanie artykułów, aktualizację treści w czasie rzeczywistym i elastyczne publikowanie.

Zwykłe gromadzenie danych już nie wystarcza.
Marketerzy wykorzystują obecnie dane zbierane z ponad 3,3 mld urządzeń, narzędzia analityczne i sztucznej inteligencji, aby uzyskać pełny obraz zachowań konsumentów w sieci (w tym motywacji, przekonań i wzorców zakupowych). Te same rozwiązania wykorzystują również do przewidywania długoterminowych zachowań klientów.

Rolą sztucznej inteligencji jest przetwarzanie i kategoryzowanie dużych ilości danych, pomoc w kształtowaniu dokładnego postrzegania konsumentów oraz przybliżenie rozumienia zachowań konsumentów online do wersji offline. Firmom, którym udostępnia się obecnie analitykę opartą na zgromadzonych danych, nie wystarcza już samo gromadzenie danych. Ich interpretacja wymaga kreatywności i zrozumienia, w jaki sposób ludzie zachowują się w sieci i jak ich przeszłe zachowania mogą wpływać na przyszłe decyzje. Tu właśnie wkraczają algorytmy sztucznej inteligencji, które nie tylko interpretują dane, ale także przewidują na ich podstawie przyszłe decyzje konsumentów.

Obecnie 41% marketerów twierdzi, że AI i uczenie maszynowe w największym stopniu przyczyniają się do przyspieszenia wzrostu przychodów i poprawy wydajności. Marketerzy twierdzą, że uzyskiwanie bardziej użytecznych informacji z danych marketingowych (40%) oraz tworzenie spersonalizowanych doświadczeń konsumenckich na dużą skalę (38%) to trzy najważniejsze narzędzia technologiczne w dzisiejszym marketingu. Badanie wykazało również, że 77% marketerów zautomatyzowało w inteligentny sposób mniej niż jedną czwartą wszystkich zadań marketingowych, a 18% stwierdziło, że w ogóle nie zautomatyzowało w inteligentny sposób żadnych zadań.

Wdrożenie sztucznej inteligencji w kampaniach marketingowych pomaga również konsumentom odzyskać ich cyfrową tożsamość po jej stworzeniu, a także pozwala firmom zoptymalizować zrozumienie psychologii i relacji z konsumentami.