Профессионалы в области маркетинга завалены технологиями и стратегиями ИИ для продвижения своих маркетинговых программ. ИИ и маркетинг работают рука об руку, используя огромные объемы данных для оптимизации кампаний.
Но как специалисты по маркетингу
используют ИИ для поддержки своего маркетинга на основе данных?
Ascend2 постоянно предоставляет специалистам по маркетингу исследования маркетинговых тенденций, чтобы помочь им оставаться конкурентоспособными. Исследование этого года, Data-Driven Marketing Trends 2024(Открыть ссылку в новом окне), изучает влияние ИИ на стратегии обработки данных, источники данных, технологические тенденции и многое другое.
В опросе приняли участие
319 специалистов по маркетингу. Вот несколько результатов, а также советы, которые вы можете реализовать в ближайшие месяцы.
Обложка отчета: Тенденции маркетинга на основе данных 2024 г.(Открыть ссылку в новом окне)
Вывод №1: Использование ИИ в маркетинге на основе данных растет (так что продолжайте в том же духе)
Хотя лишь небольшая часть респондентов (11%) активно использует ИИ в своих маркетинговых усилиях на основе данных, более значительная часть (35%) использует ИИ в умеренной степени, что свидетельствует о растущем, но осторожном внедрении технологий ИИ.
Кроме того, 29% используют
ИИ минимально, а 17% не используют его вообще, что подчеркивает, что во многих организациях по-прежнему существуют значительные барьеры или пробелы в интеграции ИИ.
Примечательно, что 8% респондентов планируют внедрить ИИ в будущем, что свидетельствует о тенденции к росту использования ИИ, поскольку компании осознают его потенциальные преимущества и стремятся расширить свои маркетинговые возможности с помощью передовых технологий.
Чтобы извлечь выгоду из этой тенденции, организациям следует сосредоточиться на обучении своих сотрудников преимуществам ИИ, инвестировать в масштабируемые решения на основе ИИ и развивать культуру инноваций, чтобы оставаться конкурентоспособными.
Совет: инвестируйте в масштабируемые
Специализированные базы данных Если вы хотите принимать более эффективные бизнес-решения, базы данных могут помочь вам в Список телефонных номеров китайских студентов этом. Эта база данных на самом деле является ключевым источником роста вашего бизнеса. Эта база данных обеспечивает более эффективную работу вашего бизнеса. Базы данных содержат информацию о продуктах, услугах, транзакциях, пользователях и продажах, которые важны для вашего бизнеса.
Изображение баннера блога
Получайте наши лучшие Зарубежhые даhhые database советы на свой почтовый ящик! Присоединяйтесь к самым умным маркетологам, которые получают нашу рассылку ON.
Подпишитесь на рассылку новостей C&C
Обучение и подготовка команды также должны быть приоритетными для устранения пробелов в знаниях и снижения сопротивления. Проводите семинары и тренинги , чтобы продемонстрировать ценность ИИ, расширяя возможности вашей команды принимать решения на основе данных и поощряя культуру непрерывных инноваций. Такой подход подготовит вашу организацию к более глубокому внедрению ИИ в будущем.
Вывод №2: таргетинг на сегментированную аудиторию по-прежнему остается серьезной маркетинговой проблемой
Данные за 2024 год показывают, что наиболее значимой проблемой при реализации маркетинговой стратегии на основе данных является таргетинг сегментированной аудитории, причем 45% респондентов назвали это критической проблемой. Еще одной важной проблемой является принятие решений в режиме реального времени (32%).
Пять советов по использованию ИИ для таргетинга и сегментации аудитории:
Машинное обучение (ML) и предиктивная аналитика
Поскольку 45% маркетологов
считают сегментацию аудитории ключевой проблемой, используйте инструменты на базе ИИ, такие как машинное обучение и предиктивная аналитика, чтобы сегментировать свою аудиторию более эффективно. Эти инструменты могут анализировать обширные данные о клиентах, выявляя уникальные характеристики и поведение, чтобы группировать клиентов в сегменты, пригодные для действий. Таким образом, вы можете более точно настраивать кампании, решая проблему сегментации.
Улучшение персонализации в масштабе
ИИ обеспечивает гиперперсонализированный опыт для отдельных клиентов в больших наборах данных, решая задачу предложения индивидуального опыта в масштабе. Используя обработку естественного языка (NLP) и анализ поведения клиентов , ИИ может предсказывать предпочтения и предлагать персонализированный контент или рекомендации по продуктам, которые находят отклик у каждого сегмента. Такие инструменты, как платформа Salesforce Einstein 1, повышают вовлеченность, создавая персонализированный контент для разных сегментов аудитории.
Используйте принятие решений в реальном времени
Поскольку 32% маркетологов отмечают сложность принятия решений в реальном времени, ИИ помогает, предоставляя аналитику в hklists реальном времени и циклы обратной связи. Используйте ИИ для отслеживания поведения клиентов по всем каналам и оптимизации своих кампаний. Например, ИИ может корректировать размещение рекламы и сообщения на основе текущих тенденций, повышая точность и релевантность ваших усилий по таргетингу в реальном времени.
Автоматизация сегментации клиентов
Инструменты ИИ, такие как HubSpot и Marketo, могут автоматически сегментировать вашу аудиторию на основе таких критериев, как демография, поведение и интересы. Это экономит время и повышает точность сегментации, позволяя вам нацеливать нужные аудитории с правильными сообщениями. ИИ упрощает сегментацию аудитории, обнаруживая закономерности в данных, которые ручные методы могут упустить.
Прогнозирование будущего поведения клиентов.
Прогнозный ИИ позволяет маркетологам предвидеть действия и тенденции клиентов, предоставляя им возможность разрабатывать кампании, которые соответствуют будущим потребностям. Такой подход улучшает как усилия по удержанию, так и усилия по привлечению клиентов.
Применяя эти стратегии на основе искусственного интеллекта, маркетологи могут преодолеть трудности сегментации и таргетинга, в конечном итоге проводя более точные и эффективные маркетинговые кампании.
Вывод №3: использование ИИ в программах, основанных на данных, выходит за рамки контента
Как специалисты по маркетингу используют ИИ для улучшения своих маркетинговых программ на основе данных?
Пять советов по эффективному использованию ИИ для персонализации маркетингового контента
Используйте прогнозную аналитику для индивидуальных рекомендаций
Прогнозная аналитика на основе ИИ может анализировать прошлое поведение клиентов, чтобы предсказывать будущие действия. Используйте эти идеи, чтобы предлагать персонализированные рекомендации по продуктам, предложения или контент, которые соответствуют индивидуальным предпочтениям клиентов. Такие платформы, как Netflix и Amazon, преуспевают в этом, предлагая индивидуальные предложения на основе истории просмотров или покупок.
