Brug af Artificial Intelligence i marketing

I vores artikel Facts om Artificial Intelligence, kommer vi omkring hvad Artificial Intelligence, eller Kunstig intelligens er. Vi udforsker et par af myterne og bekymringerne om emnet og skitserer hvor allestedsnærværende teknologien allerede er i vores daglige liv.

Der kan ikke sættes spørgsmåltegn ved hvor brugbart det kan være – men det er op til os at definere, hvordan vi vil bruge det.

Og marketing er et område, hvor AI allerede viser sig at være nærmest uvurderlig. Men hvordan?

Ikke overraskende er det en lang liste, så lad os fokusere på fem områder, hvor anvendelsen af Artificial Intelligence sandsynligvis vil være mest nyttig med hensyn til digital marketing.

Produkt- og indholdsanbefalinger

I den digitale økonomis tidsalder er det faktisk brugt en del længere tilbage, end vi måske forestiller os. Faktisk skal vi så langt tilbage som 1998, hvor Amazon introducerede hvad de kaldte “item-based collaborative filtering”. En teknik der blev lavet med henblik på at studere og gruppere adfærd hos kunder for at være i stand til at forudsige fremtidige handlinger.

I løbet af 20 år er konceptet kontinuerligt forbedret i et sådant omfang, at dets anvendelse er universel. Faktisk så meget, at man i dag næsten ikke kan forestille sig det digitale liv uden kunstig intelligens.

Uanset produktet eller tjenesten forventes det efterhånden som en standard at kunne tilbyde personligt, relevant indhold eller produktanbefalinger til sin målgruppe. Og i betragtning af den store mængde af datapunkter, der kan bruges som baggrund til disse forudsigelser med den forventede nøjagtighed, er brugen af ​​AI væsentlig. Uden dette ville det at være umuligt at være i stand til kontinuerligt og konsekvent at tilpasse hvad den enkelte bruger kan lide og ikke kan lide.

Selvom alt det måske kan virke som en afskrækkende opgave at begynde at bruge AI i ens virksomhed, er det værd at huske på, at man ikke behøver at udføre arbejdet fra bunden. AI-funktionalitet, som den vi har hos MarketingPlatforms kaldet AI Intelligence, kan f.eks. bruges og kan på ingen tid sættes op klar til brug.

I samarbejde med Google har MarketingPlatform oprettet en AI, der er i stand til automatisk at indsætte produkt- eller indholdsanbefalinger i emailkampagner eller som output til et website eller en webshop.

Filtrering og analyse af data

Selv om data er grundlaget for enhver virkelig effektiv marketingkampagne, er data i sig selv grundlæggende ubrugelige – og bliver data tolket og brugt forkert, kan det faktisk være en massiv hindring for succes.

Det er derfor essentielt at sikre effektiv anvendelse af de utallige data, du formentlig har til rådighed.

Det er her, at AI kommer til sin ret. Filtrering og analyse af data, som ville være en besværlig opgave for en almindelig dødelig, er perfekt egnet til AI. Foruden dette, er det også en opgave, der kan håndteres langt mere effektivt og hurtigt af AI. Endelig er en massiv fordel, at brugen af AI frigiver mere tid for medarbejderne i din virksomhed, så de i stedet kan fokusere på det kreative arbejde, som de muligvis er meget bedre egnet til.

Hvordan disse filtrerede og analyserede data er nyttige for dig, afhænger meget af dine mål og type af virksomhed. Uanset om det handler om hvilken type indhold du skal sende til en kunde eller kundeemne eller mere komplekse opgaver som at bestemme det optimale tidspunkt for en produktlancering eller serviceopgradering.

Bearbejdningen af data ved hjælp af AI kan også bruges på en meget mere nuanceret måde. Prediktivt, for eksempel, ved at lære over tid, hvad adfærdsmønstre er, som f.eks. kan afsløre hvis en kunde er ved at falde fra, så du kan sende indhold specifikt lavet til kunden, og dermed forhåbentlig fastholde kunden.

Lad os undersøge den prediktive brug af AI lidt mere detaljeret.

Prediktiv analyse

Prediktiv analyse involverer at bruge de oplysninger du indsamler, filtrerer og analyserer til at forudsige fremtidig adfærd og tendenser fra dine kunder og kundeemner. Hvis tilgængeligt for dig, kan AI også bruges til at medtage data fra din branche som helhed og tilføje et endnu bredere perspektiv, hvorfra du kan identificere og reagere på tendenser, der er specifikt relevante for din virksomhed.

Dette forsøg på at identificere trends vil vise sig at være tiltagende vigtigt for virksomheder fremadrettet, og som vi omtalte tidligere, den teknisk man bruger til at forsøge at fastholde en kunde, der er på vej væk.

En anden stor fordel ved prediktive analyser er, at det skifter fokus fra at være reaktiv til proaktiv, hvilket mange virksomheder selvsagt kan nyde utrolig stor fordel af.

I e-handel muliggør det nøjagtig analyse af kundens købsadfærd, så det er nemmere at forudsige, hvornår et nyt eller gentagende køb er sandsynligt, og dit marketingteam kan bruge disse oplysninger til at skabe indhold, der måske kan skubbe til kunden på det helt rigtige tidspunkt.

En anden meget positiv feature ved prediktiv analyse er, at det giver analysemulighed med henblik på at forudsige ting som efterspørgsel og salgsmængde, hvilket gør det muligt for dig at planægge din forsyningskæde og logistik bedre – noget som Amazon med stor effekt har brugt AI til.

Dynamisk segmentering

Som vi omtaler i vores artikel om Kreativ Segmentering modtager (og fortjener) kunder stadig højere niveauer af personalisering af indholdet og anbefalinger fra os som virksomheder.

Dette kræver at segmenterne i stigende grad er granulære og AI er i denne sammenhæng perfekt til at skabe og vedligeholde disse mere nuancerede og kontinuerligt skiftende segmenter.

Segmenterne skifter over tid. Kunder og kundeemner adfærd vil ændre sig over tid, og dine segmenter bliver nødt til at afspejle denne virkelighed. AI kan dynamisk segmentere dine data, så du kan matche en kundes aktuelle adfærd til den rigtige persona og levere målrettet, personlig indhold i overensstemmelse hermed.

Kategorisering og prisfastsættelse af produkter

Afhængig af kompleksiteten i din virksomhed og de produkter og tjenester du tilbyder, vil dette område af AI variere i relevans for dig. Det skal dog bemærkes, at onlineforhandlere i stigende grad bruger AI til at tagge og kategorisere deres produktkataloger og tjenester mere effektivt.

For eksempel, hvis dit produktsortiment kommer fra en række leverandører, er det meget sandsynligt, at de oplysninger du modtager fra dem, ankommer i forskellig form af data – lige fra perfekt til næsten ubrugeligt vrøvl.

Her kan AI bruges til at oprette og træne endda flersprogede klassificeringsværktøjer, som kan “oplæres” med både gode og dårlige eksempler.

Dette gør det muligt for algoritmen at identificere og markere de samme slags produkter korrekt, hurtigt og effektivt, uanset hvor dårlige data der er tale om. Den bedste AI er også er i stand til at foretage sådanne kategoriseringer baseret på andet end kun kontekst.

I forlængelse af denne kategoriseringsproces finder vi også dynamisk prisfastsættelse drevet af AI.

Ændringer i pris på baggrund af efterspørgsel eller sæson er sker ofte, men AI giver dig mulighed for at tage denne styring til et helt nyt niveau.

AI-filtrerede og analyserede data, som vi omtalte tidligere, giver en stor mængde data, der kan bruges til at bestemme og tilpasse priser.

Hvad en kunde er villig til at betale kan ved hjælp af AI bestemmes på baggrund af en række relevante faktorer og hjælpe en virksomhed med at finde ud af, om deres pris er for høj eller for lav – og, ikke mindst, at forudsige, om ændring af denne pris sandsynligvis vil ende med et salg.

AirBnB er et godt eksempel på et firma med et ekstremt sofistikeret dynamisk prissystem. I deres specifikke tilfælde har de udviklet deres eget system, og en mere detaljeret gennemgang af dens udvikling, forfining og udrulning er tilgængelig i denne spændende artikel af IEEE Spectrum.

Enkelt sagt er det AirBNB’s mål at gøre det muligt for ejere/udlejere at opnå den bedste pris på det rigtige tidspunkt ved hjælp af faktorer, så som beliggenhed, lokale begivenheder, lokale fortegnelser, fotos, anmeldelser, efterspørgsel eller hvor langt frem i tiden bookingen skal ligge.

Dette udmunder i pristip til ejere/udlejere, som de kan vælge at følge eller de kan vælge at ignorere. Men den virkelige elegance i dette, og hvor AI kommer til sin ret, er, at AirBnB-systemet overvåger, om den tilpassede pris resulterer i en reservation eller ikke (herunder om pristips blev accepteret eller ej) og justerer dens algoritme baseret på resultaterne.

AI er vores ven …

Vi har kun berørt overfladen i denne artikel. Der er rigelig mange andre områder, hvor AI kan bruges til at optimere din virksomhed. Hvad angår markedsføring og især digital markedsføring, er de områder, vi har brugt lidt tid på at udforske her, hvor du mest sandsynligt vil støde på og være i stand til at gøre brug af AI i dit daglige kommercielle liv.

Men området med AI er stort og er stadig i en proces med konstant udvikling og forfining, og vi vil derfor vende tilbage til emnet i fremtidige artikler.

Hvis du har fået mod på at prøve kræfter med AI og se hvordan den kan hjælpe din virksomhed med at opnå bedre resultater, er du velkommen til at få en rundtur i MarketingPlatforms Intelligence-funktion.

AI er fremtiden – og fremtiden er lys!

Denne artikel blev oprindeligt publiceret i vores nyhedsbrev.