Jak marketing AI ukształtuje przyszłość biznesu?

Technologia odgrywa coraz większą rolę w naszym życiu. Czy zastanawiałeś się, jak marketing AI może kształtować Twoje przyszłe plany biznesowe?

Dla miłośników apokalipsy czasami świadomość, że nie żyjemy na przeklętych, apokaliptycznych pustkowiach, jest jedną z najtrudniejszych rzeczy, z którymi trzeba się zmierzyć w życiu. Za każdym razem, gdy technologia opracowuje nowe narzędzie, okazuje się pomocna, a nie kończąca życie.

Tak samo idzie z marketingiem AI. Nie zwiastują świata maszyn doskonale i wyjątkowo zdolnych do zniszczenia ludzkości. Zamiast tego Alexa pomaga wybrać przemyślane prezenty dla przyjaciół i rodziny.

Przebicie się przez gorączkowe marzenia o tym, co marketing AI oznacza dla świata, wymaga know-how. Wykorzystanie mocy, jaką może przynieść Twojej firmie, wymaga inicjatywy.

Uwaga na temat algorytmów samouczących się

Badania nad algorytmami samouczącymi się sięgają ponad dekadę. Ten podstawowy komponent obsługuje nowoczesne programy AI.

Zasadniczo maszyna ucząca się podąża ścieżką uczenia się. W ten sam sposób dziecko idzie do szkoły. Z biegiem czasu systemy szkolne stają się lepsze, podobnie jak algorytmy.

Różnica między sztuczną inteligencją a samouczącym się algorytmem sprowadza się do działania. Algorytmy samouczące myślą, ale nie działają. AI działa i myśli.

Algorytm będzie zbierać dane i poprawiać swoją zdolność do zbierania danych, ale nie wie, jak sprawić, by dane cokolwiek zrobiły. Dla porównania, sztuczna inteligencja będzie podejmować decyzje dotyczące przepustowości, a także danych wejściowych.

Niezależnie od tej różnicy, oba opierają się na tym samym podstawowym bloku konstrukcyjnym: zestawach danych.

Jakość zbioru danych: hałas i bogactwo

Nie wszystkie tworzenie zbiorów danych jest takie samo. Techniki katalogowania danych wypełniają podręczniki. Jakość katalogowania bezpośrednio wpływa na użyteczność.

Techniki gromadzenia danych tworzą kolejne luki w jakości. Nawet dobrze zarchiwizowane i solidnie zebrane dane mogą powodować problemy z hałasem.

Bogate zbiory danych mogą zawierać stronniczość i rozłączne informacje.

Sztuczna inteligencja i algorytmy nie mają obecnie wewnętrznej zdolności do wyeliminowania z zestawu danych tego, co nie jest ważne. Te decyzje muszą pochodzić z zewnątrz. Pamiętaj o tym, zastanawiając się, jak wdrożyć program marketingowy AI.

Podstawy marketingu AI

Mówiąc najprościej, marketing stara się przedstawić pomysł tym, którzy muszą go zobaczyć. Pomysł może być produktem, usługą lub koncepcją. Ci, którzy muszą to zobaczyć, stają się bardziej subiektywni, ale nadal mają znaczenie.

Marketing działa najlepiej, gdy umieszczony pomysł odpowiada zarówno potrzebom, jak i pragnieniom. Zatem kreowanie chęci staje się drugorzędnym celem marketingu.

Marketing AI jest jeszcze w powijakach.

Poniższe komponenty odzwierciedlają kluczowe elementy tego, co składa się na sztuczną inteligencję.

• Analiza
• Planowanie
• Realizacja
• Rozpoznawanie wzorców
• Inteligentna analiza danych
• Zasoby bazy danych i intuicyjne domysły
• Kazirodczy Przekupstwo

Załóżmy, jakie ważne role pełni każdy element w strategii marketingowej. Następnie omówię również potencjalne wady i sposoby ich uniknięcia.

Analiza

Sposób, w jaki marketing osiąga swój główny cel, zazwyczaj składa się z trzech etapów. Na ten proces składają się elementy analizy, planowania i wdrażania. Działają najlepiej, gdy są wielokrotnie odwiedzane i optymalizowane w trakcie kampanii.

Analiza wymaga danych. Dane pochodzą z pętli sprzężenia zwrotnego, które obejmują dane wejściowe konsumentów i trendy branżowe.

Analiza działa w celu znalezienia wzorców i trendów.

Spośród tych dwóch bardziej widoczne są wzory. Wzory powstają z potrzeby lub chęci. Jak wspomniano wcześniej, służą one dwóm celom, które mogą się wzajemnie uzupełniać.

Potrzeba może być również pragnieniem, a pragnienie może stworzyć potrzebę. Na przykład: w pewnym momencie komputer był przedmiotem luksusowym. Marketing przedmiotów stworzył zapotrzebowanie, budując możliwości tego, co mogą zrobić komputery.

Brak posiadania komputera stawia człowieka w bardzo niekorzystnej sytuacji. Wokół komputerów powstały całe branże. Teraz komputer wypełnia podstawową potrzebę w świecie pracy.

Trendy pokazują możliwość przyszłych wzorców. Ujawniają również, w jaki sposób powstał wzór.

Znajomość historii komputerów i sposobu, w jaki zyskały one sławę w domu, pokazuje coś, co powinno być znane. To było widoczne wraz z pojawieniem się pojazdów samochodowych w 70 lat wcześniej. Urządzenia przenośne, takie jak smartfony i tablety, powtarzają ten wzór.

Marketing AI czerpie korzyści ze zwiększenia szybkości gromadzenia danych. Dostarcza również więcej pomysłów na temat trendów dzięki zaawansowanemu rozpoznawaniu wzorców.

Planowanie

Wykorzystując wzorce i trendy znalezione w analizie, planowanie stara się iść do przodu. Planowanie polega na stworzeniu konkretnych celów i ram czasowych, w których te cele będą realizowane.

Planowanie obejmuje nie tylko tworzenie kroków, ale także zrozumienie wpływu każdego kroku i związanego z nim ryzyka. Ryzyko/nagroda planów marketingowych tworzy przyszły obszar do analizy.

Stanowi to część pętli sprzężenia zwrotnego procesu. Nieudany plan zostanie przeanalizowany i zostanie utworzonych więcej planów.

Ponieważ planowanie obejmuje również harmonogramy, zrozumienie, czy plan nie zadziałał z powodu kiedy, a nie tylko tego, co ma się wydarzyć. Wykonanie obliczeń na początkowym planie wymaga dużej ilości danych.

Potrzeba jeszcze więcej danych, aby dostosować i zoptymalizować plan w trakcie jego wykonywania.

Marketing AI nigdy nie przestaje analizować danych w ramach algorytmu samouczącego się. Oznacza to, że przyszłe planowanie przebiega równolegle z bieżącym planowaniem.

Realizacja

Po zakończeniu analizy danych i utworzeniu kroków planowania następuje wdrożenie. Wdrożenie nie odbywa się od razu. Zwykle wymaga to wykonania kilku kroków.

Każdy krok nakreślony przez planowanie wymaga pewnego czasu, aby pokazać efekt. Wdrażanie opiera się na każdym kroku, gdy wszystko idzie dobrze. Dostosowuje się, aby zapobiec cofaniu się, gdy sprawy nie idą dobrze.

Implementacja, podobnie jak pozostałe dwa etapy, dostosowuje się w miarę napływania informacji zwrotnej. Pierwsza informacja zwrotna, jeśli jest odpowiednia w czasie, pojawia się przed drugim krokiem. Drugi przed trzecim i tak dalej.

Informacje zwrotne wracają do analizy poprzez dalsze planowanie i pojawiają się jako nowe wdrożenie. Cykl dostosowuje się na każdym etapie, a każdy etap trwa kilka kroków.

Marketing AI spłaszcza ten proces, uruchamiając większość procesów równolegle. Jak już wspomniano, planowanie przebiega równolegle z analizą. Sprawienie, by implementacja działała z taką samą prędkością, jest trudniejsza.

Aby wdrożenie przebiegało z taką samą szybkością, jak pozostałe dwa etapy, wyniki muszą być znane, zanim faktycznie się uformują. Aby to osiągnąć, marketing AI wykorzystuje wirtualne światy i modele.

Kolejne trzy elementy wyjaśniają, jak działa ten proces.

Rozpoznawanie wzorców

To nie przypadek, że najważniejszym czynnikiem dobrego marketingu jest również podstawa rozwoju AI. Rozpoznawanie wzorców stanowi podstawę ludzkiego doświadczenia. Dzięki niemu ludzkość odkryła wszystko, od rolnictwa po taksonomię zoologiczną.

Sztuczna inteligencja naśladuje rozpoznawanie ludzkich wzorców, ale w szybszym tempie. Sztuczna inteligencja analizuje zbiory danych i domyśla się, co mogą wskazywać informacje. Każde przypuszczenie albo potwierdza poprzednie przypuszczenie, albo je obala.

Rozpoznawanie wzorców cierpi z powodu dorozumianych lub wyraźnych uprzedzeń, tak samo jak ludzkie rozumowanie. Aby pokonać tę przeszkodę, marketing AI wykorzystuje tę samą pętlę informacji zwrotnych, która sprawia, że ​​kampania jest skuteczna.

Fałszywy wzór osiadł na mieliźnie szybciej niż prawdziwy wzór. Ta dobrze rozumiana koncepcja prowadzi badania marketingowe. Bez możliwości wykrycia falstartu kampania marketingowa zakończyłaby się, zanim wyjdzie ze spotkania na boisku.

Inteligentna analiza danych

Wczesne potwierdzenie wzoru tworzy krok. Każde nowe potwierdzenie wzoru umieszcza po drodze kolejne. Przy wystarczającej liczbie wzorców analiza danych może pominąć zbędne i fałszywe przesłanki i uzyskać nowy wgląd.

AI przewodzi w tym procesie. Słynna sztuczna inteligencja wykorzystywała ten rodzaj inteligentnej analizy danych do opracowania warunków dla eksperymentu nagrodzonego Noblem. Osiągnął to zadanie, myśląc jednocześnie zarówno w płaszczyźnie bocznej, jak i liniowej.

Przykładem marketingowej sztucznej inteligencji byłoby jednoczesne uwzględnianie docelowej grupy demograficznej i regionu. Sztuczna inteligencja może znaleźć odpowiednią kombinację wieku, dochodów i dostępności do kluczowych aspektów obszaru rynku. Wszystko to przy jednoczesnym zorientowaniu się, gdzie leżą mocne i słabe strony konkurencji.

Potwierdzając rozpoznawanie wzorców, inteligentna analiza danych odcina łatwo odnalezione informacje do trudniej dostępnych materiałów. Procesy te, znane jako głębokie nurkowanie lub eksploracja danych, przecinają wzorce do wzorców we wzorcach.

Osiągnięcie głębokiego nurkowania i eksploracji danych zwykle wymaga tysięcy godzin pracy. AI sprawia, że ​​procesy są wykonalne w ciągu dni zamiast tygodni. robi to poprzez połączenie rozszerzonych zasobów bazy danych i intuicyjnych domysłów.

Zasoby bazy danych i intuicyjne domysły

Intuicyjne zgadywanie stanowi najbardziej zwodniczą i najbardziej obiecującą funkcję marketingu AI.

Aby osiągnąć ten efekt, sztuczna inteligencja dokonuje dwóch oddzielnych domysłów. Po pierwsze, zgaduje, które informacje z bazy danych należy pobrać. Po drugie, intuicyjnie układa te informacje we wzorce.

W tym przypadku intuicyjne zgadywanie działa tak samo, jak oglądanie plakatu z obrazem 3D. Obraz na początku nie będzie wyraźny, ale wymaga zobaczenia czegoś w pozornie przypadkowych porcjach informacji.

Im więcej zasobów bazy danych wykorzystuje sztuczna inteligencja, tym bardziej solidne jest odgadnięcie. W tym celu ważna staje się integracja różnych aspektów technologii. (Zapoznaj się z poniższą uwagą na temat technologii integracji, aby uzyskać więcej informacji).

Kazirodczy Przekupstwo

Uwaga ostrzegawcza. Jeden prawdziwy strach w postępach marketingu AI przybiera postać algorytmów, które same się wzmacniają. Nazywany „kazirodczym przekupstwem” problem ten pojawia się, gdy algorytm używa własnego wzorca, aby potwierdzić swoje odgadnięcia wzorca.

Weźmy na przykład program, taki jak funkcja post-boostingu na Facebooku. Kazirodcza sztuczna inteligencja, której zadaniem jest umieszczenie posta przed docelowym odbiorcą, może zdecydować się na umieszczenie reklamy w wzmocnionym poście.

Zasadniczo za każdym razem, gdy aplikacja Facebooka sugerowała skuteczność wzmocnionego posta, wykorzystywałaby dane z tego, jak często umieszcza się przed Tobą, jako dowód, że umieszczenie czegoś przed Tobą działa.

Innym przykładem może być kampania reklamowa Amazona, która sama się płaci za mówienie o sobie.

Jeśli płacenie za ukierunkowaną kampanię reklamową stanie się płaceniem algorytmowi za uzyskanie wyniku, dane zebrane z przedsiębiorstwa będą coraz bardziej wypaczone. Przekrzywione zbiory danych tworzą fałszywe alarmy i cała sprawa się zawala.

Uwaga na temat technologii integracji

Siła sztucznej inteligencji rośnie, gdy ma więcej danych. W tej chwili branża cierpi / czerpie korzyści z zalewu użytecznych aplikacji. Te aplikacje analizują dane, kompilują dane, tworzą wykresy i tak dalej, ale nie komunikują się ze sobą.

Technologia integracji działa na tych samych zasadach, co intuicyjne domysły. Zintegrowana sztuczna inteligencja zgaduje, które dane z którego programu uwzględnić. Obecny model opiera się na ludzkim umyśle, aby zdecydować, które programy powinny z którymi rozmawiać.

Nawet jeśli dane przechodzą przez te programy, ostrożne włączanie spowalnia proces. Chociaż nie wszystkie programy tworzą unikalne lub solidne zbiory danych, celem sztucznej inteligencji jest dokonywanie takich domysłów.

Marketing AI robi więc kolejny krok naprzód, nie tylko będąc potężnym, ale także łącząc moc wielu narzędzi już wykorzystywanych w branży.

Przyszłość kontaktu z ludźmi w marketingu

Dzięki sztucznej inteligencji pracującej nad liczbami i wzorcami członkowie ludzkiego zespołu stają się dostępni do bardziej zaawansowanego myślenia. Wydłużają się czasy kontaktu z klientem i klientem, maleje wypalenie w miejscu pracy.

To prowadzi nas z powrotem do nieuzasadnionego strachu przed zastąpieniem ludzkich pracowników przez sztuczną inteligencję. Jak większość innych rzeczy, których sztuczna inteligencja nie zrobi, nie zastąpi ludzkich pracowników.

Ludzie nadal chcą rozmawiać z innymi ludźmi. Branża obsługi klienta istnieje po to, aby usunąć problemy spowodowane przez maszyny. Mechaniczne i elektroniczne udogodnienia zawsze działają, aby dać ludziom więcej czasu na robienie rzeczy, które ludzie chcą robić.

Wyprzedź krzywą

Mamy nadzieję, że teraz rozumiesz korzyści płynące z marketingu AI. Jak integruje to, co już robisz, z tym, co masz nadzieję osiągnąć. Możesz wyprzedzić konkurencję, dowiadując się więcej o nowych strategiach marketingowych, rozmawiając z naszymi doświadczonymi zespołami.

Dowiedz się więcej o wszystkich świadczonych przez nas usługach i zaplanuj kolejny ruch. Marketing (jeszcze) sam się nie robi, więc w międzyczasie szlifuj swoje umiejętności.