Cum marketingul AI va modela viitorul afacerilor

Tehnologia joacă un rol din ce în ce mai mare în viețile noastre. V-ați gândit cum v-ar putea modela viitoarele planuri de afaceri marketingul AI?

Pentru pasionații de apocalipsă, să știi uneori că nu trăim într-un pustiu apocaliptic este unul dintre cele mai greu de înfruntat în viață. De fiecare dată când tehnologia dezvoltă un nou instrument, acesta se dovedește util în loc să se termină viața.

Așa merge și cu marketingul AI. Ei nu anunță o lume de mașini capabile în mod deosebit și unic să distrugă umanitatea. În schimb, Alexa vă ajută să alegeți cadouri bine gândite pentru prieteni și familie.

Pentru a trece peste visele febrile despre ceea ce înseamnă marketingul AI pentru lume necesită know-how. Utilizarea puterii pe care o poate aduce afacerii dumneavoastră necesită inițiativă.

O notă despre algoritmii de auto-învățare

Cercetările privind algoritmii de auto-învățare datează de mai bine de un deceniu. Această componentă de bază rulează programe moderne AI.

În esență, o mașină de învățare urmează o cale de învățare. În același mod în care un copil merge la școală. În timp, sistemele școlare se îmbunătățesc, la fel și algoritmii.

Diferența dintre AI și un algoritm de auto-învățare se rezumă la acțiune. Algoritmii de auto-învățare gândesc, dar nu acționează. AI acționează și gândește.

Un algoritm va aduna date și își va îmbunătăți capacitatea de a culege date, dar nu știe cum să facă ca datele să facă ceva. Prin comparație, un AI va lua decizii cu privire la debit, precum și la intrare.

Indiferent de această diferență, ambele se bazează pe același bloc de bază: seturile de date.

Calitatea setului de date: zgomot și bogăție

Nu toate seturile de date sunt create la fel. Tehnici de catalogare a datelor umple manuale. Calitatea catalogării afectează direct utilizarea.

Tehnicile de colectare a datelor creează alte lacune în ceea ce privește calitatea. Chiar și datele bine arhivate și adunate solid pot avea probleme de zgomot.

Seturile de date bogate pot conține părtiniri și informații disjunse.

AI și algoritmii nu au în prezent nicio capacitate internă de a elimina ceea ce nu este important dintr-un set de date. Aceste decizii trebuie să vină din exterior. Țineți cont de acest lucru atunci când vă gândiți cum să implementați un program de marketing AI.

Bazele marketingului AI

Simplu spus, marketingul se străduiește să pună o idee în fața celor care trebuie să o vadă. O idee poate fi un produs, un serviciu sau un concept. Cei care au nevoie să-l vadă devin mai subiectivi, dar încă mai dețin importanță.

Marketingul funcționează cel mai bine atunci când ideea plasată se potrivește atât unei nevoi, cât și unei dorințe. Așadar, crearea dorinței devine un obiectiv secundar pentru marketing.

În timp ce este încă la început, marketingul AI arată rezultate.

Următoarele componente reflectă elementele cheie ale a ceea ce constituie IA.

• Analiză
• Planificare
• Implementarea
• Recunoasterea formelor
• Analiza inteligentă a datelor
• Resurse baze de date și presupuneri intuitive
• Mită incestuoasă

Să detaliem ce rol(uri) important(e) joacă fiecare articol într-o strategie de marketing. Apoi, voi trece și peste potențialele dezavantaje și cum să le evit.

Analiză

Modul în care marketingul își atinge scopul principal vine de obicei printr-un proces în trei părți. Componentele analizei, planificarii si implementarii formeaza acest proces. Ele funcționează cel mai bine atunci când sunt revizuite și optimizate de mai multe ori pe parcursul unei campanii.

Analiza necesită date. Datele provin din bucle de feedback care includ inputul consumatorilor și tendințele din industrie.

Analiza funcționează pentru a găsi modele și tendințe.

Dintre acestea două, modelele sunt mai proeminente. Modelele se formează fie din nevoie, fie din dorință. După cum am menționat anterior, acestea servesc un scop dublu care se pot hrăni unul pe celălalt.

O nevoie poate fi și o dorință, iar o dorință poate crea o nevoie. De exemplu: la un moment dat un computer era un obiect de lux. Un articol de marketing a creat o dorință prin construirea posibilităților a ceea ce ar putea face computerele.

Acum că nu deține un computer pune o persoană într-un dezavantaj serios. Industrii întregi au crescut în jurul computerelor. Acum, un computer umple o necesitate de bază pentru lumea muncii.

Tendințele arată posibilitatea unor modele viitoare. Ele dezvăluie, de asemenea, modul în care s-a format un model.

Cunoașterea istoriei computerelor și a modului în care acestea au devenit proeminente în gospodărie arată ceva ce ar fi trebuit să se știe. A fost văzut odată cu apariția vehiculelor auto în cei 70 de ani înainte. Dispozitivele portabile, cum ar fi smartphone-urile și tabletele, repetă acest model.

Marketingul AI beneficiază de creșterea vitezei cu care are loc colectarea datelor. De asemenea, oferă mai multe idei despre tendințe prin recunoașterea avansată a modelelor.

Planificare

Folosind tipare și tendințe găsite în analiză, planificarea caută să avanseze. Planificarea presupune crearea unor obiective specifice și a intervalelor de timp în care acele obiective vor fi implementate.

Planificarea implică mai mult decât crearea de pași, trebuie de asemenea să înțeleagă impactul fiecărui pas și riscurile asociate. Riscul/recompensa planurilor de marketing creează o zonă viitoare de analiză.

Aceasta face parte din bucla de feedback a procesului. Un plan nereușit va fi analizat și vor fi create mai multe planuri.

Pentru că planificarea implică și orare, înțelegerea dacă un plan nu a funcționat din cauza momentului, nu doar a ceea ce trebuie să se întâmple. Este nevoie de o mulțime de date pentru a face calcule pe planul inițial.

Este nevoie de și mai multe date pentru a ajusta și optimiza un plan pe măsură ce acesta este executat.

Marketingul AI nu încetează niciodată să analizeze datele ca parte a algoritmului de auto-învățare. Aceasta înseamnă că planificarea viitoare este paralelă cu planificarea actuală.

Implementarea

Odată ce analiza datelor este finalizată și se formează pașii de planificare, implementarea are loc. Implementarea nu are loc o dată. De obicei, acest lucru necesită mai mulți pași pentru a finaliza.

Fiecare pas aliniat de planificare necesită o perioadă de timp pentru a arăta un efect. Implementarea se bazează pe fiecare pas atunci când lucrurile merg bine. Se ajustează pentru a preveni o alunecare înapoi atunci când lucrurile nu merg bine.

Implementarea, la fel ca și ceilalți doi pași, se adaptează pe măsură ce vine feedback-ul. Primul feedback, dacă este cronometrat corect, vine înainte de al doilea pas. Al doilea înainte de al treilea și așa mai departe.

Feedback-ul se întoarce la analiză prin planificare ulterioară și apare ca implementare proaspătă. Ciclul se ajustează la fiecare etapă și fiecare etapă necesită mai mulți pași pentru a fi finalizată.

Marketingul AI aplatizează acest proces, rulând majoritatea proceselor în paralel. După cum sa menționat deja, planificarea se desfășoară cu ușurință în paralel cu analiza. Este mai complicat ca implementarea să funcționeze cu aceeași viteză.

Pentru ca implementarea să ruleze la aceeași viteză ca și celelalte două etape, rezultatele trebuie cunoscute înainte de a se forma efectiv. Pentru a realiza acest lucru, marketingul AI profită de lumile și modelele virtuale.

Următoarele trei componente explică modul în care funcționează acest proces.

Recunoasterea formelor

Nu este o coincidență că cel mai important factor într-un marketing bun este, de asemenea, o piatră de temelie a dezvoltării AI. Recunoașterea modelelor formează coloana vertebrală a experienței umane. Cu ea, omenirea și-a dat seama de orice, de la agricultură la taxonomia zoologică.

AI imită recunoașterea modelelor umane, dar într-un ritm mai rapid. AI digeră seturi de date și generează presupuneri despre ce ar putea indica informațiile. Fiecare presupunere fie reafirmă o presupunere anterioară, fie o infirmă.

Recunoașterea modelelor suferă de părtinire implicită sau explicită, la fel ca și raționamentul uman. Pentru a depăși acest obstacol, marketingul AI utilizează aceeași buclă de feedback care face o campanie de succes.

Un model fals eșuează mai repede decât un model adevărat. Acest concept bine înțeles conduce cercetări de marketing. Fără capacitatea de a identifica un început fals, o campanie de marketing s-ar termina înainte de a ieși din întâlnirea de prezentare.

Analiza inteligentă a datelor

Afirmarea unui model de la început creează un pas. Fiecare confirmare de model nou plasează un altul pe parcurs. Cu suficiente modele la locul lor, analiza datelor poate sări peste premise redundante și false și să ajungă la noi perspective.

AI conduce curba în acest proces. Faim cunoscut, un AI a folosit acest tip de analiză inteligentă a datelor pentru a stabili condițiile pentru un experiment câștigător al premiului Nobel. A îndeplinit această sarcină gândind atât lateral, cât și liniar în același timp.

Un exemplu de IA de marketing ar fi luarea în considerare a demografiei țintă și a regiunii simultan. AI ar putea găsi combinația potrivită de vârstă, venit și disponibilitate pentru aspectele cheie ale zonei pieței. Toate acestea în timp ce ne dăm seama unde se află punctele forte și punctele slabe ale concurenței.

Prin reafirmarea recunoașterii modelelor, analiza inteligentă a datelor reduce informațiile ușor de găsit la materiale mai greu de atins. Cunoscute sub numele de activități de deep dive sau de extragere a datelor, aceste procese trec prin tipare la tiparele din cadrul tiparelor.

Realizarea de deep dive și data mining necesită în mod normal mii de ore de muncă. AI face procesele realizabile în zile în loc de săptămâni. face acest lucru printr-o combinație de resurse extinse de baze de date și presupuneri intuitive.

Resurse baze de date și presupuneri intuitive

Ghicitul intuitiv reprezintă cea mai înșelătoare și cea mai promițătoare caracteristică a marketingului AI.

AI face două presupuneri separate pentru a obține acest efect. În primul rând, face ghiciri la ce informații de bază de date să extragă. În al doilea rând, pune acele informații în tipare în mod intuitiv.

În acest caz, ghicitul intuitiv funcționează în același mod ca și privire la un poster cu imagini 3-D. Imaginea nu va fi clară la început, dar vă cere să vedeți ceva în bucățile aparent aleatorii de informații.

Cu cât accesează mai multe resurse ale bazei de date, cu atât se poate face o presupunere mai solidă. În acest scop, integrarea diferitelor aspecte ale tehnologiei devine importantă. (Consultați nota despre tehnologia de integrare de mai jos pentru mai multe informații).

Mită incestuoasă

O notă de avertizare. O teamă reală în progresele marketingului AI ia forma algoritmilor care se consolidează. Denumită „mită incestuoasă”, această problemă apare atunci când un algoritm își folosește propriul model pentru a-și afirma presupunerile de model.

Luați, de exemplu, un program precum funcția de post-boosting a Facebook. O IA incestuoasă însărcinată cu plasarea unei postări în fața unui public țintă poate alege să plaseze un anunț pentru sine în interiorul postării amplificate.

În esență, de fiecare dată când aplicația Facebook a sugerat eficiența unei postări îmbunătățite, aceasta ar folosi date despre cât de des s-a plasat în fața ta, ca dovadă că a pune ceva în fața ta funcționează.

Un alt exemplu ar fi o campanie de reclame Amazon care se plătește să vorbească despre sine.

Dacă plata pentru o campanie publicitară direcționată devine plata algoritmului pentru a produce un rezultat, datele colectate de la întreprindere vor fi din ce în ce mai distorsionate. Seturile de date distorsionate creează false pozitive și totul se prăbușește.

O notă despre tehnologia de integrare

Puterea unui AI crește atunci când are mai multe date. În acest moment, industria suferă/beneficiază de un val de aplicații utile. Aceste aplicații analizează date, compilează cifre, construiesc diagrame și așa mai departe, dar nu vorbesc între ele.

Tehnologia de integrare funcționează pe aceleași principii ca și presupunerile intuitive. Un AI integrat face ghiciri asupra datelor din ce program să includă. Modelul actual se bazează pe o minte umană pentru a decide cu ce programe ar trebui să se adreseze cărora.

Chiar și atunci când datele se deplasează între aceste programe, includerea prudentă încetinește procesul. Deși nu toate programele creează seturi de date unice sau robuste, scopul AI este să facă acele ghiciri.

Marketingul AI face, așadar, un pas înainte, nu doar să fie puternic, ci și prin combinarea puterii multor instrumente deja utilizate în industrie.

Viitorul contactului uman în marketing

Cu inteligența artificială care lucrează la numere și tipare, membrii echipei umane devin disponibili pentru o gândire la nivel înalt. Timpul de interfață cu clientul și clientul crește, epuizarea la locul de muncă scade.

Acest lucru ne duce înapoi la teama nefondată ca AI să înlocuiască lucrătorii umani. Ca majoritatea altor lucruri pe care AI nu le va face, nu va înlocui lucrătorii umani.

Oamenii încă mai vor să vorbească cu alți oameni. Industria de servicii pentru clienți există pentru a șterge problemele cauzate de mașini. Utilajele mecanice și electronice funcționează întotdeauna pentru a oferi oamenilor mai mult timp pentru a face lucrurile pe care oamenii le doresc să le facă.

Treci înaintea curbei

Sperăm că acum înțelegeți beneficiile marketingului AI. Cum integrează ceea ce faci deja cu ceea ce speri să obții. Puteți trece înaintea concurenței, afland mai multe despre strategiile de marketing emergente, discutând cu echipele noastre experimentate.

Aflați mai multe despre toate serviciile pe care le oferim și planificați următoarea mutare. Marketingul nu se face de la sine (încă), așa că între timp ascuțiți-vă abilitățile.