Officieel leven we in het tijdperk van kunstmatige intelligentie. Deze ongelooflijke technologie programmeert computers om taken uit te voeren met menselijke intelligentie en wordt op alle terreinen toegepast. Verkoop en マーケティング zijn niet vrijgesteld. 36% van de marketeers verwacht zelfs dat kunstmatige intelligentie de marketingprestaties aanzienlijk zal beïnvloeden. AI en zijn subsets – met name machine learning – worden geïntegreerd in tal van oplossingen en zorgen voor enorme verbeteringen. Als gevolg hiervan hebben we meer geavanceerde software, waaronder AI-aangedreven marketingautomatisering.
マーケティングオートメーションと人工知能は SAMEN でしょうか?
マーケティング オートメーションは、マーケティング タスクとワークフローを自動的に実行するテクノロジです。マーケティング プロセスを自動化することで、生産性、売上、リード ジェネレーション、コンバージョン、および成功を測定するためのいくつかの重要な KPI が大幅に改善されました。マーケティング担当者と販売担当者の生産性が向上し、顧客はより良いサービスを受けられます。ただし、改善の余地は常にあります。これは、まさに AI を活用したマーケティング オートメーションが提供するものです。
個別に、マーケティングオートメーションと人工知能は、人間の能力を超えたタスクを実行できます。マーケティング オートメーションは、人的エラーの制約を受けることなく、反復的なタスクを処理します。一方、人工知能は沼地のデータを超人的な速度で処理できます。 1 つを他のものと統合し、マーケティングと販売に革命を起こすことができる非常に強力なテクノロジを生み出します。
AI を活用したマーケティングの自動化: 人工知能はマーケティングの自動化をどのように改善しますか?
McKinsey Global Institute によると、AI は、販売およびマーケティングの問題を解決することで、$ 1.4 ～ 2.6 兆の間で生成されます。この統計は、AI を活用したマーケティング オートメーションの可能性を示しています。ここでは、AI がマーケティング オートメーションを改善する 5 つの方法を紹介します。
高度な分析とレポート
AI は、特にデータ処理において卓越性を獲得しました。 ビッグデータ-分析。これは、より戦略的な意思決定のための豊富で実用的な洞察を生成できることを意味します。その結果、AI はデータベース内の固有のパターンを識別し、顧客をより効率的にセグメント化できます。 AI は、特定の KPI に対するマーケティング キャンペーンのパフォーマンスを測定し、包括的なレポートを生成することもできます。
AI のサブセットである自然言語処理は、テキストや話し言葉を理解して解釈できます。したがって、顧客と従業員の間のコミュニケーションのギャップを埋めるのに役立ちます。たとえば、感情分析では、単語やテキストの背後にある感情 (ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル) を処理できます。
より良いマーケティング キャンペーン
AI を活用したマーケティング オートメーションは、より優れたマーケティング キャンペーンの作成と実行に役立ちます。これは、よりユニークなグループを生み出す、より洞察力に富んだ顧客セグメンテーションによって可能になります。動的なキャンペーンを実施したいマーケティング担当者も、AI の力を利用できます。人工知能は、マーケティング担当者がキャンペーンを調整するために使用できるデータのリアルタイムの変化を検出します。さらに、AI アルゴリズムは、より多くのコンバージョンを促進するためのコンテンツと製品の推奨事項を提供できます。
ハイパーパーソナル化
マーケティング プロセスを自動化する場合、パーソナライゼーションが難しい場合があります。しかし、AI を活用したマーケティングで解決できないことはありません。 AI は、2 番目に優れたアクション機能でハイパー パーソナライゼーションを提供できます。マーケティング担当者がいくつかのマーケティング キャンペーンを作成した後、AI は各顧客に最適なキャンペーンをすばやく判断できます。 AI モデルは、顧客の好みをよりよく理解し、より適切な意思決定を行えるようにします。これに照らして、各顧客により関連性の高い推奨事項を作成することもできます。最後に、AI はチャットボットを強化して、顧客の共感を呼ぶパーソナライズされたやり取りを提供できます。
豊富な顧客体験
AI を活用したマーケティング オートメーションは、さまざまな方法でカスタマー エクスペリエンスを豊かにします。セグメンテーション、パーソナライゼーション、動的キャンペーンに加えて、AI モデルは応答時間を短縮できます。 HubSpot によると、82% は、顧客が販売またはマーケティングに関する質問に 10 分以内に回答することを期待しています。 AI は時間要件を満たすのに役立つだけでなく、パーソナライズされたメッセージでそれを実現します。また、AI の送信時間最適化アルゴリズムは、個々のパターンを分析し、メールを送信するのに最適な時間を決定できます。これらの AI ユース ケースはすべて、顧客が楽しめるエクスペリエンスの作成に役立ちます。
LEDのより良いスコアリング
Marketeer と営業担当者は、ホット リードを検出することの重要性を知っています。したがって、リード スコアリングは売上高の不可欠な部分であり、AI の予測アルゴリズムは適格なリードをより適切に特定できます。モデルは、ビッグデータを高度なレベルで検索および分析して、リードが購入する準備ができているかを検出できます。さらに、機械学習は行動を追跡し、この情報を使用してリードをスコアリングできます。その結果、電子メールの開封率、クリックスルー率、訪問した Web ページなどの行動 KPI が、リードの評価プロセスに組み込まれます。したがって、これによりスコアリング システムの効率が向上し、より良い意思決定が促されます。
基本的にはAIを活用 マーケティングオートメーション マーケティングの現在と未来。この統合により、自動化されたマーケティングの欠点がすぐに解消され、チームは高いパフォーマンスを発揮できるようになります。したがって、これは収益と ROI に見合ったアップグレードであり、投資する価値があります。
