Някои маркетингови AI стратегии вече не отговарят на степента на развитие на технологиите. Дори в близкото минало тези решения да са изглеждали авангардни, те вече са загубили своята ефективност, пише Martech.org.

Ето кои са тенденциите в изкуствения интелект, които вече са изостанали и не предоставят резултатите, от които се нуждаете.

Базови чатботи

Първите чатботи се появиха в края на XX век като ELIZA дебютира през 1966 г. Тези ранни ботове разчитаха на предварително програмирани скриптове за симулиране на разговор, като автоматизират основни задачи по обслужване на клиенти и справяне с рутинни запитвания. Макар ефективни за прости, повтарящи се задачи, те не могат да се адаптират към по-сложните нужди на клиентите.

С повишаването на очакванията за персонализация, традиционните чатботи вече не са достатъчни. Днешните потребители очакват асистенти, управлявани от изкуствен интелект с напреднали технологии, като обработка на естествен език (NLP) и машинно обучение. Близо 90% от ръководителите съобщават за по-бързо разрешаване на оплаквания, а над 80% виждат подобрения в управлението на обажданията, всичко благодарение на напреднали AI технологии.

Съвременните AI асистенти, като тези, които използват модели като GPT, предоставят динамични, персонализирани интеракции и могат да се справят с много по-сложни запитвания. Като използват данни за клиентите, тези напреднали ботове предоставят персонализирани решения, докато осигуряват по-човешко преживяване.

AI базирано наблюдение на социалните медии и анализ на настроенията

Допреди около 10-15 години изкуственият интелект беше широко използван за основно слушане в социалните медии, фокусирано предимно върху наблюдение на настроенията към бранда чрез ключови думи и прост текстов анализ. Това даваше на брандовете общо разбиране за това как потребителите ги усещат, но му липсваше дълбочина и нюанс.

С появата на по-напреднали AI модели, които интегрират по-дълбоко контекстуално разбиране и мултимодален анализ (текст, изображение и видео), анализът на настроенията е далеч по-усъвършенстван. Днес потребителите очакват брандовете не само да улавят настроения от текст, но и да схващат емоционалните нюанси в мултимедийно съдържание. Това по-богато прозрение позволява на брандовете да засилят лоялността на клиентите, като реагират на промени в настроенията в реално време и създават маркетинг, който резонира на по-лично и емоционално ниво.

Предикативен анализ, базиран на исторически данни

Предикативният анализ, управляван от AI, базиран на исторически данни като минали покупки, беше широко използван за предсказване на бъдещото поведение на купувачите. Тази тенденция оформяше персонализираните оферти и препоръки.

Базовият предикативен анализ не е достатъчен, тъй като клиентите очакват компаниите да се адаптират в реално време. Иновативните AI системи сега комбинират предиктивен анализ с анализ в реално време. По този начин маркетолозите могат да осигурят по-точна персонализация и по-бърза адаптация към нуждите на клиентите.

Прости предиктивни препоръки за продукти

Първите системи за препоръки на продукти, захранвани от AI, които разчитаха основно на историята на покупките и поведението при сърфиране, се считаха за върхова технология. Тези системи бяха фокусирани предимно върху препоръки от типа "често купувани заедно" и "клиенти, които купиха това, също купиха ...".

AI обаче премина отвъд простите предложения за продукти към предоставяне на по-умни, по-контекстуално ясни препоръки, като прогнозиране на промени в начина на живот или разбиране на скритото намерение зад действията на клиента. Алгоритми като колаборативно филтриране дълбоко обучение и подсилено обучение не разчитат само на минало поведение. Те анализират данни в реално време, намерението на потребителя и дори външни фактори като сезонност или социални тенденции

Оптимизация за гласово търсене

С възхода на гласови асистенти като Alexa и Google Home около 2018-2019 г., оптимизацията за гласово търсене бързо се превърна в главна AI-управлявана маркетингова тенденция. Брандовете се концентрираха върху SEO за гласово търсене, за да гарантират, че тяхното съдържание е лесно откриваемо чрез гласови запитвания. По това време някои очакваха, че гласовото търсене ще трансформира начина, по който клиентите изследват продукти, като много от тях ще използват специфични ключови думи вместо пълни въпроси или разговорни фрази.

Оптимизацията за гласово търсене сама по себе си достигна плато, тъй като потребителското възприемане на гласовото търсене не расте толкова бързо, колкото се очакваше. Вместо това, фокусът се измести към по-интерактивни и ориентирани към задачи разговорни AI преживявания, като гласова търговия (v-commerce) и приложения с гласово обслужване. Тези платформи позволяват на потребителите да изпълняват задачи — като правене на покупки или управление на услуги — директно чрез гласови команди и предлагат по-безпроблемно и функционално преживяване отвъд просто търсенето на информация с ключови думи.

AI за сегментиране на клиенти на базата на основни демографски данни

Ранните AI модели за сегментация на клиенти разчитаха силно на традиционни демографски фактори, например възраст, местоположение и пол, за таргетиране на маркетингови съобщения. Маркетолозите често използваха тази основна информация за персонализиране на имейли и създаваха статични сегменти с ограничена персонализация и ангажираност.

Управляваната от изкуствен интелект сегментация обаче напредна значително и вече включва по-сложни психографски и поведенчески данни. Тази промяна позволява динамични клиентски сегменти да се коригират в реално време.

Захранваната от AI микросегментация позволява на брандовете да доставят персонализирани съобщения през различни точки на контакт дори отвъд имейла. Маркетолозите могат да предоставят персонализирано съдържание чрез SMS, push известия, съобщения в приложения, реклами в социални медии и дори персонализирани уеб преживявания. Като използват хиперперсонализация, брандовете гарантират, че клиентите получават релевантна, навременна комуникация на платформата, с която най-много се ангажират.