Sitemap

O introducere în inteligența artificială în marketing

Marketing cu inteligență artificială.Sună fantezist.

Și asta este problema.

Termenul este introdus în instrumentul de marketing în copierea publicitară, de către guru de marketing și promovat de mass-media.

Cu toate acestea, o definiție concretă este evazivă.

Pentru mulți, AI este o enigmă înconjurată de cuvinte la modă.

Dar ironia este că, pe cât de mult hype-ul a exagerat ce ar putea face AI în următorii ani, realitatea modului în care AI este deja folosită astăzi în marketing este adesea subrecunoscută.

  • Facebook folosește recunoașterea facială pentru a recomanda pe cine să eticheteze în fotografii.
  • Google folosește învățarea profundă pentru a clasa rezultatele căutării.
  • Netflix folosește învățarea automată pentru a personaliza recomandările.
  • Amazon folosește procesarea limbajului natural pentru Alexa.
  • The Washington Post folosește generarea limbajului natural pentru a scrie articole bazate pe date.

Viața ta este deja asistată de mașini, iar marketingul tău poate fi, de asemenea.

Ce este inteligența artificială?

Cel mai bun mod de a înțelege inteligența artificială este ca un termen umbrelă.

Este folosit pentru a descrie o suită de tehnologii unice, dar înrudite, care pot simula capabilitățile umane.

Nu este o tehnologie magică singulară care poate face totul.

Ci un set de instrumente individuale cu capacități reale, dar care se află în diferite stadii de dezvoltare.

Dintre aceste diferite subseturi de AI, există câteva care sunt aplicabile în mod special marketingului în acest moment.

  • Viziune computerizată care permite inteligenței artificiale să vadă.Acest lucru duce la detectarea obiectelor, recunoașterea facială și ascultarea vizuală pe rețelele sociale.
  • Procesarea limbajului natural (NLP), care permite inteligenței artificiale să audă și să vorbească – oferindu-ne chatbot, analiză semantică, generare de conținut și capabilități de căutare vocală.
  • Învățarea automată permite inteligenței artificiale să învețe cu date despre cum să îmbunătățească progresiv performanța unei anumite sarcini în timp, fără a fi programat în mod explicit ce să facă.Acest lucru ne oferă recomandări de conținut, audiențe asemănătoare, publicitate programatică și scorul de clienți potențiali.

Capacitatea de auto-îmbunătățire oferită de învățarea automată este cel mai critic subset al AI pentru marketeri.

Automatizarea nu este egală cu învățarea automată

Poate crezi că ai acoperit toată această chestiune de marketing AI, deoarece ai un instrument scump de automatizare a marketingului.

Să înțelegem un lucru clar:

Automatizarea nu este învățare automată.

Automatizarea este un set de instrucțiuni care îi spune unei mașini ce trebuie să facă pentru a produce un rezultat specificat.

Mai trebuie să proiectați și să introduceți logica de marketing.

Învățarea automată îi permite să se îmbunătățească din experiență, astfel încât mașina învață ce să facă pentru a produce rezultatul dorit.

Mașina nu se limitează la execuție pură, ci se ocupă și de optimizare.

În esență, automatizarea reproduce ceea ce faci acum.Economisește timp, dar are un impact direct mic asupra KPI-urilor.

Pe de altă parte, învățarea automată nu numai că vă va economisi timp, ci și va îmbunătăți tacticile actuale pentru a crește continuu KPI-urile.

Deci, de ce nu folosim această tehnologie?

Să aruncăm o privire la primele patru motive pentru care marketerii ezită să adopte aplicații ale AI și cum să le depășească.

Motivul 1: Lipsa abilităților tehnice

Deși mulți agenți de marketing simt că le lipsesc abilitățile tehnice necesare pentru a adopta AI.

Acesta nu trebuie să fie cazul.

Realitatea este că știi deja tot ce ai nevoie pentru a începe.

Există o diferență între cercetarea învățării automate, care se referă la construirea de algoritmi mai buni și este apanajul oamenilor de știință de date, și învățarea automată aplicată, care utilizează algoritmi pentru a rezolva problemele de afaceri, ceea ce trebuie să facă specialiștii de marketing.

Gândește-te la asta astfel:

Este posibil să nu înțelegeți pe deplin știința din spatele modului în care funcționează un cuptor cu microunde.Dar asta nu te împiedică să-l folosești pentru a găti.

  • Companiile fără cercetători de date pot alege în continuare cele mai bune date (cele mai bune ingrediente).
  • Puneți aceste informații în algoritmi cu sursă deschisă (aparatul).
  • Pentru a crea modele (rețetele).
  • Asta produce previziuni – a.k.a., pune în aplicare tactici de marketing (vasul).
  • Calitatea căreia o putem evalua prin testare (degustare).

Și dacă felul de mâncare nu este gustos, puteți modifica rețeta, sau cumpăra un aragaz sau puteți obține ingrediente de mai bună calitate.

Nu veți deveni un bucătar mai bun dacă aflați mai multe despre știința din spatele modului în care funcționează un cuptor cu microunde.

Nu veți deveni un agent de marketing mai bun, cercetând complexitățile științei datelor.

Cel mai bun mod de a învăța să gătești este să începi.

Cea mai bună modalitate prin care agenții de marketing pot depăși problema noastră de amploare este să lanseze orice caz de utilizare al AI.

Motivul 2: Frica de locurile noastre de muncă

Unele echipe nu doresc să înceapă inițiative AI, deoarece se tem că va provoca următoarea revoluție industrială și vor rămâne fără loc de muncă - acest lucru provoacă în mod natural o mulțime de rezistență.

Cu excepția cazului în care intenționați să vă pensionați în următorii 5 ani, inteligența artificială vă va afecta semnificativ cariera în marketing.Dar asta nu înseamnă că vei fi înlocuit de un robot de marketing.

Munca ta se va schimba de la executarea sarcinilor repetitive la predarea AI să facă acele sarcini pentru tine.

Permițându-vă să vă reinvestiți timpul în creativitate și strategie.

Dar ce implică de fapt predarea unei IA?

Pentru că sună foarte tehnic.

Cea mai comună metodă de instruire pentru cazurile de utilizare în marketing este învățarea supravegheată.

Aceasta presupune două faze.

Primul este procesul inițial de predare.

Să presupunem că aveți 1 milion de recenzii ale clienților.

Niciun om nu le-ar putea citi pe toate, așa că doriți să utilizați învățarea automată pentru a înțelege sentimentul, clasificând recenzia ca pozitivă, neutră sau negativă.

Pentru a realiza acest lucru, luați un eșantion din acele recenzii și etichetați fiecare dintre ele cu una dintre cele trei clasificări.

Apoi introduceți aceste date de antrenament în algoritmul dvs. de învățare automată.

Cu cât are mai multe date, cu atât va recunoaște mai bine tiparele și, în timp, va putea clasifica singur sentimentul recenziilor mai fiabil.

Pentru a-și testa abilitățile, mai degrabă decât pentru a-i furniza date etichetate, introduceți datele brute și evaluați calitatea rezultatelor.

Adesea, dacă ați făcut bine procesul inițial de predare, acesta va putea deja să clasifice corect o mare parte a datelor.

Și poți trece la a doua fază; procesul de predare în curs.

În cazul în care în mod regulat ați reeticheta orice erori pentru a învăța algoritmul ce a greșit, permițându-i să se îmbunătățească continuu.

Poate că ați predat deja algoritmi fără să știți.

Cine a completat un captcha Google bazat pe imagini, a marcat un e-mail ca nespam sau a marcat știri false pe o postare pe Facebook.

Prin fiecare dintre aceste acțiuni, demonstrați verificarea manuală, adăugați etichete și predați algoritmii.

Gândiți-vă la lansarea unui algoritm de învățare automată, cum ar fi angajarea unui nou agent de marketing junior.

Ziua în care îl porți la bord, este cea mai proastă zi în care va avea vreodată performanță.

Va face treaba, dar va face greșeli, așa că trebuie să supravegheați rezultatele, corectând după cum este necesar.

Cu cât funcționează mai mult, cu atât devine mai bine și cu atât mai mult timp aveți de reinvestit în extinderea altor canale de marketing.

Dar, spre deosebire de un om, mașinile sunt bucuroși să facă aceeași treabă, foarte restrânsă pentru totdeauna – fie că este vorba despre clasificarea recenziilor, ajustarea sumelor licitate publicitare, postarea pe rețelele sociale sau prognozarea creșterii.

Nu predați controlul asupra marketingului unei mașini.

Îi înveți cum să colecteze informațiile de care ai nevoie sau cum să execute un anumit element al strategiei tale de marketing.

Iar AI oferă un nivel cu totul nou de scară.

Clasificarea a 1 milion de recenzii nu este o problemă pentru un algoritm de învățare automată.

În plus, datorită acestei dimensiuni, poate produce perspective care altfel nu ar fi disponibile.

Ceea ce alegeți să faceți cu aceste perspective este ceea ce devine esențial pentru succes.

Aceste întrebări strategice sunt locurile în care marketerii ar trebui să petreacă timpul.

Motivul 3: Investiție de resurse și buget

Directorii sunt adesea preocupați de eforturile de implementare și de costurile aplicațiilor AI.

Deci, cel mai bun loc pentru a începe nu este să ceri mai mult buget și resurse, ci întrebându-te dacă folosești pe deplin ceea ce plătești deja?

Luați în considerare capacitățile AI ale setului dvs. actual de instrumente de marketing.

Platformele de automatizare a marketingului precum HubSpot, CRM-urile precum SalesForce și instrumentele de publicitate precum Google Ads și Facebook Ads au încorporat toate AI în sistemele lor.

Dacă sunteți client al uneia dintre aceste soluții, echipele lor de asistență pot fi o resursă valoroasă pentru a începe implementarea AI a organizației dvs., deoarece puteți învăța din cunoștințele și experiența lor.

Este o modalitate excelentă de a începe să-ți dezvolți competența echipei în aplicațiile AI pentru un cost suplimentar mic sau deloc.

Și cum rămâne cu capacitățile AI ale stivei tale actuale de tehnologie?

Tehnologiile AI nu sunt bazate pe canal, ci pe cazuri de utilizare.

Deci, dacă aveți un motor de recomandare care rulează pe site-ul dvs., de ce să nu utilizați acest algoritm de învățare automată pentru a îmbunătăți personalizarea buletinului informativ prin e-mail, notificărilor push sau conținutului chatbot.

Puteți utiliza aceste tehnologii existente ca dovadă de concept cu investiții reduse.

Deci, în momentul în care solicitați resurse și bugete suplimentare, directorii dvs. sunt deja pe deplin la bord.

Când sunteți în căutarea unui instrument nou, aveți grijă de cuvintele la modă.

Multe soluții AI nu sunt de fapt atât de inteligente.Chiar și atunci când există cuvintele „AI” sau „învățare automată” chiar acolo în descrierea produsului.

Unele instrumente folosesc fără rușine acești termeni pentru a descrie automatizarea obișnuită sau capabilitățile de direcționare.

Acum că aveți o înțelegere mai profundă a ceea ce este cu adevărat inteligența artificială, puneți-le în treabă pe acești oameni de vânzări.

Dacă vânzătorul nu poate explica în detaliu cum funcționează AI, nu îl cumpăra.Dacă pare prea frumos pentru a fi adevărat, nu-l cumpăra.

Pentru că, îmi pare rău să spun, nu există nicio platformă de marketing AI care să reunească totul într-un singur abonament lunar.

Acest lucru se datorează faptului că AI are capacități înguste și trebuie să fie concepute special pentru a rezolva o singură problemă bine definită.

Acesta este motivul pentru care trebuie să alegeți mai întâi cazul de utilizare potrivit - deoarece fiecare caz de utilizare va avea probabil nevoie de propriul instrument.

Dar ceea ce poți face este să începi să-ți construiești propria inteligență artificială.

Tehnologia AI devine din ce în ce mai accesibilă și mai accesibilă, deoarece companii precum Google, Amazon, IBM și SalesForce își oferă algoritmii lumii.

Unele servicii terță parte sunt open-source, altele sunt plătite pentru a juca – dar toate oferă o trambulină de unde vă puteți personaliza propria soluție.

Mai ales dacă oferă acces la seturi de date suplimentare pentru a le suprapune pe propriile tale date de la prima parte, făcând aplicația AI mai puternică.

Motivul 4: Calitatea surselor de date

Cele mai bune instrumente și talent AI din lume nu vor oferi rezultate dacă îți lipsește cea mai critică componentă pentru învățarea automată - date de înaltă calitate pentru a informa algoritmul de învățare.

Calitatea datelor este probabil cea mai mare provocare cu care te vei confrunta atunci când implementezi AI.

După cum notează eMarketer, datele sunt adesea vechi sau în silozuri sau pur și simplu nu avem suficiente în primul rând.

Și nu dedicăm resurse pentru a remedia acest lucru.

Problema este că introducerea datelor proaste într-un algoritm bun de învățare automată nu va oferi răspunsurile corecte.

Fără această înțelegere a faptului că datele sunt de importanță critică, este posibil să dai vina pe AI pentru rezultatele slabe.

Există lucruri pe care noi, profesioniștii în marketing, ar trebui să le facem pentru a obține date acționabile.

  • Când ați efectuat ultima dată un audit Google Analytics?
  • Ați implementat marcajul structurat și etichetarea conținutului?
  • Utilizați scripturi de remarketing pentru a colecta mai multe date despre utilizatori?
  • Susțineți colectarea de date care pot fi utilizate pentru a identifica utilizatorii pe dispozitive și canale, cum ar fi adresele de e-mail?
  • Aveți instrumentele de marketing integrate cu platforma de gestionare a datelor (DMP)?

Trebuie să vă concentrați acum asupra acestor domenii, deoarece un bun marketing AI depinde de a avea date acționabile care sunt structurate, integrate printr-un identificator comun, abundente și (cel mai important) precise.

Privind spre Viitor

Inteligența artificială schimbă comportamentul consumatorilor.

Consumatorii sunt loviți de prea multe informații în fiecare zi.

Nu vor să petreacă timp evaluând toate opțiunile.Deci ei deleg.

Gândiți-vă la ceea ce este deja controlat de AI.

  • Algoritmii sociali influențează mărcile cu care ne angajăm.
  • Hărțile digitale determină rutele pe care le luăm sau sugerează locuri din apropiere pentru a le vizita.
  • Motoarele de recomandare modelează gradul de conștientizare și influențează achizițiile.
  • O IA poate chiar determina cu cine te căsătorești.Pe baza glisării dvs. la stânga și la dreapta, algoritmul din aplicația dvs. de întâlniri vă alege potrivirea.

Algoritmii vor deveni noii gatekeepers, prin dispozitive precum asistenții personali digitali.

Iar viitorul afacerii tale depinde de capacitatea ta de a influența AI-urile care fac recomandări oamenilor, dacă nu întreaga decizie.

Gandeste-te la asta.Când un client îi cere Google Home sau Alexa să „comandă cookie-uri”, AI este cel care decide asupra mărcii.

Trebuie să înțelegeți cum se ia acea decizie.Tratează algoritmii ca pe un public nou.Înțelegeți nevoile lor.

Începeți comercializarea către mașini cu mașini.

Mai multe resurse:


Credite de imagine

Imagini prezentate și în postare: create de autor, aprilie 2020
Toate capturile de ecran realizate de autor, aprilie 2020