Как ИИ может помочь понять изменения поведения потребителей

Поведение потребителей выглядит совершенно иначе, чем год назад. Блокировки и приказы о локдауне давали людям больше времени для просмотра в Интернете, открытий и влюбленности в существующие и новые бренды. Потребители больше, чем когда-либо, ожидают релевантности - и их терпимость к бесполезному опыту резко упала.

Погружение потребителей в контент тоже не сработает. Постоянным клиентам не нужна вся ваша информация - им нужен индивидуальный подход, предлагающий лучшие продукты и информацию. Они хотят значимого качества, а не несущественного количества.

Теперь перед маркетологами стоит непростая задача - оправдать возросшие ожидания потребителей в отношении цифровых технологий. Им необходимо использовать свежие данные и маркетинговые решения ИИ для прогнозирования поведения потребителей, чтобы они точно знали, когда обращаться к потребителям и каким контентом поделиться.

Здесь решающее значение имеет контекст. Исторические данные за прошлый год никуда не годятся, потому что 12 месяцев назад потребители устраивали пикники в парке. В этом году они остаются дома и планируют виртуальные счастливые часы через Zoom. В условиях пандемии жизнь меняется, и ваши старые данные уже не актуальны.

Приказы сидеть дома носят временный характер, но изменение поведения потребителей в сторону предпочтения более актуального и целевого опыта - нет. Бренды должны принять тот факт, что базовые ожидания потребителей изменились, и начать менять свои стратегии, чтобы соответствовать. Использование искусственного интеллекта в маркетинге - ключ к достижению этой цели.


Легче сказать, чем сделать, чтобы создать идеальный опыт, особенно сейчас. Многие компании переживают разрушительный цикл: потерянный доход приводит к увольнению сотрудников по маркетингу, что приводит к тому, что меньшее количество людей получает лучший опыт, что приводит к потере клиентов, что приводит к потере доходов. Повторение. Вы уловили идею.

По мере того как маркетологи сталкиваются с этими новыми проблемами и ожиданиями, связанными с прогнозированием поведения потребителей, им также приходится бороться с ограниченными командами и ресурсами. Столкнувшись с ограниченным бюджетом, компании часто сокращают расходы на маркетинг, чтобы сохранить средства для более важных видов деятельности. Например, из-за потери доходов от пандемии коронавируса крупные розничные торговцы, в том числе The RealReal, Best Buy и Kohl’s, резко сократили свои маркетинговые бюджеты. Но выручка не должна зависеть от численности персонала; это должно быть результатом эффективного ведения бизнеса численностью персонала.

Наука о данных может помочь упростить маркетинговый процесс, но также может помочь повысить эффективность взаимодействия. Несмотря на этот потенциал, наука о данных может показаться недостижимой для брендов, которые изо всех сил пытаются управлять существующими маркетинговыми целевыми группами и всем остальным, что происходит.

ИИ может помочь заполнить пробелы в маркетинговых командах, помогая им понять, как изменилось поведение потребителей, и одновременно предоставляя данные для создания эффективных, целевых и персонализированных кампаний. AI может отслеживать миллионы пользователей в режиме реального времени и мгновенно принимать эффективные персонализированные решения.

Вместо того, чтобы заменять маркетологов, технология искусственного интеллекта избавляет их от увязания в ручной и статической сегментации или в курировании и активации контента для общей сегментации. Думайте об этом как о науке о данных без специалистов по данным. ИИ может служить расширением науки о данных для человеческого мозга. Это дает впечатляющие результаты и дает маркетологам возможность инвестировать свое время и ресурсы более стратегически.

В частности, использование искусственного интеллекта в маркетинге может упростить сбор богатых данных о потребителях и создать персонализированный клиентский опыт за счет:

Обеспечение актуального контента за счет доступности

ИИ может отслеживать истории покупок клиентов и прогнозировать, когда у них закончатся ваши продукты, подталкивая их как раз к тому, чтобы пополнить запасы. Приложение Sephora Visual Artist является прекрасным примером этого; он использует предиктивную аналитику для анализа истории покупок пользователей, рекомендует новые продукты и прогнозирует будущие потребности.

Предоставление индивидуальных рекомендаций для индивидуального опыта

ИИ может предсказывать поведение потребителей, понимая, какие продукты покупают или рассматривают потребители и какой контент они просматривают. В результате бренды могут более эффективно нацеливать покупателей на соответствующие рекомендации. Окупаемость инвестиций для индивидуального опыта огромна. В тестах моей компании персонализированные целевые страницы имели в 20 раз более высокую рентабельность инвестиций, чем аналогичные страницы в контрольной группе.

Netflix - одна из самых известных компаний, использующих ИИ для улучшения качества обслуживания клиентов. Стриминговый гигант использует машинное обучение для анализа истории просмотров, поиска и рейтинга клиентов, чтобы создать гиперцелевые рекомендации. В 2014 году бренд использовал более 75 000 «альтернативных жанров», чтобы персонализировать обслуживание клиентов и поддерживать пользователей с помощью рекомендаций, адаптированных к их уникальным вкусам.

Создание программ лояльности клиентов на основе ИИ
Прогнозировать поведение потребителей сложно, когда предпочтения человека могут меняться в зависимости от времени суток, дня недели или сезона. Искусственный интеллект может помочь брендам настроить программы лояльности, чтобы они лучше всего нравились потребителям с учетом этих факторов.

Вместо того, чтобы относиться к новым клиентам как к совершенно неизвестным, начните с «анонимной персонализации», которая использует анонимные данные, такие как используемое устройство, источник рефералов и страну для адаптации опыта. Вы также можете использовать ИИ для создания портретов клиентов, сегментированных по возрасту, интересам или местоположению. Затем используйте эти образы для создания персонализированных программ лояльности.

Целевые программы лояльности стоят затраченных усилий: исследование Accenture Interactive показало, что покупатели, участвующие в программе лояльности, могут приносить почти на 20% больше дохода, чем покупатели, не участвующие в программе. Важно то, что программа настроена. Отчет Forrester показал, что большинство участников программы лояльности ценят специальные предложения или льготный режим; это возможно только при наличии понимания поведения и предпочтений клиентов.

Маркетологи могут использовать ИИ для улучшения качества обслуживания клиентов, понимая правильные каналы связи с клиентами и полезные впечатления, которые им нужно отправить. Искусственный интеллект может стимулировать омниканальные маркетинговые кампании, отслеживая изменения предпочтений клиентов и потребности в предоставлении контента, подходящего для всех каналов. Без этой технологии было бы почти невозможно опережать быстрые - а иногда и незаметные - изменения в пути клиента.

Этот год кардинально изменил поведение потребителей. Бренды должны отказаться от своих старых маркетинговых пособий и использовать ИИ для улучшения качества обслуживания клиентов и предоставления персонализированного контента. AI может быстро анализировать поведение клиентов, чтобы помочь вам успешно оправдать завышенные ожидания потребителей.


Комментарии ()