Искусственный интеллект уже давно стал частью нашей жизни, и многие специалисты полагаются на него в своей повседневной работе. В сфере автоматизации маркетинга некоторые AI-функции меняют подход команд к взаимодействию с клиентами, делая кампании более релевантными, своевременными и эффективными.
В этой статье рассматриваются возможности AI, интегрированные в современные платформы автоматизации маркетинга, которые маркетологи используют каждый день для более эффективного планирования, быстрого реагирования и достижения лучших результатов.
Аналитика с поддержкой AI
Встроенные функции аналитики и бизнес-аналитики прошли долгий путь в современных платформах автоматизации маркетинга и продолжают развиваться. Сегодня речь идет не только о трекинге метрик, но и о предоставлении маркетологам инсайтов в реальном времени, обогащенных данными AI, которые служат ориентиром для принятия решений и формирования рабочих процессов.
Благодаря доступу к детализированным дашбордам команды могут мониторить кампании с высокой и низкой эффективностью, отслеживать ключевые KPI и разбивать показатели по этапам жизненного цикла, каналам или ступеням воронки. Инсайты на базе AI помогают маркетологам выявлять тенденции, оперативно обнаруживать проблемы и автоматически предпринимать оптимальные меры, будь то корректировка контента, изменение сегмента или запуск новой воронки.
Лучший момент для вовлечения
Эта функция позволяет инструментам автоматизации маркетинга определять оптимальный момент для взаимодействия с каждым отдельным клиентом. Момент может быть выбран на основе различных данных, включая активность в почте, часовой пояс, предыдущие взаимодействия и общие поведенческие модели.
Многие платформы предлагают базовые прогнозы, например, когда клиент с наибольшей вероятностью проверит свою почту. Но более продвинутые системы идут дальше, анализируя поведенческие тенденции, такие как покупательские привычки или паттерны взаимодействия на протяжении недели.
Благодаря такому уровню инсайтов маркетологи могут отправлять сообщения в подходящий момент, когда клиенты с наибольшей вероятностью их заметят и отреагируют. Результат — более релевантная коммуникация, лучший клиентский опыт и более высокая конверсия.
Омниканальная координация: лучший канал коммуникации для вовлечения
Времена, когда клиентов бомбардировали письмами, push-уведомлениями, SMS, сообщениями WhatsApp и попапами одновременно в рамках одной кампании, к счастью, остались позади.
Современные платформы автоматизации маркетинга теперь поддерживают омниканальную координацию с использованием AI — функцию, которая определяет наиболее эффективный канал коммуникации для каждого человека на основе его поведения и предпочтений.
Например, если кто-то обычно открывает письма по понедельникам, но предпочитает WhatsApp в конце недели, платформа автоматически выберет соответствующий канал.
Эта перемена не только улучшила пользовательский опыт, но и привела к заметно более высоким показателям конверсии для брендов, которые ее используют.
Предиктивные модели
В последние годы было представлено множество предиктивных моделей, разработанных с помощью различных инструментов. Одним из наиболее важных средств для улучшения стратегического планирования стало внедрение предиктивных моделей, основанных на сегментации.
Предиктивные модели анализируют количественные и качественные исторические данные и данные в реальном времени, такие как прошлые действия, история покупок и взаимодействие в письмах, чтобы выявить закономерности и формулы для прогнозирования будущих результатов.
Вместо того чтобы полагаться на фиксированные правила для определения сегментов и получать базовые числовые результаты, маркетологи теперь имеют под рукой более глубокие инсайты. Это позволяет им принимать меры на более раннем этапе — до снижения вовлеченности, оттока клиентов или упущенных возможностей.
Некоторые платформы даже предлагают высокоточные прогнозы показателей конверсии, CLV или риска оттока для конкретных сегментов. Благодаря такому уровню инсайтов специалисты по стратегическому планированию могут быстро реагировать с помощью маршрутов, триггеров или таргетированных кампаний, повышая эффективность по всем направлениям.
Динамический контент с поддержкой AI для персонализированного опыта
Динамический контент позволяет маркетологам персонализировать части письма на основе данных о получателе, таких как местоположение, пол, история покупок или поведение — и все это в рамках одного шаблона. Изначально основанная на правилах, эта функция теперь совершенствуется благодаря AI.
Более продвинутые платформы автоматизации маркетинга используют AI для принятия решений о том, какой продукт, сообщение или разметку показать, на основе моделей поведения в реальном времени и исторических данных. Система не полагается на жесткие правила, а изучает, какой контент лучше всего работает для каждого подписчика, превращая персонализацию в непрерывный процесс, основанный на данных.
Этот динамический контент, дополненный AI, обычно используется в таких кампаниях, как рекомендации продуктов, напоминания о брошенной корзине и предложения с учетом местоположения. Он помогает маркетинговым командам масштабировать релевантность для разных аудиторий без увеличения времени подготовки и делает каждое письмо более своевременным, персонализированным и эффективным.