Штучний інтелект вже давно став частиною нашого життя, і багато фахівців покладаються на нього у своїй повсякденній роботі. У сфері автоматизації маркетингу деякі AI-функції змінюють підхід команд до взаємодії з клієнтами, роблячи кампанії більш релевантними, своєчасними та ефективними.
У цій статті розглядаються можливості AI, інтегровані в сучасні платформи автоматизації маркетингу, які маркетологи використовують щодня для більш ефективного планування, швидкого реагування та досягнення кращих результатів.
Аналітика з підтримкою AI
Вбудовані функції аналітики та бізнес-аналітики пройшли довгий шлях у сучасних платформах автоматизації маркетингу і продовжують розвиватися. Сьогодні йдеться не лише про відстеження метрик, а й про надання маркетологам інсайтів у реальному часі, збагачених даними AI, які є орієнтиром для прийняття рішень і формування робочих процесів.
Завдяки доступу до деталізованих дашбордів команди можуть моніторити кампанії з високою та низькою ефективністю, відстежувати ключові KPI та розбивати показники за етапами життєвого циклу, каналами або ступенями воронки. Інсайти на базі AI допомагають маркетологам виявляти тенденції, оперативно знаходити проблеми та автоматично вживати оптимальних заходів, чи то коригування контенту, чи зміна сегменту, чи запуск нової воронки.
Найкращий момент для залучення
Ця функція дозволяє інструментам автоматизації маркетингу визначати оптимальний момент для взаємодії з кожним окремим клієнтом. Момент може бути вибраний на основі різних даних, як-от активність в пошті, часовий пояс, попередні взаємодії та загальні моделі поведінки.
Багато платформ пропонують базові прогнози, наприклад, коли клієнт з найбільшою ймовірністю перевірить свою пошту. Але більш просунуті системи йдуть далі, аналізуючи поведінкові тенденції, як-от купівельні звички або патерни взаємодії протягом тижня.
Завдяки такому рівню інсайтів маркетологи можуть надсилати повідомлення в потрібний момент, коли клієнти з найбільшою ймовірністю їх помітять і відреагують. Результат — більш релевантна комунікація, кращий клієнтський досвід і вища конверсія.
Омніканальна координація: найкращий канал комунікації для залучення
Часи, коли клієнтів бомбардували листами, push-сповіщеннями, SMS, повідомленнями WhatsApp і попапами одночасно в одній кампанії, на щастя, залишилися позаду.
Сучасні платформи автоматизації маркетингу тепер підтримують омніканальну координацію з використанням AI — функцію, яка визначає найбільш ефективний канал комунікації для кожної людини на основі її поведінки та уподобань.
Наприклад, якщо хтось зазвичай відкриває листи по понеділках, але віддає перевагу WhatsApp наприкінці тижня, платформа автоматично вибере відповідний канал.
Ця зміна не лише покращила користувацький досвід, але й призвела до помітно вищих показників конверсії для брендів, які її використовують.
Предиктивні моделі
В останні роки було запропоновано безліч предиктивних моделей, розроблених за допомогою різних інструментів. Одним з найважливіших засобів для поліпшення стратегічного планування стало впровадження предиктивних моделей, заснованих на сегментації.
Предиктивні моделі аналізують кількісні та якісні історичні дані та дані в реальному часі, як-от минулі дії, історія покупок та взаємодія в листах, щоб виявити закономірності та формули для прогнозування майбутніх результатів.
Аби не покладатися на фіксовані правила для визначення сегментів і не отримувати базові цифрові результати, маркетологи тепер мають під рукою більш глибокі інсайти. Це дозволяє їм вживати заходів на більш ранньому етапі — до зниження залученості, відтоку клієнтів або втрачених можливостей.
Деякі платформи навіть пропонують високоточні прогнози показників конверсії, CLV або ризику відтоку для конкретних сегментів. Завдяки такому рівню інсайтів, фахівці зі стратегічного планування можуть швидко реагувати за допомогою маршрутів, тригерів або таргетованих кампаній, підвищуючи ефективність у всіх напрямках.
Динамічний контент із підтримкою AI для персоналізованого досвіду
Динамічний контент дозволяє маркетологам персоналізувати частини листа на основі даних про одержувача, як-от місцезнаходження, стать, історія покупок або поведінка — і все це в межах одного шаблону. Ця функція, що спочатку базувалася на правилах, тепер вдосконалюється завдяки AI.
Більш просунуті платформи автоматизації маркетингу використовують AI для прийняття рішень про те, який продукт, повідомлення або розмітку показати, на основі моделей поведінки в реальному часі та історичних даних. Система не покладається на жорсткі правила, а вивчає, який контент найефективніше працює для кожного підписника, перетворюючи персоналізацію на безперервний процес, заснований на даних.
Цей динамічний контент, доповнений AI, зазвичай використовується в таких кампаніях, як рекомендації продуктів, нагадування про покинутий кошик і пропозиції з урахуванням місцезнаходження. Він допомагає маркетинговим командам масштабувати релевантність для різних аудиторій без збільшення часу підготовки і робить кожен лист більш своєчасним, персоналізованим і ефективним.