在人工智能(AI)领域,可以区分两个主要的使用方向:生成式(Generative AI)和预测式(Predictive AI)。
生成式人工智能有助于创建内容——文本、图像和其他媒体。
预测人工智能用于预测未来的行动或事件,帮助了解接下来可能发生的情况。
尽管这两个领域有不同的应用,但它们密切相关。生成式人工智能本质上是预测句子中的下一个单词或图像中的像素,以创建连贯的内容。因此,它也是基于可预测性——哪个元素应该是下一个的概率。
人工智能在营销中的应用
在讨论生成式人工智能和预测式人工智能在营销活动中的具体应用时,区分它们非常重要。它们每个都提供了提高与客户互动效率的独特机会。
在 CDP eSputnik 中,我们实施了七个不同的人工智能应用领域
在 CDP eSputnik 中,我们实施了七个不同的人工智能应用领域:
生成式人工智能的四个示例:这些工具有助于自动创建营销材料的内容。
预测人工智能的三个示例:这些解决方案可让您预测客户行为并优化沟通策略。
现在我们将详细讲述这些工具在营销活动中如何发挥作用以及它们带来什么结果。
利用 AI 自动处理电子邮件文本
接下来是使用人工智能的生成示例,我们两年前实施的首批工具之一是集成到电子邮件 特殊数据库 编辑器中的文本生成机制。该工具可以轻松修改您的消息并提供以下功能:
添加新内容:使用附加信息快速扩展您的消息。
翻译:自动翻译不同受众的文本。
语法检查:确保语言的高质量并避免错误。
缩短或扩展描述:根据具体要求调整文本长度。
改变沟通的语气(Tone of Voice):根据需要切换到更友好或更正式的沟通方式。
利用 AI 自动处理电子邮件文本
这些功能对于营销人员来说既直观又有用。许多使用营销自动化工具,特别是电子邮件营销的人已经熟悉这样的机会。通常,在处理文本时,专家会同时使用 ChatGPT 窗口来改进他们的消息,从而提高效率和质量。
利用人工智能自动填充电子邮件块
应用生成式人工智能的下一步是尝试生成完整的电子邮件,了解营销活动的目的。这个想法是,使用模块化电子邮件结构——其中页眉、页脚和用于不同目的(产品描述、博客文章、新闻等)的内容块是分开的——您可以轻松创建连贯且有效的电子邮件。
利用 AI 自动处理电子邮件文本
你们中的许多人可能已经尝试过 ChatGPT,尝试生成电子邮件甚至整个登陆页面的完整 HTML 代码。然而,有一个问题:ChatGPT 并不总是有效地处理复杂的任务。这是由于每个请求可以使用的内存量的限制以及其他技术细微差别。
电子邮件布局的复杂性
由于行业的特殊性,起草电子邮件是一项非常困难的任务。 HTML 代码在不同 脱颖而出:让您的 SaaS 公司脱颖而出并带来成果的公关 的电子邮件客户端(Outlook、Gmail、移动设备等)中的呈现方式可能有所不同。这会导致字母显示出现问题,需要采取特殊的方法。这就是为什么有专门为电子邮件布局设计的解决方案。
通过任务分解解决问题
为了解决这些困难,你可以分解问题:
分配生成式人工智能来创建内容:文本块、图像和构成信件内容的其他元素。
从现有代码中 选择必要的模块:使用已创建并保存在您的帐户中的模板和模块来编译最终的信件。
因此,我们不会将复杂的布局任务委托给人工智能,但仍然会收到高质量且专业设计的电子邮件。
测试表明,与手动填写的电子邮件相比,创建 AI 文本的统一方法可将CTOR 提高 41.34% 。
AI生成推送通知
我们决定在生成式人工智能的应用上更进一步。如果我们可以创建和生成电子邮件,为什么不自动创建推送通知呢?此步骤是专门针对移动应用程序进行的。
AI生成推送通知
上下文感知的消息个性化
在这种方法中,我们可以选择消息的主题 – 确定我们想要通知用户的内容。例如,它可以是个性化的优惠。了解上下文,例如移动应用程序本身的描述、受众以及我们作为 CDP 掌握的有关您产品的其他信息,可以使营销人员更轻松地生成与营销目标精确匹配的消息。
消息生成和再生的优点
快速生成和重新生成消息的能力使该过程更加高效和适应性强。这使我们能够快速响应不断变化的情况或观众的需求。这是如何利用生成式人工智能改善营销传播的第三个例子。
委托创建一系列 AI 通信
但我们决定不就此止步,而是走得更远。如果我们可以要求 ChatGPT 创建推送消息的文本,为什么不委托它来创建整个通信序列呢?
这为营销自动化开辟了新的机会。生成式人工智能不仅可以创建单独的消息,还可以考虑用户行为、兴趣以及与产品交互的阶段来规划和生成一系列通信。这使您能够建立更综合、更有效的与观众互动的策略。
利用人工智能自动创建移动营销活动
我们更进一步,开始使用人工智能创建具有一系列客户接触点的完整移动营销活动。这些一致的交互有助于引导用户实现既定的营销目标。整个过程完全根据您的移动应用程序、您的受众、您的语气以及可能使用的任何其他参数进行个性化。
利用人工智能自动创建移动营销活动
利用人工智能自动创建移动营销活动
因此,整个有针对性的活动(可能持续一个月)实际上可以在几分钟内生成。当然,之后还要经过验证、启动和测试。但这是一种非常有效的方法,可以让您的营销活动更加多样化和响应迅速。
个性化沟通
生成式人工智能不仅使我们能够创建一次性内容,而且能够充分利用数据来个性化消息。接下来我想谈谈的是,前面的步骤如何成为以可理解和自然的风格创建真正个性化沟通的垫脚石。
个性化已证明其有效性。如果有人怀疑,有统计数据证明其有效性。首先,这些是客户自己的评价。根据 Gartner 研究,正确使用个性化的公司可以帮助客户做出更快、更好的选择,获得他们以前不知道的信息。
消费者对电子商务的期望
例如,一位顾客正在查看一台笔记本电脑,但不知道还有一款类似的笔记本电脑并有额外折扣。或者,购买自行车和头盔后,他可能会忘记路上需要修理工具。个性化帮助您不错过那些重要的购买。
最终,我们在个性化方面所做的一切都会带来销售额的显着增长。更好的客户体验可以带来更高的转化率和额外的销售额。如果人们喜欢您的商店,他们会更频繁地回来,因为他们可以更有效地花时间选择合适的产品。他们会重复购买,并且对与您的商店的沟通感到满意,并与其他人分享这种体验。个性化对用户行为的所有这三个影响领域都会导致销售额的显着增长。
在个性化方面取得成功的公司比其平均竞争对手产生的收入高出 40%。
个性化对业务的影响:专家的意见
使用人工智能工具进行个性化
现在我想告诉大家如何利用人工智能工具进行个性化。我们正在转向预测性人工智能工具。一个例子是“预测细分”——一种帮助营销人员根据任务更好地选择必要受众的工具。这是一套基于AI的算法,高概率地评估某个特定客户的购买可能性有多大,或者反过来,评估其未来流出的概率。
个性化解决了哪些客户问题?
因此,营销人员可以向这些目标受众进行不同类型的沟通,而这些目标受众必须是不同的。营销人员通常很难确切地知道向谁发送消息。这导致每个人都收到邮件,从而产生垃圾邮件和负面印象。预测性细分可帮助您精确定位目标受众。
电子商务代表表示个性化对业务的影响
营销人员细分和预测人工智能之间的区别
营销人员通常基于购买历史记录、交易金额、上次购买日期和人口统计因素(性别、年龄等)。相比之下,预测人工智能会考虑营销人员无法看到的购买 传真数据库 历史之外的模式。例如,他可能会发现很大一部分受众在购买某种商品后变得忠诚。这样的图案可以有几十个、上百个,一个人是不可能覆盖的。
一组算法
人工智能还使用有关您完整浏览历史记录的附加信息,即人们最近浏览过的内容,即使他们没有购买任何东西。这些数据可能在 CRM 中不可用,但可用于预测 AI。此外,人工智能可以在不同的客户群中找到相似的行为模式(相似模型)。