N. D.
Kako se AI poboljšava, neke marketinške taktike zaostaju. Otkrijte koji AI u marketinškim trendovima više ne daje rezultate i zašto. Slično kao stari motor koji je prošao svoj vrhunac, neke marketinške strategije umjetne inteligencije se raspršuju kako tehnologija napreduje.
Ono što je nekada izgledalo kao vrhunska rješenja, sada je izgubilo prednost. Pogledajmo koji su trendovi umjetne inteligencije zaostali i zašto više ne daju rezultate koji su vam potrebni.
1. Osnovni chat botovi
Prvi chat botovi su se pojavili u kasnom 20. vijeku, a ELIZA je debitovala 1966. Ovi rani botovi su se oslanjali na unaprijed programirane skripte za simulaciju razgovora, automatizaciju osnovnih zadataka korisničke službe i rukovanje rutinskim upitima. Iako su efikasni za jednostavne zadatke koji se ponavljaju, nedostajala im je sposobnost prilagođavanja složenijim potrebama kupaca.
Kako su očekivanja personalizacije porasla, tradicionalni chat botovi su pali. Današnji potrošači očekuju pomoćnike vođene umjetnom inteligencijom, pokretane naprednim tehnologijama poput obrade prirodnog jezika (NLP) i strojnog učenja. Gotovo 90% rukovodilaca izvještava o bržem rješavanju pritužbi, a preko 80% vidi poboljšanja u upravljanju volumenom poziva, a sve zahvaljujući AI.
Moderni AI asistenti, poput onih koji koriste modele kao što je GPT, isporučuju dinamične, personalizirane interakcije i mogu rukovati daleko složenijim upitima. Koristeći podatke korisnika, ovi napredni botovi pružaju prilagođena rješenja, a istovremeno nude iskustvo više nalik ljudskom.
2. Praćenje društvenih medija pomoću umjetne inteligencije (analiza osjećaja)
U kasnim 2010-im, AI se naširoko koristila za osnovno slušanje društvenih medija, prvenstveno fokusirana na praćenje sentimenta brenda kroz ključne riječi i jednostavnu analizu teksta. To je brendovima omogućilo opće razumijevanje o tome kako se potrošači osjećaju o njima, ali mu je nedostajala dubina i nijanse.
S pojavom naprednijih AI modela koji integriraju dublje kontekstualno razumijevanje i multimodalnu analizu (tekst, slike i video), analiza osjećaja je daleko sofisticiranija. Danas potrošači očekuju da brendovi ne samo da hvataju sentiment iz teksta već i da shvate emocionalne nijanse multimedijalnog sadržaja. Ovaj bogatiji uvid omogućava brendovima da ojačaju lojalnost kupaca reagujući na promjene u osjećanjima u realnom vremenu i kreirajući marketing koji odjekuje na više ličnom i emocionalnom nivou.
3. Prediktivna analitika zasnovana na historijskim podacima
Prediktivna analitika vođena vještačkom inteligencijom zasnovana na historijskim podacima, kao što je ponašanje pri kupovini u prošlosti, uveliko se koristila za predviđanje budućih obrazaca kupovine. Ovaj trend je oblikovao personalizirane ponude i preporuke.
Sama osnovna prediktivna analitika više nije dovoljna, jer kupci očekuju da se kompanije prilagode u realnom vremenu. Inovativni AI sistemi sada kombinuju prediktivnu i analitiku u realnom vremenu, koristeći podatke o ponašanju u realnom vremenu i promjenjive trendove, a ne samo historijske zapise. Na ovaj način marketinški stručnjaci mogu osigurati precizniju personalizaciju i brže prilagođavanje potrebama kupaca.
4. Jednostavne prediktivne preporuke proizvoda
Prvi motori za preporuke proizvoda sa AI koji su se u velikoj mjeri oslanjali na historiju kupovine i ponašanje prilikom pregledanja smatrani su najsavremenijim. Ovi sistemi su prvenstveno bili fokusirani na preporuke „često kupuju zajedno“ i „kupci koji su ovo kupili također su kupili“.
Osnovne preporuke više nisu dovoljne. AI se pomakao dalje od jednostavnih prijedloga proizvoda na pružanje pametnijih preporuka koje su svjesnije konteksta, kao što je predviđanje promjena u životnom stilu ili razumijevanje temeljne namjere iza radnji korisnika. Algoritmi kao što su kolaborativno filtriranje, duboko učenje i pojačano učenje ne oslanjaju se samo na prošlo ponašanje- Oni analiziraju podatke u realnom vremenu, namjeru korisnika, pa čak i vanjske faktore kao što su sezonalnost ili društveni trendovi.
U 2023. godini, 56% milenijalaca globalno se okrenulo generativnim AI alatima, zaobilazeći tradicionalne pretraživače, kako bi primili preporuke proizvoda ili usluga koje su ne samo personalizirane, već i intuitivne za njihov trenutni kontekst.
5. Optimizacija glasovnog pretraživanja (VSO)
Porastom glasovnih asistenata kao što su Alexa i Google Home oko 2018–2019, optimizacija za glasovno pretraživanje brzo je postala glavni marketinški trend vođen umjetnom inteligencijom. Brendovi su se koncentrirali na glasovno pretraživanje SEO kako bi osigurali da se njihov sadržaj lako može otkriti putem glasovnih upita. U to vrijeme, neki su očekivali da će glasovna pretraga transformirati način na koji kupci istražuju proizvode, a mnogi su se odlučili koristiti specifične ključne riječi umjesto potpunih pitanja ili fraza za razgovor.
Međutim, sama optimizacija glasovnog pretraživanja je na platou, jer usvajanje glasovnog pretraživanja nije poraslo tako brzo kao što se očekivalo. Dok više od jedne trećine (35%) odraslih Amerikanaca izražava interesovanje za kupovinu glasom, oni to tek treba da u potpunosti prihvate. Umjesto toga, fokus se pomjerio prema interaktivnijim i vođenim zadacima konverzacijskim AI iskustvima, kao što su glasovna trgovina (v-commerce) i aplikacije koje podržavaju glas. Ove platforme omogućavaju korisnicima da izvršavaju zadatke – poput kupovine ili upravljanja uslugama – direktno putem glasovnih komandi, nudeći besprijekornije i funkcionalnije iskustvo osim jednostavnog traženja informacija pomoću ključnih riječi.
6. AI za segmentaciju kupaca na osnovu osnovnih demografskih podataka
Rani AI modeli za segmentaciju kupaca uvelike su se oslanjali na tradicionalne demografske faktore kao što su dob, lokacija i spol za ciljanje marketinških poruka. Marketinški stručnjaci su često koristili ove osnovne informacije za personalizaciju e-pošte, stvarajući statične segmente koji su pružali ograničenu personalizaciju i angažman.
Segmentacija vođena umjetnom inteligencijom je značajno napredovala, uključujući složenije psihografske i bihevioralne podatke. Ovaj pomak omogućava dinamičnim segmentima kupaca da se prilagode u realnom vremenu, čineći marketinške napore daleko personaliziranijim i prilagodljivijim. U današnjem omnikanalnom okruženju, mikrosegmentacija zasnovana na umjetnoj inteligenciji omogućava brendovima da isporučuju prilagođene poruke preko različitih dodirnih tačaka, šireći se izvan e-pošte.
Marketinški stručnjaci mogu pružiti personalizirani sadržaj putem SMS-a, push obavijesti, poruka u aplikaciji, oglasa na društvenim mrežama, pa čak i personaliziranih iskustava na web stranici. Koristeći hiperpersonalizaciju, brendovi osiguravaju da kupci dobiju relevantnu, pravovremenu komunikaciju na platformi s kojom najčešće komuniciraju.
VEZANO
