Marketing w erze AI. Jak wykorzystywać dane i optymalizować kampanie dzięki sztucznej inteligencji

Chcesz wykorzystać sztuczną inteligencję, aby stworzyć skuteczne strategie marketingowe, dostosowane do potrzeb i preferencji Twoich klientów? Poznaj najnowsze technologie i przekonaj się, jak dane napędzają marketing.

Z tego artykułu dowiesz się:

jakie jest znaczenie AI w kreowaniu spersonalizowanych doświadczeń klientów i optymalizacji kampanii marketingowych,
jak marketing oparty na danych umożliwia dokładniejsze targetowanie,
jakie są typy danych marketingowych i modele atrybucji,
jak machine learning i deep learning mogą przewidywać zachowania klientów, optymalizować kampanie i tworzyć systemy rekomendacji.

Jakie znaczenie dla nowoczesnego marketingu mają sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

W świecie, w którym każda interakcja online jest zapisywana, analizowana i przetwarzana, marketing odnajduje nową siłę napędową i towarzysza w działaniu – sztuczną inteligencję.

Sztuczna inteligencja w marketingu

AI ma zdolność do wykonywania zadań, które wymagają ludzkiej inteligencji, takich jak uczenie się, rozumowanie czy rozpoznawanie wzorców.

Słuchaj „Marketer+” Podcast

Sztuczna inteligencja to nie tylko narzędzie do automatyzacji prostych zadań, lecz także kreatywny partner, który – dzięki zdolności do analizy danych, przewidywania preferencji użytkowników i dostosowywania strategii w czasie rzeczywistym – pomaga w tworzeniu głęboko spersonalizowanych i angażujących doświadczeń dla klientów.

Uczenie maszynowe i modele predykcyjne

Uczenie maszynowe, subdyscyplina AI, dotyczy algorytmów, które uczą się na podstawie danych i poprawiają swoje prognozy lub decyzje w miarę dostępności nowych informacji.

W marketingu modele uczenia maszynowego są wykorzystywane do tworzenia prognoz zachowań klientów, efektywności kampanii i trendów rynkowych.

Data-driven marketing

„Dane są nową ropą” – to stwierdzenie Clive’a Humby’ego, pioniera w dziedzinie analityki danych, podkreśla fundamentalną zmianę sposobu, w jaki przedsiębiorstwa podchodzą do wartości informacji. W kontekście marketingu dane stają się kluczowym zasobem, który umożliwia firmom zrozumienie obecnych potrzeb i preferencji konsumentów, ale również określanie przyszłych trendów i zachowań.

Obecnie zdolność do efektywnego wykorzystania danych decyduje o przewadze konkurencyjnej firm. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe odgrywają kluczową rolę w transformacji marketingu z intuicyjnego w oparty na danych (data-driven). Rozumienie tych zjawisk staje się niezbędne dla marketerów.

Marketing oparty na danych, znany również jako data-driven marketing, wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do tworzenia strategii, które są nie tylko efektywne, lecz także niezwykle spersonalizowane. Dzięki zastosowaniu tych rozwiązań do analizy ogromnych ilości danych marketerzy mogą precyzyjnie segmentować swoich odbiorców, dostosowywać do nich komunikację i optymalizować działania marketingowe, maksymalizując zwrot z inwestycji i satysfakcję klienta.

Gartner w raporcie na temat trendów w technologii marketingowej wskazuje, że do 2025 r. ponad 75% zespołów marketingowych będzie opierać swoje decyzje na danych i korzystać z zaawansowanych rozwiązań AI i ML do analizowania i interpretowania ich w czasie rzeczywistym¹.

W erze zdominowanej przez komunikację cyfrową dane stały się najcenniejszym zasobem marketerów. W ramce 1 znajdziesz kilka wskazówek, jak efektywnie zbierać dane i nimi zarządzać. Z kolei w tabeli omówione zostały różne typy danych marketingowych.

Czym są modele atrybucji

Model atrybucji to metoda oceny, które punkty styku lub kanały marketingowe są najbardziej lub najmniej skuteczne, przyczyniają się do konwersji lub sprzedaży i w jakim stopniu. Pozwala marketerom zrozumieć wartość każdego punktu styku na ścieżce klienta, co jest kluczowe przy alokacji budżetu marketingowego. Istnieje kilka modeli atrybucji.

Jakie rozwiązania dla marketingu oferują ML i DL

Machine learning i deep learning oferują marketerom potężne narzędzia do analizy danych, przewidywania zachowań klientów i automatyzacji decyzji marketingowych.

Przykładowe modele ML i DL w marketingu – modele predykcyjne do prognozowania zachowań klientów – wykorzystują historyczne dane, aby przewidywać dalsze działania. Określają prawdopodobieństwo zakupu, potencjalną wartość życiową klienta (CLV) lub ryzyko jego odejścia (churn).

1. Segmentacja klientów na podstawie algorytmów klasteryzacji

Dzięki algorytmom ML, np. k-średnich, firmy mogą grupować klientów na podstawie podobieństwa ich danych behawioralnych i demograficznych, co umożliwia bardziej spersonalizowane podejście marketingowe.

2. Systemy rekomendacji

Systemy te wykorzystują techniki ML i DL do analizy historii zakupów i interakcji online, aby rekomendować użytkownikom produkty lub usługi, które najbardziej odpowiadają ich indywidualnym preferencjom.

3. Optymalizacja kampanii w czasie rzeczywistym

Modele ML mogą analizować dane z kampanii w czasie rzeczywistym i dostosowywać alokację budżetu, targetowanie lub treści reklamowe w celu maksymalizacji efektywności.

Jak tworzyć proste modele predykcyjne do optymalizacji kampanii marketingowych

1. Określ problem

Pierwszym krokiem jest określenie, co dokładnie chcesz przewidzieć za pomocą modelu. Przykładem może być prognozowanie, czy dany klient dokona zakupu w ciągu następnego miesiąca, na podstawie jego historii interakcji z marką.

2. Zbierz i przygotuj dane

Zbierz dane, które będą potrzebne do trenowania modelu. W przypadku predykcji mogą to być informacje o poprzednich zakupach, aktywności na stronie internetowej, demografii klienta itp. Następnie wyczyść dane, uzupełnij brakujące wartości i przekształć zmienne kategoryczne w formę, której można użyć do modelowania.

3. Wybierz cechy (feature selection)

Wybierz cechy (zmienne), które będą używane do przewidywania. Nie wszystkie dane okażą się przydatne – niektóre mogą być po prostu nieistotne.

4. Podziel dane

Podziel swoje dane na zestawy treningowy i testowy, typowo w proporcji 80 : 20 lub 70 : 30. Zestaw treningowy służy do budowy modelu, a zestaw testowy – do oceny jego skuteczności.

5. Wybierz model i trenowanie

Wybierz model ML, który najlepiej pasuje do Twojego problemu. W prostych zadaniach predykcyjnych często stosuje się regresje liniowe, drzewa decyzyjne lub lasy losowe. Następnie trenuj model na zestawie treningowym.

6. Oceń model

Oceń model na zestawie testowym. Użyj do tego odpowiednich miar, takich jak dokładność, precyzja, recall czy AUC (area under the curve). Być może będzie trzeba dostosować model lub wrócić do wyboru cech, aby poprawić wyniki.

7. Wdróż model

Po optymalizacji i zatwierdzeniu modelu wdróż go do środowiska produkcyjnego, gdzie będzie mógł być używany do przewidywania i optymalizacji kampanii marketingowych w czasie rzeczywistym.

Sukces modelu zależy od jakości i ilości dostępnych danych, a także od ciągłej aktualizacji i dostosowywania go do zmieniających się warunków rynkowych.

Rozwiązanie na rynku, które może Ci pomóc? Tomi.ai stanowi awangardę w świecie marketingu cyfrowego. Wykorzystuje sztuczną inteligencję do rewolucjonizowania sposobu optymalizacji kampanii reklamowych online. Dzięki zaawansowanym technologiom machine learningu i strategii opartej na danych Tomi.ai przekształca tradycyjne podejście do reklamy w proces zautomatyzowany, dynamiczny i niezwykle skuteczny.

Podsumowanie

W erze cyfrowej sztuczna inteligencja, w tym algorytmy uczenia maszynowego i sieci neuronowe, staje się podstawowym narzędziem w arsenale każdego marketera, który pragnie nie tylko przetrwać, lecz także zdobyć rynek.

Jak pokazuje przykład Tomi.ai, wykorzystanie zaawansowanych technologii AI do optymalizacji kampanii reklamowych online otwiera przed firmami nowe możliwości maksymalizacji zwrotu z inwestycji i oferuje jednocześnie konsumentom bardziej spersonalizowane oraz angażujące doświadczenia.

Dane są obecnie najcenniejszym zasobem, dlatego kluczem do sukcesu okazuje się zdolność do ich analizy i wykorzystania w praktyce. Dzięki wprowadzeniu technologii do swoich strategii marketerzy mogą nie tylko efektywniej docierać do swoich odbiorców, lecz także budować z nimi głębsze i bardziej wartościowe relacje. Przyszłość marketingu należy do tych, którzy potrafią najskuteczniej wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji i przekształcić dane w działanie oraz wyniki.