Pasaulinis AI rinkodaros automatizavimas rinkos smūgis 184 milijardai dolerių 2025 metų pradžioje šoktelėjo beveik 50 milijardų dolerių nuo 2023 m. Tai nėra tik rinkos jaudulys - tai lemia įmonės, kurios mato realią investicijų į automatizavimą grąžą.

McKinsey ataskaita “AI būklės 2025” rodo daugiau nei trys ketvirtadaliai organizacijų dabar naudokite AI bent vienoje verslo funkcijoje. Priežastis paprasta: AI rinkodaros automatizavimas tvarko pasikartojantį darbą - auditorijos segmentavimą, kopijų kūrimą, kampanijų planavimą - o mašininis mokymasis ir nuspėjamoji analizė užtikrina greitesnį vykdymą, geresnį taikymą ir išmatuojamą IG.

Septynios įmonės įrodė šį dalyką padvigubindamos savo rinkodaros grąžą naudodamos AI varomą automatizavimo įrankiai. Šios įmonės ne tik pagreitino savo rinkodaros operacijas. Jie užmezgė gilesnius ryšius su klientais ir pavertė AI iš konkurencinio pranašumo standartine verslo praktika.

Štai kaip jie tai padarė.

“Mastercard”: realaus laiko socialinis klausymasis tendencijomis pagrįstoms kampanijoms

“Mastercard” pastebėjo kritinį rinkodaros iššūkį: iki to laiko, kai dauguma kompanijų nustato tendencijas, momentas praėjo. Jų sprendimas? AI sistema, kuri gaudo mikro tendencijas, kai jos atsiranda, ir paleidžia kampanijas per kelias minutes, o ne mėnesius.

Kaip “Mastercard” sukūrė savo AI rinkodaros strategiją

“Mastercard” požiūris sutelktas į jų sprendimų valdymo platformą - AI smegenis, kurios jau užkirto kelią Daugiau nei 20 mlrd. dolerių sukčiavimo Vos per 12 mėnesių. Bendrovė išplėtė tas pačias dirbtinio intelekto galimybes, kad paskatintų savo rinkodaros operacijas.

Jų strategija remiasi dviejų pakopų vertinimo sistema. Pirma, AI peržiūros taryba, kurioje dirba teisės, privatumo, produktų ir verslo komandų ekspertai, įvertina kiekvieno projekto ketinimus ir etines pasekmes. Tada ateina techninis mastelio ir IG potencialo įvertinimas.

Edas McLaughlinas, “Mastercard” prezidentas ir vadovas, sako paprastai: “Dirbtinis intelektas jau daugelį metų yra esminis Mastercard” pajėgumas, ir matome, kad jo svarba ir poveikis tik didėja”. Pagrindinis skirtumas? Jie išbando naujus AI metodus tyliuoju režimu kartu su esamomis sistemomis prieš pilną diegimą.

“Mastercard” skaitmeninis variklis veikia

“Mastercard Digital Engine” apdoroja milijardus interneto pokalbių visame pasaulyje, nustatydamas mikrotendencijas realiuoju laiku. Pagalvokite kylančias maisto tendencijas, pavyzdžiui, suši burritos ar poslinkius, kaip žmonės nori mokėti.

Kai sistema pastebi tendenciją, ji akimirksniu suderina ją su “Mastercard” patirtimi ir pasiūlymais įvairiose kulinarijos, kelionių, sporto, muzikos ir pramogų kategorijose. Rinkodaros specialistai gauna gilią tendencijų analizę, kad nuspręstų, ar pradėti kampanijas su “Mastercard Priceless” patirtimi.

Greitis skiria šią sistemą - kampanijos keliose platformose pradedamos per kelias minutes, o ne per mėnesius. Kai tendencija pasiekia aukščiausią tašką, sistema automatiškai nutraukia kampanijas, kad visa rinkodara būtų laiku ir aktuali.

AI naudoja tris pagrindinius procesus:

• Pavadinto ūkio subjekto pripažinimas (NER) tendencijų nustatymui
• Grafinė (PKE) jungčių analizė
• Neprižiūrimas raktinių žodžių ištraukimas (YAKE) įžvalgoms

Šie algoritmai tobulinami naudojant “Word Mover's Distance”, “Isolation Forest” ir “One Class SVM”, kad būtų galima filtruoti nesvarbias mikro tendencijas. Cheryl Guerin iš “Mastercard” vadina tai “realaus laiko rinkodaros variklis“, kad seka kultūrinius ir elgesio signalus, kad kursto kampanijas aplink kylančias aistras.

“Mastercard” rezultatai: dvigubinamas kampanijos našumas

“Mastercard” dirbtinio intelekto kampanijos davė išmatuojamą grąžą. Viena dviejų dienų kampanija naudojant skaitmeninį variklį pasiekta:

Daugiau nei dvejus metus “Mastercard” pradėjo veikti Daugiau nei 500 sėkmingų kampanijų 20 šalių. Statistinė analizė atskleidė įspūdingus našumo diapazonus:

• Pasiekite kelis: 1.8x vidurkis (diapazonas 0.6-9.1x)
• Paspaudimų rodikliai: 4.1x vidurkis (diapazonas 0,8-21,4x)
• Įsitraukimo rodikliai: 3.2x vidutinis (diapazonas 0.8-15.9x)

Išlaidų efektyvumas pasirodė vienodai įtikinamas:

• 16% mažesnė kaina vienam pasiekiamumui
• 87% mažesnės išlaidos vienam įsitraukimui
• 38% mažesnė kaina už paspaudimą

Lotynų Amerikos rinka, kurioje variklis plačiai naudojamas, parodė aštuonių procentinių punktų pagerėjimas teigiamas prekės ženklo nuotaikas. Šie rezultatai įrodo, kaip AI rinkodaros automatizavimas gali pakeisti kampanijos našumą, kartu kuriant stipresnius prekės ženklo ryšius.

“Spotify”: prognozuojamas klientų kelionių žemėlapis

Muzikos srautinio perdavimo milžinas “Spotify” susidūrė su kritiniu iššūkiu: kaip jūs išlaikysite 450 milijonų vartotojų užsiima, kai jie turi prieigą prie daugiau nei 100 milijonų dainų? Jų atsakymas: nuspėjamasis dirbtinis intelektas, kuris apibrėžia atskiras klientų keliones, kol vartotojai net nežino, kur eina.

“Spotify” nuspėjamosios analizės naudojimas rinkodaroje

“Spotify” sukūrė savo sėkmę nuo supratimo, ko vartotojai nori, kol vartotojai patys tai supranta. Platforma stebi išsamius duomenis iš kiekvienos sąveikos — klausymo įpročius, paieškos elgesį, grojaraščio kūrimą, vietos duomenis ir įrenginio naudojimo modelius. Ši informacija patenka į jų prognozavimo variklį, kuris pateikia turinį, kurį vartotojai nežinojo, kad jiems reikia.

Sistema veikia pagal tris pagrindinius prognozavimo modelius:

1. Bendradarbiavimo filtravimas - Nustato naudotojų elgesio modelius, kad būtų galima numatyti nuostatas
2. Turiniu pagrįstas filtravimas - Atitinka vartotojus į dainas, pagrįstas garso atributais, pavyzdžiui, žanro, tempo, ir nuotaika
3. Mašininio mokymosi algoritmai - Analizuoja garso funkcijas, įskaitant raktą, tembrą, ir harmoniją suprasti muzikinių pirmenybės vairuotojų

Šie modeliai daro daugiau nei siūlo kitą dainą. “Spotify” AI stebi įsitraukimo modelius, kad numatytų prenumeratos atšaukimą, leidžiantį platformai įsikišti su tiksliniais išlaikymo pasiūlymais, kol vartotojai net nesvarsto apie išėjimą. Kiekviena sąveika daro sistemą protingesnę, sukuriant vis tikslesnes prognozes.

“Spotify” įgyvendina AI valdomus kelionių modelius

“Spotify” ai rinkodaros automatizavimo įrankiai sukurti sklandžias klientų keliones, kurios vartotojams jaučiasi be pastangų, tačiau reikalauja sudėtingų technologijų užkulisiuose. Platformos technologijų rinkinys leidžia reklamuotojams diegti vaizdo, ekrano ir AI valdomus garso gamybos įrankius, kurie nukreipti į konkrečius vartotojo patirties momentus.

Jų programinė reklamos platforma naudoja dirbtinį intelektą, kad pateiktų suasmenintus skelbimus pagal klausymo istoriją, vietą ir demografinius duomenis. Rezultatas: skelbimai, kurie jaučiasi aktualūs, o ne įkyriai, maksimaliai padidinantys tiek vartotojo patirtį, tiek reklamuotojo grąžą.

Kelionių žemėlapių sistema išsiskiria tuo, kad:

• Mažėjančio įsitraukimo nustatymas naudojant nuspėjamąją analizę
• Išlaikymo paskatų suveikimas, kai vartotojai rodo atmušimo signalus
• Hiperindividualizuotų rekomendacijų, pagrįstų išsamiais elgesio profiliais, pateikimas

“Spotify Wrapped” parodo šį metodą — vartotojų duomenis paverčia bendrinamu turiniu, skatinančiu ekologišką rinkodarą, kartu stiprinant prekės ženklo lojalumą.

“Spotify” IG poveikis ir abonentų augimas

Finansiniai rezultatai kalba patys už save. “Spotify” dirbtiniu intelektu grindžiamas reklamos metodas suteikė išmatuojamų patobulinimų:

Šie patobulinimai padėjo gauti rekordines pajamas. Vien 2024 m. “Spotify” sumokėjo 10 milijardų dolerių į muzikos industriją, iš viso beveik 60 milijardų dolerių Nuo paleidimo.

Jų dirbtiniu intelektu paremtas pajamų gavimas apima ne tik prenumeratas. Platforma sukuria papildomų pajamų per tikslines reklamos iniciatyvas ir strategines partnerystes su menininkais ir prekės ženklais. Šis metodas sukuria save sustiprinantį ciklą: geresnė vartotojų patirtis padidina išlaikymą, o tai generuoja daugiau duomenų tikslioms prognozėms, o tai pagerina personalizavimą ir reklamuotojo IG.

“Spotify” įrodė, kad prognozuojamas klientų kelionių kartografavimas yra ne tik rekomendacijų algoritmai - tai verslo modelio kūrimas, kuriame AI pagrįstas personalizavimas tampa konkurenciniu pranašumu.

“Netflix”: perkelkite mokymąsi turinio reklamavimui

“Netflix” nulaužė turinio skatinimo kodą, peržengdama pagrindines įsitraukimo metrikas. Jų dirbtinio intelekto rinkodaros automatizavimas pašalina spėliones investuojant į turinį per mokymąsi perdavimo - pažangi technika, kuri taiko įžvalgas iš vienos užduoties, siekiant pagerinti našumą susijusiuose iššūkiuose.

“Netflix” strategija naudojant AI rinkodaros automatizavime

“Netflix” sukūrė savo rinkodaros ekosistemą pagal mašininio mokymosi modelius, duomenų infrastruktūrą ir nuolatinį testavimą, kuris suasmenina kiekvieną vartotojo prisilietimo tašką. Tai gerokai viršija kito pasirodymo rekomendavimą - tai yra strategiškai reklamuoti turinį, kad būtų maksimaliai padidintas žiūrovų įsitraukimas ir išlaikymas.

Srautinio perdavimo platforma diegia AI valdomą automatizavimą visoje savo rinkodaros operacijoje:

• Auditorijos segmentavimas ir taikymas: AI algoritmai analizuoja vartotojo elgseną, žanro nuostatas ir įsitraukimo istoriją, kad sukurtų mikro segmentus, kurie gauna pritaikytą reklaminį turinį
• Nuspėjamosios kampanijos modeliavimas: Mašininis mokymasis prognozuoja kampanijos našumą naudodamas ankstesnius rezultatus, dabartinį vartotojo elgesį, sezoninius veiksnius ir turinio žanro duomenis
• Kūrybinis optimizavimas: AI išbando kelis temos eilučių, vaizdų, žymių ir raginimų veikti derinius įvairiais kanalais
• Lokalizuotas pranešimų automatizavimas: Natūralios kalbos generavimo modeliai sukuria kultūriškai tinkamą reklaminį turinį įvairiomis kalbomis

Šios sistemos veikia kartu kaip tarpusavyje susijusi sprendimų priėmimo sistema, kuria vadovaujamasi turinio kūrimo ir skatinimo strategijomis.

“Netflix” perkėlimo mokymosi modelių įgyvendinimas

“Netflix” perkėlimo mokymosi įgyvendinimas išskiria juos nuo tradicinių rekomendacijų sistemų. Jie taiko žinias, įgytas iš žiūrėjimo modelio analizės, kad informuotų tiek rinkodaros sprendimus, tiek investicijas į turinį.

Kai žalias apšvietimas Kortų namai, “Netflix” panaudojo perdavimo mokymąsi, kad atskleistų tris kritines įžvalgas: stiprią originalios britų versijos žiūrovų tarp abonentų, persidengimą tarp britų versijos žiūrovų ir Kevino Spacey filmų gerbėjų ar Davido Fincherio režisūrinio darbo, ir didesnius užbaigimo rodiklius tarp “Fincher” filmų žiūrovų, kurie parodė vieno sėdėjimo žiūrėjimo elgesį.

Jų perdavimo mokymosi metodas veikia per cross-domain žinių taikymo, kur iš pažiūros nesusiję duomenų taškai informuoti skatinimo strategijas. “Netflix” taip pat naudoja perdavimo mokymosi modelius, kad įvertintų scenarijus pagal struktūrinius ir kokybinius veiksnius, lygindamas scenarijų elementus su modeliais, pastebėtais anksčiau sėkminguose pavadinimuose. Jų automatizuotos sistemos generuoja ir išbando reklaminius išteklius, mokydamiesi iš kiekvienos sąveikos optimizuoti būsimas kampanijas.

“Netflix” IG poveikis turinio žaliajam apšvietimui

“Netflix” personalizavimo variklis išsaugo įmonę 1 milijardas dolerių per metus klientų išlaikymo išlaidose. Tai yra pagrindinis finansinis turtas, kuriuo grindžiamas visas jų verslo modelis.

“Netflix” pavertė turinio žalią apšvietimą iš kūrybinių spėlionių į duomenimis pagrįstą sprendimų priėmimą. Su jų projektuojamais 18 milijardų dolerių investicijos į turinį 2025 m. Net nedideli sėkmės rodiklių pagerėjimai sukuria didžiulę finansinę grąžą.

Bendrovė seka konkrečius veiklos rodiklius, kurie demonstruoja rinkodaros IG: rinkodaros IG formulės apskaičiavimą (Priskirtinos pajamos — kampanijos kaina)/kampanijos kaštus, įsitraukimo pakėlimą tarp veikiamų ir neveikiamų segmentų ir išlaidų vienam įsitraukimui per rinkodaros kanalus. Šis metodas užtikrina, kad jų didžiulės investicijos į turinį teiktų maksimalią grąžą tiksliai tikslingai reklamuojant tinkamus auditorijos segmentus.

“ClickUp”: SEO automatizavimas su turinio žvalgyba

Projektų valdymo platforma “ClickUp” išsprendė problemą, kurią dauguma rinkodaros komandų žino per gerai - SEO iš spėlionių pavertė nuspėjamais rezultatais. Jų AI varomas požiūris viršija pagrindinius raktinių žodžių tyrimus, kad būtų sukurtos išsamios SEO strategijos, kurios iš tikrųjų veikia.

“ClickUp” dirbtinio intelekto valdoma turinio strategija

“ClickUp Brain” yra jų turinio žvalgybos sistemos centre. Šis AI sprendimas analizuoja tendencijas, konkurentų duomenis ir paieškos ketinimą generuoti raktinius žodžius, kurie svarbūs konkrečioms nišoms.

Sistema tvarko tris pagrindines sritis, kuriose komandos paprastai gaišta laiką:

1. Idėjų generavimas ir planavimas: Turinio idėjos generatorius sukuria šviežias koncepcijas, pagrįstas jūsų tikslinėmis auditorijomis ir raktiniais žodžiais. Šios idėjos organizuojamos naudojant turinio plano šabloną, kuriame yra devyni pasirinktiniai laukai ir keturi rodiniai, kurie stebi turinį nuo sukūrimo iki publikavimo.
2. Gamybos optimizavimas: AI valdomi šablonai ir automatizavimas supaprastina turinio gamybą. Komandos gali valdyti patvirtinimus, sekti būsenos pakeitimus ir išlaikyti matomumą skirtinguose turinio formatuose.
3. SEO žvalgyba: AI vertina aukščiausio rango puslapius, atlieka raktinių žodžių tyrimus ir siūlo kontūrus, antraštes ir klausimus, kuriuos reikia spręsti. Prieš pradedant gamybą, turinys suderinamas su paieškos ketinimu.

“ClickUp Brain” kontekstualizuoja raktinių žodžių įžvalgas už tradicinių įrankių ribų, padedant rinkodaros specialistams nustatyti prioritetus, į kuriuos terminus nukreipti ir kaip juos struktūrizuoti turinyje.

“ClickUp” įgyvendinimas naudojant “SurferSEO”

“ClickUp” integruojasi su “SurferSEO”, kad sukurtų pilną SEO optimizavimo sistemą. Komandos priima duomenimis pagrįstus sprendimus dėl turinio kūrimo ir optimizavimo, remdamosi faktine paieškos našumo metrika.

Įgyvendinimo procesas veikia taip:

Sistema nustato tendencijas temas greitai analizuodama didžiulius duomenų rinkinius. Jis prognozuoja auditorijos nuostatas naudodamas algoritmus ir pateikia įžvalgas apie konkurentų strategijas planavimui.

Kai turinys yra paruoštas optimizavimui, platforma padeda rinkodaros specialistams:

• Generuokite meta aprašymus, antraštes ir vidines nuorodas
• Pagerinkite skaitomumą pagal sėkmingus turinio modelius
• Sukurkite SEO draugiškas turinio trumpikes naudodami įmontuotus šablonus

Komandos pasiekia viską vienoje centralizuotoje darbo vietoje, o ne žongliruoja keliomis atjungtomis platformomis raktinių žodžių tyrimams, turinio planavimui ir našumo stebėjimui.

“ClickUp” IG poveikis organiniam srautui

Finansiniai rezultatai kalba patys už save. Remiantis “Forrester Total Economic Impact” tyrimu, organizacijos, naudojančios “ClickUp”, pasiekė 384% investicijų grąža per trejus metus.

Komandos, įgyvendinančios šiuos AI rinkodaros metodus, pamatė 7x produkcijos padidėjimas kai kuriuose departamentuose. Organizacijos taip pat sumažino senesnės programinės įrangos išlaidas 60% pagal trečius metusSutaupydami apie 114 000 USD.

Įmonės, naudojančios “ClickUp” SEO automatizavimui, praneša apie klientų pasitenkinimo balus virš 90% dėl greitesnio reagavimo laiko ir geresnio problemų stebėjimo. Centralizuotas požiūris į SEO ir turinio žvalgybą padeda rinkodaros komandoms vykdyti kampanijas tiksliau, skatindamas didelį organinį srauto augimą.

Meta: AI smėlio dėžė kūrybiniam testavimui

Socialinės žiniasklaidos stipruolis “Meta” pastatė vieną pažangiausių pramonėje dirbtinio intelekto smėlio dėžių kūrybiniam bandymui. Jų reklamos platforma padeda rinkodaros specialistams pralaužti tradicinius kūrybinius apribojimus ir pasiekti išmatuojamą našumo padidėjimą.

“Meta” AI rinkodaros automatizavimo įrankiai skelbimų testavimui

“Meta” AI Sandbox veikia kaip visiška kūrybinio optimizavimo ekosistema. Jo esmė yra GEM (Generative Ads Recommendation Model), pagrindinis modelis, kuris padidina skelbimų tinkamumą visose platformose. Meta tai vadina savo “centrinėmis smegenimis”, kurios pagreitina skelbimų rekomendacijos naujoves.

Sistema suteikia tris pagrindines galimybes:

• Automatizuoti fono pakeitimai ir vizualiniai pakeitimai, kurie išlaiko kūrybinį nuoseklumą
• Auditorijos įžvalgos, analizuojančios elgesį, nuostatas ir įsitraukimo tendencijas
• Išmanusis auditorijos taikymas, nustatantis didelės vertės segmentus įvairiose platformose

“Meta” planuoja sudaryti sąlygas prekės ženklams iki kitų metų pabaigos visiškai kurti ir nukreipti skelbimus naudojant AI. Tai keičia rinkodaros specialistų požiūrį į kūrybinį vystymąsi — nuo rankinės gamybos iki AI vadovaujamo optimizavimo.

Generacinių skelbimų variantų meta įgyvendinimas

“Meta” dirbtinis intelektas leidžia reklamuotojams generuoti ir išbandyti kelis kūrybinius variantus vienu metu. Sistema identifikuoja tikslinę auditoriją pagal našumo duomenis, vartotojų sąveiką su panašiais skelbimais ir įtraukimo modelius “Instagram”, “Messenger” ir “Facebook”.

GEM naudoja keletą pažangių metodų:

• Modelio mastelio keitimas naudojant architektūrą, kuri efektyviai apdoroja didžiulius duomenų kiekius
• Žinių perdavimas po mokymo, kuriame dalijamasi įžvalgomis visame skelbimų modelių parke
• Patobulinta mokymo infrastruktūra, optimizuojanti tūkstančius GPU

Meta naudoja tiesiogines ir hierarchines žinių perdavimo strategijas, naudodama žinių distiliavimą, reprezentacijos mokymąsi ir parametrų dalijimąsi, kad maksimaliai padidintų perdavimo efektyvumą. Šis metodas pasiekia dvigubai didesnį standartinių žinių distiliavimo metodų efektyvumą.

Meta ROI poveikis skelbimų našumui

Šių ai rinkodaros pavyzdžių finansiniai rezultatai buvo reikšmingi. Nuo to laiko, kai pradėjo GEM anksčiau šiais metais, “Meta” dokumentavo konkrečius našumo patobulinimus:

Naujausi modelio architektūros patobulinimai padvigubino našumo naudą pridedant duomenis ir skaičiavimą. Šis efektyvumo proveržis leidžia toliau didinti mokymo pajėgumus su stipriu IG.

Įmonės, naudojančios “Meta” kūrybinės įvairovės priemones, praneša apie įspūdingus rezultatus:

• 32% didesnis efektyvumas skelbimo pristatyme
• 9% didesnis pasiekiamumas nedidinant reklamos išlaidų
• 43% padidėjimas paspaudimų rodikliais
• 160% padidėjimas konversijos veiksmuose
• 24% sumažinimas vieno įsigijimo savikaina

Naudodami “Meta” kūrybinę bandymų smėlio dėžę, rinkodaros specialistai priima duomenimis pagrįstus sprendimus, kurie kūrybiniai elementai skatina našumą. Jie maksimaliai padidina pasiekiamumą ir konversiją, neplečiant biudžeto.

“Zara”: personalizavimo ir dydžio rekomendacijų varikliai

Mados milžinė Zara įrodė, kad AI sprendžia realias verslo problemas. Jie sprendė didžiausią internetinės mados galvos skausmą - tinka tikslumą ir grąžos valdymą - ir sukūrė duomenimis pagrįstą sistemą, kuri moka už save.

“Zara” AI strategija elektroninės prekybos personalizavimui

“Zara” apsipirkimo patirtis veikia pagal sudėtingą duomenų ekosistemą, kuri seka klientų elgesio modelius. Bendrovė bendradarbiauja su vartotojų elgesio prognozavimo platforma “Jetlore”, siekdama sukurti išsamius klientų elgesio žemėlapius, informuojančius apie gamybos sprendimus. Tai susiję ne tik su rekomendacijomis - tai apie individualių pageidavimų supratimą nuo spalvų pasirinkimo iki atitikimo reikalavimams.

Sistema analizuoja klientų duomenų srautus, įskaitant naršymo modelius, pirkimo istoriją ir stiliaus nuostatas, kad pateiktų tikslinius produktų pasiūlymus. “Zara” investavo į natūralios kalbos apdorojimo ir kompiuterinio matymo modelius, kurie veikia kaip AI varomi asmeniniai stilistai.

Jų dirbtinio intelekto įrankiai viršija pagrindines rekomendacijas:

• Išmanieji veidrodžiai su RFID technologija identifikuoja įrengimo patalpose esančius daiktus
• Ekrano ekranuose siūlomi papildomi elementai, papildantys aprangą
• Holografiniai vaizdai atitinka klientų pasirinkimus su pageidavimais pagrįstais elementais

“Zara” tinkamumo prognozavimo ir tikslinimo įgyvendinimas

“Zara” dirbtinis intelektas tiesiogiai kreipiasi į mados industriją 50 milijardų dolerių problema su blogai prigludusiais drabužiais. Jų dydžio rekomendacijos varikliai analizuoja ankstesnius pirkimus ir klientų matavimus, kad būtų galima numatyti optimalų tinkamumą.

Bendrovė naudoja papildytą realybę virtualiems išbandymams, kurie leidžia pirkėjams vizualizuoti drabužius prieš perkant. Tai sumažina apsipirkimo neapibrėžtumą, tuo pačiu skatinant pirkimus ir mažinant grąžos normas.

Fizinėse parduotuvėse yra AI patobulinti išmanieji veidrodžiai, kurie montavimo kambarius paverčia interaktyviomis stiliaus erdvėmis. Šie veidrodžiai rodo nusausintus daiktus ir aktyviai siūlo papildomus kūrinius, atsižvelgiant į nusistovėjusius klientų pageidavimus.

“Zara ROI” poveikis sumažinus grąžą

“Zara” dirbtiniu intelektu paremtas metodas davė išmatuojamus verslo rezultatus. Jų dydžio rekomendavimo įrankiai pasiekė esminių patobulinimų visose pagrindinėse metrikose:

Sistema sukuria save sustiprinantį verslo modelį: tikslios rekomendacijos mažina grąžą, o tai sumažina veiklos sąnaudas. Šis požiūris veikia taip gerai, kad kiti mados prekės ženklai įdiegė panašias technologijas ir pasiekė palyginamą grąžos sumažinimą, nereikalaujant duomenų mokslo komandų.

“Zara” įgyvendinimas parodo, kaip AI automatizavimas išsprendžia praktinius verslo iššūkius, tuo pačiu gerinant internetinės mados mažmeninės prekybos ekonomiką per protingesnę klientų patirtį.

“Calm App”: personalizavimas realiuoju laiku naudojant “Amazon Personalize”

Sveikatingumo programų pradininkas Ramus susidūrė su dažna problema: vartotojai atsisiuntė programą, bet stengėsi rasti turinį, kuris iš tikrųjų padėjo jiems miegoti ar sumažinti stresą. Jų sprendimas rodo, kaip AI automatizavimas gali išspręsti realias vartotojų problemas, o ne tik stumti įsitraukimo metriką.

“Calm App” AI naudojimas rinkodaros automatizavime

Pirmoji “Calm” rekomendacijų sistema vartotojams visiškai nepavyko. Programa rodė populiarų turinį, slėpdama tai, ką jau girdėjote. Vartotojai spustelėjo, bet retai baigė sesijas. Tai pasakė “Calm” kažką svarbaus - populiarumas neprilygsta personalizavimui.

Problema buvo aiški: meditacija nėra vieninga visiems. Jūsų stresą gali palengvinti 5 minučių kvėpavimo pratimas, o kažkam kitam reikia 30 minučių miego istorijos. Reikia ramybės AI valdoma rinkodaros automatizacija , kad suprato individualius sveikatingumo poreikius, o ne tik paspaudimų modelius.

“Calm App” rekomendacinių variklių įgyvendinimas

“Calm” įdiegė “Amazon Personalize”, kad sukurtumėte rekomendacijas aplink faktinį vartotojo elgesį. Sistema seka:

• Vartotojo garso įtraukimas į meditacijas, miego istorijas ir muziką
• Turinio metaduomenys, apimantys balso charakteristikas, temas ir auditorijos tinkamumą
• HRNN-metaduomenų receptų algoritmai, apdorojantys šiuos sudėtingus ryšius

Kuo “Calm” skiriasi nuo kitų AI rinkodaros pavyzdžiai Tai buvo jų verslo taisyklių variklis. Užuot stumusi vartotojus link ilgesnių sesijų, sistema apibendrino rekomendacijas į kolekcijas ir filtravo pagal turinio tipą. Tai sumaišė pasiūlymus išlaikyti viską švieži, net kai vartotojų elgesys išliko nuoseklus.

“Calm App ROI” poveikis vartotojų įsitraukimui

Rezultatai įrodė, kad AI rinkodaros automatizavimo pavyzdžiai geriausiai veikia, kai išsprendžia realias problemas:

“Calm” požiūris įrodo esmę: AI rinkodaros kampanijos nereikia maksimaliai padidinti ekrano laiko, kad suteiktumėte verslo vertę. Programa naudoja AI, kad padėtų vartotojams greičiau ir efektyviau pasiekti savo sveikatingumo tikslus. Geresni rezultatai sukuria lojalius vartotojus, kurie ilgiau laikosi ir rekomenduoja programą kitiems.

Rezultatai iš pirmo žvilgsnio

Rezultatai, kurie svarbūs

Šios septynios įmonės įrodė, kad AI rinkodaros automatizavimas suteikia išmatuojamą verslo vertę, kai ji taikoma konkretiems iššūkiams. Kiekvienas išsprendė tikras problemas - “MasterCard” užfiksavo trumpalaikes tendencijas, “Zara” sumažino brangią grąžą, “Netflix” pasirinko laimėtas investicijas į turinį.

Skaičiai rodo aiškų ROI įvairiose pramonės šakose ir naudojimo atvejais. Finansinių paslaugų, pramogų, mados ir sveikatingumo įmonės padvigubino savo rinkodaros efektyvumą naudodamos tikslinius AI sprendimus. Dar svarbiau tai, kad jie sukūrė tvarius konkurencinius pranašumus, tuo pačiu sumažindami veiklos sąnaudas.

Sėkmė atsirado pirmiausia sutelkus dėmesį į verslo problemas, antra - į technologijas. Šios įmonės nepersekiojo AI dėl savo pačių. Jie nustatė darbo eigos neveiksmingumą, klientų patirties spragas ir veiklos kliūtis — tada pritaikė dirbtinį intelektą toms konkrečioms problemoms išspręsti.

Bendrieji sėkmės veiksniai

Išmanūs įgyvendinimo modeliai išryškėja visuose septyniuose pavyzdžiuose:

• Pirmasis požiūris į problemą: Kiekviena įmonė prieš pasirinkdama AI įrankius nustatė aiškius verslo iššūkius
• Integracija per pakeitimą: AI patobulino esamus procesus, o ne reikalavo atlikti išsamius sistemos remontus
• Išmatuojami rezultatai: Kiekvienas įgyvendinimas stebėjo konkrečias metrikas, tokias kaip išlaidų mažinimas, įsitraukimo gerinimas ar pajamų augimas
• Keičiamieji sprendimai: Sistemos augo su verslo poreikiais, nereikalaujant techninių komandų

Ką tai reiškia jūsų verslui

AI rinkodaros automatizavimas perėjo nuo konkurencinio pranašumo prie verslo būtinybės. Šiuos sprendimus įgyvendinančios įmonės sistemingai įgyja rinkos dalį kartu mažindamos kaštus. Jūsų rinkodaros operacijos gali pasiekti panašių rezultatų per sutelktą AI diegimą.

Klausimas yra ne tai, ar naudoti AI rinkodaros automatizavimą - tai, kaip ją pritaikyti konkretiems iššūkiams. Nesvarbu, ar atliekate rankines užduotis, kovojate su klientų įtraukimu, ar valdote sudėtingas turinio darbo eigas, yra patikrintų sprendimų.

Pasiruošę nustatyti, kur AI rinkodaros automatizavimas galėtų padvigubinti jūsų IG? Gaukite savo Nemokamas automatizavimo auditas atrasti galimybes, būdingas jūsų verslo iššūkiams.

Čia profiliuotoms įmonėms pavyko, nes jos suderino DI sprendimus realioms verslo problemoms. Jūsų sėkmė ateis iš to paties požiūrio - strateginis įgyvendinimas orientuotas į išmatuojamus rezultatus, o ne technologijas savo labui.

DUK

Q1. Kaip tikimasi, kad dirbtinis intelektas paveiks rinkodaros automatizavimą iki 2025 m.? Prognozuojama, kad dirbtinis intelektas žymiai pakeis rinkodaros automatizavimą, o tikimasi, kad pasaulinės dirbtinio intelekto išlaidos 2025 m. pasieks beveik 1,50 trilijono JAV dolerių. Įmonės vis dažniau naudoja dirbtinį intelektą individualizuotai patirčiai, nuspėjamajai analizei ir automatizuotiems procesams, kad padidintų efektyvumą ir paskatintų augimą.

2 KL. Kokie yra sėkmingi AI pavyzdžiai rinkodaroje? Sėkmingi pavyzdžiai yra “Mastercard” realaus laiko socialinis klausymasis tendencijomis pagrįstoms kampanijoms, “Spotify” nuspėjamasis klientų kelionių kartografavimas, “Netflix” perkėlimo mokymasis turinio skatinimui, “ClickUp” SEO automatizavimas su turinio žvalgyba ir “Meta” AI smėlio dėžė kūrybiniam bandymui.

3 KL. Kaip įmonės naudoja AI, kad pagerintų ROI rinkodaroje? Įmonės naudoja dirbtinį intelektą siekdamos pagerinti IG įvairiomis priemonėmis, pvz., Suasmenintomis turinio rekomendacijomis, prognozuojamąja auditorija nukreipimo analize, automatizuotu skelbimų optimizavimu ir dirbtiniu intelektu paremtu klientų kelionių žemėlapiu. Dėl šių įdiegimų žymiai pagerėjo įsitraukimo rodikliai, paspaudimų rodikliai ir bendras rinkodaros efektyvumas.

4 KL. Kokios naudos įmonės gali tikėtis įgyvendindamos AI savo rinkodaros strategijose? Įmonės, įgyvendinančios AI savo rinkodaros strategijose, gali tikėtis naudos, tokios kaip padidėjęs įsitraukimo rodiklis, geresnis tikslinimo tikslumas, sumažėjusios rinkodaros išlaidos, didesni konversijų rodikliai ir labiau individualizuota klientų patirtis. Pavyzdžiui, kai kurios bendrovės pranešė apie iki 254% didesnį paspaudimų rodiklį ir 85% sumažino vieno paspaudimo kainą.

Q5. Kaip dirbtinis intelektas keičia turinio kūrimą ir reklamą rinkodaroje? AI daro revoliuciją turinio kūrimui ir reklamavimui, nes leidžia automatizuotą turinio generavimą, nuspėjamąją turinio našumo analizę ir individualizuotas turinio rekomendacijas. Pavyzdžiui, “Netflix” naudoja AI, kad analizuotų žiūrėjimo modelius ir informuotų sprendimus dėl investicijų į turinį, o “Calm” naudoja AI, kad pateiktų pritaikytas turinio rekomendacijas, todėl padidėja vartotojų įsitraukimas ir išlaikymas.