Den eneste konstanten i livet er forandring. Og markedsføringsverdenen går gjennom en enorm endring akkurat nå. Markedsføring med kunstig intelligens (AI) tar på seg en større rolle med bruken av intelligente markedsføringsverktøy og generativ AI som ChatGPT, og skaper en overflod av muligheter for markedsføringsteam til å gjøre mer av det de allerede gjør best. Som markedsførere er dette en viktig fordel.



ser tallet 44

AI-markedsføring kombinerer AI-teknologier med kunde- og merkeopplevelsesdata for å gi svært presis innsikt i kundereisen din og markedstrender. AI-teknologier som naturlig språkbehandling (NLP), maskinlæring (ML), sentimentanalyse og andre styrer beslutningstaking, slik at du ligger foran konkurrentene og er forberedt på utfordringene i en dynamisk markedsplass.



Så la oss dykke ned i boltene om hvordan AI er til fordel for markedsførere og hvordan du kan bruke den til din fulle fordel.

Hvordan brukes kunstig intelligens i markedsføring?

AI-drevet markedsføring er satt til å drive 45 % av den totale globale økonomien innen 2030. Den er klar til å gjøre det på flere måter, for eksempel datadrevne produktforbedringer, personlig tilpassede tjenester og påvirkning av forbrukernes etterspørsel.

Her er en nærmere titt.

Lytting på sosiale medier

Når sosial markedsføring er drevet av AI, øker det effektiviteten din ved å ta sosial lytting til et helt nytt nivå. AI-algoritmer bruker aspektgruppering for å identifisere og trekke ut relevante detaljer fra sosiale lyttedata som kan spenne over millioner av datapunkter i sanntid.

De hjelper deg å kutte gjennom støyen og få en dyp forståelse av kundens sinn gjennom følelsesanalyse på sosiale medier . Dette lar deg forutse kundenes neste trekk og ta strategiske handlinger for tiltenkte resultater.



Innholdsgenerering

Intelligente verktøy for administrasjon av sosiale medier, som Sprout, analyserer stemme til kunder (VoC) data i sosiale innlegg og anmeldelser for å informere om hvilket innhold målgruppen din er mest interessert i. Sjekk ut hvordan Atlanta Hawks bruk Sprouts Tagging-funksjon til nettopp dette formålet.

AI-drevne plattformer identifiserer også nøkkelord og triggere for å hjelpe deg med å utvikle overbevisende innlegg, svare bedre på kundekommentarer og inspirere mer effektive produktbeskrivelser for nettstedet ditt. Alle disse legger til innsatsen din for merkevareengasjement for en økning i markedsandeler og forbedret inntjening.

AI-genererte ideer kan også gjøre pleiekampanjene dine mer vellykkede. De hjelper deg med å skape overbevisende kommunikasjon for å styrke relasjonene til potensielle kunder på hvert nivå i salgstrakten. AI-forespørsler kan hjelpe deg med å utvikle e-postemnelinjer som får bedre åpningsrater, utvikle personlig innhold tilpasset kjøpers personas, drive samtaler basert på intensjoner og engasjere seg med hver prospekt/klient individuelt. Dette fører til sterkere forbindelser og lojalitet som stimulerer salget ditt.



Automasjon

AI-drevet smart automatisering gir ledere for sosiale medier og kundeserviceteam mulighet til å forbedre operasjonell effektivitet gjennom leksikalske og statistisk-baserte triggere som driver intelligente arbeidsflyter.

Det hjelper deg å oppnå forretningsmål effektivt ved å ta gjettingen ut av oppgaver, som f.eks planlegge innlegg på optimale tidspunkter for størst effekt eller kategorisering av innkommende meldinger. Det muliggjør også en enhetlig merkevarestemme i kundekommunikasjon og halverer responstiden gjennom regelbaserte funksjoner, som våre foreslåtte svar.

Finn ut hvordan Carvel iskrem bruker funksjonen for å forbedre responstiden deres på Twitter.

Skjermbilde av Sprout Social's Suggested Replies for a unified brand voice in customer communications and better response time.

Målgruppesegmentering og personalisering

AI-markedsføring kan drive din omnikanal forretningsstrategier basert på markedssegmentering, samkjør kampanjene dine med kunder som mest sannsynlig vil kjøpe produktet eller tilbudet ditt.

Du kan også utnytte programmatisk annonsering for å strømlinjeforme prosessen med å velge og sette opp digitale annonser for mest mulig avkastning på investeringen (ROI). Dette muliggjør mer personaliserte markedsføringstaktikker for å fremme merkelojalitet og skape kraftige merkebevissthetskampanjer.

Dataanalyse for kundeinnsikt

AI og maskinlæring gir kritisk kundeinnsikt i en rekke aspekter for å hjelpe deg med å ta strategiske markedsføringsbeslutninger. Få dyp innsikt i publikumsentiment rundt merkevaren din, og en fullstendig revisjon av kundeserviceteamets ytelse og beregninger for engasjement i sosiale medier .

Dette kan gi deg mulighet til raskt å tilpasse deg skiftende markedstrender, prioritere budsjetter basert på hvilke aspekter som krever mest investering og utdype kundeforhold.

Omdømmestyring

Når det gjelder merkevareomdømme, la oss være ærlige, det er noen ting du har kontroll på, mens noen er det bare ikke . Sosiale medier har gjort merkevarer mer utsatt for gransking enn noen gang før. Men med AI-aktivert styring av merkevarens omdømme , kan du avverge en potensiell merkevaretrussel før den blir til et stort problem.

Overvåking av negative følelser i sanntid, velge de riktige influencerne og ambassadørene og gi proaktiv kundebehandling – alt dette kan oppnås sømløst med AI-markedsføringsverktøy.

Konkurransedyktig intelligens

AI-verktøy kan hjelpe deg med å oppdage muligheter til å forbedre produktene og tilbudene dine, og fylle markedshull. Finn konkurrentenes stemmeandel og finn smarte måter å være smidig på i et konkurranseutsatt marked. Sammenlign også din sosiale ytelse med konkurrentene dine via konkurransedyktig benchmarking . Dette lar deg manøvrere strategien din deretter eller justere referansene dine, slik at du opprettholder et konkurransefortrinn.

Flerspråklig fordel

En global tilstedeværelse må ta hensyn til tverrkulturelle elementer sammen med å gi rask og effektiv kundebehandling. AI-markedsføringsverktøy kan trekke ut kundeinnsikt fra flerspråklige data uten problemer, slik at du vet hvilken strategi som sannsynligvis vil være den mest suksessrike i en bestemt geografi. Du kan også sikre at den tiltenkte målgruppen din finner dine sosiale innlegg, svar og annonser relaterte og overholder deres kulturelle standarder.

Hvilke AI-teknologier muliggjør markedsføring?

Kraftige sosiale markedsføringsplattformer, som Sprout, vever sammen sofistikerte AI-teknologier under panseret for å gi den innsikten du trenger for å lykkes. Funksjoner som semantisk klassifisering, navngitt enhetsgjenkjenning og aspektbasert sentimentanalyse hjelper deg med å få målrettet innsikt som er spesifikk for din bransje, mens naturlig språkbehandling hjelper deg med å optimalisere sosialt innhold og forbedre kundeengasjement – ​​alt som fører til større konkurransefortrinn og stemmeandel.

La oss bli bedre kjent med disse teknologiene.

1. Maskinlæring

Maskinlæring (ML) bruker statistiske metoder for å analysere sosiale data for høypresisjonsinnsikt rundt kundeopplevelse, publikumsentiment og andre markedsføringsdrivere. Når de er trent, fullfører ML-modeller automatisk tekstutvinning, emneutvinning, aspektklassifisering, semantisk klynging og andre oppgaver for å gi resultater på sekunder.

engler snakker i tall

AI-ML-modeller blir smartere ettersom de behandler mer data over tid og oppgraderer derfor automatisk, noe som er perfekt for å skalere virksomheten din og samtidig minimere fremtidige investeringer i teknologistabelen din.

2. Naturlig språkbehandling (NLP)

NLP driver AI-markedsføringsverktøyet ditt slik at det semantisk og kontekstuelt kan forstå sosiale lyttedata. Den kombinerer regelbaserte leksikalske og statistiske metoder, slik at du kan skanne et bredt spekter av innlegg, meldinger, anmeldelser eller kommentarer og trekke ut viktig informasjon fra den.

Når NLP-algoritmer er kodet for sosial lytting, kan de tolke dataene selv om de er sprutet med samtaleemner, kodebrytere , emojis, forkortelser, hashtags eller stavefeil. Naturlig språkgenerering (NLG) forbedrer verktøyets evner ytterligere for å hjelpe deg med å lage høyytende kopi for innlegg, kundesvar og mer.

Dette gir deg tilgang til et bredere publikum for oppsøkende kampanjer, sterkere kommunikasjon med eksisterende kunder og bedre avkastning på vår investering i sosialt.

3. Semantisk søk

Semantiske søkealgoritmer er kritiske i NLP fordi de hjelper til med å forstå intensjonen til en setning eller leksikalsk streng uten å være avhengig av nøkkelord. Disse algoritmene trekker ut relevante søkeord og kategoriserer dem i semantiske klynger. Dette eliminerer sjansene for duplikater i tekstutvinning, spesielt når det gjelder sentimentanalyse, for et nøyaktig mål på kundeopplevelse eller merkevareytelse.

Å vite nøyaktig hvor sterk merkevaren din er i forhold til konkurrentene dine og overvåke den mot referansene dine, kan hjelpe deg med å endre markedsførings- og salgsstrategier for å oppnå langsiktige forretningsmål.

4. Navngitt enhetsgjenkjenning (NER) og nevrale nettverk

NER hjelper en AI-plattform med å identifisere navngitte enheter i big data. Disse enhetene kan være viktige personer, steder eller ting som administrerende direktører, kjendiser, lokasjoner, valutaer, bedrifter og andre. Den kan identifisere disse enhetene selv om de er feilstavet. NER er også en nøkkelfunksjon i å generere kunnskapsgrafer fordi de etablerer et forhold mellom enheter for å utlede kontekst og innsikt fra data.

Algoritmer for nevrale nettverk (NN), bygget for å etterligne hvordan en menneskelig hjerne håndterer informasjon, husker disse sammenkoblede datapunktene og fortsetter å legge dem til kunnskapsdatabasen deres. Det er dette som gjør at ML-modeller kan gi mer presise resultater med tiden gjennom dyp læring.

Dermed får du vite hvorfor visse merker fortsetter å dukke opp i dine sosiale lyttedata, hvilke nye markedstrender som er på vei, hvilke influencere som passer godt og mange andre innsikter som kan hjelpe deg med å styrke din sosiale markedsføringsstrategi.

5. Sentimentanalyse

Sentimentanalyse er prosessen med å måle kundesentiment fra tilbakemeldingsdata og kan være medvirkende til å hjelpe med online vurderingshåndtering . Algoritmer for sentimentanalyse analyserer sosiale lyttedata, inkludert spørreundersøkelser, anmeldelser og innkommende meldinger, både i sanntid og historisk. De måler sentiment i alle aspekter som trekkes ut fra dataene og tildeler polaritetspoeng i området -1 til +1. Nøytrale utsagn regnes som null.

428 nummer

Når man analyserer sosiale data der kundene snakker om aspekter ved en virksomhet, vurderer sentimentanalysemodeller polaritetspoengene til hvert aspekt. Poengsummene er aggregert for å gi en samlet følelse av merkevaren når det gjelder kundeopplevelse. Dette gir deg til slutt en ide om hvor godt bedriften din presterer.

Med slik innsikt tilgjengelig, kan du utvide merkevaren din ved å evaluere og improvisere innhold på sosiale medier, forme salg og markedsføring, forbedre merkevarestyring, bedre tolke kundehensikter og mye mer.

Fremtiden for markedsføring av AI

AI-markedsføring oppnår nye fremskritt i en fenomenal hastighet. Her er noen måter det omformer virksomheter til det bedre.

Datamaskin syn

Datasyn lar AI-markedsføringsverktøy utlede innsikt fra digitale data som ikke er tekst, tilgjengelig i form av råbilder. Fra å drive optisk tegngjenkjenning (OCR) for å analysere informasjon og signaturer i sjekker og gjenkjenne merkevarelogoer i videoer, til å trekke ut tekst fra bilder for tilgjengelig, hjelper datasyn med å løse viktige forretningsutfordringer hver dag.

I detaljhandelen kan datasyn brukes til å identifisere ufullkommenheter i produkter i en produksjonslinje eller for å sikre at hyllene alltid er fulle. Det hjelper også med å forbedre biometrisk autentisering med forbedret ansiktsgjenkjenning for å identifisere butikktyver, en kunde eller ansatt i nød og mye mer.

AI chatbots

Conversational AI i form av virtuelle agenter og intelligente chatbots skal endre tradisjonell markedsføring. AI chatbot markedsføring kan sette merkevaresynlighet i hyperdrive med målrettede meldinger. De kan øke engasjementet med eksisterende kunder og potensielle kunder for å generere potensielle kunder og også analysere dataene deres for å gi deg finkornet innsikt for prediktiv og preskriptiv markedsføring.

Virtuelle agenter effektiviserer også kundeforespørsler, sørger for 24/7 kundestøtte og ruter samtaler til riktig team for de beste resultatene – alt som resulterer i økt kundetilfredshet og lojalitet.

Prediktiv og preskriptiv AI

Prediktiv og preskriptiv analyse gjør allerede AI-markedsføringsverktøy essensielle for markedsførere. Reseptanalyse sorterer sosiale lyttedata i kategorier basert på forbrukernes motivasjoner, tankesett og intensjoner. Denne informasjonen lar deg utvikle svært målrettede annonser, innlegg og e-poster som vil gi optimale resultater. Et godt eksempel på dette er hvordan strømmetjenester bruker dine tidligere valg for å gi deg innhold som er relevant for dine interesser.

Prediktiv analyse gjør at du kan gå lenger slik at du kan forutse resultater og utvikle en forretningsstrategi i god tid basert på tidligere kundedata. Dette betyr at du kan bygge langsiktige forretningsmodeller, gjennomføre risikoevalueringer, utvide markedsanskaffelser, forbedre produktdesign og mer.

Ansvarlig AI

AI-markedsføring tar også hensyn til at eksisterende AI-modeller ikke er perfekte. For å oppnå sanne fordeler og nøyaktighet i å utlede forretningsinnsikt, må AI i virksomheten være rettferdig, sikker, pålitelig, inkluderende og transparent. Dette betyr at AI-verktøy må utvikles mer gjennomtenkt og trenes med forskjellige data for å fjerne skjevheter.

Det er også regler for personvern, opphavsrett og styring under utvikling for å sikre at etiske og samfunnsmessige implikasjoner vurderes for å være rettferdige for mennesker og AI-utviklingsselskaper. Dette betyr at sosiale nettverk og sosiale markedsføringsteam må være klar over hvordan de bruker AI-verktøy for å samle inn kundedata, lage innhold, vise personlig tilpassede annonser for å påvirke kjøpsatferd eller av andre grunner.

Bygg slagkraftige forretningsstrategier med AI

AI-markedsføringsinnsikt gir bedrifter mulighet til å bygge et grunnlag for vekst og fremtidig suksess ved å utforske nye markedsførings-, produkt- og kundeengasjementmuligheter. AI-teknologier som sentimentanalyse, NLP, virtuelle agenter og andre bestemmer hvor effektivt du når forretningsmål, fra inntektsoptimalisering til å navigere i uforutsigbare markedsscenarier.

Med målrettet AI-drevet kundeinnsikt kan du utvikle en mer proaktiv markedsføringstilnærming for sosiale medier for å drive kundeengasjement, lojalitet og oppbevaring. Og til slutt markedsvekst.

Les hvordan investere i AI kan hjelpe deg med å bygge en sterkere og mer robust forretningsstrategi.

bibel nummer 5

Del Med Vennene Dine: