人工智慧驅動的行銷:徹底改變客戶細分和個人化

阅读时间:13分钟
Bitrix24團隊
2023年11月7日
上次更新:2023年11月14日
人工智慧驅動的行銷:徹底改變客戶細分和個人化

人工智慧已經到來,沒有必要對此感到害羞。相反,我們行銷人員不妨擁抱它,看看它能把我們引向何方。

在本文中,我們討論人工智慧工具在客戶細分中的作用以及它們如何幫助個人化客戶體驗。

了解行銷中的人工智慧

即使基於人工智慧的技術也已經被行銷人員使用了相當長一段時間,但在過去的兩三年裡,我們看到它們變得非常普遍且易於使用。如今,行銷人員使用人工智慧來細分客戶,並將他們的體驗個人化到前所未有的程度。無論您上網何處,他們都可以追蹤您:從一個網站到另一個網站,進入您的社交媒體資料,再到串流媒體服務,有時甚至離線。

眾所周知,行銷投資報酬率的最大部分來自基於細分市場和有針對性的行銷活動。因此,這就是您的致勝法則:您的細分越精確,您獲得的結果就越好。這就是人工智慧發揮作用的地方。

人工智慧演算法可以分析大量數據來識別模式並創建準確的客戶群——比人類更好、更快。因此,您可以針對特定的客戶群客製化您的訊息傳遞和行銷活動,從而增加在個人層面上與他們產生共鳴的機會。

想想看 - 突然了解到一台吸塵器正在促銷(當您甚至不需要它時)是一回事,但了解過去一兩天您一直在考慮購買的吸塵器的確切型號是一回事但我認為這有點貴——與另一個聯盟相比。

但它可以變得比這更好——透過個人化行銷。個人化行銷更進一步,向個人客戶提供高度針對性和相關的內容。

人工智慧驅動的推薦引擎可以分析客戶行為、購買歷史和偏好,以提供個人化的產品推薦或內容建議。這種程度的個人化不僅增強了客戶體驗,還增加了轉換的可能性和客戶忠誠度。當客戶感到被理解和重視時,他們更有可能與品牌互動並成為忠誠的擁護者。

客戶區隔的演變

如果我們從古代(當時還不存在行銷,因此也不存在細分)快轉到 20 世紀下半葉,我們會發現自己正處於電視開始慢慢接管廣播的時代。

戰後世界經濟蓬勃發展,人們願意花越來越多的錢購買生存不一定需要的東西。大約在這個時候,媒體大亨和企業意識到他們有足夠的數據和手段來細分客戶。為什麼?因為並非所有客戶都是一樣的。

客戶細分的最早標準之一是人口統計(即根據年齡、性別、收入和教育程度等因素對客戶進行分組)。

這使得公司能夠創造與特定人群更相關的行銷訊息,而不是試圖用一刀切的訊息來吸引所有人。

需要一個例子嗎?肥皂劇!它們得名是有充分理由的——當行銷人員注意到充滿情節劇的電視劇主要由家庭主婦觀看時,它們開始在白天播出(當時大多數已婚婦女習慣留在家裡看家)和兒童) ,在中間放置各種清潔產品廣告,因為這些產品最有可能引起觀眾的共鳴。他們確實引起了共鳴!

隨著科技的進步,行銷人員試圖細分受眾的精確度也隨之提升。平面廣告、廣播和電視廣告、廣告看板、電話行銷——這只是開始。

真正的突破是隨著 2000 年代初互聯網的興起而出現的——那時我們終於達到了今天的水平:搜尋引擎、關鍵字、PPC 廣告、橫幅等等。

然後,在 2000 年代末,當我們都開始接觸社群媒體時,細分達到了頂峰。人們願意洩露自己的所有資訊(不僅是人口統計數據,還有他們的愛好、興趣、地點、購物偏好等),以便行銷人員可以利用這些資訊來精準定位廣告。

消息來源甚至將其稱為心理細分(而不是人口統計)。現在,在當今時代,我們擁有人工智慧演算法提供的運算能力和智慧方法,可以完成人類過去所做的相同工作,但速度更快並且是實時的。

個人化行銷:遊戲規則改變者

YouTube、亞馬遜和 Netflix 等服務如何為用戶客製化內容和產品,是人工智慧驅動的行銷提供的個人化方法的最佳例證。例如,亞馬遜的推薦引擎使用人工智慧演算法來分析客戶的瀏覽和購買歷史記錄,提供個人化的產品推薦來推動銷售。

Netflix 使用人工智慧來分析用戶行為和偏好,提供個人化的電影和電視節目推薦,以保持用戶的參與和訂閱。透過利用人工智慧的力量進行個人化行銷,這些公司在客戶滿意度、參與度和收入方面取得了顯著提高。

增強客戶體驗

用於增強客戶體驗的主要人工智慧工具之一是聊天機器人和助理。它們包含許多有用的功能,其中包括:

1. 客製化體驗

聊天機器人和虛擬助理可以收集用戶數據和偏好,以提供量身定制的體驗。透過分析使用者交互,他們可以了解個人需求和偏好,從而提供個人化的推薦、建議和解決方案。

2. 24/7 可用

聊天機器人和虛擬助理全天候可用,為用戶提供即時支援和協助。這種可用性確保用戶可以隨時存取個人化交互,而無需等待人工幫助。

  

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3.學習和適應

這些人工智慧系統不斷從使用者互動中學習,隨著時間的推移提高其提供個人化互動的能力。透過分析使用者回饋和行為,他們可以調整自己的回應和建議,從而增強整體使用者體驗。

4. 多通路支援

聊天機器人和虛擬助理可以跨各種平台和管道集成,包括網站、訊息應用程式、社交媒體和語音助理。這允許用戶透過他們喜歡的管道與他們互動,進一步個性化互動。

5.數據驅動的見解

透過使用者交互,聊天機器人和虛擬助理會產生有價值的數據,可以對這些數據進行分析,以深入了解使用者偏好、行為模式和痛點。然後,這些數據可用於進一步個人化互動並改善整體用戶體驗

提高轉換率

當然,您可以(並且應該)使用人工智慧來提高網站的轉換率 - 這裡有一些聰明的方法可以做到這一點。

1. 個人化的客戶體驗

人工智慧驅動的工具分析客戶數據,包括瀏覽行為、購買歷史記錄和人口統計數據,以創造個人化體驗。這些數據可用於提供有針對性的內容、推薦和優惠,從而增加轉換的可能性。

2. 預測分析

人工智慧演算法可以分析歷史數據來預測未來的客戶行為並識別潛在的銷售線索。透過了解哪些客戶最有可能轉化,您可以將行銷工作集中在這些人身上,優化他們的轉換率。

3. 即時最佳化

人工智慧驅動的行銷工具能夠持續即時監控和分析客戶互動。透過追蹤點擊率、跳出率和參與度等指標,這些工具可以識別需要改進的領域,並對行銷活動進行即時調整。

4. 動態定價和優惠

人工智慧演算法可以分析市場趨勢、競爭對手定價和客戶行為,以優化定價和優惠。透過根據需求和客戶偏好動態調整價格和促銷活動,您可以最大限度地提高轉換率和收入。

5. A/B 測試和優化技術

您設定 AI 演算法來對各種行銷元素(例如電子郵件主旨、廣告文案和登陸頁面設計)執行 A/B 測試。

克服挑戰和道德考慮

儘管行銷中的人工智慧相對無害,但它仍然需要監管——主要是在資料隱私和演算法偏差方面。後者尤其重要,因為人工智慧演算法是根據歷史資料進行訓練的,這可能會延續資料中存在的偏見和歧視。

因此,部署人工智慧系統的組織必須確保定期審核和監控其模型是否存在偏見,並積極減輕任何歧視性影響。

人工智慧在行銷領域的未來

沒有人能夠準確預測人工智慧在行銷領域的未來。該技術發展如此之快,幾乎每個月都在發展——特別是透過機器學習演算法和區塊鏈。不過,我們可以根據當前的數位行銷趨勢做出一些假設。

  • 情緒分析

人工智慧演算法可以分析社群媒體和客戶回饋,以了解客戶對品牌、產品或活動的情緒。行銷人員可以利用這些數據來增強聲譽管理、改善客戶服務並更有效地回應客戶回饋。

  • 擴增實境 (AR) 和虛擬實境 (VR) 體驗

人工智慧可以透過實現更加身臨其境和智慧的互動來增強 AR 和 VR 體驗。行銷人員可以利用人工智慧驅動的技術創造獨特且引人入勝的 AR/VR 體驗,讓客戶在購買前可視化產品。

  • 自動化內容管理與推薦

人工智慧演算法可以根據客戶的喜好和興趣向他們策劃和推薦內容。行銷人員可以利用人工智慧提供個人化內容推薦,提高客戶參與度和忠誠度。

結論

正如我們所知,基於人工智慧的技術已經徹底改變了網路行銷,而且很可能會繼續這樣做。我們強烈鼓勵您擁抱人工智慧,並最大程度地將其運用到您的行銷策略中。因為你的競爭對手可能已經在這麼做了。

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目錄
了解行銷中的人工智慧 客戶區隔的演變 個人化行銷:遊戲規則改變者 增強客戶體驗 提高轉換率 克服挑戰和道德考慮 人工智慧在行銷領域的未來 結論

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