Dołącz do czytelników
Brak wyników

7 kroków do kreatywnego wykorzystania AI w online marketingu

Artykuł | 21 października 2018 | NR 39
100

Kreatywność i sztuczna inteligencja? Czy to w ogóle da się połączyć? Oczywiście, jeśli tylko wiesz, w jaki sposób się do tego zabrać, czyli jak wykorzystywać uczące się algorytmy do swoich celów. Sztuczna inteligencja połączona z ludzką kreatywnością – dzięki nieograniczonym możliwościom personalizacji – potrafi tworzyć prawdziwie trwałe relacje między marką a klientem. Jednak nie może tu być mowy o czytaniu w myślach – zanim algorytmy zaczną pracować na Twoją korzyść, musisz przygotować im odpowiednie podstawy, a następnie wybrać kierunek działań najbardziej dopasowany do Twoich celów.

Krok 1. Segmentacja i zbieranie danych w czasie rzeczywistym

O segmentacji konsumentów napisano już niejedno, ale mało kto zajmuje się pewną niewygodną kwestią, czyli aktualizacją danych o użytkownikach. Cieszymy się, kiedy do naszej bazy mailingowej wpadnie nowy potencjalny klient, zostawia cenne dane i pozwala nam na podtrzymywanie dialogu. Co z tego, jeśli w ciągu najbliższych miesięcy zebrane informacje mogą się zdezaktualizować lub będą wymagać uzupełnienia?

Nie możemy – a w zasadzie nasze dane konsumenckie nie mogą – spoczywać na laurach, a zwykła segmentacja już nie wystarczy. Czas wejść na nowy poziom, czyli zbierać dane z jak największej liczby źródeł i segmentować klientów w czasie rzeczywistym. Dzięki automatycznej segmentacji możesz lepiej analizować dane i zobaczyć, jakie rezultaty zwiększają lub zmniejszają sprzedaż. Na dodatek nie musisz martwić się o reakcję klientów na prośby o podzielenie się informacjami o sobie, bo... podejdą do tego z entuzjazmem. Jak wynika z raportu Deloitte’s Consumer Review on Mass Personalization1, 22% konsumentów jest zadowolonych z personalizowanej obsługi w zamian za udostępnienie swoich danych, a 25% jest nawet gotowych zapłacić za tak dopasowaną ofertę.

Mechanizmy uczenia maszynowego bazują na zgromadzonych danych – im więcej danych, tym lepsze wyniki działań algorytmów. Dlatego warto zadbać o jak najwięcej źródeł, z których będziesz czerpać dane o użytkownikach, zarówno przed konwersją, jak i po jej zakończeniu. Każde zachowanie na stronie WWW mówi wiele o preferencjach i charakterystyce użytkownika. Przykładem rozwiązania pozwalającego na poznanie rzeczywistych zachowań (i zainteresowań) użytkowników jest kod śledzący, zainstalowany w witrynie. Co może wyniknąć z zastosowania takiego kodu?

Na przykład, jeśli zauważysz znaczący spadek sprzedaży w określonym momencie, a w tym czasie stronę odwiedza wielu użytkowników, należy przeanalizować to zjawisko na podstawie osobnych segmentów klientów. Jeśli system tworzy je automatycznie, możesz szybko zlokalizować segment, który przyczynił się do spadku sprzedaży. Być może spadek dotyczy grupy wiekowej 50+, a wtedy wystarczy popracować nad interfejsem strony, aby uczynić go bardziej przyjaznym dla użytkownika? Może osoby z określonego regionu mają ograniczony dostęp do produktu? Segmenty mogą dać odpowiedź na tego typu zagadnienia.

Krok 2. Personalizacja 2.0

Kiedy próbujesz tworzyć ścieżki komunikacji z klientem, możesz odnieść wrażenie, że mimo kompleksowego podejścia nie wszystkie kanały komunikacji spełniają określone wcześniej założenia. Klienci konwertują z różnych miejsc i inaczej reagują na poszczególne elementy kampanii. Jak sprawić, żeby różnice w zachowaniach klientów nie obniżały wyników Twoich działań, ale podswyższały je? Pora na personalizację 2.0!

Wraz ze wzrostem liczby danych masz szansę na coraz bardziej zaawansowaną personalizację treści dla swoich przyszłych i obecnych klientów. Dotyczy to przede wszystkim adaptowania czasu i kanałów komunikacji z klientem. Przykładem może być personalizacja programu lojalnościowego.

Rys. 1. Profil każdego klienta powstaje na podstawie danych zgromadzonych z wielu źródeł

W typowym programie lojalnościowym wysokość zniżek w gazetkach promocyjnych jest identyczna dla wszystkich. Jeżeli jednak klient kupował jeden produkt, np. colę, podczas każdych zakupów, oferowanie zniżki na niego zwiększyłoby wartość koszyka. W przypadku zastosowania sztucznej inteligencji wysokość zniżki byłaby uzależniona od prawdopodobieństwa zakupu oraz oczekiwanej wartości koszyka. Klienci mogą otrzymywać promocje cenowe dostosowane do swoich preferencji zakupowych, np. poprzez aplikację mobilną.

Można powiedzieć, że dzięki algorytmom sztucznej inteligencji powszechnie znane koncepcje marketingowe, np. gazetek promocyjnych czy newsletterów, zyskują nowy wymiar. Poprzez wykorzystanie pozyskanych informacji na temat zachowań klientów – zarówno anonimowych, jak i ujawnionych przez nich samych – można tworzyć i proponować oferty o najwyższej skuteczności sprzedaży, zamiast operowania na dotychczasowo stosowanych hipotezach.

Krok 3. Cross-sell i up-sell przez korelacje zbiorów danych

Dane transakcyjne z różnych źródeł można analizować nie tylko pod kątem pojedynczych warunków, ale także łączyć je w korelacje. Znaczenie mogą mieć dość zaskakujące czynniki, np. warunki pogodowe.

Rys. 2. Przykład dynamicznej treści: wyświetlanie określonej kolekcji w sklepie oraz komunikat zachęcający do zakupów przez ograniczenie czasowe oferty

Promocja na kremy do opalania dla klientki przebywającej na wakacjach w ciepłych krajach? Zniżka na kalosze dla studenta na festiwalu muzycznym w Wielkiej Brytanii? Dlaczego nie! Ze sztuczną inteligencją personalizacja może osiągać niespotykane wcześniej wymiary – wystarczy uruchomić wyobraźnię.

Zanim jednak zaczniesz snuć wielowątkowe scenariusze na miarę Oscarów (gdyby tylko istniała kategoria „najlepsza promocja”...), warto zejść na ziemię i poznać kilka prostych sposobów na skuteczną analizę danych marketingowych:

  • nie skupiaj się na analizie pojedynczych zdarzeń; wypatruj trendów i zależności na większych próbach użytkowników,
  • zwróć uwagę na produkty pokrewne – klienci, którzy kupili komputer, będą prawdopodobnie bardziej zainteresowani kupnem urządzeń peryferyjnych (myszek, przejściówek itp.) niż ci, którzy odwiedzili podkategorię „Akcesoria komputerowe”,
  • analizuj również rozwiązania technologiczne, z których korzystają klienci – rozmiary ekranów i systemy operacyjne mogą mówić wiele o tym, z jakim typem klienta masz do czynienia,
  • monitoruj dane obrazujące czas i urządzenie, z którego klient dokonuje zakupu; dzięki czemu możesz lepiej dopasować kanały komunikacji i metody promocji swoich ofert.

Mogłoby się wydawać, że nadmierne przywiązanie do danych analitycznych może zabijać kreatywność, jednak nie ma się czego obawiać. Informacje na temat klientów trzeba traktować jak drogowskazy do najlepszych pomysłów, a nie przeszkody w procesie twórczego myślenia.

Krok 4. Dynamiczne treści

Wróćmy do wcześniej przytoczonego przykładu personalizacji zniżek w programie lojalnościowym. Pokazuje on jeszcze jedno zastosowanie uczenia maszynowego w marketingu – dynamicznych treści. Są one zwykle stosowane w newsletterach i na stronach internetowych. Pomagają tworzyć kampanie, które automatycznie dopasowują się do potrzeb użytkowników przy uwzględnieniu najróżniejszych warunków – lokalizacji, języka, danych demograficznych, zachowań na stronie, zainteresowań itp. Według raportu Annuitas Group zastosowanie dynamicznych treści w kampaniach zwiększa szanse sprzedaży o 20%.

Wdrożenie dynamicznych treści wiąże się z wyzwaniem w postaci... wyprodukowania odpowiedniej ich ilości na różnych poziomach zaangażowania klienta. Lista postów na blogu, banery z różnych poziomów podstron, formularze kontaktowe, a nawet strony błędów (np. strona błędu 404) mogą wyglądać inaczej dla różnych użytkowników. Przy każdej produkowanej treści warto zastanowić się, na ile może być ona wykorzystana jako dynamiczna w kampaniach bazujących na rozwiązaniach AI.

Podobnie jak segmenty klienckie, dynamiczne treści nie przyniosą maksymalnych rezultatów, jeśli nie potraktujesz ich jako elementu wymagającego stałych usprawnień i aktualizacji. Do sprawdzania skuteczności dynamicznych treści służą testy A/B/X. W dużym uproszczeniu polegają one na tworzeniu kilku wersji tej samej treści różniącej się wybranym szczegółem, np. rozmiarem lub umiejscowieniem elementu na stronie, a następnie pokazania różnych wariantów różnym grupom użytkowników. Po pewnym czasie przekonasz się, która wersja treści daje najlepszą konwersję. Nie zatrzymuj...

Pozostałe 70% treści dostępne jest tylko dla Prenumeratorów.

Masz już prenumeratę? Zaloguj się, aby przeczytać artykuł.
Zaloguj się
Nie masz jeszcze prenumeraty? Nic straconego! Dołącz do grona stałych Czytelników już dziś i miej pewność, że żadne treści już Cię nie ominą.
Co zyskasz, kupując prenumeratę?
  • 6 drukowanych wydań magazynu Online Marketing
  • Dodatkowe artykuły niepublikowane w formie papierowej
  • Dostęp do czasopisma w wersji online
  • Dostęp do wszystkich archiwalnych wydań magazynu oraz dodatków specjalnych
  • ... i wiele więcej!
Sprawdź szczegóły

Przypisy