4 категории ИИ, влияющие на маркетинг: Предиктивная аналитика

В этой серии из четырех частей мы исследуем четыре категории искусственного интеллекта (ИИ), как они могут существенно повлиять на маркетологов и их клиентов и чего следует избегать. Часть первая (Генеративный ИИ) здесь.

Во второй статье мы рассмотрим предиктивную аналитику — инструменты, использующие такие данные, как поведение пользователей (в совокупности и по каждому клиенту) и другие факторы, чтобы предоставить маркетологам прогнозы будущего поведения и других тенденций.

Что такое прогнозная аналитика?

Прогнозная аналитика основывается на большом количестве данных, которые компании имеют о поведении и действиях своих клиентов, а также о других тенденциях и информации, которая может быть им доступна. Следовательно, именно ИИ делает прогнозы будущих результатов, используя исторические данные в сочетании со статистическим моделированием, машинным обучением и другими формами аналитических инструментов.

В то время как генеративные инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, в наши дни получают большую часть прессы, до 95% компаний в настоящее время включают в свой маркетинг тот или иной тип прогнозной аналитики.

Получаете ли вы максимальную отдачу от своего стека? Примите участие в нашем кратком обзоре замены MarTech 2023 года.

Клиенты испытали на себе эффект этого типа моделирования в течение многих лет в маркетинге и вне его. Например, любой, кто подает заявку на кредитную карту или ссуду, анализирует и оценивает свою кредитную историю на предмет риска и того, какой кредит компания считает достойным.

Предиктивная аналитика для маркетинга работает почти так же и имеет множество приложений, в том числе:

• Сегментация клиентов с помощью машинного обучения с использованием сложных или скрытых отношений.
• Приоритизация ведет для определения наиболее перспективных потенциальных клиентов.
• Расчет оттока или клиентов из группы риска.
• Определение склонности текущего или потенциального клиента к.
• Расчет оптимальных затрат на рекламу для получения желаемого результата.

Точно так же прогнозная аналитика может определить, какие клиенты, скорее всего, уйдут или будут искать в другом месте. Эта информация может быть использована, чтобы побудить этого человека остаться, если он уже является клиентом. Если они еще не являются клиентами, та же информация может определить, стоят ли они больших инвестиций в рекламные доллары для конвертации.

Копаем глубже: искусственный интеллект: руководство для начинающих

Прогнозная аналитика — это мощный инструмент, который опытные маркетологи используют, чтобы помочь принимать более обоснованные решения, ориентироваться на лучших потенциальных клиентов и более эффективно использовать маркетинговые и рекламные средства.

Почему стоит обратить внимание сейчас  

Есть несколько причин, по которым следует уделить особое внимание прогнозной аналитике при рассмотрении вопроса о дальнейшем внедрении ИИ в ваш маркетинговый подход. Давайте рассмотрим некоторые из них.

Поиск новых возможностей

Предиктивная аналитика хороша для выявления клиентских тенденций на основе больших объемов данных или особенно сложных наборов данных. Он может использовать их для экстраполяции и прогнозирования того, что, вероятно, будут делать наборы клиентов. Это может включать:

• Поиск новых и ценных сегментов аудитории.
• Определение того, когда клиент, скорее всего, совершит покупку.
• Раскрытие других возможностей, которые могут привести к ощутимой отдаче.

Быть более эффективным с вашими ресурсами

Кроме того, предиктивная аналитика может помочь маркетологам расставить приоритеты, на чем они должны сосредоточить свои усилия — и деньги. Один пример: оптимизация расходов на рекламу с учетом сроков, места размещения, сегментации аудитории и многого другого.

Предотвращение нежелательных результатов  

Помимо поиска новых возможностей и повышения эффективности ваших маркетинговых усилий, прогнозная аналитика может помочь вам избежать ключевых негативных моментов или взаимодействий. Используя эти методы искусственного интеллекта, вы можете предпринять шаги по сокращению оттока или спасению отношений с клиентами, находящимися под угрозой, и принять меры для предотвращения таких результатов.

Партнерство прогнозной аналитики с генеративным ИИ

Несмотря на то, что маркетологам доступны различные типы искусственного интеллекта, никто не говорит, что вы не можете объединить несколько подходов в одну стратегию. Например, партнерство прогнозной аналитики с генеративным искусственным интеллектом может выявить своевременные маркетинговые возможности и создать контент, соответствующий моменту.

Если новый сегмент аудитории, определенный вашими инструментами прогнозирования, требует нового подхода к кампании, вы можете использовать генеративные инструменты искусственного интеллекта, чтобы персонализировать контент для этого сегмента. Это экономит время и деньги и позволяет быстро и легко воспользоваться возможностью.

Польза от постоянного обучения

И, конечно же, прогнозы будут улучшаться по мере того, как они будут основываться на большем количестве источников данных и учиться с течением времени. В конце концов, в этом суть машинного обучения — оно постоянно учится и со временем становится лучше!

На что обратить внимание

Хотя прогнозная аналитика — захватывающая область ИИ, люди по-прежнему необходимы в стратегической роли. Люди должны быть кураторами и интерпретаторами прогнозов ИИ. Искусственный интеллект может только предоставлять информацию. Это требует, чтобы люди сами решали, когда, где, как и следует ли его использовать. Поэтому будьте осторожны, чтобы вы могли обосновать, почему принимаются решения.

Кроме того, следите за тем, как предвзятость может проникнуть в вашу систему. Предвзятость может начаться незаметно и со временем стать более проблематичной, поэтому очень важно иметь возможность видеть, как делаются прогнозы.

Заключение

Как видите, прогнозная аналитика — это область ИИ, которая существует достаточно долго, чтобы созреть в нескольких областях. Хотя это не должно заменять собой стратегический надзор со стороны людей, уже используется достаточное количество приложений, которые мы можем назвать безопасными для типов для использования в относительно широком смысле.

Это также область, подверженная предвзятости, поэтому убедитесь, что вы нашли способы обеспечить прозрачность того, как модели ИИ делают прогнозы и решения.

В следующей статье этой серии мы рассмотрим еще одну область, в которой искусственный интеллект влияет на работу маркетологов и клиентов, которых они достигают: персонализированные пути клиентов и следующие лучшие действия.