მარკეტერები განუწყვეტლივ ეძებენ ახალ გზებს, რათა მიიზიდონ სამიზნე აუდიტორია. მაგრამ აჩქარებულ და მუდმივად განვითარებად ციფრული მარკეტინგის ლანდშაფტში კარგი შედეგის მიღწევა სულ უფრო რთული ხდება
რას გულისხმობს მარკეტინგი ხელოვნური ინტელექტით
AI Marketing გულისხმობს ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით მილიონობით ადამიანის ქცევითი მონაცემის შეკრებას და ანალიზს, ხელოვნური ინტელექტი შესანიშნავი იარაღია მომხმარებლის შემდეგი ნაბიჯების განსაჭვრეტად
სწორედ ხელოვნური ინტელექტი ეხმარება დარგის პროფესიონალებს უსაზღვროდ ეფექტური მარკეტინგული სტრატეგიის შემუშავებსა და განხორციელებაში, მოცემული გრაფიკა გვიჩვენებს, თუ როგორ შეიძლება ინტეგრირებული იქნას ხელოვნური ინტელექტი და მანქანური სწავლება მომხმარებლის სასიცოცხლო ციკლის თითოეულ ეტაპზე.
ჩვენ შევადგინეთ მარკეტინგში ხელოვნური ინტელექტის 10 შთამბეჭდავი მაგალითი.
1. ვაჭრობის ონლაინ-ოფლაინ ხიდები
„Magnolia Market“, ბრწყინვალე მომსახურებით ცნობილი, ჯოანა და ჩიპ გეინესების საკუთრებაში არსებული ქსელური მაღაზიაა, „მაგნოლიას“ ბრენდის მისიაა რომ მომხმარებელმა მაღაზიაში ისევევე კომფორტულად იგრძნოთ თავი როგორც საკუთარ სახლში, ამ მიზნის მისაღწევად, მათ მიერ შექმნილი სივრცე ლეგენდად იქცა, ის აერთიანებს საკვებს, თამაშო და შოპინგ სივრცეებს, სკვერს და ბაღებს
იმის გააზრებით,რომ ყველას არ შეუძლია ეწვიოს „მაგნოლიას“, ხელმძღვანელობამ ჯერ კიდევ 10-15 წლის წინგადაწყვიტა, რომ მის ელექტრონულ კომერციულ საქმიანობას სჭირდებოდა განვითარება, მალევე „მაგნოლიამ“ დაიწყო ონლაინ გაყიდვები, რასაც მოჰყვა Shopify Plus-სთან თანამშრომლობა მაღაზიისთვის გაფართოებული რეალობის აპლიკაციის შესაქმნელად, რომელიც დღემდე მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს დაათვალიერონ პროდუქტები 3D ფორმატში. გაფართოებულმა რეალობამ საშუალება მისცა „მაგნოლიას“ მოეხდინა საკუთარი პროდუქტების რენდერინგი მაქსიმალური ფოტორეალიზმით. შედეგებმა „მაგნოლია“ გამოარჩია კონკურენციაში და განამტკიცა მისი ელექტრონული კომერციის ფრთა, რაც იქცა კომპანიის უწყვეტი ზრდის წყაროთ
2. ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით გაჰუმანურებული სარეკლამო განცხადებები
„ჩეის ბამკმა“ ხელი მოაწერა 5 წლიან შეთანხმებას ნიუ-იორკში არსებულ კომპანია „პერსადოსთან“, ხელოვნური ინტელექტის ეფექტურად გამოსაყენებლად
როგორ შეიცვალა ამის შემდეგ მარკეტინგული კომუნიკაცია?
ძველი ვერსიით: „მიიღეთ მარტივი და სწრაფი ფულადი სახსრები, სახლში არსებული კაპიტალიდან ”
ახალ ვერსიაში ვკითხულობთ: ”დიახ – თქვენ შეგიძლიათ მიიღოთ ფულადი სახსრები არსებული კაპიტალიდან გარკვეული რისკების სანაცვლოდ“
უკანასკნელმა ვერსიამ ბევრად უკეთ იმუშავა მომხმარებლებთან, რადგან ხელოვნური ინტელექტის ეფექტურად გამოყენებით მოხდა პოტენციური მომხმარებლის მოძიება, პრობლემატური საკითხების ამოცნობა და საკომუნიკაციოდ სწორი აქცენტების დასმა
3. სწრაფი ანალიზი პერსონალიზებული რეკომენდაციების შესამუშავებლად
კვლევითი ფირმის Aberdeen-ის თანახმად, კომპანიებს, რომლებიც განსაზღვრავენ მომხმარებელთა საჭიროებებსა და სურვილებს პროგნოზირებადი ანალიზის საშუალებით, შეუძლიათ გაზარდონ თავიანთი ორგანული შემოსავალი 21%-ით წლიდან წლამდე, ხოლო პროგნოზირებადი ანალიზის გარეშე ეს ზრდა მხოლოდ 2%-ს აღწევს.
ყველასთვის ცნობილი ბრენდი "სტარბაქსი“ არის ერთ-ერთი მაგალითი, რომელიც იყენებს ერთგულ ბარათს და მობილურ აპლიკაციას მომხმარებლის მონაცემების შეგროვებისა და ანალიზისთვის. მათ პერსონალიზაციის გეგმები ჯერ კიდევ 2016 წელს გამოაცხადეს და ეფექტურად ახორციელებენ
4. ახალი თაობის Fashion AI მაღაზია
საცალო ვაჭრობის გიგანტმა Alibaba-მ გახსნა ფიზიკური მაღაზია „FashionAI“, რომლის მიზანია მოდური სამოსის გაყიდვა ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით. მაღაზია აღჭურვილია სამოსის ჭკვიანი ეტიკეტებით, რომელიც აფიქსირებს ნივთზე შეხებას, აჩვენებს ტანსაცმლის შესახებ დეტალურ ინფორმაციას. ასევე AR/VR ვირტუალური გარდერობი და დაუვიწყარი ვირტუალური ჩვენებები
Retail Dive-ის ბოლო ანგარიშის თანახმად, გამოკითხულთა 46% პროცენტი ამბობს, რომ ტექნოლოგიასთან პოზიტიური გამოცდილება გაცილებით მეტად აკმაყოფილებ ვიდრე შოპინგი უზარმაზარ მოლებში, რაც ტოვებს კვლავ სტუმრობის სურვილს.
გაიარე რეგისტრაცია ახლავე! მიღება დაწყებულია ახალი ჯგუფებისთვის, ნუ გაუშვებ შენს შანსს ხელიდან!
5. როგორ ქმნის მილიონობით მომხმარებელი პერსონალიზირებულ ფეხსაცმელს?
2017 წელს Nike-მა ჩაუშვა სისტემა, რომლის საშუალებითაც მომხმარებლებს შეეძლოთ მაღაზიაში შეექმნათ საკუთარი სპორტული ფეხსაცმლის დიზაინი. "Nike" უნიკალურ საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს ჩაიცვან Nike Presto X სპორტული ფეხსაცმელი და აირჩიონ საკუთარი გრაფიკა და ფერები. გაფართოებული რეალობისა და პროექციის სისტემების გამოყენებით, შემდეგ სისტემა უდიზაინო ფეხსაცმელზე აჩვენებს დიზაინს. დიზაინები იბეჭდება ფეხსაცმელზე და მომხმარებლისთვის ხელმისაწვდომია დაახლოებით 90 წუთში.
მომხმარებელთა ჩართულობის ეს ფუნქცია არა მხოლოდ ზრდის გაყიდვების მაჩვენებლებს, არამედ რაც მთავარია, ის საშუალებას აძლევს ბრენდს, შეაგროვოს მონაცემები მომხმარებლის პრეფერენციების შესახებ. შემდეგ Nike-მა ეს მონაცემები გამოიყენა მანქანური სწავლების ალგორითმებთან სამომავლო პროდუქტების დიზაინის შესაქმნელად და პერსონალიზირებული რეკომენდაციების და მარკეტინგული შეტყობინებების მოსამზადებლად.
6. ხელოვნური ინტელექტით გაუმჯობესებული სპორტული ავტომობილი პირადი ასისტენტით
BMW-ს ხელოვნური ინტელექტით გაუმჯობესებული სპორტული ავტომობილი ბევრ სიახლეს გვპირდება, ჭკვიანი BMW I8-ის ფასები დაიწყება $150,000-დან, ტექნოლოგია შეისწავლის მძღოლს და შემდეგ ავტომატურად დაარეგულირებს სისტემებს
ავტომობილების ბრენდმა ასევე ჩაუშვა ჭკვიანი პირადი ასისტენტი, რომელიც საშუალებას აძლევს მძღოლებს კომუნიკაცია იქონიონ თავიანთ მანქანებთან ისევე, როგორც ამას აკეთებენ სმარტფონებთან. ინსტრუმენტი მოქმედებს, როგორც ხმით მოქმედი მანუალი, შეუძლია განსაზღვროს სამგზავრო მარშრუტები, მოახდინოს შეტყობინებების მიწოდება და ინტეგრირება სხვა პროგრამებთან.
BMW-ს ფოკუსირება ტექნოლოგიაზე ორიენტირებულ მანქანებზე არის მომხმარებლების ერთგულების შენარჩუნებაზე ზრუნვა. Cox Automotive-ის გამოკითხვის თანახმად, ევროპელი მძღოლების ნახევარზე მეტი მზად არის შესწიროს ავტომობილის ფერი, სტილი და ბრენდი უახლესი ტექნოლოგიის მისაღებად.
7. მოდა, სტილი და ხელოვნური ინტელექტი
Stitch Fix შექმნა სერვისი, რომელიც მომხმარებელს ყოველთვიურად აწვდის მოდის პროდუქტების პერსონალიზირებულ ასორტიმენტს. ბრენდი აერთიანებს პირად სტილისტებს და ხელოვნური ინტელექტის გამჭრიახობასა და ეფექტურობას
ხელოვნური ინტელექტი აანალიზებს მონაცემებს სტილის ტენდენციების, სხეულის ზომების / ფორმების, მომხმარებელთა უკუკავშირისა და პრეფერენციების შესახებ რეალურ სტილისტს აძლევს შესაძლო რეკომენდაციების კომპლექტს. შემდეგ სტილისტი უზიარებს ამ ინფორმაციას ინდივიდუალურ მომხმარებელს თმის ფერის, ტანსაცმლისა და აქსესუარების შესარჩევად.
8. ნაყინი და ხელოვნური ინტელექტი
საყოფაცხოვრებო საქონლის კომპანია Unilever ახდენს მონაცემთა ცენტრალიზებას მთელი მსოფლიოდან, რათა მოახდინოს ინფორმაციის სინთეზირება სხვადასხვა წყაროდან, მათ შორის სოციალური ქსელებისგან, CRM-სგან და ტრადიციული მარკეტინგული კვლევებისგან. ამ ტექნოლოგიის გამოყენებით, Unilever-მა აღმოაჩინა მყარი კავშირი ნაყინსა და საუზმეს შორის, რასაც დაერთო 50-ზე მეტი სიმღერის აღმოჩენა, ტექსტით ”ნაყინი დღის ტკბილი საწყისია" "დააგემოვნე ტკბილი და ცივი საუზმე”. აქვე გამოჩნდა Dunkin Donuts, კომპანია, რომელიც უკვე ყიდდა ნაყინს დილით.
კომპანიამ დაამუშავა ინფორმაცია ხელოვნური ინტელექტით და Ben & Jerry’s -ს ბრენდისთვის შექმნა მარცვლეულის არომატული ნაყინების რიგი (მათ შორის Fruit Loop და Frozen Flakes), რამაც მილიარზე მეტი მოგება მოიტანა პირველ 5 წელიწადში!
9. პერსონალიზირებული პროდუქტი „Personalize“
მანქანური სწავლების პიონერი Amazon-ია პერსონალიზირებული პროდუქტის რეკომენდაციების შეთავაზების კუთხით, მაგრამ ბრენდისთვის გამოწვევა იყო ამ შესაძლებლობების გავრცელება კომპანიებზე, რომლებიც თავიანთ საიტებს ამუშავებენ Amazon-ის ვებ-სერვისებზე.
Amazon-მა შექმნა Amazon Personalize რომელიც Amazon-ს ვებ-სერვისების მომხმარებლებს აწვდის Amazon.com-ის მიერ გამოყენებულ მანქნაური სწავლების ტექნოლოგიას, თავიანთ აპლიკაციებში გამოსაყენებლად.
ბრენდები, მათ შორის Domino, Yamaha, Subway და საქორწილო კომპანია Zola, უკვე იყენებენ Personalize-ს მუსიკალური ინსტრუმენტების მაღაზიათა კატალოგების წარმოჩენისთვის, ინგრედიენტებისა და არომატის შესახებ რეკომენდაციების გასაცემად, და ინდივიდუალური სტილის კომბინაციების მოსაფიქრებლად.
10. ჩატბოტები
2023 წლის პროგნოზით, მომხმარებელთან ურთიერთობის 85% განხორციელდება კონსულტანტები გარეშე. სილამაზის სალონების ქსელი Sephora ხელოვნური ინტელექტის ადრეული გამომყენებელია, ჩატბოტის გამოყენება ჯერ კიდევ 2017 წელს დაიწყეს მომხმარებელთან საურთიერთობოდ
Sephora-ს ჩოტბოტი მომხმარებლებს ეხმარებოდა არჩევანის კონკრეტიკაში, რაც ხორციელდებოდა ქვიზის შესრულებით პროდუქტთან დაკავშირებით მათი პრეფერენციების შესახებ. ეს განსაკუთრებით გამოსადეგი იყო კოსმეტიკის ინდუსტრიაში, სადაც ვარიანტები უამრავია და რთულია შეძენა პროდუქტის პირადად შემოწმების გარეშე. Sephor- მ მოიპოვა ღირებული ინფორმაციები მისი ჩატბოტებიდან და ამ ექსპერიმენტისგან იმდენად ეფექტური ჩართულობა მიიღო, რომ მას შემდეგ ჩატბოტის გამოყენება გაათმაგდა Messenger-ში.
დაეუფლე მოთხოვნად და საუკეთესოდ ანაზღაურებად პროფესიებს
IT Academy Step ლიდერი IT სფეროში , ახლა უკვე 100 ფილიალით!
