זה כבר ברור שמהפכת ה-AI כאן והיא רק התחילה. מאז ש-ChatGpt נכנס לחיינו ויחד איתו נכנסו עוד מאות כלים שונים שמבוססים על טכנולוגיות AI אנחנו מבינים שעולם השיווק והדיגיטל בפרט הולך לעבור מתיחת פנים.
כמו כל שינוי, אנחנו ממליצים לא לפחד ממנו וללמוד איך אתם יכולים לייעל ולשפר את הביצועים שלכם בכל תחומי החיים.
בשנת 2018, רק 29% מהמשווקים השתמשו בבינה מלאכותית בתוכניות שלהם.
מאז ועד היום מספר המשווקים המשתמשים בבינה מלאכותית זינק, והטכנולוגיות השונות תופסות מקום מרכזי בעבודה של משווקים.
הטכנולוגיה הפכה להיות סטטוס קוו, השאלה היא כבר לא אם משתמשים אלא כמה ואיך. מי שבזמנו היה אמיץ מספיק להאמין בבינה המלאכותית היום קוצר את הפירות.
לא רק המשווקים הפכו את הבינה מלאכתותית לחלק מהיומיום 77% מהקמעונאים עוברים לשימוש בבינה מלאכותית ב-2022.
למה בעצם הבינה המלאכותית עשתה כזה זינוק?
בינה מלאכותית מאפשרת למשווקים להסתמך על נתוני לקוחות בזמן אמת כדי לספק חוויות לקוח מותאמות אישית ורלוונטיות בין ערוצים ומכשירים. היכולת לייצר מעורבות ומסעות אישיים לכל לקוח עולה ונהיית נגישה עם התפתחות הטכנולוגיה.
מהם סוגי הטכנולוגיות הקיימות ומה ההבדלים ביניהם?
בינה מלאכותית או Machine Learning?
מנקודת מבט טכנית, בינה מלאכותית היא בעצם מונח גג לכל מה שקשור ליכולת של מכונות לבצע משימות כפי שעושה המוח האנושי. מדובר בהיגיון, תכנון, למידה, קבלת החלטות וכו'.
כדי לגרום לזה לקרות, מחשבים מסתמכים על אלגוריתמים שמנתחים נתונים, מפיקים מהם נתונים סטטיסטיים, לומדים מדדי ביצועים ומתקנים התנהגויות עתידיות – כמו שבני אדם היו עושים זאת.
כעת, החלק המעניין הוא שבני אדם לא צריכים 'לתכנת' או 'להורות' למנועי בינה מלאכותית לבצע משימות ספציפיות. במקום זאת, המנועים יכולים להסתמך על למידת מכונה ולהבין זאת בעצמם. למידת מכונה משתמשת בחישובים מיוחדים (אלגוריתמים) כדי לעבד נתונים, למצוא מגמות בנתונים אלה ולבסוף להשתמש במגמות אלו כדי לחזות.
במובן זה, למידת מכונה שונה בתכלית ממתן הוראות מדויקות למכונה כדי לגרום לה לבצע משימה ספציפית. בלמידת מכונה, חלק ה"למידה" פשוט אומר שמודל מתמטי נוצר מנתונים על ידי אלגוריתם לביצוע פונקציה מסוימת. בשלב הבא, המודל משמש חלקים בקוד התוכנה כדי לבצע תחזיות בזמן אמת עד ליצירת מודל חדש מ"שלב הלמידה" הבא. עבור כל האלגוריתמים החדשים שפותחו, המהנדסים שלנו מקדישים זמן רב לבדיקות והבטחת האיכות של תכונה באמצעות האלגוריתם – למשל, זיהוי המסר השיווקי היעיל ביותר עבור קהל מסוים – עד שהוא מספק את התוצאות הרצויות.
ההתפתחות (המהירה) של מנועי AI ספציפיים לשיווק
בגלל אופי האופטימיזציה העצמית של מערכות למידת מכונה (ML), התפתחות התכונות והיכולות במנועי AI ספציפיים לשיווק הייתה מהירה במהלך השנים האחרונות. בהתחלה, אלגוריתמים פותחו כדי להפוך כמה מהמשימות החשובות ביותר שמשווקים עושים על בסיס יומיומי, כלומר: זיהוי פלחי לקוחות, אופטימיזציה של מסעות מותאמים אישית ומתן המלצות מוצר מותאמות אישית עם תכונות כמו:
- תוכן חכם
המאפשר למשווקים להתאים באופן דינמי תוכן והצעות, המותאמים באופן ייחודי למצבו של כל צרכן. האלגוריתמים משלבים נתונים התנהגותיים והקשריים עבור כל לקוח עם היגיון עסקי ספציפי למשווק כדי להגביר את שיעורי ההמרה עד 30 אחוזים.
- בניית קהלים
הטכנולוגיה איפשרה את היכולת לבצע פילוח לקוחות על ידי חיזוי מי יהיה קהל היעד הנכון עבור תוכן ויוזמות ספציפיות שהמשווק מחפש לקדם.
בהתבסס על כל הנתונים הזמינים בפרופילים של צרכנים, מנוע הבינה המלאכותית בוחר את היעדים הנכונים להצעות ספציפיות ומנטר כל הזמן את הביצועים כדי לכוונן את הבחירות תוך כדי תנועה.
- אופטימיזציה מדויקת של הזמנים (STO)
האם לא יהיה נחמד למקד דוא"ל או הודעה לשעה המדויקת שבה לקוח בודד ספציפי נוטה לפתוח הודעות? תכונה זו מחשבת את "הנקודה הנכונה" כאשר לקוח ספציפי הוא המעורב ביותר על סמך התנהגות מעורבות ואינטראקציות בעבר – ושולחת תוכן מותאם אישית בזמן הנכון.
בעוד שתכונות אלו משנות את המשחק עבור חברות רבות, חשוב לזכור שרק מעט מאוד מנועי 'בינה מלאכותית שיווקית' תוכננו בהתאמה אישית כדי לחשוב ולהתנהג כמו משווקים. הסיבה לכך היא שרוב מנועי הבינה המלאכותית נועדו להבין נתונים מנקודת מבט כללית. אבל מנועים בעלי אוריינטציה שיווקית באמת מתוכננים כמערכות של למידה עצמית כדי לפתור משימות ספציפיות ממוקדות משווק ולהתפתח בהדרגה עם הזמן.
מבט אל העתיד
בינה מלאכותית משנה את התנהגות הצרכנים. צרכנים נחשפים לכמויות תוכן עצומות מידי דקה. הם לא רוצים לבזבז זמן בהערכת כל האפשרויות ומצפים לקבל את התשובות בצורה ברורה ושתואמת את בחירות העבר שלהם
מהצד של המשווקים הם יכולים להשתמש ב-AI כדי לנתח נתונים ולזהות תובנות מפתח לגבי קהל וביצועים, ובכך לשחרר אותם להיות אסטרטגיים ויצירתיים יותר בקמפיינים שלהם.
יש עוד משהו ש-AI טוב מאוד בו, וזה שיפור היחסים בין חברות לצרכנים. אפילו בתחילת מערכת היחסים, AI עזר לחברות להבין טוב יותר איך להיות אנושיים. האירוניה היא שנדרשה טכנולוגיה מאוד מתקדמת זו כדי לגרום להם לחשוב אחרת על איך הם צריכים לתקשר עם הלקוחות שלהם.
במהלך 50 השנים האחרונות, התקדמות כמו טכנולוגיית דיבור, נציגים אוטומטיים, עוזרים וירטואליים ואתרי אינטרנט פתחו תהום בין חברות ומעורבות לקוחות תוך הכפלת נקודות המגע של הצרכנים.
אבל ל-AI יש פוטנציאל לסגור את הפער הזה.
על ידי סיוע למשווקים לאסוף נתונים, לזהות פלחי לקוחות חדשים וליצור מערכת שיווק וניתוח מאוחדת יותר, בינה מלאכותית יכולה לבצע התאמה אישית ודיוק הלקוחות בדרכים שלא היו קיימות קודם לכן.
חיבור נתוני לקוחות ממקורות כמו אתרים ומדיה חברתית מאפשר לחברות ליצור מסרים שיווקיים הרלוונטיים יותר לצרכים הנוכחיים של הצרכנים.
בינה מלאכותית יכולה לספק חווית פרסום מותאמת אישית יותר לכל משתמש, מעצבת את מסע הלקוח, משפיעה על החלטות רכישה ובונה נאמנות למותג.
אז אתם מוכנים למהפכה?
אם תבינו לעומק את הנתונים, תבינו לעומק את הלקוחות שלכם. אנחנו כאן לעזור
