Упс! Не вдала спроба:(
Будь ласка, спробуйте ще раз.

Маркетинг майбутнього: як штучний інтелект та предиктивна аналітика змінюють галузь

Andriy Volnyanskyy
Andriy Volnyanskyy Head of Marketing at Beinf
10 червня 2024 5 хвилин читання

Сфера маркетингу розпочала глобальну трансформацію з появою генеративного штучного інтелекту та прогностичної аналітики. Згідно з нещодавнім звітом McKinsey, ШІ може щорічно додати до $4,4 трлн до глобальної продуктивності, і маркетинг і продажі складають значну частину цієї вартості. Але як ці технології змінюють маркетинг і що вони можуть означати для вашого бізнесу?

Розуміння предиктивної аналітики

Прогностична аналітика використовує історичні дані та машинне навчання для прогнозування майбутніх дій споживачів і тенденцій. Аналізуючи минулі взаємодії, компанії можуть передбачити, які продукти клієнти купуватимуть або які послуги можуть їх зацікавити.

Наприклад, ритейлер може використовувати прогностичну аналітику для аналізу даних про здійснені покупки та активність у соціальних мережах, і таким чином ідентифікувати паттерни, що вказують на схильність клієнта купувати екологічно чисті продукти. Це усвідомлення дозволяє проводити цільові маркетингові кампанії з високими показниками конверсії.

Прогностичну аналітику також варто застосовувати для утримання аудиторії, щоб аналізувати такі фактори як частота транзакцій та настрої у соціальних мережах — це допоможе визначити клієнтів з високим ризиком відтоку. Озброєні цими знаннями, компанії можуть утримувати цих клієнтів персоналізованими пропозиціями.

Водночас потрібно розуміти, що  прогностична аналітика виходить за межі простого прогнозування, адже надає глибше уявлення про поведінку споживачів. Таке розуміння дозволяє розробляти більш ефективні маркетингові кампанії, перетворюючи прогностичну аналітику з інструменту, який просто передбачає майбутнє, в потужний засіб стратегічної дії. 

Основні переваги предиктивної аналітики:

  • Підвищення точності прогнозів: використання історичних даних для точного прогнозування майбутніх дій.
  • Персоналізація маркетингових кампаній: створення індивідуальних пропозицій для кожного клієнта.
  • Оптимізація витрат: зниження маркетингових витрат за рахунок цільових кампаній.
Типи просунутої аналітики Типи просунутої аналітики

Роль машинного навчання та штучного інтелекту

Машинне навчання (ML) є базовою технологією для прогностичної аналітики, що дозволяє системам навчатися на історичних даних, ідентифікувати моделі та приймати рішення з мінімальним втручанням людини. Це забезпечує обробку великих обсягів даних набагато швидше та точніше за традиційні методи.

Приклади використання ML у маркетингу включають аналіз поведінки клієнтів у соціальних мережах та визначення ймовірності відтоку клієнтів, що дозволяє розробляти ефективні стратегії утримання.

Прогнозована аналітика для маркетингу Прогнозована аналітика для маркетингу

Координація омніканальних комунікацій за допомогою ШІ

Сучасна маркетингова стратегія потребує координації омніканальних комунікацій, де ШІ відіграє важливу роль у синхронізації повідомлень на різних платформах. Це забезпечує єдиний та безперервний досвід споживача, де клієнт може взаємодіяти з брендом через сайт, мобільний застосунок, соцмережі та інші канали. ШІ аналізує дані клієнтів, щоб керувати персоналізованими повідомленнями, створюючи контент, послідовний за тоном, змістом та часом доставлення.

Системи ШІ аналізують дані клієнтів у різних точках взаємодії, щоб зрозуміти їх поведінку та керувати персоналізованими повідомленнями на різних каналах, створюючи контент, послідовний та виважений за тоном, змістом та часом доставлення. Такий рівень синхронізації підвищує не тільки ефективність маркетингових кампаній, але й лояльність, збільшує довіру до бренду.  

Переваги омніканальних комунікацій за допомогою ШІ:

  • Підвищення лояльності клієнтів: персоналізовані повідомлення підвищують задоволеність клієнтів.
  • Оптимізація часу доставки повідомлень: ШІ визначає найкращий час для відправлення повідомлень.

Майбутні тенденції та розробки

З розвитком ШІ та прогностичної аналітики можна очікувати на такі тенденції:

  • Глибше персоналізоване залучення: розширення можливостей для створення гіперперсоналізованих маркетингових кампаній.
  • Розширене використання даних: використання складніших алгоритмів для аналізу великих масивів даних та покращення точності прогнозів.
  • Етичні та правові питання: посилення уваги до питань етики та приватності даних у зв'язку з використанням ШІ.
Ця діаграма показує прогнозоване зростання розміру ринку прогнозної аналітики з 2022 до 2028 року. У 2022 році розмір ринку становив $12.49 мільярдів, а до 2028 року очікується, що він досягне $38.03 мільярдів. Це свідчить про значне збільшення попиту на технології прогнозної аналітики протягом наступних років. Ця діаграма показує прогнозоване зростання розміру ринку прогнозної аналітики з 2022 до 2028 року. У 2022 році розмір ринку становив $12.49 мільярдів, а до 2028 року очікується, що він досягне $38.03 мільярдів. Це свідчить про значне збільшення попиту на технології прогнозної аналітики протягом наступних років.

Короткий висновок

ШІ та прогностична аналітика революціонізують сферу маркетингу, забезпечуючи глибшу персоналізацію, більш точне прийняття рішень та покращення взаємодії з клієнтами. Інтеграція цих технологій може призвести до значного зростання бізнесу та конкурентної переваги.

Розгляньте можливість впровадження ШІ та прогностичної аналітики у ваші маркетингові стратегії та поділіться цією статтею з колегами.  

Якщо ви хочете поділитися з читачами SPEKA власним досвідом, розповісти свою історію чи опублікувати колонку на важливу для вас тему, долучайтеся. Відтепер ви можете зареєструватися на сайті SPEKA і самостійно опублікувати свій пост.
50 UAH 150 UAH 500 UAH 1000 UAH 3000 UAH 5000 UAH
4
Прокоментувати
Inga Glukhova 10.06.2024, 03:28
Цікаво, як штучний інтелект і прогностична аналітика все більше вливаються в маркетинг. Крута стаття!
Vitaly Bohomiakov 10.06.2024, 01:04
АІ міняє ландшафт!
Світлана Чапліч 10.06.2024, 12:58
Дякую, пізнавально!
Oleksii Bykov 10.06.2024, 12:56
Дуже цікава стаття, яка надає всебічний огляд того, як штучний інтелект і предиктивна аналітика трансформують маркетинг, підвищуючи персоналізацію та точність прийняття рішень🔥🎯
Інші матеріали

Компанія OpenAI купує стартап Rockset за сотні $ млн

Владислав Паливода 1 годину тому

ШІ-інструменти в смартфонах збиратимуть більше даних користувачів

Олеся Дерзська 6 годин тому

Meta запускає ШІ-чатбот на базі Llama-3 для всіх користувачів в Індії

Вікторія Рудзінська 11 годин тому

Розвиток блогу та зважена рекламна стратегія: як компенсувати вплив сезонності на трафік

Наталія Раскопа 13 годин тому

TikTok випадково виклав ШІ-інструмент, що дозволяв створювати відео з мовою ворожнечі

Вікторія Рудзінська 15 годин тому