(Kiemelt kép: Unsplash+)
A marketingesek 2024-es MI-útitervét a marketing és a reklámozás legtöbb aspektusát érintő fokozott kifinomultság és integráció jellemzi majd. Tekintettel az MI technológia gyors fejlődésére és növekvő hozzáférhetőségére, az MI valószínűleg olyan mértékű hiper-személyre szabott ügyfélélményeket tesz lehetővé, melyek korábban elérhetetlenek voltak. A marketingszakemberek hatalmas mennyiségű adat elemzésére fogják használni a mesterséges intelligenciát, hogy rendkívül célzott és személyre szabott kampányokat hozzanak létre a személyre szabott e-mail marketingtől kezdve a dinamikus, a felhasználói viselkedéshez valós időben alkalmazkodó weboldal-tartalomig.
Mesterséges intelligencia által vezérelt hiper-perszonalizáció
Az MI-vezérelt hiperszonalizáció a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás felhasználása a célközönségre, a fogyasztói viselkedésre és a demográfiai adatokra szabott egyedi vásárlói élmények létrehozására. Túlmutat a hagyományos szegmentáláson azáltal, hogy a valós idejű adatok, a fejlett analitika és az MI felhasználásával rendkívül testre szabott élményeket nyújt minden egyes felhasználó számára.
Megvalósítás
Az MI-vezérelt hiper-személyre szabás egy erőteljes stratégia, mely átalakíthatja az ügyfélélményt. Íme, hogyan hajtsuk végre:
Gyűjtsük és központosítsuk az ügyféladatokat: Gyűjtsünk adatokat különböző forrásokból, beleértve a böngészési mintákat, a tranzakciós előzményeket, a közösségi média aktivitást és a demográfiai adatokat. Ez az átfogó adatgyűjtés a hiper-személyre szabás alapja.
Használjuk ki a mesterséges intelligencia által támogatott eszközöket: Használjunk olyan platformokat, mint a Dynamic Yield, melyek az MI erejét használják az ügyféladatok elemzéséhez. Ezek az eszközök személyre szabott ajánlásokat, üzeneteket és élményeket generálnak az egyes ügyfelekhez igazítva.
Folyamatosan frissítsük az ügyfélprofilokat: Folyamatosan finomítsuk az ügyfélprofilokat a valós idejű adatok és interakciók alapján. Ez biztosítja, hogy az általunk kínált élmények mindig relevánsak és az egyes ügyfelek preferenciáihoz igazodnak.
Esettanulmányok
Starbucks: A Starbucks a mesterséges intelligencia segítségével egyedi ajánlatokat küld a felhasználóknak a preferenciáik, aktivitásuk és korábbi vásárlásaik alapján, ami rendkívül személyre szabott ügyfélélményt eredményez.
Amazon: Az Amazon ajánlórendszere a mesterséges intelligenciát használja a valós idejű, személyre szabott termékjavaslatok előrejelzésére és felajánlására, ezzel ösztönözve a vásárlók elkötelezettségét és növelve az eladásokat.
Előnyök
Az MI-vezérelt hiperszonalizáció elfogadása a következőkhöz vezethet: Jobb vásárlói elkötelezettség és hűség. Magasabb konverziós ráták és értékesítési bevételek. Hatékonyabb és élvezetesebb böngészési, keresési és felfedezési élmény a felhasználók számára.
Kihívások
A mesterséges intelligencia által vezérelt hiper-személyre szabás megvalósításával kapcsolatos lehetséges kihívások a következők: az adatminőség és a skálázhatóság biztosítása. A mesterséges intelligencia használatának és az emberi interakció és visszajelzés szükségességének egyensúlyba hozása. Az MI-alapú személyre szabási rendszerek létrehozásának költségeinek és összetettségének kezelése. E kihívások leküzdése érdekében a vállalkozásoknak robusztus adatkezelési és feldolgozási képességekbe kell befektetniük, egyensúlyt kell tartaniuk az automatizálás és az emberi interakció között, és gondosan el kell igazodniuk az MI megvalósításának összetettségében.
Social Listening, avagy a közösségi médiás figyelem
A közösségi (meg)figyelés a közösségi médiacsatornák megfigyelését jelenti a márkánkkal, versenytársainkkal, termékeinkkel és a kapcsolódó kulcsszavakkal kapcsolatos említésekre vonatkozóan. Ez a folyamat segít a vállalkozásoknak megérteni az ügyfelek hangulatát és preferenciáit, ennek megfelelően érdemes módosítani a marketingstratégiákat, és adatvezérelt döntéseket hozni.
Megvalósítás
A közösségi figyelés megvalósítása különböző eszközök és platformok használatát jelenti, mint például az Awario, Brand24, Brandwatch, BuzzSumo, Hootsuite, Sprout Social, Falcon.io, Meltwater és Buffer. Ezek az eszközök figyelik a közösségi médiaplatformokat az említések, kulcsszavak, hashtagek és URL-ek tekintetében, lehetővé téve a vállalkozások számára a releváns közösségi médiabeszélgetések nyomon követését és elemzését.
Esettanulmányok
A Southwest Airlines és a Starface két olyan vállalkozás, amely sikeresen alkalmazza a közösségi figyelést. A Southwest Airlines a közösségi figyelést az ügyfélszolgálati problémák azonosítására és kezelésére használta, mielőtt azok eszkalálódtak volna, így javítva az ügyfelek elégedettségét.
A Starface egy ismert bőrápolási márka, a közösségi figyelést a trendek azonosítására és olyan tartalmak létrehozására használta, amelyek rezonáltak a közönségükre, ami sikeres marketingkampányhoz vezetett, amely növelte az elkötelezettséget és a márkaismertséget.
Előnyök
A közösségi figyelés bevezetése számos előnnyel járhat: betekintést nyerhetünk az ügyfeleink preferenciáiba és az iparági trendekbe. Az ügyfélproblémák azonosítását és kezelését is jelentheti, mielőtt azok eszkalálódnának. Potenciális márkanagykövetek és influenszer-marketing felfedezését eredményezheti. A márka hírnevének és a versenytársak tevékenységének nyomon követését segíti. Célzott kampányok és releváns tartalmak kidolgozásában is segíthet.
Kihívások
A közösségi figyelés megvalósítása bizonyos kihívásokkal jár: az adatok túlterheltsége sokszor bezavarhat. A közösségi figyelési eszközökből származó nagy mennyiségű adat elemzése időigényes és kihívást jelenthet.
A megfelelő eszközök azonosítása: Mivel számos közösségi figyelési eszköz áll rendelkezésre, fontos kiválasztani azt, amelyik a legjobban megfelel a mi egyedi igényeinknek.
Hosszú távú stratégia: A közösségi figyelés hosszú távú stratégia, és az eredmények nem biztos, hogy egyik napról a másikra lesznek láthatóak.
Következetesség: A közösségi figyelési eszközök rendszeres használata elengedhetetlen a pontos és hasznosítható meglátások megszerzéséhez.
A közösségi figyelés jövője valószínűleg a befolyásoló marketing lesz, melyet az MI és a gépi tanulás fejlődése vezérel. Ezek a fejlesztések lehetővé teszik a közösségi médiaadatok és trendek kifinomultabb elemzését. Ahogy a vállalkozások továbbra is felismerik a közösségi figyelés értékét, várhatóan újabb eszközök és platformok jelennek meg, melyek még több betekintést és lehetőséget kínálnak a vállalkozások számára, hogy kapcsolatba lépjenek közönségükkel, és a versenytársak előtt maradjanak.
Felhasználó által generált tartalom
A felhasználó által generált tartalom (UGC) olyan tartalom (szöveg, videó, kép, vélemény), melyet nem a márkák, hanem az ügyfelek hoznak létre. A hagyományos marketing tartalmaktól a hitelesség, a rokoníthatóság és a megbízhatóság miatt különbözik, ami vonzóbbá teszi a potenciális ügyfelek számára. Hogyan alkalmazzuk a felhasználó által generált tartalmat vállalkozásunkban? Az UGC megvalósítása több lépést foglal magában: Ösztönözzük az ügyfeleket, hogy hozzanak létre és osszanak meg a márkánkhoz kapcsolódó tartalmakat a közösségi médiában vagy más platformokon. Használjunk közösségi médiaoptimalizálási technikákat az elköteleződés fokozására és új követők bevonzására. Használjuk ki az olyan eszközöket és platformokat, mint a Wyng, a Yotpo és a Social Native az UGC összegyűjtésére, kezelésére és terjesztésére. Építsük be az UGC-t marketingkampányainkba, weboldalainkba és más digitális csatornáinkba. A befolyásoló marketing hatékony módja lehet az UGC létrehozásának. Határozzuk meg a márka értékeivel és célközönségével összhangban lévő influenszereket, és működjünk együtt velük a tartalom létrehozásában.
Esettanulmányok
A sikeres UGC-kampányok két figyelemre méltó példája a következő:
A Coca Cola „Share a Coke” kampánya, mely arra ösztönözte a vásárlókat, hogy osszák meg a személyre szabott kólás palackokat a közösségi médiában, ezzel növelve a márka ismertségét és elkötelezettségét.
Az Apple „Shot on iPhone” kampánya, amely az iPhone-okkal készített, felhasználók által generált fotókat mutatta be, bemutatva a termék képességeit és inspirálva a felhasználók kreativitását.
Előnyök
A UGC számos előnnyel jár: bizalomépítés az ügyfelekkel, mivel nagyobb valószínűséggel bíznak az UGC-ben, mint a hagyományos reklámokban. Növeli a márkaismertséget a közösségi megosztás révén. Egyedi, hiteles tartalmat nyújt, mely rezonál a közönségre. Időt és erőforrásokat takarít meg azáltal, hogy a tartalomkészítést kiszervezi a felhasználóknak. A befolyásmarketing hatékony módja az új közönség elérésének és a márkaismertség növelésének.
Kihívások
A UGC megvalósítása potenciális kihívásokkal jár: az UGC kezelése és szervezése megterhelő lehet a vállalkozások számára. Az UGC minőségének és megfelelőségének biztosítása. A felhasználók adatainak védelme és a tartalmi jogok megszerzése. Hogyan lehet leküzdeni a felhasználó által generált tartalom bevezetésével kapcsolatos kihívásokat? E kihívások leküzdése érdekében a vállalkozásoknak: digitális eszközkezelő (DAM) szoftvert kell használniuk a UGC kezelésének egyszerűsítésére. A minőség és a megfelelőség fenntartása érdekében tartalom moderációt és felhasználói irányelveket kell bevezetni. Használjunk olyan UGC-platformokat, melyek segítenek a tartalomjogok kezelésében és a kurátori feladatok ellátásában. A UGC várhatóan egyre nagyobb jelentőségre tesz szert a digitális marketingben. Segít az ügyfelekkel való bizalomépítésben, a márkaismertség növelésében és az ügyfelek tartalmasabb bevonásában. Az UGC jövője valószínűleg fejlettebb eszközökkel és platformokkal jár majd a tartalom kezeléséhez és terjesztéséhez, valamint a többi marketingcsatornával való fokozottabb integrációval.
MI-alapú ügyfélszegmentálás
Az MI-alapú ügyfélszegmentálás a mesterséges intelligencia algoritmusok alkalmazása az ügyféladatok elemzésére és a célzott ügyfélszegmensek kialakítására. Ezek a szegmensek pontos üzenetküldést és személyre szabott marketingkampányokat tesznek lehetővé. Ez a módszer továbbfejleszti a hagyományos ügyfélszegmentálást azáltal, hogy pontosabb, skálázhatóbb és hatékonyabb ügyféladat-elemzést kínál, feltárva a szegmentálási stratégiákat irányító rejtett meglátásokat és összefüggéseket.
Megvalósítás
Az MI-alapú ügyfélszegmentálás megvalósítása a következő lépéseket foglalja magában: gyűjtsük össze és konszolidáljuk a különböző forrásokból származó ügyféladatokat, beleértve a tranzakciós, viselkedési, közösségi és kontextuális adatokat. Válasszunk ki egy MI-alapú ügyfélszegmentálási eszközt vagy platformot, mely megfelel az üzleti igényeinknek. A népszerű eszközök közé tartozik a Google Analytics, a HubSpot, a Mixpanel és a Klaviyo. Képezzünk MI-algoritmusokat a korábbi ügyféladatok segítségével, hogy azonosítsuk a mintákat, trendeket és preferenciákat az ügyfeleink körében. Hozzunk létre célzott ügyfélszegmenseket az MI által generált meglátások alapján, és ennek megfelelően igazítsuk ki marketingstratégiáinkat.
Esettanulmányok
Egy amerikai kisboltlánc az OSG saját MI-alapú nagy adatelemző platformját használta hat államban online felmérések elvégzésére, és nyolc kulcsfontosságú fogyasztói szegmenst azonosított. Ez segített nekik a szegmensspecifikus növekedési stratégiák végrehajtásában.
A Netflix kihasználja az MI-t, hogy személyre szabott élményeket nyújtson, amelyek növelik az ügyfelek elégedettségét és fokozzák az elkötelezettséget. A mesterséges intelligencia által vezérelt ügyfélszegmentálás lehetővé teszi számukra, hogy személyre szabott tartalomajánlásokat nyújtsanak az egyéni preferenciák és a nézési előzmények alapján.
Előnyök
Az MI-alapú ügyfélszegmentálás számos előnnyel jár: ilyen a nagyobb pontosság, az MI-algoritmusok képesek az adatokon belüli bonyolult mintákat és kapcsolatokat felismerni, így pontosabb szegmentálást biztosítanak. Nem hagyható ki a skálázhatóság és a hatékonyság sem. Az MI-alapú megoldások automatizálják a szegmentálási folyamatot, lehetővé téve a vállalkozások számára a szegmentálási erőfeszítések hatékony skálázását. De a legfontosabb a személyre szabás: az MI-alapú szegmentálás lehetővé teszi a marketingesek számára, hogy személyre szabott marketingüzeneteket és termékkínálatot nyújtsanak az ügyfelek egyedi igényeihez igazítva.
Kihívások
Az MI-alapú ügyfélszegmentálás megvalósítása bizonyos kihívásokkal jár: ilyenek az adatvédelmi és biztonsági aggályok. A vállalkozásoknak biztosítaniuk kell az ügyféladatok védelmét és etikus felhasználását. De nem hagyható ki a mesterséges intelligencia és az emberi hozzájárulás egyensúlyban tartása sem. Bár az MI értékes meglátásokat nyújthat, elengedhetetlen a mesterséges intelligencia által vezérelt elemzés és az emberi szakértelem közötti egyensúly fenntartása. Az MI-technológia további fejlődésével várhatóan az MI-alapú ügyfélszegmentálás még pontosabbá és hatékonyabbá válik. Ez lehetővé teszi majd a vállalkozások számára, hogy egyre személyre szabottabb élményeket nyújtsanak, elősegítve a hosszú távú ügyfélhűséget és a növekedést a digitális marketing versenyhelyzetében.
Az ügyfelek elvándorlásának előrejelzése
A prediktív analitika az ügyfélmegtartásért olyan stratégia, mely gépi tanulási modelleket és MI-vezérelt analitikát használ az ügyfélelvándorlás előrejelzésére. Elemzi a múltbeli ügyféladatokat és azonosítja a mintákat, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy megjósolják, mely ügyfelek fognak valószínűleg elvándorolni, és így a megtartási erőfeszítéseket a nagy értékű ügyfelekre összpontosítják.
Megvalósítás
A vállalkozások a következő módon valósíthatják meg a prediktív elemzést az ügyfélmegtartás érdekében: a különböző forrásokból származó ügyféladatok egy helyre történő összevonásával az elemzéshez az ügyféladat-platformok (CDP-k) segítségével. Gépi tanulási modellek létrehozásával statisztikai algoritmusok és technikák bevetésével, például logisztikus regresszió, döntési fák és neurális hálózatok segítségével. A prediktív elemzési képességek integrálásával a meglévő CRM-szoftverekbe vagy dedikált prediktív elemzési megoldások használatával. Az ügyfelek viselkedési mutatóinak, például a vásárlási gyakoriságnak, a költési trendeknek és az elkötelezettségi szinteknek az elemzésével az elvándorlás kockázati tényezőinek azonosítása érdekében. De nem hagyható ki az ügyfél-életidőérték (CLV) modellek kidolgozása sem, hogy a megtartási erőfeszítéseket a nagy értékű ügyfelekre összpontosíthassák.
Előnyök
A prediktív analitika ügyfélmegtartásra történő felhasználásának előnyei a következők: a veszélyeztetett ügyfelek korai azonosítása és a proaktív elvándorlás megelőzése. Személyre szabott elköteleződés, ajánlatok és kommunikáció az ügyfelek számára az előre jelzett elvándorlási kockázatuk alapján. Javított ügyfél-életérték a nagy értékű ügyfelek megtartásával. Optimalizált erőforrás-elosztás és marketingköltségek a magas lemorzsolódási kockázatú ügyfelekre való összpontosítással. Az ügyféladatokból származó, hasznosítható meglátások a hatékony megtartási stratégiák kidolgozásához.
Kihívások
Az ügyfélmegtartást célzó prediktív analitika megvalósításával kapcsolatos kihívások a következők: a tiszta, integrált és átfogó ügyféladatokhoz való hozzáférés. A fejlett analitikához szükséges összetett adat-infrastruktúra és csővezetékek. Az elemzői tehetség és az adattudományi készségek szűkössége. A prediktív meglátások hatékony értelmezése és az azok alapján történő cselekvés. Szervezeti és kulturális elfogadás a csapatokon belül.
Kilátások
A prediktív analitika jövője az ügyfélmegtartásban ígéretes: az előrejelzések pontosabbá és valós idejűvé válnak a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás fejlődésével. Integrációt jelent a marketing- és értékesítési eszközökkel, hogy lehetővé váljon az automatizált elvándorlás megelőzése. A közösségi médiából, hívásokból, felmérésekből származó strukturálatlan adatok elemzésével gazdagabb meglátások szerezhetők a segítségével. A megtartási kezdeményezések szemcsés szegmentálása és hiper-személyre szabása is megtörténik. A prediktív analitika demokratizálása kód nélküli megoldások révén történik már.
Beszélgetésalapú mesterséges intelligencia
A társalgási MI olyan technológia, mely a mesterséges intelligenciát, beleértve a természetes nyelvfeldolgozást (NLP) és a gépi tanulást (ML), arra használja, hogy a szoftverek megértsék az emberi beszélgetéseket és válaszoljanak rájuk. Egyre gyakrabban használják az ügyfélszolgálat, a felhasználói élmény és a marketing javítására chatbotok és hangalapú asszisztensek segítségével.
Megvalósítás
A társalgási MI megvalósításához kövessük az alábbi lépéseket: határozzuk meg a chatbot vagy hangalapú asszisztens felhasználási esetét és céljait, például ügyfélszolgálat, értékesítés vagy marketing területeken akarjuk-e bevetni. Válasszunk megfelelő platformot vagy keretrendszert a chatbot vagy hangalapú asszisztens megépítéséhez. Figyeljük chatbot vagy hangalapú asszisztens teljesítményét, és nyújtson folyamatos támogatást és frissítéseket. A társalgási MI sikeres megvalósításai közé tartoznak: A Bank Green rendelkezik egy ClimateAI-vel, mely segít az ügyfeleknek fenntartható pénzügyi döntéseket hozni. Az Amtrak chatbotja évente 5 millió kérdésre válaszol, javítja az ügyfélszolgálatot és csökkenti az emberi beavatkozás szükségességét. A Stadtwerke Düren chatbotja 80%-os sikerrel oldja meg az ügyfélkérdéseket anélkül, hogy a chatet emberi ügynökhöz továbbítaná, ami az ügyfelek elégedettségének növekedését eredményezi. A Michigan State University Federal Credit Union a beszélgetésalapú mesterséges intelligenciát használta ügyfélszolgálati ügynökei hatékonyságának növelésére.
Előnyök
A társalgási MI alkalmazása olyan előnyöket kínálhat, mint például: a jobb ügyfélszolgálat a 24/7-es elérhetőséggel és azonnali válaszokkal. Személyre szabott és célzott marketing, ami az ügyfelek elkötelezettségének és értékesítésének növekedéséhez vezet. Költségmegtakarítás a rutinfeladatok automatizálásával és az emberi beavatkozás szükségességének csökkentésével. Fokozott felhasználói élmény a zökkenőmentes és intuitív digitális interakciókkal. Magával ragadó élményt teremt, mely a hagyományos weboldalaknál vagy alkalmazásoknál is jobb élményeket nyújt a felhasználóknak.
Kihívások
A társalgási mesterséges intelligencia megvalósítása olyan kihívásokkal járhat, mint például: a chatbotok és hangalapú asszisztensek pontosságának és megbízhatóságának biztosítása nem mindig zökkenőmentes. Az ügyfelek elégedettségének és hűségének fenntartása kihívásokkal jár, mivel az MI-ból hiányozhat az emberi érintés és az empátia. A személyes és érzékeny adatokkal kapcsolatos adatvédelmi és biztonsági aggályok kezelése sem egyszerű. A mesterséges intelligencia akcentusok, dialektusok, szleng vagy kontextus megértésének korlátainak leküzdése is probléma lehet.
Videomarketing
A videomarketing egy olyan stratégia, mely a videótartalmakat használja ki a közönséggel való kapcsolatfelvételre, a márkaismertség növelésére és a konverziók növelésére. A felhasználók körében való kedveltsége és a digitális marketingstratégiákban való hatékonysága miatt vált uralkodóvá.
Megvalósítás
A vállalkozások a videomarketinget a következőkkel valósíthatják meg: a célközönségükre szabott, magával ragadó és informatív videotartalmak létrehozása. Különböző videóformátumok, például magyarázó videók, termékbemutatók és vásárlói beszámolók felhasználásával. A videotartalmak optimalizálása különböző platformokra, például a közösségi médiára, a weboldalakra és az e-mail kampányokra. Együttműködés influencerekkel és a felhasználók által generált tartalmak ösztönzése új közönségek elérése érdekében. A videomarketing-kampányok teljesítményének mérése és a stratégiák megfelelő kiigazítása. A videomarketinghez olyan platformok használhatók, mint a YouTube, a Vimeo, a Wistia és a Vidyard.
Esettanulmányok
A videomarketing sikeres megvalósításai közé tartoznak:
Dollar Shave Club: Humoros és magával ragadó magyarázó videójuk vírusszerűen terjedt, jelentősen növelve a feliratkozásokat és a márkaismertséget.
GoPro: A felhasználók által generált tartalmak és lenyűgöző képi anyagok bemutatásával a GoPro hűséges rajongói és vásárlói közösséget épített ki.
Peloton: Videós marketingkampányaik hatékonyan mutatták be termékeik előnyeit és jellemzőit, ezzel ösztönözve az értékesítést és az ügyfelek elkötelezettségét.
Előnyök
A videomarketing alkalmazása a következőkhöz vezethet: fokozott márkaismertség és láthatóság. Jobb felhasználói elkötelezettség és konverziós arány. A termékek és szolgáltatások jobb megértése az ügyfelek körében. A tartalom megosztásának nagyobb valószínűsége, ami szerves növekedést eredményez.
Kihívások
A videomarketing megvalósításával kapcsolatos lehetséges kihívások a következők: a célközönséggel rezonáló, jó minőségű és vonzó videótartalmak létrehozása. A videókészítéshez és promócióhoz szükséges erőforrások és költségvetés elkülönítése. A fogyasztók folyamatosan változó trendjeivel és preferenciáival való lépéstartás. E kihívások leküzdése érdekében a vállalkozások befektethetnek videokészítési eszközökbe, együttműködhetnek influencerekkel vagy tartalomkészítőkkel, és folyamatosan nyomon követhetik és elemezhetik videomarketing kampányaik teljesítményét.
MI-vezérelt e-mail marketing
Az MI-vezérelt e-mail marketing olyan stratégia, amely a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást használja az e-mail kampányok optimalizálására. A korábbi teljesítményadatok, a felhasználói viselkedés és a preferenciák elemzésével fokozza a személyre szabást, a relevanciát és a hatékonyságot.
Megvalósítás
A vállalkozások különböző eszközök és platformok segítségével valósíthatják meg az MI-vezérelt e-mail marketinget: MailerLite: Ez a marketingautomatizálási platform az MI-t beépíti a rendkívül célzott és személyre szabott e-mail kampányok létrehozásához és célba juttatásához. MailChimp: AI-vezérelt funkciókat kínál az e-mail tartalmak, a küldési idők és a közönségszegmentálás optimalizálásához. ActiveCampaign: Ez az ügyfélélmény-automatizálási platform személyre szabott e-mail marketinget biztosít mesterséges intelligencia segítségével.
Esettanulmányok
Az MI-vezérelt e-mail marketing sikeres megvalósításai közé tartoznak: Sephora: az MI algoritmusok segítségével elemezte az előfizetők viselkedését és preferenciáit, lehetővé téve a hatékony listaszegmentálást és az egyedi termékajánlásokat. Amerikai Marketing Szövetség (AMA): A rasa.io, egy mesterséges intelligencia alapú hírlevél platformot használt, hogy több mint 100.000 e-mail feliratkozót rendszeresen bevonjon.
Előnyök
Az MI-vezérelt e-mail marketing számos előnnyel jár: ilyen a személyre szabott tartalom, Az MI-algoritmusok megjósolják a felhasználók érdeklődési körét és preferenciáit, így a marketingesek releváns tartalmat tudnak küldeni. A valós idejű analitika, az MI-alapú analitika átfogó betekintést nyújt az e-mail kampányok teljesítményébe. Jobb ügyfél-elkötelezettség eredményez: az MI-vezérelt e-mail marketing jelentősen javíthatja az ügyfélkapcsolatokat és az elkötelezettséget.
Kihívások
Az MI-vezérelt e-mail marketing megvalósítása kihívásokkal járhat: az adatvédelem és az adatbiztonság biztosítása kihívásokkal jár(hat). A vállalkozásoknak meg kell felelniük az adatvédelmi előírásoknak, és védeniük kell az ügyféladatokat. Az automatizálás és az emberi érintés egyensúlyban tartása: miközben az MI az e-mail marketing számos aspektusát automatizálhatja, az üzenetek megalkotásakor elengedhetetlen az emberi kéz érintésének fenntartása.
