Vad är AI-marknadsföring?

I den här artikeln förklarar vi utmaningarna och fördelarna med AI inom marknadsföring, inklusive hur du kan använda den för att värva kunder, spåra analyser och få ut mesta möjliga av investeringen. Vi går igenom bästa praxis och identifierar några framtida trender. Dessutom delar vi med oss av två verkliga exempel på företag som lyckas med marknadsföring med AI.

Nu sätter vi igång.

• Vad är AI inom marknadsföring?
• Hur kan AI inom marknadsföring hjälpa mig att nå mina kunder och personanpassa deras upplevelse?
• Vilken AI-marknadsföringsanalys kan spåras?
• Så kan användning av AI inom marknadsföring förbättra avkastningen
• Vilka är utmaningarna med AI inom marknadsföring?
• Bästa praxis för AI-marknadsföring
• Vad är en AI-medpilot?
• Framtiden för AI inom marknadsföring

AI för marknadsföring fungerar genom att bearbeta data med algoritmer och mönsterigenkänning för att simulera mänsklig intelligens. Den använder maskininlärning och djupinlärning för att identifiera trender, göra förutsägelser och utföra digitala uppgifter som vanligtvis skulle kräva mänsklig intelligens och beslutsfattande.

Precis som att du blir bättre på något ju mer du övar blir AI smartare i takt med att den lär sig mer. Den kan snabbt ta reda på vad en person kan vilja se, läsa eller köpa baserat på de data den har samlat in. Detta är maskininlärning.

Det finns två typer av AI inom marknadsföring som är viktigast för dig: Prediktiv AI och generativ AI. Prediktiv AI analyserar mönster i data för att förutse vilket resultat som kan uppstå härnäst. Den kan till exempel berätta vilka produkter en kund sannolikt kommer att köpa baserat på deras tidigare köpbeteende.

Generativ AI hjälper marknadsförare att skapa nytt innehåll genom att skapa ny text och nya bilder baserat på de mönster den har lärt sig från de data den har tränats på. Till exempel kan generativ AI skapa realistiska bilder eller producera texter som liknar mänskligt genererat innehåll som svar på en marknadsförares inmatningar. De två kompletterar varandra på några olika sätt.

Prediktiv AI ger insikter baserade på historiska data, och generativ AI kan använda denna information för att skapa nytt, relevant innehåll eller lösningar som snabbt och i stor skala kan skräddarsys efter specifika användarbehov.

Marknadsförare kan använda båda för att automatisera repetitiva uppgifter, segmentera målgrupper och leverera personanpassade meddelanden till konsumenter baserat på deras preferenser och beteenden.

Det har pratats mycket den senaste tiden om hur marknadsförare kan använda AI för att förbättra kundupplevelser och produktivitet. Men för att AI inom marknadsföring ska nå sin fulla potential måste vi verkligen förstå hur den fungerar och hur vi distribuerar den.

Tänk på AI som ett fordon som kan leverera alla kundinsikter du behöver och vill ha. Du kan marknadsföra mer effektivt och skapa personanpassat innehåll som kunderna gillar. Fordonet rör sig definitivt snabbt, men få inte panik – vi är här för att visa hur du kan känna dig trygg i förarsätet.

AI är ett kraftfullt verktyg för marknadsförare. I en process som kallas lookalike-modellering känner tekniken igen de gemensamma egenskaperna som dina största kunder delar. Det innebär att du är ett steg närmare att rikta in dig på kunder med liknande attribut som sannolikt är intresserade av dina produkter eller tjänster.

Om du inte redan har de data du behöver kan AI hjälpa dig att samla in dem genom att förfina datainsamlingsmetoderna och analysera stora mängder information för att identifiera viktiga insikter och trender. Dessa funktioner kan hjälpa teamet att skräddarsy marknadsföringsstrategier som ger resultat.

Eftersom AI-system är utformade för att vara användarvänliga blir de bättre på att formulera specifika förfrågningar eller promptar ju mer marknadsföringsteamen interagerar med promptar på naturligt språk. Ju effektivare promptutdata är, desto större blir den potentiella räckvidden till målgruppen. Ett bredare spektrum av kunder kommer att utvecklas i takt med att skräddarsytt innehåll blir bättre och bättre.

Dessutom kan generativ AI hjälpa dig att nå konsumenter med olika bakgrund och intressen. Genom att använda AI inom marknadsföring kan du till exempel skapa innehåll som återspeglar olika kulturella perspektiv, vilket gör budskapet inkluderande och tillgängligt för en bredare målgrupp. Generativ AI ökar chanserna att förstå och representera preferenserna hos dina unika kundsegment.

AI kan också vara till hjälp med retargeting, det vill säga när vi interagerar med samma kund flera gånger med förbättrade meddelanden. Automatisk retargeting med AI innebär att du kontinuerligt kan lära dig av varje kundinteraktion eller -konvertering, och optimera framtida innehålls- och marknadsföringsstrategier baserat på insikterna. Inlärnings- och anpassningsprocessen säkerställer att innehållet förblir relevant och övertygande.

Framöver förväntas generativ AI kunna producera ännu mer nyanserat innehåll, inklusive videor, musik och bilder. Detta skifte inom innehållsskapande kommer att bidra till att öka kundengagemanget eftersom utdata kommer att tilltala marknadsförarens målgrupper.

AI-drivna algoritmer och maskininlärningstekniker hjälper marknadsförare att bearbeta och analysera datauppsättningar snabbt. Till skillnad från traditionell analys kan AI-analys hantera och sortera större datauppsättningar i realtid. Den kan också identifiera komplexa mönster och korrelationer inom data, vilket avslöjar värdefulla samband och trender.

Marknadsförare som använder AI-verktyg inbyggda direkt i programvaruplattformar kan spåra attribueringsmodellering, resultatinsikter och kundinsikter.

• Med AI-attribueringsmodellering tilldelas kredit till olika marknadsföringskontaktpunkter som bidrar till ett önskat resultat, vilket ger insikter i olika marknadsföringskanalers och kampanjers effektivitet.
• AI-resultatinsikter ger omfattande och användbar information om marknadsföringsstrategiernas och kampanjernas effektivitet.
• AI-kundinsikter analyserar kunddata, förutsäger beteenden, till exempel sannolikhet för kundbortfall och köpbenägenhet, och föreslår bästa påföljande åtgärd för personanpassat engagemang och strategier för att behålla kunder.

Möjligheten att bearbeta stora datauppsättningar hjälper marknadsförare att fatta datadrivna beslut som leder till optimering av strategier för förbättrade resultat och avkastning.

Vi vet att företag kan utöka målgruppens storlek och räckvidd med AI-drivna insikter och inriktningsfunktioner. Vi vet också hur användning av AI inom marknadsföring kan öka konverteringsfrekvensen genom att leverera personanpassat innehåll och produktrekommendationer. Samma sak gäller målgrupps-retargeting, där AI vårdar relationer med skräddarsydda meddelanden.

Dessutom möjliggör AI:s avancerade rapporterings- och analysfunktioner djupgående insikter i kampanjresultat i realtid. Därmed kan du fatta beslut utifrån bättre data. Med kraften i automatisering av uppgifter och effektivisering av processer kan du hantera större arbetsbelastningar utan ytterligare operativ börda.

Automatisering frigör tid så att marknadsförare kan fokusera på innovation, till exempel följande:

• Uppslukande tekniker, till exempel förstärkt verklighet (AR) och virtuell verklighet (VR)
• Optimering av röstsökning och röstbaserade marknadsföringsstrategier
• Hållbar och etisk marknadsföringspraxis
• Influencer-marknadsföring och utveckling av riktat innehåll för nischade målgrupper

När marknadsförare har tid att fokusera på strategi är det mer sannolikt att deras företag får återkommande kunder och ökad avkastning på investeringen.

Marknadsföring med AI hjälper dig att förstå kundbeteende och personanpassa marknadsföringsaktiviteters timing, inriktning och innehåll. Men det innebär en del utmaningar.

• Etiska frågor om datasekretess, säkerhet och konsumentförtroende kräver efterlevnad och regler för att skydda kundinformation.
• Teknisk expertis är avgörande för framgångsrik AI-integrering, så att utbilda en kompetent arbetsstyrka som kan optimera verktyg och plattformar kan vara ett hinder.
• Dålig datakvalitet kan leda till felaktiga insikter och bristfälligt beslutsfattande. Det är avgörande att säkerställa tillräcklig datakvalitet med enhetliga kundprofiler.
• Bra AI bygger på en stabil datagrund. Den bygger också på att göra AI-utdata användbara i arbetsflödet. Ofta vill företag använda fler datavetenskapsmodeller från företagets data och anser att det är svårt att integrera i deras arbetsflöde.

Ha dessa sex prioriteringar i åtanke när du banar väg för AI inom marknadsföring på företaget:

1. Skapa en etisk, strategisk och teknisk grund. Detta innebär att använda transparent datapraxis som säkerställer efterlevnad av datasekretess och främjar en kultur av etisk AI-användning. Du kan till exempel skapa tydliga mekanismer för registrering/avregistrering och informera om omfattande policyer för dataanvändning.
2. Använd AI-funktioner för att förena, demokratisera och analysera dina data. Du lär dig mer om dina kunders preferenser genom att integrera data med AI-drivna verktyg. Denna helhetssyn på kundbeteende bidrar till att skapa effektiv marknadsföring.
3. Planera hur du optimerar AI för målgruppssegmentering och kundpersonanpassning. När du använder AI-drivna rekommendationsmotorer på e-handelsplattformar baseras produktförslag på individuella preferenser och köphistorik. Kundupplevelsen förbättras därför avsevärt.
4. Utbilda ditt team i att använda avancerad promptteknik för att skapa innehåll. Genom att erbjuda utbildning i hur AI-drivna verktyg för naturlig språkgenerering fungerar inspireras du att skapa övertygande innehåll i stor skala. Du kommer att kunna generera personanpassade e-postkampanjer, produktbeskrivningar och inlägg i sociala medier som tilltalar målgrupperna.
5. Automatisera monotona uppgifter för att snabba upp arbetsflöden. Använd AI-drivna automatiseringsverktyg för uppgifter som datainmatning, rapportgenerering och e-postschemaläggning så att ditt team kan fokusera på mer strategiska initiativ och kreativa kampanjidéer.
6. Brainstorma fram olika sätt som AI kan spåra och förbättra kampanjresultat över tid. AI-drivna analysplattformar kan tillhandahålla realtidsdata om kundengagemang och konverteringsfrekvens. Det innebär att du kan fatta datadrivna beslut och justera vid behov för att optimera kampanjresultat och avkastning.

En AI-medpilot är en assisterande, konversationsbaserad upplevelse som är inbyggd i en teknikplattform. Den tar in kraften från generativ AI (liknar en chattbot) till programvara och vägleder användare genom olika uppgifter.

Einstein Copilot använder till exempel CRM-data för att ge rekommendationer och utkast till innehåll, åtgärdsplaner och anpassad kod. Det är ett sätt för marknadsförare att bli mer effektiva och ha en ämnesexpert nära till hands.

De kommande två åren ser lovande ut för AI inom marknadsföring. Det finns utan tvekan utmaningar, men AI kommer att bidra till att tillgodose kundernas förväntningar på skräddarsytt innehåll samt företagens strävan efter effektivitet.

Marknadsförare kan förvänta sig en ökning av AI-användningen för att göra förutsägelser baserade på oorganiserade data. De får också lära sig att använda förstapartsdata för att vägleda generativ AI att producera kundfokuserade resultat som överensstämmer med deras varumärke.

I takt med att tekniken utvecklas kommer även fokus på säkerhet att öka. Eftersom 68 % av kunderna säger att framsteg inom AI gör det viktigare för företag att vara pålitliga, finns det en möjlighet för marknadsförare att se till att deras sekretess och säkerhet är vattentät.

Varumärken kommer att använda ett förtroendelager för att säkerställa att grundning av förstapartsdata är säker, minskar bias och inte läcker konfidentiella data till öppna plattformar där alla har åtkomst.

Det är möjligt att vi också kan få se en fullständig omvandling av hela marknadsföringsprocessen. I takt med att tekniken utvecklas kan AI-lösningar ta fram kampanjbriefs med automatiserat skapande av innehåll och kundresor, samtidigt som de genererar resultatsynlighet och användbara insikter – allt med en människa i förarsätet.