Η δημοτικότητα της τεχνητής νοημοσύνης αυξάνεται μέρα με τη μέρα.  Ολοένα και περισσότερες εταιρίες στοχεύουν να συμπεριλάβουν την τεχνητή νοημοσύνη στην επιχείρησή τους,  καθώς αυτή βοηθάει στη βελτίωση πολλών στόχων και στην επίλυση πολλών προβλημάτων. 

 Η τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει έναν μεγάλο αριθμό δυνατοτήτων για μεγαλύτερη αποδοτικότητα στο χώρο του μάρκετινγκ στην προώθηση και κατασκευή ιστοσελίδων.  Σε αυτό το άρθρο θα μοιραστούμε 5 εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στο μάρκετινγκ μέσω email.

 Το νούμερο ένα πρόβλημα του μάρκετινγκ μέσω email: Μείωση ενδιαφέροντος

Όσο οι χρήστες λαμβάνουν συνεχώς περισσότερη πληροφορία,  καθίσταται ολοένα και πιο δύσκολο να τραβήξεις την προσοχή του κοινού. Εφόσον περισσότερες εταιρείες ασχολούνται επαγγελματικά με το marketing, η μάχη για προσοχή αυξάνεται. 

Το μάρκετινγκ μέσω e-mail μπορεί να χρησιμοποιηθεί σαν ένα πολύ δυνατό εργαλείο.  Για μεγιστοποίηση του αριθμού των email που ανοίγονται και διαβάζονται,  ορισμένα μηνύματα θα πρέπει να σταλούν στους σωστούς ανθρώπους τη σωστή στιγμή.  Μόνο αυτοί οι οποίοι είναι ικανοί να απαντήσουν ακριβώς στις ανάγκες των πελατών τους μπορούν να αναμένουν μεγάλο αριθμό διαβασμένων  email.  Με την τεχνολογία της τεχνητής νοημοσύνης,  αυτό μπορεί να γίνεται αυτόματα και με πολύ μεγαλύτερη απόδοση από ότι παλαιότερα.

 Πέντε φανταστικές ευκαιρίες χρήσης τεχνητής νοημοσύνης στο μάρκετινγκ μέσω email

1.  Δημιουργία νέων πιθανών πελατών χρησιμοποιώντας παρόμοια μοντέλα

 Μία τυπική χρήση της τεχνητής νοημοσύνης είναι οι παρόμοιες καμπάνιες του Facebook.  Υπάρχουν δεκάδες επιχειρήσεις που χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη, προκειμένου να ανακαλύψουν ποιοι πελάτες έχουν τις μεγαλύτερες  δυνατότητες.  Χρησιμοποιούν ήδη υπάρχοντα προφίλ από τη βάση δεδομένων των πελατών – παρόμοιες καμπάνιες-  και έτσι αναγνωρίζουν επιπλέον πιθανότητες για επαφές με άλλους πελάτες.

2.  Αυτοματοποίηση των email με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης

Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης έχουν σχεδιαστεί προκειμένου να φέρουν εις πέρας αυτόματα προσχεδιασμένες καμπάνιες, βασισμένες στις πληροφορίες που υπάρχουν για τους πελάτες.  Αυτά τα συστήματα μπορούν να αναγνωρίσουν με ακρίβεια σε ποιο στάδιο βρίσκεται ο πελάτης.

 Επομένως,  αυτή η τεχνολογία μπορεί να αποδειχθεί ιδιαίτερα χρήσιμη για το μάρκετινγκ μέσω email.  Χρησιμοποιεί δεδομένα όπως προηγούμενες αγορές,  ενδιαφέροντα και προτιμήσεις αναζήτησης προκειμένου να  εκκινήσει  μηχανοκίνητες καμπάνιες.

3.  Υπερ-  εξατομίκευση στο μάρκετινγκ μέσω email

Η εξατομίκευση δεν είναι ένα νέο φαινόμενο στο μάρκετινγκ μέσω email.  Η διεύθυνση του πελάτη,  το θέμα του μηνύματος,  ο χαιρετισμός και το περιεχόμενο του κειμένου έχουν εξατομικευθεί ήδη από την πρώτη μέρα  του e-mail μάρκετινγκ.  Ωστόσο,  όσον αφορά την αποστολή συγκεκριμένων πληροφοριών,  χρησιμοποιείται η τεχνητή νοημοσύνη.

Ένα τυπικό παράδειγμα εφαρμογής αυτού είναι να αποσταλεί συγκεκριμένη πληροφορία, βασισμένη στην κοινωνική συμπεριφορά ενός χρήστη,  η οποία θα είναι εξατομικευμένη.  Το κείμενο,  καθώς και οι εικόνες μπορούν να δημιουργηθούν ανεξάρτητα από την επέμβαση του ανθρώπου.  Αυτή η πληροφορία μπορεί να ταιριάζει με την γεωγραφική θέση ενός χρήστη ή μπορεί επίσης να σχετίζεται με τη συμπεριφορά του ίδιου χρήστη στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης.

4.  Εξατομίκευση σε διάφορα μέσα κοινωνικής δικτύωσης

Η τεχνητή νοημοσύνη καθίσταται ιδιαίτερα ενδιαφέρουσα όταν είναι ικανή να αναγνωρίζει συγκεκριμένες ανάγκες των πελατών μέσα από  διάφορες πλατφόρμες με αμεσότητα και ακρίβεια.  Αυτό σημαίνει ότι πρέπει να αναγνωρίζει τη συμπεριφορά των χρηστών στα διαφορετικά μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Βασισμένη σε αυτή την πληροφορία αποφασίζει ποια email πρέπει να αποσταλούν στη συνέχεια ή ποιες ιστοσελίδες πρέπει να προσαρμοστούν στις συγκεκριμένες ανάγκες των χρηστών. 

 Περισσότερες εταιρείες ηλεκτρονικού εμπορίου  το βρίσκουν δύσκολο να χρησιμοποιήσουν διάφορες συστάσεις βασισμένες στην πληροφορία που προέρχεται από το marketing.  Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει και σε αυτό τον τομέα.

5.  Ανάλυση δεδομένων, προβλέψεις  και ανωμαλίες στο μάρκετινγκ μέσω email

Ένα  προαπαιτούμενο για κάθε μία από τις προαναφερθείσες μεθόδους είναι μία καλή βάση δεδομένων.  Στατιστικά, όπως ο αριθμός των email που διαβάζονται,  εντυπώσεις, πελάτες και μετατροπές, πρέπει να συγκεντρωθούν συνειδητά προκειμένου να χρησιμοποιηθεί η τεχνητή νοημοσύνη για προβλέψεις και έλεγχο. Αυτή η αυτοματοποίηση του μάρκετινγκ έχει ως αποτέλεσμα μία ποικιλία μετρήσεων που είναι θεμελιώδεις  για την πρόβλεψη καμπάνιας η για τον εντοπισμό ανωμαλιών  στα KPIs.