Sztuczna inteligencja (AI) w digital marketingu – jak ją stosować, aby uzyskiwać najlepsze rezultaty

Sztuczna inteligencja stosowana jest w wielu dziedzinach życia. Coraz częściej korzysta się z niej również w marketingu, gdzie wprowadzanie rozwiązań opartych na AI ma umożliwić klientom skorzystanie ze spersonalizowanej i cyfrowej oferty dostawców produktów i usług. Im lepsze dopasowanie oferty do potrzeb i oczekiwań klienta, tym większe szanse, że z niej skorzysta. Dlatego warto wiedzieć jak skutecznie wykorzystać sztuczną inteligencję na potrzeby własnej firmy, wyprzedzając przy tym konkurencję oraz wychodząc naprzeciw coraz bardziej widocznym trendom.

Czym jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja (SI, AI, Artificial Intelligence) obejmuje systemy oraz maszyny, które wykonując zadania naśladują ludzką inteligencję. SI ma zdolność usprawniania swoich działań opierając się na zdobywanych informacjach, a więc zdolność „uczenia się”. Warto podkreślić, że według wielu naukowców sztuczna inteligencja jest dziś w fazie WEAK AI, czyli w najlepszym wypadku dopiero raczkuje. Celem jest oczywiście STRONG AI co najmniej dorównująca człowiekowi.

Istotnym aspektem w kontekście technologii sztucznej inteligencji jest również tzw. przetwarzanie języka naturalnego (NLP, Natural Language Processing). NLP w olbrzymim uproszczeniu polega na jak najlepszym przekształceniu języka naturalnego w informację zrozumiałe przez komputer oraz odwrotnie.

SI a uczenie maszynowe i sieci neuronowe

Sformułowanie „sztuczna inteligencja” dość często, choć błędnie, zastępowane jest innymi określeniami, takimi jak:

  • uczenie maszynowe (Machine Learning);
  • głębokie uczenie (Deep Learning);
  • sieci neuronowe.

Wszystkie terminy są związane bezpośrednio z Artificial Intelligence, jednak definiują nieco inne pojęcia.

Machine Learning jest algorytmem lub techniką, rozpoznającą wzorce i postępującą dalej według nich. Działa dobrze tak długo, jak nie napotka na dane wejściowe nowego rodzaju. Wówczas w tym zakresie staje się bezużyteczna. Prostym przykładem algorytmu opartego o uczenie maszynowe jest wirtualny asystent klienta, np. w firmie kurierskiej. Świetnie sprawdza się, dopóki klienci zadają typowe pytania, np. jak nadać paczkę, jak przekierować przesyłkę czy jak zmienić adres dostawy. Wtedy potrafi dopasować właściwą odpowiedź i udzielić informacji.

Kiedy jednak otrzyma pytanie, którego nie ma w swoim zbiorze danych, jedyne, czego może oczekiwać klient to informacja o konieczności połączenia się z infolinią (lub podobny komunikat). Inaczej jest w przypadku sieci neuronowych i Deep Learning.

Sztuczne sieci neuronowe są algorytmami zaprojektowanymi tak, żeby działały w sposób przypominający działanie ludzkiego mózgu. Dzięki analizie dużej liczby danych, potrafią one działać w pewien specyficzny sposób, który można nazwać wyciąganiem wniosków.

Udoskonalone sieci neuronowe to z kolei uczenie głębokie. Zilustrujmy różnicę między „zwykłymi”, a głębokimi sieciami neuronowymi na przykładzie. Jeśli sieć neuronową nauczymy rozpoznawać koty na obrazkach, będzie potrafiła odróżnić kota od psa, konia czy samochodu. Głęboka sieć neuronowa wykona to zadanie lepiej i „głębiej” – będzie potrafiła nie tylko zidentyfikować kota, ale także np. wskazać jego rasę, wiek, a nawet zinterpretować zachowanie (nastroszony ogon – rozdrażnienie, ułożenie na plecach – głęboki relaks itp.).

Ponieważ sieci głębokie można „pogłębiać” i zwiększać tym samym ich „inteligencję”, wydaje się, że kierunkiem rozwoju SI są właśnie głębokie sieci neuronowe.

sztuczna inteligencja deep learning

Jakie przeszkody trzeba pokonać na drodze do wykorzystania pełnego potencjału sztucznej inteligencji w firmie?

Współczesna technologia ogranicza SI – obecnie wykorzystanie jej całego potencjału jest niemożliwe, ponieważ do osiągnięcia celu w postaci wspomnianej STRONG AI jest jeszcze daleko. Można jednak w ramach dostępnych narzędzi z powodzeniem wykorzystać SI do wielu obszarów ludzkiej działalności. Niestety, zwykle trzeba najpierw pokonać pewne przeszkody. Skupiając się na obszarze firm, potencjalnymi problemami do rozwiązania są w szczególności:

  • pozyskanie przez analityków określonych zasobów i danych niezbędnych do budowy modeli samouczenia się maszyn;
  • korzystanie przez analityków z wielu narzędzi zarządczych open source, co utrudnia pracę programistom, którzy muszą często przekodować modele analityków tak, żeby można było je osadzić w aplikacjach programistów;
  • konieczność zwiększonego zaangażowania pracowników IT do współpracy z zespołami analityków działających na coraz większej liczbie narzędzi open source z SI;
  • niewystarczające w stosunku do potrzeb środki finansowe przeznaczone na efektywne wykorzystanie potencjału SI, co wymaga utworzenia zintegrowanego ekosystemu pracy.

Jak nietrudno zauważyć, największe problemy na drodze do wykorzystania SI w przedsiębiorstwie stwarza czynnik ludzki oraz kwestia pozyskania i przeznaczenia na cele projektu odpowiednich funduszy.

Co zachęca specjalistów z różnych branż do korzystania z SI?

Zanim odpowiemy na pytania związane z wpływem SI na producenta i konsumenta, marketing oraz zarządzanie, zastanówmy się najpierw, dlaczego w ogóle koncepcja zastosowania technologii opartych na SI wydaje się tak kusząca. Poniżej prezentujemy 3 przyczyny zwiększającego się zainteresowania SI.

  1. Łatwy dostęp do stosunkowo taniej mocy obliczeniowej o wysokiej wydajności. Jeszcze niedawno na opracowywanie Big Data mogły pozwolić sobie wyłącznie duże centra informatyczne. Dziś chmura oferuje ekonomicznie opłacalny dostęp do dużych mocy obliczeniowych, dzięki czemu nowe technologie i rozwiązania z zakresu SI są osiągalne dla większej liczby przedsiębiorców.
  2. Dostępność danych na potrzeby trenowania inteligentnych systemów. Zanim zaimplementowana w przedsiębiorstwie SI zdoła generować poprawne prognozy i rozwiązywać problemy w sposób racjonalny, musi przejść trening na ogromnej ilości danych. Stosunkowo niedrogie usługi magazynowania i przetwarzania danych oraz ich etykietowania, pozwalają coraz większej liczbie firm na „szkolenie” SI dla własnych potrzeb.
  3. Uzyskanie przewagi konkurencyjnej. Wykorzystanie SI w celach biznesowych coraz częściej dostrzeganie jest nie tylko przez informatyków czy inżynierów, ale także osoby zarządzające. Inteligentne oprogramowanie, platformy i rozwiązania to nie tylko większa wydajność pracowników, wyższa konkurencyjność, szybsza reakcja na zmiany i potrzeby klientów, ale także niższe koszty, które wynikają np. ze zmniejszenia ryzyka rynkowego czy skrócenia czasu wprowadzenia na rynek nowego produktu.

sztuczna inteligencja wykorzystanie w sklepach online

Jak sztuczna inteligencja zmienia rzeczywistość digital marketingu?

Dla marketingu cyfrowego SI jest ogromną szansą na zwiększenie sprzedaży poprzez spersonalizowane doświadczenia konsumenckie. Co to oznacza? W największym uproszczeniu chodzi o zaoferowanie klientom zdigitalizowanych i, co równie ważne, spersonalizowanych doświadczeń konsumenckich. Taki mechanizm działania SI stosowany jest m.in. w wyszukiwarce Google, o czym możesz przeczytać choćby w naszym tekście o indywidualizacji SERP.

Jak tworzyć wartość przy użyciu SI?

W jaki więc sposób specjaliści od marketingu cyfrowego mogą posłużyć się SI? Wydaje się, że warto skupić się na 3 obszarach:

  • zastosowaniu indywidualnej segmentacji w celu identyfikacji grupy docelowej;
  • nawiązaniu z klientami takich relacji, jakich oni oczekują;
  • dostarczeniu każdemu z segmentów grupy docelowej treści dostosowanych do jego potrzeb.

Identyfikacja grupy docelowej przy zaimplementowaniu mechanizmu segmentacji opartego na SI

W przeszłości dział marketingu firmy wyodrębniał grupę docelową zadając sobie szereg pytań o cel kampanii. Ustalając, czy najważniejsze są zyski, czy też podwyższenie poziomu świadomości, utrzymanie dotychczasowych klientów albo jeszcze inne kwestie, otrzymywano w rezultacie właściwą grupę docelową. Obecnie proces ten można przeprowadzić przy użyciu narzędzi SI w sposób niezwykle precyzyjny i zdecydowanie szybszy. Zoptymalizowany proces pozwala także na segmentację grupy docelowej, a w rezultacie na przedstawienie każdemu z segmentów jeszcze bardziej zindywidualizowanej oferty.

Wyjaśnijmy to na przykładzie. Sprzedawca samochodów kombi pewnej marki dzieli swoich klientów na rodziny z dziećmi oraz właścicieli małych firm wykorzystujących pojemne auto do pracy. Narzędzia oparte na SI pomogą mu wskazać w każdej z grup segmenty: rodzin z dziećmi, które często wyjeżdżają zabierając ze sobą rowery oraz właścicieli małych firm pokonujących duże odległości.

Dzięki takiej informacji, sprzedawca skieruje od razu do odpowiedniej grupy klientów spersonalizowaną ofertę. Amatorzy wycieczek rowerowych z pewnością będą zainteresowani zakupem wieszaka rowerowego, który umożliwia bez problemu otwarcie klapy bagażnika, co jest przydatne zwłaszcza w przypadku rodzin z małymi dziećmi pokonującymi dalekie trasy. Z kolei kierowcy podróżujący służbowo mogą być zainteresowani takimi udogodnieniami jak wbudowana opcja chłodzenia schowka naprzeciwko przedniego siedzenia pasażera, czy dodatkowy uchwyt na kubek termiczny (np. zakładając że fabrycznie wyposażony samochód takiego nie posiada).

SI pozwoli także specjalistom od marketingu podejmować inne decyzje, np. dopasowanie wiadomości (a być może również kanału ich dostawy) nie tylko do segmentu potencjalnych odbiorców określonej kampanii, ale także w odniesieniu do zachowań klientów. Tych, którzy zwykle nie otwierają wiadomości trzeba zachęcić do tej czynności – być może nie czytają maili, ale przeglądają wiadomości w social mediach. Z kolei grupę, która czyta maile regularnie, ale nie korzysta z oferty być może warto zachęcić do zakupu przez zaproponowanie uczestnictwa w programie lojalnościowym, czy specjalnych zniżek na produkty, którymi potencjalnie mogą być zainteresowani należący do niej klienci.

Relacje zgodne z oczekiwaniami klienta

Segmentacja grupy docelowej to dopiero początek możliwości, jakie stwarza AI. Skuteczna kampania obejmuje nie tylko wiadomości o odpowiedniej treści dostosowanej do potrzeb klienta, ale także ich dostawę właściwymi kanałami i w dobrze zaprojekowanym czasie. Informacje można dostarczać pocztą e-mail, ale także za pośrednictwem urządzeń mobilnych czy mediów społecznościowych. SI może pomóc w odpowiednim wyborze kanału, a także optymalnej liczbie informacji i czasie ich dostawy, co pomoże utrzymać odpowiedni poziom zaangażowania klientów.

Właściwe wyniki można otrzymać analizując np. liczbę wiadomości wysyłanych do klientów i porównując ją z liczbą aktywnych klientów. SI może pomóc również w ustaleniu preferencji związanych z interakcją w odniesieniu do kanałów. Jedna grupa klientów może regularnie reagować na wiadomości w social mediach, podczas gdy ignoruje e-maile. Inni klienci będą korzystać z każdego kanału, a jeszcze inni w ogóle nie będą zainteresowani wiadomościami.

Taką samą analizę przeprowadzi SI w odniesieniu do racjonalizacji czasu wysyłki treści, opierając się na prawdopodobieństwie, że w danym momencie dnia klient potencjalnie zwróci uwagę na otrzymaną wiadomość.

Pozostaje jeszcze jedna kwestia – sprawdzenie skuteczności działania SI. Tu pomocne okażą się testy A/B i wielokrotnego wyboru, które zmierzą skuteczność kampanii zoptymalizowanych za pomocą SI, porównując je z wynikami wcześniejszych kampanii prowadzonych bez wykorzystania SI.

Treści adekwatne do potrzeb

SI pomaga w segmentacji grupy docelowej, określeniu kanałów komunikacji, a także optymalizacji czasu dostawy wiadomości do klienta. Narzędzia oparte na procesach uczenia maszynowego i silnikach rekomendacji można wykorzystać do dostosowania treści dostarczanych klientowi. Wysyłanie spersonalizowanych treści to dość powszechny zabieg stosowany również w firmach, które nie wykorzystują jeszcze SI w działaniach marketingowych.

Wiele przedsiębiorstw przesyła klientom treści dynamiczne, czyli oferty z użyciem kreatywnych elementów zmieniających się w zależności od atrybutów określających daną grupę klientów. Taki proces przeprowadzany ręcznie jest jednak czasochłonny i wymaga wiele czasu oraz zaangażowania pracowników. Dlatego warto użyć do niego zasobów opartych na SI, która przetwarzając ogromne ilości informacji jest w stanie przeanalizować oczekiwania nawet setek tysięcy klientów oraz wybrać dla nich odpowiednie treści opierając się na tysiącach produktów w bardzo krótkim czasie.

Rekomendacje produktowe biorą pod uwagę zachowania użytkowników przeglądarek internetowych i podobieństwa produktów, pozwalając skorelować potencjalnych klientów z produktami, które ci mogą kupić z dużym prawdopodobieństwem. Poza produktami, kampanie wykorzystujące SI mogą opierać się na treściach zawierających również inne elementy pomagające skłonić klientów do pożądanych działań, np. spersonalizowane banery. Warto podkreślić, że SI „uczy się”, dlatego wraz ze wzrostem informacji o klientach i ich preferencjach, a także reakcjach klientów na dotychczasowe działania, coraz lepiej dopasowuje treści do określonych segmentów grup docelowych.

SI – fakty i mity

Wiele firm korzysta z powodzeniem z rozwiązań opartych na SI, również w obszarze digital marketingu. Mimo to, ciągle istnieje dość duży opór zarówno w stosunku do celowości jej zastosowania, jak i samego procesu wdrożenia. Główne wątpliwości dotyczą oczywiście realnych korzyści dla firmy płynących z możliwości SI oraz organizacji procesu. Choć w marketingu cyfrowym jest to to stosunkowo nowa dziedzina, zdążyło wokół niej narosnąć już kilka popularnych mitów, które jednak nie znajdują żadnego potwierdzenia w rzeczywistości:

Mit 1. Rozwiązania SI wyłącznie na indywidualne zlecenie

Większość firm wdraża zarówno rozwiązania dopasowane do własnych potrzeb, które można określić jako wewnętrzne, jak i gotowe modele. Pewne problemy biznesowe są typowe dla wielu przedsiębiorstw i te można rozwiązać przy użyciu sprawdzonych i skomercjonalizowanych rozwiązań, a inne algorytmy muszą zostać dopasowane do specyfiki konkretnej firmy.

Mit 2. Zaimplementowanie SI w biznesie przyniesie natychmiastowe korzyści

SI nie działa w sposób magiczny. Żeby przyniosła korzyści, trzeba ją wdrażać po pierwsze określając dokładnie cele, które chce się za jej pomocą osiągnąć, po drugie, planując strategię i po trzecie, działając konsekwentnie. Widoczne korzyści z SI zawsze odroczone są w czasie.

Mit 3. Uruchomienie rozwiązań SI wyeliminuje czynnik ludzki

Działanie SI nie polega na zastąpieniu pracowników przez roboty. Jej zadaniem jest zwiększenie ludzkich możliwości, odciążenie ludzi od zadań rutynowych i uciążliwych, choć koniecznych, oraz przyspieszenie określonych procesów. Ludzie są niezbędni do dostarczenia odpowiednich danych oraz wykorzystania rezultatów działań SI.

Mit 4. Im więcej danych, tym lepiej

Niekoniecznie. Bardziej niż ilość liczy się jakość. Lepsze rezultaty niż przetwarzanie dużej ilości danych daje dostarczenie SI danych wysokiej jakości, zaktualizowanych i urozmaiconych.

Mit 5. Sukces wdrożenia SI w firmie zostanie osiągnięty wyłącznie dzięki danym i modelom

Dane, modele i algorytmy to baza dla rozwiązań opartych na SI. Żeby jednak przyniosły one konkretne korzyści, muszą sprostać zmieniającym się potrzebom biznesowym, co jest zarówno istotne, jak i najtrudniejsze do osiągnięcia.

Jak sztuczna inteligencja wspiera SEO?

Implementacja SI do wsparcia działań SEO to dziś już nie potencjalny kierunek rozwoju czy ewentualna możliwość ale wręcz konieczność. Dlaczego? Najważniejsza wyszukiwarka w sieci, czyli Google od kilku lat korzysta do wyszukiwania z rozwiązań opartych o SI. Chcąc więc pozycjonować SERP w Google, trzeba posłużyć się tym samym narzędziem. Obrazowo można przedstawić relację Google – specjalista SEO jako rozmowę tym samym językiem. A jest to definitywnie język SI.

Korzyści z implementacji SI w SEO

Choć SI w ogólnym ujęciu przynosi wiele zróżnicowanych korzyści, to w odniesieniu do SEO można wyróżnić trzy wiodące zalety wynikające z jej wprowadzenia:

  • pomoc w identyfikacji trendów i wzorców, które bardzo trudno zaobserwować człowiekowi. Dane te z jednej strony mogą pomóc w optymalizacji wyszukiwarek pod kątem znajdowania wartościowych informacji, a z drugiej – dostarczyć informacji o potencjalnych SERP i dostosowania stron pod te wyniki;
  • personalizacja SERP, co może przynieść zwiększony ruch na stronie, a w rezultacie bardziej skuteczną sprzedaż;
  • zautomatyzowanie zadań powtarzalnych, np. wyszukiwanie słów kluczowych czy linkbuilding.

Specjaliści SEO dość zgodnie twierdzą, że wpływ SI na SEO będzie z czasem coraz większy, dlatego warto jak najszybciej wykorzystać SI do swoich działań. W przeciwnym przypadku ci, którzy z niej nie korzystają mogą w nieodległej przyszłości znaleźć się w niekorzystnej sytuacji konkurencyjnej.

Jak wprowadzić SI w SEO?

Sztuczna inteligencja w SEO powinna działać dwupłaszczyznowo. Po pierwsze jej zadaniem jest wykrywanie zależności i trendów, które trudno zauważyć człowiekowi analizującemu dane, np. dlatego że są zbyt rozproszone, albo jest ich za mało w dużej liczbie danych ogólnych, żeby zauważyć określoną prawidłowość czy powtarzalność.

Po drugie, SI ma zastąpić specjalistów SEO w czynnościach powtarzalnych tak, żeby zwolnić zasoby ludzkie, które można skutecznie wykorzystać do innych działań przynoszących korzyść w pozycjonowaniu.

Wyszukiwanie słów kluczowych

SI jest wprost idealnym narzędziem służącym identyfikacji najczęściej wyszukiwanych fraz i słów kluczowych (keywords). Automatyzacja w tym zakresie z pewnością przynosi oszczędność czasu specjalistów SEO, a także może zapewnić bardzo dobre dopasowanie fraz do profilu osób poszukujących informacji określonego rodzaju.

Link building

Sztuczna inteligencja może zastąpić specjalistę w znajdowaniu potencjalnych partnerów do budowania linków, a także w nawiązywaniu współpracy, przynajmniej na jej wczesnym etapie (np. poprzez zautomatyzowane wiadomości e-mail). Dzięki temu ludzie mogą skupić się na bardziej skomplikowanych zadaniach.

AI pisze opisy produktów

AI copywriting

Niektóre agencje wykorzystują już dziś narzędzia, które optymalizują pracę copywriterów. Napisanie treści, której celem jest pozycjonowanie bez udziału SI polega na wykorzystaniu keywords z listy dostarczonej copywriterowi przez specjalistę SEO bez weryfikacji informacji istotnych z punktu widzenia pozycjonowania. Narzędzia oceniają na bieżąco:

  • stopień nasycenia tekstu słowami kluczowymi. Istotne jest nie tylko ich użycie, ale także użycie prawidłowe, czyli w odpowiedniej ilości. Przeładowanie tekstu frazami jest równie niekorzystne dla pozycjonowania strony, co użycie ich w zbyt małej liczbie;
  • konkurencyjność tekstu. Analizując określone czynniki, narzędzia pozwalają na bieżąco poznać i kontrolować pozycję tekstu w odniesieniu do konkurencji. Dzięki temu copywriter wie, że np. należy wydłużyć tekst, albo przeciwnie skrócić. Dostaje wskazówki odnośnie liczby nagłówków oraz ich długości. Może też zrezygnować z opisywania pewnych aspektów tematu nieistotnych dla użytkownika albo opisać inne, bardziej zgodne z oczekiwaniami potencjalnego klienta w określonym przypadku.

Optymalizacja treści

SI może przeanalizować stronę internetową pod kątem treści, a następnie zaproponować jej optymalizację z uwzględnieniem odpowiednich fraz. W ten sposób przyczyni się do zwiększenia szans witryny na zajęcie wysokich pozycji w SERP.

Analiza pod względem duplikacji treści

SI pozwala szybko i precyzyjnie przeanalizować treści witryny pod względem duplikacji – zarówno plagiatu, jak i szkodliwego duplicate content.

Analiza stron konkurencji

Śledzenie pozycji strony w SERP i porównywanie jej z konkurencją może przyczynić się do dostarczenia specjalistom SEO cennych informacji. W konsekwencji pozwoli na wprowadzenie wartościowych zmian do strategii SEO i osiągnięcie wyższych pozycji witryny niż pozycje stron konkurencji.

Wykorzystanie SI w e-commerce – nowe technologie usprawniające sprzedaż

Firmy z branży e-commerce coraz częściej decydują się na wykorzystanie technologicznych usprawnień bazujących na sztucznej inteligencji w obsłudze klientów. Wszystko po to, żeby polepszyć doświadczenia klienta i przekuć tę korzyść na zwiększone wyniki sprzedaży. W jakie rozwiązania warto inwestować przedsiębiorcom z obszaru e-commerce? Oto kilka najbardziej oczywistych zastosowań:

Wykorzystanie chatbotów

Komunikacja z klientem przy udziale chatbotów, czyli programów, które w naturalny sposób odpowiadają na pytania klientów, niesie sporo korzyści:

  • odciąża pracowników, którzy mogą skupić się na innych zadaniach;
  • zapewnia klientowi możliwość uzyskania odpowiedzi 24 godziny na dobę;
  • pozwala na szybką odpowiedź na pytanie klienta;
  • wspiera klientów w procesie zakupowym.

Choć chatboty nie są już żadnym novum i trudno je zaliczyć do rozwiązań innowacyjnych, to jednak wielu przedsiębiorców nie docenia jeszcze ich zalet. Warto podkreślić, że dzisiejszym chatbotom daleko jeszcze do prawdziwych doradców zakupowych, ale pamiętajmy, że SI jest obecnie na bardzo niskim poziomie zaawansowania w porównaniu z potencjalnymi możliwościami i rozwój nastąpi także w tej dziedzinie.

Monitorowanie zachowań klientów i rekomendacje produktowe

SI może badać zachowania klientów, ustalając m.in. jakie treści czytają, czego poszukują, jak długo pozostają na danej stronie, czy klikają w linki itp. Na podstawie wcześniejszej aktywności użytkowników w witrynie e-commerce, oprogramowanie może proponować potencjalnie przydatne i poszukiwane produkty czy rozwiązania. W tym celu stosuje się najczęściej:

  • wyświetlanie produktów podobnych do tego, który zainteresował użytkownika;
  • podpowiedzi – wskazanie produktów, które mogą zainteresować użytkownika z uwagi na jego dotychczasowe wybory;
  • up-selling i cross-selling – SI sprawdza się również w przypadku produktów, których użytkownik może potrzebować do już wybranych przedmiotów czy usług (cross-selling), a także nowszych, ulepszonych wersji produktów, które nabył wcześniej (up-selling).

Rozpoznawanie i przetwarzanie obrazu

Klient poszukujący konkretnego rozwiązania niekiedy nie dysponuje nazwą (albo nazwa jest tak specyficzna, że wpisywanie jej w wyszukiwarkę sklepu nie daje wyników). W tej sytuacji z pomocą przychodzi SI, która identyfikuje obraz, a następnie oferuje na jego podstawie usługę czy produkt. Innym przydatnym rozwiązaniem jest możliwość wirtualnego wypróbowania produktu jeszcze przed jego zakupem – pisaliśmy na ten temat już w naszym tekście o metaversum. Klient przesyłając własne zdjęcie może sprawdzić np. jak ubranie prezentuje się na jego sylwetce, makijaż na twarzy, czy mebel w pokoju.

Wyszukiwanie głosowe (Voice Search)

E-commerce coraz częściej korzysta z Voice Search. Ponieważ szybciej mówimy niż piszemy, a do zakupów coraz częściej wykorzystujemy smartfon ze stale włączonym mikrofonem, ta forma znajdowania interesujących użytkownika produktów jest coraz częściej stosowana. Trend ten jest już zdecydowanie widoczny, dlatego nie można go ignorować, lecz trzeba odpowiadać na tę potrzebę klienta.

Autouzupełnianie

SI wykorzystywana jest także do pomocy użytkownikom wyszukującym produkty w tradycyjny sposób – wpisując frazy „z klawiatury”. Przydatną funkcją jest w tym przypadku autouzupełnianie oraz znajdowanie i korekta literówek w witrynie sklepu czy serwisu.

Powyższa lista nie wykorzystuje wszystkich możliwych działań marketingowych z użyciem SI. Warto wspomnieć również o przydatnym przewidywaniu zachowań użytkowników, zarządzaniu zapasami czy identyfikacji zachowań, które nie należą do ludzi (zbyt szybkie uzupełnianie formularzy, otwieranie wielu stron w ciągu sekundy itp.).

Jak maksymalnie wykorzystać możliwości SI w marketingu? Podsumowanie

Wykorzystanie SI w marketingu ma określony cel i jest nim pozyskanie jak najbardziej dokładnego obrazu kupującego. Na tej podstawie można bardzo precyzyjnie dopasować ofertę do oczekiwań i potrzeb klienta, a tym samym zwiększyć szansę na sprzedaż. SI wykorzystuje się w marketingu najczęściej w obszarze:

  • wsparcia procesów decyzyjnych kupujących poprzez precyzyjne dobranie oferty do potrzeb klienta (segmentacja grup docelowych, pozyskiwanie i analiza informacji o preferencjach klienta);
  • usprawnienia kontaktu z klientem (chatboty, narzędzia pozwalające konsultantom przygotować się do rozmowy z telefonującym klientem, zaawansowane i szybkie odpowiedzi na e-maile itp.);
  • komunikacja za pomocą wielu kanałów oraz pozyskiwanie informacji zwrotnych również wieloma dogami;
  • działanie w czasie rzeczywistym. Proces zakupowy przebiega dziś bardzo szybko, dlatego należy błyskawicznie reagować na wybory klienta, np. natychmiast uruchamiając ofertę typu cross-selling czy up-selling.

Zastosowanie technologii informatycznych opartych na sztucznej inteligencji w marketingu jest procesem, który już się rozpoczął i zgodnie z przewidywaniami specjalistów będzie postępował. Ważnym aspektem SI jest możliwość “uczenia się”, dzięki której rozwój ten zależy nie tylko od firmowych działów IT, ale w pewnym sensie staje się samoistny. Warto pamiętać, że sprzedaż produktów i usług stanowi motor napędowy przedsiębiorstw, dlatego wszelkie innowacje wprowadzane w tej dziedzinie mają ogromną szansę nie tylko na szybkie rozpowszechnienie, ale także na dalszą ekspansję.