Automatyzacja marketingu przy użyciu AI pozwala wybić się firmom daleko przed konkurencję. Sztuczna inteligencja to pojęcie, które krąży od lat wśród wszystkich niezależnie od tego czy interesuje się nowymi trendami na rynku techniki, czy też nie.
Jako jedna z kluczowych technologii dzisiejszego świata nie jest już odległą przyszłością, ale zbiorem metod, które posuwają rozwój nauki – i dziesiątek innych obszarów wymagających specjalistycznej wiedzy – do przodu. AI jest także szeroko stosowana właśnie w marketingu, a aplikacje oparte na sztucznej inteligencji oferują swoim użytkownikom nowe możliwości i o wiele większą wydajność, szczególnie w obszarze pozyskiwania nowych klientów.
AI – czym właściwie jest?
Sztuczna inteligencja jeszcze parę lat temu znana była głównie z filmów i literatury science fiction, ale dziś jest już rzeczywistością. Skrót ten oznacza z angielskiego “Artificial Intelligence”, czyli “sztuczną inteligencję” i obejmuje maszyny oraz oprogramowanie, które ma imitować inteligencję ludzkich zachowań. W głównej mierze chodzi o odtwarzanie ludzkiej zdolności do podejmowania decyzji. Ostatecznie oprogramowanie takie posiada duży stopień niezależności w zdolności do rozwiązywania problemów. Informatyka rozróżnia silną i słabą SI. Pierwsza z nich asystuje człowiekowi w skomplikowanych zadaniach, druga natomiast zajmuje się wyłącznie konkretnymi problemami i działa jako wsparcie techniczne. Słaba AI symuluje inteligentne zachowania za pomocą określonych algorytmów, które mogą być przez nią odpowiednio dostosowywane do sytuacji. Oba rodzaje mogą się uczyć nowych rzeczy i posiadać odpowiednie narzędzia do radzenia sobie z niepełnymi danymi.
Uczenie maszynowe – to to samo co AI?
Machine learning jest tylko jednym z obszarów sztucznej inteligencji. Termin ten można zastosować do systemów IT, które są w stanie znajdować wzory i regularności w przetwarzanych danych. Większość z nich wymaga stworzenia modelu statystycznego, który przelicza prawdopodobieństwo na podstawie podanych danych – prowadzi to do skonstruowania nowych informacji. Uczenie maszynowe wymaga zazwyczaj – jak sama nazwa wskazuje – fazy uczenia, w której do systemu wprowadza się dane, a on rozszerza stworzony przez siebie model statystyczny. W ten sposób rozpoznawane są pierwsze wzorce, które przenoszone są do nowych rekordów danych. Upraszczając: moduł uczenia maszynowego jest bardzo często rdzeniem aplikacji opartych na AI, ale nie są one synonimami.
Marketing i sztuczna inteligencja
Największe korporacje, takie jak Amazon, Microsoft czy Google, już od pewnego czasu korzystają z zalet SI jako kolejnego etapu rozwoju własnych technologii. Nowa era marketingu stoi pod znakiem sztucznej inteligencji. Staje się to oczywiste po przejrzeniu ilości danych, jakie są przez nią produkowane na potrzeby doradztwa i wyznaczania nowych kierunków sprzedaży. Zaawansowany zautomatyzowany marketing posiada własne narzędzia analityczne, które ułatwiają określenie potrzeb klientów, ale także ich zachowań. Dzięki temu, że rdzeń uczenia maszynowego jest najczęściej wszyty w strukturę oprogramowania automatyzacji marketingu, aplikacja ciągle uczy się i optymalizuje sama siebie pod kątem klienta. Wymaga to nieustającego zbierania danych i przetwarzania ich pod kątem analitycznym. Wyniki takich ciągłych badań mogą zostać wykorzystane do przedkładania użytkownikom reklam, które mają największe szanse na ich zainteresowanie, i rekomendowanie im kolejnych produktów.
Obszary zastosowania automatyzacji marketingu
Rynek zbytu dla aplikacji AI wspierających marketing wciąż rośnie. Najwięksi gracze zautomatyzowanych platform oferują odpowiednie wtyczki i oprogramowanie, które pozwalają na integrację tych technologii bez specjalistycznej wiedzy programistycznej. Obszary, które w przyszłości będą rozwijać się przy wsparciu AI to między innymi wspomniane rekomendacje produktów oraz sprzedaż krzyżowa oparta na danych behawioralnych, historii zakupów i preferencji. Poza tym wzrośnie jej znaczenie dla e-mail marketingu dzięki rozpoznawaniu wzorców zachowań i personalizacji komunikacji na różnych kanałach oraz aplikacji Big Data, które będą analizować i przygotowywać prognozy rynkowe. AI będzie grała również główną rolę w rozwoju botów społecznościowych i chatbotów, a także w technologii rozpoznawania mowy i obrazu.
Zdjęcie główne artykułu: źródło: Designed by Freepik
