Bland andra teknologier förväntas maskininlärning, som är en delmängd av AI, ha den högsta tillväxttakten inom marknadsföringssektorn.
De flesta känner till AI för dess innehållsskapande potential inom marknadsföring, men teknikens användningsområden är mycket mer omfattande och det kommer det här blogginlägget handla om.
Vi ser att AI kan hjälpa till med exempelvis poängsättning/scoring av potentiella kunder, målgruppssegmentering, anpassning av budskap, kampanjoptimering, kundservice och prediktiv analys. Ju mer du vet om AI-Marketing Automation (MA), desto bättre rustad kommer du att vara för att införliva den i din marknadsföringsstrategi.
Men vänta inte på att AI ska lösa dina eventuella begränsningar du har idag med CRM-aktiviteter och Marketing Automation. Säkerställ istället att du nyttjar dessa verktyg effektivt och din förstapartsdata här och nu, och följ utvecklingen av AI och börja testa.
Hur skiljer sig AI från automation?
Även om AI och automation ofta används omväxlande, är de två välavgränsade teknologier. Men de kan användas i kombination i ett användningsområde som marknadsföring för att leverera fantastiska resultat.
Automation innebär helt enkelt att använda teknik för att automatisera repetitiva uppgifter eller processer. Ett enkelt exempel på automatisering i marknadsföring kan vara att schemalägga inlägg på sociala medier eller skicka ut e-postkampanjer vid specifika beteenden eller tidpunkter så att du inte behöver göra det själv.
Å andra sidan hjälper AI med att skriva och skapa själva innehållet. Till skillnad från automatisering, som följer förprogrammerade regler och instruktioner, kan AI lära sig och anpassa sig på egen hand.
Om du till exempel ber ChatGPT att skriva en ämnesrad i ett e-postmeddelande för att berätta om din bok-rea, kommer flera alternativ att genereras. Ett automationsverktyg kommer inte att göra det. Det kommer dock att schemalägga e-postutskicket vid en viss inlagd trigger.
AI bearbetning kräver enorma mängder data och upplärning för att öka intelligensen, medan automatisering använder teknik för att ersätta mänsklig hantering.
Så, hur fungerar dessa två tillsammans i AI-marknadsföringsautomatisering?
Ta ett populärt verktyg för e-postmarknadsföring som låter dig skapa anpassad automatisering för dina kampanjer. Programvaran har nya AI-funktioner, såsom e-postgenerering, för att kombinera kraften i automatisering och AI.
Anta att du vill skriva e-postmeddelandet för din bokrea-kampanj. Du kan be verktygets innehållsgenerator att skriva det. Verktyget ger dig tre alternativ att välja mellan. Det här är AI-delen.
Därefter kan du ställa in en automatisering som skickar e-postmeddelandet till dina prenumeranter klockan 15.00 dagen före din kampanj. Detta är automationsdelen. Precis så här kan marknadsförare använda blandningen av AI och automation i sina strategier. Möjligheterna finns för e-postmarknadsföring, sociala medier och chatbots för kundtjänst.
Vilken roll har AI i Marketing Automation?
På sin mest grundläggande nivå vet vi att AI är ett datorprogram som är designat för att lära av data och anpassa sitt beteende därefter. I samband med MA innebär detta att AI kan analysera stora mängder data för att identifiera mönster, förutsäga kundbeteende och fatta beslut i realtid.
AI möjliggör också dynamisk personalisering; den kan justera innehåll och meddelanden baserat på individuella kunders preferenser och beteenden något som kommer att förändra personalisering och andra marknadsföringsstrategier än mer framöver.
AI-chatbotar kommer kanske att vara den mest effektiva formen av AI-personalisering under de kommande åren. Sammantaget ger integreringen av AI inom MA många fördelar, vilket gynnar marknadsförare att investera i tekniken.
Varför ska marknadsförare använda AI-Marketing Automation?
Det finns många skäl för marknadsförare att använda AI-MA. Medan vissa är ekonomiskt motiverade, är andra mer fokuserade på effektivitet och kundnöjdhet. Låt oss titta på några av dem.
Bättre personalisering
Vi lever i en värld där varje kund vill bli behandlad som en individ, inte bara ett annat nummer i en databas. AI-MA möjliggör dynamisk personalisering, vilket ger en riktad upplevelse för varje kund baserat på deras unika preferenser och behov.
När varumärken erbjuder personliga tjänster till kunder kan de förvänta sig bättre resultat och intäkter. McKinseys amerikanska rapporterar visar att snabbväxande företag får 40 % mer av sina affärsintäkter från personalisering jämfört med långsammare växande företag. Det slutar inte där. Rapporten visar också att 71 % av kunderna vill ha personifierade upplevelser av varumärken. Ännu viktigare är att 76 % av kunderna blir frustrerade i avsaknad av personalisering.
Till exempel Netflix AI-algoritmer används för att rekommendera innehåll till sina användare baserat på deras tittarhistorik, vilket leder till högre engagemang och retention. Rätt självklart, eller hur?
Kostnadseffektivitet
Genom att automatisera repetitiva uppgifter kan AI hjälpa marknadsförare att spara tid och pengar. Det mest kända är kanske AI-drivna chatbots för kundförfrågningar som kan erbjudas dygnet runt vilket, minskar behovet av mänsklig kundtjänst. Dessutom kan AI hjälpa till att optimera annonsutfall genom att identifiera vilka kanaler och kampanjer som är mest effektiva, vilket minskar bortkastade annonspengar. Omfattningen av kostnadsbesparingar beror i slutändan på de specifika användnings-möjligheterna.
Optimering av ROI
Den goda nyheten är att AI inte bara sparar pengar utan också ger positiv ROI. I en HubSpot-undersökning sa 44% av företagsledarna att deras investering i AI och automationsverktyg har en positiv ROI.
Prediktiv analys
Nya företag kommer växa fram och befintliga företag måste ha framtiden i åtanke för alla sina nuvarande marknadsföringsstrategier. Vad bör marknadsföringsteam vara medvetna om?
AI spelar en roll i prediktiv analys genom att analysera stora mängder data och ge användbara insikter om framtida trender. Tar man exemplet Amazon AI som gör produktrekommendationer till sina kunder baserat på deras köphistorik och surfbeteende. Eftersom AI vet att en kund tidigare har köpt ett tält kan den rekommendera campingtillbehör som sovsäckar och fiskeredskap.
Automatiserad Lead Scoring och Nurturing
Poängsättning och vägledning av potentiella kunder kan vara en tidskrävande process, men AI kan automatisera den genom att analysera data om potentiella kunder för att identifiera vilka prospekt som är mest sannolikt att bli kunder.
Automatiserad omvårdnad kan också resultera i högre konverteringsfrekvens, eftersom leads effektivt guidas genom försäljningstratten tills de är redo att göra ett köp.
Exempel på verktyg: Copilot AI är ett säljaktiveringsverktyg som konverterar högkvalitativa LinkedIn-prospekts genom att automatisera din uppsökande verksamhet. Du kan använda den för att skicka personliga meddelanden med ett klick till dina potentiella kunder och hjälper sedan till med att hantera och prioritera ditt engagemang baserat på avsikt i syfte att maximera chanserna till framgång.
Prediktiv analys för kundbeteende och trender
Genom att analysera data om tidigare kundbeteenden kan AI-algoritmer göra förutsägelser om framtida beteenden, vilket gör det möjligt för marknadsförare att anpassa sina MA-strategier därefter.
Till exempel kan företag använda prediktiv analys för att bestämma den bästa tiden att lansera en ny produkt eller tjänst baserat på historiska data.
Det finns många prisvärda och användarvänliga verktyg tillgängliga som tillgodoser behoven även hos små och medelstora företag. Dessa verktyg kan hjälpa företag att identifiera potentiella kunder, förutse deras behov och anpassa sina marknadsföringsinsatser, vilket leder till högre konvertering och mindre churn.
Plat AI marknadsför sig själv som en "beslutsmotor i realtid" som tillåter företag att bygga prediktiva AI-modeller för sina användningsfall utan någon kodningserfarenhet. Marknadsförare kan helt enkelt definiera sitt mål, ladda upp data, välja ett mål och skapa modellen. AI-verktygen kommer sedan att ge insikter och göra förutsägelser baserat på de givna målen.
Optimering av marknadsföringskanaler med AI
Genom att analysera data från olika marknadsföringskanaler kan AI-algoritmer identifiera vilka kanaler som är mest effektiva och kan allokera resurser därefter. Google har exempelvis AI-verktyg för optimering av betalda annonser, som kan analysera och rekommendera den bästa placeringen, inriktningen och innehållet för maximal ROI.
Polymer är ett dataanalys- och optimeringsverktyg som skapar tabeller och bilder av din data som du sedan kan använda för att fatta beslut. Du kan till och med ställa frågor på vanlig engelska och få insikter baserat på dina data.
Hur implementerar man AI-Marketing Automation?
För att komma över tveksamheter är det viktigt att du har en klar förståelse för vad AI-MA faktiskt är och hur man implementerar det effektivt. Här är några steg som vi kan göra att du kommer igång och vi på Emarkable hjälper gärna till.
Skapa en roadmap för implementering
Börja med att skapa en plan för din AI-implementering. Vilka marknadsföringsprocesser vill du automatisera? Vilka verktyg kommer du att använda? Hur kommer du att använda dem?
Du måste också bestämma förhållandet mellan människa och AI för dina marknadsföringsstrategier. Inkludera en detaljerad plan för hur tekniken kommer att integreras i dina befintliga marknadsföringsprocesser, samt en plan för utbildning och vidareutbildning av ditt marknadsföringsteam.
Utbilda och omskola ditt marknadsföringsteam
Brist på kunskap för effektiv användning är i undersökningar oftast den främsta faktorn som hindrar omfamnandet av AI. Alla företag som planerar att implementera AI i marknadsföring bör vidareutveckla sitt team genom att identifiera kunskapsluckor, ge relevant utbildning, uppmuntra praktisk erfarenhet och främja en kultur av kontinuerligt lärande. Överväg att anställa nya talanger, men även ta in hjälp och optimera över tid av en extern specialist som Emarkable.
SUMMERING OCH TRENDER
Vilka är de nya trenderna och framstegen inom AI-Marketing Automation?
När AI utvecklas kan marknadsförare förvänta sig att se nya och bättre verktyg för att automatisera sina kampanjer. Här är några trender vi valt ut att hålla ögonen på.
Sammantaget har dessa framväxande trender och framsteg inom AI-driven marknadsföringsautomation potentialen att revolutionera hur marknadsföring görs, och marknadsförare som är medvetna om dessa trender och omfamnar dem kommer att vara bättre positionerade för att ligga före i utvecklingen.
SLUTSATS
Sammanfattningsvis är AI-MA vägen framåt för företag som vill hålla sig à jour i detta mycket konkurrensutsatta landskap. Förutom att förbättra personalisering och kundnöjdhet kan AI-stödd marknadsföring öka ett företags intäkter och konkurrenskraft.
Ovan har vi också diskuterat några framsteg och trender som AI bidrar till inom snar framtid, framsteg som ytterligare förbättrar kapaciteten hos AI-driven MA och hjälper företag att blomstra.
Därmed inte sagt att AI ensamt är framtiden. Vi tror ändå på behovet och efterfrågan på marknadsförare finns, eftersom en hybrid av de två – mänskligt och AI-samarbete – är det som kommer att driva framgång📈
________
Vill du hänga med? Vi berättar gärna mer om hur vi på Emarkable kan hjälpa dig att väva in AI i din Marketing Automation för att öka dina lojalitetsinsatser och försäljning – Vi är ett passionerat och erfaret expertteam inom CXM och vi är övertygade om att vi kan hjälpa små och stora företag att maximera kundnöjdhet, personalisering, lojalitet och lönsamheten, även maxa användandet av dina datakällor.
Vi bokar gärna ett möte och diskutera vidare möjligheterna och utveckling för just ditt företag.
Kontakta: Charlotte Thür, VD Emarkable AB - e-post - mobil +46 705 10 11 10