Autor: Željko Injac, novinar
Veštačka inteligencija (AI) igra značajnu ulogu u savremenom marketingu i predstavlja veliki potencijal za inovacije i unapređenje različitih aspekata marketing strategija.
AI može analizirati ogromne količine podataka o potrošačima, proizvodima, tržištu i konkurenciji. Ova analitika omogućava marketarima da stvore bolje prognoze o potrebama potrošača, tržišnim trendovima i rizicima.
Metode analiziranja potreba potrošača i tržišnih trendova uključuju mašinsko učenje, duboku analizu, NLP algoritme, klasterizaciju i klasifikaciju, i druge.
Kod mašinskog učenja AI koristi algoritme koji omogućavaju sistemima da uče iz podataka, identifikuju obrasce i prave predviđanja bez da su eksplicitno programirani. Primeri algoritama mašinskog učenja uključuju prost Bejsov klasifikator, linearnu regresiju, grananje odlučivanja, neuronske mreže, itd.
Prilikom duboke analitike AI koristi pristup koji obuhvata tehnike koje koriste velike skupove podataka i kompleksne algoritme da bi identifikovali skrivene obrasce, trendove i informacije iz datih, odnosno prikupljenih podataka. Primeri duboke analitike uključuju duboko učenje, konvolutivne neuronske mreže, rekurentne neuronske mreže i druge.
Metod NLP algoritama podrazumeva fokusiranje na obradu, analizu i generisanje tekstualnih podataka. NLP algoritmi mogu analizirati tekst iz različitih izvora, uključujući veb-stranice, socijalne medije, komentare korisnika, recenzije proizvoda i mnoge druge onlajn i oflajn izvore.
Metodi koji se koriste za grupisanje sličnih entiteta (klasterizacija) ili klasifikaciju entiteta u različite kategorije (klasifikacija), pomažu u identifikaciji ciljnih grupa potrošača, segmentaciji tržišta i analizi ponašanja potrošača.
Što se tiče resursa koje AI koristi pri analiziranju podataka za marketing, oni uključuju podatke o potrošačima (demografski podaci, kupovne navike, interesovanja, aktivnosti na internetu i socijalnim mrežama), proizvodima (karakteristike proizvoda, cene, promocije, lokacije rasprodaje, pakovanja i slično), tržištu (konkurentska analiza, trendovi u industriji, ekonomske promene i drugo), podatke sa socijalnih medija (komentari, objave, recenzije, reakcije na proizvode i usluge) i podatke o kampanjama (podaci o efikasnosti različitih marketinških kampanja, konverzijama, trafiku na veb-sajtu i slično).
Izučavanje i analiza ovih podataka pomaže marketarima da bolje razumeju potrebe potrošača, da identifikuju tržišne trendove i da kreiraju efikasne marketing strategije i obrasce marketinškog pristupa ciljnim grupama.
AI omogućava marketarima da kreiraju personalizovane marketing kampanje na osnovu podataka o ponašanju potrošača. Na primer personalizovane poruke e-pošte, preporuke proizvoda, individualno prilagođene promotivne ponude i drugo.
Kreiranje personalizovane marketing kampanje pomoću AI na osnovu podataka o ponašanju potrošača podrazumeva analizu podataka o potrošačima, skupljanjem velike baze podataka o ponašanju potrošača, uključujući kupovne navike, prethodno realizovane onlajn kupovine, interakcije na veb-sajtu, reakcije na marketing kampanje i socijalne medije. Na osnovu ovih podataka, marketari mogu individualne potrebe i preference potrošača uzeti u obzir prilikom kreiranja kampanje.
Prednost koju pruža AI je u automatskoj segmentaciji potrošača u različite grupe na osnovu zajedničkih karakteristika ili ponašanja, što omogućava marketarima da kreiraju personalizovane kampanje koje su usmerene na specifične segmente potrošača: analiziranje demografskih podatka kao što su godine, pol, mesto života i obrazovni nivo da bi se identifikovale različite grupe potrošača. Zatim analize prethodnih kupovnih navika, interakcije na mreži, preference proizvoda i usluga, što omogućava identifikaciju potrošača koji imaju slična ponašanja, kao potencijalnu ciljnu grupu kampanje. Na osnovu interakcija na društvenim mrežama, pretraga na internetu i drugih onlajn aktivnosti, AI može da obrazuje profile potrošača zasnovane na njihovim interesima, stavovima i vrednostima, odnosno da kreira psihografske profile. Identifikacija potrošača sa sličnim ciljevima, afinitetima ili potrebama, kao što su potrošači koji traže luksuzne proizvode, ekološki svesni potrošači ili potrošači koji traže pristupačne alternative. AI može da analizira cikluse kupovine što omogućava marketarima da identifikuju potrošače koji će ponoviti kupovinu ili su skloni da istražuju nove proizvode i usluge.
Na osnovu podataka o ponašanju potrošača, uz pomoć AI mogu se generisati personalizovane poruke e-pošte koje su prilagođene interesovanjima i potrebama svakog pojedinačnog potrošača. Na primer personalizovane promotivne ponude, preporuke proizvoda ili poruke o novostima. Upotreba algoritama od strane AI za preporučivanje proizvoda koji su najverovatnije interesantni za pojedinačnog potrošača na osnovu njihovih prethodnih kupovina ili interakcija. Na osnovu podataka o ponašanju potrošača, marketari mogu kreirati individualno prilagođene promotivne ponude, kao što su popusti, kuponi ili bonusi koji su usmereni na pojedinačne potrošače.
Personalizovane poruke i ponude su više relevantne za pojedinačne potrošače, što uzrokuje veću angažovanost i povećava verovatnoću konverzije. Personalizovani marketing pokazuje potrošačima da marketari razumeju njihove potrebe i preference, što za posledicu može imati povećanje njihove lojalnosti ka brendu. Uspešne kompanije ulažu velika sredstva za održavanje lojalnosti brendu. Personalizovane poruke imaju veću verovatnoću da izazovu poželjnu reakciju kod potrošača, kao što su klik, kupovina ili šerovanje sadržaja. Kreiranje personalizovanih kampanja omogućava marketarima da targetiraju najrelevantnije potrošače, to može smanjiti troškove marketinga, a poboljšati povrat investicija.
Inteligentne alatke kao što su virtuelni asistenti, čet botovi (chatbot) i personalizovana odjava (check out) procesi su zapravo veštačke inteligencije koja se koristi za interakciju sa korisnicima. Virtuelni asistenti su programi ili aplikacije koje koriste AI da bi pružala usluge ili odgovarala na pitanja korisnika. Oni mogu biti integrisani u veb-sajtove, aplikacije ili čet platforme (chat platform). Virtuelni asistenti mogu pomoći korisnicima u pronalaženju informacija o proizvodima ili uslugama, rešavanju problema, ponudi informacija o najnovijim promocijama i popustima, itd. Poboljšavanje korisničkog iskustva na ovaj način može povećati angažovanost korisnika s obzirom da su ove mašine dostupne korisnicima 24/7. Čet botovi (chatbot) su aplikacije koje automatski komuniciraju sa korisnicima preko tekstualnog interfejsa, kao što je čet. Oni mogu biti korišćeni za odgovaranje na pitanja, obradu porudžbina, pružanje informacija o proizvodima ili uslugama i slično. Čet botovi (chatbot) koriste veštačku inteligenciju (AI) za razumevanje i odgovor na poruke korisnika, a zatim odgovaraju na njih na osnovu programiranih algoritama. Kao i virtuelni asistenti, čet botovi (chatbot) mogu poboljšati korisničko iskustvo, često omogućavajući brze i efikasne odgovore na pitanja i zahteve korisnika. Personalizovani čekaut (check out) procesi su dizajnirani da automatizuju i personalizuju proces kupovine za korisnike. Koristeći AI, marketari mogu da analiziraju podatke o kupovinama i ponašanju korisnika kako bi kreirali personalizovane ponude, promocije ili dodatke koji su najrelevantniji za svakog pojedinačnog korisnika. Na primer predlaganje sličnih proizvoda ili usluga, personalizovanih popusta ili bonusa, automatsko popunjavanje informacija za isporuku i plaćanje, itd. Personalizovani čekaut (check out) procesi ne samo što mogu ubrzati i olakšati proces kupovine, već mogu i poboljšati korisničko iskustvo i povećati konverzije.
Recimo virtuelni asistenti, pojednostavljujući komunikaciju, pružaju korisnicima mogućnost da direktno komuniciraju sa brendom ili kompanijom u realnom vremenu. Ovo olakšava pristup informacijama i uslugama i pomaže korisnicima da reše svoje probleme bez čekanja na operatera. Dostupni su 24 sata na dan, 7 dana u nedelji, što omogućava korisnicima da dobiju odgovore na svoja pitanja ili pomoć u bilo koje vreme, a to može značajno poboljšati korisničko iskustvo, dakle efikasnost marketinga. Napredni virtuelni asistenti mogu analizirati prethodne interakcije korisnika i personalizovati svoje odgovore ili preporuke na osnovu tih informacija, što doprinosi boljem iskustvu korisnika, bržem rešavanju problema, ukoliko ga ima i efikasnijoj usluzi.
Čet botovi (chatbot) su korisni jer mogu brzo i efikasno obraditi veliki broj zahteva korisnika, što olakšava kompanijama da odgovore na pitanja ili reše probleme bez čekanja na operatera. Čet botovi (chatbot) mogu personalizovati svoje odgovore ili preporuke na osnovu informacija o korisniku, takođe mogu biti integrisani u proces kupovine i pomoći korisnicima da pronađu proizvode ili usluge, dobiju informacije o cenama i ponudama, i izvrše kupovinu, što olakšava i ubrzava proces kupovine.
Na osnovu analize podataka o kupovinama i ponašanju korisnika, personalizovani čekaut (check out) procesi mogu ponuditi personalizovane promocije ili popuste koji su najrelevantniji za svakog pojedinačnog korisnika. Personalizovani čekaut (check out) procesi mogu automatski popuniti informacije za isporuku i plaćanje na osnovu prethodnih interakcija korisnika ili sačuvanih podataka, što ubrzava proces kupovine. Ponuda personalizovanih promocija ili popusta na čekautu (check out) može poboljšati konverzije i povećati prodaju.
Veštačka inteligencija (AI) može pomoći i u optimizaciji cena i distribucije proizvoda putem analize tržišnih podataka, konkurentnih cena i potrošačkih navika.
AI može analizirati tržišne podatke o konkurentskim cenama, potrošačkim navikama, trendovima i potrebama potrošača i drugim relevantnim informacijama. Takve analize pomažu kompanijama da shvate dinamiku tržišta i optimizuju svoje cene i distribuciju u skladu sa saznanjima. Koristeći algoritme mašinskog učenja za prognoziranje potreba potrošača na osnovu prethodnih tržišnih podataka, AI pomaže kompanijama da adaptiraju svoju ponudu i cene u skladu sa predviđenim potrebama potrošača, dok na osnovu analize potrošačkih navika i predviđanja potreba, AI može pomoći u personalizaciji ponude i cena za svakog pojedinačnog potrošača. Algoritmi društvenih mreža mogu biti korisni u analizi potrošačkih navika i tržišnih trendova. Prateći aktivnosti potrošača na društvenim mrežama, kompanije mogu dobiti uvide u njihova interesovanja, preference i mišljenja. Ovi uvidi mogu se koristiti za adaptaciju strategija marketinga, optimizaciju ponude i cena i usmeravanje distribucije.
AI može analizirati velike količine podataka sa socijalnih medija, uključujući komentare, objave i tendencije, da bi marketarima pružio uvide u mišljenja potrošača i reakcije na proizvode i usluge. AI može analizirati komentare, objave i druge interakcije potrošača na socijalnim mrežama. Ovo omogućava marketarima da jasnije razumeju mišljenja, stavove i predstave potrošača o njihovim proizvodima ili uslugama. AI može proučavati tendencije na socijalnim mrežama i identifikovati popularne teme, haštagove (hashtag) ili interesovanja potrošača. Ovo može pomoći marketarima da prate trendove u industriji i adaptiraju svoje strategije marketinga u skladu sa njima. Analizom reakcija na socijalnim mrežama, AI može pružiti uvide u to kako potrošači reaguju na proizvode i usluge. To znači da mogu uključivati preporuke za poboljšanje proizvoda, razumevanje šta potrošači cene ili ne cene. Analiza socijalnih medija pomaže u oceni efektivnosti kampanja marketinga. AI prati reakcije korisnika na različite marketinške aktivnosti i analizira njihovu uticajnost i efektivnost. Pored analize potrošača, AI može pratiti i aktivnosti konkurencije na socijalnim mrežama. Ovo je značajno zbog uvida u konkurentsku poziciju, strategije marketinga i stavove potrošača o konkurentskim proizvodima ili uslugama.
Aplikacija veštačke inteligencije (AI) u marketingu veoma je značajna za automatizaciju rutinskih aktivnosti i poboljšanje efikasnosti kampanja.
Na primer automatizacija procesa slanja e-pošte, uključujući personalizovane poruke, ponude i rezultate prethodnih interakcija sa korisnicima. Recimo, sistem AI može da analizira prethodne interakcije korisnika sa sadržajem i ponudama i da personalizuje sadržaj i vreme slanja e-poruka u skladu sa navikama i potrebama korisnika. Pomoć u analizi trendova na socijalnim mrežama, prognoziranje potreba publike i predlaganje tema i formata sadržaja koji su najrelevantniji za ciljanu grupu, veoma lako se izvode automatizovanim AI prosecima. To znači automatsko generisanje naslova, teksta ili vizuela za objavljivanje na različitim kanalima. Automatizacija procesa kreiranja, upravljanja i optimizacije reklamnih kampanja na različitim platformama, uključujući Gugl, Fejsbuk, Instagram i druge. Na osnovu analize podataka i algoritama mašinskog učenja, AI preporučuje najbolje ciljne grupe, ključne reči, formate oglasa i budžete za kampanje. AI može obrađivati i analizirati velike količine podataka o rezultatima reklamnih kampanja, uključujući konverzije, klikove, angažovanje i ROI. Na osnovu ovih analiza, AI predlaže optimalne promene i poboljšanja za buduće kampanje.
Preciznost predviđanja tržišnih trendova zavisi od različitih faktora, uključujući dostupne podatke, kvalitet modela AI, kompleksnost tržišta i dinamičnost ambijenta. AI sve više ima značajnu ulogu u predviđanju trendova, ali ne postoji garancija da će predvideti sve izmene sa apsolutnom preciznošću. Na osnovu analize big dejta (big data – masovni podaci), AI identifikuje obrasce i trendove u potrošačkom ponašanju i prognozira buduće tendencije.
AI modeli mašinskog učenja mogu učitavati i pretpostavljati obrasce iz istorijskih podataka, što im omogućava da predvide buduće trendove na osnovu prethodnih tendencija. Ovi modeli mogu biti trenirani na različitim skupovima podataka i podešeni za predviđanje različitih faktora, od potrošačkih navika do prodaje i prihoda. Algoritmi NLP na primer mogu analizirati tekstualne podatke, uključujući novinske članke, blogove, komentare na socijalnim mrežama i druge izvore informacija. Ove analize pružaju značajne uvide u stavove potrošača, važne događaje u industriji i druge faktore koji utiču na tržišne trendove. AI takođe može koristiti prognostičke modele da predvidi buduće trendove na osnovu statističkih metoda. Ovi modeli mogu uzeti u obzir različite faktore koji utiču na tržište i predvideti promene u potrebama potrošača, konkurentskoj dinamici i drugim aspektima.
Iako AI može biti veoma koristan alat za predviđanje tržišnih trendova, važno je znati da tržišta mogu biti veoma kompleksna i dinamična, a da podaci koji stoje na raspolaganju nisu uvek potpuni ili potpuno reprezentativni. Prognostički modeli i veštačka inteligencija od velikog su značaja za predviđanje tržišnih trendova u marketingu.
Ključno u interakciji između veštačke inteligencije (AI) i personalnog iskustva marketara je u sinergiji između tehnologije i ljudskih veština. Ispravno upotrebljena, AI sigurno doprinosi napredovanju personalizacije u marketingu i unapređenju iskustva korisnika.
U savremenom marketingu, personalizacija je zapravo ključni element uspeha. Za personalizaciju u marketingu neophodni su ogromni i obimi podaci o potrošačima, i to ne samo o postojećim, već i o potencijalnim. Razvoj digitalnih tehnologija omogućava marketarima da sakupljaju i skladište velike količine detaljnih podataka o potrošačima. Međutim, samo sakupljanje podataka nije cilj. Bitno je razumeti i analizirati ove podatke kako bi se došlo do korisnih uvida. Upravo u ovim uvidima leži tajna uspeha za marketare.
Sistemi veštačke inteligencije zahtevaju nadzor i informacije kako bi bili funkcionalni u marketingu. Marketinški stručnjaci su neophodni za planiranje i vođenje kampanja, pošto veštačka inteligencija ipak ima svoja ograničenja. Nedostatak kreativnosti je veliki problem u AI marketingu. Iako veštačka inteligencija (AI) može da obavlja određene zadatke koji su slični intuiciji i kreativnosti, treba imati na umu da to ne funkcioniše na isti način kao kod ljudi. Na primer, algoritmi mašinskog učenja mogu analizirati velike količine podataka i prepoznati uzorke koji mogu delovati kao intuitivni odgovori. Isto tako, generativni modeli mogu da proizvedu nove tekstualne ili vizuelne sadržaje koji deluju kreativno. Međutim, ove „intuitivne” odluke ili kreacije nalaze se unutar zadatih parametara programa i algoritama, i ne dolaze iz stvarnog osećanja ili intuicije kako je to slučaj kod ljudi.
Tako da, iako AI može simulirati određene aspekte intuicije i kreativnosti, ona ne poseduje stvarno razumevanje ili originalnost koje je karakteristična za ljude. Odsustvo kreativnosti predstavlja značajan izazov u marketingu kada se koristi veštačka inteligencija (AI). Kreativnost je često odlučujući faktor u stvaranju efektivnih marketinških kampanja, jer privlači pažnju, generiše interes i podstiče emocionalnu vezu sa brendom.
Iako AI može automatski analizirati podatke, identifikovati trendove i generisati sadržaj, ona ne može da kreira istinsku kreativnost koja je neophodna za izradu unakrsnih i nestandardnih ideja. Veštačka inteligencija se ograničava na osnovu obrazaca i informacija koje je primila, što često može dovesti do standardnih i predvidivih rešenja.
Stoga, dok je AI koristan alat za obradu i analizu podataka u marketingu, kreativnost i dalje ostaje važan element koji je najbolje obezbediti od strane kvalifikovanih kreativnih stručnjaka.
Ostavi komentar