Yapay Zeka 2019'da Pazarlamayı Nasıl Değiştirecek?

2019, pazarlamada ve ötesinde yapay zeka (AI) için çok önemli bir yıl olacak. Elbette AI, tüketiciler olarak kişisel yaşamlarımızda ve pazarlamacılar olarak profesyonel yaşamlarımızda zaten her yerdedir.

Netflix'te izlediğiniz veya Amazon'da satın aldığınız şeylerin çoğu, AI algoritmaları tarafından yapılan bir öneriden gelir. Google, yapay zekaya öncelik veren bir şirkettir. Google'da bir arama yaparsanız; Google asistandan bir şey isterseniz; Google Haritalar kullanıyorsanız; Gmail hesabınızda bir e-posta oluştururken akıllı yanıtları kabul ederseniz; yapay zeka (AI) bunların hepsine pişirilir.

Ve Act-On'daki bizimkiler de dahil olmak üzere birçok satış ekibi, daha sonra "konuşma zekası" için çıkarılan satış çağrılarını kaydetmek için AI destekli Gong.io'yu kullanıyor. InsideSales.com'un Satış ve Pazarlama için Yapay Zekanın Durumu raporu, içeridekilerin yüzde 90'ından fazlasının yapay zekanın bu yıl satış performansını iyileştirmesini beklediğini buldu.

600 yöneticinin katıldığı bir MIT Technology Review Insights anketinde , 10 şirketten 9'u müşteri yolculuklarını iyileştirmek için halihazırda yapay zeka kullanıyor. Ve NewVantage Partners 2019 Büyük Veri ve Yapay Zeka Yönetici Anketi'ne göre, ankete katılan Fortune 1000 yöneticilerinin (American Express, Capital One ve Ford Motor Co.'dakiler dahil) yaklaşık yüzde 92'si, şirketlerinin büyük verilerinin hızını artırdığını ve AI yatırımları.

Yapay Zeka Nedir?

PR 20/20'nin CEO'su Paul Roetzer, IBM'in Watson'ın rekor kıran iki “Jeopardy!” yi yenmesini izledikten sonra Pazarlama Yapay Zeka Enstitüsü'nü kurdu. yarışmacılar. (IBM, geçen hafta, altı yıllık bir yapay zeka tartışma sistemi olan Project Debater'ın, sübvansiyonlu anaokulları üzerine bir tartışmada çok süslü bir insanı neredeyse yendiği haberlere geri döndü.)

Roetzer, 2017'de Rethink Marketing podcast'ine konuk oldu ve ona yapay zeka tanımını sorduk. 2014 yılında Google tarafından yaklaşık 600 milyon dolara satın alınan DeepMind adlı şirketin yaratıcısı Dennis Hassabis'in yaptığı tanımı tercih ediyor . Dennis, “AI, makineleri akıllı hale getirme bilimidir” diyor.

E-posta gelen kutunuz muhtemelen AI ürün ve hizmetlerini sunan şirketlerle dolu. Belki bunun üçte biri basit bir şekilde buhar yazılımıdır, diğer üçte biri yeni bir adla sadece MarTech'tir ve son üçte biri AI ve makine öğreniminin bir versiyonudur.

Roetzer, SmartTech'i MarTech'ten ayırmanın anahtarının, "kendi başına daha mı akıllı hale geliyor?" sorusunu sormaktan geçtiğini söyledi.

“Temelde, makineler kendi başlarına hiçbir şey bilmiyorlar. Bir sandalyeden bir masa tanımıyorlar, ”dedi Roetzer. “Bir görevde nasıl öğreneceklerini ve daha iyi olacaklarını bilmiyorlar. Eğitimi yapmak için verileri ve farklı süreç türlerini kullanarak bunu yapmak üzere eğitilmişlerdir.

“Ve böylece AI budur. Bu büyük resim fikri, makinelerin akıllı olmasını sağlamaktır. Ve bunun altında, en sık duyduğunuz makine öğrenimi gibi kategoriler var. Son zamanlarda, makine öğreniminin başka bir seviyesi olan derin öğrenme hakkında bir sürü şey duydunuz - makineye "sinir ağları ve sinir ağları" denilen şeylerde daha çok bir insan gibi düşünmeyi öğretmeye çalışan daha yoğun bir makine öğrenimi seviyesi. '”

2019'da Yapay Zeka Kullanım Örnekleri

Peki, bu yıl pazarlama faaliyetlerinizde yapay zeka ve makine öğrenimini nasıl benimsiyorsunuz?

Pazarlama Yapay Zeka Enstitüsü 200'den fazla pazarlamacıyla anket yaparak onlara şu soruyu sordu: " AI teknolojisinin uygulanabileceğini varsayarsak, ekibinizin her bir kullanım durumunu akıllı bir şekilde otomatikleştirmesi ne kadar değerli olur?" Aşağıda, AI ve makine öğrenimi için en iyi 10 kullanım örneği verilmiştir.

1. Boşluklar ve fırsatlar için mevcut çevrimiçi içeriği analiz edin
2. İçerik optimizasyonu için anahtar kelimeleri ve konu kümelerini seçin
3. İhtiyaçlara, hedeflere, niyete ve davranışa dayalı olarak alıcı kişilikleri oluşturun
4. Veriye dayalı içerik oluşturun
5. En iyi performans gösteren içerik ve kampanyalara ilişkin bilgileri keşfedin
6. Kanala, kampanyaya ve genel olarak yatırım getirisini (YG) ölçün
7. Davranış ve benzer analize dayalı olarak hedef kitleyi uyarlayın
8. Arama motorları için web sitesi içeriğini optimize edin
9. Kullanıcılara yüksek düzeyde hedeflenmiş içeriği gerçek zamanlı olarak önerin
10. A/B testi ile reklam öğesini (ör. açılış sayfaları, e-posta, CTA'lar) değerlendirin ve geliştirin

Unbounce CTO'su ve kurucu ortağı Carl, "2019'da, yapay zeka teknolojisini erken benimseyen başarılı şirketler ile henüz yatırım yapmamış veya yatırım getirisini artırma stratejisi olmadan aceleyle yatırım yapmış olan geride kalan şirketler arasında bir ayrım görmeye başlayacağız" dedi. Schmidt, CMO.com'da 2019'daki AI eğilimlerini tahmin eden bir makalesinde .

AI-Powered MarTech Büyüyor

Roetzer'in ekibi, en azından bir miktar yapay zekanın onlara güç verdiği satış ve pazarlama çözümleri satan 1,141 şirket belirledi. Bu grup birlikte 5,2 milyar dolardan fazla fon topladı; bu da, günlük pazarlama çabalarınızda karşılaştığınız birçok sorun ve darboğaz için giderek daha fazla yapay zeka ve makine öğrenimi çözümü gördüğümüz anlamına geliyor. Yapay zekanın önümüzdeki birkaç yıl içinde pazarlamacılar için yapacağı şey de bu: zamandan tasarruf edin ve gelirinizi artırın.

Gartner, AI iş değerinin 2022 yılına kadar 3,9 trilyon dolara ulaşacağını tahmin ediyor. Ve McKinsey'e göre, AI, 2030 yılına kadar yaklaşık 13 trilyon dolarlık ek bir ekonomik çıktı sunabilir ve küresel GSYİH'yi yılda yaklaşık yüzde 1,2 oranında artırabilir.

Pazarlamacılar, müşterilerinin satın alma sürecindeki çok kanallı yolunu daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için yapay zekadan yararlanabilir. Yapay zeka araçları ve hizmetleri ile şu soruları yanıtlayabilecek ve ardından daha iyi performans için optimizasyon yapabileceksiniz:

• Hangi pazarlama kanalları gelir sağlıyor?
• Ne tür içerikler müşterileri elde tutmaya yardımcı olur?
• İçeriğimiz müşteri yolculuğunun hangi aşamasında en iyi performansı gösteriyor?
• Müşteriler huniden nereye düşüyor?

Yapay Zekanın 5 P'si

Çoğu pazarlamacı 5 P'ye aşinadır: ürün, fiyat, yer, insanlar ve promosyon. Ancak Roetzer, AI'nın 5 P'sini geliştirdi : planlama, üretim, kişiselleştirme, promosyon ve performans. İşte sıralama nasıl çalışır.

Planlama: Tüketici davranışını tahmin etme, stratejileri tanımlama, faaliyetlere öncelik verme ve pazarlama kaynaklarının nasıl tahsis edileceğini belirleme.

Bu tür AI destekli pazarlama ürünü, anahtar kelimeleri ve konu kümelerini keşfetmenize, alıcı kişilikleri ve segmentasyon oluşturmanıza, boşluklar ve fırsatlar için içeriği analiz etmenize, müşteri kaybını tahmin etmenize ve ücretli reklam bütçenizi ve kanallarınızı diğer kullanımlar arasında paylaştırmanıza yardımcı olur.

Roetzer, "Planlama en az gelişmiş alanlardan biridir." Dedi. "Araçlar henüz o kadar akıllı değil çünkü bu şeyleri yapmak oldukça zor."

Üretim: Blog gönderileri, e-postalar, açılış sayfaları, videolar ve reklamlar dahil olmak üzere içerik oluşturma, düzenleme ve optimize etme.

Roetzer, Associated Press'in her çeyrekte 300 insan tarafından yazılmış kazanç raporundan makineler tarafından yazılan 3.000'e kadar kazanç raporları oluşturmak için AI kullandığını söyledi. Şirketi, PR 20/20, müşterileri için Google Analytics raporları oluşturmak için yapay zekayı kullanmaya başladı.

Üretim yapay zekası için birkaç diğer kullanım durumu şunları içerir:

• E-posta konu satırları
• Sosyal medya güncellemeleri
• Sesi metne dönüştürme
• Yetiştirme veya satış e-postası iş akışları oluşturma

Roetzer, "Şablonları oluşturmalı ve [makineyi] farklı dallanma mantığını eğitmelisiniz" dedi. "Ama bunu bir kez yaptığınızda, bunun için şablonlar oluşturduysanız, anında yüzlerce veya binlerce kez veriye dayalı bir hikaye anlatabilirsiniz."

LinkedIn'de ve diğer sosyal platformlarda paylaşılan videolar için, özellikle de çoğu insanın sesi kapalı olarak görüntüledikleri videolar için altyazı oluşturmak için düzenli olarak Zubtitle kullanıyorum. Zubtitle, altyazıları oluştururken sesi metne dönüştürmek için AI kullanır.

Kişiselleştirme : Akıllı şekilde otomatikleştirilmiş e-postalar, içerik ve ürün önerileri, AR/VR ve web deneyimleri aracılığıyla tüketici deneyimlerini kişiselleştirme.

Roetzer'e göre, çoğu risk sermayesinin yatırıldığı yer burasıdır.

"Neredeyse her mevcut pazarlama teknolojisi platformu, otomasyon oynatıcısı, CRM sistemi, CMS sistemi - hepsi kişiselleştirme varyasyonları yapmaya çalışıyor" dedi. “Bu, bir web sitesinde içerik önermek, bir sitedeki harekete geçirici mesajları değiştirmek olabilir. Yine, şu anda bir insanın kurallar koyması gereken şeyler. Yeterli veriye sahipse, makine bunu kesinlikle bir insandan daha iyi yapabilir.”

Kullanım durumları şunları içerir:

• sohbet robotları
• Ürün önerileri (Netflix'i düşünün)
• Her birey için uyarlanabilir e-posta gönderme süresi
• Kişiselleştirilmiş içerik, teklifler ve web deneyimleri

Yapay zeka, pazarlamacılara, her bireye ve tercih ettikleri kanala uyum sağlayan ve müşteri araştırma ve keşif sürecine devam ederken gerçek zamanlı olarak en alakalı mesajı ileterek zaman gönderen Uyarlanabilir Yolculuklar oluşturma yetkisi verir.

Promosyon: Kitle hedefleme, sosyal yayıncılık ve dijital ücretli medya yönetimi dahil olmak üzere etkileşimi ve eylemleri yönlendirmek için kanallar arası ve cihazlar arası promosyonları yönetme.

Kullanım durumları şunları içerir:

• Kanala ve hedef kitleye göre dijital reklam harcamalarını gerçek zamanlı olarak ayarlama
• Başlıkları, açılış sayfalarını, resimleri ve reklam öğesini test etme
• Sosyal paylaşımları zamanlama
• E-posta teslim edilebilirliğini iyileştirme
• Daha iyi hedefleme ve yeniden hedefleme

Roetzer, "Ona sadece bütçeyi ve reklam öğesini verin ve tüm sonsuz varyasyonları çalıştırır ve tüm değişiklikleri performans verilerine dayalı olarak kendisi yapar" dedi.

Ücretli reklamlarda teklif vermeyi otomatikleştirmeye yardımcı olmak ve düşük performans gösteren reklamları duraklatmak için yapay zeka destekli platformları kullanabilirsiniz. Google Ads , kullanıcının arama amacına göre otomatik olarak reklam başlıkları oluşturan dinamik arama ağı reklamlarından da yararlanmanıza olanak tanır . Platform ayrıca, sonuçları artırmak için reklamlarınızda değişiklik önermek için önceki performans modellerini kullanan makine öğrenimine dayalı reklam önerilerine de sahiptir.

Performans: Otomatikleştirilmiş anlatımlar ve öngörüler aracılığıyla verileri zekaya dönüştürmek ve bu zekayı performansı optimize etmek için kullanmak.

Kullanım durumları şunları içerir:

• Lider puanlama
• Tahmin performansı
• Analizleri keşfedin

Roetzer, "Biz esas olarak [performans yapay zekasına] analitik verilerini almak ve bunlardan içgörüler bulmak ve ardından ne yapacağımızı bulmak olarak bakıyoruz" dedi.

Google'ın Ask Analytics Intelligence aracı, Performans AI'sının bir örneğidir. Google Analytics'e verileriniz hakkında temel performanstan hedefleri ölçmeye ve ziyaretçi davranışını anlamaya kadar uzanan sorular sorabilirsiniz.

Yapay Zekayı Günlük Pazarlama Çabalarınızda Kullanmak

Kişisel ve profesyonel hayatımızda giderek daha fazla yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi çözümleri piyasaya çıkıyor. Aslında, muhtemelen her gün gerçekleştirdiğiniz bazı pazarlama faaliyetlerinde zaten AI kullanıyorsunuz.

Yapay zekaya daha derin bir dalış yapmayı düşünürken, uyarlanabilir pazarlama platformunuzu düşünmek için önerdiğimiz ipuçlarının aynısını uygulayın. İlk olarak, teknolojinin kullanım durumunu tanımlayın. İkincisi, mevcut MarTech satıcılarınıza hangi AI çözümleri üzerinde çalıştıklarını sorun. Oradan, ortaya çıkan bu teknolojinin olanaklarını daha iyi anlamak için AI ile deneyler yapmaya başlayabilirsiniz.