W świecie, gdzie każda interakcja online jest zapisywana, analizowana i przetwarzana, marketing odnajduje nową siłę napędową i towarzysza w działaniu – sztuczną inteligencję (AI). Na potrzeby tego artykułu przyjęłam uproszczoną definicję, mianowicie AI to zdolność do wykonywania zadań wymagających ludzkiej inteligencji, takich jak uczenie się, rozumowanie czy rozpoznawanie wzorców. To nie tylko narzędzie do automatyzacji prostych zadań; AI jest teraz kreatywnym partnerem, który pomaga w tworzeniu głęboko spersonalizowanych i angażujących doświadczeń dla klientów.
Czego dowiesz się z artykułu?
- Poznaj znaczenie sztucznej inteligencji w kreowaniu spersonalizowanych doświadczeń klientów i optymalizacji kampanii marketingowych.
- Dowiedz się, jak marketing oparty na danych i analiza dużych zbiorów informacji umożliwiają dokładniejsze targetowanie.
- Naucz się zbierać i zarządzać danymi dla lepszej analizy i zrozumienia różnych typów danych marketingowych i modeli atrybucji.
- Odkryj, jak machine learning i deep learning mogą przewidywać zachowania klientów, optymalizować kampanie i tworzyć systemy rekomendacji.
Wprowadzenie do AI i ML oraz ich znaczenie dla nowoczesnego marketingu.
“Dane są nową ropą” – to stwierdzenie Clive’a Humby’ego, pioniera w dziedzinie analityki danych, podkreśla fundamentalną zmianę w sposobie, w jaki przedsiębiorstwa podchodzą do wartości informacji. W kontekście marketingu, dane stają się kluczowym zasobem, umożliwiającym firmom nie tylko zrozumienie obecnych potrzeb i preferencji konsumentów, ale również określanie przyszłych trendów i zachowań.
Marketing oparty na danych, znany również jako Data Driven Marketing, wykorzystuje je do tworzenia strategii, które są nie tylko efektywne, ale również niezwykle spersonalizowane. Dzięki zastosowaniu AI, w tym rozwiązań uczenia maszynowego (ML) do analizy ogromnych ilości danych, marketerzy mogą precyzyjnie segmentować swoich odbiorców, dostosowywać komunikację i optymalizować działania marketingowe, maksymalizując zwrot z inwestycji i satysfakcję klienta.
W niniejszym artykule przyjrzymy się, jak AI i analiza danych rewolucjonizują marketing, przynosząc korzyści na różnych płaszczyznach – od zwiększenia efektywności operacyjnej po budowanie głębszych, bardziej osobistych relacji z konsumentami.
Podstawy nowoczesnej analizy danych w marketingu: koncepcja Data Driven i modeli ML
Obecnie zdolność do efektywnego wykorzystania danych decyduje o przewadze konkurencyjnej firm. Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) odgrywają kluczową rolę w transformacji marketingu z intuicyjnego w podejście oparte na danych (Data Driven). Rozumienie tych koncepcji staje się niezbędne dla marketerów.
Sztuczna inteligencja w marketingu
AI w marketingu dotyczy wykorzystania inteligentnych systemów do automatyzacji decyzji marketingowych, analizy danych klientów i optymalizacji doświadczeń użytkowników. To nie tylko o automatyzacji i efektywności; chodzi również o zdolność do przewidywania preferencji klientów i dostosowywania strategii w czasie rzeczywistym.
Uczenie maszynowe i modele predykcyjne
Uczenie maszynowe, subdyscyplina AI, dotyczy algorytmów, które uczą się na podstawie danych i poprawiają swoje prognozy lub decyzje w miarę dostępności nowych informacji. W marketingu, modele ML są wykorzystywane do tworzenia prognoz dotyczących zachowań klientów, efektywności kampanii i trendów rynkowych.
Data Driven Marketing
Marketing oparty na danych wykorzystuje analizę dużych zbiorów danych do informowania decyzji marketingowych. Pozwala to na bardziej ukierunkowane i spersonalizowane podejście do klienta, zwiększając skuteczność kampanii i ROI.
Gartner w swoim raporcie na temat trendów w technologii marketingowej wskazuje, że do 2025 roku ponad 75% zespołów marketingowych będzie opierać swoje decyzje na danych, korzystając z zaawansowanych technologii AI i ML do analizy i interpretacji danych w czasie rzeczywistym.
W erze zdominowanej przez cyfrową komunikację, dane stały się najcenniejszym zasobem dla marketerów. Oto kilka wskazówek, jak efektywnie zbierać i zarządzać danymi, które posłużą jako solidna podstawa do analizy oraz omówienie różnych typów danych marketingowych i modeli atrybucji.
- Ustal cele zbierania danych. Zanim zaczniesz zbierać dane, ważne jest, aby jasno określić, jakie cele biznesowe chcesz osiągnąć. Pozwoli to na skupienie się na zbieraniu danych, które są najbardziej istotne dla Twoich potrzeb.
- Zachowaj zgodność z przepisami. Ustawa o Ochronie Danych Osobowych (RODO w Europie) wymaga, aby firmy zbierały dane w sposób etyczny i transparentny, z odpowiednią zgodą użytkowników. Zawsze upewnij się, że Twoje metody zbierania danych są zgodne z obowiązującymi przepisami.
- Wykorzystaj technologie do zbierania danych. Narzędzia analityczne, platformy zarządzania danymi klientów (CDP) i inne technologie mogą pomóc w automatyzacji procesu zbierania i analizy danych, zapewniając większą dokładność i efektywność.
- Dbaj o jakość danych. Nieprawidłowe, niekompletne lub przestarzałe dane mogą wprowadzać błędy do analiz i decyzji marketingowych. Regularne czyszczenie i aktualizacja danych jest kluczowe dla utrzymania ich wartości.
Typ danych | Cel | Przykład danej |
|---|---|---|
| Dane demograficzne | Mogą skutecznie pomóc podczas segmentacji rynku | Wiek, płeć, wykształcenie czy dochód. |
| Dane behawioralne | Pozwolą określić konkretne zachowania i interakcje konsumentów z marką | Historia zakupów, wykaz przeglądanych stron, w tym reakcja na dany content. |
| Dane transakcyjne | Pomogą Ci określić trendy zakupowe odbiorcy. | Częstotliwość zakupów, wartość i rodzaj kupowanych produktów. |
| Dane z mediów społecznościowych | Dostarczają niezbędnego wglądu w preferencje i opinie konsumentów. | Komentarze, udostępnienia, polubienia i inne interakcje. |
Modele atrybucji
Model atrybucji to metoda używana do oceny, które punkty styku lub kanały marketingowe są najbardziej/najmniej skuteczne i przyczyniają się do konwersji lub sprzedaży i w jakim stopniu. Pozwala marketerom zrozumieć wartość każdego punktu kontaktu w ścieżce klienta, co jest kluczowe przy alokacji budżetu marketingowego. Istnieje kilka typów modeli atrybucji.
Model atrybucji ostatni kilik (Last Click)
Przypisuje całą wartość konwersji do ostatniego punktu kontaktu przed zakupem. Mimo że jest to najprostszy model, często może nie oddawać rzeczywistej wartości wcześniejszych interakcji klienta z marką.
Model atrybucji pierwszy klik (First Click)
Przeciwnie do modelu Last Click, przypisuje całą wartość konwersji do pierwszego punktu kontaktu z kampanią. Model ten pomaga zrozumieć, które kanały są najskuteczniejsze w przyciąganiu uwagi potencjalnych klientów.
Model liniowy
Równomiernie rozdziela wartość konwersji pomiędzy wszystkie punkty kontaktu na ścieżce klienta. Model ten jest użyteczny, gdy chcemy docenić każdy kontakt z klientem, ale może nie oddawać faktycznego wpływu poszczególnych interakcji.
Model czasowej degresji (Time Decay)
Przyznaje większą wartość punktom kontaktu, które miały miejsce bliżej momentu konwersji. Model ten zakłada, że im bliżej zakupu doszło do interakcji, tym miała ona większe znaczenie.
Model pozycyjny (Position Based)
Przypisuje większą wartość pierwszemu i ostatniemu punktowi kontaktu, rozdzielając resztę wartości równomiernie pomiędzy pozostałe interakcje. Model ten jest kompromisem między uznaniem znaczenia pierwszego kontaktu a finalnej decyzji o zakupie.
Model oparty na algorytmach (Algorithmic)
Wykorzystuje zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do analizy ścieżki zakupowej i przypisania wartości każdej interakcji na podstawie jej faktycznego wpływu na decyzję zakupową. Model ten jest najbardziej zaawansowany i pozwala na najdokładniejsze dostosowanie atrybucji do unikalnych wzorców zachowań klientów.
Pamiętaj!
Wybór modelu atrybucji zależy od celów biznesowych, dostępnych danych oraz zrozumienia ścieżki klienta. Modele atrybucji oparte na AI i ML oferują dynamiczne i dostosowane do potrzeb rozwiązania, które mogą znacznie poprawić efektywność kampanii marketingowych, dostarczając bardziej szczegółowego wglądu w to, jak różne strategie przyczyniają się do ostatecznych konwersji.
Rozwiązania Machine Learning i Deep Learning dla marketingu
Machine Learning (ML) i Deep Learning (DL) oferują marketerom potężne narzędzia do analizy danych, przewidywania zachowań klientów i automatyzacji decyzji marketingowych.
Przykładowe modele ML i DL w marketingu – modele predykcyjne do prognozowania zachowań klientów – wykorzystują historyczne dane klientów, aby przewidywać przyszłe działania, takie jak prawdopodobieństwo zakupu, potencjalną wartość życiową klienta (CLV) lub ryzyko odejścia klienta (churn).
Segmentacja klientów na podstawie algorytmów klasteryzacji – używając algorytmów ML, takich jak K-średnich, firmy mogą grupować klientów na podstawie podobieństw w ich danych behawioralnych i demograficznych, co umożliwia bardziej spersonalizowane podejście marketingowe.
Systemy rekomendacji – wykorzystujące techniki ML i DL do analizy historii zakupów i interakcji online, aby rekomendować produkty lub usługi, które najbardziej odpowiadają indywidualnym preferencjom klienta.
Optymalizacja kampanii w czasie rzeczywistym – modele ML mogą analizować dane z kampanii w czasie rzeczywistym, dostosowując alokację budżetu, targetowanie lub treści reklamowe w celu maksymalizacji efektywności.
Jak tworzyć proste modele predykcyjne dla optymalizacji kampanii marketingowych?
Krok 1. Zdefiniuj problem
Pierwszym krokiem jest zdefiniowanie, co dokładnie chcesz przewidzieć za pomocą modelu. Przykładem może być prognozowanie, czy dany klient dokona zakupu w ciągu następnego miesiąca na podstawie jego historii interakcji z marką.
Krok 2. Zbieranie i przygotowanie danych
Zbierz dane, które będą potrzebne do trenowania modelu. Dla problemu predykcyjnego mogą to być dane o poprzednich zakupach, aktywności na stronie internetowej, demografii klienta itp. Następnie wyczyść dane, uzupełnij brakujące wartości i przekształć zmienne kategoryczne w formę, którą można użyć do modelowania.
Krok 3. Wybór cech (Feature Selection)
Wybierz cechy (zmienne), które będą używane do przewidywania. Nie wszystkie dane będą przydatne; niektóre mogą być po prostu nieistotne.
Krok 4. Podział danych
Podziel swoje dane na zestaw treningowy i testowy, typowo w proporcji 80/20 lub 70/30. Zestaw treningowy służy do budowy modelu, a zestaw testowy do oceny jego skuteczności.
Krok 5. Wybór modelu i trenowanie
Wybierz model ML, który najlepiej pasuje do Twojego problemu. Dla prostych zadań predykcyjnych często stosuje się regresje liniowe, drzewa decyzyjne lub lasy losowe. Następnie trenuj model na zestawie treningowym.
Krok 6. Ocena modelu
Oceń model na zestawie testowym, używając odpowiednich metryk, takich jak dokładność, precyzja, recall czy AUC (Area Under the Curve). Może być konieczne dostosowanie modelu lub powrót do kroku wyboru cech, aby poprawić wyniki.
Krok 7. Wdrożenie modelu
Po optymalizacji i zatwierdzeniu modelu, wdroż go do środowiska produkcyjnego, gdzie będzie mógł być używany do przewidywania i optymalizacji kampanii marketingowych w czasie rzeczywistym.
Pamiętaj, że sukces modelu zależy od jakości i ilości dostępnych danych, a także od ciągłej aktualizacji i dostosowywania modelu do zmieniających się warunków rynkowych.
Tomi.ai może stać się twoim najlepszym pomocnikiem
Rozwiązanie na rynku, które może Ci pomóc… Tomi.ai stanowi awangardę w świecie marketingu cyfrowego, wykorzystując sztuczną inteligencję do zrewolucjonizowania sposobu optymalizacji kampanii reklamowych online. Dzięki zaawansowanym technologiom machine learning i podejściu opartym na danych, Tomi.ai przekształca tradycyjne podejście do reklamy w proces zautomatyzowany, dynamiczny i niezwykle skuteczny.
Przykładowy scenariusz zastosowania tom.ai, dla firmy e-commerce, której zależy na zwiększeniu ROI swoich kampanii reklamowych.
Wprowadzenie do potrzeby
Pracownicy działu marketingu w firmie e-commerce zauważyli, że obecne kampanie reklamowe nie generują oczekiwanych zwrotów z inwestycji (ROI). Stwierdzili, że chcą lepiej zrozumieć zachowanie swoich użytkowników i skierować reklamy do tych, którzy najprawdopodobniej dokonają zakupu.
Rozwiązanie Tomi.ai
Firma decyduje się zintegrować swoją stronę internetową z Tomi.ai, aby skorzystać z ich zaawansowanych modeli uczenia maszynowego do przewidywania konwersji na podstawie danych pierwszej strony i danych CRM.
Instalacja i konfiguracja
Po instalacji piksela Tomi.ai na swojej stronie, firma rozpoczyna proces “uczenia” modeli, przekazując dane dotyczące zachowania użytkowników i ich wartości zakupów.
Optymalizacja kampanii
Korzystając z dashboardu raportowania Tomi.ai, firma identyfikuje segmenty użytkowników z najwyższym prawdopodobieństwem zakupu. Później dostosowuje swoje kampanie reklamowe, aby skupić się na tych segmentach, w tym celu wykorzystuje przewidywane konwersje jako wyznacznik optymalizacji.
Wyniki
Dzięki precyzyjniejszym możliwością targetowania, firma obserwuje znaczący wzrost ROI swoich kampanii reklamowych. Analiza dashboardu pozwala na ciągłe udoskonalanie strategii reklamowej poprzez identyfikację najbardziej wartościowych wizyt i dostosowywanie kampanii w czasie rzeczywistym.
Długoterminowe korzyści
Z czasem, dzięki ciągłemu korzystaniu z Tomi.ai, firma jest w stanie jeszcze lepiej rozumieć swoich klientów i przewidywać ich zachowania zakupowe, co prowadzi do dalszego wzrostu efektywności kampanii reklamowych i ogólnego wzrostu sprzedaży.
Zastosowanie Tomi.ai może znacząco przyczynić się do zwiększenia efektywności kampanii reklamowych, lepszego zrozumienia klientów i optymalizacji strategii marketingowych w firmach e-commerce. Jest to przykład jedno z narzędzi, które pozwala na optymalizację kosztów i zwiększenia zysków prowadzonych działań przy wsparciu sztucznej inteligencji.
W obliczu szybko rozwijającej się ery cyfrowej, sztuczna inteligencja, w tym algorytmy uczenia maszynowego i sieci neuronowe stają się kluczowymi narzędziami w arsenale każdego marketera, pragnącego nie tylko przetrwać, ale także zdobyć rynek. Jak pokazuje przykład Tomi.ai, wykorzystanie zaawansowanych technologii AI do optymalizacji kampanii reklamowych online otwiera przed firmami nowe możliwości maksymalizacji zwrotu z inwestycji, oferując jednocześnie konsumentom bardziej spersonalizowane i angażujące doświadczenia. W erze, gdzie dane są najcenniejszym zasobem, kluczem do sukcesu jest zdolność do ich analizy i wykorzystania w praktyce. Wprowadzając technologię do swoich strategii, marketerzy mogą nie tylko efektywniej docierać do swoich odbiorców, ale także budować głębsze i bardziej wartościowe relacje z klientami. Przyszłość marketingu należy do tych, którzy potrafią najskuteczniej wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, przekształcając dane w działanie i wyniki.