Бренды находятся под огромным давлением, требующим продвижения и развития, поскольку тенденции покупательского спроса меняются, бюджеты сокращаются, а общие экономические факторы становятся все более сложными.

В ответ многие компании обращаются к новым приложениям известных технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), чтобы сделать свои компании более гибкими, конкурентоспособными и быстро реагирующими.

Эти технологии предоставляют мощную информацию о покупателях, которая позволяет компаниям лучше понимать, когда клиенты совершат покупку, что они будут покупать и когда они будут взаимодействовать.

Согласно Исследование «Делойта»79 процентов респондентов полностью внедрили три или более технологии искусственного интеллекта, что на 15 процентов больше, чем в прошлом году. Поскольку технологии искусственного интеллекта и машинного обучения становятся все более повсеместными, а популярность основных услуг растет и служит подтверждением концепции для многих бизнес-лидеров, кажется, что всем хочется большего. Чтобы ускорить внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения, три пятых предприятий намерены увеличить расходы о цифровой трансформации к концу 2023 года. Конечно, простое вложение денег в новейшие технологические тенденции не гарантирует успеха в бизнесе.

Ключ заключается в использовании данных, наиболее обширного и ценного ресурса компании, для непосредственного улучшения решений искусственного интеллекта и машинного обучения, которые влияют на основные ключевые показатели эффективности на уровне предприятия. Эти системы могут помочь компаниям достичь двух основополагающих целей: увеличить выручку и снизить общие затраты за счет повышения эффективности.

Вот как лидеры могут использовать стратегические применения этой технологии, чтобы оставаться гибкими и создавать эффективные взаимодействия с клиентами, которые принесут результаты в 2024 году и в последующий период.

№ 1. Собирайте правильные данные и собирайте их с согласия

Многие компании ошеломлены объемом, скоростью и сложностью данных о клиентах, которые они собирают. Они не могут преобразовать эти необработанные данные в действенные взаимодействия с клиентами.

Один опрос ИТ-директоров и старших ИТ-руководителей обнаружили, что почти три четверти респондентов заявили, что испытывают трудности с управлением данными, и большинство компаний отбрасывают подавляющее большинство — до 90 процентов — получаемых данных.

Эффективное внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения основано на точных, действенных и своевременных данных о клиентах, поэтому компании должны отключать поток информации вместо того, чтобы собирать правильную информацию в нужное время для принятия правильных решений.

Для получения этой информации бренды могут использовать несколько источников данных, в том числе:

• Транзакционные данные с кредитных карт и других финансовых услуг
• Данные, собранные клиентами из опросов, исследований и других источников, ориентированных на покупателя.
• Данные о лояльности от продуктовых предложений и других рекламных возможностей.

В частности, сосредоточьтесь на том, чтобы стимулировать клиентов предоставлять 20 процентов данных, которые обеспечивают 80 процентов ценности.

Бренды, имеющие наилучшие возможности для получения наиболее ценных данных, будут получать согласие клиентов перед сбором данных, используя прозрачные методы сбора данных для получения поддержки и укрепления доверия.

Результаты завоевания доверия клиентов при таком подходе могут дойти до самой прибыли. Восемьдесят четыре процента потребителей говорят они с большей вероятностью будут делиться информацией с брендами, применяющими прозрачные методы и политику в отношении данных, 77 процентов говорят, что это влияет на их покупки, а 50 процентов говорят, что будут покупать больше у прозрачных брендов.

Послание инновационных брендов простое: прежде чем собирать данные, получите явное согласие от отдельных лиц. Пользователи должны иметь возможность легко соглашаться или выходить. Некоторые потребители, несомненно, откажутся от участия, но те, кто останется, при правильном воспитании станут основой солидных брендов.

№2. Создайте «единое представление о клиенте»

Составление «единого представления о клиенте» означает полное и точное понимание потребностей, предпочтений и поведения клиента на основе всех данных и взаимодействий, которые компания собрала о них.

Этого можно достичь с помощью многоплатформенных инфраструктур, которые позволяют предприятиям хранить, отслеживать и анализировать данные о клиентах из различных источников, таких как продажи, маркетинг и обслуживание клиентов.

Такие усилия, направленные на обмен ценностями, должны собирать информацию для реализации руководящего принципа 80/20, который опирается на прогрессивное профилирование, чтобы обеспечить единое представление о клиентах во всех точках взаимодействия.

№3. Создавайте взаимодействия в реальном времени.

Взаимодействие в реальном времени может подтолкнуть людей к покупкам, предоставляя информацию, идеи и рекламу, необходимые для конвертации потенциальных клиентов в продажи.

Хотя клиенты ожидают сверхперсонализированного взаимодействия в режиме реального времени, многие ожидают, что бренды не смогут этого добиться. В одном отраслевом отчете говорится, что 44 процента покупателей поколения Z и 43 процента миллениалов «приложили больше усилий, чем ожидалось, для завершения взаимодействия».

В 2023 году и далее время станет ценной валютой. Компании могут увеличить конверсию, внедрив решения искусственного интеллекта и машинного обучения для обеспечения работы систем управления взаимодействием в реальном времени, которые укрепляют эмоциональные связи, выявляют потенциальные болевые точки и оптимизируют путь к покупке.

Многие бренды продолжают полагаться на статический контент, чтобы привлечь покупателей. Решения искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют брендам выйти за рамки этого, обеспечивая масштабное персонализированное взаимодействие в режиме реального времени.

№ 4: Создавайте гиперперсонализированный опыт для клиентов

А Маккинси и компания Отчет показал, что 71 процент потребителей ожидают от брендов персонализированного обслуживания, и большинство из них разочаровываются, когда они этого не делают.

Данные о клиентах являются ключом к персонализации обслуживания клиентов, но многие бренды перегружены потоком информации, что делает огромный объем данных и разрастание информации препятствием для прогресса.

ИИ анализирует эту информацию и использует ее для создания целевого рекламного контента, который обеспечивает масштабный персонализированный опыт.

Маркетинг, коммерция, аналитика и данные, а также мерчендайзинг могут использовать ИИ по-разному для представления целевого контента потенциальным клиентам и клиентам с помощью лайтбоксов, рекламных ссылок, специальных предложений и скидок, а также усилий по адаптации к платформе.

Искусственный интеллект перемещает бренд-маркетинг из хранилищ контента, которые представляют потребителям убедительно привлекательный контент, в среду, где аналитика, информация профиля и данные сегментации могут использоваться в режиме реального времени для создания ориентированного на клиента генеративного контента, который конвертирует покупателей.

Например, в розничной рекламе ИИ позволяет рекламодателям представлять рекламный контент с хирургической точностью так, как пять лет назад мы могли только мечтать.

Действительно управляемые данными

Использование искусственного интеллекта и машинного обучения становится все более важным для брендов, чтобы поддерживать актуальность в цифровом мире, оставаться конкурентоспособными и создавать убедительные взаимодействия с клиентами. Компании могут увеличить выручку и сократить расходы за счет сбора правильных данных, составления «единого представления о клиенте» и организации взаимодействия в режиме реального времени.

Однако важно отметить, что просто инвестировать в эти технологии недостаточно. Ключевым моментом является использование данных, самого ценного ресурса компании, для непосредственного воздействия на основные ключевые показатели эффективности на уровне предприятия. Поскольку внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения продолжает расти, компании, реализующие эти стратегии, будут иметь хорошие возможности оставаться гибкими и опережать конкурентов.

Предоставлено изображение: Pixabay; Пексели; Спасибо!