Оптимизиране на процента на реализация с AI

 9 начина как AI може да помогне с оптимизирането на процента на реализация (CRO)  

Оптимизирането на процента на реализация е много повече от A/B тестване, изследване на използваемостта, запис на сесии и уеб анализи. Това е и много повече. Генеративният изкуствен интелект и изкуственият интелект за анализ са един от водещите в последните разработки в тази област на дигиталния маркетинг и с тази статия се надяваме да ви вдъхновим да  

Нека да се потопим направо в него.

Прогностичен анализ за поведението на клиентите 

AI може да анализира огромни количества данни, за да предвиди бъдещото поведение на клиентите, което позволява на бизнеса да адаптира своите маркетингови стратегии и да оптимизира реализациите, като прогнозира кои продукти или услуги е най-вероятно клиентите да закупят.

Предсказуем анализ и AI

Източник: MarketingCharts.com

Внедряването на прогнозни анализи за поведението на клиентите, без да се разчита на предварително интегрирани инструменти, включва поредица от стъпки, където събирането на данни и анализът играят централна роля. Този процес използва модели на машинно обучение, за да предвиди бъдещи действия на клиенти въз основа на исторически данни. Ето как можете да настроите такава система стъпка по стъпка:

Дефиниране на цели и ключови показатели за ефективност (KPI)  

Първо, ясно определете какво се стремите да постигнете с прогнозния анализ. Независимо дали става въпрос за увеличаване на продажбите, подобряване на задържането на клиенти или подобряване на персонализирани маркетингови усилия, наличието на ясни цели ще ръководи събирането и анализа на вашите данни. Наред с това идентифицирайте KPI, които ще измерват успеха на тези цели.

Съберете и подгответе данни  

Данните са крайъгълният камък на прогнозния анализ. Събирайте исторически данни за взаимодействията на клиентите, покупките, поведението в мрежата (като посещения на страницата, продължителност на сесията и нива на отпадане), ангажираност в социалните медии и всякакви други подходящи допирни точки на клиентите. След това тези данни трябва да бъдат почистени и предварително обработени, за да се справят с липсващите стойности, да се премахнат отклоненията и да се гарантира, че са в използваем формат за анализ.

Анализирайте и сегментирайте клиентските данни  

Анализирайте събраните данни, за да идентифицирате модели и да сегментирате клиентите в отделни групи въз основа на тяхното поведение, предпочитания и демография. Сегментирането може да се извърши с помощта на техники за групиране като K-Means или йерархично групиране. Тази стъпка помага за разбирането на различните личности на клиентите и тяхното пътуване.

Избор на функции и разработване на модел  

Идентифицирайте характеристиките (променливите), които са най-показателни за поведението на клиентите и е вероятно да предвидят бъдещи действия. Използвайте тези функции за обучение на модели за машинно обучение. Общите модели за прогнозиране на поведението на клиентите включват логистична регресия, дървета на решенията, произволни гори и невронни мрежи. Изборът на модел зависи от сложността на данните и задачата за прогнозиране.

Обучете и валидирайте модела  

Разделете вашите данни на набор за обучение и набор за тестване. Използвайте тренировъчния комплект, за да обучите вашия модел, и тестовия комплект, за да потвърдите неговата точност. Важно е да се използват различни показатели като точност, прецизност, припомняне и резултат F1, за да се оцени представянето на модела. Техниките за кръстосано валидиране също могат да бъдат приложени, за да се гарантира, че вашият модел се обобщава добре към невидяни данни.

Приложете модела за прогнози  

След като бъде валидиран, внедрете модела, за да правите прогнози за нови или клиентски данни в реално време. Това може да помогне за прогнозиране на поведението на клиентите, като например вероятността за покупка, потенциала за оттегляне или интереса към нова продуктова линия.

Действайте по прозрения  

Използвайте прозренията, получени от прогнозния анализ, за ​​да персонализирате маркетингови стратегии, да персонализирате взаимодействията с клиентите, да оптимизирате предлагането на продукти и в крайна сметка да подобрите изживяването на клиентите. Например, можете да персонализирате имейл маркетингови кампании за различни сегменти или да персонализирате препоръките за продукти на уебсайта си.

Непрекъснато наблюдение и усъвършенстване  

Прогнозните модели не са инструменти за задаване и забравяне. Непрекъснато наблюдавайте ефективността на модела и го актуализирайте с нови данни, за да сте сигурни, че прогнозите му остават точни във времето. С развитието на вашия бизнес ще се развива и вашата клиентска база и тяхното поведение, което налага редовни корекции на вашия модел.

Обратна връзка  

Създайте верига за обратна връзка, където резултатите от действията, предприети въз основа на прогнозите на модела, се измерват и се подават обратно в модела. Това помага за по-нататъшното усъвършенстване на модела и подобряването на неговата точност при прогнозиране на поведението на клиентите.

Съответствие и етични съображения  

Уверете се, че вашите практики за събиране на данни и предсказуем анализ са в съответствие със съответните разпоредби за защита на данните (като GDPR) и етични насоки. Уважавайте поверителността на клиентите и използвайте данните отговорно.

Инструменти за използване на AI в прогнозния анализ

  1. Мазутно обучение Azure
  2. IBM WatsonStudio
  3. Altair (RapidMiner)
  4. H2O AI без драйвер

Персонализиране в мащаб  

Чрез машинно обучение AI може да предложи персонализирани изживявания на хиляди или дори милиони потребители едновременно. Чрез анализиране на минали взаимодействия, AI може да персонализира съдържанието, препоръките за продукти и офертите за всеки потребител, като по този начин увеличава вероятността от реализация.

Персонализирането в мащаб включва приспособяване на продукти, услуги и преживявания към отделни клиенти въз основа на техните предпочитания, поведение и данни. Постигането на това без предварително интегрирани инструменти изисква систематичен подход, който съчетава събиране на данни, анализ и приложение в различни допирни точки на клиента. Ето подробно ръководство за това как да внедрите персонализиране в мащаб стъпка по стъпка:

Определете целите на персонализирането  

Започнете, като дефинирате какво означава персонализирането за вашия бизнес. Определете аспектите на вашия продукт или услуга, които искате да персонализирате. Това може да са персонализирани препоръки за продукти, персонализирани маркетингови съобщения или персонализирани потребителски изживявания. Поставянето на ясни цели помага за ефективното проектиране на вашата стратегия за персонализиране.

Събирайте и интегрирайте данни  

Съберете изчерпателни данни от всички налични източници, включително взаимодействия с уебсайтове, история на покупките, взаимодействия с обслужване на клиенти и активност в социалните медии. Това може да включва настройка на механизми за събиране на данни като уеб анализи, CRM системи и инструменти за социално слушане. Целта е да се създаде 360-градусов поглед към всеки клиент.

Анализ на данни и сегментиране на клиенти  

Анализирайте събраните данни, за да идентифицирате моделите, предпочитанията и поведението на вашите клиенти. Използвайте статистически техники и техники за машинно обучение, за да сегментирате клиентската си база в отделни групи със сходни характеристики или поведение. Това сегментиране формира основата за целеви стратегии за персонализиране.

Разработване на алгоритми за персонализиране  

Въз основа на клиентските данни и сегментиране, разработете алгоритми, които могат да предвидят предпочитанията на клиентите и да препоръчат персонализирано съдържание, продукти или услуги. Тези алгоритми могат да използват техники от машинно обучение и изкуствен интелект, като двигатели за препоръки или модели за прогнозен анализ.

Създайте база данни за съдържание и продукти  

Разработете изчерпателна база данни за вашето съдържание, продукти и услуги, като маркирате всеки елемент със съответните атрибути и метаданни. Тази база данни ще бъде използвана от вашите алгоритми за персонализиране, за да съпоставите правилните продукти или съдържание с правилните клиентски сегменти.

Внедрете логика за персонализиране в точки на допир  

Включете своите алгоритми за персонализиране в контактните си точки на клиентите. Това включва вашия уебсайт, маркетингови кампании по имейл, мобилно приложение и взаимодействия с клиентите. Уверете се, че всяка точка на контакт има достъп до клиентските данни и предоставя персонализирани изживявания в реално време.

Тествайте и оптимизирайте  

Непрекъснато тествайте ефективността на вашите стратегии за персонализиране. Използвайте A/B тестване и други методологии за тестване, за да сравните персонализирани изживявания с общи такива. Анализирайте въздействието на персонализирането върху ключови показатели като ангажираност, проценти на реализация и удовлетвореност на клиентите. Използвайте тези прозрения, за да прецизирате и оптимизирате вашите алгоритми за персонализиране.

Осигурете поверителност и съответствие  

Уважавайте поверителността на клиентите, като прилагате стабилни практики за защита на данните. Уверете се, че вашите стратегии за персонализиране са в съответствие с разпоредбите за защита на данните, като GDPR. Бъдете прозрачни с клиентите си за това как техните данни се използват за персонализиране.

Инфраструктура и мащабируемост  

Уверете се, че вашата технологична инфраструктура може да поддържа персонализиране в мащаб. Това включва способността да обработвате големи обеми данни в реално време и да предоставяте персонализирани изживявания безпроблемно във всички допирни точки. Планирайте мащабируемост, докато клиентската ви база нараства.

Цикъл за обратна връзка и непрекъснато подобрение  

Създайте механизми за събиране на обратна връзка за персонализирани преживявания от вашите клиенти. Наблюдавайте отблизо показателите за ефективност и използвайте обратната връзка с клиентите, за да правите непрекъснати подобрения на вашите алгоритми и стратегии за персонализиране.

Внедряването на персонализация в мащаб без интегрирани инструменти е предизвикателство, но много възнаграждаващо. Той позволява по-голям контрол върху процеса на персонализиране и може да осигури значително конкурентно предимство, като предоставя уникални и завладяващи преживявания на всеки клиент. Ключът е да се изгради солидна основа от клиентски данни и прозрения, които след това могат да се използват за стимулиране на персонализирани взаимодействия във всяка точка на контакт.

Чатботове за подобрено обслужване на клиенти  

Задвижваните от изкуствен интелект чатботове могат да предоставят незабавно обслужване на клиенти денонощно. Като отговарят на въпроси, предоставят препоръки и насочват потребителите през фунията на продажбите, чатботовете могат значително да подобрят изживяването на клиентите и да увеличат процента на реализация.

статистически данни за chatbot за проценти в индустрията с кръгови графики, включително различни проценти за различни индустрии
Внедряването на чатботове за подобрено обслужване на клиенти, без да се разчита на предварително интегрирани инструменти, включва поредица от стъпки, които изискват внимателно планиране, развитие и непрекъснато усъвършенстване. Чатботовете могат значително да подобрят обслужването на клиентите, като предоставят незабавни отговори на запитвания, насочват потребителите през процесите и предлагат персонализирана помощ. Ето как можете да настроите система за чатбот от нулата:

Определете целта и обхвата на чатбота  

Започнете, като дефинирате какво искате да постигне чатботът. Определете дали ще отговаря на често задавани въпроси, ще помага при поръчки и резервации, ще предоставя техническа поддръжка или ще предлага персонализирани препоръки. Ясното определяне на неговата цел ще ръководи процеса на разработка и ще помогне да се определят очакванията за неговите възможности.

Съберете и анализирайте данни за взаимодействие с клиенти  

Събирайте данни от предишни взаимодействия с клиенти, включително чатове на живо, имейли, телефонни обаждания и билети за поддръжка. Анализирайте тези данни, за да идентифицирате често срещани заявки, искания и болни точки на клиентите. Този анализ ще ви помогне да разберете какво трябва да адресира вашият чатбот и типовете отговори, които трябва да може да предостави.

Проектирайте потока на разговорите  

Начертайте как трябва да протичат разговорите с чатбота. Това включва проектиране на скрипт за отговорите на чатбота на често срещани въпроси, създаване на дървета на решенията, които да насочват отговорите на чатбота въз основа на въведени от потребителя данни и определяне как и кога чатботът трябва да предаде на човешки агент. Уверете се, че потокът от разговори се чувства естествен и интуитивен за потребителите.

Изберете правилния технологичен стек  

Изберете езиците за програмиране, рамките и инструментите, които ще използвате, за да създадете своя чатбот. Помислете за фактори като сложността на задачите на чатбота, платформите, на които ще работи (напр. уебсайт, социални медии, приложения за съобщения) и нуждите от интеграция с други системи като вашата CRM или система за управление на поръчки.

Разработете чатбота  

Започнете да кодирате вашия чатбот според проектираните потоци на разговор. Внедрете възможности за обработка на естествен език (NLP), за да позволите на чатбота да разбира и отговаря на потребителски запитвания по разговорен начин. Налични са няколко NLP библиотеки и API, които могат да помогнат с разбирането на потребителските намерения и извличането на подходяща информация от техните заявки.

Интегриране с комуникационни канали  

Интегрирайте вашия чатбот с комуникационните канали, където ще бъде достъпен, като вашия уебсайт, платформи за социални медии или приложения за съобщения. Уверете се, че интеграцията позволява безпроблемна комуникация между потребителите и чатбота в тези канали.

Тествайте и прецизирайте  

Преди да стартирате, щателно тествайте чатбота, за да се уверите, че отговаря точно на широк набор от заявки и че разговорът протича по предназначение. Тази фаза на тестване трябва да включва както автоматизирано тестване, така и потребителско тестване с малка група реални потребители. Използвайте обратната връзка от това тестване, за да прецизирате отговорите на чатбота и потока на разговорите.

Стартиране и наблюдение  

Разположете вашия чатбот и наблюдавайте отблизо неговата ефективност. Анализирайте взаимодействията, за да идентифицирате всички проблеми или области за подобрение. Обърнете внимание на това как потребителите се ангажират с чатбота и типовете заявки, които получава.

Непрекъснато подобряване  

Използвайте прозренията, получени от наблюдението на чатбота, за да правите непрекъснати подобрения. Това може да включва разширяване на базата от знания на чатбота, усъвършенстване на възможностите му за NLP или подобряване на потоците на разговори. Редовните актуализации ще спомогнат за поддържането на чатбота ефективен и подходящ за нуждите на потребителите.

Осигурете поверителност и сигурност  

Приложете мерки за сигурност, за да защитите потребителските данни и да осигурите поверителност. Това е особено важно, ако вашият чатбот обработва чувствителна информация или транзакции. Спазвайте разпоредбите за защита на данните и информирайте потребителите за данните, които чатботът събира и как се използват.

Изграждането на чатбот от нулата без интегрирани инструменти предлага гъвкавост и контрол върху неговите възможности и поведение. Въпреки това изисква значителни инвестиции в развитие и поддръжка. Ключът към успеха се крие в разбирането на нуждите на вашите клиенти, непрекъснатото усъвършенстване на чатбота въз основа на потребителските взаимодействия и гарантирането, че той предоставя стойност чрез подобряване на изживяването при обслужване на клиенти.

Инструменти за чатботове, работещи с изкуствен интелект

  1. База за чат
  2. DocsbotAI

Оптимизирани стратегии за ценообразуване  

AI може динамично да коригира цените въз основа на търсенето, конкуренцията, поведението на клиентите и други фактори. Тази стратегия за динамично ценообразуване може да помогне за максимизиране на продажбите и печалбите чрез намиране на оптималната ценова точка, която увеличава процента на реализация.

Динамично ценообразуване

Източник: Symson.com

Прилагането на оптимизирани стратегии за ценообразуване с помощта на AI, без да се разчита на интегрирани инструменти, включва разработване на система, която може да анализира различни точки от данни, за да коригира динамично цените в отговор на търсенето на пазара, ценообразуването на конкурентите, поведението на клиентите и други важни фактори. Това може значително да увеличи рентабилността и конкурентоспособността. Ето как можете да настроите такава система стъпка по стъпка:

Определете ценовите цели  

Започнете с дефиниране на ясни цели за вашата ценова стратегия. Целите могат да включват максимизиране на печалбите, увеличаване на пазарния дял, навлизане на нов пазар или постигане на конкурентно предимство. Вашите цели ще ръководят развитието на вашия модел на ценообразуване.

Съберете подходящи данни  

Съберете данни, които ще повлияят на ценовите решения. Това включва вътрешни данни като разходи, история на продажбите и нива на запаси, както и външни данни като цени на конкуренти, тенденции на търсенето на пазара и данни за поведението на клиентите. Колкото по-изчерпателно е вашето събиране на данни, толкова по-точно вашата система може да предвиди оптималното ценообразуване.

Анализирайте ценовата чувствителност на клиента  

Разбирането колко чувствителни са вашите клиенти към промените в цените е от решаващо значение. Анализирайте минали данни за продажби, за да видите как вариациите в ценообразуването са повлияли на обема на продажбите. Това може да се направи чрез техники като анализ на еластичността на цената, който измерва как се променя количеството, което се търси от даден продукт в отговор на промените в цената.

Разработете модел на ценообразуване  

С поставените цели и наличните данни разработете модел на ценообразуване, като използвате алгоритми за машинно обучение. Този модел трябва да може да анализира събраните данни, за да препоръча оптимални цени. Общите алгоритми за модели на ценообразуване включват линейна регресия за по-прости връзки или по-сложни модели като произволни гори и невронни мрежи за улавяне на нелинейности и взаимодействия между променливи.

Тествайте модела  

Преди пълно внедряване е важно да тествате вашия модел на ценообразуване, за да сте сигурни, че се държи според очакванията. Това може да стане чрез бек-тестване на исторически данни, за да видите как биха се представили препоръките за ценообразуване на модела в сценарии от реалния свят. Корекциите трябва да се правят въз основа на резултатите от теста, за да се подобри точността.

Внедряване на динамично ценообразуване  

Веднъж тестван, интегрирайте модела във вашата ценова стратегия. Това включва настройка на системи, които могат да прилагат препоръките за ценообразуване на модела в реално време или по график. Уверете се, че системата може да отчете и ръчни замени, когато е необходимо, като например промоционални цени или други стратегически корекции.

Наблюдавайте реакцията на пазара  

След внедряването наблюдавайте отблизо реакцията на пазара към вашите корекции на цените. Това включва проследяване на продажбите, печалбите, обратната връзка с клиентите и реакциите на конкурентите. Мониторингът ви позволява да прецените ефективността на вашата ценова стратегия и да вземете информирани решения.

Усъвършенствайте и актуализирайте модела  

Пазарът винаги се променя, така че е изключително важно редовно да актуализирате и усъвършенствате своя модел на ценообразуване. Включете нови данни, настройте се за променящите се пазарни условия и прецизирайте параметрите на модела, за да осигурите непрекъснато оптимално ценообразуване. Това може да включва повторно обучение на модела с нови данни или включване на нови променливи в анализа.

Съответствие и етични съображения  

Уверете се, че вашите стратегии за динамично ценообразуване са в съответствие с всички приложими закони и разпоредби, като тези, свързани с ценова дискриминация и защита на потребителите. Също така е важно да вземете предвид етичните последици от вашите стратегии за ценообразуване, особено по отношение на това как те влияят на доверието на клиентите и репутацията на марката.

Общуване с клиенти  

Бъдете прозрачни с клиентите си за това как и защо цените могат да варират. По-вероятно е клиентите да приемат динамично ценообразуване, ако разбират факторите, които допринасят за промените в цените, като повишено търсене или по-високи оперативни разходи.

Прилагането на управлявана от изкуствен интелект оптимизирана ценова стратегия без интегрирани инструменти изисква значителна инвестиция в събиране на данни, разработване на модели и непрекъснат мониторинг и усъвършенстване. Въпреки това, когато се изпълнява правилно, той може да осигури мощно конкурентно предимство чрез динамично ценообразуване, което се адаптира към пазарните условия и максимизира рентабилността.

Инструменти за динамично AI ценообразуване

  1. Priceshape
  2. Omnia Retail
  3. Price2Spy

A/B тестване в мащаб 

AI може да автоматизира и оптимизира процесите на A/B тестване, като анализира резултатите по-бързо и точно от ръчните методи. Това позволява на бизнеса бързо да идентифицира и приложи най-ефективните стратегии за оптимизиране на реализациите


Прилагането на A/B тестване в мащаб, без да се разчита на предварително интегрирани инструменти, включва създаване на стабилна рамка, която ви позволява систематично да тествате вариации на вашите цифрови активи, за да оптимизирате изживяването на потребителите и процентите на реализация. Ето подробен подход за настройка на такава система:

Дефинирайте цели и хипотези  

Започнете, като ясно дефинирате какво се стремите да постигнете с вашето A/B тестване. Задайте конкретни, измерими цели въз основа на вашите бизнес цели, като например увеличаване на процента на реализация, подобряване на ангажираността или намаляване на степента на отпадане. За всяка цел формулирайте хипотези за това какви промени могат да доведат до подобрение. Тези хипотези ще ръководят дизайна на вашите A/B тестове.

Сегментирайте своята аудитория  

Определете как ще сегментирате аудиторията си за тестване. Сегментирането може да се основава на демографски данни, потребителско поведение, тип устройство или други подходящи критерии. Правилното сегментиране гарантира, че прозренията, които получавате, са подходящи и приложими за конкретни потребителски групи.

Проектирайте вашите експерименти  

За всяка хипотеза проектирайте вариантите, които искате да тествате. Това може да включва промени в оформлението на уеб страницата, различни бутони с призив за действие (CTA), разнообразно представяне на съдържание или алтернативни потребителски потоци. Уверете се, че всеки вариант е проектиран да тества конкретна хипотеза и е измерим спрямо вашите дефинирани цели.

Разработете инфраструктурата за тестване  

Настройте техническата инфраструктура, необходима за провеждане на A/B тестове. Това включва разработване или конфигуриране на система за предоставяне на различни изживявания на сегментирани потребителски групи и за проследяване на потребителските взаимодействия с всеки вариант. Тази система трябва да може произволно да разпределя потребители в различни тестови групи и да събира данни за тяхното поведение.

Прилагане на проследяване и събиране на данни  

Внедрете механизми за проследяване, за да събирате данни за това как потребителите взаимодействат с всеки вариант. Това обикновено включва настройка на инструменти за уеб анализ за проследяване на показатели като кликвания, реализации, време на страница и степен на отпадане. Уверете се, че вашите методи за събиране на данни са последователни във всички варианти и че улавят точно информацията, необходима за оценка на вашите хипотези.

Стартирайте експериментите  

С вашата инфраструктура за тестване и проследяване на място, стартирайте експериментите си, като изложите определените сегменти от вашата аудитория на различните варианти. Уверете се, че разпределението на потребителите между вариантите е произволно, за да избегнете пристрастия, и че всяка група е достатъчно голяма, за да предостави статистически значими резултати.

Наблюдавайте и анализирайте резултатите  

Докато експериментът тече, наблюдавайте ефективността на всеки вариант спрямо предварително дефинираните показатели. Използвайте статистически анализ, за ​​да определите дали разликите в ефективността между вариантите са значителни. Инструменти и техники като t-тестове, хи-квадрат тестове и доверителни интервали могат да помогнат в този анализ.

Правете заключения и прилагайте промени  

Анализирайте резултатите от вашите A/B тестове, за да направите изводи за ефективността на всеки вариант. Ако даден вариант значително превъзхожда контролната група при постигане на целите, помислете за по-широко прилагане на промените. Ако резултатите са неубедителни, може да се наложи да прецизирате хипотезите си и да проведете допълнителни тестове.

Документирайте и споделяйте прозрения  

Документирайте настройката, изпълнението, резултатите и заключенията на вашите A/B тестове. Споделянето на тези прозрения във вашата организация може да помогне за информиране на бъдещи тестове и стратегии, като изгради култура на вземане на решения, базирани на данни.

Прецизиране и повторение  

A/B тестването е итеративен процес. Използвайте прозренията, получени от всеки кръг от тестване, за да прецизирате своите хипотези и да проектирате нови тестове. Непрекъснатото тестване и оптимизиране въз основа на прозрения, управлявани от данни, може да доведе до значителни подобрения в потребителското изживяване и бизнес резултати.

Прилагането на A/B тестване в мащаб без интегрирани инструменти изисква значителни усилия за създаване на рамка за тестване, разработване на хипотези, проектиране на експерименти и анализиране на резултатите. Въпреки това, този подход предлага гъвкавост за приспособяване на процеса на тестване към вашите специфични нужди и цели, предоставяйки ценна информация, която може да доведе до подобрения в потребителското изживяване и процента на реализация.

Инструменти за A/B тестване с помощта на AI

  1. ABtesting.ai
  2. Kameleoon 

Подобрено рекламно насочване 

Използвайки AI, фирмите могат да оптимизират рекламните си кампании чрез по-добро насочване, разположение на рекламите и оптимизиране на съдържанието. Алгоритмите с изкуствен интелект могат да анализират данни, за да идентифицират най-добрите канали, часове и съобщения за достигане до потенциални клиенти, като по този начин подобряват възвръщаемостта на инвестициите на разходите за реклама.

AI рекламно насочване

Източник: Facebook.com

Подобреното рекламно насочване, без да се разчита на предварително интегрирани инструменти, включва разработване на персонализиран подход за идентифициране и достигане до специфични сегменти от вашата аудитория с реклами, които са изключително подходящи за техните интереси, поведение и демографски данни. Този процес изисква задълбочено разбиране на вашата аудитория, сложен анализ на данни и стратегическо планиране. Ето как да внедрите подобрено насочване на реклами от нулата:

Определете вашите цели за насочване  

Започнете, като зададете ясни цели за вашите рекламни кампании. Определете какво се стремите да постигнете, като например повишаване на осведомеността за марката сред конкретна демографска група, стимулиране на реализации сред минали посетители на уебсайта или повторно ангажиране на изтекли клиенти. Вашите цели ще ръководят стратегията ви за насочване.

Събирайте и сегментирайте данни за аудиторията  

Съберете подробни данни за вашите съществуващи клиенти и по-широка аудитория. Това може да включва демографска информация, история на покупките, данни за взаимодействие с уебсайта и ангажираност в социалните медии. Използвайте тези данни, за да сегментирате аудиторията си в групи, които споделят сходни характеристики или поведение. Колкото по-подробно е сегментирането ви, толкова по-ефективно можете да приспособите насочването на рекламите си.

Анализирайте поведенчески и демографски прозрения  

Потопете се дълбоко в поведението и демографията на вашите сегменти, за да разберете техните предпочитания, болезнени точки и пътя на клиента. Този анализ ще ви помогне да идентифицирате най-подходящите съобщения, оферти и продукти за всеки сегмент.

Разработете персонализирани критерии за насочване  

Въз основа на анализа на вашата аудитория разработете персонализирани критерии за насочване за всеки сегмент. Това може да включва фактори като възраст, местоположение, интереси, поведение при сърфиране и история на покупките. Целта е да определите критерии, които ще ви позволят точно да насочвате реклами към потребителите, за които е най-вероятно да се интересуват от вашето предложение.

Създайте персонализирано рекламно съдържание  

Разработете рекламно съдържание, специално пригодено за всеки сегмент от аудиторията. Персонализирайте рекламите си, за да отразяват интересите, нуждите и поведението на всеки сегмент, като използвате език и изображения, които резонират с тях. Персонализираното съдържание е по-вероятно да ангажира потребителите и да стимулира желаното действие.

Изберете правилните канали  

Идентифицирайте най-ефективните канали за достигане до всеки сегмент. Различните сегменти от аудиторията може да предпочитат различни платформи или да реагират по-добре на различни рекламни формати. Помислете за комбинация от канали като социални медии, търсачки, дисплейни мрежи и имейл маркетинг, за да увеличите максимално обхвата си.

Прилагане на стратегии за насочване  

Използвайте възможностите на рекламните платформи, за да приложите вашите стратегии за насочване. Това може да включва създаване на персонализирани списъци с аудитории, използване на специфични за платформата опции за насочване и конфигуриране на рекламни разположения, за да достигнете до дефинираните от вас сегменти. Уверете се, че рекламните ви настройки отразяват точно вашите персонализирани критерии за насочване.

Стартирайте и наблюдавайте кампаниите си  

Стартирайте вашите целеви рекламни кампании в избраните канали. Използвайте инструменти за проследяване и анализ, за ​​да наблюдавате ефективността на вашите реклами в реално време. Обърнете голямо внимание на показатели като честота на кликване, процент на реализация и възвръщаемост на разходите за реклама, за да оцените ефективността на вашето насочване.

Анализирайте и оптимизирайте  

Анализирайте данните за ефективността, за да определите какво работи и какво не. Използвайте тези прозрения, за да прецизирате своите критерии за насочване, рекламно съдържание и стратегия за канал. Непрекъснатото оптимизиране ще помогне за подобряване на ефикасността и ефикасността на насочването на вашата реклама с течение на времето.

Осигурете спазване на правилата за поверителност  

Имайте предвид разпоредбите за поверителност като GDPR и CCPA, когато събирате и използвате данни за аудиторията. Получете необходимите съгласия, осигурете прозрачност относно използването на данни и приложете мерки за защита на данните, за да гарантирате съответствие и да поддържате доверието на потребителите.

Внедряването на подобрено рекламно насочване без интегрирани инструменти изисква подробно разбиране на вашата аудитория и способността за ефективно използване на данните. Въпреки че включва значителни усилия за настройване и управление, този подход предлага потенциал за значително подобрена рекламна ефективност чрез предоставяне на изключително подходящи, персонализирани реклами на всеки сегмент от вашата аудитория.

AI инструменти за насочване на реклами

Оптимизация на имейл маркетинг  

Чрез анализиране на поведението и предпочитанията на потребителите AI може да помогне за адаптирането на имейл маркетингови кампании към отделните получатели, като оптимизира времето за изпращане, редовете за теми и съдържанието, за да увеличи максимално отворените проценти и реализации.

AI в имейл маркетинга

Източник: Selzy

Оптимизирането на имейл маркетинга с AI, особено без да се разчита на интегрирани, готови инструменти, включва използване на изкуствен интелект за анализиране на данни, прогнозиране на резултати, персонализиране на съдържанието и подобряване на цялостната ефективност на имейл кампанията. Целта е да се увеличи ангажираността, да се подобрят процентите на реализация и да се гарантира, че усилията ви за имейл маркетинг са възможно най-ефективни. Ето как да внедрите AI във вашите имейл маркетингови стратегии и ролите, които AI може да играе, стъпка по стъпка:

Определете вашите цели за имейл маркетинг  

Започнете, като ясно дефинирате какво се стремите да постигнете с вашите имейл маркетинг кампании. Независимо дали става въпрос за подобряване на честотата на отваряне, увеличаване на честотата на кликване, повишаване на реализациите или подобряване на персонализирането, наличието на конкретни цели ще ръководи вашите усилия за оптимизиране на AI.

Събирайте и анализирайте данни  

Съберете данни от вашите имейл кампании и взаимодействия с абонати. Това включва честота на отваряне, честота на кликване, процент на реализация, време, прекарано в четене на имейла, и всички действия, предприети в резултат на това. Също така събирайте данни за поведението на абонатите от други източници, като вашия уебсайт или CRM система. AI процъфтява с големи данни, така че колкото повече данни имате, толкова по-добре могат да работят вашите AI модели.

Сегментирайте своята аудитория  

Използвайте AI алгоритми, за да сегментирате вашата аудитория въз основа на тяхното поведение, предпочитания и нива на ангажираност. AI може да идентифицира модели и нюанси във вашите данни, които може да не са очевидни веднага, което позволява много детайлно сегментиране. Това ви позволява да приспособите вашите имейл кампании по-ефективно към различни групи в рамките на вашата аудитория.

Персонализиране на съдържанието  

Използвайте AI, за да персонализирате имейл съдържанието за всеки получател. Освен използването на име на абонат, AI може да адаптира редове за теми, съдържание на основния имейл, препоръки за продукти и да изпраща часове за всеки индивид въз основа на неговите предишни взаимодействия и поведение. Технологиите за обработка на естествен език (NLP) могат да генерират персонализиран текст, който резонира с получателя.

Оптимизиране на времето за изпращане  

AI може да предвиди оптималното време за изпращане на имейли до всеки абонат, като гарантира, че вашите съобщения пристигат, когато е най-вероятно да бъдат отворени и прочетени. Това включва анализиране на модели, когато потребителите отварят и взаимодействат с имейли и съответно коригиране на времето за изпращане на индивидуална основа.

Прогностичен анализ за планиране на кампании  

Използвайте AI, за да анализирате историческите данни за кампанията и да предвидите успеха на бъдещи имейл маркетинг кампании. Това може да помогне за усъвършенстване на стратегии за кампании, редове за теми и типове съдържание, които е вероятно да дадат най-добри резултати въз основа на предишни резултати.

Автоматизирайте A/B тестването  

Внедрете управлявано от изкуствен интелект A/B тестване, за да тествате непрекъснато различни елементи от вашите имейл кампании, от редове за теми до бутони с подканваща фраза. AI може да управлява множество тестове едновременно в мащаб, който не е осъществим с ръчни методи, като бързо идентифицира най-ефективните стратегии.

Подобрете имейл дизайна  

Инструментите за изкуствен интелект също могат да помогнат за оптимизиране на дизайна на вашите имейли за различни устройства, като гарантират, че вашите имейли са отзивчиви и визуално привлекателни във всички платформи. Това помага за подобряване на ангажираността на потребителите и цялостната ефективност на вашите кампании.

Измерете и анализирайте ефективността на кампанията  

Използвайте AI за задълбочен анализ на ефективността на кампанията. AI може да предостави практически прозрения и подробни анализи, като идентифицира тенденции, успехи и области за подобрение. Това може да насочи бъдещите ви стратегии за кампании.

Прецизирайте стратегиите въз основа на прозрения  

Въз основа на анализ на AI, непрекъснато усъвършенствайте и коригирайте своите имейл маркетинг стратегии. Това може да включва промяна на вашето съдържание, дизайн, сегментиране или подходи за персонализиране, за да отговорите по-добре на нуждите на вашата аудитория и да постигнете маркетинговите си цели.

Внедряване на AI в имейл маркетинга без интегрирани инструменти  

За да приложите тези стъпки без предварително интегрирани инструменти, ще трябва да разработите или персонализирате AI модели и алгоритми, подходящи за вашите конкретни данни и цели. Това може да включва работа с учени по данни или специалисти по изкуствен интелект и може да изисква използването на рамки за машинно обучение и библиотеки като TensorFlow, PyTorch или Scikit-learn за анализ на данни, сегментиране, персонализиране и прогнозни анализи.

Въпреки че внедряването на AI в имейл маркетинга без интегрирани инструменти е по-сложно и изисква много ресурси, то предлага по-голяма гъвкавост и потенциал за персонализиране спрямо вашите уникални изисквания, което потенциално води до превъзходни резултати в усилията ви за имейл маркетинг.

Подобряване на потребителското изживяване (UX) и използваемостта с AI

Подобряването на потребителското изживяване (UX) и използваемостта с AI, особено когато не се разчита на интегрирани инструменти, включва стратегически подход, който използва изкуствения интелект за анализиране на потребителското поведение, прогнозиране на потребителските нужди и автоматизиране на подобрения в дизайна и функционалността на цифровите продукти. AI може да предложи прозрения и автоматизация, които значително подобряват процесите на дизайн на UX, като ги правят по-ориентирани към данни и ориентирани към потребителя. Ето стъпка по стъпка подход за използване на AI за UX и подобрения на използваемостта.

AI пейзаж

Определете цели за подобряване на UX  

Започнете, като идентифицирате конкретни области за подобряване на вашия UX и използваемост. Целите може да включват намаляване на разочарованието на потребителите, подобряване на навигацията, увеличаване на ангажираността, подобряване на достъпността или повишаване на процента на реализация. Ясните цели ще ви помогнат да съсредоточите усилията си, насочени към AI.

Събирайте и анализирайте данни за взаимодействието на потребителите  

Съберете изчерпателни данни за това как потребителите взаимодействат с вашия продукт. Това може да включва анализи на уебсайтове, записи на потребителски сесии, топлинни карти, проучвания за обратна връзка и взаимодействия с поддръжката на клиенти. AI може да обработва и анализира това огромно количество данни, за да идентифицира модели, тенденции и болезнени точки в потребителското изживяване.

Внедрете модели за прогнозиране на потребителското поведение  

Използвайте AI алгоритми, за да прогнозирате поведението и предпочитанията на потребителите въз основа на исторически данни за взаимодействие. Предсказуемите модели могат да прогнозират действията на потребителите, да идентифицират потенциални проблеми с използваемостта, преди да станат проблемни, и да предложат области от вашия продукт, които се нуждаят от подобрение, за да отговарят по-добре на нуждите на потребителите.

Персонализирайте потребителското изживяване  

Използвайте AI, за да създадете персонализирани изживявания за потребителите. Персонализирането може да включва динамично коригиране на съдържание, препоръки, пътища за навигация и интерфейси въз основа на предишно поведение, предпочитания и модели на взаимодействие на потребителя. Персонализирането, управлявано от изкуствен интелект, може значително да подобри изживяването на потребителя, като го накара да се чувства по-персонализирано и подходящо.

Оптимизирайте съдържанието и оформлението  

Използвайте AI инструменти, за да анализирате ефективността на различни видове съдържание и оформления за ангажиране на потребителите и постигане на желаните резултати. AI може да предложи оптимизации като препозициониране на ключови елементи, промяна на форматите на съдържанието или промяна на дизайна въз основа на това, което е било най-ефективно за ангажиране на потребителите.

Автоматизирайте A/B тестването  

Внедрете A/B тестване, управлявано от AI, за да оценявате непрекъснато различните подобрения на потребителския интерфейс и използваемостта. AI може да управлява и анализира множество тестове едновременно, като бързо идентифицира кои промени имат най-положително въздействие върху потребителското изживяване.

Подобряване на достъпността  

Използвайте AI, за да подобрите достъпността на вашия продукт за потребители с увреждания. AI може автоматично да коригира размерите на текста, контрастните съотношения и да предостави алтернативен текст за изображения, наред с други настройки, за да гарантира, че вашият продукт е достъпен за по-широк кръг потребители.

Гласови и естествени езикови интерфейси  

Внедрете базирани на AI интерфейси за обработка на глас и естествен език (NLP), за да предоставите на потребителите по-интуитивни начини за взаимодействие с вашия продукт. Гласовите интерфейси могат да подобрят използваемостта, особено за мобилни потребители или хора с увреждания.

Прогнозирайте и разрешавайте проблемите проактивно  

AI може да помогне за прогнозиране на потенциални UX проблеми, преди те да засегнат значително потребителите. Чрез анализиране на поведението на потребителите и обратната връзка, AI може да идентифицира области, в които потребителите могат да срещнат проблеми и да позволи на екипите проактивно да се справят с тези проблеми.

Непрекъснато наблюдавайте и подобрявайте  

Използвайте AI, за да наблюдавате непрекъснато взаимодействията и удовлетворението на потребителите. Алгоритмите с изкуствен интелект могат да откриват промени в поведението на потребителите или нивата на удовлетвореност, като ви предупреждават за области, които се нуждаят от внимание, и гарантират, че подобренията на UX се управляват от данни и са фокусирани върху реалните потребителски нужди.

Внедряване на AI за UX и използваемост без интегрирани инструменти  

За да приложите AI за UX и подобрения на използваемостта, без да разчитате на предварително интегрирани инструменти, може да се наложи да разработите персонализирани AI модели или да използвате библиотеки и рамки за машинно обучение с отворен код като TensorFlow, Scikit-learn или Keras. Този подход изисква съвместни усилия между UX дизайнери, специалисти по данни и разработчици, за да се гарантира, че прозренията на AI са ефективно превърнати в приложими подобрения на дизайна.

Въпреки че интегрирането на AI в процеса на подобряване на UX без готови инструменти може да бъде предизвикателство, то предлага потенциал за задълбочени, базирани на данни прозрения в поведението на потребителите и възможност за значително подобряване на използваемостта и цялостното изживяване на вашия продукт в персонализиран и потребителски -центричен начин.

Оптимизиране за гласово търсене с AI

Оптимизирането за гласово търсене с AI, особено когато не се използват предварително интегрирани инструменти, изисква стратегически подход, който използва изкуствен интелект, за да разбере и съпостави естествените езикови модели на заявките за гласово търсене с подходящо съдържание. Тъй като гласовото търсене става все по-популярно чрез устройства като смартфони и интелигентни високоговорители, оптимизирането на съдържание за гласово търсене е от решаващо значение за подобряване на видимостта и ангажираността. Ето как да използвате AI за оптимизиране за гласово търсене, стъпка по стъпка:

Разберете поведението при гласово търсене  

Започнете, като анализирате как вашата целева аудитория използва гласово търсене. Заявките за гласово търсене обикновено са по-разговорни, по-дълги и често формулирани като въпроси. Използвайте AI, за да анализирате големи набори от данни от заявки за гласово търсене, свързани с вашата индустрия или ниша, за да разберете общи модели и фрази.

Включете обработка на естествен език (NLP)  

Използвайте NLP алгоритми за обработка и разбиране на естествения език на заявките за гласово търсене. НЛП може да ви помогне да идентифицирате намерението зад заявките, което е от решаващо значение за предоставяне на подходящо съдържание, което съответства на това, което потребителите действително търсят.

Оптимизиране за въпросителни ключови думи  

Тъй като гласовите търсения често се формулират като въпроси, използвайте AI, за да идентифицирате и интегрирате базирани на въпроси ключови думи във вашето съдържание. Това включва анализиране на данни за гласово търсене, за да намерите често задавани въпроси от вашата аудитория и след това създаване на съдържание, което директно отговаря на тези въпроси.

Създайте съдържание за разговори  

Коригирайте съдържанието си, за да бъде по-разговорно и естествено, като отразява начина, по който хората говорят. AI може да ви помогне да пренапишете или да предложи редакции, за да направите вашето съдържание да звучи по-естествено, което е от съществено значение за съвпадение на разговорния тон на заявките за гласово търсене.

Внедряване на структурирани данни  

Използвайте AI, за да автоматизирате внедряването на структурирани данни (маркиране на Schema.org) на вашия уебсайт. Структурираните данни помагат на търсачките да разберат контекста на вашето съдържание, което го прави по-вероятно да бъде представено в резултатите от гласово търсене, особено за конкретни заявки като тези за събития, рецепти или местни фирми.

Локална SEO оптимизация  

Гласовите търсения често са локални по природа, като например заявки за близки фирми или услуги. Използвайте AI, за да анализирате местните тенденции в търсенето и да оптимизирате съдържанието си за локално SEO, включително включването на базирани на местоположението ключови думи и фрази, подходящи за заявките за гласово търсене.

Оптимизиране за представени фрагменти  

Тъй като устройствата за гласово търсене често четат представения фрагмент или най-добрия резултат, оптимизирайте съдържанието си, за да бъде най-добрият отговор за подходящи заявки. AI може да ви помогне да идентифицирате възможности за представени фрагменти и да предложи оптимизации на съдържанието, за да увеличите шансовете си да си осигурите тази желана позиция.

Скорост и мобилна оптимизация  

Гласовите търсения се извършват предимно на мобилни устройства, така че е изключително важно уебсайтът ви да е удобен за мобилни устройства и да се зарежда бързо. AI инструментите могат да анализират ефективността на вашия уебсайт, да идентифицират тесните места и да предложат оптимизации за подобряване на скоростта и мобилната използваемост.

Наблюдавайте и анализирайте тенденциите в гласовото търсене  

Непрекъснато наблюдавайте тенденциите в гласовото търсене и ефективността на вашите усилия за оптимизиране на гласовото търсене. AI може да обработва огромни количества данни от анализа на гласовото търсене, за да предостави представа какво работи и какво се нуждае от корекция.

Повторете и подобрете въз основа на прозрения  

Използвайте прозренията, получени от анализа на AI, за да прецизирате и актуализирате своите стратегии за оптимизиране на гласово търсене. Това включва извършване на текущи корекции на съдържанието, структурата и SEO тактиките за по-добро привеждане в съответствие с начина, по който потребителите извършват гласово търсене.

Внедряване на AI за оптимизиране на гласово търсене без интегрирани инструменти  

За да приложите AI за оптимизиране на гласово търсене, без да разчитате на интегрирани инструменти, може да се наложи да разработите персонализирани AI модели или да работите с платформи за разработка на AI и библиотеки за машинно обучение, като TensorFlow, PyTorch или NLTK за обработка на естествен език. Сътрудничеството между SEO специалисти, създатели на съдържание и разработчици на AI е от съществено значение за ефективното прилагане на AI прозрения за оптимизиране на гласово търсене.

Въпреки че този подход изисква значителна инвестиция по отношение на ресурси и експертен опит, той предлага потенциал за силно персонализирани и ефективни стратегии за оптимизиране на гласово търсене, които могат значително да подобрят видимостта и ангажираността на вашето съдържание във все по-управлявано от гласово търсене пространство.

Това беше! Някакви мисли или коментари? Оставете вашите долу!

0 отговори

Оставете коментар

Искате ли да се присъединят към дискусията?
Чувствайте се свободни да допринесе!

Оставете коментар

Вашият имейл адрес няма да бъде публикуван. Задължителните полета са отбелязани *