Optimizacija stope konverzije sa AI

 9 načina na koji AI može pomoći u optimizaciji stope konverzije (CRO)  

Optimizacija stope konverzije je mnogo više od A/B testiranja, istraživanja upotrebljivosti, snimanja sesije i web analitike. To je to i mnogo više. Generativna AI i AI za analitiku bili su jedan od predznaka nedavnih razvoja u ovoj oblasti digitalnog marketinga i nadamo se da ćemo vas ovim člankom inspirisati da  

Zaronimo pravo u to.

Prediktivna analitika za ponašanje kupaca 

AI može analizirati ogromne količine podataka kako bi predvidio buduće ponašanje kupaca, omogućavajući poduzećima da prilagode svoje marketinške strategije i optimiziraju konverzije predviđajući koje proizvode ili usluge će kupci najvjerojatnije kupiti.

Prediktivna analitika i AI

Izvor: MarketingCharts.com

Implementacija prediktivne analitike za ponašanje kupaca bez oslanjanja na unaprijed integrirane alate uključuje niz koraka, gdje prikupljanje podataka i analiza imaju ključnu ulogu. Ovaj proces koristi modele mašinskog učenja za predviđanje budućih radnji kupaca na osnovu istorijskih podataka. Evo kako možete postaviti takav sistem korak po korak:

Definirajte ciljeve i ključne pokazatelje učinka (KPI)  

Prvo, jasno definirajte šta želite postići prediktivnom analitikom. Bilo da se radi o povećanju prodaje, poboljšanju zadržavanja kupaca ili poboljšanju personaliziranih marketinških napora, jasni ciljevi vodit će vaše prikupljanje i analizu podataka. Pored toga, identificirajte KPI-je koji će mjeriti uspjeh ovih ciljeva.

Prikupite i pripremite podatke  

Podaci su kamen temeljac prediktivne analitike. Prikupljajte istorijske podatke o interakcijama kupaca, kupovini, ponašanju na webu (kao što su posjete stranicama, trajanje sesije i stope napuštanja početne stranice), angažman na društvenim mrežama i bilo koje druge relevantne dodirne točke korisnika. Ovi podaci se zatim moraju očistiti i prethodno obraditi kako bi se obradile vrijednosti koje nedostaju, uklonili odstupnici i osigurali da su u upotrebljivom formatu za analizu.

Analizirajte i segmentirajte podatke o kupcima  

Analizirajte prikupljene podatke kako biste identificirali obrasce i segmentirali kupce u različite grupe na osnovu njihovog ponašanja, preferencija i demografije. Segmentacija se može obaviti korištenjem tehnika klasteriranja kao što su K-Means ili hijerarhijsko grupiranje. Ovaj korak pomaže u razumijevanju različitih ličnosti kupaca i njihovog putovanja.

Izbor karakteristika i razvoj modela  

Identifikujte karakteristike (varijable) koje najviše ukazuju na ponašanje kupaca i koje će verovatno predvideti buduće akcije. Koristite ove funkcije za obuku modela mašinskog učenja. Uobičajeni modeli za predviđanje ponašanja kupaca uključuju logističku regresiju, stabla odlučivanja, nasumične šume i neuronske mreže. Izbor modela ovisi o složenosti podataka i zadatku predviđanja.

Obučite i potvrdite model  

Podijelite svoje podatke u skup za obuku i skup za testiranje. Koristite set za obuku da obučite svoj model i skup za testiranje da potvrdite njegovu tačnost. Važno je koristiti različite metrike kao što su tačnost, preciznost, pamćenje i F1 rezultat za procjenu performansi modela. Tehnike unakrsne provjere također se mogu primijeniti kako bi se osiguralo da se vaš model dobro generalizira na nevidljive podatke.

Implementirajte model za predviđanja  

Nakon validacije, implementirajte model za predviđanje novih ili podataka o klijentima u stvarnom vremenu. Ovo može pomoći u predviđanju ponašanja kupaca kao što je vjerovatnoća kupovine, potencijal odljeva ili zanimanje za novu liniju proizvoda.

Djelujte na osnovu uvida  

Iskoristite uvide stečene iz prediktivne analitike da biste prilagodili marketinške strategije, personalizirali interakcije s kupcima, optimizirali ponudu proizvoda i na kraju poboljšali korisničko iskustvo. Na primjer, možete prilagoditi marketinške kampanje putem e-pošte za različite segmente ili personalizirati preporuke proizvoda na svojoj web stranici.

Kontinuirano praćenje i usavršavanje  

Prediktivni modeli nisu alati za postavljanje i zaborav. Kontinuirano pratite performanse modela i ažurirajte ga novim podacima kako biste osigurali da njegova predviđanja ostaju tačna tokom vremena. Kako se vaše poslovanje razvija, tako će se razvijati i vaša baza kupaca i njihovo ponašanje, što zahtijeva redovna prilagođavanja vašeg modela.

Povratna veza  

Uspostavite povratnu petlju u kojoj se mjere rezultati akcija poduzetih na osnovu predviđanja modela i vraćaju u model. Ovo pomaže u daljem usavršavanju modela i poboljšanju njegove tačnosti u predviđanju ponašanja kupaca.

Usklađenost i etička razmatranja  

Osigurajte da su vaše prakse prikupljanja podataka i prediktivne analitike u skladu s relevantnim propisima o zaštiti podataka (kao što je GDPR) i etičkim smjernicama. Poštujte privatnost korisnika i odgovorno koristite podatke.

Alati za korištenje AI u prediktivnoj analitici

  1. Azure mašinsko učenje
  2. IBM WatsonStudio
  3. Altair (RapidMiner)
  4. H2O AI bez drajvera

Personalizacija na skali  

Kroz mašinsko učenje, AI može ponuditi personalizovana iskustva hiljadama ili čak milionima korisnika istovremeno. Analizom prošlih interakcija, AI može prilagoditi sadržaj, preporuke proizvoda i ponude za svakog korisnika, čime se povećava vjerovatnoća konverzije.

Personalizacija na velikom nivou uključuje prilagođavanje proizvoda, usluga i iskustava pojedinačnim kupcima na osnovu njihovih preferencija, ponašanja i podataka. Da bi se ovo postiglo bez prethodno integrisanih alata, potreban je sistematski pristup koji kombinuje prikupljanje podataka, analizu i primenu na različitim dodirnim tačkama korisnika. Evo detaljnog vodiča o tome kako implementirati personalizaciju korak po korak:

Definirajte ciljeve personalizacije  

Počnite tako što ćete definirati šta personalizacija znači za vaše poslovanje. Odredite aspekte vašeg proizvoda ili usluge koje želite personalizirati. To mogu biti prilagođene preporuke proizvoda, personalizirane marketinške poruke ili prilagođeno korisničko iskustvo. Postavljanje jasnih ciljeva pomaže u efikasnom dizajniranju vaše strategije personalizacije.

Prikupite i integrirajte podatke  

Prikupite sveobuhvatne podatke iz svih dostupnih izvora, uključujući interakcije na web stranici, povijest kupovina, interakcije sa korisničkim servisom i aktivnosti na društvenim mrežama. Ovo može uključivati ​​postavljanje mehanizama za prikupljanje podataka kao što su web analitika, CRM sistemi i alati za društveno slušanje. Cilj je stvoriti pogled od 360 stepeni svakog kupca.

Analiza podataka i segmentacija kupaca  

Analizirajte prikupljene podatke kako biste identificirali obrasce, preferencije i ponašanja vaših kupaca. Koristite statističke tehnike i tehnike mašinskog učenja da segmentirate bazu klijenata u različite grupe sa sličnim karakteristikama ili ponašanjem. Ova segmentacija čini osnovu za ciljane strategije personalizacije.

Razvijte algoritme personalizacije  

Na osnovu podataka o kupcima i segmentacije, razviti algoritme koji mogu predvidjeti preferencije kupaca i preporučiti personalizirani sadržaj, proizvode ili usluge. Ovi algoritmi mogu koristiti tehnike iz strojnog učenja i umjetne inteligencije, kao što su motori za preporuke ili modeli prediktivne analize.

Kreirajte bazu podataka o sadržaju i proizvodima  

Razvijte sveobuhvatnu bazu podataka vašeg sadržaja, proizvoda i usluga, označavajući svaku stavku relevantnim atributima i metapodacima. Ovu bazu podataka će koristiti vaši algoritmi za personalizaciju kako bi uskladili prave proizvode ili sadržaj sa pravim segmentima kupaca.

Implementirajte logiku personalizacije preko dodirnih tačaka  

Uključite svoje algoritme za personalizaciju u dodirne tačke vaših kupaca. To uključuje vašu web stranicu, marketinške kampanje putem e-pošte, mobilnu aplikaciju i interakciju sa korisničkom službom. Osigurajte da svaka dodirna tačka može pristupiti podacima o klijentima i pružiti personalizirana iskustva u realnom vremenu.

Testirajte i optimizirajte  

Kontinuirano testirajte efikasnost svojih strategija personalizacije. Koristite A/B testiranje i druge metodologije testiranja da uporedite personalizovana iskustva sa generičkim. Analizirajte utjecaj personalizacije na ključne metrike kao što su angažman, stope konverzije i zadovoljstvo kupaca. Koristite ove uvide da precizirate i optimizirate svoje algoritme personalizacije.

Osigurajte privatnost i usklađenost  

Poštujte privatnost korisnika primjenom robusnih praksi zaštite podataka. Osigurajte da su vaše strategije personalizacije u skladu s propisima o zaštiti podataka kao što je GDPR. Budite transparentni sa svojim klijentima o tome kako se njihovi podaci koriste za personalizaciju.

Infrastruktura i skalabilnost  

Uvjerite se da vaša tehnološka infrastruktura može podržati personalizaciju u velikom obimu. To uključuje mogućnost obrade velikih količina podataka u realnom vremenu i besprijekorno pružanje personaliziranih iskustava na svim dodirnim tačkama. Planirajte skalabilnost kako vaša baza kupaca raste.

Petlja povratnih informacija i kontinuirano poboljšanje  

Uspostavite mehanizme za prikupljanje povratnih informacija o personaliziranim iskustvima vaših kupaca. Pažljivo pratite metriku performansi i koristite povratne informacije kupaca kako biste stalno poboljšavali svoje algoritme i strategije personalizacije.

Implementacija personalizacije u velikom obimu bez integrisanih alata je izazovna, ali veoma isplativa. Omogućava veću kontrolu nad procesom personalizacije i može pružiti značajnu konkurentsku prednost isporukom jedinstvenog i uvjerljivog iskustva svakom kupcu. Ključ je izgraditi čvrstu osnovu podataka o klijentima i uvida, koji se zatim mogu koristiti za pokretanje personaliziranih interakcija na svakoj tački dodira.

Chatbotovi za poboljšanu korisničku uslugu  

Chatboti sa AI-om mogu pružiti trenutnu korisničku uslugu 24 sata dnevno. Odgovarajući na pitanja, dajući preporuke i vodeći korisnike kroz tok prodaje, chatboti mogu značajno poboljšati korisničko iskustvo i povećati stope konverzije.

chatbot statistika o stopama u industriji s kružnim grafikonima uključujući različite procente za različite industrije
Implementacija chatbotova za poboljšanu korisničku uslugu bez oslanjanja na unaprijed integrirane alate uključuje niz koraka koji zahtijevaju pažljivo planiranje, razvoj i kontinuirano usavršavanje. Chatbotovi mogu značajno poboljšati korisničku uslugu pružanjem trenutnih odgovora na upite, vodeći korisnike kroz procese i nudeći personaliziranu pomoć. Evo kako možete postaviti chatbot sistem od nule:

Definirajte svrhu i opseg chatbota  

Počnite tako što ćete definirati šta želite da chatbot postigne. Odredite hoće li odgovarati na često postavljana pitanja, pomoći oko narudžbi i rezervacija, pružiti tehničku podršku ili ponuditi personalizirane preporuke. Jasno definiranje njegove svrhe vodit će proces razvoja i pomoći u postavljanju očekivanja za njegove sposobnosti.

Prikupite i analizirajte podatke o interakciji s klijentima  

Prikupljajte podatke iz prethodnih interakcija s klijentima, uključujući razgovore uživo, e-poštu, telefonske pozive i karte za podršku. Analizirajte ove podatke kako biste identificirali uobičajene upite, zahtjeve i bolne tačke kupaca. Ova analiza će vam pomoći da shvatite čime se vaš chatbot treba baviti i vrste odgovora koje bi trebao biti sposoban dati.

Dizajnirajte tok razgovora  

Zacrtajte kako bi razgovori s chatbotom trebali teći. Ovo uključuje dizajniranje skripte za odgovore chatbot-a na uobičajena pitanja, kreiranje stabala odluka za usmjeravanje odgovora chatbota na osnovu korisničkih unosa i određivanje kako i kada chatbot treba predati ljudskom agentu. Osigurajte da tok razgovora bude prirodan i intuitivan za korisnike.

Odaberite pravi tehnološki skup  

Odaberite programske jezike, okvire i alate koje ćete koristiti za izradu vašeg chat bota. Uzmite u obzir faktore kao što su složenost zadataka chatbota, platforme na kojima će raditi (npr. web stranica, društveni mediji, aplikacije za razmjenu poruka) i potrebe integracije s drugim sistemima kao što je vaš CRM ili sistem za upravljanje narudžbama.

Razvijte chatbot  

Počnite kodirati svog chat bota u skladu s dizajniranim tokovima razgovora. Implementirajte mogućnosti obrade prirodnog jezika (NLP) kako biste omogućili chatbotu da razumije i odgovori na korisničke upite na način razgovora. Postoji nekoliko dostupnih NLP biblioteka i API-ja koji mogu pomoći u razumijevanju namjere korisnika i izdvajanju relevantnih informacija iz njihovih upita.

Integracija sa komunikacijskim kanalima  

Integrirajte svog chat bota s komunikacijskim kanalima gdje će biti dostupan, kao što su vaša web stranica, platforme društvenih medija ili aplikacije za razmjenu poruka. Osigurajte da integracija omogućava besprijekornu komunikaciju između korisnika i chat bota preko ovih kanala.

Testirajte i poboljšajte  

Prije pokretanja, temeljito testirajte chatbot kako biste bili sigurni da tačno odgovara na širok raspon upita i da razgovor teče kako je predviđeno. Ova faza testiranja bi trebala uključivati ​​i automatizirano testiranje i testiranje korisnika s malom grupom stvarnih korisnika. Koristite povratne informacije iz ovog testiranja da precizirate odgovore chatbota i tok razgovora.

Pokreni i nadgledaj  

Postavite svog chatbot-a i pažljivo pratite njegov učinak. Analizirajte interakcije kako biste identificirali probleme ili područja za poboljšanje. Obratite pažnju na to kako korisnici komuniciraju s chatbotom i vrste upita koje prima.

Kontinuirano poboljšavajte  

Iskoristite uvide stečene praćenjem chatbot-a za kontinuirana poboljšanja. To bi moglo uključivati ​​proširenje baze znanja chatbota, usavršavanje njegovih NLP sposobnosti ili poboljšanje tokova razgovora. Redovna ažuriranja će pomoći da chatbot bude efikasan i relevantan za potrebe korisnika.

Osigurajte privatnost i sigurnost  

Provedite sigurnosne mjere kako biste zaštitili korisničke podatke i osigurali privatnost. Ovo je posebno važno ako vaš chatbot rukuje osjetljivim informacijama ili transakcijama. Poštujte propise o zaštiti podataka i informirajte korisnike o podacima koje chatbot prikuplja i kako se koriste.

Izgradnja chat bota od nule bez integriranih alata nudi fleksibilnost i kontrolu nad njegovim mogućnostima i ponašanjem. Međutim, to zahtijeva značajna ulaganja u razvoj i održavanje. Ključ uspjeha leži u razumijevanju potreba vaših klijenata, kontinuiranom usavršavanju chat bota na osnovu interakcija korisnika i osiguravanju da on pruža vrijednost poboljšanjem korisničkog iskustva.

Alati za četbote sa vještačkom inteligencijom

  1. chatbase
  2. DocsbotAI

Optimizirane strategije određivanja cijena  

AI može dinamički prilagođavati cijene na osnovu potražnje, konkurencije, ponašanja kupaca i drugih faktora. Ova dinamična strategija određivanja cijena može pomoći maksimiziranju prodaje i profita pronalaženjem optimalne cijene koja povećava stope konverzije.

Dinamičke cijene

Izvor: Symson.com

Implementacija optimiziranih strategija određivanja cijena uz pomoć umjetne inteligencije, bez oslanjanja na integrirane alate, uključuje razvoj sistema koji može analizirati različite tačke podataka kako bi dinamički prilagodio cijene u skladu sa potražnjom na tržištu, cijenama konkurenata, ponašanjem kupaca i drugim relevantnim faktorima. Ovo može značajno povećati profitabilnost i konkurentnost. Evo kako možete postaviti takav sistem korak po korak:

Definirajte ciljeve određivanja cijena  

Započnite definiranjem jasnih ciljeva za svoju strategiju cijena. Ciljevi mogu uključivati ​​maksimiziranje profita, povećanje tržišnog udjela, prodor na novo tržište ili postizanje konkurentske prednosti. Vaši ciljevi će voditi razvoj vašeg modela cijena.

Prikupite relevantne podatke  

Prikupite podatke koji će utjecati na odluke o cijenama. Ovo uključuje interne podatke kao što su troškovi, istorija prodaje i nivoi zaliha, kao i eksterne podatke kao što su cene konkurenata, trendovi tržišne potražnje i podaci o ponašanju kupaca. Što je vaše prikupljanje podataka sveobuhvatnije, to preciznije vaš sistem može predvidjeti optimalnu cijenu.

Analizirajte osjetljivost kupaca na cijenu  

Razumijevanje koliko su vaši kupci osjetljivi na promjene cijena je ključno. Analizirajte podatke o prošloj prodaji da vidite kako su varijacije u cijenama utjecale na obim prodaje. To se može postići kroz tehnike poput analize elastičnosti cijena, koja mjeri kako se potražnja za proizvodom mijenja kao odgovor na promjene cijene.

Razvijte model određivanja cijena  

Sa postavljenim ciljevima i podacima u ruci, razvijte model određivanja cijena koristeći algoritame strojnog učenja. Ovaj model bi trebao biti sposoban analizirati prikupljene podatke kako bi preporučio optimalne cijene. Uobičajeni algoritmi za modele određivanja cijena uključuju linearnu regresiju za jednostavnije odnose ili složenije modele poput nasumičnih šuma i neuronskih mreža za hvatanje nelinearnosti i interakcija između varijabli.

Testirajte model  

Prije potpune implementacije, važno je testirati svoj model cijena kako biste bili sigurni da se ponaša prema očekivanjima. Ovo se može uraditi kroz back-testiranje na istorijskim podacima kako bi se videlo kako bi se preporuke modela o cenama ponašale u scenarijima iz stvarnog sveta. Prilagođavanja treba izvršiti na osnovu rezultata testa kako bi se poboljšala tačnost.

Implementirajte dinamičko određivanje cijena  

Nakon testiranja, integrirajte model u svoju strategiju cijena. Ovo uključuje postavljanje sistema koji mogu primijeniti preporuke modela o cijenama u realnom vremenu ili po rasporedu. Pobrinite se da sistem također može uzeti u obzir ručne promjene kada je to potrebno, kao što su promotivne cijene ili druga strateška prilagođavanja.

Praćenje odgovora tržišta  

Nakon implementacije, pažljivo pratite reakciju tržišta na vaša prilagođavanja cijena. Ovo uključuje praćenje prodaje, profita, povratnih informacija kupaca i reakcija konkurenata. Praćenje vam omogućava da procenite efikasnost vaše strategije cena i donesete informisane odluke.

Pročistite i ažurirajte model  

Tržište se uvijek mijenja, tako da je ključno da redovno ažurirate i usavršavate svoj model cijena. Uključite nove podatke, prilagodite se promjenjivim tržišnim uvjetima i fino podesite parametre modela kako biste osigurali kontinuirano optimalno određivanje cijena. To može uključivati ​​ponovnu obuku modela s novim podacima ili uključivanje novih varijabli u analizu.

Usklađenost i etička razmatranja  

Osigurajte da su vaše dinamične strategije određivanja cijena u skladu sa svim relevantnim zakonima i propisima, kao što su oni koji se odnose na cjenovnu diskriminaciju i zaštitu potrošača. Takođe je važno razmotriti etičke implikacije vaših strategija određivanja cijena, posebno u smislu kako one utječu na povjerenje kupaca i reputaciju brenda.

Komunikacija s klijentima  

Budite transparentni sa svojim klijentima o tome kako i zašto cijene mogu varirati. Vjerovatnije je da će kupci prihvatiti dinamičko određivanje cijena ako razumiju faktore koji doprinose promjenama cijena, kao što su povećana potražnja ili veći operativni troškovi.

Implementacija optimizirane strategije cijena vođene umjetnom inteligencijom bez integriranih alata zahtijeva značajna ulaganja u prikupljanje podataka, razvoj modela i kontinuirano praćenje i usavršavanje. Međutim, kada se pravilno izvrši, može pružiti snažnu konkurentsku prednost kroz dinamično određivanje cijena koje se prilagođava tržišnim uvjetima i maksimizira profitabilnost.

Alati za dinamičko određivanje cijena AI

  1. Priceshape
  2. Omnia Retail
  3. Price2Spy

A/B testiranje na skali 

AI može automatizirati i optimizirati procese A/B testiranja, analizirajući rezultate brže i preciznije od ručnih metoda. Ovo omogućava preduzećima da brzo identifikuju i implementiraju najefikasnije strategije za optimizaciju konverzije


Implementacija A/B testiranja u velikoj mjeri bez oslanjanja na unaprijed integrirane alate uključuje postavljanje robusnog okvira koji vam omogućava da sistematski testirate varijacije vaših digitalnih sredstava kako biste optimizirali korisničko iskustvo i stope konverzije. Evo detaljnog pristupa postavljanju takvog sistema:

Definirajte ciljeve i hipoteze  

Započnite tako što ćete jasno definirati šta želite postići svojim A/B testiranjem. Postavite specifične, mjerljive ciljeve na osnovu vaših poslovnih ciljeva, kao što su povećanje stope konverzije, poboljšanje angažmana ili smanjenje stope posete početne stranice. Za svaki cilj formulirajte hipoteze o tome koje promjene mogu dovesti do poboljšanja. Ove hipoteze će voditi dizajn vaših A/B testova.

Segmentirajte svoju publiku  

Odredite kako ćete segmentirati svoju publiku za testiranje. Segmentacija može biti zasnovana na demografiji, ponašanju korisnika, tipu uređaja ili drugim relevantnim kriterijumima. Pravilna segmentacija osigurava da su uvidi koje steknete relevantni i djelotvorni za određene grupe korisnika.

Dizajnirajte svoje eksperimente  

Za svaku hipotezu dizajnirajte varijante koje želite testirati. To može uključivati ​​promjene izgleda web stranice, različite tipke poziva na akciju (CTA), različite prezentacije sadržaja ili alternativne tokove korisnika. Osigurajte da je svaka varijanta dizajnirana za testiranje određene hipoteze i da je mjerljiva u odnosu na vaše definirane ciljeve.

Razviti infrastrukturu za testiranje  

Postavite tehničku infrastrukturu potrebnu za izvođenje A/B testova. Ovo uključuje razvoj ili konfiguraciju sistema za isporuku različitih iskustava segmentiranim grupama korisnika i praćenje interakcija korisnika sa svakom varijantom. Ovaj sistem mora biti u mogućnosti da nasumično dodjeljuje korisnike u različite grupe testiranja i prikuplja podatke o njihovom ponašanju.

Implementirajte praćenje i prikupljanje podataka  

Implementirajte mehanizme praćenja za prikupljanje podataka o tome kako korisnici komuniciraju sa svakom varijantom. Ovo obično uključuje postavljanje alata za web analitiku za praćenje metrike kao što su klikovi, konverzije, vrijeme na stranici i stope napuštanja početne stranice. Osigurajte da su vaše metode prikupljanja podataka konzistentne u svim varijantama i da precizno bilježe informacije potrebne za procjenu vaših hipoteza.

Pokrenite eksperimente  

S infrastrukturom za testiranje i praćenjem na mjestu, pokrenite svoje eksperimente izlažući definirane segmente svoje publike različitim varijantama. Osigurajte da je distribucija korisnika po varijantama nasumična kako biste izbjegli pristrasnost i da je svaka grupa dovoljno velika da pruži statistički značajne rezultate.

Pratite i analizirajte rezultate  

Dok se eksperiment izvodi, pratite performanse svake varijante u odnosu na unaprijed definirane metrike. Koristite statističku analizu da odredite da li su razlike u performansama između varijanti značajne. Alati i tehnike kao što su t-testovi, hi-kvadrat testovi i intervali povjerenja mogu pomoći u ovoj analizi.

Izvucite zaključke i implementirajte promjene  

Analizirajte rezultate svojih A/B testova kako biste izvukli zaključke o performansama svake varijante. Ako varijanta značajno nadmašuje kontrolnu grupu u postizanju ciljeva, razmislite o široj implementaciji promjena. Ako su rezultati neuvjerljivi, možda ćete morati precizirati svoje hipoteze i provesti dodatne testove.

Dokumentirajte i dijelite uvide  

Dokumentirajte postavljanje, izvršenje, rezultate i zaključke vaših A/B testova. Dijeljenje ovih uvida u vašoj organizaciji može pomoći u informiranju budućih testova i strategija, izgrađujući kulturu donošenja odluka na temelju podataka.

Pročisti i ponovi  

A/B testiranje je iterativni proces. Iskoristite uvide stečene iz svakog kruga testiranja kako biste precizirali svoje hipoteze i dizajnirali nove testove. Kontinuirano testiranje i optimizacija na osnovu uvida vođenih podacima može dovesti do značajnih poboljšanja korisničkog iskustva i poslovnih rezultata.

Implementacija A/B testiranja u velikoj mjeri bez integriranih alata zahtijeva značajan napor u postavljanju okvira za testiranje, razvoju hipoteza, dizajniranju eksperimenata i analizi rezultata. Međutim, ovaj pristup nudi fleksibilnost prilagođavanja procesa testiranja vašim specifičnim potrebama i ciljevima, pružajući vrijedne uvide koji mogu dovesti do poboljšanja korisničkog iskustva i stopa konverzije.

Alati za A/B testiranje uz pomoć AI

  1. ABtesting.ai
  2. Kameleoon 

Poboljšano ciljanje oglasa 

Koristeći AI, preduzeća mogu optimizirati svoje reklamne kampanje kroz bolje ciljanje, plasman oglasa i optimizaciju sadržaja. AI algoritmi mogu analizirati podatke kako bi identificirali najbolje kanale, vrijeme i poruke za dosezanje potencijalnih kupaca, čime se poboljšava ROI potrošnje na oglase.

AI ciljanje oglasa

Izvor: Facebook.com

Poboljšano ciljanje oglasa bez oslanjanja na unaprijed integrirane alate uključuje razvoj prilagođenog pristupa za identifikaciju i dosezanje specifičnih segmenata vaše publike s oglasima koji su vrlo relevantni za njihove interese, ponašanja i demografiju. Ovaj proces zahtijeva duboko razumijevanje vaše publike, sofisticiranu analizu podataka i strateško planiranje. Evo kako implementirati poboljšano ciljanje oglasa od nule:

Definirajte svoje ciljeve ciljanja  

Započnite postavljanjem jasnih ciljeva za svoje oglasne kampanje. Odredite što želite postići, kao što je povećanje svijesti o brendu među određenom demografskom kategorijom, povećanje konverzija među prošlim posjetiteljima web stranice ili ponovno privlačenje kupaca koji su prestali. Vaši ciljevi će voditi vašu strategiju ciljanja.

Prikupite i segmentirajte podatke o publici  

Prikupite detaljne podatke o vašim postojećim klijentima i široj publici. To može uključivati ​​demografske informacije, historiju kupovine, podatke o interakciji na web stranici i angažman na društvenim mrežama. Koristite ove podatke da segmentirate svoju publiku u grupe koje dijele slične karakteristike ili ponašanja. Što je vaša segmentacija detaljnija, efikasnije možete prilagoditi ciljanje oglasa.

Analizirajte bihejvioralne i demografske uvide  

Zaronite duboko u ponašanje i demografiju svojih segmenata kako biste razumjeli njihove preferencije, bolne točke i put korisnika. Ova analiza će vam pomoći da identificirate najrelevantnije poruke, ponude i proizvode za svaki segment.

Razvijte prilagođene kriterije ciljanja  

Na osnovu vaše analize publike, razvijte prilagođene kriterije ciljanja za svaki segment. To može uključivati ​​faktore kao što su godine, lokacija, interesovanja, ponašanje pri pregledavanju i historija kupovine. Cilj je definirati kriterije koji će vam omogućiti da precizno ciljate oglase na korisnike koji će najvjerovatnije biti zainteresirani za vašu ponudu.

Kreirajte prilagođeni oglasni sadržaj  

Razvijte sadržaj oglasa posebno prilagođen svakom segmentu publike. Personalizirajte svoje oglase tako da odražavaju interese, potrebe i ponašanja svakog segmenta, koristeći jezik i slike koji im odgovaraju. Prilagođeni sadržaj vjerojatnije će angažirati korisnike i potaknuti željenu akciju.

Odaberite prave kanale  

Identifikujte najefikasnije kanale za dostizanje svakog segmenta. Različiti segmenti publike mogu preferirati različite platforme ili bolje reagirati na različite formate oglasa. Razmislite o kombinaciji kanala kao što su društveni mediji, tražilice, mreže za prikazivanje i marketing putem e-pošte kako biste povećali svoj doseg.

Implementirajte strategije ciljanja  

Iskoristite mogućnosti oglasnih platformi da implementirate svoje strategije ciljanja. Ovo može uključivati ​​postavljanje prilagođenih lista publike, korištenje opcija ciljanja specifičnih za platformu i konfiguriranje položaja oglasa kako bi se dosegli definirani segmenti. Osigurajte da postavke oglasa točno odražavaju vaše prilagođene kriterije ciljanja.

Pokrenite i pratite svoje kampanje  

Pokrenite ciljane oglasne kampanje na odabranim kanalima. Koristite alate za praćenje i analitiku da pratite performanse svojih oglasa u realnom vremenu. Obratite veliku pažnju na metrike kao što su stope klikanja, stope konverzije i povrat ulaganja u oglašavanje kako biste procijenili učinkovitost vašeg ciljanja.

Analizirajte i optimizirajte  

Analizirajte podatke o performansama kako biste utvrdili šta radi, a šta ne. Koristite ove uvide da precizirate svoje kriterije ciljanja, sadržaj oglasa i strategiju kanala. Kontinuirana optimizacija će vam pomoći da poboljšate efikasnost i efektivnost ciljanja vašeg oglasa tokom vremena.

Osigurajte poštivanje privatnosti  

Imajte na umu propise o privatnosti kao što su GDPR i CCPA kada prikupljate i koristite podatke o publici. Pribavite neophodne saglasnosti, obezbedite transparentnost o korišćenju podataka i primenite mere zaštite podataka kako biste osigurali usklađenost i održali poverenje korisnika.

Implementacija poboljšanog ciljanja oglasa bez integriranih alata zahtijeva detaljno razumijevanje vaše publike i sposobnost efikasnog korištenja podataka. Iako uključuje znatan trud za postavljanje i upravljanje, ovaj pristup nudi potencijal za značajno poboljšane performanse oglasa isporukom vrlo relevantnih, personaliziranih oglasa svakom segmentu vaše publike.

AI alati za ciljanje oglasa

Optimizacija email marketinga  

Analizom ponašanja i preferencija korisnika, AI može pomoći u prilagođavanju marketinških kampanja putem e-pošte pojedinačnim primateljima, optimizirajući vrijeme slanja, naslove i sadržaj kako bi se maksimizirale otvorene stope i konverzije.

AI u marketingu e-pošte

Izvor: Selzy

Optimizacija marketinga putem e-pošte uz pomoć umjetne inteligencije, posebno bez oslanjanja na integrirane, gotove alate, uključuje korištenje umjetne inteligencije za analizu podataka, predviđanje ishoda, personaliziranje sadržaja i poboljšanje ukupnog učinka email kampanje. Cilj je povećati angažman, poboljšati stope konverzije i osigurati da vaši email marketing napori budu što efikasniji. Evo kako implementirati AI u svoje strategije marketinga putem e-pošte i uloge koje AI može igrati, korak po korak:

Definirajte svoje ciljeve e-mail marketinga  

Započnite tako što ćete jasno definirati šta želite postići svojim email marketinškim kampanjama. Bilo da se radi o poboljšanju otvorenih stopa, povećanju stope klikanja, povećanju konverzija ili poboljšanju personalizacije, postavljanje specifičnih ciljeva će voditi vaše napore za optimizaciju AI.

Prikupite i analizirajte podatke  

Prikupite podatke iz vaših email kampanja i interakcija pretplatnika. Ovo uključuje otvorene stope, stope klikanja, stope konverzije, vrijeme provedeno u čitanju e-pošte i sve radnje poduzete kao rezultat. Također, prikupljajte podatke o ponašanju pretplatnika iz drugih izvora, kao što je vaša web stranica ili CRM sistem. AI napreduje na velikim podacima, tako da što više podataka imate, vaši AI modeli mogu bolje raditi.

Segmentirajte svoju publiku  

Koristite AI algoritme da segmentirate svoju publiku na osnovu njihovog ponašanja, preferencija i nivoa angažmana. AI može identificirati obrasce i nijanse u vašim podacima koji možda nisu odmah vidljivi, omogućavajući vrlo granularnu segmentaciju. Ovo vam omogućava da efikasnije prilagodite svoje email kampanje različitim grupama unutar vaše publike.

Personalizujte sadržaj  

Iskoristite AI da personalizujete sadržaj e-pošte za svakog primaoca. Osim korištenja imena pretplatnika, AI može prilagoditi naslove, sadržaj e-pošte, preporuke proizvoda i vrijeme slanja za svakog pojedinca na osnovu njihovih prethodnih interakcija i ponašanja. Tehnologije obrade prirodnog jezika (NLP) mogu generirati personalizirani tekst koji odgovara primaocu.

Optimizirajte vrijeme slanja  

AI može predvidjeti optimalno vrijeme za slanje e-pošte svakom pretplatniku, osiguravajući da vaše poruke stignu kada je najvjerovatnije da će biti otvorene i pročitane. Ovo uključuje analizu obrazaca kada korisnici otvaraju i komuniciraju s e-poštom i prilagođavanje vremena slanja u skladu s tim na individualnoj osnovi.

Prediktivna analitika za planiranje kampanje  

Koristite AI da analizirate istorijske podatke o kampanjama i predvidite uspjeh budućih marketinških kampanja putem e-pošte. Ovo može pomoći u preciziranju strategija kampanje, tema i tipova sadržaja koji će vjerovatno dati najbolje rezultate na osnovu prošlih performansi.

Automatizirajte A/B testiranje  

Implementirajte A/B testiranje vođeno umjetnom inteligencijom kako biste kontinuirano testirali različite elemente vaših email kampanja, od naslova do gumba za poziv na akciju. AI može upravljati višestrukim testovima istovremeno u mjeri koja nije izvodljiva ručnim metodama, brzo identificirajući najefikasnije strategije.

Poboljšajte dizajn e-pošte  

Alati AI također mogu pomoći u optimizaciji dizajna vaših e-poruka za različite uređaje, osiguravajući da vaša e-pošta bude osjetljiva i vizualno privlačna na svim platformama. Ovo pomaže u poboljšanju angažmana korisnika i ukupne učinkovitosti vaših kampanja.

Mjerite i analizirajte učinak kampanje  

Koristite AI za dubinsku analizu učinka kampanje. AI može pružiti djelotvorne uvide i detaljnu analitiku, identificirajući trendove, uspjehe i područja za poboljšanje. Ovo može voditi vaše buduće strategije kampanje.

Precizirajte strategije zasnovane na uvidima  

Na osnovu AI analize, kontinuirano usavršavajte i prilagođavajte svoje strategije marketinga putem e-pošte. To bi moglo uključivati ​​prilagođavanje vašeg sadržaja, dizajna, segmentacije ili pristupa personalizaciji kako biste bolje zadovoljili potrebe vaše publike i postigli svoje marketinške ciljeve.

Implementacija AI u marketingu e-pošte bez integriranih alata  

Da biste implementirali ove korake bez unaprijed integriranih alata, trebali biste razviti ili prilagoditi AI modele i algoritme prilagođene vašim specifičnim podacima i ciljevima. Ovo može uključivati ​​rad sa naučnicima podataka ili stručnjacima za AI i može zahtijevati korištenje okvira i biblioteka za strojno učenje kao što su TensorFlow, PyTorch ili Scikit-learn za analizu podataka, segmentaciju, personalizaciju i prediktivnu analitiku.

Iako je implementacija AI u marketing putem e-pošte bez integriranih alata složenija i zahtijeva mnogo resursa, ona nudi veću fleksibilnost i potencijal za prilagođavanje vašim jedinstvenim zahtjevima, što potencijalno dovodi do vrhunskih rezultata u vašim naporima u marketingu putem e-pošte.

Poboljšanje korisničkog iskustva (UX) i upotrebljivosti sa AI

Poboljšanje korisničkog iskustva (UX) i upotrebljivosti sa AI, posebno kada se ne oslanja na integrisane alate, uključuje strateški pristup koji koristi veštačku inteligenciju za analizu ponašanja korisnika, predviđanje potreba korisnika i automatizaciju poboljšanja dizajna i funkcionalnosti digitalnih proizvoda. AI može ponuditi uvide i automatizaciju koji značajno poboljšavaju UX procese dizajna, čineći ih više vođenim podacima i orijentiranim na korisnika. Evo korak-po-korak pristupa za iskorištavanje AI-a za UX i poboljšanja upotrebljivosti.

AI Landscape

Definirajte ciljeve poboljšanja korisničkog iskustva  

Započnite identifikacijom specifičnih područja za poboljšanje vašeg korisničkog iskustva i upotrebljivosti. Ciljevi mogu uključivati ​​smanjenje frustracije korisnika, poboljšanje navigacije, povećanje angažmana, poboljšanje pristupačnosti ili povećanje stope konverzije. Jasni ciljevi pomoći će da se fokusirate na vaše napore vođene umjetnom inteligencijom.

Prikupite i analizirajte podatke o interakciji korisnika  

Prikupite sveobuhvatne podatke o tome kako korisnici stupaju u interakciju s vašim proizvodom. To može uključivati ​​analitiku web stranice, snimke korisničkih sesija, toplotne mape, ankete s povratnim informacijama i interakcije korisničke podrške. AI može obraditi i analizirati ovu ogromnu količinu podataka kako bi identificirao obrasce, trendove i bolne točke u korisničkom iskustvu.

Implementirajte modele predviđanja ponašanja korisnika  

Koristite AI algoritme za predviđanje ponašanja i preferencija korisnika na osnovu istorijskih podataka o interakciji. Prediktivni modeli mogu predvidjeti radnje korisnika, identificirati potencijalne probleme upotrebljivosti prije nego što postanu problematični i predložiti područja vašeg proizvoda koja trebaju poboljšati kako bi se bolje zadovoljile potrebe korisnika.

Personalizirajte korisnička iskustva  

Iskoristite AI za kreiranje personaliziranih iskustava za korisnike. Personalizacija može uključivati ​​dinamičko prilagođavanje sadržaja, preporuka, navigacijskih putanja i interfejsa na osnovu prethodnog ponašanja, preferencija i obrazaca interakcije korisnika. Personalizacija vođena umjetnom inteligencijom može značajno poboljšati korisničko iskustvo čineći da se osjeća prilagođenije i relevantnije.

Optimizirajte sadržaj i izgled  

Koristite AI alate za analizu efikasnosti različitih tipova sadržaja i izgleda u angažovanju korisnika i postizanju željenih rezultata. AI može predložiti optimizacije kao što je premještanje ključnih elemenata, promjena formata sadržaja ili izmjena dizajna na osnovu onoga što je bilo najefikasnije u privlačenju korisnika.

Automatizirajte A/B testiranje  

Implementirajte A/B testiranje vođeno umjetnom inteligencijom kako biste kontinuirano procjenjivali različita poboljšanja korisničkog iskustva i upotrebljivosti. AI može upravljati i analizirati više testova istovremeno, brzo identificirajući koje promjene imaju najpozitivniji utjecaj na korisničko iskustvo.

Poboljšajte pristupačnost  

Koristite AI da poboljšate pristupačnost vašeg proizvoda za korisnike sa invaliditetom. AI može automatski prilagoditi veličinu teksta, omjere kontrasta i pružiti alternativni tekst za slike, između ostalih podešavanja, kako bi osigurao da vaš proizvod bude dostupan širem krugu korisnika.

Interfejsi za glas i prirodni jezik  

Implementirajte sučelja za obradu glasa i prirodnog jezika (NLP) pokretana umjetnom inteligencijom kako biste korisnicima omogućili intuitivnije načine interakcije s vašim proizvodom. Glasovni interfejsi mogu poboljšati upotrebljivost, posebno za mobilne korisnike ili osobe sa invaliditetom.

Predvidite i riješite probleme proaktivno  

AI može pomoći u predviđanju potencijalnih UX problema prije nego što značajno utječu na korisnike. Analizom ponašanja korisnika i povratnih informacija, AI može identificirati područja u kojima korisnici mogu naići na probleme i omogućiti timovima da proaktivno rješavaju ove probleme.

Kontinuirano nadgledajte i poboljšavajte  

Koristite AI za kontinuirano praćenje interakcija i zadovoljstva korisnika. AI algoritmi mogu otkriti promjene u ponašanju korisnika ili razinama zadovoljstva, upozoravajući vas na područja kojima je potrebna pažnja i osiguravajući da su poboljšanja UX-a vođena podacima i fokusirana na stvarne potrebe korisnika.

Implementacija AI za UX i upotrebljivost bez integriranih alata  

Da biste implementirali AI za UX i poboljšanja upotrebljivosti bez oslanjanja na unaprijed integrirane alate, možda ćete morati razviti prilagođene AI modele ili koristiti biblioteke i okvire za mašinsko učenje otvorenog koda kao što su TensorFlow, Scikit-learn ili Keras. Ovaj pristup zahtijeva zajednički napor između UX dizajnera, naučnika podataka i programera kako bi se osiguralo da se AI uvidi efikasno pretoče u efikasna poboljšanja dizajna.

Iako integracija umjetne inteligencije u proces poboljšanja UX-a bez gotovih alata može biti izazovna, ona nudi potencijal za duboke, podacima vođene uvide u ponašanje korisnika i priliku da se značajno poboljša upotrebljivost i cjelokupno iskustvo vašeg proizvoda u prilagođenom i korisniku -centričan način.

Optimizacija za glasovno pretraživanje pomoću AI

Optimizacija za glasovno pretraživanje pomoću AI, posebno kada se ne koriste unaprijed integrirani alati, zahtijeva strateški pristup koji koristi umjetnu inteligenciju za razumijevanje i uparivanje obrazaca prirodnog jezika glasovnih upita za pretraživanje s relevantnim sadržajem. Kako glasovno pretraživanje postaje sve popularnije putem uređaja poput pametnih telefona i pametnih zvučnika, optimiziranje sadržaja za glasovno pretraživanje ključno je za poboljšanje vidljivosti i angažmana. Evo kako koristiti AI za optimizaciju za glasovno pretraživanje, korak po korak:

Razumjeti ponašanje glasovnog pretraživanja  

Započnite analizom kako vaša ciljna publika koristi glasovno pretraživanje. Glasovni upiti za pretraživanje obično su razgovorniji, duži i često formulisani kao pitanja. Koristite AI za analizu velikih skupova podataka glasovnih upita za pretraživanje koji se odnose na vašu industriju ili nišu kako biste razumjeli uobičajene obrasce i fraze.

Uključite obradu prirodnog jezika (NLP)  

Iskoristite NLP algoritme za obradu i razumijevanje prirodnog jezika upita glasovnog pretraživanja. NLP vam može pomoći da identifikujete namjeru iza upita, što je ključno za pružanje relevantnog sadržaja koji odgovara onome što korisnici zapravo traže.

Optimizirajte za ključne riječi pitanja  

Budući da se glasovna pretraživanja često formuliraju kao pitanja, koristite AI da biste identificirali i integrirali ključne riječi zasnovane na pitanjima u svoj sadržaj. Ovo uključuje analizu podataka glasovnog pretraživanja kako bi se pronašla uobičajena pitanja koja postavlja vaša publika, a zatim kreiranje sadržaja koji direktno odgovara na ova pitanja.

Kreirajte konverzacijski sadržaj  

Prilagodite svoj sadržaj da bude razgovorniji i prirodniji, odražavajući način na koji ljudi govore. AI može pomoći u ponovnom pisanju ili predlaganju uređivanja kako bi vaš sadržaj zvučao prirodnije, što je od suštinskog značaja za usklađivanje konverzacijskog tona upita za glasovnu pretragu.

Implementirajte strukturirane podatke  

Koristite AI za automatizaciju implementacije strukturiranih podataka (Schema.org markup) na vašoj web stranici. Strukturirani podaci pomažu pretraživačima da razumiju kontekst vašeg sadržaja, što ga čini vjerojatnijim u rezultatima glasovne pretrage, posebno za specifične upite poput onih o događajima, receptima ili lokalnim preduzećima.

Lokalna SEO optimizacija  

Glasovne pretrage su često lokalne prirode, kao što su upiti za obližnje firme ili usluge. Koristite AI da analizirate lokalne trendove pretraživanja i optimizirate svoj sadržaj za lokalni SEO, uključujući uključivanje ključnih riječi i fraza zasnovanih na lokaciji relevantnih za upite glasovne pretrage.

Optimizirajte za istaknute isječke  

Budući da uređaji za glasovno pretraživanje često čitaju istaknuti isječak ili vrhunski rezultat, optimizirajte svoj sadržaj da bude najbolji odgovor na relevantne upite. AI može pomoći u identifikaciji mogućnosti za istaknute isječke i predložiti optimizaciju sadržaja kako biste povećali vaše šanse da osigurate ovu željenu poziciju.

Brzina i mobilna optimizacija  

Glasovne pretrage se prvenstveno provode na mobilnim uređajima, tako da je ključno osigurati da je vaša web stranica prilagođena mobilnim uređajima i da se brzo učitava. AI alati mogu analizirati performanse vaše web stranice, identificirati uska grla i predložiti optimizacije za poboljšanje brzine i upotrebljivosti na mobilnim uređajima.

Pratite i analizirajte trendove glasovne pretrage  

Kontinuirano pratite trendove glasovnog pretraživanja i performanse vaših nastojanja za optimizaciju glasovnog pretraživanja. AI može obraditi ogromne količine podataka iz analitike glasovnog pretraživanja kako bi pružio uvid u ono što radi i šta treba prilagoditi.

Ponovite i poboljšajte na osnovu uvida  

Iskoristite uvide stečene analizom umjetne inteligencije da precizirate i ažurirate svoje strategije optimizacije glasovnog pretraživanja. Ovo uključuje stalna prilagođavanja sadržaja, strukture i SEO taktike kako bi se bolje uskladili s načinom na koji korisnici provode glasovne pretrage.

Implementacija AI za optimizaciju glasovnog pretraživanja bez integriranih alata  

Da biste implementirali AI za optimizaciju glasovnog pretraživanja bez oslanjanja na integrirane alate, možda ćete morati razviti prilagođene AI modele ili raditi s razvojnim platformama AI i bibliotekama za strojno učenje, kao što su TensorFlow, PyTorch ili NLTK za obradu prirodnog jezika. Saradnja između SEO stručnjaka, kreatora sadržaja i AI programera je neophodna za efikasnu primjenu AI uvida u optimizaciju glasovnog pretraživanja.

Iako ovaj pristup zahtijeva značajna ulaganja u smislu resursa i stručnosti, on nudi potencijal za visoko prilagođene i efikasne strategije optimizacije glasovnog pretraživanja koje mogu značajno poboljšati vidljivost vašeg sadržaja i angažman u okruženju pretraživanja koje se sve više upravlja glasom.

To je bilo to! Ima li nekih razmišljanja ili komentara? Ostavite svoje ispod!

0 odgovori

Ostavite odgovor

Želite se pridružiti raspravi?
Slobodno doprinosite!

Ostavite odgovor

Vaša e-mail adresa neće biti objavljena. Obavezna polja su označena *