Искусственный интеллект в маркетинге и его роль в изменении будущего цифрового маркетинга - страница 2

Обработка естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка (NLP) – это, по сути, создание человекоподобного языка для персонализации опыта, создания контента, ботов для обслуживания клиентов и многого другого.

Генерация контента

Под генерацией контента подразумевается написание фрагментов контента (лакон6ичных и длинных) для реализации маркетинговой стратегии, таких как контент в блогах, веб-копии, темы электронных писем, подписи к видео и многое другое.

Персонализация в реальном времени

Персонализация в реальном времени – изменение восприятия клиентом маркетинговых активов, таких как электронная почта, социальный пост, веб-страница – в соответствии с прежними предпочтениями клиента, чтобы подтолкнуть его к определенному действию, скажем, к приобретению товара, к подписке на что-либо или к переходу по ссылке.

Автоматизированное принятие решений

Маркетинговые AI-инструменты помогают бизнесу в принятии решения о том, какую маркетинговую стратегию или стратегию роста бизнеса следует использовать, основываясь на данных, полученных извне или на прошлых данных.

Медиабаинг

Медиабаинг рассматривается в качестве прогнозирования наиболее эффективного размещения рекламы и СМИ для бизнеса с целью охвата целевой аудитории и максимизации окупаемости реализации маркетинговой стратегии.

Искусственный интеллект должен помочь маркетологам

Очевидно, что у искусственного интеллекта жизненно значимая роль в том, чтобы помочь маркетологам в налаживании контактов с клиентами.

Следующие компоненты AI-маркетинга составляют ведущие современные решения, помогающие преодолению разрыва между огромными массивами собираемых данных о клиентах и практическими шагами, которые цифровые маркетологи могут предпринять в своих грядущих кампаниях.

Машинное обучение

Машинное обучение базируется на искусственном интеллекте, который включает в себя компьютерные алгоритмы, способные анализировать информацию и автоматически улучшать цифровые маркетинговые кампании с опорой на накопленный опыт.

Использующими машинное обучение устройствами анализируется новая информация в контексте соответствующих исторических данных, что позволяет информировать цифровые маркетинговые кампании на основе того, что сработало либо не сработало в прошлом.