Маркетологи используют AI для повышения положительности клиентского опыта
Клиенты получают положительный пользовательский опыт благодаря интегрированным приложениям, использующим машинный интеллект. Он отслеживает покупки, включая место и время их совершения. Он может анализировать данные и предоставлять клиентам персонализированные маркетинговые сообщения. Когда пользователь посещает ближайший розничный магазин, эти сообщения содержат обычные и специальные предложения для повышения средней стоимости заказа клиента. Маркетинг дает компании конкурентное преимущество за счет использования комплексного подхода к автоматизации системы.
Принятие решений и микроменеджмент клиентов являются преимуществами маркетингового подхода на основе AI. Данные имеют решающее значение для улучшения шаблонов материалов, рекомендуемых клиентам алгоритмами ML.
4.7 Программные медийные торги и целевая реклама. Программное обеспечение для распознавания лиц
Программные медийные торги и целевая реклама
Программные медийные торги – это автоматизированный процесс приобретения и размещения рекламных объявлений в сети. Эти цифровые системы применяют принципы машинного обучения, анализируют информацию о пользователях и демонстрируют подходящую рекламу заинтересованной аудитории.
Благодаря использованию алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения, вероятность ошибок минимизируется, данные о пользователях становятся более действенными, а дисплейная реклама масштабируется. Пользователям комфортно видеть рекламу, которая соответствует их интересам или помогает решить возникшие вопросы.
Разрабатывая стратегии таргетированной (целевой) рекламы для релевантной аудитории, специалисты по маркетингу обеспечивают взаимодействие с наиболее подходящими группами потребителей, которые, скорее всего, проявят интерес и положительно отреагируют на рекламные сообщения. Для этого они могут применять возможности искусственного интеллекта и его алгоритмов.
AI способен оказать поддержку маркетологам в проведении целевых кампаний, включая точную настройку таргетинга. Он может использовать машинное обучение, чтобы определять покупательскую готовность, фактические конверсии и этапы исследования, а также ретаргетировать потенциальных клиентов с повышенной вероятностью совершения целевого действия.