AI-чатботы могут обучаться на наборах данных, содержащих текстовые записи человеческих разговоров, собранных из приложений-мессенджеров, чтобы понимать, что говорят люди, и реагировать соответствующим образом.
AI может находить закономерности в огромных наборах данных, которые человеческое зрение не может обнаружить. Компьютерные модели могут определять черты личности человека точнее, чем его друзья, исключительно на основе того, какие публикации в социальной сети понравились этому человеку.
Автоматизация некоторых писем
С помощью инструментов, например, платформы HubSpot, можно автоматизировать отправку некоторых писем, что упрощает управление соответствующими задачами.
ML и AI могут повысить гибкость маркетинга
Как показывает программная покупка, ML может повысить гибкость маркетинга, чтобы соответствовать меняющимся потребностям и интересам клиентов. Разные потребители реагируют на разные сообщения по разным каналам; один и тот же эмоциональный призыв может тронуть некоторых гуманностью, других – юмором, а третьих – логикой.
ML и AI могут отслеживать, на какие сообщения отреагировали клиенты, и формировать более подробный профиль пользователя. Затем маркетинговые команды могут отправлять пользователям более персонализированные сообщения в зависимости от их предпочтений. Однако, если данные не стандартизированы и содержат ошибки, информация будет бесполезной, а алгоритмы AI могут вынести суждения, наносящие вред маркетинговым инициативам. Маркетинговые команды должны взаимодействовать с командами по управлению данными и другими направлениями бизнеса для разработки процессов очистки и обслуживания данных перед внедрением маркетинга на основе AI.