Marketinška avtomatizacija in AI iz prakse

Primer koristi marketinške avtomatizacije in AI iz prakse

Harley-Davidson poslovalnica v New York City-ju je neke zime prodala le 1-2 motor tedensko. To enostavno ni bilo dovolj. Lastnik poslovalnice je nekaj enostavno moral ukreniti.

Poskusil je z marketinško platformo, ki temelji na AI (artificial intelligence - umetna inteligenca).

Že med prvim vikendom, po implementaciji, je prodal 15 motorjev.

Iz enega kvalificiranega »leada« (kvalificirane prodajne priložnosti) je prišel na 40 leadov dnevno.

Marketinška platforma se je učila in izdelovala »lookalike« uporabnike (podobne kupcem), za katere je bilo moč predvidevati, da obstaja večja verjetnost nakupa.

Po 3 mesecih so se prodajne priložnosti povečale za 2930%, 50% teh je bilo »podobnih občinstev« (“lookalikes”). Lastnik je posledično moral vzpostaviti nov klicni center in zaposliti 6 novih oseb, da bi sploh lahko zadostil povpraševanju.

Tehnološki giganti danes ponujajo AI marketinška orodja, ki so zelo poenostavljena za uporabo, in ki ne potrebujejo celega bataljona dragih profilov, kot so podatkovni znanstveniki, ipd;

Danes s temi orodji in platformami lahko rokuje praktično vsak marketingar.

Tehnološki giganti danes ponujajo AI marketinška orodja, ki so zelo poenostavljena za uporabo, in ki ne potrebujejo celega bataljona dragih profilov, kot so podatkovni znanstveniki. Danes s temi orodji lahko rokuje praktično vsak marketingar.

Prav tako so ta orodja danes že veliko bolj cenovno dostopna, zahvaljujoč SaaS in »plačaj kolikor porabiš« cenovnemu modelu.

V primeru Harley-Davidsona, je AI analiziral in ocenjeval na večkanalnem nivoju, kaj deluje in kaj ne deluje. Posledično se je učil in ustvarjal nove priložnosti za konverzijo (končni cilj – nakup).

Tako ni bilo potrebno več ugibati, kaj deluje, temveč so podatki delali zanje.

Marketingarji s(m)o se do zdaj večinoma oslanjali na izdelavo marketinških person, profilov idealnega kupca itd, … Osebno nikoli nisem bil velik pristaš marketinških person.

Zakaj?

Ker niti ena oseba ni enaka drugi. Vsak človek je unikum. Zato mi je sploh pisanje »scenarijev« (na primer: »Ana, 36 rade bere knjige, zanima jo obnovljiva energija, ima hišnega ljubljenčka, …« ) naravnost bizarno. Zagotovo pa za implementacijo na dejanskih marketinških platformah praktično neuporabno.

Če se vrnem na temo. AI ne rabi izdelovati marketinških person. To aktivnost je prerasel, oziroma jo je nadgradil. V množici uporabnikov, poišče prave ljudi, tako da oceni katere dejanske navade, vzorci obnašanja, afinitete, so tisti, za katere obstaja največja možnost konverzije (npr. nakupa).

AI zanimajo le dejanski KPI-ji. Človek, četudi opremljen z najboljšo tehnologijo, lahko počne le nekaj akcij in obdeluje le nekaj podatkov istočasno. AI lahko procesira na milijone interakcij v eni sami minuti, ter testira na tisoče različic kreativ in A/B testov.

Posledično lahko AI zelo točno določi, koliko marketinškega denarja bi moralo vsako podjetje potrošiti, da doseže najboljše, oziroma optimalne rezultate. Tako se lahko marketingarji odločajo (oziroma lahko veliko odločitev prepustijo AI-ju), na podlagi ustreznih podatkov, namesto da bi se morali zanašati zgolj na lastna predvidevanja in intuicijo.

Seveda se bomo marketingarji še naprej morali veliko odločati in vsakodnevno sprejemati pomembne odločitve. Vendar s to razliko, da se bomo lahko odločali o strateških vprašanjih z višjo dodano vrednostjo, namesto da se odločamo o izbiri 1000 različnih kreativnih variabil (primer).

Vsa večja podjetja bodo v prihodnjih letih morala implementirati podobno tehnologijo. Vprašanje je samo, ali jo bodo implementirala pravočasno in strateško premišljeno, ali pa zgolj zato ker jo bodo morala.

Upam, da tisto prvo.