Działy marketingu napędzają inwestycje technologiczne w biznesie

 

W takich realiach coraz większe znaczenie ma odpowiedni dobór treści, grupy docelowej, formy i momentu kontaktu. Skuteczne działania marketingowe wymagają wykorzystania narzędzi IT do dokładnej analizy danych. Ogromnej ilości danych. Według organizacji Foundation Capital z siedzibą w Dolinie Krzemowej, wydatki na nowe technologie dostosowane do potrzeb marketingowych mają sięgnąć 120 miliardów dolarów do 2025 roku.

Już w 2013 roku firma Gartner przewidywała, że w ciągu 5 lat wydatki szefów marketingu na technologię przewyższą wydatki samych szefów technologii. Te prognozy nie wzbudzały zdziwienia, gdyż wraz z przeniesieniem komunikacji z klientem do Internetu, projekty z zakresu marketingu cyfrowego zaczęły odgrywać kluczową rolę w niemal każdej organizacji. Kontakt z klientem ma ogromne znaczenie. Granice między działaniami sprzedażowymi, marketingowymi i obsługą klienta coraz bardziej się zacierają, a specjaliści ds. marketingu cyfrowego zaczynają mieć decydujący głos w sprawie budowania strategii interakcji z klientem.

Marketing napędzany przez IT

Według danych firmy badawczej TDWI, to właśnie działy marketingu najczęściej jako pierwsze decydują się na wdrożenie zaawansowanych systemów analitycznych. Wynika to z faktu, że systemy informatyczne są niezbędne do podejmowania efektywnych działań w kluczowych obszarach, do których należy zaliczyć digital marketing, analizy tzw. „customer journey”, e‑commerce czy zarządzanie bazami klientów i relacjami z nimi (CRM).

Szefowie działów marketingu są niezwykle ważną grupą dla firm technologicznych, gdyż coraz częściej to właśnie oni podejmują decyzje o wdrożeniu nowych technologii w firmie. Dotyczy to w szczególności systemów analitycznych, które dziś na nowo definiują rolę marketingu i są kluczem do efektywnego kontaktu z klientem. Na podstawie gromadzonych danych możemy uzyskać niezwykle precyzyjny obraz kupującego. To z kolei pozwala na lepsze dostosowanie oferty do indywidualnego klienta i w efekcie zwiększenie szansy na sprzedaż – tłumaczy Krzysztof Skaskiewicz, Advisory Business Solution Manager w SAS.

Biznes uczy się, jak wykorzystywać sztuczną inteligencję w marketingu

Ponad połowa menedżerów przebadanych przez PwC w ramach 2017 Global Digital IQ® Survey zadeklarowała, że inwestuje w projekty z zakresu sztucznej inteligencji. To wciąż niewiele, biorąc pod uwagę potencjał tej technologii, wynikający chociażby z możliwości wbudowania automatycznych procesów analitycznych w każdy mechanizm odpowiadający za kontakt z klientem co przekłada się na usprawnienie działań marketingowych.

Chcąc pomóc zrozumieć, jakie korzyści niesie ze sobą zwrot ku technologiom wykorzystującym sztuczną inteligencję, SAS – lider analityki biznesowej – określił sześć podstawowych sposobów na wykorzystanie AI w działaniach marketingowych.

1. Wsparcie procesów decyzyjnych – Obecnie celem działów marketingowych jest przedstawienie klientowi oferty, która pomoże mu zrealizować jego własny cel (innymi słowy, odpowie najlepiej na potrzeby tego klienta). Przykładowo, osoby zapisane na zajęcia ze szkoły rodzenia mogą otrzymać kupony na zakup ubranek dla dzieci. Klienci są dzieleni na segmenty w oparciu o historię ich decyzji zakupowych. Sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence), w tym uczenie maszynowe (Machine Learning), pozwalają przewidzieć, w jaki sposób kupujący z poszczególnych grup zareagują na określoną ofertę. Wykorzystując takie mechanizmy, można w razie potrzeby dobrać ofertę do (przewidywanych) oczekiwań klienta.

2. Wsparcie działań z zakresu cross-selling oraz up-selling – Celem projektów z zakresu cross-sell jest zwiększenie przychodu pochodzącego od poszczególnego kupującego, budując jednocześnie jego lojalność wobec marki. Uzupełniają je działania up-sell, w ramach których konsumenci są m.in. zachęcani do nabywania nowszych, droższych wersji produktów. Sztuczna inteligencja pozwala zwiększyć efektywność tych działań, wykorzystując potencjał ogromnych ilości danych, którymi dysponuje przedsiębiorstwo. Dane są generowane podczas każdej interakcji klienta z marką – przechowywane w systemach transakcyjnych, tworzone przez każde wyświetlenie strony internetowej, zapisywane jako rezultaty poprzednich kampanii.

3. Poznanie Głosu Klienta (Customer Voice) – Analiza oczekiwań i potrzeb klientów ma kluczowe znaczenie w procesie przygotowywania ofert produktów czy usług. Wyzwaniem jest poznanie opinii kupujących. Klienci wyrażają je za pośrednictwem różnych kanałów: wiadomości e-mail, komentarze na forach czy wpisy w mediach społecznościowych stanowią obecnie podstawowe z nich. Sztuczna inteligencja umożliwia zautomatyzowane przetwarzanie takich treści poprzez analizę języka naturalnego (Natural Language Processing) oraz obrazów (Digital Image Processing). Dzięki temu firmy mogą poznać stosunek klientów do oferowanych produktów, a nawet ocenić poziom intensywności emocji, które towarzyszą ich opiniom.

4. Usprawnienie kontaktu z klientem – Nawet najlepszy posiłek nie będzie dobrze smakował, jeżeli obsługa jest fatalna. To twierdzenie można odnieść do każdego rodzaju biznesu, gdyż kontakt z klientem ma znaczący wpływ na odbiór danej marki. Sztuczna inteligencja wspiera m.in. pracowników call center, którzy często stoją na pierwszej linii frontu obsługi klienta. Na podstawie informacji o dzwoniącym, system może pomóc konsultantowi lepiej przygotować się do rozmowy i w efekcie szybko i skutecznie rozwiązać problem.

5. Łączona analiza danych z wielu źródeł – „Co o nas mówią w Internecie?” – takie pytanie zadaje niemal każda osoba decyzyjna w organizacji, od prezesa po szefa marketingu. Jednak, aby uzyskać pełen obraz sytuacji, informacje pochodzące z sieci nie mogą być analizowane w oderwaniu od danych z innych kanałów. Sztuczna inteligencja umożliwia szybsze przetwarzanie dużych zbiorów zróżnicowanych i detalicznych danych.

6. Działanie w czasie rzeczywistym – Potrzeby współczesnych klientów zmieniają się bardzo szybko. W dobie Internetu czas od decyzji o zakupie do samego zakupu może wynieść kilka minut. Dlatego niezwykle ważne jest działanie w czasie rzeczywistym. Konieczne jest podejmowanie natychmiastowych decyzji jakie oferty i informacje należy prezentować w oparciu o bieżące aktywności podejmowane przez klienta, na przykład w czasie przeglądania stron internetowych. Celem jest jak najszybsze zaproponowanie oferty, która wzbudzi zainteresowanie kupującego. Sztuczna inteligencja umożliwia identyfikowanie wzorców zachowań, co z kolei pozwala na szybsze działanie i przygotowanie oferty, która w danym momencie zwróci uwagę konsumenta. Dodatkowo, systemy analityczne wykorzystujące sztuczną inteligencję pozwalają na tworzenie różnorodnych scenariuszy biznesowych. Dzięki temu możemy przewidywać skutki danej kampanii marketingowej, minimalizując straty związane z błędnymi decyzjami.

Źródło: SAS Institute