Przełomowe technologie to nie przyszłość Marketing Automation – to teraźniejszość
Katgoria: CRM / Utworzono: 22 luty 2019
Sztuczna Inteligencja to przyszłość marketingu – to stwierdzenie powtarzane raz za razem przez prawie wszystkich w branży. Jednak czy nie należałoby raczej powiedzieć, że AI to już teraźniejszość marketingu?
AI opanowuje branżę
Niedawno opublikowany raport autorstwa MSL Group, nazwany Powered by AI wykazał, że managerowie w działach PR, reklamy i marketingu na całym świecie stają się pionierami AI w swoich organizacjach. Ponad 1800 liderów odpowiedzialnych za marketing i komunikację w wiodących firmach już teraz umiejętnie i z dużą dozą pewności siebie wprowadza sztuczną inteligencję do swoich działań i strategii. Deklarują oni obycie oraz dogłębną wiedzę w tej dziedzinie, zdobytą głównie własnymi środkami, bez formalnego przeszkolenia zapewnionego przez pracodawcę. To oznacza, że eksperci marketingu i komunikacji stają się prawdziwymi wizjonerami, którzy prowadzą swoje firmy w nową erę AI i technologii:
Chcesz dołączyć do rosnącej grupy ekspertów marketingu, którzy wdrażają przełomowe technologie bazujące na AI? W tym artykule pokażemy, jak dokonać tego bez wysiłku, ale za to z imponującymi efektami za pomocą platformy Marketing Automation.
Jak AI zmienia marketing automation
Marketing Automation to potężne narzędzie, które diametralnie zmienia pracę marketera. Zaawansowane funkcje, takie jak workflow czy reguły automatyzacji, obok bardziej tradycyjnych rozwiązań e-mail marketingowych, pozwalają na automatyzowanie skomplikowanych kampanii marketingowych, a także personalizowanie i aktywowanie ich w zależności od aktywności odbiorcy i danych na jego temat.
Niemniej jednak, dużym wyzwaniem jest ilość danych, które powinny być przeanalizowane w celu poprawnego spersonalizowania komunikacji i zagwarantowania, że klienci będa otrzymywać odpowiednie wiadomości o jak najwyższej skuteczności. Tradycyjne rozwiązania marketing automation opierają się na z góry zaplanowanych instrukcjach i akcjach skonfigurowanych przez specjalistów obsługujących platformę. W przypadku bardziej zaawansowanych kampanii może to być czasochłonne i wymagać kooperacji zespołu wykwalifikowanych specjalistów. Natomiast automatyzacja marketingu oparta na AI i Machine Learning to zupełnie nowe podejście do tematu oraz rozwiązanie problemów związanych z nadmiarem danych i konieczności ich nieustannego analizowania w celu ulepszenia komunikacji.
Coraz lepsza automatyzacja marketingu dzięki Machine Learning
Machine Learning to dział Sztucznej Inteligencji. Główną właściwością Machine Learningu jest umiejętność nieustannego samouczenia się i poprawiania wyników na podstawie doświadczenia i nieustannego zbierania oraz analizowania danych.
Machine Learning zastosowany w Marketing Automation pozwala na przeanalizowanie nieporównywalnie większych zbiorów danych niż nawet najliczniejszy zespół analityków. Te ograniczenia specjalistów w porównaniu z Machine Learning są szczególnie widoczne w przypadku:
Machine Learning można wykorzystać do usprawnienia najpopularniejszych funkcjonalności marketing automation, takich jak segmentacja i rekomendacje. Spójrzmy, jak Machine Learning ulepsza marketing w następujących dziedzinach:
Inteligentna segmentacja, na przykład dzielenie bazy danych na grupy. Najczęstszym rodzajem segmentacji jest grupowanie klientów na segmenty w zależności od ich płci, lokalizacji, zainteresowań, itd., ale może to być także klasyfikowanie produktów (powiedzmy – wszystkie produkty w kwiatowy wzór) lub użytkowników na podstawie historii transakcji (klienci, którzy zakupili produkt z tej samej kategorii). W ten sposób możesz ulepszyć swoje działania marketingowe poprzez planowanie mailingów do konkretnych segmentów i upewnić się, że wszyscy użytkownicy, którzy je otrzymają, będą zainteresowani ich treścią. Dzięki Machine Learning możliwe jest analizowanie obrazów na stronie internetowej i grupowanie podobnych produktów, co w rezultacie może być przydatne przy rekomendacjach produktowych – przykładowo, klientowi, który przeglądał czerwone obuwie, możesz zaproponować inne buty w tym samym kolorze.
Analiza sentymentu – to proces analizowania tekstu (np. opinii) w celu określenia nastawienia autora do określonego tematy, produktu lub usługi – negatywnego, pozytywnego czy neutralnego. Ta informacja może być następnie wykorzystana w takich działaniach marketingowych, jak oferty rabatowe, poprzez zastąpienie manualnych decyzji o przyznaniu rabatu dynamicznymi rabatami kalkulowanymi przez silnik AI na podstawie prawdopodobieństwa zakupu, zwiększając w ten sposób przychód.
Przetwarzanie języka naturalnego. To nic innego jak programowanie maszyn w celu przetwarzania dużej ilości danych naturalnego języka, umożliwiając interakcję między komputerami a ich użytkownikami poprzez mowę lub tekst. To technologia szeroko wykorzystywana w chatbotach – programach internetowych, których celem jest komunikacja między botem a klientem. Obecnie chatboty zyskują na popularności i wdrażane są na coraz większej ilości stron i w aplikacjach (na przykład, możliwe jest zintegrowanie ich z Facebook Messengerem), zwłaszcza w sklepach internetowych, ale są także stosowane w sektorze B2B.
Rekomendacje produktowe to jeden z najpopularniejszych przykładów wykorzystania AI w marketingu. Rekomendacje obecna są także w rozwiązaniach marketingowych które nie wykorzystują AI – dzięki zbieranym danym na temat klientów (np. ostatnio przeglądane produkty). Jednak rekomendacje produktowe AI znacząco przewyższają te systemy. W tym przypadku możliwe jest przygotowanie rekomendacji nawet dla nowych czy nieaktywnych klientów na podstawie informacji o klientach o podobnych profilach
Podsumowując, nie ma wątpliwości, że AI i Machine Learning diametralnie zmienią branżę marketingową. To coś, co dzieje się na naszych oczach, dzięki rozwiązaniom typu marketing automation i wysiłkom marketerów, którzy wdrażają tę zaawansowaną technologię w swojej pracy.
Źródło: www.salesmanago.pl
Niedawno opublikowany raport autorstwa MSL Group, nazwany Powered by AI wykazał, że managerowie w działach PR, reklamy i marketingu na całym świecie stają się pionierami AI w swoich organizacjach. Ponad 1800 liderów odpowiedzialnych za marketing i komunikację w wiodących firmach już teraz umiejętnie i z dużą dozą pewności siebie wprowadza sztuczną inteligencję do swoich działań i strategii. Deklarują oni obycie oraz dogłębną wiedzę w tej dziedzinie, zdobytą głównie własnymi środkami, bez formalnego przeszkolenia zapewnionego przez pracodawcę. To oznacza, że eksperci marketingu i komunikacji stają się prawdziwymi wizjonerami, którzy prowadzą swoje firmy w nową erę AI i technologii:
Many are what psychologists refer to as “right-brain” creative types. They can be visionaries, see the big picture and imagine the many applications of AI to business. This makes them an ideal partner to the IT department led by the Chief Information Officer that manages company plans around the AI technology and develops the applications. The logical and methodical left-brain IT leaders need the right-brain communicators as well. The result can be the ideal marriage of imaginative ideas to technical knowhow, setting up a sweet spot for success in AI adoption.- Guillaume Herbette, Global CEO, MSL
Chcesz dołączyć do rosnącej grupy ekspertów marketingu, którzy wdrażają przełomowe technologie bazujące na AI? W tym artykule pokażemy, jak dokonać tego bez wysiłku, ale za to z imponującymi efektami za pomocą platformy Marketing Automation.
Jak AI zmienia marketing automation
Marketing Automation to potężne narzędzie, które diametralnie zmienia pracę marketera. Zaawansowane funkcje, takie jak workflow czy reguły automatyzacji, obok bardziej tradycyjnych rozwiązań e-mail marketingowych, pozwalają na automatyzowanie skomplikowanych kampanii marketingowych, a także personalizowanie i aktywowanie ich w zależności od aktywności odbiorcy i danych na jego temat.
Niemniej jednak, dużym wyzwaniem jest ilość danych, które powinny być przeanalizowane w celu poprawnego spersonalizowania komunikacji i zagwarantowania, że klienci będa otrzymywać odpowiednie wiadomości o jak najwyższej skuteczności. Tradycyjne rozwiązania marketing automation opierają się na z góry zaplanowanych instrukcjach i akcjach skonfigurowanych przez specjalistów obsługujących platformę. W przypadku bardziej zaawansowanych kampanii może to być czasochłonne i wymagać kooperacji zespołu wykwalifikowanych specjalistów. Natomiast automatyzacja marketingu oparta na AI i Machine Learning to zupełnie nowe podejście do tematu oraz rozwiązanie problemów związanych z nadmiarem danych i konieczności ich nieustannego analizowania w celu ulepszenia komunikacji.
Coraz lepsza automatyzacja marketingu dzięki Machine Learning
Machine Learning to dział Sztucznej Inteligencji. Główną właściwością Machine Learningu jest umiejętność nieustannego samouczenia się i poprawiania wyników na podstawie doświadczenia i nieustannego zbierania oraz analizowania danych.
Machine Learning zastosowany w Marketing Automation pozwala na przeanalizowanie nieporównywalnie większych zbiorów danych niż nawet najliczniejszy zespół analityków. Te ograniczenia specjalistów w porównaniu z Machine Learning są szczególnie widoczne w przypadku:
- niestandardowych zachowań klienta
- liczby możliwych segmentów klientów
- wrażliwości cenowe
- wyjątkowych preferencji klienta
- zaawansowanej personalizacji
- identyfikacji niestandardowych
- akcji prowadzących do konwersji
- analizy współzależności pomiędzy zmiennymi w tym samym czasie
- dopasowanie procesu do zmiennych zachowań klienta w czasie rzeczywistym
Machine Learning można wykorzystać do usprawnienia najpopularniejszych funkcjonalności marketing automation, takich jak segmentacja i rekomendacje. Spójrzmy, jak Machine Learning ulepsza marketing w następujących dziedzinach:
Inteligentna segmentacja, na przykład dzielenie bazy danych na grupy. Najczęstszym rodzajem segmentacji jest grupowanie klientów na segmenty w zależności od ich płci, lokalizacji, zainteresowań, itd., ale może to być także klasyfikowanie produktów (powiedzmy – wszystkie produkty w kwiatowy wzór) lub użytkowników na podstawie historii transakcji (klienci, którzy zakupili produkt z tej samej kategorii). W ten sposób możesz ulepszyć swoje działania marketingowe poprzez planowanie mailingów do konkretnych segmentów i upewnić się, że wszyscy użytkownicy, którzy je otrzymają, będą zainteresowani ich treścią. Dzięki Machine Learning możliwe jest analizowanie obrazów na stronie internetowej i grupowanie podobnych produktów, co w rezultacie może być przydatne przy rekomendacjach produktowych – przykładowo, klientowi, który przeglądał czerwone obuwie, możesz zaproponować inne buty w tym samym kolorze.
Analiza sentymentu – to proces analizowania tekstu (np. opinii) w celu określenia nastawienia autora do określonego tematy, produktu lub usługi – negatywnego, pozytywnego czy neutralnego. Ta informacja może być następnie wykorzystana w takich działaniach marketingowych, jak oferty rabatowe, poprzez zastąpienie manualnych decyzji o przyznaniu rabatu dynamicznymi rabatami kalkulowanymi przez silnik AI na podstawie prawdopodobieństwa zakupu, zwiększając w ten sposób przychód.
Przetwarzanie języka naturalnego. To nic innego jak programowanie maszyn w celu przetwarzania dużej ilości danych naturalnego języka, umożliwiając interakcję między komputerami a ich użytkownikami poprzez mowę lub tekst. To technologia szeroko wykorzystywana w chatbotach – programach internetowych, których celem jest komunikacja między botem a klientem. Obecnie chatboty zyskują na popularności i wdrażane są na coraz większej ilości stron i w aplikacjach (na przykład, możliwe jest zintegrowanie ich z Facebook Messengerem), zwłaszcza w sklepach internetowych, ale są także stosowane w sektorze B2B.
Rekomendacje produktowe to jeden z najpopularniejszych przykładów wykorzystania AI w marketingu. Rekomendacje obecna są także w rozwiązaniach marketingowych które nie wykorzystują AI – dzięki zbieranym danym na temat klientów (np. ostatnio przeglądane produkty). Jednak rekomendacje produktowe AI znacząco przewyższają te systemy. W tym przypadku możliwe jest przygotowanie rekomendacji nawet dla nowych czy nieaktywnych klientów na podstawie informacji o klientach o podobnych profilach
Podsumowując, nie ma wątpliwości, że AI i Machine Learning diametralnie zmienią branżę marketingową. To coś, co dzieje się na naszych oczach, dzięki rozwiązaniom typu marketing automation i wysiłkom marketerów, którzy wdrażają tę zaawansowaną technologię w swojej pracy.
Źródło: www.salesmanago.pl
Najnowsze wiadomości
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Smart Factory w skali globalnej: jak MOWI porządkuje produkcję dzięki danym w czasie rzeczywistym
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś sparaliżowanie kluczowych systemów biznesowych, przejęcie kontroli nad danymi i wymuszenie kosztownych decyzji pod presją czasu. System ERP, jako centralny punkt zarządzania finansami, produkcją i logistyką, stał się dla cyberprzestępców najbardziej atrakcyjnym celem. Ten artykuł pokazuje, dlaczego tradycyjne zabezpieczenia przestają wystarczać i jak realnie chronić ERP przed atakami, które mogą zatrzymać firmę z dnia na dzień.
PSI automatyzuje logistykę Rossmanna: Wdrożenie WMS i MFC w Czechach
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Warsztaty analityczne i sesja discovery. Jak wygląda pierwszy etap współpracy z partnerem wdrożeniowym ERP
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Strategia migracji danych do nowego systemu ERP. Metody, ryzyka i najlepsze praktyki
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozproszone dane, rosnące oczekiwania klientów i klientek. Dziś korzysta z niej już 91% instytucji, a mimo to tylko nieliczne mówią o realnych efektach. Zaledwie 12% firm maksymalizuje potencjał chmury – tworzy skalowalne platformy, wdraża GenAI, monetyzuje dane. Reszta? Często grzęźnie w kosztach, integracjach i braku kompetencji. Różnica nie tkwi w technologii, ale w strategii – i to ona może zadecydować o miejscu w sektorze, który właśnie wchodzi w kolejną fazę transformacji.
Przeczytaj Również
AI i Agentic AI – jak sztuczna inteligencja zmienia oblicze CRM?
Technologie sztucznej inteligencji (AI) przenikają dziś do wszystkich obszarów biznesu, jednak to w… / Czytaj więcej
Rankingi CRM – na co zwrócić uwagę przed wyborem?
Rankingi systemów CRM (Customer Relationship Management) stanowią dla wielu firm wygodny punkt star… / Czytaj więcej
Jak generatywna AI w CRM podnosi znaczenie ludzkich umiejętności, aby zwiększyć skuteczność sprzedaży?
Współczesna sprzedaż niezmiennie polega na budowaniu relacji międzyludzkich, zaufania i zrozumienia… / Czytaj więcej
Zarządzanie relacjami z klientami w dobie cyfryzacji: rola enova365
W świecie biznesu, który nieustannie ewoluuje, strategiczne zarządzanie interakcjami z klientami, z… / Czytaj więcej
Zatrzymać klienta za wszelką cenę
W obliczu kryzysu gospodarczego firmy zmieniają swoje priorytety. Nieograniczony wzrost i pozyskiwa… / Czytaj więcej
Jak skutecznie zadbać o klientów w dobie rosnącej inflacji – priorytety budżetu CX na rok 2023 r.
Planując działania na kolejny rok finansowy wielu managerów ds. CX (Customer Experience), rozmawia… / Czytaj więcej


