Czy Marketing Automation i sztuczna inteligencja mogą zmienić oblicze marketingu? Część I.

By | Grudzień 30, 2014

SZTUCZNAWielu ekspertów twierdzi, że automatyzacja marketingu w swej obecnej formie to dopiero początek potężnych zmian w całej branży. Narzędzia do automatyzacji pozwalają zwiększyć zakres oraz wartość komunikacji marketingowej, pozyskiwać bardziej wartościowe leady, polepszyć konwersję sprzedaży, oraz, to co najważniejsze, pozytywnie wpływać na ogólne zadowolenie klienta.

Automatyzacja zastępuje dotychczasowo ręcznie wykonywane zajęcia. Zarządzanie kontaktami, segmentacja i scoring kontaktów, testy A/B, e-mail marketing, pomiar wydajności oraz raportowanie – to wszystko może być efektywnie i szybko przeprowadzone w sposób całkowicie zautomatyzowany. Dziedzina ta cały czas gwałtownie się rozwija, mimo to już dziś daje marketerom z wielu branż szansę, by otworzyć przed sobą zupełnie nowe możliwości.

Algorytmy i sztuczna inteligencja

Automatyzacja marketingu daje organizacjom możliwości by w krótkim czasie zwiększyć ROMI oraz skutecznie spersonalizować obsługę klienta. Ale, to zdecydowanie nie wszystko, co możemy osiągnąć z jej pomocą.

W roku 1987 pewien trader z Wall Street – Thomas Peterffy, będący jednocześnie programistą-samoukiem stworzył maszynę, która zhakowała dostęp do drugiej największej giełdy papierów wartościowych  na świecie – amerykańskiego NASDAQ. Następnie, z pomocą swojego sprzętu posłużył się danymi z giełdy i stworzył rozwiązanie do wykonywania transakcji znacznie szybciej niż dotychczas robili to pracownicy. Do tej pory decyzjami na giełdzie w przeważającej mierze rządziła mieszanka doświadczeń z przeszłości i intuicji maklerów. Dzięki maszynie Peterffly’a mogło się to zmienić – z szybkością nieosiągalną dla żadnego pracownika na Wall Street dokonywała ona obliczeń i przetwarzała dane, dostarczając przy tym na giełdę ogromnych pieniędzy.

To, co zaczęło się od włamania na NASDAQ, całkowicie zrewolucjonizowało Wall Street. Dzisiaj ponad 60% operacji na giełdach realizowanych jest przez komputery bez jakiegokolwiek nadzoru ludzi. Pierwszym miejscem zastosowania algorytmów na taką skalę było WallStreet. Wkrótce jednak programiści na cel wzięli sobie inne dziedziny, gotowe do ich zastosowania.

Przykłady zastosowania algorytmów

Przykładowo, Netflix, będący największą na świecie wypożyczalnią filmów DVD, stosuje algorytmy sugerujące użytkownikom następne filmy do obejrzenia na podstawie ich dotychczasowych preferencji i nawyków dotyczących przeglądania. Zgodnie ze słowami właścicieli wypożyczalni, ostatnie udoskonalenie procesu personalizacji sprawiło, że obecnie 75% wszystkich filmów wybieranych jest przez użytkowników portalu właśnie z rekomendacji.

Inne zastosowanie znalazło się w algorytmach EpagogiX – analizują one scenariusze filmowe by dowiedzieć się, ile pieniędzy ich twórcy zarobią w kinowych kasach a następnie rekomendują jak sprawić, by były bardziej dochodowe. Rekomendacje obejmują zmiany fabuły, dobór aktorów, charakter postaci i wiele innych szczegółów.

Również UPS, amerykański gigant w dziedzinie logistyki i przewozu przesyłek, wykorzystuje business intelligence do optymalizacji swoich działań. Stosują oni narzędzie zwane ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) pomagający znacząco skrócić trasy dostaw.

To tylko niektóre z zapewne ogromnej ilości przykładów na to, jak zdobycze nauki mogą pomóc budowaniu zadowolenia klienta i zwiększenia wydajności działań firmy. Także i narzędzia marketing automation działają w oparciu o takie algorytmy – systemy do automatyzacji oferują stosowanie dynamicznych treści w e-mailach i na stronie www, opierając ich dobór o profil behawioralny odbiorcy. Profil taki tworzony jest automatycznie na podstawie monitorowania zachowania każdego z użytkowników sieci z osobna.

Druga część wpisu znajduje się tutaj.