Как ИИ революционизирует жизненный цикл маркетинга

Привет, меня зовут Сергей Мазур, и это ежедневный обзор использования нейросетей для улучшения бизнеса от сервиса Иноватсон — платформы поддержки отдела продаж на основе контроля качества звонков.

В современном мире жизненный цикл маркетинга стал ключевой стратегией для компаний, стремящихся максимизировать пожизненную ценность клиентов, увеличивая их удержание и вовлеченность. С приближением 2025 года искусственный интеллект (ИИ) играет все более важную роль в трансформации этих стратегий, особенно в области предсказательного анализа поведения и гиперперсонализации в масштабах.

Что такое предсказательный анализ поведения?

Одним из самых мощных и перспективных применений ИИ в жизненном цикле маркетинга является предсказательный анализ поведения. Используя алгоритмы машинного обучения и обширные объемы пользовательских данных, которые компании накапливали на протяжении многих лет, мы можем получить ценные инсайты о поведении клиентов, их предпочтениях и будущих действиях.

На основе этого анализа можно разрабатывать стратегии жизненного цикла маркетинга, направленные на такие этапы, как повторные покупки, кросс-продажи, предсказание оттока и возврат клиентов.

• Например, интернет-магазин может использовать ИИ для анализа частоты, с которой клиенты обычно покупают определенный товар. Затем можно создать автоматизированную кампанию, которая будет напоминать пользователю о необходимости повторной покупки.
• Что касается кросс-продаж, когда клиент добавляет продукт в корзину, это может запустить реальные сообщения в приложении или последовательность маркетинговых коммуникаций, предлагая ему сопутствующие товары.

Как ИИ помогает в удержании клиентов?

Алгоритмы ИИ могут выявлять шаблоны и индикаторы, которые указывают на вероятность отмены подписки. Раннее распознавание этих признаков позволяет компаниям принимать проактивные меры для удержания клиентов.

Например, потоковые сервисы, такие как Netflix или Spotify, могут использовать ИИ для анализа поведения пользователей, таких как снижение времени просмотра или уменьшение количества входов в неделю. На основе этого анализа можно присвоить пользователю балл вероятности оттока, и когда он достигает определенного уровня, запускается персонализированная кампания по предотвращению оттока.

И что дальше?

А для клиентов, которые уже отменили подписку, ИИ может помочь создать эффективные кампании по возврату, анализируя исторические данные и определяя наиболее успешные подходы для схожих профилей пользователей.

К примеру, B2B SaaS компания может использовать ИИ для сегментации ушедших клиентов на основе их предыдущего поведения, продолжительности подписки и причин ухода. Это может запустить автоматизированную кампанию, где ИИ генерирует персонализированные предложения, такие как «Специальное предложение для возвращающихся клиентов» с новыми преимуществами и скидкой на повторную активацию.

Гиперперсонализация в масштабах

Несмотря на то, что в индустрии много говорят о гиперперсонализации в масштабах, достижение этой цели по-прежнему остается одной из самых больших проблем. Это особенно сложно для компаний, работающих в сегменте прямых продаж потребителям, где миллионы людей используют их продукцию.

Однако с помощью ИИ можно реализовать обещание гиперперсонализации в масштабах. У компаний теперь есть возможность предоставлять лучшие впечатления миллионам пользователей одновременно, используя персонализированные интерфейсы продуктов, контент и рекомендации.

Возьмем в качестве примера потоковые платформы: ИИ-движки рекомендаций могут анализировать предпочтения пользователей, их историю просмотра и слушания, а также такие контекстуальные факторы, как время суток или тип устройства, чтобы предлагать наиболее релевантный контент.

Как это работает на практике?

Анализируя предпочтения пользователей, историю поведения и контекстуальные факторы, ИИ может адаптировать маркетинговые сообщения, контент писем и push-уведомления для каждого отдельного пользователя. Кроме того, он может определить лучшее время и каналы для доставки этих сообщений, увеличивая их релевантность и эффективность.

Например, в интернет-магазине, таком как Amazon, ИИ может персонализировать контент по различным категориям продуктов. Пользователь, который часто покупает электронные книги для Kindle, может получать персонализированные рассылки с новыми выпусками и эксклюзивными предложениями, тогда как клиент, который в основном использует Amazon для покупки продуктов, получит обновления о недельных акциях на продукты.

В заключение

ИИ приносит в жизненный цикл маркетинга новые инсайты, которые мы не могли бы обнаружить самостоятельно, и выполняет эти инсайты с никогда ранее не видимой точностью и скоростью. Интегрируя ИИ в свои стратегии, компании могут открыть беспрецедентные возможности для повышения вовлеченности пользователей, снижения оттока и предоставления персонализированных впечатлений в масштабах, что в конечном итоге способствует созданию более значимых и долговременных отношений с клиентами.

Хотите увеличить прибыль с помощью ИИ? Переходите на наш сайт: https://inovatson.ru/