Tekoälypohjainen markkinointi
Tekoälypohjainen markkinointi hyödyntää tekoälyteknologioita, kuten koneoppimista, luonnollisen kielen käsittelyä ja ennakoivaa analytiikkaa, automatisoidakseen...
5 min lukuaika
AI
Marketing
+7
Jossain vuosien 2023 ja nyt välillä tekoäly lakkasi olemasta järjetöntä hypea ja tuli todella käyttökelpoiseksi teknologiaksi kaikille markkinointiammattilaisille. Siitä lähtien parhaat tiimit eivät tarvitse olla suurimpia, mutta heidän on ymmärrettävä, mitkä osat heidän työnkulustaan tekoäly voi ottaa haltuunsa.
Tämä opas pyrkii auttamaan markkinointitiimeitäsi tekemään samoin. Se kattaa sen, mitä keinotekoinen älykkyys markkinoinnissa tosiasiallisesti tarkoittaa. Näet, kuinka todelliset käyttötapaukset toimivat sisällön, automatisoinnin, johtolankahankintaan ja mainonnan alueilla, mitkä työkalut kannattaa tuntea, kuinka rakentaa tekoälyn markkinointistrategia, joka pysyy, ja mihin teknologia on menossa. Jos olet markkinointijohtaja tai tiimin johtaja, joka haluaa ymmärtää tämän alan ja toimia sen perusteella, tämä on kirjoitettu sinulle.
Mitä on tekoäly markkinoinnissa?
Tekoäly markkinoinnissa on koneoppimisen, luonnollisen kielen käsittelyn ja ennustavien algoritmien käyttöä päätösten automatisointiin, kokemusten personointiin ja suorituskyvyn parantamiseen markkinointisuppilossa.
Tämä määritelmä on hyödyllinen, mutta hieman abstrakti. Käytännössä se tarkoittaa sitä, että sen sijaan, että markkinointitiimi segmentoi manuaalisesti listan, kirjoittaa viisi sähköpostivarianttia, testaa niitä kahden viikon ajan ja raportoi tuloksista, tekoälyn parannettu työnkulku tekee suurimman osan siitä automaattisesti. Se tekee sen nopeammin, useammilla muuttujilla kuin mikään inhimillinen tiimi voisi kohtuullisesti hallita.
Ero tekoälyn automatisoinnin ja perinteisen markkinoinnin automatisoinnin välillä
Toinen tärkeä ero on perinteisen markkinoinnin automatisoinnin ja tekoälyllä tuetun markkinoinnin automatisoinnin välillä. Molemmat automatisoivat markkinointitehtäviä, mutta perinteinen automatisointi noudattaa vain sinun kirjoittamiasi sääntöjä. Esimerkiksi “jos käyttäjä vierailee hinnoittelusivu, lähetä sähköposti X 24 tunnin jälkeen.” Toisaalta tekoäly voi oppia, mitkä käyttäjät muuntuvat todennäköisimmin, luoda personoitua sisältöä jokaiselle segmentille, lähettää ne sopivina aikoina ja mukauttaa strategiaa mallien muuttuessa.
Käytännössä päällekkäisyys automatisoinnin markkinoinnin ja tekoälyllä tuettujen kampanjoiden välillä on nyt suuri. Useimmissa nykyaikaisissa markkinoinnin automaatioalustoissa tekoäly on sisäänrakennettu ainakin ennustavaa pisteytystä, älykkäitä lähettämisaikoja ja dynaamista sisältöä varten.
Kuinka tekoälyä käytetään markkinoinnissa? Tärkeimmät käyttötapaukset
Alla olevat käyttötapaukset ovat siellä, missä tekoälyn käytännön vaikutus digitaalisen markkinoinnin alalla on tällä hetkellä näkyvin. Jokainen niistä edustaa aluetta, jossa tekoäly hoitaa toistuvan, tietojen kannalta raskaita kerroksia.
Sisällöntuotanto ja tekoälyn copywriting
Tekoälyn copywriting-työkalut voivat nyt luoda blogipostauksia , sähköpostin aiheriviä , tuotekuvauksia , sosiaalisen median kuvatekstejä ja mainoskopioita nopeudella, jota mikään inhimillinen tiimi ei voi vastata. Laadun ero on kaventunut huomattavasti ajan myötä. Hyvällä ohjauksella, älykkäillä kehoteilla ja oikealla mallin valinnalla tuotos vaatii usein vain kevyttä muokkausta.
Vinkki: Huomaamme, että Sonnet 3.7:n jälkeen Claude on ollut johdonmukaisesti parempi kuin ChatGPT ja muut suositut LLM:t sävyn, kielen koheesion, luonnollisen idiomien käytön ja muiden klassisten alueiden suhteen, joissa tekoäly yleensä kamppailuaa. Lisäksi Sonnet 4.6 alkoi ylittää ihmisen tuotannon laadun, ja monet hyvät kirjoittajat raportoivat niin.
Silti todellinen arvo ei ole kirjoittajien korvaaminen, vaan tylsien osien poistaminen mittakaavassa ja päätösten nopeuttaminen. Sisältötiimi, joka aiemmin toimitti neljä blogipostausta kuukaudessa, voi käyttää tekoälyä ensimmäisten luonnosten luomiseen ja toimittaa kahdeksan, käyttäen aikaa muokkaukseen, asemointiin ja strategiaan mekaanisen tuotantotyön sijaan.
Välineet kuten FlowHunt kattavat koko alueen, pitkän muodon artikkeliista, jotka tutkivat, hahmottelevat ja luonnostelevat peräkkäin, lyhyisiin konversiopainotteisiin kopioihin, jotka luodaan pyydettäessä.
Markkinoinnin automatisointi ja kampanjoiden hallinta
Tekoälyllä tuettu markkinoinnin automatisointi menee paljon pidemmälle kuin ajoitetut lähetykset ja perusosittelu. Nykyaikaiset alustat voivat optimoida lähettämisaikoja yksittäin jokaista vastaanottajaa kohti (ei kampanjaa kohti), segmentoida yleisöt uudelleen dynaamisesti käyttäytymisen muuttuessa, käynnistää personoituja työnkulkuja ennustavien signaalien perusteella pikemminkin kuin sääntöpohjaisten laukaisimien, ja nostaa esiin huonosti suoriutuvia segmenttejä.
Markkinoinnin automatisoinnin edut ovat mitattavissa, korkeammat avausprosentit paremman lähettämisaika-logiikan vuoksi, korkeammat napsautusprosentit dynaamisesta sisällön personoinnista ja vähemmän aikaa kampanjoiden hyvän toiminnan pitämiseen. Automatisointi toimii paremmin mitä enemmän tietoja sillä on, mikä tarkoittaa, että tiimit, jotka ovat keränneet puhtaita CRM-tietoja vuosia, näkevät yleensä suurimmat hyödyt.
Käytännöllinen aloituspiste on tarkistaa nykyinen automaatiosetuppi ja tunnistaa, missä kiinteät säännöt tekevät työtä, jonka ennustava malli voisi tehdä paremmin. Se on yleensä johtolankujen pisteytys ja lähettämisajan optimointi. Konkreettisia esimerkkejä siitä, kuinka eri teollisuuksien tiimit ovat rakentaneet tämän, katso markkinoinnin automatisoinnin esimerkkejä .
Tekoälyn johtolankahankinta
Ennustava johtolankujen pisteytys on siellä, missä tekoäly muuttaa johtolankahankintaa taloudellisesti suoraimmin. Perinteinen johtolankujen pisteytys määrittää pisteitä toiminnoille oletuksien perusteella siitä, mitä korreloituu aikomuksen kanssa. Tekoälyllä tuettu johtolankujen pisteytys oppii tiedoistasi, tunnistamalla mitkä käyttäytymisen mallit tosiasiallisesti ennustavat muuntumista sinun erityiselle liiketoiminnallesi.
Tuloksena myynttitiimit lopettavat saman määrän johtolankujen jahtaamisen ja alkavat keskittyä pienempään, korkeamman todennäköisyyden joukkoon. Tekoälyn chatbotit lisäävät toisen kerroksen pätevöittämällä johtolankuja reaaliajassa, reitittämällä korkean arvon prospektit myyntiin ja ruokkimalla loput automaattisilla sekvensseillä.
Intent-dataalustat laajentavat tätä edelleen tunnistamalla prospektit, jotka tutkivat aktiivisesti ratkaisuja kategoriassasi — ei vain ihmisiä, jotka sopivat ICP:ään paperilla, vaan ihmisiä, jotka osoittavat käyttäytymisen signaaleja, jotka viittaavat siihen, että he ovat markkinoilla juuri nyt.
Vinkki: Syvemmän katsauksen työkalusta tässä tilassa, katso oppaamme tekoälyn johtolankahankintaan ja kuinka automatisoida johtolankahankinta päästä päähän.
Tekoäly mainonta ja maksettu media
Älykkäät tarjoukset Google Adsissa ja Meta:n advantage+ kampanjoissa ovat yleisimmin käytettyjä esimerkkejä tekoälyn mainonnasta käytännössä. Alustat käyttävät koneoppimista mukauttamaan tarjouksia reaaliajassa muuntumisen todennäköisyyden perusteella. Ne tuovat signaaleja laitteista, ajasta, yleisön käyttäytymisestä ja historiallisesta suorituksesta, joita mikään inhimillinen tarjoamisstrategia ei voisi käsitellä samalla nopeudella.
Tarjoamisen lisäksi tekoäly nyt hoitaa luovaa testaamista mittakaavassa. Sen sijaan, että suorittaisit yhtä tai kahta mainosvarianttia, voit luoda kymmeniä otsikon, kuvan ja kopion yhdistelmiä ja antaa algoritmin tunnistaa, mitkä yhdistelmät toimivat parhaiten jokaiselle yleisön segmentille. Se tarkoittaa, että tämä luova iteraatiosykli nyt toimii päivissä viikkojen sijaan.
SEO ja GEO: Orgaaninen näkyvyys tekoälyn haun aikakaudella
Tekoälyn SEO-työkalut tunnistavat sisällön puutteet kilpailevien sivujen vastaan, nostavat esiin avainsanaklustereita, joita ei ole peitetty olemassa olevassa sisällössäsi, ehdottavat sivulla olevia optimointeja ja seuraavat, mitkä mahdollisuudet kasvavat tai laskevat hakukysynnässä.
Mutta perinteinen SEO on nyt vain puolet kuvasta. Generative Engine Optimization (GEO) on nouseva käytäntö sisällön optimoimiseksi näkymään tekoälyn tuottamissa vastauksissa Google:n AI Overviewsissä, Perplexityssa tai ChatGPT:n haussa. Kun käyttäjä kysyy tekoälyavustajalta, mitä markkinoinnin automaatioalustaa käyttää, tai mitä tekoälyn johtolankahankinta näyttää käytännössä, lähteet, joita se siteeraa ja tiivistää, määritetään signaaleilla, jotka eivät kartoi puhtaasti klassisiin SEO-rankingitteisiin.
Markkinointitiimeille tämä tarkoittaa, että sisältöstrategia keskustelu on laajentunut. Ei enää riitä kohdistaa avainsanoja hyvällä hakuvolyymilla. Kysymys on myös: lainaisiko tekoälyavustaja tätä sivua vastatessaan kysymykseen kategoriassamme? Käytännön erittelyn siitä, kuinka soveltaa tekoälyä orgaanisen kasvun edistämiseen, katso oppaamme SEO-menestyksen ajaminen tekoälyllä .
Personointi mittakaavassa
Personointi merkitsi aiemmin etunimen lisäämistä sähköpostin aiheriville. Tekoälyllä tuettu personointi tarkoittaa erilaisten tuotesuositusten, erilaisen laskeutumissivun sisällön, erilaisen sähköpostiviestin toimittamista, kaikki jokaisen käyttäjän käyttäytymistietojen, ostohistorian ja ennustetun seuraavan toiminnon perusteella.
Asiakkaat, jotka saavat asiaa koskevan viestin, muuntuvat korkeammilla nopeuksilla, tuottavat korkeampia keskimääräisiä tilausarvoja ja vaihtelevat alhaisemmilla nopeuksilla. Mailchimpin tutkimus segmentoiduista kampanjoista löysi 14,3 % korkeammat avausprosentit ja yli 100 % korkeammat napsautusprosentit verrattuna segmentoimattomiin lähetyksiin, ja tämä on ennen tekoälyn personointia.
Tekoälyn kerros tekee mahdolliseksi ajaa tämän tyyppistä personointia satojen tuhansien kontaktien tietokannassa ilman suhteellisesti suurempaa markkinointitiimia.
Valmis kasvattamaan liiketoimintaasi?
Aloita ilmainen kokeilujakso tänään ja näe tulokset muutamassa päivässä.
Tekoälyn markkinointivälineet, joista kannattaa tietää
Tekoälyn markkinointivälineiden maisema on laajentunut nopeasti, ja on syytä ajatella kategorioissa yksittäisten tuotteiden sijaan.
Täyden tekoälyn työnkulun automaatioalustat — Välineet kuten FlowHunt antavat tiimeille mahdollisuuden rakentaa päästä päähän tekoälyn työnkulkuja mihin tahansa käyttötapaukseen ilman koodin kirjoittamista. Nämä ovat hyödyllisimpiä, kun sinun on kytkettävä useita työkaluja ja automatisoitava siirrot niiden välillä. Laajemmasta katsauksesta agenttipohjaisia vaihtoehtoja, katso parhaiden tekoälyn markkinointiagentit .
Sisällö- ja copytyökalut — Alustat kuten Jasper, Writesonic ja Claude-pohjaiset kirjoitustyönkulut hoitavat luonnoksia mittakaavassa. Ero on yleiskäyttöisten kirjoitustyökalujen ja tiettyihin markkinointimuotoihin kuten mainoskopio, laskeutumissivut tai tuotekuvaukset sovitettujen työkalujen välillä. FlowHunt on myös tässä kategoriassa, lisäedulla, että luotu kopio voi syöttää suoraan julkaisujonoon tai CRM:ään ilman manuaalista siirtoa.
Markkinoinnin automaatioalustat — HubSpot, Salesforce Marketing Cloud, Marketo ja ActiveCampaign kaikilla on sisäänrakennetut tekoälyn ominaisuudet johtolankujen pisteytystä, lähettämisajan optimointia ja yleisön segmentointia varten. Näiden alustojen alkuperäinen tekoäly on usein helpoin aloituspiste, koska se toimii jo olemassa olevien tietojen kanssa. Katso täydellinen vertailu parhaista markkinoinnin automaatioista , jos arvioit edelleen alustoja.
Tekoälyn SEO-työkalut — Ahrefs, Semrush ja Surfer ovat lisänneet tekoälyn kerroksia sisältöohjeille, aukkohanalyysille ja optimointiehdotuksille. Itsenäiset työkalut kuten Clearscope keskittyvät sivulla olevan sisällön pisteytysiin. Nämä istuvat hyvässä paikassa matalan KD:n ja käytännöllisen hyödyllisyyden suhteen.
Tekoälyn mainoksen optimointivälineet — Google:n Performance Max, Meta Advantage+ ja kolmannen osapuolen alustat kuten Smartly.io hoitavat tarjousta ja luovaa optimointia kampanjatasolla. Manuaalinen työ tässä on puhtaan konversion seurannan asettaminen ja tavoitteiden selkeä määrittäminen — tekoäly tekee loput.
Analytiikka- ja personointivälineet — Amplitude, Mixpanel ja Segment tarjoavat käyttäytymisen datatason, joka tekee personoinnin mahdolliseksi. Dynamic Yield ja Optimizely hoitavat sivuston personoinnin toteutuksen. Nämä ovat merkityksellisempiä mittakaavassa ja kun sinun on mentävä sähköpostin yli sivuston ja tuotteen personointiin.
Oikea pino riippuu tavoitteistasi. 5 hengen markkinointitiimillä ja 50 hengen tiimillä on hyvin erilaiset integraatiovaatimukset. Ei ole yhtä alustaa, joka tekee kaiken hyvin. Tehokkaimmat toteutukset yhdistävät vahvan automaatiorankaa — CRM-natiivi alusta tai omistautunut työnkulkutyökalu kuten FlowHunt — sisällön ja analytiikan asiantuntija tekoälyn työkalujen kanssa.
Tekoälyn markkinointistrategia: Kuinka tosiasiallisesti aloittaa
Useimmat tekoälyn markkinoinnin käyttöönotto epäonnistuu, ei siksi, että välineet eivät toimi, vaan siksi, että tiimit yrittävät tehdä liian paljon liian nopeasti. Markkinoinnin automaatiostrategia, joka skaalautuu, on se, joka alkaa kapeasti, mittaa huolellisesti ja laajenee toimivasta pohjasta.
Aloita yhdellä käyttötapauksella, ei täydellisellä uudistuksella
Valitse korkean vaikutuksen alue ensin. Useimmille tiimeille se on joko sisällöntuotanto (missä tilavuusrajoitukset ovat välittömästi näkyvissä) tai sähköpostin automatisointi (missä harjoitustiedot ovat jo CRM:ssäsi).
Ensimmäisen käyttötapauksen tavoite on yksinkertaisesti osoittaa, että tekoäly voi tuottaa käyttökelpoista tuotosta sinun erityisessä kontekstissasi. Sinun ei tarvitse keskittyä suorituskykyyn vain vielä. Tämä todistuspiste tekee helpommaksi saada hyväksyntä seuraavalle käyttötapaukselle ja antaa tiimillesi käytännön kokemusta.
Sisältö on usein helpoin aloituspiste, koska palautteen silmukka on nopea. Sinä luonnostelet tekoälyllä , ihminen muokkaa, julkaiset, näet, vastaaako tuotos laadun standardeihisi.
Tekoälyn sähköpostiapu on toinen nopea voitto. Sen avulla voit luoda aiherivin variaatioita, luonnostella vastauksia ja seurantasekvenssiä minimaalisella asennuksella.
Viimeksi, mutta ei vähemmän tärkeää, johtolankujen pisteytys on usein korkean vaikutuksen valinta. Mutta muista, että sen validoiminen kestää hieman pidempään, koska sinun on odotettava nähdä, kuinka ennusteet seuraavat todellisia muuntumisia. Oppaamme johtolankujen pisteytystyökalut kattaa sen, mitä etsiä valitessa sellaisen.
Tarkista nykyinen markkinoinnin automaatiosetuppi
Nykyisten prosessien tarkistaminen ennen kuin lisäät mitään uutta on ratkaisevaa. Rikkoutunut johtolankujen pisteytyssääntö ei korjaannu lisäämällä tekoälyä siihen. Tekoäly on niin hyvä kuin taustalla olevat tiedot ja logiikka. Jos se saa pilaantuneet tiedot ja väärän logiikan, se tekee siitä huonompaa, nopeammin ja mittakaavassa.
Tarkistuksella on kaksi tavoitetta. Ensin kartoita, mitä on jo käynnissä. Tämä kertoo sinulle, mitä tekoäly tosiasiallisesti kerroksella, ja ilmoittaa kaikesta, joka tarvitsee puhdistamisen ennen kuin teet. Toiseksi tunnista, missä tiimisi tekee edelleen yksinkertaisia asioita manuaalisesti mittakaavassa. Se on paras signaali siitä, missä tekoälyllä on selkein ROI — ei siksi, että nämä tehtävät olisivat teknisesti vaikeimpia, vaan siksi, että aikasäästöt ovat välittömästi näkyvissä ja mitattavissa.
Tietojen laatu on kolmas asia tarkistettavaksi, ja se, jonka useimmat tiimit ohittavat. Tekoälyn mallit oppivat tiedoistasi, joten jos CRM:ssäsi on päällekkäisiä kontakteja, puuttuvia kenttiä tai epäjohdonmukaista elinkaaren vaiheen merkintää, tekoälyn tuotos heijastaa sitä. Puhdas CRM ei ole edellytys tekoälyn tutkimiselle, mutta se on edellytys sille, että voit luottaa siihen, mitä tekoäly tuottaa.
Valitse välineet, jotka sopivat pino-osasi
Integraatio olemassa olevaan CRM:ään, CMS:ään ja mainosalustaan on tärkeämpää kuin mikä tahansa yksittäinen ominaisuus. Sisällönluontityökalu, joka ei yhdisty CMS:ään, luo tarpeen kopioida kaikki manuaalisesti. Johtolankujen pisteytys malli, joka ei kirjoita takaisin CRM:ään, luo raportointiaukkon.
Arvioidessasi välineitä, kysy missä tuotos laskeutuu? Mitä tietoja tämä työkalu tarvitsee toimiakseen? Kuinka se yhdistyy siihen, mitä meillä on jo? Vastaukset näihin kolmeen kysymykseen eliminoivat enemmän vaihtoehtoja kuin mikä tahansa ominaisuuksien vertailumatriisi.
Hyvä uutinen on, että työkalujen yhdistäminen on tullut huomattavasti helpommaksi. MCP-palvelimet (Model Context Protocol) ovat tulleet yleiseksi standardiksi, joka antaa tekoälyn malleille mahdollisuuden puhua suoraan ulkoisiin palveluihin ilman mukautettua API-työtä. Monet tekoäly-alustat ja välineet toimitetaan nyt MCP-tuella valmiina, mikä tarkoittaa, että integrointiokerros, joka vaati kehittäjää, voidaan usein määrittää minuuteissa.
FlowHunt tukee MCP:tä alkuperäisesti, joten jos pinonsa työkaluilla on jo MCP-palvelimia saatavilla, niiden yhdistäminen on enimmäkseen osoittamista ja yhdistämistä rakentamisen sijaan.
Mittaa, mitä muuttuu
Määritä KPI:t ennen kuin käynnistät ensimmäisen tekoälyn avustaman työnkulun, ei sen jälkeen. Mittarit, joista välität, riippuvat käyttötapauksesta. Syy määrittää ne etukäteen on yksinkertainen. On helppo löytää jälkikäteen mittareita, jotka näyttävät hyville. Päättäminen etukäteen, mitä menestys tarkoittaa, pitää arvioinnin rehellisesti ja antaa sinulle selkeän signaalin siitä, kannattaako käyttötapaus skaalata vai muuttaa lähestymistapaa.
Liity uutiskirjeellemme
Saa uusimmat vinkit, trendit ja tarjoukset ilmaiseksi.
Tekoälyn markkinointitrendi, jotka muokkaavat seuraavaa muutamaa vuotta
**Tekoälyn tuottama sisältö tulee perustavaksi. Kaikki voivat jo luoda epämääräisen tekoälyn artikkelin. Siksi erilaistuminen siirtyy siitä, käyttääkö tiimisi tekoälyä, siihen, antaako brändin äänesi ja tietosi tekoälylle sisällön etua, jota tekoäly yksin ei voi jäljitellä.
Mittakaava yksin ei enää riitä. Tiimit, jotka investoivat alkuperäiseen tutkimukseen, omistajuuden tietoihin ja vahvaan toimitukselliseen ääneen, rakentavat valleja. Tiimit, jotka tuottavat yleistä tekoälyn sisältöä mittakaavassa, kilpailevat pohjaan Google yhä enemmän rankaisee epämääräisiä ja järjettömiä skaalautumisen taktiikoita.
**Keskusteleva tekoäly liikkuu syvemmälle ostajan matkaan. Tekoälyn chatbotit eivät ole enää vain suppilossa olevan työkalun tekeminen peruskysymysten vastaamista varten. Ne käsittelevät monimutkaisia tuotekysymyksiä, käyvät pätevöintikeskusteluja ja yhdistävät suoraan CRM-järjestelmiin luodakseen ja päivittääkseen johtolankuja reaaliajassa.
Tekoälyn tulevaisuus myynti- ja markkinoinnin yhteensovittamisessa on suurelta osin keskusteleva tekoäly tarina. Jos haluat tietää enemmän, katso kuinka tiimit automatisoivat myynninetsintää tekoälyllä .
**Ennustava analytiikka korvaa vatsafiiliksen kampanjoiden suunnittelun. Tiimit, jotka tekevät tämän oikein, päättävät, mihin kanaviin sijoittaa, mitkä segmentit priorisoida ja mitä sisältöä tuottaa ennustavien mallien perusteella pikemminkin kuin oletuksien.
**Multimodaalinen tekoäly laajentaa, mitä automatisoitu markkinointi voi tuottaa. Teksti tuli ensin. Nyt video, kuvat ja ääni tulevat osaksi tekoälyn tuottaman sisällön pinoa. Tämä muuttaa luovan tuotannon taloustiedettä merkittävästi, erityisesti tiimeille, jotka käyttävät maksettua sosiaalista, missä luovan päivitysprosentti on suuri suorituskyvyn kuljettaja.
**Tekoäly myynti- ja markkinoinnin yhteensovittamisessa tulee kilpailulliseksi vallaksi. Organisaatiot, joissa markkinoinnin tekoäly ja myynti tekoäly jakavat tietoja, keräävät etuja nopeammin kuin ne, joissa kaksi toimintoa käyttävät erillisiä tekoälyn pinoja.
Johtopäätös
Tekoäly markkinoinnissa on edelleen kaukana luovasta, strategisesta työstä korvaamisen, joka tekee markkinoinnista tehokasta, ehkä jopa kauempana kuin muutama vuosi sitten. Päivät, jolloin tekoälyn käyttö ennen muita oli etu, ovat ohi. Nykyään kaikki on siitä, että olet luovin ja strategisin sen käytössä ja pidät tietosi puhtaina ja organisoituina.
Käytännön aloituspiste on pienempi kuin useimmat tiimit odottavat. Sinun tarvitsee vain valita yksi työnkulku, mitata, mitä muuttuu, ja rakentaa sieltä. Yksi tekoälyn kirjoittama luonnos viikossa tulee normiksi nopeammin kuin se kuulostaa. Yksi älykkäämpi johtolankujen pisteytys malli muuttaa sitä, mitä myynttitiimi priorisoi vuosineljänneksen kuluessa. Yksi paremmin kohdistettu sähköpostisekvenssi muuttaa avausprosenttien mittareita kuukauden kuluessa.
