Искусственный интеллект имеет дело с использованием компьютеров для понимания человеческого интеллекта, и это наука о создании интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. Это относится к добавлению человеческих возможностей в машины.

Как ИИ меняет маркетинг к лучшему?

Давайте рассмотрим некоторые области, в которых ИИ используется в маркетинге.

1. Поисковые системы

ИИ оказывает глубокое влияние на то, как мы ищем, и на качество результатов поиска, которые определяют опыт поиска. Google впервые применил искусственный интеллект в поиске в 2015 году, представив свой алгоритм RankBrain, основанный на машинном обучении. С тех пор многие веб-сайты электронной коммерции пошли по стопам Google и внедрили ИИ в поисковые системы, чтобы сделать поиск товаров более умным. Такие инновации, как семантический поиск и обработка естественного языка, помогают поисковым системам определять связи между продуктами и предлагать похожие продукты, находить релевантные результаты поиска и автоматически исправлять ошибки, тем самым помогая клиентам находить продукты, даже если они не имеют четкого представления о том, что они ищут. ищут.

2. Цены на продукты

Изменения цен на основе спроса не новы. Прекрасным примером этого является изменение стоимости гостиничных номеров в зависимости от сезона. Использование ИИ в маркетинге поможет определять и оптимизировать цены с совершенно новым уровнем точности, принимая во внимание широкий спектр данных. ИИ и машинное обучение используются для анализа шаблонов данных клиентов, прогнозирования их восприимчивости к специальным предложениям и цены, которую они готовы заплатить. Это помогает компаниям более точно ориентироваться на клиентов и помогает им рассчитать точную скидку, необходимую для продажи. Предприятия могут использовать динамическое ценообразование, чтобы определить, являются ли их цены на продукты слишком высокими, слишком низкими или почти такими же по сравнению с их конкурентами.

Airbnb — прекрасный пример системы динамического ценообразования, которая помогает владельцам недвижимости определять цену, по которой их недвижимость должна быть выставлена ​​на продажу. Он принимает во внимание широкий спектр факторов, таких как местные события, географическое положение, фотографии, отзывы, время до даты бронирования и рыночный спрос. Используя эти расчеты, маркетологи могут указать, на что пользователи решат подписаться или проигнорировать. Затем система скорректирует алгоритм на основе результатов.

3. Таргетинг и сегментация аудитории

Чтобы привлечь клиентов с должным уровнем персонализации, маркетологам необходимо ориентироваться на все более детализированные сегменты. ИИ может помочь в этом. Основываясь на уже имеющихся у маркетологов данных о клиентах, алгоритмы машинного обучения могут быть обучены против золотого стандарта обучающего набора, чтобы выбирать неправильно идентифицированные контакты и определять общие свойства и важные переменные. Объем сегментации клиентов, которую могут выполнить маркетологи, зависит от имеющихся у них данных. Сегментация может быть основана на прошлом поведении и покупках людей, или она может быть такой простой, как пол и возраст.

Сегментация не ограничивается только статичностью. Динамическая сегментация — это применение искусственного интеллекта, при котором поведение потребителей редко остается неизменным или фиксированным, и люди могут принимать разные образы по разным причинам в разное время.

Вывод

ИИ способен в конечном итоге преобразовать экономику и изменить большинство предприятий, представив новые продукты и бизнес-модели.

Если вам интересно узнать больше о сертификатах искусственного интеллекта, посетите Global Tech Council.