Làm thế nào để sử dụng trí tuệ nhân tạo trong việc cá nhân hóa chiến dịch marketing?

Cá nhân hóa các chiến dịch tiếp thị không còn là một sự khác biệt và đã trở thành một điều cần thiết trong một thị trường ngày càng cạnh tranh.Ngày nay, trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép bạn tạo ra những trải nghiệm cá nhân hóa cao ở quy mô lớn, đáp ứng mong đợi của người tiêu dùng, những người yêu cầu sự liên quan và tiện lợi.Theo một nghiên cứu của Salesforce, 73% của khách hàng mong đợi các công ty hiểu được nhu cầu và mong đợi của họ. (Lực lượng bán hàng, 2023).

Để khám phá chủ đề sâu hơn, Ricardo Migliani, COO và CCO của Amper và là thành viên của Hội đồng Nhóm Ampe, giải thích thêm một chút trong bài viết này về cách sử dụng AI để cá nhân hóa hiệu quả các chiến dịch tiếp thị, tối đa hóa mức độ tương tác và chuyển đổi.

1. tại sao cá nhân hóa quan trọng trong tiếp thị?

Cá nhân hóa không chỉ là một tính năng bổ sung ''đó là những gì phân biệt các thương hiệu nổi bật so với những thương hiệu mất đi sự liên quan.Các lợi ích bao gồm:

• Trải nghiệm khách hàng tốt hơn: Người tiêu dùng thích những thông điệp phù hợp với nhu cầu của h.
• Tăng chuyển đổi: Nội dung liên quan có cơ hội tạo doanh số cao hơn.
• Lòng trung thành của khách hàng: Một khách hàng hài lòng có nhiều khả năng quay trở lại.

Theo McKinsey, các công ty đầu tư vào cá nhân hóa tạo ra mức tăng trung bình 40% trong doanh thu tiếp thị (McKinsey, 2023).

2. Vai trò của AI trong việc cá nhân hóa chiến dịch

AI chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có thể hành động, cho phép các chiến dịch được nhắm mục tiêu và hiệu quả hơn

2.1. Thu thập và phân tích dữ liệu

AI thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, chẳng hạn như hành vi duyệt web, lịch sử mua hàng và tương tác truyền thông xã hội.Các công cụ như Google Analytics 4 và Hotjar sử dụng AI để lập bản đồ hành trình của khách hàng.Ví dụ: Thương mại điện tử có thể xác định rằng khách hàng thường xuyên mua các mặt hàng điện tử và dựa vào đó, đề xuất các sản phẩm tương tự hoặc ưu đãi độc đáo.

2.2. Phân đoạn nâng cao

Với AI, phân khúc đối tượng vượt xa dữ liệu nhân khẩu học.Các công cụ như HubSpot sử dụng máy học để xây dựng các phân đoạn vi mô dựa trên các hành vi cụ thể.Một nghiên cứu của Forrester nhấn mạnh rằng phân khúc dựa trên AI làm tăng tỷ lệ tương tác lên 50%.

3. Các chiến lược để tùy chỉnh các chiến dịch bằng AI

Dưới đây là các phương pháp hay nhất để sử dụng AI trong cá nhân hóa chiến dịch.

3.1. email tùy chỉnh ở quy mô

Các email được nhắm mục tiêu và cá nhân hóa tạo ra tỷ lệ mở cao hơn đáng kể. AI cho phép:

• Điều chỉnh tiêu đề và nội dung của email dựa trên sở thích của người nhận.
• Gửi email đúng thời điểm, dựa trên hành vi lịch s.

Ví dụ thực tế: Các công cụ như Mailchimp sử dụng AI để phân tích đối tượng nào thu hút nhiều nhấp chuột nhất.

3.2.Khuyến nghị của sản phẩm và nội dung

Các hệ thống đề xuất dựa trên AI, chẳng hạn như các hệ thống được Amazon sử dụng, đề xuất các sản phẩm có liên quan dựa trên lịch sử duyệt web và mua sắm.Gợi ý: Các công cụ như Dynamic Yield cho phép bạn tạo trải nghiệm được cá nhân hóa trên các trang web.

3.3. Quảng cáo theo chương trình

AI tối ưu hóa các chiến dịch truyền thông trả tiền bằng cách điều chỉnh giá thầu và nhắm mục tiêu trong thời gian thực.Ví dụ: Google Ads sử dụng máy học để xác định thời gian và đối tượng tốt nhất để hiển thị quảng cáo của bạn.

4. công cụ cần thiết cho tùy biến với AI

4.1. nền tảng CRM với AI

Các công cụ như Salesforce Einstein và Zoho CRM cho phép tự động hóa và dự báo dựa trên AI, giúp cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng.

4.2. chatbot thông minh

Chatbot như Intercom cung cấp các phản hồi được cá nhân hóa, tối ưu hóa hỗ trợ khách hàng.Theo Gartner, đến năm 2027,80% tương tác của khách hàng sẽ được quản lý bởi AI (Gartner, 2023).

4.3. công cụ phân tích nâng cao

Các giải pháp như Tableau cho phép bạn tạo các báo cáo trực quan phong phú, giúp bạn xác định các mẫu để tùy chỉnh.

5.Những thách thức và cách vượt qua

Mặc dù AI mang lại một số lợi ích nhưng điều quan trọng là phải giải quyết những thách thức chung:

5.1. bảo mật dữ liệu

Với các luật như LGPD và GDPR, điều cần thiết là đảm bảo rằng việc sử dụng dữ liệu là minh bạch và an toàn.Mẹo: Sử dụng các công cụ tuân thủ như OneTrust để quản lý quyền và sự đồng ý.

5.2. Thực hiện phức tạp

Việc tích hợp AI vào các quy trình hiện có có thể là một thách thức.Hãy cân nhắc bắt đầu với các giải pháp plug-and-play trước khi chuyển sang các tùy chỉnh.

6. xu hướng tương lai trong cá nhân hóa với AI

AI không ngừng phát triển.Các xu hướng mới nổi bao gồm:

• Cá nhân hóa thực tế tăng cường: Trải nghiệm thương mại điện tử nhập vai.
• Mô hình ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Các công cụ như ChatGPT làm cho tương tác tự nhiên hơn.
• Dự đoán nâng cao: AI dự đoán nhu cầu của khách hàng trước khi họ nhận ra.

AI như một chất xúc tác cho kết quả cá nhân hóa

Trí tuệ nhân tạo không chỉ biến đổi các chiến dịch tiếp thị, mà còn xác định lại kỳ vọng của người tiêu dùng.Bằng cách kết hợp AI vào các chiến lược cá nhân hóa của bạn, bạn có thể tạo ra những trải nghiệm có ý nghĩa, tăng sự tham gia và thúc đẩy kết qu.

Đối với các công ty đang tìm cách vượt trội trong một thị trường cạnh tranh, việc áp dụng AI không còn là một lựa chọn mà là một điều cần thiết.