Panduan Pengantar Pemasar Untuk Kecerdasan Buatan

Artificial Intelligence (AI) adalah bidang yang sangat besar -- baik dari segi ukuran maupun kompleksitasnya. Dan meskipun teknologi untuk menggunakan AI tersedia, penerapan teknologi ini agak tertinggal. Memang, mempelajari tentang AI, banyak penerapannya yang bervariasi, dan implikasinya yang lebih luas serta kasus penggunaannya sudah cukup untuk dengan cepat membanjiri setiap pemasar yang belum memiliki pemahaman penuh tentang dasar-dasarnya. Namun, pemasar digital perlu memperhatikan AI sekarang jika mereka ingin tetap menjadi yang terdepan.

Mari kita mulai dengan definisi dasar:

AI adalah istilah luas yang mencakup berbagai jenis teknologi, tetapi secara kasar didefinisikan sebagai kemampuan mesin untuk mensimulasikan kecerdasan manusia dan pengambilan keputusan. Pembelajaran mesin adalah yang paling sering dirujuk ketika pemasar digital membahas AI. Ini menggambarkan kemampuan algoritme dan perangkat lunak untuk bertindak berdasarkan pembelajaran dari data sebelumnya, sebagai lawan dari membutuhkan input langsung dari manusia untuk memengaruhi perilaku. Berdasarkan data dan contoh sebelumnya, algoritme ini dapat membuat prediksi yang menjadi dasar perilaku masa depan. Saat ini, beberapa aplikasi utama AI untuk pemasaran dan penggunaan periklanan termasuk intelijen bisnis, periklanan terprogram, dan pengoptimalan kampanye.

Sedikit tentang mengapa AI penting:

Singkatnya, AI memiliki kekuatan untuk meningkatkan efisiensi pada manusia, untuk mengembalikan kinerja kampanye yang lebih baik daripada yang dapat dilakukan manusia sendiri, dan untuk menganalisis data dan memprediksi hasil dengan cara yang tidak akan pernah dapat dilakukan manusia. Itu tidak berarti bahwa AI akan menggantikan manusia, hanya itu dapat membantu kita melakukan pekerjaan kita dengan lebih efisien dan dengan hasil yang lebih baik. AI memungkinkan pemasar untuk memberikan pengalaman yang lebih baik dan lebih pribadi kepada penggunanya dan, pada akhirnya, untuk mendapatkan visibilitas dan wawasan yang lebih baik tentang tren yang tersembunyi dalam kumpulan data besar yang sebagian besar telah kami kumpulkan, tetapi tidak siap untuk dianalisis dengan benar.

Cara untuk menerapkannya:

Ada sejumlah cara yang tampaknya tak terbatas di mana AI dapat diterapkan untuk menguntungkan hampir semua strategi pemasaran bisnis. Semua implementasi ini membutuhkan waktu dan investasi di muka, meskipun beberapa jauh lebih sulit untuk diterapkan. Di bawah ini adalah beberapa penggunaan AI yang berada di ujung spektrum implementasi yang lebih mudah.

1. Chatbots

Chatbots adalah program yang menggunakan kecerdasan buatan untuk berinteraksi secara percakapan dengan manusia melalui teks atau ucapan. Mereka dapat digunakan untuk melayani banyak tujuan yang berbeda: - menambah atau mengganti sebagian layanan pelanggan berbasis manusia - membantu pengguna mendapatkan produk atau konten - memberikan petunjuk dan pedoman kasus penggunaan - memesan layanan atau produk (naik dari Uber, pengiriman dari Pizza Hut ) - menyelesaikan transaksi e-niaga (menggunakan Alexa untuk memesan produk dari Amazon) Chatbots belum memiliki banyak visibilitas di antara pengguna web utama -- teknologinya masih cukup baru sehingga banyak orang yang belum berinteraksi dengannya, atau tidak menyadari persis apa yang mereka berinteraksi dengan ketika mereka bertemu satu. Survei eMarketer memperkirakan bahwa pada awal 2016, sekitar 70% pengguna tidak tahu apa itu chatbot: Namun, dari pengguna tersebut (dalam kelompok milenium) yang telah berinteraksi dengan chatbot, sebagian besar menunjukkan bahwa mereka memiliki pengalaman positif:

2. Analisis Prediktif

Sebagian besar perusahaan saat ini menggunakan analitik untuk mengukur efektivitas upaya dan kampanye sebelumnya. Analitik hari ini menawarkan cara yang ampuh untuk menentukan ROI kampanye yang telah dijalankan. Mereka memungkinkan pemasar untuk mengidentifikasi pola dari waktu ke waktu, dan untuk mengoptimalkan kampanye mendatang berdasarkan pola tersebut. Analisis prediktif, di sisi lain, menggunakan pembelajaran mesin untuk membuat algoritme yang dapat menganalisis kumpulan data besar dan membuat prediksi tentang kinerja masa depan. Misalnya, analitik prediktif dapat membantu perusahaan menemukan pelanggan baru dengan mengidentifikasi orang-orang yang lebih mungkin berkonversi berdasarkan serangkaian kriteria relevan yang mengidentifikasi mereka sebagai prospek yang berharga (misalnya; mereka memiliki profil yang sama dengan pelanggan yang telah berkonversi sebelumnya atau sekumpulan atribut yang terkait dengan pelanggan bernilai tinggi) Bisnis dapat menggunakan informasi tersebut untuk secara proaktif mengirim pesan pemasaran kepada pelanggan tersebut. Analitik prediktif dapat digunakan untuk menilai prospek yang sudah dimiliki bisnis, dengan mengidentifikasi prospek yang memiliki potensi konversi tertinggi dan membantu menyingkirkan prospek yang kurang berkualitas. Hasilnya adalah visibilitas yang lebih baik dari prospek berkualitas tinggi. Kasus penggunaan lainnya adalah dalam memahami nilai seumur hidup pelanggan perusahaan. Perusahaan dapat menggunakan analitik prediktif untuk mengidentifikasi pelanggan yang menunjukkan perilaku yang menunjukkan seseorang yang berpikir tentang melompat kapal dan menjangkau pelanggan tersebut untuk mengurangi churn. Perusahaan juga dapat mengidentifikasi pelanggan yang memiliki posisi yang baik untuk menerima upsell, dan menggunakan informasi tersebut untuk lebih meningkatkan nilai seumur hidup pelanggan.

3. Iklan Terprogram

Periklanan terprogram mengotomatiskan proses pembelian iklan melalui penggunaan teknologi AI yang dapat mengoptimalkan tawaran dan penempatan berdasarkan sejumlah kriteria yang relevan -- perilaku audiens, demografi, dll. Terprogram mengurangi jumlah tenaga kerja manual yang diperlukan untuk mengelola kampanye dan, melalui penggunaan pembelajaran mesin, mampu mengoptimalkan kampanye tersebut secara real-time. Iklan terprogram digunakan untuk meningkatkan efisiensi dalam proses pembelian iklan, untuk mengurangi pengelolaan kampanye di sisi pengiklan, dan untuk mengoptimalkan pembelanjaan dan kinerja di seluruh kampanye. Penawaran waktu nyata (RTB): iklan dibeli melalui lelang secara waktu nyata. Pengiklan menentukan kategori tempat iklan akan muncul, tetapi tidak dapat menentukan situs penerbit yang tepat. Ada banyak inventaris yang tersedia dan pengiklan memiliki peluang untuk menjangkau audiens yang besar, tetapi kontrol di mana tepatnya iklan akan muncul agak terbatas. Langsung terprogram: beberapa penayang memesan inventaris yang tidak dijual melalui lelang. Langsung terprogram adalah cara mengotomatiskan pembelian iklan langsung dengan penerbit tersebut. Ini menawarkan lebih banyak kontrol (pembeli tahu di mana iklan mereka akan muncul) sambil tetap mengotomatiskan sebagian besar proses pembelian iklan. Materi iklan terprogram: iklan terprogram menawarkan kepada pengiklan kemampuan untuk menentukan materi iklan yang paling efektif untuk audiens tertentu dan menayangkan versi materi iklan yang lebih disesuaikan untuk mereka. Pada dasarnya, ini dapat mencakup gambar produk yang baru dilihat. Pada tingkat yang lebih canggih, ini dapat mencakup subbing pada gambar dan judul yang lebih dapat diterapkan kepada pengguna berdasarkan atribut yang diketahui. Belanja iklan terprogram mengalami peningkatan pesat. Dari hanya di bawah $12 miliar pada tahun 2014 menjadi hampir $38 miliar yang diperkirakan pada tahun 2018 yang mencakup 82% dari semua pengeluaran tampilan digital. Ada banyak hal yang harus dipelajari dalam hal AI. Bidang ini telah berkembang pesat selama beberapa tahun terakhir dan ada banyak perubahan dan kemajuan untuk tetap di atas. Pemasar perlu mengetahui kekuatan luar biasa yang dimiliki AI untuk meningkatkan dan meningkatkan inisiatif mereka. Tetap mengikuti perubahan ini sekarang berarti kesuksesan bagi perusahaan Anda atau klien Anda di masa depan.