Суть
Ключевые технологии ИИ . Технологии маркетинга на основе ИИ, такие как NLP, NLG и NLU, улучшают взаимодействие с клиентами и повышают эффективность обслуживания.
Преимущества генерации данных . Генерация синтетических данных помогает обогатить профили клиентов и обеспечивает более глубокое понимание моделей ИИ и машинного обучения в маркетинговых стратегиях.
Оптимизация пути клиента . Технология маркетинга на основе искусственного интеллекта позволяет персонализировать пути клиента, снижая затраты на привлечение и увеличивая ценность Список рассылки потребителей Саудовской Аравии жизненного цикла клиента за счет аналитических данных.
Искусственный интеллект (ИИ) трансформирует маркетинг беспрецедентными темпами.
Однако не все инвестиции в ИИ равноценны. Поскольку ИИ продолжает развиваться, некоторые области выделяются как наиболее перспективные для значительной отдачи от инвестиций.
В этой статье мы рассмотрим три ключевые инвестиции в маркетинговые технологии на основе искусственного интеллекта, которые могут существенно повлиять на стратегии цифрового маркетинга :
Использование технологии AI Marketing для обработки языка: NLP, NLG и NLU
Обработка естественного языка (NLP), генерация естественного языка (NLG) и понимание естественного языка (NLU) образуют мощный трио технологий ИИ, которые организации могут внедрить для улучшения обслуживания и поддержки. Это помогает улучшить CX и построить долгосрочную лояльность и доверие клиентов.
НЛП помогает системам обрабатывать и интерпретировать язык в текстовой или аудиоформе.
NLU позволяет этим системам понимать намерения, стоящие за запросами и просьбами пользователей.
NLG генерирует контекстно-релевантные ответы.
Бренд, реализующий это трио маркетинговых технологий на основе искусственного интеллекта, может обрабатывать текстовые и аудиопотоки, поступающие от чат-ботов или колл-центров (NLP), понимать, что запрашивается в этих строках (NLU), а затем генерировать соответствующий ответ (NLG).
Эти технологии могут радикально снизить затраты на обслуживание клиентов, если базовые модели обучены и внедрены правильно. Однако если эти технологии не обучены и не развернуты правильно, это может привести к тому, что автоматические чат-боты или системы IVR будут выдавать ненадлежащие результаты и ответы. Это может привести не только к плохому опыту клиентов , но и к нормативным и финансовым последствиям.
Сопутствующая статья: 5 действенных способов интеграции ИИ в процессы Martech
Использование технологии ИИ для синтетических данных: SDG
Как часть генеративного ИИ, генерация синтетических данных (SDG) — это способность генерировать данные, которые являются синтетическими по своей природе, чтобы дополнять профили клиентов или наборы данных. Этот процесс жизненно важен для разработки точных и эффективных моделей ИИ и машинного обучения (ML).
Для эффективного использования организациями моделей ИИ и МО входные данные модели должны быть полными и качественными. Организации могут использовать SDG для заполнения пробелов в существующих наборах данных и улучшения результатов модели. В свою очередь, это дает командам CX (т. е. отделам продаж, обслуживания и поддержки) более точные сведения для действий. К ним могут относиться модели склонности, прогнозирования, спроса, оптимизации и даже генерации контента. Распространенной проблемой с SDG является предоставление надлежащих параметров для генерации данных, которые являются высококачественными и релевантными, но ее можно преодолеть с помощью правильной настройки и внедрения на начальных этапах процесса генерации.
Примером синтетических данных в действии является их использование для моделирования «похожего на другое». Создавая искусственные данные, которые имитируют реальные данные клиентов по своим характеристикам, структурам и атрибутам, бренды могут идентифицировать потенциальные новые аудитории, которые «похожи» на существующие успешные сегменты клиентов, и затем могут нацеливаться на них.
Кроме того, его можно использовать для тестирования и оптимизации. Например, страховщики могут использовать SDG для моделирования результатов ценообразования. Создавая синтетические данные, которые напоминают историческую информацию о политике и претензиях для обучения моделей ценообразования, страховщики могут оценить, как будут работать различные стратегии ценообразования, не используя конфиденциальную личную информацию клиентов.
