Jak zdobyć dodatkową wiedzę o kliencie oraz zapewnić wzrost sprzedaży przy użyciu Marketing Automation nowej generacji?

Must have

By liczyć się na rynku, Marketing Automation po prostu trzeba mieć. Wszyscy się z tym zgadzają, każdy o tym mówi, ale ktokolwiek miał bliższą styczność z wdrożeniem, wie, że droga do sukcesu w tej materii zwykle bywa usłana różami… bez płatków, z łodygami o wielkich kolcach. Na tej drodze, niczym w filmie przygodowym, bohaterowie zmagają się z wieloma wyzwaniami i nie każdy z nich doczeka happy endu.

Rys. 1. Źródło: Tomasz Paciorek, Graphic Designer, Synerise

Dużo wdrożeń Marketing Automation się nie powiodło i trzeba o tym mówić otwarcie. Istnieje wiele powodów tych porażek, ale najczęstszą przyczyną jest trudność w zbieraniu i we właściwym przetwarzaniu odpowiednich danych. Mówiąc wprost, Marketing Automation to nie perpetuum mobile. Świetnie sprawdza się w działaniu, ale pod warunkiem że do jego silnika na bieżąco dolewamy wartościowej mieszanki danych.

Co więcej, marketerzy muszą się mierzyć także z kolejnymi wyzwaniami: 

• Kluczową rolę w Marketing Automation nadal odgrywa człowiek: to on decyduje na podstawie analiz, jak ustawić automatyzacje. W dużych firmach jest to często praca na cały etat dla kilku osób.
• Automatyzacje nie aktualizują się same: raz skonfigurowane działają, ale czy na pewno tak chcemy? W dynamicznie zmieniającym się świecie warto podążać za odbiorcą.

Jak więc w obliczu powyższych problemów:

1. zdobyć odpowiednie dane,
2. zapewnić proste wdrożenie i łatwą integrację,
3. odciążyć ludzi,
4. sprawić, by reakcja na zmiany była jeszcze szybsza?

Choć algorytmy jeszcze nie są dopuszczane, by pisać za nas treści komunikatów i ustawiać kampanie, możemy dzięki nim zaoszczędzić mnóstwo czasu. Nowe narzędzia pozwalają także uniknąć wielu problemów związanych z implementacją i migracją informacji z dotychczas używanych systemów.

Potęga drzemie w danych

Osoby związane z AI (sztuczną inteligencją), myśląc o użytkowych aspektach swoich odkryć, rozpisały wiele scenariuszy dla branży retail i e-commerce. Okazało się, że algorytmy uczenia maszynowego mogą mieć szerokie zastosowanie w działaniach marketingowych, co stworzyło podwaliny nowego podejścia do Marketing Automation.

O tym, jak innowacyjne są to rozwiązania, może świadczyć fakt, że na świecie tylko 22 tys. specjalistów ma kwalifikacje w obszarze AI. To o połowę mniej niż pracuje w polskim ZUS-ie. Nie oznacza to jednak, że temat jest w powijakach.

Co zyskuje Marketing Automation w połączeniu ze sztuczną inteligencją?

Algorytmy operują na olbrzymich ilościach danych, dzięki czemu możesz m.in. prognozować, jak będą zachowywać się w najbliższej przyszłości dane segmenty klientów: kto będzie skłonny zakupić dany produkt, a kto nie. Następnie wyciągasz wnioski i działasz, np. wysyłając specjalne promocje do osób najbardziej skłonnych skonwertować się na sprzedaż. Ponadto AI pomaga dynamicznie serwować rekomendacje. Choć większość dużych e-commerce wyświetla rekomendowane produkty, za tymi systemami kryją się głównie proste filtry i zapytania do baz danych. System wspomagany przez AI pozwala robić to szybciej i zdecydowanie dokładniej, ponieważ na bieżąco przetwarza dane o milionach powiązań między produktami a ruchami użytkowników serwisu.

Za pomocą AI możesz dokonywać m.in. analizy RFE (Recency, Frequency, Engagement) czy RFM (Recency, Frequency, Monetary), wdrażać od ręki systemy wyświetlania podobnych i komplementarnych produktów, porównywać wyniki kampanii czy optymalizować czas wysyłki komunikatów. Dzięki temu będą one dostarczane w czasie najodpowiedniejszym dla danej osoby. Dodaj do tego najbardziej oczekiwane przez klientów produkty i wyświetlanie na ulubionym urządzeniu, a otrzymasz niemal idealną personalizację. Systemy AI Marketing Cloud są w stanie automatycznie analizować zachowania klientów oraz szacować ich wartość.

All-in-one

Biorąc pod uwagę olbrzymią liczbę danych z poszczególnych kanałów, budowanie własnych systemów w e-commerce zwyczajnie się nie opłaca. Najrozsądniejsze jest sięganie po rozwiązania zintegrowane, które od początku do końca będą przetwarzały wszystkie zebrane dane i dbały o trafność automatyzacji. 

TABELA 1. Tradycyjny Marketing Automation kontra system klasy AI Marketing Cloud