Mikä on tekoäly markkinoinnissa?

Tekoäly markkinoinnissa on ollut käytössä vuosikymmeniä, mutta ChatGPT:n julkaisu marraskuussa 2022 lisäsi huomattavasti yleisön tietoisuutta tästä nopeasti kehittyvästä teknologiasta. ChatGPT esitteli, miten generatiivinen tekoäly voi ymmärtää ja tuottaa luonnolliselta kuulostavaa tekstiä, mikä avaa uusia mahdollisuuksia asiakkaiden sitoutumiseen, sisällön luomiseen ja muuhun.

Varaudutaan kuitenkin hetkeksi. Mitä tekoäly tarkalleen ottaen on? Ajattele tätä: AI on erittäin älykäs avustaja, joka voi seuloa markkinointitietoja, spot-malleja ja ehdottaa seuraavaksi parasta toimintoa. Se toimii yhdistämällä muutamia asiaan liittyviä teknologioita:

• Koneoppiminen (ML): Koneoppimisen avulla tietokoneet voivat oppia datasta ja kehittyä ajan mittaan ilman, että niitä on erikseen ohjelmoitu tekemään niin. Mitä tulee tekoälyyn markkinointia varten, ML voi ennustaa asiakkaiden mieltymyksiä, parantaa mainosten kohdistusta ja analysoida kampanjan suorituskykyä.

• Luonnollisen kielen käsittely (NLP): NLP mahdollistaa tietokoneen ymmärtää, tulkita ja reagoida ihmisen kieleen. Tämä teknologia antaa kehittyneille virtuaalisille avustajille mahdollisuuden käydä luonnollisia keskusteluja asiakkaiden kanssa.

• Suuret kielimallit (LLM:t): Nämä ovat edistyneitä tekoälymalleja, jotka voivat generoida ihmismäisiä vastauksia niiden tietojen perusteella, joita ne on opetettu. LLM:iä voidaan käyttää tekoälyssä markkinointiin yksilöllistetyn sisällön luomiseen, luonnossähköposteihin ja blogijulkaisujen kirjoittamiseen.

Mitkä ovat tekoälyn hyödyt markkinoinnissa?

Aina tulee olemaan hieman hypetystä millä tahansa uudella tekniikalla – ja törmäät varmasti myös johonkin ammattikieleen. Tekoälyn nousu digitaalisessa markkinoinnissa tarjoaa kuitenkin käytännöllisiä ja todistettuja tapoja tehdä yrityksistä älykkäämpiä, tehokkaampia ja tehokkaampia. Tässä muutamia tekoälyn hyötyjä markkinoinnissa:

Yksilöllistäminen asteikolla

Generatiivinen tekoäly auttaa markkinoijia toimittamaan erittäin yksilöllistä sisältöä ja suosituksia jokaiselle asiakkaalle. Analysoimalla asiakastietoja – kuten selaushistoriaa, aiempia ostoja ja sitoutuneisuusmalleja – tekoäly voi räätälöidä viestejä, jotka muistuttavat yksilöllisiä mieltymyksiä. Tämä yksilöllistämisen taso voi johtaa suurempaan sitoutuneisuuteen, asiakastyytyväisyyden lisääntymiseen ja uskollisuuden paranemiseen.

Tehokkuus ja automaatio

Tekoäly digitaalisessa markkinoinnissa voi automatisoida toistuvia ja aikaa vieviä tehtäviä, kuten seurata sosiaalisen median toimintaa tai vastata yksinkertaisiin asiakaskysymyksiin. Tämä säästää aikaa ja auttaa myös varmistamaan johdonmukaisuuden ja tarkkuuden.

Tietopohjaiset analyysit

Koneoppiminen voi käsitellä ja analysoida suuria tietomääriä paljon nopeammin kuin ihmiset. Tämän seurauksena markkinoijat voivat nopeasti saada arvokasta tietoa asiakkaiden käyttäytymisestä ja markkinatrendeistä.

Parannettu asiakaskokemus

Esimerkkejä tekoälystä markkinoinnissa ovat chatbotit, jotka voivat tarjota välittömiä vastauksia asiakaskyselyihin, parantaa vasteaikoja ja asiakastyytyväisyyttä. Tekoäly voi jopa tehdä asiakaspalvelusta ennakoivampaa ennakoimalla ja puuttumalla mahdollisiin ongelmiin.

Fiksummat markkinointimenot

Tekoäly voi auttaa markkinoijia kohdentamaan budjettinsa tehokkaammin tunnistamalla kannattavimmat kanavat ja strategiat, suosittelemalla, mihin investoida enemmän ja mihin leikata.

Tarkempi kohdistus

Tekoälymarkkinointi voi segmentoida yleisöjä tarkemmin kuin monet perinteiset menetelmät – luoda yksityiskohtaisia asiakassegmenttejä analysoimalla demografiaa, käyttäytymistä ja mieltymyksiä.

Luova apu

Generatiivinen tekoäly markkinoinnissa voi auttaa markkinoijia tuottamaan luovampaa sisältöä lyhyemmässä ajassa, mukaan lukien kopion kirjoittaminen, visuaalisten kuvien suunnittelu ja videoiden tuottaminen. Tekoäly voi myös auttaa sinua testaamaan erilaisia luovia elementtejä, joiden avulla voit määrittää, mitkä resonoivat parhaiten yleisöjä.

Mitkä ovat tekoälyn haasteet markkinoinnissa?

Vaikka tekoäly markkinoinnissa tarjoaa monia etuja, siihen liittyy myös omat haasteensa. On tärkeää olla tietoinen näistä mahdollisista esteistä, jotta löydät oikean tien eteenpäin.

AI-vääristymä

Tekoälyn vääristymä ilmenee, kun tekoälyjärjestelmän kouluttamiseen käytetyt tiedot heijastavat olemassa olevia ennakkoluuloja, jolloin tekoäly tuottaa vääristyneitä tai epäoikeudenmukaisia tuloksia. Esimerkiksi tekoälypohjainen asiakkaiden segmentointityökalu voi tahattomasti ryhmitellä käyttäjiä pinnallisten ominaisuuksien eikä mielekkäiden käyttäytymismallien perusteella. Tämä liiallinen yksinkertaistaminen voi johtaa vähemmän tehokkaisiin markkinointikampanjoihin ja menetettyihin mahdollisuuksiin saada tietyt asiakasryhmät mukaan.

Tietosuoja

Tekoäly digitaalisessa markkinoinnissa perustuu usein asiakkaiden henkilökohtaisiin tietoihin, kuten selaushistoriaan, ostokäyttäytymiseen, sijaintiin ja jopa sosiaalisen median toimintaan. Tämäntyyppiset tiedot voivat paljastaa paljon yksilöstä, mikä tekee siitä sekä arvokasta että poikkeuksellisen arkaluontoista. Jos tietoja käsitellään väärin, ne voivat johtaa kalliiseen rikkomukseen – ja asiakkaiden luottamuksen menetykseen.

Monimutkaisuus ja taitovaje

Tekoälyjärjestelmät voivat olla erittäin monimutkaisia, ja niiden määrittämiseen ja ylläpitoon tarvitaan erityisosaamista. Monilla markkinointitiimeillä ei välttämättä ole tarvittavaa asiantuntemusta yrityksen sisällä, joten heidän on ehkä investoitava koulutukseen tai palkattava uusia lahjakkuuksia. (Yksi tapa kiertää tämä este on valita tekoälytyökaluja, jotka ovat käyttäjäystävällisiä.)

Integraatio olemassa oleviin järjestelmiin

Monilla organisaatioilla on vanhoja järjestelmiä, joita ei ole suunniteltu toimimaan saumattomasti modernien tekoälyteknologioiden kanssa. Tämä voi johtaa yhteensopivuusongelmiin, tietojen siiloihin ja tehottomuuteen.

Avoimuus ja selittämättömyys

Tekoälyalgoritmit voivat joskus olla läpinäkymättömiä – toisin sanoen ne tekevät päätöksiä ilman selkeitä selityksiä. Avoimuuden puute voi olla ongelmallista erityisesti markkinoinnissa, jossa tietyn päätöksen (esimerkiksi tiettyyn asiakassegmenttiin kohdistumisen) ymmärtäminen on tärkeää strategioiden hiomisen ja luottamuksen ylläpitämisen kannalta.

Miten tekoälyä käytetään markkinoinnissa: Yhdeksän vinkkiä parhaan jalkasi eteenpäin viemiseen

Kuten mikä tahansa teknologia, tekoäly markkinoinnissa on yleensä tehokkainta, kun sitä käytetään hyväksi havaittujen periaatteiden mukaisesti. Näiden ohjeiden avulla voit viedä tekoälymarkkinointistrategiasi seuraavalle tasolle.

1. Aloita selkeillä tavoitteilla: Ennen kuin sukellat tekoälyyn, sinun on tiedettävä, mitä haluat. Haluatko parantaa asiakkaiden sitoutumista? Lisätäänkö myyntiä? Paranna asiakaskokemusta? Selkeät ja mitattavat tavoitteet ohjaavat tekoälymarkkinointistrategiaasi ja auttavat arvioimaan, miten se toimii. Yritä aloittaa pienenä kohdistamalla tiettyjä alueita, joilla tekoälyllä saattaa olla eniten vaikutusta, ja laajenna sitten, kun näet tuloksia.

2. Panosta laatutietoihin: Muista, että tekoälymallit oppivat niiden syöttämistä tiedoista – roskat sisään, roskat ulos. Laadukkaaseen dataan investoiminen on elintärkeää, jotta tekoäly voi tuottaa merkityksellisiä oivalluksia ja tuloksia.

3. Valitse oikeat tekoälymarkkinointityökalut: Yrityksen tekoälyympäristö on laaja, ja markkinoilla on laaja valikoima työkaluja ja alustoja. On tärkeää löytää oikeat markkinointiratkaisut sisäänrakennetulla tekoälyllä, joka vastaa tavoitteitasi ja toimii CRM-järjestelmäsi kanssa. Muista ottaa huomioon tekijät, kuten helppokäyttöisyys, skaalattavuus ja tuki, kun valitset käytettävän ratkaisun. Älä kiirehdi valintaprosessia; tutki ja testaa markkinointiratkaisuja perusteellisesti parhaan sopivuuden löytämiseksi.

4. Pidä ihmiset silmukassa: tekoälyn pitäisi vahvistaa, ei korvata, ihmisen vuorovaikutusta. Tekoäly voi esimerkiksi auttaa räätälöimään viestejä, ennustamaan asiakkaiden tarpeita ja tarjoamaan välitöntä tukea chatbottien avulla. Monet asiakkaat kuitenkin arvostavat edelleen asiakaspalvelun inhimillistä elementtiä, joten varmista, että tekoälyn ja ihmisen osallistumisen välillä on oikea tasapaino.

5. Valvo ja mukauta: Tekoälymarkkinointi ei ole set-it-and-forget-it-it-ratkaisu. Jatkuva parantaminen on pitkän aikavälin menestyksen salaisuus. Seuraa tarkasti tekoälyaloitteiden suorituskykyä varmistaaksesi, että ne täyttävät tavoitteesi. Kerää asiakkailta ja sidosryhmiltä palautetta, jotta ymmärrät tekoälyn vaikutuksen markkinointiponnistuksiisi, tee sen jälkeen mukautuksia, jotta pysyt parempana.

6. Tee siitä yhteistoiminnallinen: Tekoäly markkinoinnissa vaatii usein tiivistä yhteistyötä IT:n, datatieteen ja asiakaspalvelun kanssa. Rohkaise säännöllistä viestintää tiimien välillä tavoitteiden kohdistamiseksi, näkemysten jakamiseksi ja haasteiden läpi käymiseksi yhdessä.

7. Kouluta ja tehosta tiimiäsi: Jotta tekoäly menestyisi, markkinointitiimisi on ymmärrettävä, miten näitä teknologioita käytetään tehokkaasti. Panosta koulutukseen antaaksesi tiimillesi taitoja, joita he tarvitsevat tekoälyn hyödyntämiseksi.

8. Testi ja kokeilu: Yksi tekoälyn vahvuuksista on sen kyky suorittaa kokeita ja parantaa reaaliajassa. Hyödynnä tätä testaamalla jatkuvasti erilaisia tekoälyyn perustuvia strategioita ja taktiikoita, oli sitten kyse A/B-testauksen sähköpostiviestien aiheriveistä tai kokeilusta eri asiakassegmenteillä.

9. Ota huomioon ympäristövaikutukset: Etsi tekoälytyökaluja markkinointiin, joka on suunniteltu energiatehokkuutta silmällä pitäen. Asettamalla kestävän kehityksen osaksi tekoälymarkkinointistrategiaasi voit edistää laajempia ympäristötavoitteita.

Esimerkkejä tekoälystä markkinoinnissa

Ehkä sanot itsellesi: ”Tämä kaikki kuulostaa hyvältä – teoriassa. Mutta miltä se todellisuudessa näyttää käytännössä?” Tässä muutamia todellisia esimerkkejä tekoälystä markkinoinnissa:

Chatbotit ja virtuaaliassistentit

Tekoälypohjaiset chatbotit ja virtuaaliavustajat yleistyvät verkkosivustoilla ja sovelluksissa. Esimerkiksi Sephoran kaltaiset yritykset käyttävät tekoälychatbotteja tarjotakseen yksilöllisiä tuotesuosituksia asiakkaiden mieltymysten ja aiempien ostojen perusteella.

Ennakoivat analyysit

Ennakoiva analytiikka käyttää tekoälyä historiatietojen tarkasteluun ja tulevien tulosten ennustamiseen. Markkinointiin tarkoitetun tekoälyn avulla voidaan ennustaa asiakkaiden käyttäytymistä, kuten tunnistaa asiakkaat, jotka todennäköisesti tekevät oston tai jotka ovat vaarassa siirtyä pois. Jälleenmyyjät, kuten Target, käyttävät ennakoivaa analytiikkaa lähettääkseen asiakkaille räätälöityjä tarjouksia, jotka ennakoivat heidän tarpeitaan aiempien ostostottumusten perusteella.

Dynaaminen hinnoittelu

Tekoälyyn perustuvan dynaamisen hinnoittelun avulla yritykset voivat mukauttaa hintoja reaaliaikaisesti kysynnän, kilpailun ja jopa sääolosuhteiden perusteella. Lentoyhtiöt ja kilpailijat kuten Uber käyttävät usein dynaamista hinnoittelua maksimoidakseen voitot. Esimerkiksi suuren kysynnän aikoina hinnat saattavat nousta käytettävissä olevien vaihtoehtojen niukkuuden huomioon ottamiseksi, kun taas hitaampina aikoina hinnat saattavat laskea, jotta voitaisiin houkutella lisää asiakkaita.

Tekoälyn luoma sisältö

Sisällöntuotanto on toinen alue, jolla generatiivinen tekoäly markkinoinnissa tekee merkittäviä sisäteitä. Esimerkiksi The Washington Post käyttää Heliograf-nimistä tekoälytyökalua luodakseen lyhyitä uutisraportteja ja päivityksiä olympialaisten kaltaisten tapahtumien aikana.

Sosiaalisen median kuuntelu- ja asenneanalyysi

Tekoälymarkkinointityökalut voivat seurata sosiaalisen median alustoja ja seurata mainintoja brändistä, tuotteesta tai palvelusta sekä analysoida näiden mainintojen taustalla olevaa asennetta. Tämä asenneanalyysinä tunnettu prosessi auttaa yrityksiä ymmärtämään, miten asiakkaat suhtautuvat brändiinsä reaaliajassa. Starbucksin kaltaiset brändit käyttävät tekoälyyn perustuvia sosiaalisia kuuntelutyökaluja asiakastunteen mittaamiseen, trendikkäiden aiheiden tunnistamiseen ja jopa asiakaspalautteeseen vastaamiseen.

Ohjelmallinen mainonta

Ohjelmallinen mainonta käyttää tekoälyä automatisoidakseen mainosten ostamisen ja sijoittamisen reaaliajassa kohdistaen ne tarkasti tiettyihin yleisöihin. Esimerkiksi Audin kaltainen yritys saattaa käyttää ohjelmallista mainontaa kohdentaakseen mainoksia luksusajoneuvoille käyttäjille, jotka ovat osoittaneet kiinnostusta huippuluokan tuotteisiin.

Puhehaun optimointi

Voice-aktivoitujen laitteiden, kuten Amazonin Alexan ja Google Homen, myötä äänihaun optimointi on tullut yhä tärkeämmäksi. Esimerkiksi Dominon Pizza käyttää tekoälyä, jotta asiakkaat voivat tilata pizzaa älykkäiden kaiuttimien äänikomennoilla.

Tekoäly ja markkinoinnin tulevaisuus

Tekniikan kehittyessä tekoäly tulee yhä syvemmälle osaksi lähes kaikkia digitaalisen markkinoinnin osa-alueita – tarjoten uusia strategioita kerran mahdottomassa mittakaavassa. Tässä on katsaus joihinkin kehittyviin trendeihin, jotka jo muuttavat markkinoinnin tulevaisuutta:

Hyperyksilöllistäminen

Tekoäly voi luoda mukautettuja mainoksia, jotka resonoivat syvästi henkilökohtaisella tasolla. Esimerkiksi generatiivinen tekoäly markkinoinnissa voisi lopulta luoda yksilöllisiä videomainoksia kullekin katsojalle hyperkohtaisen käyttäytymistiedon ja kontekstuaalisen datan perusteella.

Tekoälyllä parannettu lisätty todellisuus (AR) ja virtuaalitodellisuus (VR)

AR ja VR muuttavat jo nyt tapaa, jolla kuluttajat ovat vuorovaikutuksessa tuotteiden kanssa, mutta tekoälyn integrointi vie nämä teknologiat uusiin korkeuksiin. Tekoäly voi parantaa AR- ja VR-kokemuksia tekemällä niistä vuorovaikutteisempia ja kontekstuaalisesti relevantteja. Esimerkiksi tekoälykäyttöisen AR-sovelluksen avulla asiakkaat voivat visualisoida, miltä huonekalu näyttäisi olohuoneessaan säätämällä valaistusta, värejä ja sijoittelua henkilökohtaisten mieltymysten ja huoneen mittojen mukaan.

Tunnetekoäly

Tunnetekoäly, joka tunnetaan myös affektiivisena tietojenkäsittelynä, on nouseva ala, jossa on mukana tekoälyjärjestelmiä, jotka kykenevät tunnistamaan, tulkitsemaan ja reagoimaan ihmisen tunteisiin. Markkinoinnissa tunteiden tekoälyä voitaisiin käyttää asiakasvuorovaikutuksen tehostamiseen räätälöimällä viestejä ja kokemuksia käyttäjän tunnetilan perusteella. Tekoäly voisi esimerkiksi analysoida asiakkaan kasvojen ilmauksia, äänen sävyä tai tekstisyötteitä määrittääkseen heidän mielialansa ja mukauttaakseen markkinointisisältöä vastaavasti.

Blockchainin ja tekoälyn integraatio

Lohkoketjuteknologian ja tekoälyn yhdistelmällä on valtavat mahdollisuudet markkinoinnin tulevaisuuteen. Blockchain voi tarjota turvallisen, läpinäkyvän ja hajautetun tavan tallentaa ja hallita tietoja, kun taas tekoäly voi analysoida ja käyttää näitä tietoja markkinointitarkoituksiin. Se voisi mullistaa digitaalisen markkinoinnin luomalla luotettavamman ja tehokkaamman ekosysteemin. Esimerkiksi lohkoketjua voitaisiin käyttää todentamaan mainosten näyttökertojen aitous ja varmistamaan, että markkinoijat maksavat vain aidoista sitoumuksista.

Kestävä tekoäly markkinoinnissa

Markkinoinnin tulevaisuudessa keskitytään todennäköisesti vähentämään tekoälyteknologioiden ympäristövaikutuksia. Tähän voisi sisältyä energiatehokkaampien tekoälyalgoritmien kehittäminen, uusiutuvien energialähteiden käyttö datakeskusten voimanlähteenä ja kestävän tiedonhallinnan käytäntöjen korostaminen.

Tekoälyyn perustuva markkinatutkimus

Perinteiset markkinatutkimusmenetelmät voivat olla aikaa vieviä ja kalliita, mutta tekoäly mullistaa tämän alan mahdollistamalla nopeamman ja tarkemman näkemyksen. Tulevaisuudessa tekoäly pystyy tekemään reaaliaikaista markkinatutkimusta analysoimalla valtavia määriä strukturoimatonta dataa sosiaalisesta mediasta, foorumeista ja muista verkkoalustoista. Näin yritykset voivat pysyä markkinatrendien edellä, ymmärtää kuluttajien asenteita ja tunnistaa uusia mahdollisuuksia nopeammin.

Autonomiset markkinointijärjestelmät

Markkinoinnin tekoälytyökalujen perimmäinen tulevaisuus voisi olla täysin itsenäisten markkinointijärjestelmien kehittäminen. Näillä järjestelmillä pystyttäisiin hallinnoimaan kokonaisia markkinointikampanjoita alusta loppuun niin, että ihmisen toiminta olisi mahdollisimman vähäistä. He voivat asettaa tavoitteita, kehittää strategioita, luoda sisältöä, ottaa käyttöön mainoksia ja optimoida suorituskykyä reaaliajassa, samalla kun he oppivat ja mukautuvat muuttuviin markkinaolosuhteisiin. Vaikka inhimillinen valvonta on aina tärkeää, nämä autonomiset järjestelmät voivat vähentää merkittävästi markkinoinnissa tarvittavaa manuaalista työtä – jolloin tiimit voivat keskittyä korkeamman tason strategisiin tehtäviin.

Lue lisää