flex-height

text-black

AI i markedsføring: En komplett veiledning

Denne veiledningen dekker alt du trenger å vite om hvordan du bruker KI i markedsføring – inkludert god forretningsførsel for å komme i gang.

Hva er AI i markedsføring?

AI i markedsføring har eksistert i flere tiår, men utgivelsen av ChatGPT i november 2022 har dramatisk ampet opp offentlig bevissthet om denne raskt utviklende teknologien. ChatGPT viste hvordan generativ KI kan forstå og produsere naturtro tekst, noe som åpner for nye muligheter for kundeengasjement, innholdsopprettelse og mer.

Men la oss sikkerhetskopiere for et øyeblikk. Hva er egentlig kunstig intelligens, uansett? Tenk på det som dette: AI er en super-smart assistent som kan sikte gjennom markedsføringsdata, spotmønstre og foreslå den nest beste handlingen. Det fungerer ved å kombinere noen relaterte teknologier:

Maskinlæring (ML): Maskinlæring gjør det mulig for datamaskiner å lære av data og forbedre seg over tid uten å være eksplisitt programmert til å gjøre det. Når det gjelder KI for markedsføring, kan ML forutsi kundepreferanser, forbedre annonsemålretting og analysere kampanjeresultat.

Naturlig språkbehandling (NLP): NLP gjør det mulig for en datamaskin å forstå, tolke og svare på menneskelig språk. Denne teknologien driver avanserte virtuelle assistenter, noe som gjør dem i stand til å holde naturlige samtaler med kundene.

Store språkmodeller (LLM): Dette er avanserte KI-modeller som kan generere menneskelignende svar basert på dataene de er trent på. LLM-er kan brukes i KI til markedsføring for å lage personlig tilpasset innhold, utkast til e-poster og skrive blogginnlegg.

Hva er fordelene med AI i markedsføring?

Det kommer alltid til å bli en liten hype med hvilken som helst ny teknologi – og du er også nødt til å kjøre inn i litt sjargong. Men i kjernen tilbyr økningen av AI i digital markedsføring praktiske og velprøvde måter å gjøre bedrifter smartere, mer effektive og mer effektive. Her er bare noen av fordelene med AI i markedsføring:

Skalatilpasning

Generativ KI hjelper markedsførere med å levere svært personlig tilpasset innhold og anbefalinger til alle kunder. Ved å analysere kundedata – for eksempel surfehistorikk, tidligere kjøp og engasjementsmønstre – kan AI skreddersy meldinger som resonerer med individuelle preferanser. Det nivået av persontilpasning kan føre til høyere engasjementsrater, økt kundetilfredshet og forbedret lojalitet.

Effektivitet og automatisering

AI i digital markedsføring kan automatisere gjentakende og tidkrevende oppgaver, som å overvåke aktivitet på sosiale medier eller svare på enkle kundespørsmål. Dette sparer ikke bare tid, men bidrar også til å sikre konsistens og nøyaktighet.

Datastyrt innsikt

Maskinlæring kan behandle og analysere store mengder data mye raskere enn mennesker. Som et resultat kan markedsførere raskt få verdifull innsikt i kundeatferd og markedstrender.

Forbedret kundeopplevelse

Eksempler på KI i markedsføring er chatboter som kan gi øyeblikkelige svar på kundeforespørsler, forbedret responstid og kundetilfredshet. AI kan til og med gjøre kundeservice mer proaktiv ved å forutsi og løse potensielle problemer.

Smartere markedsføringskostnader

AI kan hjelpe markedsførere med å fordele budsjettene mer effektivt ved å identifisere de mest lønnsomme kanalene og strategiene, og anbefale hvor de skal investere mer og hvor de skal kutte tilbake.

Mer nøyaktig målretting

Kunstig intelligensmarkedsføring kan segmentere publikum mer presist enn mange tradisjonelle metoder – skape detaljerte kundesegmenter ved å analysere demografi, atferd og preferanser.

Kreativ hjelp

Generativ KI i markedsføring kan hjelpe markedsførere med å produsere mer kreativt innhold på kortere tid – inkludert å skrive kopier, designe visuelle bilder og produsere videoer. AI kan også hjelpe deg med å teste ulike kreative elementer for å finne ut hvilke som gir best gjenklang hos publikum.

Hva er utfordringene med KI i markedsføring?

Mens AI i markedsføring gir mange fordeler, kommer den også med sitt eget sett av utfordringer. Det er viktig å være klar over disse potensielle veisperringene, slik at du kan finne den rette veien fremover.

AI-skjevheter

KI-skjevhet oppstår når dataene som brukes til å trene et KI-system, gjenspeiler eksisterende fordommer, noe som fører til at KI-en produserer skjevt eller urettferdige resultater. Et KI-drevet kundesegmenteringsverktøy kan for eksempel utilsiktet gruppere brukere basert på overfladiske egenskaper i stedet for meningsfulle atferdsmønstre. Denne overforenklingen kan føre til mindre effektive markedsføringskampanjer og tapte muligheter til å engasjere bestemte kundegrupper.

Databeskyttelse

AI i digital markedsføring er ofte avhengig av kundenes personlige informasjon som nettleserhistorikk, kjøpsatferd, plassering og til og med aktivitet på sosiale medier. Denne typen data kan avsløre mye om et individ, noe som gjør den både verdifull og usedvanlig sensitiv. Hvis disse dataene blir feilhåndtert, kan det føre til et kostbart brudd – og tap av kundetillit.

Kompleksitet og ferdighetshull

AI-systemer kan være svært komplekse, og krever spesialisert kunnskap for å sette opp og vedlikeholde. Mange markedsføringsteam har kanskje ikke den nødvendige ekspertisen internt, så de må kanskje investere i opplæring eller ansette nye talenter. (En vei rundt denne hindringen er å velge KI-verktøy som er brukervennlige.)

Integrasjon med eksisterende systemer

Mange organisasjoner har eldre systemer som ikke er designet for å fungere sømløst med moderne KI-teknologier. Dette kan føre til kompatibilitetsproblemer, datasiloer og ineffektivitet.

Åpenhet og forklarbarhet

AI-algoritmer kan noen ganger være ugjennomsiktige – med andre ord, de tar beslutninger uten klare forklaringer. Denne mangelen på åpenhet kan være problematisk, spesielt innen markedsføring, der det er viktig å forstå hvorfor en bestemt beslutning (for eksempel målretting av et bestemt kundesegment) er viktig for å presisere strategier og opprettholde tillit.

Hvordan bruke AI i markedsføring: Ni tips for å sette din beste fot fremover

Som enhver teknologi, har AI i markedsføring en tendens til å være mest effektiv når den brukes i henhold til dokumenterte prinsipper. Disse retningslinjene kan hjelpe deg med å ta KI-markedsføringsstrategien din til neste nivå.

Start med klare mål: Før du dykker inn i AI, må du vite hva du vil. Er du ute etter å forbedre kundeengasjement? Øke salget? Forbedre kundeopplevelsen? Klare, målbare mål vil veilede din KI-markedsføringsstrategi og hjelpe deg med å evaluere hvordan den presterer. Prøv å starte lite ved å målrette mot bestemte områder der KI kan påvirke mest, og utvid deretter som du ser resultatene.
Invester i kvalitetsdata: Husk at AI-modeller lærer av dataene de blir matet – søppel inn, søppel ut. Investering i data av høy kvalitet er avgjørende for at KI skal kunne levere meningsfull innsikt og resultater.
Velg de riktige KI-markedsføringsverktøyene: Foretaket KI-landskap er stort, med et bredt spekter av verktøy og plattformer på markedet. Det er viktig å finne de riktige markedsføringsløsningene med innebygd KI som samsvarer med målene dine og arbeider med CRM-systemet. Sørg for å vurdere faktorer som brukervennlighet, skalerbarhet og støtte når du velger hvilken løsning som skal brukes. Ikke rush utvelgelsesprosessen; grundig forskning og test markedsføringsløsninger for å finne den beste passformen.
Hold mennesker i sløyfen: AI bør forbedre, ikke erstatte, menneskelig interaksjon. KI kan for eksempel hjelpe deg med å skreddersy meldinger, forutsi kundebehov og gi øyeblikkelig støtte via chatboter. Men mange kunder verdsetter fortsatt det menneskelige elementet i kundeservice – så sørg for å finne den rette balansen mellom AI og menneskelig involvering.
Overvåk og juster: Kunstig intelligens markedsføring er ikke en sett-it-and-forget-it løsning. Kontinuerlig forbedring er hemmeligheten til langsiktig suksess. Hold et tett øye med ytelsen til KI-initiativene dine for å sikre at de oppfyller målene dine. Samle tilbakemeldinger fra kunder og interessenter for å forstå virkningen av KI i markedsføringsinnsatsen din, og gjør deretter justeringer slik at du kan fortsette å bli bedre.
Gjør det samarbeidende: AI i markedsføring krever ofte at du samarbeider tett med IT, datavitenskap og kundeservice. Oppmuntre til regelmessig kommunikasjon mellom teamene for å samkjøre mål, dele innsikt og jobbe seg gjennom utfordringer sammen.
Utdanne og styrke teamet ditt: For at KI skal lykkes, må markedsføringsteamet forstå hvordan disse teknologiene skal brukes effektivt. Invester i opplæring og utdanning for å gi teamet dine ferdighetene de trenger for å få mest mulig ut av AI.
Test og eksperiment: En av styrkene til AI er dens evne til å kjøre eksperimenter og forbedre i sanntid. Dra nytte av dette ved å kontinuerlig teste ulike KI-drevne strategier og taktikker, enten det er A/B-testing av emnelinjer i e-post eller eksperimentering med ulike kundesegmenter.
Vurder miljøpåvirkning: Se etter KI-verktøy for markedsføring som er utformet med tanke på energieffektivitet. Ved å gjøre bærekraft til en del av KI-markedsføringsstrategien din, kan du bidra til bredere miljømål.

Eksempler på AI i markedsføring

Kanskje du sier til deg selv: «Dette høres fint ut – i teorien. Men hvordan ser det faktisk ut i praksis?» Her er noen virkelige eksempler på AI i markedsføring:

Chatboter og virtuelle assistenter

KI-drevne chatboter og virtuelle assistenter blir stadig vanligere på nettsteder og apper. Firmaer som Sephora bruker for eksempel KI-chatboter til å gi persontilpassede produktanbefalinger basert på kundepreferanser og tidligere innkjøp.

Prediktiv analyse

Prediksjonsanalyser bruker KI til å se på historiske data og forutsi fremtidige resultater. Med KI for markedsføring kan dette brukes til å prognostisere kundeatferd, for eksempel identifisere hvilke kunder som sannsynligvis vil foreta et kjøp, eller som er i fare for å miste kapasitet. Detaljister som Target bruker prediktiv analyse for å sende persontilpassede tilbud til kunder, og forutse deres behov basert på tidligere shoppingvaner.

Dynamisk prisfastsetting

Med AI-drevet dynamisk prising kan bedrifter justere prisene i sanntid basert på faktorer som etterspørsel, konkurranse og til og med værforhold. Flyselskaper og selskaper som Uber, bruker ofte dynamisk prising for å maksimere fortjenesten. I perioder med høy etterspørsel kan prisene for eksempel øke for å gjenspeile knappheten på tilgjengelige alternativer, mens i langsommere perioder kan prisene senkes for å tiltrekke seg flere kunder.

KI-generert innhold

Innholdsopprettelse er et annet område der generativ KI i markedsføring gjør betydelige forvrengninger. For eksempel bruker The Washington Post et AI-verktøy kalt Heliograf for å generere korte nyhetsrapporter og oppdateringer under hendelser som OL.

Sosiale medier lytting og stemningsanalyse

KI-markedsføringsverktøy kan overvåke sosiale medieplattformer for å spore omtaler av et merke, et produkt eller en tjeneste, og analysere stemningen bak disse omtalene. Denne prosessen, kjent som stemningsanalyse, hjelper bedrifter med å forstå hvordan kundene føler om merkevaren sin i sanntid. Merker som Starbucks bruker KI-drevne verktøy for sosial lytting for å måle kundenes stemning, identifisere trender og til og med svare på tilbakemeldinger fra kunder.

Programmatisk reklame

Programmatisk annonsering bruker AI til å automatisere kjøp og plassering av annonser i sanntid, og målrette spesifikke målgrupper med presisjon. For eksempel kan et selskap som Audi bruke programmatisk annonsering til å målrette annonser for luksusbiler hos brukere som har vist interesse for high-end produkter.

Optimalisering av talesøk

Med fremveksten av stemmeaktiverte enheter som Amazons Alexa og Google Home, har optimalisering for stemmesøk blitt stadig viktigere. For eksempel bruker Dominos Pizza AI for å gjøre det mulig for kunder å bestille pizza gjennom talekommandoer på sine smarte høyttalere.

AI og fremtiden for markedsføring

Etter hvert som teknologien fortsetter å utvikle seg, vil AI bli enda dypere integrert i nesten alle aspekter av digital markedsføring - og tilby nye strategier i en engangs utenkelig skala. Her er en titt på noen av de nye trendene som allerede endrer fremtiden for markedsføring:

Hyperpersontilpasning

AI har potensial til å opprette egendefinerte annonser som resonerer på et dypt personlig nivå. For eksempel kan generativ KI i markedsføring etter hvert lage unike videoannonser for hvert visningsprogram basert på hyperspesifikke atferds- og kontekstuelle data.

KI-forbedret utvidet virkelighet (AR) og virtuell virkelighet (VR)

AR og VR endrer allerede måten forbrukerne samhandler med produkter på, men integreringen av KI vil ta disse teknologiene til nye høyder. AI kan forbedre AR- og VR-opplevelser ved å gjøre dem mer interaktive og kontekstuelt relevante. For eksempel kan en KI-drevet AR-app la kundene visualisere hvordan et møbel ville se ut i stuen ved å justere belysning, farger og plassering basert på personlige preferanser og romdimensjoner.

Emotion AI

Emotion AI, også kjent som affektiv databehandling, er et fremvoksende felt som involverer AI-systemer som er i stand til å gjenkjenne, tolke og reagere på menneskelige følelser. I markedsføring kan KI brukes til å forbedre kundeinteraksjoner ved å skreddersy meldinger og opplevelser basert på brukerens emosjonelle tilstand. AI kan for eksempel analysere en kundes ansiktsuttrykk, taletone eller tekstinndata for å bestemme humøret og justere markedsføringsinnholdet i henhold til dette.

Blokkjede- og KI-integrasjon

Kombinasjonen av blokkjedeteknologi og KI har stort potensial for fremtiden for markedsføring. Blokkjede kan gi en sikker, transparent og desentralisert måte å lagre og administrere data på, mens KI kan analysere og bruke disse dataene til markedsføringsformål. Det kan revolusjonere digital markedsføring ved å skape et mer pålitelig og effektivt økosystem. Blokkjede kan for eksempel brukes til å verifisere ektheten av annonsevisninger, og sikre at markedsførere bare betaler for ekte engasjementer.

Bærekraftig KI i markedsføring

Fremtiden for markedsføring vil sannsynligvis se et fokus på å redusere miljøpåvirkningen fra KI-teknologier. Dette kan omfatte utvikling av mer energieffektive AI-algoritmer, bruk av fornybare energikilder til datasentre, og større vekt på bærekraftig datastyringspraksis.

KI-drevet markedsundersøkelse

Tradisjonelle markedsundersøkelsesmetoder kan være tidkrevende og dyre, men KI er satt til å revolusjonere dette feltet ved å muliggjøre raskere, mer nøyaktig innsikt. I fremtiden vil AI kunne gjennomføre markedsundersøkelser i sanntid ved å analysere store mengder ustrukturerte data fra sosiale medier, fora og andre nettbaserte plattformer. Det vil gjøre det mulig for bedrifter å ligge foran markedstrender, forstå forbrukernes stemning og identifisere nye muligheter raskere.

Autonome markedsføringssystemer

Den ultimate fremtiden for KI-verktøy for markedsføring kan være utviklingen av fullstendig autonome markedsføringssystemer. Disse systemene ville være i stand til å håndtere hele markedsføringskampanjer fra start til slutt med minimal menneskelig intervensjon. De kan sette mål, utvikle strategier, opprette innhold, distribuere annonser og optimalisere ytelsen i sanntid, samtidig som de lærer og tilpasser seg endrede markedsforhold. Selv om menneskelig tilsyn alltid vil være viktig, kan disse autonome systemene redusere den manuelle innsatsen som kreves i markedsføring, noe som gjør det mulig for teamene å fokusere på strategiske oppgaver på høyere nivå.