9 příkladů využití umělé inteligence v marketingu

Je pro vás pojem AI marketing neuchopitelnou záležitostí? Nedovedete si ho představit jako součást svého byznysu? Přečtěte si, jak využít umělou inteligenci v marketingu. Ukážeme vám konkrétní příklady, které dělají prodej efektivnější.

Umělá inteligence se stává nedílnou součástí mnoha průmyslových odvětví. Její využití však přesahuje do všech sfér včetně marketingu.

Co si ale představit pod začleněním a využitím umělé inteligence v marketingu? Jak vypadá v praxi a s čím vám může pomoci? 

Připravili jsme 9 příkladů, které dobře fungují jako součást marketingového mixu.

1. Doporučení produktů nebo obsahu cílové skupině

Už od roku 1998 používá Amazon tzv. “kolaborativní filtrování”, aby zákazníkům ukázal přesně to, co hledají. Tady můžete najít zárodky využití umělé inteligence v praxi. 

V roce 2019 některé z nejúspěšnějších digitálních společností vytvářejí nabídky svých produktů nebo služeb na základě schopnosti umělé inteligence poskytovat vysoce relevantní personalizovaná doporučení produktů nebo obsahu. Již zmíněný Amazon, Netflix a Spotify. 

Umělá inteligence v rámci marketingu dokáže sbírat spotřebitelská data, analyzovat je a spárovat s uživatelskými informacemi a demografickými údaji. 

Představte si využití umělé inteligence v praxi.

Návštěvníci webu dostanou naservírovaný obsah, který má pro ně hodnotu

AI marketing si můžete představit jako widget aplikaci, která uživatelům doporučuje obsah na základě jejich zvyklostí a sledované historie. 

Uživatel například navštíví informační nebo prodejní web, jenž má k dispozici jeho data. Nemusí proklikávat web a hledat obsah, který ho zajímá. Umělá inteligence identifikuje jeho potřeby a třeba na postranním banneru nebo panelu mu navrhne články, které by ho mohly zajímat. 

Uživatel nemusí pátrat, ztrácet čas a dostane přesně to, co chce. Je spokojený. 

Internetová televize sama pozná náladu diváka a nabídne vhodné filmy 

Sednete si večer k počítači a zapnete si například Netflix. Web je schopný vám nabídnout takové pořady, kterým dáváte v danou denní dobu přednost. Vše na základě sledování vašich dat o chování. 

Přečtěte si článek o tom, jak AI marketing ovlivňuje spokojenost zákazníků>>

2. Kvalitnější a chytřejší vyhledávání

Využití umělé inteligence má dopad na to, jakým způsobem vyhledáváme ve vyhledávačích. 

Google začal pracovat s AI ve vyhledávání v roce 2015. Zavedl algoritmus RankBrain, který je založený na strojovém učení. Od té doby některé internetové obchody následovaly Google a AI inteligenci začlenily do svých vyhledávačů. 

Interní vyhledávače určují vazby mezi produkty a navrhují položky

E-shopy se inspirovaly inovacemi a začaly používat sémantické vyhledávání ve svůj prospěch. Vyhledávače tak dokáží rozpoznávat vazby mezi produkty a navrhovat podobné položky, relevantní výsledky vyhledávání a automaticky opravovat chyby. 

Profitují z toho jak prodejci, tak spotřebitelé, kteří nacházejí produkty, i když si sami vlastně nejsou jistí, co hledají. 

3. Dynamické přeceňování. Optimální cena pro obě strany

Každý člověk má hodnoty nastavené jinak. Někdo je ochotný za určitý výrobek nebo službu zaplatit víc, někdo méně. 

Proto lze umělou inteligenci dobře využít pro poptávkové ceny. Na základě AI marketingu je možné optimalizovat ceny nejen na základě ročního období (například u ubytovacích služeb), ale i na dalších parametrech. 

Umělá inteligence analyzuje zákaznická data a předpovídá, co je daný zákazník ochotný zaplatit. To umožňuje podnikatelům přesně cílit a vypočítávat úroveň slev nebo zdražení potřebnou k prodeji. 

AirBnB – automatická cenotvorba založená na mnoha faktorech

Pěkným příkladem dynamické cenotvorby je značka AirBnB. Vytvořila sofistikovaný systém stanovení cen, který majitelům nemovitostí pomáhá určit cenu pokojů nebo celých domů. 

Systém zohledňuje různé faktory – geografickou polohu, recenze, poptávku na trhu, datum rezervace, lokální události apod. 

Proto pokud hledáte ubytování přes AirBnB, ceny za pronájem jedné nemovitosti se mohou značně lišit. 

Dynamické přeceňování je doménou mnoha služeb. Úspěšně ho však využívají také velké a malé e-shopy, které díky optimálnímu nastavení cen dokáží zvýšit obraty. Umělou inteligenci lze tedy použít k porovnání cen produktů s konkurencí a určení, zda jsou ceny příliš vysoké nebo nízké.

4. Prediktivní analytika – zlepšení zákaznických služeb

AI marketing zvládne velmi zkvalitnit služby pro zákazníky a zákaznický zážitek z online nakupování. 

Dříve bylo možné hodnotit trendy z datových sad pouze zpětně. Prediktivní analytika je revoluční schopnost umělé inteligence – je možné spolehlivě modelovat budoucí trendy a rozhodovat se o marketingové strategii. 

E-shopy tak mohou umělou inteligenci využívat k analýze nákupního chování a předpovídat, jestli zákazníci provedou opakovaný nákup, zda koupí nový produkt, nebo jak mohou ovlivnit jejich nákupní rozhodování. 

Příklad – zákaznická linka, která předpovídá objem hovorů

V zákaznickém servisu mohou e-shopy prediktivní analytiku využít například k předvídání objemů hovorů. Pokud se blíží vytíženější období, pomůže zajistit dostatečné množství operátorů, kteří zvládnou nápor telefonátů. Nebo naopak. Když obchod očekává období “klidu”, není nutné, aby na zákaznické lince sedělo více operátorů, než je potřeba. 

5. Prognózy prodejních výsledků

Prognózy prodeje jsou dalším zajímavým rysem umělé inteligence, která je založená na predikci. 

Pomocí historických prodejních dat, porovnávání a sledování hospodářských trendů může AI předpovídat prodejní výsledky a pomáhat firmám dělat správná obchodní rozhodnutí. 

Prognózy mohou také pomoci odhadovat poptávku po produktech. Ovšem prodejní týmy by měly brát v úvahu další faktory. Například společnosti mající problémy s výrobou, mohou prodat pouze určitý počet jednotek kvůli omezeným zásobám. Proto je použití výhradně prodejních dat k predikci poptávky nepřesné. 

6. Sociální naslouchání – podpora budování značky

Kdybyste tak věděli, co si lidé povídají o vaší značce… 

Můžete to vědět díky umělé inteligenci. Lze sledovat “přítomnost” značky a konverzace kolem ní na sociálních médiích. Firma tak může porozumět postojům potenciálních i stávajících zákazníků. Tím pádem může čelit problémům, předvídat je nebo data využít k cílení marketingových kampaní. 

Společnost Samsung dokázala díky využití umělé inteligence vyslyšet nespokojené zákazníky

Když Samsung přišel na trh s novým modelem smartphonu S8, vyvolal mezi uživateli vlnu nespokojenosti. Na displeji chytrého telefonu se totiž objevoval červený nádech, který uživatele rušil. 

Tahle informace prolétla jako kometa sociálními médii. A díky umělé inteligenci dokázal Samsung problém detekovat. AI rozpoznala nespokojenost s produktem, protože o něm lidé diskutovali. 

Výsledkem byla okamžitá reakce Samsungu. Společnost připravila aktualizaci, díky které si uživatelé mohli nastavit barvu displeje a problematický červený nádech zmizel. 

7. Autonomní chatboti, kteří obstarají konverzaci sami

Autonomní chatboti umí naplno využívat současnou umělou inteligenci. Jejich fungování je založené na strojovém učení a dokáží velice přirozeně reagovat na otázky, které spadají do jejich záběru a kompetencí. 

Chatboti jsou výhodní, pokud firmy delší dobu se svými klienty realizují velký objem komunikace. 

Chatbot pak dovede vést konverzaci, která působí nenuceně. V jazyce, který je pro zákazníka přirozený. Navíc dokáže díky analýze velké masy dat odhalit témata, která by člověk v normálním případě vůbec nepovažoval za důležitá. Chatbot se postupně učí a rozšiřuje svůj záběr. 

Když zákazník nakupuje na internetu a neví si s něčím rady, chatbot ho může bez lidské pomoci snadno provést celým problémem. Hned, bez čekání, než někdo odpoví přes chat, na e-mail, nebo zvedne telefon. 

8. Cílení a segmentace publika

Aby mohli prodejci oslovit zákazníky na personalizované úrovni, musí se zaměřit na specifičtější segmenty. K dosažení takových cílů je potřeba AI marketing. 

Na základě dat, která prodejci posbírají s využitím umělé inteligence, mohou vzniknout algoritmy strojového učení schopné rozpoznat důležité proměnné a společné vlastnosti části publika. 

Segmenty mohou být jednoduché jako pohlaví a věk, nebo složitější jako například minulé chování. 

Dynamická segmentace reaguje na nákupní chování v reálném čase

Významnou roli hraje také dynamická segmentace, která zohledňuje fakt, že chování zákazníků se často mění v čase z různých důvodů. 

Představte si, že mladý člověk hledá dárek pro staršího příbuzného. Dynamická segmentace ho propojí s nejvhodnějším segmentem pro aktuální nákupní chování v reálném čase. Předloží mu nejrelevantnější nabídky a vyhne se použití zastaralých údajů použitých pro cílení. 

9. Vizuální vyhledávání a rozpoznání obrázků

Vizuální vyhledávání na základě aplikace umělé inteligence má řadu užitečných vlastností. Prodejci jej například využijí ke zlepšení merchandisingu a personalizaci obchodního zážitku. 

Namísto doporučování produktů, které je založené na minulém chování nebo nákupech, může technologie vizuálního vyhledávání doporučit relevantní produkty na základě toho, jak vypadají. Pomůže tak kupujícím najít podobné položky nebo doplnit požadovaný styl.

Rozpoznávání obrázků dává prodejcům výhodu na sociálních sítích. Umožňuje najít použití značkových výrobků, log a identifikovat aktuální vizuální trendy. 

Značky tak přesně zjistí, jak na zákazníky působí (se svými logy, produkty). 

Zajímají vás další možnosti AI marketingu? 

Zeptejte se nás>>