Svět digitálního marketingu se vyvíjí obrovskou rychlostí - a společnosti, které si chtějí udržet náskok, musí zastihnout svoje zákazníky tam, kde se právě nacházejí: u jejich telefonů. Tradiční SMS marketing je i nadále výkonným nástrojem s ohromující 98% mírou otevření a 45% mírou prokliku. Ale co kdybyste měli možnost vaši marketingovou SMS strategii zdokonalit pomocí vyspělé umělé inteligence? Tento podrobný průvodce vám ukáže, jak ti nejpokrokovější marketéři využívají umělou inteligenci k vytváření mimořádně personalizovaných a poutavých SMS kampaní, které vynesou spojení se zákazníky (a jejich konverzi!) až do stratosféry!
Základní pojmy AI SMS marketingu
Než se do toho ponoříme, pojďme si rychle definovat některé klíčové pojmy týkající se technologií AI, které umožňují SMS marketing nové generace:
Machine learning (ML): Systémy ML dokáží zpracovávat objemné datové sady a pomocí algoritmů detekovat vzorce a provádět predikce, aniž by byly explicitně naprogramovány. Tato prediktivní inteligence napomáhá lepší personalizaci.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP): NLP kombinuje lingvistiku, informatiku a umělou inteligenci, aby umožnilo programům porozumět, interpretovat a vytvářet lidský jazyk. Je klíčové pro poutavé konverzační zážitky.
Prediktivní analýza: Využití statistiky a modelování k určení budoucích výsledků a trendů na základě historických dat. Tím se optimalizuje načasování a výběr kanálů.
Generativní umělá inteligence: Modely umělé inteligence, které dokáží na základě tréningových údajů samostatně vytvářet zcela nový text, obrázky, videa a další obsah. Ty mohou generovat miliony kreativních variant.
Vývoj SMS marketingu řízeného umělou inteligencí
Osobní příběh: Cesta k integraci umělé inteligence
Jako člověk, který už několik let žije SMS marketingem, vím z první ruky, jak náročné je udržet kampaně stále aktuální a zákazníky zaujaté. Všichni jsme si tím prošli - vysílali jsme do prázdna stále stejné generické zprávy a sledovali jsme klesající návratnost. Byl to signál, že univerzální přístup byl definitivně překonán.
Pak jsem ale objevil potenciál SMS marketingu využívajícího umělou inteligenci, který zásadně změnil situaci. Byl jsem ohromen možnostmi využití pokročilých algoritmů strojového učení k hyperpersonalizaci zpráv ve velkém rozsahu. Bylo to jako otevřít úplně novou stránku příručky pro zapojení zákazníků, kterou moji konkurenti ještě ani nepostřehli.
Pamatuji si na první SMS kampaň, kterou jsme optimalizovali pomocí umělé inteligence. Zpracovali jsme rozsáhlé údaje o zákaznících pomocí prediktivních modelů, což nám umožnilo přesně segmentovat naše publikum a vytvořit obsah přizpůsobený individuálním preferencím a chování každého příjemce.
Výsledky byly ohromující - míra prokliků se zdvojnásobila a konverze vzrostly o 35 %. V tu chvíli mně došlo, že jsem narazil na revoluční změnu paradigmatu.
Dopad umělé inteligence na SMS marketing
SMS marketing řízený umělou inteligencí využívá pokročilé algoritmy k analýze velkého množství dat o zákaznících, optimalizaci načasování zpráv na nejvhodnější dobu a dynamickému vytváření hyperpersonalizovaného, vysoce poutavého obsahu ve velkém měřítku. V čele stojí společnosti jako BulkGate, které do svých multikanálových komunikačních platforem integrují strojové učení a vyspělou umělou inteligenci. Zde se dozvíte, jak může umělá inteligence rozšířit a zásadně vylepšit vaše marketingové aktivity v oblasti SMS.
Klíčové strategie a nástroje založené na AI
1. Hyperpersonalizace prostřednictvím strojového učení
Personalizace je již dlouho svatým grálem úspěšných marketingových SMS kampaní. Umělá inteligence ji však posouvá na zcela novou úroveň preciznosti. Platformy řízené umělou inteligencí mohou přijímat a analyzovat množství strukturovaných i nestrukturovaných dat o zákaznících - od historie nákupů a chování při prohlížení stránek až po hlasové a textové konverzace - a vytvářet tak velmi přesné profily. Tyto prediktivní modely pak umožňují vytvářet hyperpersonalizované zprávy přizpůsobené tak, aby odpovídaly jedinečným potřebám, zájmům a komunikačním preferencím každého jednotlivého příjemce.
Příklad: SMS kampaň řízená umělou inteligencí může analyzovat vzorce předchozích nákupů zákazníka, seznamy přání, vyhledávací dotazy a dokonce i psychografické rysy, jako jsou jeho životní hodnoty a charakter - a poté automaticky generovat dynamické zprávy s doporučením produktů nebo cílené propagační akce s personalizovanými obrázky, hlasovými poznámkami nebo dokonce videi.
Tato úroveň psychometrické personalizace může exponenciálně zvýšit angažovanost a konverze způsobem, kterému se obecné hromadné rozesílání kampaní, na které jsme byli dosud zvyklí, prostě nemůže rovnat.
A potenciální možnosti využití jsou přímo dechberoucí. Představte si, že využijete sílu nejmodernějších modelů generování přirozeného jazyka (NLG) a vytvoříte hyperpersonalizovanou marketingovou zprávu, která hovoří jazykem každého zákazníka s pozoruhodnou konkrétností, jako byste byli v jeho mysli. Vaši zákazníci budou mít pocit, že jim čtete myšlenky! Příležitosti k navázání všudypřítomných a přitom personalizovaných spojení jsou skutečně neomezené.
2. Prediktivní modely zapojení
Kromě samotné optimalizace obsahu zpráv pomáhá umělá inteligence zajistit, aby se zprávy dostaly k zákazníkům přesně ve správný okamžik, kdy jsou nejvíce připraveni se zapojit a konvertovat. Pomocí technik, jako je hluboké učení a neuronové sítě, mohou modely umělé inteligence analyzovat historická data o zapojení, signály v reálném čase, jako je například poloha, zdroje návštěvnosti a dokonce i počasí nebo aktuální události, a mapovat prediktivní "křivky zapojení", které identifikují jedinečná časová okna, kdy je u každého jednotlivce největší pravděpodobnost otevření, kliknutí a následné akce.
Příklad: Model zapojení AI pro obchodníka s oblečením může určit, že zákazník A je nejvstřícnější k nabídkám SMS ve 20:00 po příchodu z práce, zatímco zákazník B je nejlépe připraven k zapojení v 9:00 při ranní cestě do práce.
Namísto zasílání stejných generických sdělení všem zákazníkům najednou se kampaně samy optimalizují tak, aby zasáhly okno nejvyššího zapojení každého uživatele a maximalizovaly míru otevření, kliknutí a konverzí.
3. Konverzační AI a inteligentní chatboti
Pomocí zpracování přirozeného jazyka (NLP) a konverzační AI mohou marketéři nasadit inteligentní chatboty, kteří dokáží interpretovat lidský dialog s neuvěřitelnými nuancemi a kontextem a vést smysluplné konverzace prostřednictvím SMS způsobem, který působí přirozeně a lidsky.
Společnost Gartner předpovídá, že do roku 2025 budou AI chatboti zpracovávat masivně 95 % všech interakcí se zákazníky. Jejich schopnosti však zdaleka přesahují rámec běžné podpory. Chatboti příští generace využívající rozsáhlé jazykové modely dokáží zapojit zákazníky do vzájemného dialogu a prozkoumat jejich potřeby, poskytnout relevantní informace o produktech nebo doporučení a dokonce přímo usnadnit nákup - to vše v konverzační formě na vyžádání, pro kterou jsou SMS jako stvořené.
Příklad: Řekněme, že AI chatbot určité oděvní značky obdrží SMS od zákazníka ve znění: "Potřebuji nové oblečení na svatbu své sestřenice, která se bude konat na pláži." Prostřednictvím porozumění dialogu ve více rovinách by chatbot mohl dešifrovat klíčové souvislosti, jako je místo, "dress code" a časový rámec. Poté by mohl inteligentně zobrazit inspirace pro nákup a doporučit oblečení přizpůsobené dané události a stylovým preferencím zákazníka - což by nakonec umožnilo nakupujícímu procházet, přizpůsobovat a dokončit nákup prostřednictvím intuitivního konverzačního zážitku pomocí SMS.
4. Inteligentní hyper-segmentace a cílení
Základem každé úspěšné marketingové strategie je efektivní segmentace - díky ní vaše kampaně osloví správné publikum. Provádět mikrosegmentaci ručně je však ve velkém měřítku prakticky nemožné. Právě zde se superschopnosti AI v oblasti detekce modelových struktur stávají převratnými.
Umělá inteligence dokáže pojmout rozsáhlé soubory dat zahrnující vše od demografických a psychografických ukazatelů až po behaviorální datové stopy a sociální vazby. Pomocí technik učení bez dohledu, jako jsou algoritmy sdružování, pak může automaticky odhalit skryté profily segmentů a mikroskupiny spojené složitými kombinacemi atributů - což marketérům umožní spustit laserově cílené SMS kampaně na každý z těchto velmi nenáročných, ale vysoce lukrativních segmentů.
Příklad: Model umělé inteligence analyzující zákaznická data telekomunikační společnosti může identifikovat velmi cenný mikroklastr bohatých obchodních cestujících, kteří se trvale pohybují v zahraničí, ale mají základní rodinné tarify nevhodné pro jejich potřeby. Na tuto skupinu "business nomádů" by pak bylo možné chirurgicky zacílit nabídky prémiových globálních datových balíčků na míru prostřednictvím dynamických SMS - místo aby se ztratily v šumu masových kampaní.
Příklady použití v různých odvětvích a reálný dopad
Revoluce AI v oblasti SMS marketingu již probíhá prakticky ve všech myslitelných odvětvích. Zde je jen několik podrobných příkladů razantního dopadu a návratnosti investic, které již společnosti realizovaly:
Personalizace na bázi AI v maloobchodě: Amazon
Maloobchodní giganti jako Amazon se stali průkopníky a vrcholovými dravci v personalizaci e-commerce poháněné umělou inteligencí. Díky modelování DNA každého zákazníka v rámci jeho komplexní digitální stopy a historie objednávek může společnost Amazon vyhodnotit relevanci každého produktu pro daného jednotlivce a automatizovat na míru šité SMS zprávy s podrobnostmi, které odpovídají skutečnosti.
Podle zakladatele společnosti Amazon Jeffa Bezose vedly jejich personalizované systémy využívající AI k "přímému matematickému" nárůstu metrik příjmu na návštěvníka všude tam, kde byly implementovány.
Pracovní postup s pomocí umělé inteligence zahrnuje:
- Přijímání dat o zákaznících z oblasti vyhledávání, prokliků, nákupů, reklamací, hodnocení atd. do rozsáhlého datového fondu společnosti Amazon.
- Využití strojového učení k vytvoření individualizovaných DNA profilů zákazníků analyzujících preference napříč miliony atributů produktů.
- Hodnocení relevance každého produktu vzhledem k individuálnímu profilu každého zákazníka.
- Dynamické zobrazování personalizovaných e-mailů a SMS zpráv s doporučením nejlépe hodnocených produktů pro daného jednotlivce.
- A/B testování a posilování učení za účelem průběžné optimalizace doporučovacích modelů.
Tento komplexní přístup umožnil společnosti Amazon realizovat skutečně individualizovanou marketingovou komunikaci v obrovském měřítku. Výzkum společnosti McKinsey odhaduje dopad efektivní personalizace na 5-15% zvýšení příjmů a 10-30% zvýšení efektivity marketingových výdajů.
"Věděli jsme, že personalizace je klíčovou součástí rovnice růstu," řekl Bezos, "ale využití umělé inteligence nám umožnilo odstranit 'lidskou překážku' a automatizovat skutečnou personalizaci pro každého z našich stovek milionů zákazníků způsobem, který dříve prostě nebyl možný."
Konverzační obchod a chatboti: Domino's
Společnost Domino's je ukázkovým příkladem využití konverzační umělé inteligence a inteligentních chatbotů k revoluci v zákaznické zkušenosti napříč digitálními kanály, včetně SMS. Jejich chatbot s příhodným názvem "Dom" využívá pokročilé zpracování přirozeného jazyka k integraci napříč různými kontaktními body - mobilními aplikacemi, sociálními platformami pro zasílání zpráv, hlasovými asistenty a SMS/textem.
Prostřednictvím přirozeného vzájemného dialogu dokáže Dom zapojit zákazníky a pomoci jim dokončit jejich ideální objednávku s využitím poznatků o jejich preferencích, poloze, platebních údajích a historii objednávek. Může také poskytovat aktualizace sledování objednávek, speciální nabídky a podporu na vyžádání řízenou záměry a dotazy zákazníků.
Od nasazení služby Dom v roce 2017 zaznamenala společnost Domino's nárůst objemu online objednávek o více než 300 %, protože zákazníci začali využívat konvergované konverzační objednávání. Asistent s umělou inteligencí nyní vyřizuje více než 60 % všech objednávek, přičemž hlavním kanálem jsou SMS, díky čemuž digitální tržby společnosti Domino's prudce překračují miliardy dolarů ročně.
Celkově výzkumy ukazují, že chatboti s umělou inteligencí mohou zvýšit míru konverze o více než 600 % a zároveň radikálně snížit náklady na služby a personální potřeby.
"Dom nám změnil pravidla hry, protože nám umožňuje spolehlivě přijímat online objednávky kdykoli a kdekoli naši zákazníci chtějí, a to tím, že jim umožňuje používat přirozený jazyk, který jim vyhovuje," řekl Matthias Hansen CIO společnosti Domino's. "Konverzační prvek umělé inteligence byl klíčem k tomu, abychom se posunuli za hranice zkostnatělých aplikací a webových stránek."
Dynamická segmentace v elektronickém obchodě: ASOS
Maloobchodní řetězec s rychlou módou ASOS se stal průkopníkem v nasazení segmentace pomocí strojového učení a optimalizace obsahu pomocí umělé inteligence, aby revolučně změnil své marketingové aktivity v oblasti mobilních SMS. Základem je "Enrich", úložiště zákaznických dat společnosti ASOS, které slučuje interakce zákazníků napříč všemi kanály do jednotných profilů.
Enrich využívá pokročilé sdružovací algoritmy k dynamickému uspořádání více než 23 milionů uživatelů společnosti ASOS do vysoce granulárních zájmových skupin a mikroskupin na základě nákupního chování v reálném čase, stylových preferencí a afinit. Tyto shluky se průběžně aktualizují podle toho, jak přicházejí nová data.
Společnost ASOS pak integruje modely generování přirozeného jazyka, které programaticky vytvářejí hyperpersonalizované SMS zprávy přizpůsobené preferencím každé jednotlivé mikroskupiny. Modely umělé inteligence vybírají optimální vyobrazení produktů, ceny, hlas a tonalitu, aby zvýšily angažovanost daného publika.
Algoritmus může například zjistit, že módní oblečení nejlépe rezonuje se skupinou 4291 (mladí profesionálové žijící ve městech), pokud je ve střední cenové kategorii a zvýrazněno hashtagy. Pak by automaticky vygeneroval stovky nových trendových variant k multivariačnímu testování.
Tento hyperpersonalizační přístup založený na umělé inteligenci umožnil společnosti ASOS exponenciálně zvýšit preciznost a výtěžnost jejich SMS kampaní. Oproti tradičním taktikám jako je například hromadné rozesílání zaznamenala výrazný nárůst metrik zapojení do SMS díky tomu, že zákazníkům servírovala kontextově relevantní a granulární obsah.
CMO společnosti ASOS Dan Elton si pochvaloval: "Díky segmentaci a optimalizaci pomocí AI jsme schopni přizpůsobit nákupní zážitek v mobilních zařízeních v takovém měřítku, jaké dříve nebylo možné - zákazníci tak mají k dispozici zcela individualizovaný obchod vybraný přesně podle jejich vkusu v daném okamžiku."
Prevence podvodů ve finančních službách: Mastercard
Ve světě finančních služeb a prevence podvodů, kde se hraje o hodně, se umělá inteligence ukazuje jako nepostradatelná ochrana proti stupňujícím se hrozbám. Přední instituce, jako je Mastercard, vyvinuly pokročilé AI platformy schopné dynamicky modelovat "běžné" transakční vzorce a chování každého zákazníka v miliardách datových bodů.
Jádrem je systém Mastercard Decision Intelligence - model strojového učení, který na základě analýzy historických dat, jako jsou místa nákupů, kategorie obchodníků, výše útraty a dokonce i biometrické údaje, například způsob, jakým obvykle píší nebo používají tahy, vytváří důvěryhodnou "DNA" každého držitele karty.
Pokud je zjištěna potenciálně podvodná aktivita, která se odchyluje od tohoto vysoce granulovaného profilu, může umělá inteligence společnosti Mastercard spustit automatizovaný postup postupné autentizace. To zahrnuje okamžité odeslání personalizovaných SMS upozornění zákazníkovi s příslušnými podrobnostmi, jako je místo, název obchodníka, částka v dolarech a další kontextové informace o podezřelé transakci.
Zákazník pak může rychle reagovat prostřednictvím SMS a během několika minut potvrdit nebo odmítnout platbu. Schválené transakce probíhají normálně, zatímco všechny, které jsou označeny jako podvodné, jsou okamžitě zastaveny, aby se zabránilo jejich následkům.
Díky posílení této ověřovací smyčky v reálném čase dosáhla společnost Mastercard významného snížení podvodů. Mastercard uvedla, že pomocí svých AI technologií, jako je Decision Intelligence, se jim během posledních tří let podařilo zabránit podvodům ve výši více než 35 miliard dolarů. Díky proaktivnímu oslovování zákazníků pomocí SMS řízenému umělou inteligencí se navíc zvýšila jejich spokojenost a důvěra ve značku, protože se stali partnery v boji proti podvodům.
Jak uvedla CCPO společnosti Mastercard Raj Seshadri: "Prevence podvodů je závod ve zbrojení vyžadující prediktivní schopnosti, kterých lze v dnešní době dosáhnout pouze pomocí umělé inteligence. Využitím strojového učení k přesnému pochopení identity a vzorců chování každého zákazníka jsme tak přešli od reakce k prevenci."
Připomínky schůzek ve zdravotnictví prostřednictvím umělé inteligence: Suki
Jednou z oblastí, kde se SMS řízené umělou inteligencí široce rozšířily, je připomínání schůzek ve zdravotnictví a komunikace s pacienty. Společnosti, jako je Suki, vyvinuly sofistikované systémy upomínek řízené umělou inteligencí, které dokáží automaticky optimalizovat kanál, obsah, kadenci a načasování pro každého jednotlivého pacienta - což vede k masivnímu nárůstu počtu dodržených schůzek.
Suki Assistant používá technologie jako generativní AI, ambientní dokumentaci a hlasové rozpoznávání, aby pomohla zdravotníkům spravovat administrativní úkoly a komunikovat s pacienty efektivněji. Integrace těchto technologií do elektronických zdravotních záznamů (EHR) umožňuje flexibilní a personalizované workflow, které je přizpůsobeno potřebám jednotlivých klinik a zdravotnických zařízení.
Základní technologie zahrnuje modely strojového učení, které analyzují demografické údaje, údaje o zdravotní péči a způsobu komunikace pro každého pacienta a předpovídají např:
- Které kanály (SMS, e-mail, hlas atd.) jsou pro pacienta nejpřijatelnější?
- Která denní doba je ideální pro upoutání jejich pozornosti?
- Jaké personalizované detaily obsahu by měly být zahrnuty pro jejich motivaci?
- Kolika připomenutími dosáhnout nejlepšího výsledku, aniž by se to přehnalo?
Na základě těchto poznatků sestaví umělá inteligence Suki pracovní postup upomínek přesně na míru okolnostem každého pacienta a automaticky provede optimalizovanou vícekanálovou kadenci zahrnující vlastní údaje, jako je jméno lékaře, typ schůzky atd.
U pacientů, u kterých identifikuje, že preferují SMS upomínky, může AI také spustit obousměrné konverzační toky chatbotů prostřednictvím textu, aby odpovídali na otázky, poskytovali předoperační pokyny nebo usnadňovali změnu termínu - což snižuje režii personálu.
Podle výzkumu publikovaného v BMC Medical Education může využití umělé inteligence v klinické praxi výrazně zlepšit efektivitu zdravotní péče. Přesně personalizovaný multimodální přístup využívající AI pomáhá poskytovatelům zdravotní péče optimalizovat komunikaci s pacienty. Tento přístup zahrnuje analýzu demografických údajů, údajů o zdravotní péči a způsobu komunikace pro každého pacienta. Výsledkem je snížení počtu zmeškaných termínů a zlepšení celkové adherence pacientů k léčebným plánům. Pro velké zdravotnické sítě to může znamenat značné úspory díky minimalizaci nevyužitého času lékařů a provozních nákladů zdravotnických zařízení.
Jennivine Lee Simon, CMO zdravotnického systému Suki, uvedla: "Umělá inteligence Suki je revoluční pro aktivaci modernizace zdravotní péče a pro to, aby se pacienti projevili jako angažovaní a informovaní partneři na cestě za vlastní zdravotní péčí." Dlouhodobou vizí společnosti je využití prediktivní umělé inteligence k optimalizaci zkušenosti pacientů s ambulantním procesem již od prvního kontaktu.
Překonávání výzev na hranici AI
Každá tak převratná změna paradigmatu, jako je zavádění umělé inteligence do kritických marketingových procesů, s sebou samozřejmě nese své specifické překážky a problémy. S předvídavostí a vhodnými strategiemi však tyto problémy zdaleka nepředstavují nepřekonatelné bariéry.
Ochrana soukromí a zabezpečení dat
Při nasazení umělé inteligence, která se opírá o zpracování velkého množství zákaznických dat, je nejdůležitější orientace v oblasti ochrany soukromí a bezpečnosti dat. Nadměrný přístup k osobním údajům nebo jejich zneužití by mohly rychle narušit těžce získanou důvěru zákazníků.
Klíčová ochranná opatření:
1. Vypracování neprůstřelných zásad a protokolů pro ochranu osobních údajů v souladu s GDPR a CCPA:
- GDPR (General Data Protection Regulation) je evropské nařízení, které poskytuje silnou ochranu osobních údajů občanů EU.
- CCPA (California Consumer Privacy Act) je podobný zákon v Kalifornii, který zajišťuje práva spotřebitelů na ochranu jejich osobních údajů.
2. Zavedení pokročilého šifrování, kontroly přístupu a opatření kybernetické bezpečnosti:
- Šifrování dat zajišťuje, že citlivé informace jsou chráněny během přenosu i ukládání.
- Kontrola přístupu zahrnuje použití metod autentizace a autorizace k omezení přístupu k citlivým informacím pouze na oprávněné osoby.
3. Podstupování pravidelných auditů třetích stran zaměřených na ochranu dat a etické používání umělé inteligence:
- Externí audity poskytují nezávislé hodnocení bezpečnostních opatření a praktik ochrany osobních údajů.
- Tyto audity mohou identifikovat slabá místa a navrhnout zlepšení pro zajištění souladu s právními předpisy a etickými normami.
4. Usilování o úplnou transparentnost jasným zveřejněním zapojení AI do komunikace:
- Transparentnost je klíčová pro udržení důvěry zákazníků. Organizace by měly otevřeně komunikovat o tom, jak a proč používají AI, včetně jakýchkoli potenciálních dopadů na zákazníky.
5. Etické používání AI:
- Etické zásady pro používání AI zahrnují férovost, zodpovědnost, a vysvětlitelnost. AI systémy by měly být navrženy tak, aby se minimalizovalo riziko diskriminace nebo neetického chování.
6. Udržování zákaznické důvěry:
- Kromě technických opatření je důležité také vzdělávání a osvěta zákazníků ohledně jejich práv a způsobů, jak jsou jejich údaje chráněny.
Překonání třecích ploch při integraci AI
Integrace řešení AI do stávajících marketingových procesů a technologických balíčků může být náročnou provozní a technickou výzvou, zejména pro menší týmy nebo podniky. Začátek vyžaduje pečlivé plánování a správné partnery.
Zjednodušení zavádění AI:
1. Prověřte poskytovatele služeb AI na základě prokázaných odborných znalostí, podpory a implementačních návodů:
- Zkontrolujte reference a úspěšné případové studie poskytovatelů AI.
- Ověřte si, zda mají poskytovatelé zkušenosti s projekty podobného rozsahu a složitosti.
- Zhodnoťte úroveň podpory a zdroje, které poskytují pro implementaci a provoz AI řešení.
2. Upřednostňujte platformy AI bez kódu / s minimálním množstvím kódu a uživatelsky přívětivým rozhraním:
- No-code a low-code platformy umožňují rychlejší nasazení a snazší údržbu AI aplikací.
- Uživatelsky přívětivá rozhraní zvyšují přijetí technologií mezi zaměstnanci s různými technickými dovednostmi.
3. Požadujte nástroje AI, které se flexibilně integrují se stávajícím souborem marketingových technologií:
- Zajistěte, aby se nástroje AI mohly snadno integrovat s vašimi aktuálními systémy (CRM, ERP, analytické nástroje atd.).
- Flexibilní integrace zajišťuje hladkou komunikaci mezi různými technologickými platformami a maximalizuje efektivitu.
4. Investujte do školení, která vašemu týmu poskytnou gramotnost v práci s možnostmi AI:
- Organizujte pravidelná školení a workshopy, aby se zaměstnanci seznámili s AI nástroji a jejich využitím.
- Podpora vzdělávání zvyšuje schopnost týmu efektivně využívat nové technologie a přizpůsobit se změnám.
5. Začněte s konkrétními případy použití AI, než se pokusíte o nasazení celého systému:
- Identifikujte konkrétní oblasti nebo procesy, kde AI může přinést okamžité přínosy.
- Postupně rozšiřujte využití AI na základě úspěšných implementací v menším měřítku.
6. Iterativní přístup:
- Začněte s pilotními projekty a na základě výsledků upravujte a rozšiřujte AI iniciativy.
7. Spolupráce s odborníky:
- Zapojte AI specialisty a konzultanty, kteří mohou poskytnout odborné rady a vedení.
8. Měření úspěchu:
- Stanovte jasné metriky pro měření úspěchu AI projektů, jako jsou zvýšení produktivity, snížení nákladů a zlepšení zákaznické zkušenosti.
Rovnováha mezi strojovou a lidskou inteligencí
Jakkoli jsou systémy umělé inteligence inteligentní, stále se jedná o strojové algoritmy pracující v rámci nastavených parametrů. To vytváří nejistotu v subjektivních oblastech, jako je tvůrčí hlas, kulturní kontext a etické zarámování komunikace.
Zachování lidského faktoru:
- Používejte umělou inteligenci jako doplněk a asistenci lidským marketingovým týmům, ne jako jejich plnou automatizaci.
- Nastavte přísné pokyny a schválení pro regulaci výstupů generativní umělé inteligence.
- Využívejte modely AI, které poskytují jasnou vysvětlitelnost jejich rozhodnutí
- Podporujte průběžnou spolupráci mezi AI a lidskými týmy za účelem kontroly kvality.
V konečném důsledku bude řešení problémů spojených s etickým, vysvětlitelným a zodpovědným zaváděním AI rozhodující pro plné využití jejího transformačního potenciálu v marketingu i mimo něj.
Odemykání budoucích vztahů se zákazníky
A nenechte se mýlit - revoluce AI v SMS marketingu teprve začíná. S pokračujícím zběsilým tempem pokroku v oblasti strojového učení, prediktivní analytiky a generativní AI se budou možnosti důvěrnějších a všudypřítomnějších vztahů se zákazníky jen zrychlovat:
Pokročilé prediktivní modelování: Umělá inteligence bude brzy schopna předpovídat potřeby, motivace a budoucí chování každého zákazníka s ohromující přesností díky modelování jeho celého kvalitativního a kvantitativního profilu napříč všemi zdroji dat. To umožní jejich oslovení správně načasovanými SMS zprávami, dokonale synchronizovanými s jejich přáními ještě předtím, než se vůbec objeví.
Autonomní generování obsahu: S pokračujícím rychlým vývojem rozsáhlých jazykových modelů, jako je GPT-4, budeme svědky vzestupu kopilotů s umělou inteligencí, kteří budou schopni autonomně generovat celé marketingové SMS kampaně - od segmentace publika až po vytváření médií a úplného nasazení zpráv - v reakci na podněty marketéra. Představte si, že zformulujete koncept na vysoké úrovni a umělá inteligence se postará o vše od copywritingu přes vykreslování videa až po predikci doby odeslání v produkčním měřítku.
Plynulá inteligentní orchestrace: S rozšiřující se integrací AI nebudou SMS existovat jako izolovaný kanál. Místo toho bude AI vytvářet choreografii přesně načasovaných, pečlivě řízených přenosů obsahu, kdy zákazníci budou plynule přecházet mezi jednotlivými styčnými body - například po prohlížení webových stránek nebo vyslechnutí reklamy obdrží v daném okamžiku prostřednictvím SMS relevantní nabídky. Celá zkušenost bude všudypřítomná a zároveň vysoce individualizovaná.
Samooptimalizační experimentování: Vytváření, nasazování a optimalizace kampaní se stane plně automatizovanou uzavřenou smyčkou využívající AI technologie jako posilování učení a neuronové sítě. Systémy poháněné umělou inteligencí budou schopny spouštět miliony souběžných experimentů založených na modelech a algoritmicky iterovat kreativu, segmenty, sekvence zpráv a další - což umožní rychlé dosažení superpersonalizovaných zpráv pro maximální ohlas.
Několik slov na závěr
Budoucnost se může zdát jako sci-fi, ale již dnes je tvořena společnostmi, které z umělé inteligence učinily architekta svých strategií pro zapojení zákazníků. Pokud se chcete postavit do čela této revoluce a navázat lukrativní a trvalé pouto se svým publikem, je právě teď ten správný čas začít.
