Svet digitálneho marketingu sa vyvíja závratnou rýchlosťou - a spoločnosti, ktoré si chcú udržať náskok, musia osloviť svojich zákazníkov tam, kde sa nachádzajú: u ich telefónov. Tradičný SMS marketing je stále silným nástrojom s ohromujúcou 98 % mierou otvorenia a 45 % mierou prekliku. Ale čo keby ste mali možnosť zlepšiť svoju marketingovú SMS stratégiu pomocou pokročilej umelej inteligencie? Tento podrobný sprievodca vám ukáže, ako najpokrokovejší marketéri využívajú umelú inteligenciu na vytváranie vysoko personalizovaných a pútavých SMS kampaní, ktoré vynesú spojenie so zákazníkmi (a ich konverziu!) do stratosféry!
Základné pojmy AI SMS marketingu
Skôr než sa do toho ponoríme, rýchlo si zadefinujme niektoré kľúčové pojmy súvisiace s technológiami AI, ktoré umožňujú SMS marketing novej generácie:
Machine Learning (ML): Systémy ML dokážu spracovať objemné súbory údajov a pomocou algoritmov zisťovať vzory a vytvárať predikcie bez toho, aby boli explicitne naprogramované. Táto prediktívna inteligencia napomáha lepšej personalizácii.
Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP): NLP spája lingvistiku, informatiku a umelú inteligenciu, aby umožnilo programom porozumieť, interpretovať a vytvárať ľudský jazyk. Je kľúčom k pútavým konverzačným zážitkom.
Prediktívna analýza: Využitie štatistiky a modelovania na určenie budúcich výsledkov a trendov na základe historických údajov. Tým sa optimalizuje načasovanie a výber kanálov.
Generatívna umelá inteligencia: Modely umelej inteligencie, ktoré dokážu samostatne vytvárať úplne nové texty, obrázky, videá a iný obsah na základe tréningových údajov. Tie dokážu generovať milióny kreatívnych variantov.
Vývoj SMS marketingu riadeného umelou inteligenciou
Osobný príbeh: Cesta k integrácii AI
Ako človek, ktorý sa už niekoľko rokov intenzívne venuje SMS marketingu, viem z prvej ruky, aké náročné je udržať relevantnosť kampaní a angažovanosť zákazníkov. Všetci sme si tým prešli - posielali sme do prázdna tie isté všeobecné správy a videli sme klesajúcu návratnosť. Bol to signál, že univerzálny prístup bol definitívne prekonaný.
Potom som však objavil potenciál SMS marketingu využívajúceho umelú inteligenciu, ktorý zásadne zmenil situáciu. Zapôsobili na mňa možnosti využitia pokročilých algoritmov strojového učenia na hyperpersonalizáciu správ vo veľkom rozsahu. Bolo to, akoby sa otvorila úplne nová stránka príručky o zapojení zákazníkov, ktorú moja konkurencia ešte ani len nezaznamenala.
Pamätám si na prvú SMS kampaň, ktorú sme optimalizovali pomocou umelej inteligencie. Spracovali sme rozsiahle údaje o zákazníkoch pomocou prediktívnych modelov, čo nám umožnilo presne segmentovať naše publikum a vytvoriť obsah prispôsobený individuálnym preferenciám a správaniu každého príjemcu.
Výsledky boli ohromujúce - miera preklikov sa zdvojnásobila a konverzie sa zvýšili o 35 %. Vtedy som si uvedomil, že som narazil na revolučnú zmenu paradigmy.
Vplyv umelej inteligencie na SMS marketing
SMS marketing riadený umelou inteligenciou využíva pokročilé algoritmy na analýzu veľkého množstva údajov o zákazníkoch, optimalizáciu načasovania správ na najvhodnejší čas a dynamické vytváranie hyperpersonalizovaného, vysoko pútavého obsahu vo veľkom rozsahu. Na čele sú spoločnosti ako BulkGate, ktoré integrujú strojové učenie a pokročilú umelú inteligenciu do svojich multikanálových komunikačných platforiem. Tu sa dozviete, ako môže umelá inteligencia rozšíriť a zásadne zlepšiť vaše marketingové úsilie v oblasti SMS.
Kľúčové stratégie a nástroje založené na AI
1. Hyperpersonalizácia prostredníctvom strojového učenia
Personalizácia je už dlho svätým grálom úspešných marketingových kampaní SMS. Umelá inteligencia ju však posúva na úplne novú úroveň precíznosti. Platformy poháňané umelou inteligenciou dokážu prijímať a analyzovať množstvo štruktúrovaných aj neštruktúrovaných údajov o zákazníkoch - od histórie nákupov a správania pri prehliadaní webových stránok až po hlasové a textové konverzácie - a vytvárať tak veľmi presné profily. Tieto prediktívne modely potom umožňujú vytvárať hyperpersonalizované správy prispôsobené jedinečným potrebám, záujmom a komunikačným preferenciám každého jednotlivého príjemcu.
Príklad: SMS kampaň riadená umelou inteligenciou môže analyzovať minulé nákupné vzorce zákazníka, zoznamy želaní, vyhľadávacie otázky a dokonca aj psychografické črty, ako sú jeho životné hodnoty a charakter - a potom automaticky generovať dynamické správy s odporúčaním produktov alebo cielené propagačné akcie s personalizovanými obrázkami, hlasovými správami alebo dokonca videami.
Takáto úroveň psychometrickej personalizácie môže exponenciálne zvýšiť angažovanosť a konverzie spôsobom, ktorému sa generické kampane hromadného zasielania, na ktoré sme boli doteraz zvyknutí, jednoducho nemôžu vyrovnať.
A potenciálne možnosti využitia sú dychberúce. Predstavte si, že využijete silu najmodernejších modelov generovania prirodzeného jazyka (NLG) na vytvorenie hyperpersonalizovanej marketingovej správy, ktorá hovorí jazykom každého zákazníka s pozoruhodnou špecifickosťou, akoby ste boli v jeho mysli. Vaši zákazníci budú mať pocit, že im čítate myšlienky! Možnosti vytvárania všadeprítomných a zároveň personalizovaných spojení sú skutočne neobmedzené.
2. Prediktívne modely zapojenia
Okrem optimalizácie obsahu samotných správ pomáha umelá inteligencia zabezpečiť, aby sa správy dostali k zákazníkom presne v tom správnom okamihu, keď sú najviac pripravení zapojiť sa a konvertovať. Pomocou techník, ako je hlboké učenie a neurónové siete, môžu modely AI analyzovať historické údaje o zapojení, signály v reálnom čase, ako je poloha, zdroje návštevnosti a dokonca aj počasie alebo aktuálne udalosti, a mapovať prediktívne "krivky zapojenia", ktoré identifikujú jedinečné časové okná, kedy je najpravdepodobnejšie, že každý jednotlivec otvorí, klikne a vykoná následnú akciu.
Príklad: Model zapojenia umelej inteligencie pre predajcu oblečenia môže určiť, že zákazník A je najviac vnímavý na ponuky SMS o 20:00 po príchode domov z práce, zatiaľ čo zákazník B je najlepšie pripravený zapojiť sa o 9:00 počas rannej cesty do práce.
Namiesto zasielania rovnakých všeobecných správ všetkým zákazníkom naraz sa kampane samy optimalizujú tak, aby zasiahli okno najvyššej angažovanosti každého používateľa a maximalizovali mieru otvorenia, kliknutia a konverzie.
3. Konverzačná AI a inteligentné chatboty
Pomocou spracovania prirodzeného jazyka (NLP) a konverzačnej AI môžu marketéri nasadiť inteligentné chatboty, ktoré dokážu interpretovať ľudský dialóg s neuveriteľnými nuansami a kontextom a viesť zmysluplné konverzácie prostredníctvom SMS spôsobom, ktorý pôsobí prirodzene a ľudsky.
Spoločnosť Gartner predpovedá, že do roku 2025 budú chatboty s umelou inteligenciou spracovávať masívne 95 % všetkých interakcií so zákazníkmi. Ich schopnosti však ďaleko presahujú rámec bežnej podpory. Chatboty novej generácie dokážu pomocou rozsiahlych jazykových modelov zapojiť zákazníkov do vzájomného dialógu s cieľom preskúmať ich potreby, poskytnúť relevantné informácie o produktoch alebo odporúčania a dokonca priamo uľahčiť nákup - to všetko v konverzačnej forme na požiadanie, na ktorú sú SMS určené.
Príklad: Povedzme, že chatbot s umelou inteligenciou pre určitú odevnú značku dostane textovú správu od zákazníka: "Potrebujem nové oblečenie na svadbu mojej sesternice, ktorá sa bude konať na pláži." Vďaka pochopeniu dialógu na viacerých úrovniach by chatbot mohol dešifrovať kľúčový kontext, ako je miesto, "dress code" a časový rámec. Potom by mohol inteligentne zobraziť inšpiráciu na nákup a odporučiť oblečenie prispôsobené udalosti a štýlovým preferenciám zákazníka - čo by nakoniec umožnilo zákazníkovi prezerať, prispôsobiť a dokončiť nákup prostredníctvom intuitívneho konverzačného zážitku pomocou SMS.
4. Inteligentná hyper-segmentácia a cielenie
Základom každej úspešnej marketingovej stratégie je účinná segmentácia - vďaka nej vaše kampane oslovia správne publikum. Manuálne vykonávanie mikrosegmentácie je však vo veľkom meradle prakticky nemožné. Práve tu sa superschopnosti umelej inteligencie v oblasti detekcie vzorov stávajú prelomovými.
Umelá inteligencia dokáže spracovať veľké súbory údajov zahŕňajúce všetko od demografických a psychografických údajov až po sledovanie správania a sociálnych väzieb. Pomocou techník učenia bez dohľadu, ako sú algoritmy združovania, potom dokáže automaticky odhaliť skryté profily segmentov a mikroskupiny prepojené zložitými kombináciami atribútov - čo marketérom umožňuje spustiť laserovo cielené SMS kampane na každý z týchto veľmi nenáročných, ale vysoko lukratívnych segmentov.
Príklad: Model umelej inteligencie analyzujúci údaje o zákazníkoch telekomunikačnej spoločnosti môže identifikovať veľmi cennú mikroskupinu bohatých obchodných cestujúcich, ktorí sú trvalo v zahraničí, ale majú základné rodinné paušály nevhodné pre ich potreby. Na túto skupinu "obchodných nomádov" by sa potom mohli chirurgicky zamerať ponuky prémiových globálnych dátových balíkov šité na mieru prostredníctvom dynamických SMS - namiesto toho, aby sa stratili v šume masových kampaní.
Príklady prípadov použitia v rôznych odvetviach a skutočný vplyv
Revolúcia umelej inteligencie v oblasti SMS marketingu už prebieha prakticky vo všetkých mysliteľných odvetviach. Tu je len niekoľko podrobných príkladov výrazného dopadu a návratnosti investícií, ktoré už spoločnosti realizovali:
Personalizácia na báze AI v maloobchode: Amazon
Maloobchodní giganti ako Amazon sa stali priekopníkmi a najlepšími predátormi v oblasti personalizácie elektronického obchodu na báze umelej inteligencie. Modelovaním DNA každého zákazníka v rámci jeho komplexnej digitálnej stopy a histórie objednávok môže spoločnosť Amazon vyhodnotiť relevantnosť každého produktu pre daného jednotlivca a automatizovať SMS správy na mieru s podrobnosťami, ktoré zodpovedajú skutočnosti.
Podľa zakladateľa spoločnosti Amazon Jeffa Bezosa viedli ich personalizované systémy poháňané umelou inteligenciou k "priam matematickému" zvýšeniu ukazovateľov tržieb na návštevníka všade, kde boli implementované.
Pracovný postup s podporou umelej inteligencie zahŕňa:
- Prijímanie údajov o zákazníkoch z vyhľadávania, kliknutí, nákupov, sťažností, recenzií atď. do rozsiahleho dátového fondu spoločnosti Amazon.
- Využitie strojového učenia na vytvorenie personalizovaných DNA profilov zákazníkov analyzujúcich preferencie naprieč miliónmi atribútov produktov.
- Vyhodnotenie relevantnosti každého produktu na základe individuálneho profilu každého zákazníka.
- Dynamické zobrazovanie personalizovaných e-mailov a SMS správ odporúčajúcich najlepšie hodnotené produkty pre daného jednotlivca.
- A/B testovanie a reinforcement learning na priebežnú optimalizáciu modelov odporúčaní.
Tento komplexný prístup umožnil spoločnosti Amazon zaviesť skutočne personalizovanú marketingovú komunikáciu v obrovskom rozsahu. Výskum spoločnosti McKinsey odhaduje vplyv efektívnej personalizácie na 5 - 15 % zvýšenie príjmov a 10 - 30 % zvýšenie efektívnosti marketingových výdavkov.
"Vedeli sme, že personalizácia je kľúčovou súčasťou rovnice rastu," povedal Bezos, " ale využitie umelej inteligencie nám umožnilo odstrániť "ľudskú bariéru" a automatizovať skutočnú personalizáciu pre každého z našich stoviek miliónov zákazníkov spôsobom, ktorý predtým jednoducho nebol možný."
Konverzačný obchod a chatboti: Domino's
Spoločnosť Domino's je ukážkovým príkladom využívania konverzačnej umelej inteligencie a inteligentných chatbotov na revolučné zmeny v zákazníckej skúsenosti v rámci digitálnych kanálov vrátane SMS. Ich chatbot s príznačným názvom "Dom" využíva pokročilé spracovanie prirodzeného jazyka na integráciu vo viacerých kontaktných bodoch - mobilných aplikáciách, platformách sociálnych správ, hlasových asistentoch a SMS/textoch.
Prostredníctvom prirodzeného interaktívneho dialógu dokáže Dom zapojiť zákazníkov a pomôcť im dokončiť ideálnu objednávku s využitím poznatkov o ich preferenciách, polohe, platobných údajoch a histórii objednávok. Môže tiež poskytovať aktualizácie sledovania objednávok, špeciálne ponuky a podporu na požiadanie riadenú zámermi a otázkami zákazníkov.
Od nasadenia Domu v roku 2017 spoločnosť Domino's zaznamenala nárast objemu online objednávok o viac ako 300 %, pretože zákazníci začali využívať konvergentné konverzačné objednávanie. Asistent s umelou inteligenciou teraz vybavuje viac ako 60 % všetkých objednávok, pričom hlavným kanálom sú SMS, vďaka čomu digitálne tržby spoločnosti Domino's prudko prekračujú miliardy dolárov ročne.
Celkovo výskum ukazuje, že chatboti s umelou inteligenciou môžu zvýšiť mieru konverzie o viac ako 600 % a zároveň radikálne znížiť náklady na služby a potrebu personálu.
"Dom nám zmenil pravidlá hry tým, že nám umožnil spoľahlivo prijímať online objednávky kedykoľvek a kdekoľvek naši zákazníci chcú tým, že im umožnil používať prirodzený jazyk, ktorý im vyhovuje," povedal Matthias Hansen CIO spoločnosti Domino. "Konverzačný prvok umelej inteligencie bol kľúčom k tomu, aby sme sa posunuli za hranice skostnatených aplikácií a webových stránok."
Dynamická segmentácia v elektronickom obchode: ASOS
Maloobchodný reťazec s rýchlou módou ASOS je priekopníkom v nasadzovaní segmentácie pomocou strojového učenia a optimalizácie obsahu s pomocou umelej inteligencie s cieľom revolučne zmeniť svoje marketingové aktivity v oblasti mobilných SMS. Základom je "Enrich", úložisko údajov o zákazníkoch spoločnosti ASOS, ktoré spája interakcie zákazníkov vo všetkých kanáloch do jednotných profilov.
Enrich využíva pokročilé združovacie algoritmy na dynamické usporiadanie viac ako 23 miliónov používateľov spoločnosti ASOS do vysoko granulárnych záujmových skupín a mikroskupín na základe nákupného správania v reálnom čase, štýlových preferencií a afinít. Tieto zhluky sa priebežne aktualizujú podľa toho, ako prichádzajú nové údaje.
ASOS potom integruje modely generovania prirodzeného jazyka, ktoré programovo vytvárajú hyperpersonalizované SMS správy prispôsobené preferenciám každej jednotlivej mikroskupiny. Modely umelej inteligencie vyberajú optimálne zobrazenie produktov, ceny, hlas a tonalitu, aby zvýšili angažovanosť daného publika.
Algoritmus môže napríklad zistiť, že módne oblečenie najlepšie rezonuje so skupinou 4291 (mladí profesionáli žijúci v mestách), ak je v strednej cenovej kategórii a zvýraznené hashtagmi. Potom by automaticky vygeneroval stovky nových trendových variantov na multivariačné testovanie.
Tento hyperpersonalizačný prístup založený na umelej inteligencii umožnil spoločnosti ASOS exponenciálne zvýšiť precíznosť a výnosnosť ich SMS kampaní. Oproti tradičným taktikám, ako je napríklad hromadné rozosielanie, zaznamenala výrazný nárast metrik zapojenia do SMS vďaka tomu, že zákazníkom poskytovala kontextovo relevantný a granulárny obsah.
CMO spoločnosti ASOS Dan Elton si pochvaľoval: "Vďaka segmentácii a optimalizácii pomocou AI dokážeme personalizovať mobilné nakupovanie v rozsahu, ktorý predtým nebol možný - zákazníkom poskytujeme úplne personalizovaný obchod vybraný presne podľa ich vkusu v danom okamihu."
Prevencia podvodov v oblasti finančných služieb: Mastercard
Vo svete finančných služieb a prevencie podvodov, v ktorom sa hrá o vysoké sumy, sa umelá inteligencia ukazuje ako nenahraditeľná ochrana pred stupňujúcimi sa hrozbami. Popredné inštitúcie, ako napríklad Mastercard, vyvinuli pokročilé platformy umelej inteligencie schopné dynamicky modelovať "bežné" transakčné vzory a správanie každého zákazníka v miliardách dátových bodov.
Základom je systém Mastercard Decision Intelligence - model strojového učenia, ktorý vytvára dôveryhodnú "DNA" každého držiteľa karty analýzou historických údajov, ako sú miesta nákupov, kategórie obchodníkov, výška výdavkov a dokonca aj biometrické údaje, napríklad spôsob, akým zvyčajne píše alebo ťahá prstom.
Ak sa zistí potenciálne podvodná aktivita, ktorá sa odchyľuje od tohto veľmi podrobného profilu, umelá inteligencia spoločnosti Mastercard môže spustiť automatizovaný postup overovania pravosti krok za krokom. Ten zahŕňa okamžité odoslanie personalizovaných SMS upozornení zákazníkovi s relevantnými údajmi, ako je lokalita, názov obchodníka, suma v dolároch a ďalšie kontextové informácie o podozrivej transakcii.
Zákazník potom môže rýchlo reagovať prostredníctvom SMS a v priebehu niekoľkých minút platbu potvrdiť alebo odmietnuť. Schválené transakcie prebiehajú normálne, zatiaľ čo všetky, ktoré sú označené ako podvodné, sú okamžite zastavené, aby sa zabránilo ich následkom.
Vďaka posilneniu tejto overovacej slučky v reálnom čase dosiahla spoločnosť Mastercard významné zníženie podvodov. Mastercard uviedla, že pomocou svojich AI technológií, ako je Decision Intelligence, sa im podarilo zabrániť podvodom vo výške viac ako 35 miliárd dolárov počas posledných troch rokov. Vďaka proaktívnemu oslovovaniu zákazníkov pomocou SMS riadenému umelou inteligenciou sa navyše zvýšila ich spokojnosť a dôvera v značku, pretože sa stali partnermi v boji proti podvodom.
Ako povedala CCPO spoločnosti Mastercard Raj Seshadri: "Prevencia podvodov je závod v zbrojení, ktorý si vyžaduje prediktívne schopnosti, ktoré sa dnes dajú dosiahnuť len pomocou AI. Využitím strojového učenia na presné pochopenie identity a vzorcov správania každého zákazníka sme tak prešli od reakcie k prevencii."
Pripomínanie stretnutí v zdravotníctve prostredníctvom AI: Suki
Jednou z oblastí, v ktorej sa rozšírili SMS riadené umelou inteligenciou, je pripomínanie schôdzok v zdravotníctve a komunikácia s pacientmi. Spoločnosti ako Suki vyvinuli sofistikované systémy pripomienok riadené umelou inteligenciou, ktoré dokážu automaticky optimalizovať kanál, obsah, kadenciu a načasovanie pre každého jednotlivého pacienta - čo vedie k masívnemu zvýšeniu počtu dodržaných termínov.
Suki Assistant používa technológie ako generatívna AI, ambientná dokumentácia a rozpoznávanie hlasu, aby pomohla zdravotníkom spravovať administratívne úlohy a komunikovať s pacientmi efektívnejšie. Integrácia týchto technológií do elektronických zdravotných záznamov (EHR) umožňuje flexibilné a personalizované pracovné postupy, ktoré sú prispôsobené potrebám jednotlivých kliník a zdravotníckych zariadení.
Základná technológia zahŕňa modely strojového učenia, ktoré analyzujú demografické údaje, údaje o zdravotnej starostlivosti a spôsobe komunikácie pre každého pacienta s cieľom predpovedať napríklad počet uskutočnených stretnutí:
- Ktoré kanály (SMS, e-mail, hlas atď.) sú pre pacienta najprijateľnejšie?
- Ktorý čas dňa je ideálny na upútanie ich pozornosti?
- Aké personalizované detaily obsahu by mali byť zahrnuté, aby ich motivovali?
- Koľko pripomienok dosiahne najlepší výsledok bez toho, aby sa to preháňalo?
Na základe týchto poznatkov vytvorí umelá inteligencia Suki pracovný postup upomienok presne prispôsobený okolnostiam každého pacienta a automaticky vykoná optimalizovanú viackanálovú kadenciu zahŕňajúcu vlastné údaje, ako je meno lekára, typ schôdzky atď.
V prípade pacientov, ktorých identifikuje ako pacientov preferujúcich SMS pripomenutia, môže AI spustiť aj obojsmerné konverzačné toky chatbotov prostredníctvom textu, aby odpovedali na otázky, predoperačné pokyny alebo uľahčili zmeny termínu - čím sa znížia režijné náklady na personál.
Podľa výskumu publikovaného v BMC Medical Education môže využitie umelej inteligencie v klinickej praxi výrazne zlepšiť efektivitu zdravotnej starostlivosti. Presne personalizovaný multimodálny prístup využívajúci AI pomáha poskytovateľom zdravotnej starostlivosti optimalizovať komunikáciu s pacientmi. Tento prístup zahŕňa analýzu demografických údajov, údajov o zdravotnej starostlivosti a preferencií komunikácie pre každého pacienta. Výsledkom je zníženie počtu zmeškaných termínov a zlepšenie celkovej adherence pacientov k liečebným plánom. Pre veľké zdravotnícke siete to môže znamenať značné úspory vďaka minimalizácii nevyužitého času lekárov a prevádzkových nákladov zdravotníckych zariadení.
Jennivine Lee Simon, CMO zdravotníckeho systému Suki, uviedla: "Umelá inteligencia Suki je revolučná pre umožnenie modernizácie zdravotnej starostlivosti a pre posilnenie postavenia pacientov ako angažovaných a informovaných partnerov na ich vlastnej ceste k zdravotnej starostlivosti." Dlhodobou víziou spoločnosti je využívať prediktívnu umelú inteligenciu na optimalizáciu skúseností pacientov od prvého kontaktu s ambulantným procesom.
Prekonávanie výziev na hranici AI
Samozrejme, každá taká prelomová zmena paradigmy, akou je zavedenie AI do kritických marketingových procesov, so sebou prináša špecifické prekážky a výzvy. S predvídavosťou a vhodnými stratégiami však tieto výzvy zďaleka nepredstavujú neprekonateľné prekážky.
Ochrana súkromia a bezpečnosť údajov
Pri zavádzaní umelej inteligencie, ktorá sa spolieha na spracovanie veľkého množstva údajov o zákazníkoch, je najdôležitejšie povedomie o ochrane súkromia a bezpečnosti údajov. Nadmerný prístup k osobným údajom alebo ich zneužitie by mohlo rýchlo narušiť ťažko získanú dôveru zákazníkov.
Kľúčové bezpečnostné opatrenia:
1. Vypracovanie nepriestrelných zásad a protokolov pre ochranu osobných údajov v súlade s GDPR a CCPA:
- GDPR (General Data Protection Regulation) je európske nariadenie, ktoré poskytuje silnú ochranu osobných údajov občanov EÚ.
- CCPA (California Consumer Privacy Act) je podobný zákon v Kalifornii, ktorý zabezpečuje práva spotrebiteľov na ochranu ich osobných údajov.
2. Zavedenie pokročilého šifrovania, kontroly prístupu a opatrení kybernetickej bezpečnosti:
- Šifrovanie dát zabezpečuje, že citlivé informácie sú chránené počas prenosu aj ukladania.
- Kontrola prístupu zahŕňa použitie metód autentizácie a autorizácie na obmedzenie prístupu k citlivým informáciám len na oprávnené osoby.
3. Podstupovanie pravidelných auditov tretích strán zameraných na ochranu dát a etické používanie umelej inteligencie:
- Externé audity poskytujú nezávislé hodnotenie bezpečnostných opatrení a praktík ochrany osobných údajov.
- Tieto audity môžu identifikovať slabé miesta a navrhnúť zlepšenia pre zabezpečenie súladu s právnymi predpismi a etickými normami.
4. Usilovanie o úplnú transparentnosť jasným zverejnením zapojenia AI do komunikácie:
- Transparentnosť je kľúčová pre udržanie dôvery zákazníkov. Organizácie by mali otvorene komunikovať o tom, ako a prečo používajú AI, vrátane akýchkoľvek potenciálnych dopadov na zákazníkov.
5. Etické používanie AI:
- Etické zásady pre používanie AI zahŕňajú férovosť, zodpovednosť a vysvetliteľnosť. AI systémy by mali byť navrhnuté tak, aby sa minimalizovalo riziko diskriminácie alebo neetického správania.
6. Udržiavanie zákazníckej dôvery:
- Okrem technických opatrení je dôležité aj vzdelávanie a osveta zákazníkov ohľadom ich práv a spôsobov, ako sú ich údaje chránené.
Prekonanie trecích plôch pri integrácii AI
Integrácia riešení AI do existujúcich marketingových procesov a technologických balíkov môže byť náročnou prevádzkovou a technickou výzvou, najmä pre menšie tímy alebo podniky. Začiatok si vyžaduje starostlivé plánovanie a správnych partnerov.
Zjednodušenie nasadenia AI:
1. Prověřte poskytovatelů služieb AI na základe preukázaných odborných znalostí, podpory a implementačných návodov:
- Skontrolujte referencie a úspešné prípadové štúdie poskytovateľov AI.
- Overte si, či majú poskytovatelia skúsenosti s projektmi podobného rozsahu a zložitosti.
- Zhodnoťte úroveň podpory a zdroje, ktoré poskytujú pre implementáciu a prevádzku AI riešení.
2. Upřednostňujte platformy AI bez kódu / s minimálnym množstvom kódu a užívateľsky prívetivým rozhraním:
- No-code a low-code platformy umožňujú rýchlejšie nasadenie a ľahšiu údržbu AI aplikácií.
- Užívateľsky prívetivé rozhrania zvyšujú prijatie technológií medzi zamestnancami s rôznymi technickými zručnosťami.
3. Požadujte nástroje AI, ktoré sa flexibilne integrujú so súčasným súborom marketingových technológií:
- Zabezpečte, aby sa nástroje AI mohli ľahko integrovať s vašimi aktuálnymi systémami (CRM, ERP, analytické nástroje atď.).
- Flexibilná integrácia zabezpečuje hladkú komunikáciu medzi rôznymi technologickými platformami a maximalizuje efektivitu.
4. Investujte do školení, ktoré vašemu tímu poskytnú gramotnosť v práci s možnosťami AI:
- Organizujte pravidelné školenia a workshopy, aby sa zamestnanci zoznámili s AI nástrojmi a ich využitím.
- Podpora vzdelávania zvyšuje schopnosť tímu efektívne využívať nové technológie a prispôsobiť sa zmenám.
5. Začnite s konkrétnymi prípadmi použitia AI, než sa pokúsite o nasadenie celého systému:
- Identifikujte konkrétne oblasti alebo procesy, kde AI môže priniesť okamžité prínosy.
- Postupne rozširujte využitie AI na základe úspešných implementácií v menšom meradle.
6. Iteratívny prístup:
- Začnite s pilotnými projektmi a na základe výsledkov upravujte a rozširujte AI iniciatívy.
7. Spolupráca s odborníkmi:
- Zapojte AI špecialistov a konzultantov, ktorí môžu poskytnúť odborné rady a vedenie.
8. Meranie úspechu:
- Stanovte jasné metriky pre meranie úspechu AI projektov, ako sú zvýšenie produktivity, zníženie nákladov a zlepšenie zákazníckej skúsenosti.
Rovnováha medzi strojovou a ľudskou inteligenciou
Akokoľvek sú systémy AI inteligentné, stále ide o strojové algoritmy pracujúce v rámci stanovených parametrov. To vytvára neistotu v subjektívnych oblastiach, ako je kreatívny hlas, kultúrny kontext a etické rámcovanie komunikácie.
Zachovanie ľudského faktora:
- Používajte AI na doplnenie a pomoc ľudským marketingovým tímom, nie na ich úplnú automatizáciu.
- Nastavte prísne usmernenia a schválenia na reguláciu výstupov generatívnej AI.
- Používajte modely AI, ktoré poskytujú jasné vysvetlenia svojich rozhodnutí.
- Podporujte priebežnú spoluprácu medzi tímami AI a ľudskými tímami na účely kontroly kvality.
V konečnom dôsledku bude riešenie výziev spojených s etickým, vysvetliteľným a zodpovedným nasadením AI rozhodujúce pre plné využitie jej transformačného potenciálu v marketingu aj mimo neho.
Odomykanie budúcich vzťahov so zákazníkmi
A nenechajte sa mýliť - revolúcia AI v SMS marketingu sa ešte len začína. Keďže zúrivé tempo pokroku v oblasti strojového učenia, prediktívnej analýzy a generatívnej AI pokračuje, možnosti dôvernejších a všadeprítomných vzťahov so zákazníkmi sa budú len zrýchľovať:
Pokročilé prediktívne modelovanie: Umelá inteligencia bude čoskoro schopná predpovedať potreby, motivácie a budúce správanie každého zákazníka s ohromujúcou presnosťou vďaka modelovaniu jeho celého kvalitatívneho a kvantitatívneho profilu vo všetkých zdrojoch údajov. To umožní osloviť ich správne načasovanými SMS správami, ktoré budú dokonale synchronizované s ich túžbami ešte predtým, ako sa objavia.
Autonómne generovanie obsahu: S pokračujúcim rýchlym vývojom rozsiahlych jazykových modelov, ako je GPT-4, budeme svedkami vzostupu kopilotov poháňaných umelou inteligenciou, ktorí budú schopní autonómne generovať celé marketingové kampane SMS - od segmentácie publika až po tvorbu médií a kompletné nasadenie správ - v reakcii na podnety marketéra. Predstavte si, že sformulujete koncept na vysokej úrovni a AI sa postará o všetko od copywritingu cez vykresľovanie videa až po predpovedanie času odoslania v produkčnom meradle.
Hladká inteligentná orchestrácia: S rozširujúcou sa integráciou AI nebudú SMS existovať ako izolovaný kanál. Namiesto toho bude AI vytvárať choreografiu presne načasovaného, starostlivo riadeného doručovania obsahu, pričom zákazníci budú plynule prechádzať medzi jednotlivými kontaktnými bodmi - napríklad po prehliadaní webovej stránky alebo vypočutí reklamy dostanú v danom okamihu prostredníctvom SMS relevantné ponuky. Celá skúsenosť bude všadeprítomná a zároveň vysoko personalizovaná.
Samooptimalizačné experimentovanie: Vytváranie, nasadzovanie a optimalizácia kampaní sa stane plne automatizovaným uzavretým cyklom využívajúcim technológie umelej inteligencie, ako je napríklad posilňovanie učenia a neurónové siete. Systémy poháňané umelou inteligenciou budú schopné spustiť milióny súbežných experimentov založených na modeloch a algoritmicky iterovať kreatívy, segmenty, sekvencie správ a ďalšie - čo umožní rýchle doručenie superpersonalizovaných správ s maximálnym dosahom.
Niekoľko slov na záver
Budúcnosť sa môže zdať ako sci-fi, ale už teraz ju vytvárajú spoločnosti, ktoré z umelej inteligencie urobili architekta svojich stratégií zapojenia zákazníkov. Ak chcete byť na čele tejto revolúcie a nadviazať lukratívne a trvalé spojenie so svojím publikom, teraz je ten správny čas začať.