Yapay zeka ve makine öğreniminin, kuruluştaki hemen hemen her işletme fonksiyonunda çok faydalı olduğu kanıtlanıyor ve pazarlama da bir istisna değil. Yapay zeka halihazırda pazarlamayı etkiliyor ve işlerin nasıl yürütüldüğünün ve şirketler ile müşterileri arasındaki ilişkilerin nasıl kurulduğunun geleceğini daha da şekillendirecek.
Yakın zamanda MarTechToday’da yazdığım gibi, pazarlama uygulamalarındaki yapay zekaların çoğu B2C kullanım senaryolarına odaklanıyor ve bunların çoğuna tüketiciler olarak çok aşinayız. Çoğumuz Facebook’ta, banner’larda veya Google’da gösterilen reklamların geçmiş davranışlara, demografik verilere, konum bilgilerine ve daha fazlasına dayalı olarak bireysel kullanıcıları doğrudan hedeflediğini biliyoruz. AI.
Önerilen makale: facebook yeni is ilanlari reklamlariyla linkedine rakip olmaya hazir hakkında bilgi almak ve güncel girişimcilik haberlerine ulaşmak almak için ilgili sayfayı ziyaret edebilirsiniz.
B2B pazarlama makine öğreniminden nasıl yararlanabilir?
İşletmelere satış yapan şirketler için satış görevlileri ve pazarlama ekipleri arasındaki iletişim kritik öneme sahiptir. Bir satış elemanının hayatındaki bir gün genellikle pazarlamayla ilgili olarak görülebilecek görevlerle doludur. Müşterileri eğitmek ve eğitmek, e-posta yoluyla takip etmek ve potansiyel müşterileri puanlamak, pazarlama ve satışın kesişimindeki olası gri alanlardır ve ortaya çıktığı üzere, pazarlamadaki yapay zeka uygulamaları bu kritik işlevlerin çoğunun üstesinden gelmeyi amaçlamaktadır.
Yapay zekanın günümüzde pazarlamada süreçleri iyileştirmek, önerilerde bulunmak ve işletmeler arası bağlamda çözümler bulmak için nasıl kullanıldığına dair özellikle önemli iki örneği analiz etmeye karar verdim.
Kullanım Örneği 1: Potansiyel müşteri oluşumunu artırma
Onlarca yıldır, B2B potansiyel müşteri yaratma, farklı şirketler üzerinde saatlerce süren insan araştırması ve her şirkette satın alma etkisine sahip kişilerin sınıflandırılması süreci olmuştur. Bu örnekte yapay zekanın değeri, makinenin şirketinizin veritabanını büyütecek B2B potansiyel müşterilerini belirleme ve oluşturma yeteneğinde yatmaktadır.
LeadGenius bunu, her şirkette alıcı rolüne sahip üst düzey karar vericileri seçerek, size birkaç potansiyel yeni müşteriyle doğrudan iletişim kurma olanağı sağlayarak yapar. Potansiyel müşteriler hedeflendikten sonra araç bir hedef listesi oluşturur ve hedef kitlenizi segmentlere ayırmanıza ve kişiselleştirilmiş mesajlar geliştirmenize yardımcı olacak önemli veri noktalarını vurgular.
LeadGenius, satış ekibinizin hedef müşterileri saatlerce manuel arama yapmasından kurtarabilir ve onlara, istedikleri zaman özel ayrıntılar ekleyebilecekleri sağlam bir işlem hattı sunar. Bu onlara satışları tartışmaya ve anlaşmaları kapatmaya odaklanmak için bolca zaman bırakır.
Yapay zeka pazarlama yöneticileriyle konuşurken, kampanyaların ve mesajların (demografik bir grup veya belirli bir pazar segmenti yerine) bireysel düzeye yönlendirildiği ideal bir pazarlama durumu olan “bir kişilik hedef kitle” kavramını duymak yaygındır.
Publicis.Sapient, dünya çapında hem B2C hem de B2B firmaları olan müşterileri için yaklaşık 90 milyar dolarlık reklam harcamasını yöneten, küresel, çok uluslu bir reklam şirketidir. Geçen sonbaharda şirketle yaptığımız bir röportajda, geleneksel reklamcılık firmalarının bile aynı entegre yapay zeka yaklaşımına geçiş yaptığını keşfettik. Publicis.Sapient’in yapay zeka pratiğinin lideri Josh Sutton bir podcast’te bize şunları söyledi:
[blockquote] Eskiden, kimlerin müşterimiz olacağını kişilikler ve avatarlar oluşturarak belirlerdik… ve şimdi mesele veri toplamak ve bireysel düzeyde iyi bir potansiyel müşteriyi neyin oluşturduğunu bulmak. Yani varsayımlarda bulunmak yerine giderek bireysel veri noktalarına ve kalıplara bakıyoruz ve buna çoğu zaman şaşırıyoruz. [/blockquote]
Hiper hedefli potansiyel müşteri yaratmanın Publicis.Sapient’in müşterileri için bir norm haline gelmesiyle birlikte, dünyadaki KOBİ’lerin (küçük ve orta ölçekli işletmeler) buna ayak uydurabilmek için aynı tür teknolojiye ihtiyaç duymasının uzun sürmeyeceğine inanıyorum. Pazar yeri.
Kullanım Senaryosu 2: Satış çağrılarını analiz etme
Bir B2B şirketi ne kadar büyük ya da küçük olursa olsun, telefon satış ve pazarlama sürecinin önemli bir parçası olacaktır. Sorun şu ki, bu çağrıları takip etmek, analiz etmek ve iyileştirmek, bariz nedenlerden dolayı çok zor. Qualtrics ve Marketo gibi bir dizi şirket, San Francisco ve Tel Aviv merkezli startup Chorous.ai’nin “konuşma zekası” çözümünü benimsedi.
Chorous’un yaptığı, doğal dil işlemeyi kullanarak tüm satış çağrılarını kaydetmek, yazıya dökmek ve analiz etmektir. Araç, bir satış görevlisinin yaptığı gibi konferans görüşmelerine katılabilir, ancak araç, görüşmeyi gerçek zamanlı olarak kaydederken ve yazıya dökerken, aynı zamanda görüşme sırasında ortaya çıkan önemli konuları da vurgulayacaktır.
Örneğin Chorous, potansiyel bir müşterinin fiyattan, rakibin adından veya sorunlu noktalarından bahsettiği anları işaretleyebilir. Bu göstergeler, satış ekibinizin daha derin müşteri içgörüleri geliştirmesine ve bir anlaşmayı nasıl sonuçlandıracaklarını iyileştirmelerine yardımcı olmak için kullanılabilir. Bir satış görüşmesi içindeki örneklerin bu tür “etiketlenmesi” normalde insanlar için zahmetli (ve sinir bozucu) bir görev olacaktır.
Chorous bu sorunu ortadan kaldırmayı amaçlıyor. Şirketler satış çağrılarını daha kolay anlayabilir, görüşmelerdeki temel konuları bulabilir ve ekiplerin daha iyi sonuçlar elde etmek için nasıl farklı tepki verebileceğine karar verebilir. Platform, ClearSide, GoToMeeting, join.Me ve WebEx gibi en popüler çevrimiçi toplantı platformlarıyla kolayca entegre edilebilir. Diğer satış ve pazarlama olanaklılık teknolojilerinin de aynı yolu izleyeceğini ve mevcut araçlarla birlikte çalışabilirliğe olanak sağlayacağını düşünüyorum.
Ve aslında, aynı pazarı kovalayan, iyi finanse edilen pek çok başka şirket de var; bunların çoğu doğrudan yerleşik CRM’ye (müşteri ilişkileri yönetimi) ve çağrı kayıt teknolojilerine bağlanıyor. Quious.io, değer önerisini satış çağrılarının otomatik analizine ve işe yarayan kalıplar ve komut dosyaları bulmaya (okuma: anlaşmaları kapatma) dayandırarak, satış ve pazarlama ekiplerinin kendi çabalarında aynı dili ve kalıpları kullanmalarına olanak tanıyarak başarıyı diğer şirketlerde de tekrarladı. çok incelikli bir seviye. Satış etkinleştirme makine öğrenimi ortamında da benzer bir odağa sahip çok sayıda şirket var.
B2B pazarlama yapay zekasına ileriye dönük bir bakış
İşletme sahiplerinin makine öğrenimi teknolojisine bakış açısı son beş yılda hızla değişti ve birçok şirket yeni teknolojiyi benimseme konusunda daha hevesli hale geldi.
Foresight Factory & Future Foundation’ın ortak sahibi ve CEO’su Meabh Quoirin’e göre, pazarlama departmanları yapay zekayı işlerine dahil etme konusunda istekli çünkü çok fazla zaman tasarrufu sağlıyor, bu da kazanılacak daha fazla para olduğu anlamına geliyor. Quoirin’in Amerikan Pazarlama Birliği’ne söylediği gibi:
[blockquote] Genel olarak konuşursak, insanların [teknolojiyi] işleri daha hızlı halletmelerine yardımcı olduğu bir bağlamda kullanmaya başladıkları anda, bu rahatlığa çok çabuk uyum sağladıklarını görüyoruz. Yapay zekada sorunun “eğer” yerine “ne zaman” meselesi olduğunu görüyoruz. Ama bu yavaş yavaş gerçekleşecek. [/blockquote]
Pazarlamada yapay zeka şüphesiz hızlı genişlemesini sürdürecek, ancak büyük bütçeli (yapay zeka entegrasyonları maliyetli olabilir ve uzmanlık becerileri gerektirebilir) ve büyük miktarda tarihsel ve gerçek zamanlı satış ve pazarlama verilerine sahip büyük şirketlerin ilk faydalanacak olanlar olması muhtemeldir. Satıcı şirketler, teknolojilerini kurmaya yönelik zaman yatırımını küçümseme konusunda hızlı davranacaklardır.
Ancak diğer pazarlama teknolojisi gelişmelerinde olduğu gibi (CRM veya modern pazarlama otomasyon yazılımı gibi), pazar doğal olarak entegrasyon maliyetini ve öğrenme eğrilerini düşürecek ve KOBİ’ler yapay zekanın yeteneklerine neredeyse daha büyük rakipleri kadar erişebilecek (her iki veride de). ve banka hesapları) Fortune 1000’de yer almaktadır.
Teknolojinin tüketicilerin kim olduğu, pazarlamacılarla teknoloji aracılığıyla nasıl etkileşimde bulundukları ve bu teknolojinin pazarlamacı/müşteri ilişkisiyle nasıl iç içe geçtiğine ilişkin kavramları nasıl değiştirdiğini zaten görüyoruz. Sonuç olarak şirketler, tüketicilerin kendilerini çevrimiçi ortamda nasıl temsil ettikleri ve pazarlamacıların bu bilgileri gelirlerini artırmak ve hizmetlerini geliştirirken müşteri deneyimini geliştirmek için nasıl kullanabilecekleri konusunda daha bilgili hale geliyor.
Pazarlama Uygulamaları 