Czym jest i jak wdrożyć AI w marketingu? Kompleksowy przewodnik

Firmy intensywnie wdrażają technologie oparte na sztucznej inteligencji, by na tym zarobić – w końcu nikt nie chciałby pozostać w tyle podczas rewolucji AI. Według raportu Forrester 84% osób decydujących o wykorzystaniu sztucznej inteligencji odnotowuje, że ich przełożeni chętnie wdrażają generatywną AI w firmach.

Marketing jest jednym z obszarów, które najlepiej nadają się do transformacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, ponieważ opiera się w dużym stopniu na danych cyfrowych, co ułatwia wdrażanie i szkolenie narzędzi AI. Niedawny raport PwC sugeruje, że do 2030 r. marketing oparty na AI będzie napędzał 45% całej globalnej gospodarki.

Każdego dnia pojawiają się nowe narzędzia marketingowe AI, które mają pomóc marketerom pracować szybciej, mądrzej i wydajniej. Niestety czasem ciężko odróżnić mało imponujące narzędzia, które wykorzystują szał na sztuczną inteligencję, od naprawdę użytecznych rozwiązań technologicznych.

W niniejszym artykule omówimy wszystko, co trzeba wiedzieć o AI w marketingu: od zalet sztucznej inteligencji po wykorzystywane technologie i ich zastosowania. Dzięki temu zdobędziesz wiedzę potrzebną do opracowania własnej strategii marketingowej opartej na sztucznej inteligencji.

Na czym polega wykorzystanie AI w marketingu?

Marketing oparty na sztucznej inteligencji (AI lub SI) polega na wykorzystaniu zaawansowanego oprogramowania i narzędzi AI – takich jak modele danych, algorytmy i uczenie maszynowe – do pozyskiwania informacji o klientach, projektowania i realizacji kampanii marketingowych, tworzenia niestandardowych treści i personalizowania ścieżki klienta. Celem AI w marketingu jest poprawa skuteczności podejmowanych działań, zwiększenie wydajności i obniżenie kosztów poprzez automatyzację zadań manualnych i przyspieszenie analizy danych.

Oto kilka przykładów popularnych zastosowań sztucznej inteligencji w marketingu cyfrowym:

• Chatboty: zautomatyzowani asystenci, którzy obsługują zapytania klientów w czasie rzeczywistym.
• Silniki rekomendacji: systemy, które sugerują produkty lub treści na podstawie zachowań użytkowników.
• Reklamy targetowane: treści reklamowe dostosowane do historii wyszukiwania i zachowania użytkowników w Internecie.
• Dynamiczne ustalanie cen: elastyczne cenniki w witrynach e-commerce, które dostosowują się na podstawie popytu oraz innych czynników.

Ogólnie rzecz biorąc, narzędzia marketingowe wykorzystujące AI używają zaawansowanych rozwiązań technologicznych oraz danych do wykonywania zadań marketingowych, które albo zabierałyby pracownikom dużo czasu, albo byłyby zupełnie niemożliwe do wykonania tradycyjnymi metodami. Dotyczy to np. analizowania dużych zbiorów danych do identyfikacji wzorców.

Rodzaje rozwiązań umożliwiających wykorzystanie AI w marketingu

W świecie biznesu skrót „AI” bywa często używany do opisywania wielu różnych rozwiązań technologicznych, które po wyszkoleniu na ogromnych zbiorach danych mogą samodzielnie podejmować decyzje. Oto krótka lista narzędzi AI, które są najczęściej wykorzystywane w marketingu.

Uczenie maszynowe i duże modele językowe

Uczenie maszynowe (ML – z ang. Machine Learning) pozwala systemom na samodzielne uczenie się i doskonalenie przy użyciu sieci neuronowych. Wprowadzając duże ilości danych do algorytmów ML, instytucje finansowe mogą trenować modele w celu rozwiązywania konkretnych problemów i analizowania danych na potrzeby ciągłego doskonalenia. W przypadku marketingu uczenie maszynowe usprawnia różne aspekty procesu, od segmentacji klientów, przez spersonalizowany marketing, aż po analitykę predykcyjną.

Przykładowo, algorytmy ML mogą posłużyć za narzędzie do marketingu AI pozwalające identyfikować odrębne segmenty klientów na podstawie ich zachowań, preferencji i danych demograficznych. Dzięki temu marketerzy mogą skuteczniej dostosowywać strategie działania do konkretnych grup docelowych.

Duże modele językowe (LLM, z ang. Large Language Models), takie jak GPT-4, mogą wspierać zespoły marketingowe w tworzeniu treści, obsłudze klienta i analizie nastrojów. LLM są w stanie generować materiały wysokiej jakości, które można wykorzystać na potrzeby marketingu w witrynach internetowych, mediach społecznościowych i komunikacji e-mailowej. Potrafią również sporządzać opisy produktów, tworzyć atrakcyjne nagłówki, a nawet całe artykuły i przewodniki zorientowane na klienta. Duże modele językowe wykorzystywane są również w chatbotach, które błyskawicznie udzielają odpowiedzi na zapytania klientów.

Przetwarzanie języka naturalnego

Narzędzia AI w marketingu wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego (NLP, z ang. Natural Language Processing), by zrozumieć treści napisane w języku naturalnym, tj. przygotowane przez człowieka i skierowane do ludzkich odbiorców. Przetwarzanie języka naturalnego służy do analizowania danych pozyskiwanych w ramach nasłuchu społecznościowego (z ang. social listening), a także z wiadomości e-mail, rozmów tekstowych, wcześniej przygotowanych materiałów marketingowych i nie tylko.

Firmy mogą wykorzystywać analizę nastrojów do monitorowania mediów społecznościowych i badania opinii dotyczących produktów i kampanii marki. Analiza feedbacku pozwala identyfikować trendy, odczytywać emocje klientów i podejmować decyzje na podstawie danych, aby ulepszyć strategie marketingu cyfrowego.

Zespoły marketingowe mogą również wykorzystywać NLP do analizowania dużych ilości danych tekstowych, które zostały pozyskane z różnych źródeł, takich jak strony internetowe konkurencji, recenzje produktów i raporty branżowe. Ułatwia to zrozumienie trendów rynkowych, strategii stosowanych przez inne firmy oraz preferencji konsumentów, co pozwala usprawnić działania marketingowe i udoskonalić proces tworzenia oprogramowania.

Wyszukiwanie semantyczne

Algorytmy wyszukiwania semantycznego są istotną częścią procesu przetwarzania języka naturalnego. Wyodrębniają i kategoryzują odpowiednie słowa kluczowe w klastry semantyczne, a także ograniczają powstawanie duplikatów w procesie eksploracji danych, co przekłada się na precyzyjniejszą analizę tekstu. Tego rodzaju algorytmy są niezbędne dla narzędzi AI służących do generowania tekstu oraz SEO.

Przykładowo, zespoły marketingowe korzystające z wyszukiwania semantycznego mogą analizować opinie klientów, aby zidentyfikować często pojawiające się tematy i komentarze dotyczące produktu lub obsługi klienta. Jeśli często pojawiają się sformułowania takie jak „szybka dostawa” i „doskonała obsługa”, algorytm grupuje te frazy. Można to wykorzystać np. do pochwalenia się zaletami firmy w kampaniach marketingowych.

Rozpoznawanie obrazów

Rozpoznawanie obrazów (z ang. computer vision) daje narzędziom marketingowym wykorzystującym AI możliwość pozyskiwania informacji z danych cyfrowych, które nie są przedstawione w formie tekstu – np. z grafik i zdjęć. Technologia tego rodzaju wykorzystywana jest w procesie OCR (z ang. optical character recognition, optyczne rozpoznawanie znaków) na potrzeby analizowania danych i podpisów na czekach, rozpoznawania logo marek w klipach wideo oraz wyodrębniania tekstu z obrazów.

Firma zajmująca się handlem detalicznym może wykorzystać rozpoznawanie obrazów do analizy zdjęć, które klienci publikują w mediach społecznościowych. Na tej podstawie można m.in. ocenić popularność produktu i preferencje konsumentów, by skutecznie dostosować strategie marketingowe i oferty produktowe.

Rozpoznawanie jednostek nazwanych (NER) i sieci neuronowe

Rozpoznawanie jednostek nazwanych (NLP, z ang. Named Entity Recognition) to technika przetwarzania języka naturalnego, która służy do identyfikacji i kategoryzacji określonych encji w tekście, takich jak imiona i nazwiska, nazwy organizacji, miejsca, daty i nie tylko. NER polega na analizowaniu tekstu w poszukiwaniu wstępnie zdefiniowanych kategorii i przypisywaniu im odpowiednich etykiet.

Przykładowo, NER może identyfikować imiona i nazwiska oraz preferencje ukryte w danych dotyczących klientów, umożliwiając zespołom zajmującym się marketingiem cyfrowym opracowywanie spersonalizowanych kampanii e-mailowych i rekomendacji produktów. Jeśli np. narzędzie rozpozna, że klient często wspomina o „Nowym Jorku” i „wegańskich restauracjach”, warto dostosować ofertę, by to uwzględnić.

Sieci neuronowe zapewniają potężne modele, które potrafią precyzyjnie rozumieć i przetwarzać język naturalny. Wychwytują powiązania istniejące w punktach danych i umieszczają je w bazie wiedzy do wykorzystania na przyszłość. Dzięki temu modele ML mogą z czasem zapewniać bardziej precyzyjne wyniki i lepiej analizować dane konsumentów poprzez tzw. uczenie głębokie (z ang. deep learning).

Generatywna AI

Generatywna AI wykorzystuje rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, takie jak sieci neuronowe, uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego, do tworzenia nowych, oryginalnych treści. Tego rodzaju narzędzia stanowią nieocenioną pomoc dla zespołów marketingowych, automatyzując tworzenie materiałów na różne kanały marketingowe, poszerzając możliwości w zakresie personalizacji i optymalizując strategie przeprowadzania kampanii.

Przykładowo, firmy z branży e-commerce mogą zastosować generatywną AI do przygotowania treści do cyfrowych kampanii marketingowych. Mogą wysyłać klientom spersonalizowane oferty rabatowe i rekomendacje produktów, dbając o to, by e-maile z marketingową zawartością miały unikatowy charakter i odnosiły się do zainteresowań i zwyczajów zakupowych odbiorcy.

Jak wykorzystać AI w marketingu?

Przyjrzyjmy się głównym przypadkom użycia AI w marketingu i sprawdźmy, w jaki sposób rozwiązania technologiczne, które wymieniliśmy we wcześniejszym rozdziale, faktycznie przynoszą korzyści marketerom.

Analiza danych marketingowych

Sztuczna inteligencja jest powszechnie wykorzystywana do analizy danych marketingowych, zapewniając cenny wgląd zarówno w zachowania klientów, jak i skuteczność kampanii marketingowych. Algorytmy AI są w stanie przetwarzać duże zbiory danych na potrzeby identyfikacji wzorców zachowań, preferencji i nawyków zakupowych. Pozwala to zrozumieć procesy decyzyjne klientów i sposób, w jaki wchodzą oni w interakcję z marką.

Ponadto sztuczna inteligencja analizuje dane historyczne z kampanii marketingowych, aby ocenić ich skuteczność. Obejmuje to monitorowanie wskaźników marketingu cyfrowego, takich jak współczynniki klikalności, współczynniki konwersji i zwrot z inwestycji (ROI, z ang. Return On Investment). Sztuczna inteligencja pomaga identyfikować elementy, które wymagają poprawek, i wykorzystać dane dotyczące wydajności do optymalizacji aktywnych kampanii w czasie rzeczywistym. Przykładowo, algorytmy uczenia maszynowego mogą dostosowywać ukierunkowanie reklam, strategie ustalania stawek i treści na podstawie aktualnej efektywności, by zapewnić jak najlepsze wyniki.

Ponadto AI może identyfikować wyłaniające się trendy i zmiany w zachowaniach konsumentów, analizując ogólnodostępne duże zbiory danych, np. z nasłuchu społecznościowego (social listening) i badań rynkowych. Pozwala to marketerom dotrzymać kroku konkurencji i dostosować strategie do zmieniających się warunków rynkowych.

Segmentacja odbiorców

Narzędzia marketingowe oparte na AI mogą szybko grupować klientów na podstawie zachowań, danych demograficznych i preferencji, co przekłada się na precyzyjniejszą segmentację rynku. Pozwala to na dostosowanie strategii marketingowych do różnych grup klientów i odbiorców docelowych.

Z kolei w ramach techniki modelowania podobieństw (z ang. lookalike modeling) wspomniana technologia identyfikuje wspólne cechy i wyróżniki najlepszych klientów w oparciu o preferencje i historię zakupów. Ułatwia to dotarcie do nowych klientów o podobnych atrybutach, których z dużym prawdopodobieństwem zainteresują oferowane produkty lub usługi.

Tworzenie treści

Narzędzia generatywnej AI w marketingu służą do wszelkiego rodzaju zadań związanych z opracowywaniem treści – od planowania złożonych kampanii marketingowych po projektowanie i pisanie materiałów do komunikacji e-mailowej i na strony docelowe (landing page).

GenAI pozwala doskonalić kampanie marketingowe poprzez generowanie angażującej komunikacji dostosowanej do poszczególnych etapów ścieżki klienta. Sztuczna inteligencja może tworzyć atrakcyjne tematy e-maili i spersonalizowane treści dla kupujących, a także kierować rozmowy na preferowany tor, co przekłada się na większe zadowolenie klientów i wyższą sprzedaż. Co więcej, nowoczesne oprogramowanie marketingowe wykorzystujące AI może generować dźwięk, obrazy i wideo, aby wzbogacić kampanie o zasoby audiowizualne.

Personalizacja ścieżki klienta

Sztuczna inteligencja może ułatwić mapowanie ścieżki klienta poprzez analizę interakcji z marką w różnych punktach styku. Zapewnia to kompleksowy wgląd w sposób, w jaki klienci wchodzą w interakcję z marką. Na podstawie tak uzyskanych informacji można tworzyć kampanie marketingowe dostosowane do konkretnych punktów kontaktu z określonymi segmentami odbiorców.

Sztuczna inteligencja może również wykorzystywać dane klientów do przygotowania ściśle spersonalizowanych treści i ofert. Przykładowo, narzędzia wykorzystujące AI w marketingu mogą wspomóc proces opracowywania treści w taki sposób, by gotowy przekaz odzwierciedlał różne perspektywy społeczne, był inkluzywny i docierał do szerszej grupy docelowej. Może to obejmować spersonalizowane kampanie e-mailowe, rekomendacje produktów i reklamy targetowane – wszystko to dostosowane do indywidualnych preferencji i zachowań.

Automatyzacja działań marketingowych

Narzędzia marketingowe wykorzystujące AI służą do automatyzacji różnych zadań i procesów związanych z marketingiem cyfrowym:

W przypadku marketingu e-mailowego sztuczna inteligencja może podzielić listy mailingowe na segmenty w oparciu o zachowania i preferencje klientów, automatyzując tworzenie spersonalizowanych treści skierowanych do różnych segmentów odbiorców. Algorytmy sztucznej inteligencji analizują wcześniejsze interakcje drogą mailową, aby określić optymalny czas wysyłania wiadomości do konkretnych odbiorców, a także poprawić współczynnik otwarć i skuteczność komunikacji. Chatboty AI i narzędzia do automatycznego odpowiadania na wiadomości obsługują typowe zapytania klientów i błyskawicznie udzielają pomocy, usprawniając obsługę klienta.

Zautomatyzowane cyfrowe kampanie marketingowe wspomagane AI dynamicznie przekazują spersonalizowane treści w oparciu o zachowanie użytkowników, ich preferencje oraz interakcje w czasie rzeczywistym. Co więcej, sztuczna inteligencja automatyzuje proces testowania A/B różnych elementów kampanii, takich jak nagłówki i CTA, a także analizuje wyniki, by wyłonić najskuteczniejsze warianty.

Wreszcie, AI ułatwia automatyzację części aspektów związanych z generowaniem leadów i podtrzymaniem zainteresowania potencjalnych klientów poprzez weryfikację i przypisywanie oceny punktowej na podstawie zachowań i interakcji. Dzięki temu można skupić się na klientach o najwyższym potencjale zamknięcia transakcji. Sztuczna inteligencja tworzy i zapewnia ukierunkowane treści i oferty w oparciu o zachowania potencjalnych klientów oraz interakcje z nimi, prowadząc ich przez lejek sprzedażowy przy minimalnym zaangażowaniu pracowników.

Zakup mediów i reklama

Sztuczna inteligencja wspomaga proces zakupu środków przekazu poprzez automatyzację lokowania za pośrednictwem programowych platform reklamowych. Wspomniana technologia optymalizuje wydatki na reklamę i umożliwia targetowanie odbiorców w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem historii i preferencji klientów oraz kontekstu. Dzięki temu konsumenci widzą lepiej dopasowane reklamy, co przekłada się na wyższy współczynnik konwersji. Jeśli korzystasz z Google Ads, prawdopodobnie kojarzysz podobne funkcje wykorzystujące AI, które wspomagają proces licytacji.

Sztuczna inteligencja może nie tylko dostosowywać strategie ukierunkowania i ustalania stawek, ale także precyzyjnie dostosowywać materiały reklamowe na podstawie danych o wydajności, aby poprawić ROI.

Ponadto sztuczna inteligencja doskonale sprawdza się w retargetingu, ucząc się na podstawie każdej interakcji z klientem czy konwersji. Dzięki temu system może optymalizować przyszłe treści i strategie marketingowe, co przekłada się na skuteczniejsze interakcje i wyższe współczynniki konwersji.

Zarządzanie reputacją

AI ułatwia zarządzanie reputacją poprzez monitorowanie wszelkich wzmianek o marce publikowanych na różnych platformach, w tym w mediach społecznościowych, recenzjach i serwisach informacyjnych. Wykorzystuje analizę nastrojów, by określić opinie społeczności i zidentyfikować potencjalne zagrożenia oraz okazje.

Narzędzia AI w marketingu mogą dzięki temu na bieżąco wysyłać powiadomienia o negatywnych reakcjach lub wyłaniających się trendach, umożliwiając szybkie reagowanie i proaktywne zarządzanie reputacją. Co więcej, sztuczna inteligencja może wspomagać tworzenie i rozpowszechnianie pozytywnych treści w celu poprawy wizerunku marki.

Wywiad konkurencyjny

Sztuczna inteligencja ułatwia analizowanie cyfrowych strategii marketingowych konkurencji i ocenę ich skuteczności. Analiza cyfrowej obecności innych firm z branży, z uwzględnieniem aktywności w mediach społecznościowych, kampanii reklamowych i skuteczności prezentowanych treści, pozwala AI rozpoznawać trendy, wychwytywać skuteczne taktyki oraz identyfikować luki w strategiach konkurentów.

Przykładowo, jeśli sztuczna inteligencja wykaże, że reklamy konkurencyjnej firmy, które koncentrują się na zrównoważonym rozwoju, osiągają wyjątkowo dobre wyniki, warto rozważyć wprowadzenie podobnych rozwiązań, by nie zostać w tyle.

Korzyści stosowania AI w marketingu

Jedna z analiz z 2023 r. na temat sztucznej inteligencji w marketingu zawierała następujący cytat wypowiedzi jednego z liderów rynku: „Klienci nie postrzegają generatywnej AI jako rozwiązania technologicznego. Szukają po prostu inteligentniejszych, wydajniejszych i precyzyjniejszych sposobów wykonywania zadań, a to właśnie może zapewnić sztuczna inteligencja”.

W istocie korzyści, jakie zapewnia stosowanie AI w marketingu, są głównym przedmiotem zainteresowania wielu marketerów cyfrowych i liderów biznesu. W tej sekcji pokrótce omówimy najważniejsze zalety wykorzystania sztucznej inteligencji w marketingu dla firm.

Rzetelne podejmowanie decyzji marketingowych na podstawie danych

AI znakomicie radzi sobie z analizą danych i wydobywaniem cennych informacji z nieustrukturyzowanych zbiorów, przekształcając je w przydatne informacje, które mogą napędzać strategię marketingu cyfrowego. Pozwala to na analizowanie działań podejmowanych w różnych kanałach marketingowych, takich jak posty w mediach społecznościowych, opinie klientów, e-maile i interakcje za pośrednictwem strony internetowej, co nie byłoby łatwe przy zastosowaniu tradycyjnych metod.

Dzięki temu strategie marketingowe nie tylko bazują na rzetelnych, aktualnych danych, ale także są precyzyjnie dostosowane do potrzeb i oczekiwań klientów, co przekłada się na wyższą skuteczność kampanii i większe zadowolenie klientów.

Wyższy zwrot z inwestycji w kampanie

Zastosowanie AI w marketingu pozwala na szybką identyfikację przydatnych informacji uzyskanych w wyniku praktycznie błyskawicznej analizy danych zgromadzonych podczas kampanii. Tego typu narzędzia mogą również przyglądać się zachowaniom klientów, określać najlepsze kanały zakupu mediów i optymalne rozmieszczenie reklam.

W ramach procesu modelowania atrybucji (z ang. attribution modeling) AI przypisuje wartość poszczególnym marketingowym punktom styczności, ukazując skuteczność różnych kanałów i kampanii. Co więcej, analiza predykcyjna z wykorzystaniem sztucznej inteligencji może prognozować zachowania konsumentów, np. przewidując prawdopodobieństwo realizacji transakcji lub odpływu klientów. Na tej podstawie można określić spersonalizowane strategie angażowania i zatrzymywania odbiorców.

Podsumowując, powyższe funkcje zwiększają skuteczność kampanii, co przekłada się na niższe koszty.

Zwiększone zaangażowanie i lojalność klientów

Badanie dot. marketingu przeprowadzone w 2023 r. przez firmę Forrester wykazało, że 77% globalnych decydentów w zakresie marketingu B2B zgadza się, że kupujący i klienci oczekują spersonalizowanych doświadczeń w ramach interakcji sprzedażowych i marketingowych.

Narzędzia AI umożliwiają marketerom większą personalizację, pozwalając na dostosowanie, ponowne wykorzystanie i aktualizowanie treści w celu lepszego zaspokojenia potrzeb klientów. Wspomniane narzędzia umożliwiają szybkie opracowywanie wariantów treści i korzystanie z opartego na AI wyszukiwania w czasie rzeczywistym, by odnaleźć zasoby lub elementy treści z wykorzystaniem LLM dopracowanego na podstawie własnego zbioru danych firmy.

Tak uzyskane spersonalizowane treści i interakcje pomagają budować silniejsze relacje z klientami, co z czasem przekłada się na większą lojalność.

Większa produktywność dzięki automatyzacji

AI w marketingu zwiększa produktywność firmy poprzez automatyzację powtarzalnych zadań, takich jak marketing e-mailowy, publikowanie postów w mediach społecznościowych i zarządzanie reklamami. Dzięki temu marketerzy mogą skupić się na bardziej strategicznych działaniach, co przyczynia się w ogólnym rozrachunku do wzrostu wydajności.

Większa przejrzystość działań marketingowych

Sztuczna inteligencja zapewnia większą przejrzystość działań marketingowych, oferując szczegółowe wykresy i statystyki w czasie rzeczywistym. Agenci AI mogą szybko gromadzić i analizować ogromne ilości danych, identyfikując kluczowe metryki i wskaźniki wydajności. Tak błyskawicznie uzyskane informacje wykorzystywane są następnie do opracowywania kompleksowych raportów, które uwidaczniają skuteczność kampanii, zachowanie klientów i ROI.

Sztuczna inteligencja umożliwia marketerom łatwe monitorowanie i lepsze zrozumienie wpływu realizowanych strategii, co przekłada się na świadomy proces decyzyjny i przejrzysty wgląd we wszystkie działania marketingowe.

Wyższe zyski

Doskonałe kampanie, napędzane najnowszymi danymi i zwiększoną interakcją z klientami, przekładają się na wyższe zyski. Połączenie precyzyjnego targetowania, zwiększonego zaangażowania i lepszej wydajności operacyjnej ostatecznie prowadzi do wzrostu przychodów i poprawy rentowności firm.

9 strategii wdrażania AI w marketingu

1. Zdefiniuj cele

Zanim podejmiesz jakiekolwiek działania, określ cel, który chcesz osiągnąć. Chcesz poprawić skuteczność kampanii? A może pragniesz przyspieszyć niektóre działania marketingowe i zwiększyć liczbę wykonywanych operacji?

Możesz także zacząć od nadania priorytetu określonemu obszarowi marketingu, w którym chcesz wypróbować AI, niezależnie od tego, czy chodzi o e-maile i publikacje w mediach społecznościowych, czy też o analizę działań marketingowych. Jeśli skupisz się na jednym, określonym obszarze, wdrożenie AI w marketingu nie będzie tak przytłaczające. Możesz potraktować to jako swego rodzaju okres próbny, w trakcie którego przekonasz się, jakie korzyści sztuczna inteligencja może przynieść zespołowi ds. marketingu.

2. Pamiętaj o ograniczeniach generatywnej AI

Wielu marketerów chwali sztuczną inteligencję za zdolność do generowania spersonalizowanych treści, np. artykułów czy filmów. Warto jednak pamiętać o aktualnych ograniczeniach tego typu narzędzi, zwłaszcza jeśli chodzi o jakość przygotowywanych materiałów, czego dobrym przykładem jest to, jak słabo GenAI radzi sobie z realistycznym odwzorowaniem palców u rąk.

Stosuj sztuczną inteligencję w określonych przypadkach – tam, gdzie zapewni świetne rezultaty – a w innych się jej wystrzegaj.

3. Weryfikacja infrastruktury i rzetelne zarządzanie danymi

Zanim zdecydujesz się na konkretną platformę marketingową wykorzystującą sztuczną inteligencję, oceń aktualnie stosowane narzędzia oraz istniejącą infrastrukturę w firmie pod kątem możliwości implementacji AI.

Przygotuj raport przedstawiający potencjalne obszary wdrożenia, oczekiwane wyniki i potrzebne zasoby. Możliwości sztucznej inteligencji opierają się przede wszystkim na danych, na których ją wyszkolono, dlatego ważne jest, aby ocenić jakość, ilość i dostępność przechowywanych informacji. Dane wysokiej jakości pozwolą AI opracować użyteczne statystyki i wykresy, a także przedstawić strategiczne rekomendacje.

4. Przestrzeganie przepisów dotyczących prywatności danych

Wykorzystując sztuczną inteligencję w marketingu, nie wolno zapominać o przestrzeganiu przepisów o ochronie danych osobowych. W końcu używanie danych klientów na potrzeby szkolenia oraz implementacji musi odbywać się zgodnie z obowiązującym prawem. Jednym z największych wyzwań związanych ze stosowaniem AI w marketingu jest zadbanie o bezpieczne i etyczne obchodzenie się z danymi klientów. Organizacje muszą priorytetowo traktować ochronę prywatności klientów w całym procesie szkolenia AI, aby uniknąć wysokich kar i konsekwencji prawnych.

Dlatego też tak ważne jest budowanie w organizacji kultury etycznego korzystania ze sztucznej inteligencji. Obejmuje to aktualizację wytycznych i procesów w celu zagwarantowania przejrzystych praktyk w zakresie obchodzenia się z danymi oraz zgodności z przepisami dotyczącymi prywatności informacji. Wdrożenie jasnych mechanizmów zgody i rezygnacji oraz skuteczne komunikowanie zasad korzystania z danych to kluczowe kroki na rzecz właściwej ochrony prywatności klientów.

5. Nadaj priorytet nadzorowi nad AI

Przed wdrożeniem sztucznej inteligencji na potrzeby marketingu firmy powinny ustalić odpowiednie metody zarządzania, aby ograniczyć ryzyko i koszty. Skuteczny nadzór obejmuje zadbanie o prywatność danych konsumentów, przestrzeganie przepisów o prawie autorskim i uwzględnienie ingerencji ludzkiej w celu zapewnienia jak najlepszych wyników.

Ustanawiając solidne mechanizmy zarządzania, firmy mogą zagwarantować prywatność danych, uniknąć kłopotów z prawem i zachować integralność oraz skuteczność treści generowanych przez AI.

6. Wybierz odpowiednie narzędzia wykorzystujące AI w marketingu

Postaw na narzędzia wykorzystujące AI w marketingu, które odpowiadają celom biznesowym Twojej firmy, usprawniają działania marketingowe i zapewniają zgodność z przepisami dotyczącymi ochrony danych osobowych. Oto na co należy zwrócić uwagę podczas przeglądania ofert poszczególnych usługodawców:

• Funkcjonalność: upewnij się, że wybrane narzędzie oferuje niezbędne funkcje, takie jak analiza predykcyjna, personalizacja, generowanie treści, segmentacja klientów i automatyzacja kampanii.
• Personalizacja: poszukaj narzędzi, które można dostosować do konkretnych potrzeb marketingowych i przepływów pracy. Jeśli zależy Ci na rozbudowanych opcjach konfiguracji, rozważ zakup licencji platformy no-code wykorzystującej AI. Przykładowo, Creatio AI umożliwia opracowywanie niestandardowych przypadków użycia sztucznej inteligencji w celu automatyzacji procesów marketingowych bez konieczności posiadania umiejętności w zakresie tworzenia oprogramowania.
• Integracja: sprawdź, czy narzędzie płynnie integruje się z istniejącymi platformami marketingowymi, systemami CRM oraz innymi narzędziami z Twojego stosu technologicznego.
• Łatwość obsługi: postaw na nieskomplikowany, intuicyjny interfejs.
• Skalowalność: wybrane narzędzie powinno być zdolne do przystosowania się do przyszłych nowinek technologicznych i zmian w strategiach marketingowych.
• Cennik: dokładnie zapoznaj się z kosztem poszczególnych abonamentów i dodatków, by mieć pewność, że zmieścisz się w założonym budżecie.
• Rozwiązanie dostosowane do potrzeb branży: zastanów się, czy wybrane narzędzie da się w ogóle wykorzystać przy tym rodzaju działalności, który wykonujesz.

7. Przeszkól pracowników

Wdrażając narzędzia do marketingu wykorzystujące AI w Twojej organizacji, upewnij się, że zespół marketingowy posiada niezbędne przeszkolenie i wiedzę, aby skutecznie korzystać z zaawansowanych możliwości takiego rozwiązania. Pierwszym krokiem jest ocena aktualnych umiejętności zespołu. Być może trzeba będzie zainwestować w szkolenia, zatrudnić konsultanta lub nawet utworzyć nowe stanowisko dedykowane do realizacji inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją.

Przedstaw to pracownikom jako okazję do przekwalifikowania się, poznania nowych technologii i doskonalenia umiejętności marketingowych. Wiceprezes jednej z firm zajmujących się generatywną sztuczną inteligencją wyraził następującą opinię w wywiadzie dla Forrester: „Zespół nadal będzie Ci potrzebny - tylko w inny sposób. Dzięki generatywnej AI można w mniejszym stopniu skupić się na samym tworzeniu treści, a w większym na burzach mózgów, przeprowadzaniu rozmów oraz dopracowywaniu i edycji materiałów. Chodzi o tworzenie treści wysokiej jakości z wykorzystaniem różnorodnych umiejętności”.

Co więcej, zapewnienie kompleksowego szkolenia z zakresu funkcjonowania narzędzi AI do generowania treści w języku naturalnym zainspiruje zespół do zidentyfikowania nowych przypadków użycia sztucznej inteligencji, co przyspieszy implementację tego typu rozwiązań w firmie.

8. Przetestuj wybrane narzędzia AI

Warto również sprawdzić, jak AI radzi sobie bezpośrednio w działaniach marketingowych. Wybierz najważniejsze obszary do wdrożenia i uruchom programy. Pamiętaj, aby ustalić ramy czasowe i docelowe wskaźniki KPI, aby ocenić wyniki po upływie okresu próbnego.

Przykładowo, aby sprawdzić skuteczność reklam w mediach społecznościowych generowanych i rozmieszczanych przez sztuczną inteligencję, przeprowadź testy przez miesiąc. Przez cały ten czas monitoruj i dostosowuj treści, no i nie zapominaj o dokumentowaniu całego procesu.

Po zakończeniu okresu próbnego porównaj wydajność treści: a) generowanych w całości przez AI; b) opracowywanych przez człowieka; c) tworzonych przez człowieka ze wsparciem AI. W ten sposób ocenisz ich skuteczność i wykorzystasz zdobytą wiedzę, by zaplanować dalsze działania.

9. Trenuj modele pod konkretne marki

Jeśli wybrana platforma wykorzystująca AI w marketingu na to pozwala, możesz wyszkolić niestandardowe modele na podstawie danych, które posiada Twoja firma. W tym celu użyj obszernego zbioru danych, który obejmuje wcześniejsze kampanie, e-maile, wiadomości, artykuły i wpisy ze strony internetowej oraz wewnętrzny branding, aby uzyskać dopasowane rekomendacje, które odzwierciedlają indywidualny charakter marki.

Solidna infrastruktura danych jest kluczowa dla pomyślnej implementacji modelu i generowania treści, zwłaszcza gdy firmy zaczynają wdrażać ekskluzywne instancje modeli językowych, które odzwierciedlają styl marki.

Wyzwania związane z wdrażaniem AI w marketingu

Szkolenie AI:

niestandardowe modele sztucznej inteligencji wymagają intensywnego szkolenia, by wykonywać określone zadania. Przykładowo, jeśli chcesz, aby sztuczna inteligencja skutecznie podejmowała interakcje, będziesz potrzebować znacznej ilości danych klientów, a być może również wsparcia specjalistów.

Jakość i dokładność danych:

skuteczność narzędzi AI zależy od jakości danych, na których są szkolone. Dane słabej jakości prowadzą do nierzetelnych lub niedoskonałych wyników. Generatywna AI jest z pewnością zaawansowanym narzędziem, ale generuje błędy rzeczowe. Dlatego nie można jej zostawić bez nadzoru. Tylko wtedy będziesz mieć pewność, że przygotowane treści są dokładne i pasują do charakteru marki.

Zgodność z przepisami dotyczącymi prywatności:

sztuczna inteligencja opiera się na danych osobowych, dlatego należy zadbać o przestrzeganie wszelkich przepisów dotyczących ochrony prywatności. W przeciwnym wypadku trzeba liczyć się z potencjalnymi karami i utratą reputacji. Kluczowe znaczenie ma przestrzeganie przepisów takich jak RODO i inwestowanie w rozwiązania do nadzoru nad sztuczną inteligencją w celu ochrony danych klientów.

Kwestie praw autorskich i legalności:

generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć treści podobne do już istniejących, opierając się na analizie zastrzeżonych danych, co rodzi obawy związane z naruszeniem praw autorskich. Status prawny treści generowanych przez AI wciąż ewoluuje, dlatego tak ważne jest zrozumienie, jak mają się do tego prawa autorskie. Warto również zadbać o to, by tworzyć wyłącznie oryginalne treści.

Przyszłość zastosowania AI w marketingu

W przyszłości marketerzy będą w coraz większym stopniu polegać na sztucznej inteligencji, aby przygotowywać prognozy na podstawie nieustrukturyzowanych informacji i wykorzystywać własne zbiory danych do pokierowania generatywną AI na potrzeby tworzenia treści, które są zorientowane na klienta i zgodne z charakterem marki.

Marketingowe narzędzia AI będą ewoluować, by wyeliminować niedoskonałości obecnych modeli sztucznej inteligencji. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji muszą charakteryzować się rzetelnością, bezpieczeństwem, niezawodnością, inkluzywnością i przejrzystością. Wymaga to przemyślanego opracowania i przeszkolenia z wykorzystaniem różnorodnych danych w celu wyeliminowania uprzedzeń.

Należy liczyć się z tym, że z czasem pojawi się więcej przepisów dotyczących prywatności danych, praw autorskich i zarządzania sztuczną inteligencją, które mają zagwarantować etyczne wykorzystanie technologii AI. Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji firmy muszą skupić się na bezpieczeństwie, a 68% klientów podkreśla potrzebę wiarygodności. Firmy będą musiały wdrożyć solidne środki ochrony prywatności i skutecznie zabezpieczać posiadane dane.

Można śmiało zakładać, że sztuczna inteligencja z czasem przekształci cały proces marketingu, automatyzując przygotowywanie briefów kampanii, tworzenie treści i analizę wyników. Jednak u steru całego procesu wciąż będzie człowiek.

Wykorzystanie rozbudowanych możliwości AI z Creatio

Mogłoby się wydawać, że wdrożenie AI w marketingu wymaga ogromnych zasobów technologicznych. Według Computer Weekly 20% dyrektorów firm technologicznych może zwrócić się do „shadow HR”, aby udoskonalić proces rekrutacji talentów, ze względu na niedobór pracowników posiadających umiejętności związane ze sztuczną inteligencją, których znalezienie jest coraz trudniejsze i droższe. Jednym ze sposobów na wyeliminowanie tego problemu jest wykorzystanie platform opartych na sztucznej inteligencji i technologii no-code.

Creatio wyróżnia się na tym polu jako intuicyjne i nieskończenie konfigurowalne rozwiązanie do automatyzacji marketingu z wykorzystaniem AI. To unikalna, modułowa platforma no-code, która umożliwia użytkownikom tworzenie i wdrażanie gotowych i niestandardowych przypadków użycia sztucznej inteligencji bez konieczności zatrudniania wyspecjalizowanych programistów.

Portfolio produktów Creatio obejmuje system CRM Creatio oraz kompleksową platformę Marketing Creatio. To drugie narzędzie koncentruje się na automatyzacji marketingu i obejmuje cały cykl życia klienta – od pierwszego kontaktu i przekazania do sprzedaży, przez bieżące interakcje, po działania marketingowe podejmowane po sprzedaży.

Creatio AI to zaawansowany asystent, który potrafi przetwarzać zapytania w języku naturalnym i służy jako niezawodne źródło informacji zaspokajające wszelkie potrzeby marketingowe, takie jak:

• segmentacja odbiorców;
• projektowanie przebiegu kampanii;
• generowanie rozbudowanych treści;
• ocena punktowa leadów;
• pomoc przy zarządzaniu leadami;
• lokalizacja i tłumaczenie treści;
• personalizacja treści
• analiza intencji i zachowań klientów;
• pomoc w zakresie reklam cyfrowych;
• statystyki na temat klientów;
• zarządzanie dokumentami i inteligentne wyszukiwanie
• …i nie tylko.

Przykładowo, możesz po prostu przedstawić opis wymarzonej kampanii marketingowej, a Copilot wygeneruje jej przebieg w odpowiednio uporządkowanej formie, bazując na wcześniejszych działaniach, które zakończyły się sukcesem, a także dostępnych podręcznikach i najlepszych praktykach. Narzędzie bierze pod uwagę preferencje użytkowników, sugerując kanały komunikacji, materiały promocyjne i strategie interakcji.

Przykład wykorzystania Creatio AI do stworzenia cyfrowej kampanii marketingowej

Aby ułatwić segmentację odbiorców, marketerzy mogą po prostu przedstawić Creatio AI konkretne wymagania, a narzędzie samo utworzy potrzebne reguły i filtry. Narzędzie jest również w stanie zastosować podejście lookalike i wybrać grupę docelową o wyższym potencjale reakcji.

Przykład segmentacji odbiorców z wykorzystaniem Creatio AI

Jednak Creatio AI oferuje nie tylko gotowe rozwiązania, ale również możliwość opracowywania nowych zastosowań sztucznej inteligencji. Możesz np. przekazać asystentowi, jaki proces chcesz zautomatyzować lub jakie dane przeanalizować, a Creatio AI przygotuje Ci nowy model.

Platforma zapewnia również kilka gotowych modeli uczenia maszynowego, które można trenować na własnych danych na potrzeby ulepszonej analizy i automatyzacji przepływów pracy. Integruje się również z OpenAI i ChatGPT, ułatwiając realizację rutynowych zadań, np. redagowania e-mali czy generowanie postów na bloga.

Firma Creatio została uznana za lidera w Magicznym Kwadracie™ Gartnera® 2023 w kategorii platform do automatyzacji marketingu w B2B (B2B Marketing Automation Platform), a niedawno została również wymieniona w raporcie Innovation Watch przygotowywanym przez Everest Group dotyczącym oceny aplikacji wykorzystujących generatywną AI.

Poznaj możliwości marketingowe systemu CRM Creatio wykorzystującego AI

Umów demo