Vi har redan visat hur AI hjälper dig att lista ut det som ligger framför dig, men vad händer sedan?
Genom ofiltrerad analys och upprepade insikter som erhålls genom automatisering (dvs. att göra samma sak om och om igen) kan AI hjälpa till att förutsäga framtida trender för att hjälpa dig att ligga steget före konkurrenterna.
Faktum är att AI redan är bättre på att förutsäga aktieprognoser än vad vi är. En nyligen publicerad artikel från University of Chicago visade att AI-genererade modeller överträffade konsensusprognoser. Och allt AI-verktyget hade att gå på var numeriska data från finansiella rapporter. Ingen information samlades in om branschkontext eller företagsöversikter.
När din AI-lösning är förankrad i din martech-stack kan du mata den med tillräckligt med information för att göra förutsägelser om marknadstrender och konsumentbeteende över tid.
Avslöja sätt att förbättra kundrelationer
Vi har redan fastställt att AI är avgörande för att analysera datamängder, destillera den informationen på ett begripligt sätt och använda den informationen för att förutsäga vart marknaden är på väg.
Men det finns inget värde i all denna framsynthet om den inte överförs till dina kunder och hjälper till att bygga mer meningsfulla relationer med dem.
Låt oss till exempel säga att du är ett företag som säljer skor online och märker att en av dina produkter returneras oftare än andra.
Du kan vara benägen att anta att det finns ett fel i den sneakern, men du märker också att just den modellen är en av dina bästsäljare.
Så du gör ett andra antagande: de flesta kunder köper flera par av samma sneakers utifall att deras vanliga storlek inte stämmer.
Utan AI är det här historien skulle ta slut. Du skulle tillskriva detta vanliga köpvanor.
Din AI-motor märker dock att i det här fallet returnerade 87 % av kunderna den mindre skostorleken, vilket indikerar att skon är liten i storleken.
Din AI-motor kan sedan genomsöka recensionssajter över hela webben eller sociala medier för att notera viktiga sökningar som ”liten i storleken”. AI-motorer är tillräckligt sofistikerade för att analysera komplexa känslor förankrade i text för att förstå vad kunderna känner och tänker.
Och tack vare AI kan designers sedan fatta beslutet att antingen justera storleken på skon eller anpassa budskapet för att återspegla att sneakern är liten i storleken.
Enbart genom att titta på data kunde din AI-motor förbättra kundupplevelsen genom att avslöja ett designfel som skulle leda till att färre sneakers returnerades.
Öka produktiviteten och effektiviteten
Om du inte redan har fått budskapet högt och tydligt: AI gör de saker du inte vill göra så att du har mer tid att göra de saker du vill göra.
Det innebär färre datahögar för dig att försöka finkamma som om du var med i Storage Wars och precis hade köpt en övergiven container.
Förutom att ditt kalkylblad förmodligen inte har en hel My Little Pony-samling gömd i någon av sina flikar (använd kanske LETARAD ändå, bara för att vara säker).
Som marknadsförare vill du inte sålla genom tusentals datapunkter i Excel-ark, försöka avslöja trender eller insikter, validera dessa insikter med marknadsundersökningar och sedan analysera vidare för att se om det är meningsfullt för din bredare marknadsföringsstrategi.
Vad du vill är att en AI-motor gör allt detta bakom kulisserna och ger dig en sammanställning av vad den kommit fram till.
AI automatiserar tråkiga dataanalysuppgifter och frigör forskare till att fokusera på helhetstänkande och nya idéer, vilket gör dem mer produktiva och innovativa.
Samla bara in data som informerar dina affärsbeslut
Mer data betyder inte nödvändigtvis smartare affärsbeslut. Alla som varit inom marknadsföring i 5 minuter vet att det ofta finns ett tämligen omvänt förhållande mellan mängden data framför dig och ett tydligt mål för vad du ska göra med data. Om du har luckor i dina nuvarande datamängder, samla bara in ytterligare data som tillför värde till dina affärsmål.
Organisationer gör ofta misstaget att tro att mer data naturligt börjar ge större insikt.
Genom att fastställa dina affärsmål och endast koppla samman de data som hjälper dig att besvara dina strategiska frågor kan du minska arbetsbördan.
Ta bort störande hinder och få saker gjorda snabbare
Varje transaktion, kundinteraktion, socialt engagemang eller mikroekonomisk indikator du kan tänka dig finns tillgänglig att använda i ditt analysramverk. Samtidigt som detta ökar reaktionshastigheten som du kan fatta beslut med, tar det också bort eventuella kognitiva fördomar från processen. Moderna ramverk för business intelligence (BI) använder nu regelbundet AI och datadrivna algoritmer som en del av analysprocessen för att klassificera, segmentera och kontextualisera data till handlingsbar information.
Personalisera webbupplevelser
Användare hoppas inte bara på en personaliserad webbupplevelse; de förväntar sig det.
Besökare på din webbplats har nått den punkt där de vet att de kommer att spåras i någon utsträckning, så det är avgörande att skapa en så relevant och personlig upplevelse som möjligt.
För det enda som är mer irriterande än att bli spårad är att bli spårad felaktigt. AI låter dig personalisera i stor skala med produkt- och innehållsrekommendationer som tilltalar besökarna.
Om du har tillräckligt med lager (oavsett om det är faktiskt lager som varor eller konsumtionsvaror, eller webblager som innehåll) kan AI automatisera personaliserade rekommendationer för liknande produkter eller innehåll i realtid.
Och ju mer korrekta rekommendationerna är, desto nöjdare blir dina besökare.
När du har rätt verktyg för att samla in förstapartsdata kommer din AI-motor att kunna lyfta fram exakt vad kunden letar efter för att förbättra ROI, skapa en starkare varumärkesaffinitet eller åtminstone lämna kunden med ett positivt intryck av din webbplats.