Wat kan AI nu echt doen voor uw marketing?

Dat blijkt uit een onderzoek van Resulticks  Er is de afgelopen jaren al veel gezegd over AI binnen de marketing – misschien zelfs te veel. Alexei Kounine, AI Lead bij Selligent Marketing Cloud helpt enkele misverstanden de wereld uit.

Deze cijfers zijn niet echt verrassend. Ten eerste staat AI-technologie nog in de kinderschoenen, vooral in de marketingbranche, en de realiteit voldoet doorgaans niet aan de hooggespannen verwachtingen. Ten tweede geldt dat – hoewel het publiek de succesverhalen van AI ziet, van spraakgestuurde personal assistants tot zelfrijdende auto’s – de markt misleidend is en bol staat van de apps en tools die beloven dat ze ‘artificial intelligence’ bieden, maar die belofte niet waar kunnen maken.

En toch bestaat er geen twijfel: AI zal een verandering teweegbrengen in relatiemarketing zoals we die nu kennen. Naar verwachting vindt er in 2020 bij zo’n 85 procent van de conversaties tussen merken en consumenten zelfs geen menselijke interactie meer plaats.

Waarom AI-marketing niet optioneel is

Het gebruik van AI is geen optie, maar een must. Met name bij e-commerce is gebleken dat het inzetten van innovaties, die wrijving in de klantreis verminderen, tot succes leidt. AI-marketing lost het lastigste probleem van big data-marketing op: er zijn meer en betere klantgegevens beschikbaar, maar hoe kan dit alles worden vertaald in een relevantere marketingboodschap en meer gepersonaliseerde klantervaringen – en dat op grote schaal?

Jarenlang worstelden marketeers met het verzamelen en centraliseren van data, het identificeren en analyseren van de relevante gegevens, om deze vervolgens bruikbaar te kunnen maken. AI neemt een zware last van de schouders en kan de een-op-een-marketing realiseren waar we vroeger alleen maar van konden dromen.

Een nieuwe generatie in marketing

Het is belangrijk dat we ons op macroniveau realiseren dat AI een paradigmaverschuiving betekent: tot nu toe vereiste traditionele marketingautomatisering hands-on-betrokkenheid van marketeers. Tegenwoordig opent machine learning de deur naar een nieuwe generatie AI-gestuurde marketing.

Er zit een grens aan het aantal klantensegmenten dat je handmatig kunt bouwen voor je campagnes. Er zitten ook grenzen aan het aantal klantreizen dat je handmatig kunt vergelijken om de best-presterende te selecteren. En je kunt met geen mogelijkheid elke klant handmatig een persoonlijk aanbod doen.

Door handmatige betrokkenheid te vervangen door slimme automatisering op basis van data, kunnen AI-engines op verschillende niveaus een verschil maken. Zo heb je bijvoorbeeld de ‘doelgroep-AI’: segmenten vormen, betekende vroeger het creëren van demografische segmenten, zoals ‘man tussen de 25 en 33’.

Maar tegenwoordig gaat het als volgt: het invoeren van universele profielgegevens van de klanten in de AI en vervolgens de AI automatisch segmenten laten vormen, door de performance van elk segment ten opzichte van een campagne te voorspellen.

Individuele klantenreizen

Een ander voorbeeld is dat van ‘reis-AI’: de consument van tegenwoordig maakt zijn eigen digitale klantreis, en dat vormt een enorme uitdaging voor traditionele marketing. Vroeger was het zo dat je een kanaal koos, bijvoorbeeld e-mail, een campagne creëerde en een verzendtijd instelde.

Nu kun je de AI het juiste kanaal en het juiste moment laten kiezen om een klant te bereiken. Op dit punt verschillen de optimale tijd en het voorkeursapparaat voor ontvangst van marketingberichten sterk van consument tot consument. Daarom combineert een goede AI langetermijngegevens over voorkeursapparaat en -kanaal met realtime gedragsgegevens.

Conclusie

Aangezien de meeste AI-oplossingen binnen de marketing-technologiestapel op een eilandje zitten, vormen data-silo’s en integratiekwesties een terugkerend probleem. AI-marketing wordt hoe langer hoe meer een noodzaak, waardoor het belangrijk is om daar vandaag al rekening mee te houden.

De makkelijkste manier om dat te doen, is met een marketingplatform dat AI-functies native aanbiedt, waarbij geen technische integratie nodig is, over alle componenten heen: van dataverzameling en realtime verwerking ervan, tot publiekssegmentatie en campagnedesign.