Улучшение пути покупателя с помощью ИИ и автоматизации
Posted: Tue Jan 07, 2025 5:18 am
Улучшение покупательских путей с помощью ИИ и автоматизации имеет решающее значение для стимулирования роста и доходов. Хотя традиционные платформы автоматизации маркетинга, такие как Marketo, обеспечивают прочную основу для управления кампаниями по электронной почте и базовыми рабочими процессами, они часто не справляются с персонализацией в реальном времени, прогнозными идеями и кросс-канальным взаимодействием. Для дальновидных CMO, стремящихся опережать конкурентов, важно признать, что решения на основе ИИ, которые дополняют традиционные платформы, позволяют им контролировать свои маркетинговые стратегии.
В этой статье мы рассмотрим критически важные примеры использования, демонстрирующие, где традиционная автоматизация маркетинга не справляется, и как платформы на базе искусственного интеллекта, такие как Make, могут заполнить эти пробелы, оптимизируя пути покупателей и увеличивая доход, делая ваш маркетинговый процесс более эффективным и результативным.
ПРИМЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ: Персонализация в реальном база данных номеров времени и доставка контента для клиентов, готовых к будущему
Когда потенциальный клиент взаимодействует с вашим брендом, например, читая пост в блоге о продукте, крайне важно предоставить ему соответствующий персонализированный контент. Предоставление нужного контента в нужное время, например, тематического исследования или демонстрации продукта, адаптированной к его отрасли или поведению, помогает более эффективно перевести потенциального клиента из стадии осведомленности в стадию рассмотрения. В сегодняшней конкурентной среде своевременное и персонализированное взаимодействие имеет решающее значение для повышения конверсии и ускорения пути покупателя.
Где традиционная автоматизация маркетинга неэффективна:
Статическая персонализация на основе правил: Marketo и аналогичные платформы в значительной степени полагаются на предопределенные правила, установленные маркетологами. Несмотря на эффективность для сегментации аудитории, этот подход не обладает гибкостью для адаптации к быстро меняющемуся поведению в реальном времени.
Ручная и трудоемкая настройка: рабочие процессы персонализации Marketo требуют ручной настройки и корректировки, что ограничивает возможность масштабирования без существенных накладных расходов. Это приводит к задержкам в предоставлении персонализированного контента на основе действий потенциальных клиентов в реальном времени.
Отсутствие возможностей прогнозирования: традиционная автоматизация маркетинга реагирует на прошлое поведение, но не имеет аналитических данных на основе искусственного интеллекта, позволяющих предсказать, с каким контентом потенциальный клиент, скорее всего, будет взаимодействовать в следующий раз, что означает упущенные возможности предоставления своевременных и актуальных рекомендаций.
Как ИИ помогает заполнить пробелы:
Динамическая персонализация в реальном времени: Make, работающий на основе ИИ, преодолевает ограничения статических систем на основе правил, динамически корректируя контент на основе взаимодействий в реальном времени. Независимо от того, взаимодействует ли потенциальный клиент с вашим веб-сайтом, электронной почтой или социальными сетями, Make может немедленно инициировать персонализированные рекомендации по контенту без ручного вмешательства.
Предиктивная доставка контента: Make использует ИИ для прогнозирования того, какой контент, скорее всего, вызовет вовлечение, на основе поведения потенциального клиента, исторических данных и схожих клиентских путей. Например, после прочтения записи в блоге Make может порекомендовать релевантный кейс, калькулятор ROI или демонстрационное видео продукта, которые соответствуют их конкретной отрасли или потребностям.
Оркестровка кросс-канальных каналов: в отличие от Marketo, который в первую очередь фокусируется на электронной почте, Make организует доставку контента по нескольким каналам. Это гарантирует, что независимо от того, взаимодействует ли потенциальный клиент через электронную почту, веб-сайт или чат-бота, он получает последовательный и релевантный контент. ИИ обеспечивает бесперебойное многоканальное взаимодействие, которое поддерживает интерес покупателя на протяжении всего пути.
Регулировки в реальном времени: по мере поступления новых данных ИИ постоянно учится и корректирует свой подход. Это позволяет маркетологам немедленно предоставлять своевременные ответы и персонализированный контент, с чем сталкиваются статические платформы автоматизации маркетинга. С Make ваша стратегия становится гибкой и адаптивной, автоматически подстраиваясь для оптимизации пути покупателя.
ПРИМЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ: Динамическая оценка лидов и предиктивная приоритизация лидов
В маркетинге B2B знание того, какие лиды с наибольшей вероятностью конвертируются, имеет решающее значение для расстановки приоритетов в охвате и более быстрого заключения сделок. Традиционные модели оценки лидов, которые часто основаны на данных о вовлеченности, могут упускать из виду ключевые сигналы намерений покупателя. Чтобы оптимизировать доход, CMO должны включить прогнозную оценку лидов, которая динамически оценивает качество лидов и гарантирует, что отделы продаж сосредоточатся на лидах с наивысшим потенциалом в режиме реального времени.
Где традиционная автоматизация маркетинга неэффективна:
Ограничено предопределенными правилами: оценка лидов Marketo основана на статических критериях, основанных на правилах, таких как баллы, назначаемые за открытие писем или регистрацию на мероприятия. Эти предопределенные правила не учитывают изменения в поведении или внешние сигналы, указывающие на возросшее намерение покупки.
Нет предиктивного интеллекта: традиционные системы реагируют на прошлое поведение, не предлагая предиктивных идей. Это заставляет маркетологов вручную корректировать оценки без четкого понимания того, насколько вероятно, что лид конвертируется.
Ручные обновления: изменения в оценках лидов часто требуют ручного ввода, что замедляет время реагирования отделов продаж и снижает общую эффективность процесса управления лидами.
Как ИИ помогает заполнить пробелы:
Предиктивная оценка лидов: модели ИИ в Make анализируют широкий спектр точек данных, включая сигналы о намерениях третьих лиц и историческое поведение, для динамической корректировки оценок лидов в режиме реального времени. Это позволяет отделам маркетинга и продаж сосредоточиться на высокоценных лидах, которые с большей вероятностью конвертируются.
Проактивная приоритизация лидов: вместо того, чтобы ждать, пока набор правил пометит лид как высокоприоритетный, системы на основе искусственного интеллекта могут предсказать, какие лиды собираются предпринять ключевые действия, такие как запрос демонстрации или запуск бесплатной пробной версии. Make может автоматически направлять эти лиды соответствующим торговым представителям для немедленного выполнения.
Решения на основе данных в режиме реального времени: ИИ постоянно обновляет оценки лидов на основе новых данных, гарантируя, что отделы маркетинга и продаж всегда работают с самой точной и актуальной информацией.
ПРИМЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ: Многоканальная оркестровка для многоканального взаимодействия
Покупатели взаимодействуют по нескольким каналам на протяжении всего своего пути — от электронной почты и социальных сетей до живого чата и взаимодействия на веб-сайте. Чтобы создать безупречный опыт, CMO должны обеспечить последовательное взаимодействие в режиме реального времени во всех точках соприкосновения. Координация этого многоканального взаимодействия является ключом к построению доверия и более эффективному продвижению покупателей по воронке продаж.
Где традиционная автоматизация маркетинга неэффективна:
Автоматизация для конкретных каналов: такие платформы, как Marketo, отлично справляются с автоматизацией электронной почты, но часто требуют сторонних инструментов для управления социальными сетями, веб-взаимодействием или взаимодействием в чате, что приводит к разрозненности взаимодействия.
Разрозненные кампании: сообщения в традиционных платформах автоматизации часто сегментированы по каналам, что приводит к разрозненному опыту. Например, кампании по электронной почте могут не координироваться с рекламой в социальных сетях или взаимодействиями в веб-чатах, что затрудняет обеспечение связного пути покупателя.
Отсроченные корректировки: без кросс-канальной координации в режиме реального времени мгновенная корректировка сообщений и стратегии с учетом нового поведения покупателей становится сложной задачей.
Как ИИ помогает заполнить пробелы:
Унифицированная кросс-канальная оркестровка: Make гарантирует, что контент и взаимодействие синхронизированы на всех платформах — будь то электронная почта, социальные сети, чат или ваш веб-сайт. ИИ гарантирует, что покупатель получит правильное сообщение в правильное время, независимо от того, где он взаимодействует с вашим брендом.
Регулировки в реальном времени по всем каналам: ИИ корректирует сообщение в реальном времени, пока покупатели взаимодействуют с вашим брендом по разным каналам. Если покупатель нажимает на электронное письмо, но не конвертируется, Make может запустить рекламу в LinkedIn или активировать чат-бота на вашем сайте, чтобы продолжить общение без проблем.
Последовательный покупательский опыт: оркестровка на базе ИИ гарантирует, что сообщения остаются последовательными, релевантными и своевременными на всех платформах. Этот сплоченный опыт формирует доверие и способствует более быстрому принятию решений.
ПРИМЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ: Оркестровка взаимодействия покупателей с различными отделами
Путь покупателя не заканчивается маркетингом — он простирается на продажи, успех клиентов и даже финансы. Чтобы создать безупречный, кросс-функциональный опыт, CMO должны обеспечить плавную и своевременную передачу лидов между отделами. Каждый отдел должен играть свою роль в развитии и превращении потенциальных клиентов в долгосрочных.
Где традиционная автоматизация маркетинга неэффективна:
Рабочие процессы, ориентированные на маркетинг: такие платформы, как Marketo, предназначены в первую очередь для маркетинга, оставляя пробелы, когда дело доходит до координации усилий в продажах, клиентском успехе и операциях. Это часто приводит к сбоям, когда лиды переходят между командами.
Ручная передача данных: передача информации между отделами часто требует ручной координации, что замедляет время реагирования и может привести к несогласованности действий между командами.
Разрозненные данные: Marketo обеспечивает ограниченное представление о том, что происходит в других отделах, что затрудняет создание единого клиентского опыта в отделах маркетинга, продаж и обслуживания клиентов.
В этой статье мы рассмотрим критически важные примеры использования, демонстрирующие, где традиционная автоматизация маркетинга не справляется, и как платформы на базе искусственного интеллекта, такие как Make, могут заполнить эти пробелы, оптимизируя пути покупателей и увеличивая доход, делая ваш маркетинговый процесс более эффективным и результативным.
ПРИМЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ: Персонализация в реальном база данных номеров времени и доставка контента для клиентов, готовых к будущему
Когда потенциальный клиент взаимодействует с вашим брендом, например, читая пост в блоге о продукте, крайне важно предоставить ему соответствующий персонализированный контент. Предоставление нужного контента в нужное время, например, тематического исследования или демонстрации продукта, адаптированной к его отрасли или поведению, помогает более эффективно перевести потенциального клиента из стадии осведомленности в стадию рассмотрения. В сегодняшней конкурентной среде своевременное и персонализированное взаимодействие имеет решающее значение для повышения конверсии и ускорения пути покупателя.
Где традиционная автоматизация маркетинга неэффективна:
Статическая персонализация на основе правил: Marketo и аналогичные платформы в значительной степени полагаются на предопределенные правила, установленные маркетологами. Несмотря на эффективность для сегментации аудитории, этот подход не обладает гибкостью для адаптации к быстро меняющемуся поведению в реальном времени.
Ручная и трудоемкая настройка: рабочие процессы персонализации Marketo требуют ручной настройки и корректировки, что ограничивает возможность масштабирования без существенных накладных расходов. Это приводит к задержкам в предоставлении персонализированного контента на основе действий потенциальных клиентов в реальном времени.
Отсутствие возможностей прогнозирования: традиционная автоматизация маркетинга реагирует на прошлое поведение, но не имеет аналитических данных на основе искусственного интеллекта, позволяющих предсказать, с каким контентом потенциальный клиент, скорее всего, будет взаимодействовать в следующий раз, что означает упущенные возможности предоставления своевременных и актуальных рекомендаций.
Как ИИ помогает заполнить пробелы:
Динамическая персонализация в реальном времени: Make, работающий на основе ИИ, преодолевает ограничения статических систем на основе правил, динамически корректируя контент на основе взаимодействий в реальном времени. Независимо от того, взаимодействует ли потенциальный клиент с вашим веб-сайтом, электронной почтой или социальными сетями, Make может немедленно инициировать персонализированные рекомендации по контенту без ручного вмешательства.
Предиктивная доставка контента: Make использует ИИ для прогнозирования того, какой контент, скорее всего, вызовет вовлечение, на основе поведения потенциального клиента, исторических данных и схожих клиентских путей. Например, после прочтения записи в блоге Make может порекомендовать релевантный кейс, калькулятор ROI или демонстрационное видео продукта, которые соответствуют их конкретной отрасли или потребностям.
Оркестровка кросс-канальных каналов: в отличие от Marketo, который в первую очередь фокусируется на электронной почте, Make организует доставку контента по нескольким каналам. Это гарантирует, что независимо от того, взаимодействует ли потенциальный клиент через электронную почту, веб-сайт или чат-бота, он получает последовательный и релевантный контент. ИИ обеспечивает бесперебойное многоканальное взаимодействие, которое поддерживает интерес покупателя на протяжении всего пути.
Регулировки в реальном времени: по мере поступления новых данных ИИ постоянно учится и корректирует свой подход. Это позволяет маркетологам немедленно предоставлять своевременные ответы и персонализированный контент, с чем сталкиваются статические платформы автоматизации маркетинга. С Make ваша стратегия становится гибкой и адаптивной, автоматически подстраиваясь для оптимизации пути покупателя.
ПРИМЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ: Динамическая оценка лидов и предиктивная приоритизация лидов
В маркетинге B2B знание того, какие лиды с наибольшей вероятностью конвертируются, имеет решающее значение для расстановки приоритетов в охвате и более быстрого заключения сделок. Традиционные модели оценки лидов, которые часто основаны на данных о вовлеченности, могут упускать из виду ключевые сигналы намерений покупателя. Чтобы оптимизировать доход, CMO должны включить прогнозную оценку лидов, которая динамически оценивает качество лидов и гарантирует, что отделы продаж сосредоточатся на лидах с наивысшим потенциалом в режиме реального времени.
Где традиционная автоматизация маркетинга неэффективна:
Ограничено предопределенными правилами: оценка лидов Marketo основана на статических критериях, основанных на правилах, таких как баллы, назначаемые за открытие писем или регистрацию на мероприятия. Эти предопределенные правила не учитывают изменения в поведении или внешние сигналы, указывающие на возросшее намерение покупки.
Нет предиктивного интеллекта: традиционные системы реагируют на прошлое поведение, не предлагая предиктивных идей. Это заставляет маркетологов вручную корректировать оценки без четкого понимания того, насколько вероятно, что лид конвертируется.
Ручные обновления: изменения в оценках лидов часто требуют ручного ввода, что замедляет время реагирования отделов продаж и снижает общую эффективность процесса управления лидами.
Как ИИ помогает заполнить пробелы:
Предиктивная оценка лидов: модели ИИ в Make анализируют широкий спектр точек данных, включая сигналы о намерениях третьих лиц и историческое поведение, для динамической корректировки оценок лидов в режиме реального времени. Это позволяет отделам маркетинга и продаж сосредоточиться на высокоценных лидах, которые с большей вероятностью конвертируются.
Проактивная приоритизация лидов: вместо того, чтобы ждать, пока набор правил пометит лид как высокоприоритетный, системы на основе искусственного интеллекта могут предсказать, какие лиды собираются предпринять ключевые действия, такие как запрос демонстрации или запуск бесплатной пробной версии. Make может автоматически направлять эти лиды соответствующим торговым представителям для немедленного выполнения.
Решения на основе данных в режиме реального времени: ИИ постоянно обновляет оценки лидов на основе новых данных, гарантируя, что отделы маркетинга и продаж всегда работают с самой точной и актуальной информацией.
ПРИМЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ: Многоканальная оркестровка для многоканального взаимодействия
Покупатели взаимодействуют по нескольким каналам на протяжении всего своего пути — от электронной почты и социальных сетей до живого чата и взаимодействия на веб-сайте. Чтобы создать безупречный опыт, CMO должны обеспечить последовательное взаимодействие в режиме реального времени во всех точках соприкосновения. Координация этого многоканального взаимодействия является ключом к построению доверия и более эффективному продвижению покупателей по воронке продаж.
Где традиционная автоматизация маркетинга неэффективна:
Автоматизация для конкретных каналов: такие платформы, как Marketo, отлично справляются с автоматизацией электронной почты, но часто требуют сторонних инструментов для управления социальными сетями, веб-взаимодействием или взаимодействием в чате, что приводит к разрозненности взаимодействия.
Разрозненные кампании: сообщения в традиционных платформах автоматизации часто сегментированы по каналам, что приводит к разрозненному опыту. Например, кампании по электронной почте могут не координироваться с рекламой в социальных сетях или взаимодействиями в веб-чатах, что затрудняет обеспечение связного пути покупателя.
Отсроченные корректировки: без кросс-канальной координации в режиме реального времени мгновенная корректировка сообщений и стратегии с учетом нового поведения покупателей становится сложной задачей.
Как ИИ помогает заполнить пробелы:
Унифицированная кросс-канальная оркестровка: Make гарантирует, что контент и взаимодействие синхронизированы на всех платформах — будь то электронная почта, социальные сети, чат или ваш веб-сайт. ИИ гарантирует, что покупатель получит правильное сообщение в правильное время, независимо от того, где он взаимодействует с вашим брендом.
Регулировки в реальном времени по всем каналам: ИИ корректирует сообщение в реальном времени, пока покупатели взаимодействуют с вашим брендом по разным каналам. Если покупатель нажимает на электронное письмо, но не конвертируется, Make может запустить рекламу в LinkedIn или активировать чат-бота на вашем сайте, чтобы продолжить общение без проблем.
Последовательный покупательский опыт: оркестровка на базе ИИ гарантирует, что сообщения остаются последовательными, релевантными и своевременными на всех платформах. Этот сплоченный опыт формирует доверие и способствует более быстрому принятию решений.
ПРИМЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ: Оркестровка взаимодействия покупателей с различными отделами
Путь покупателя не заканчивается маркетингом — он простирается на продажи, успех клиентов и даже финансы. Чтобы создать безупречный, кросс-функциональный опыт, CMO должны обеспечить плавную и своевременную передачу лидов между отделами. Каждый отдел должен играть свою роль в развитии и превращении потенциальных клиентов в долгосрочных.
Где традиционная автоматизация маркетинга неэффективна:
Рабочие процессы, ориентированные на маркетинг: такие платформы, как Marketo, предназначены в первую очередь для маркетинга, оставляя пробелы, когда дело доходит до координации усилий в продажах, клиентском успехе и операциях. Это часто приводит к сбоям, когда лиды переходят между командами.
Ручная передача данных: передача информации между отделами часто требует ручной координации, что замедляет время реагирования и может привести к несогласованности действий между командами.
Разрозненные данные: Marketo обеспечивает ограниченное представление о том, что происходит в других отделах, что затрудняет создание единого клиентского опыта в отделах маркетинга, продаж и обслуживания клиентов.