Nie ulega już wątpliwości, czy sztuczna inteligencja będzie dostarczać wartość również w obszarze marketingu. A skoro wiemy już, że to się dzieje, dobrze byłoby zapytać, gdzie.

Dlatego poniżej przyjrzymy się kilku przykładom i pokażemy, w których obszarach AI może pomóc marketerom, usprawnić lub przyspieszyć niektóre działania, a zarazem zostawić więcej przestrzeni na kreatywność.

Jeśli zajmujesz lub interesujesz się digital marketingiem, z pewnością wiesz, że temat AI przewija się w rozmowach już od jakiegoś czasu. Czy jest się czego bać? A może są powody do radości?

Jedno jest pewne: ChatGPT to był dopiero początek. W tej chwili mamy dostęp do szeregu innych narzędzi AI, które mogą wpłynąć na produktywność, zautomatyzować niektóre zadania, pomóc w analizie danych i nie tylko.

Dostępność to jedno, a integracja – drugie. Obserwujemy teraz, że producenci oprogramowania coraz częściej wbudowują komponent AI do swoich produktów, poszerzając funkcje kolejnych narzędzi. W tej chwili marketerzy mają szeroki wybór rozwiązań, czy to samodzielnych, czy wbudowanych jako jedna z funkcji szerszego pakietu.

A skoro sztuczna inteligencja puka do nas z każdej strony, warto przyjrzeć się, jak mogłaby nam się przysłużyć. Co też robimy poniżej.

Co sztuczna inteligencja wnosi w obszar marketingu?

Według ankiety przeprowadzonej przez The Conference Board i Ragan Communications, 68% marketerów używa sztucznej inteligencji przynajmniej „czasami” w swojej codziennej pracy. Nie jest to zaskoczeniem. Wielu marketerów z dumą porównuje się do „szwajcarskiego scyzoryka” – sprawnie przechodzą od zadania do zadania, od pracy z danymi po tworzenie treści. Oznacza to regularne korzystanie z dowolnej liczby narzędzi i funkcji opartych na sztucznej inteligencji, aby usprawnić sobie realizację kolejnych zadań.

Ogólnie mówiąc, sztuczna inteligencja niesie ze sobą trzy rodzaje korzyści:

  • Wyższa wydajność.
  • Lepsze targetowanie.
  • Zwiększona stopa zwrotu z inwestycji.

Wyższa wydajność

Ile jest rzeczy, które można robić szybciej z małą pomocą AI w marketingu? Wszyscy prawdopodobnie poświęcamy sporo czasu na zarządzanie kalendarzem, sprawdzanie komunikatorów i udział w (nie zawsze potrzebnych) spotkaniach. A tymczasem praca czeka.

Asystenci AI, tacy jak Motion czy Clockwise, pomogą Ci wydajnie i sprawnie zarządzać kalendarzem. Sprawnie przygotowana lista obowiązków, spotkań i terminów ułatwi Ci codzienną pracę i zostawi przestrzeń na zadania, których maszyna nie wykona. Jasper pomoże w wyszukiwaniu i tworzeniu treści do kampanii i postów w mediach społecznościowych. Przy wsparciu Grain przygotujesz lepsze notatki na spotkaniu. Wszystko to są ważne zadania w codziennej pracy marketera, ale zwykle pochłaniają więcej czasu niż dostarczają wartości.

Lepsze targetowanie

Połączenie sztucznej inteligencji z analityką predykcyjną umożliwia głębszą i szybszą segmentację klientów. Sztuczna inteligencja pomoże sklasyfikować klientów do odpowiednich grup docelowych lub stworzyć persony w oparciu o zebrane dane. Pozwoli nawet zaplanować następną ofertę, działanie lub krok w podróży klienta.

Platformy danych klientów (CDP) szybko dodają możliwości sztucznej inteligencji, aby zapewnić lepszy wgląd w preferencje i działania klientów.

Zwiększony zwrot z inwestycji

Jako że sztuczna inteligencja może pomóc nam zwiększyć wydajność poprzez automatyzację niektórych zadań, w połączeniu z jej zdolnością szybszego targetowania i segmentacji odbiorców może też przyczynić się do podwyższenia ogólnego zwrotu z inwestycji (ROI) w marketing. Inwestycje takie rozumiemy zarówno jako wydatki na technologię marketingową, jak i koszty personalne.

W miarę jak dostawcy dodają coraz więcej funkcji AI do narzędzi martech – tym samym tworząc interfejsy użytkownika oparte na AI – zespoły marketingowe mogą działać szybciej. Przy odpowiedniej logice i podziale zadań można zmaksymalizować wykorzystanie technologii, a zarazem wyciągnąć to, co najlepsze z pracy kreatywnej i koncepcyjnej całego zespołu.

Przeanalizujmy konkretne przypadki użycia sztucznej inteligencji w marketingu.

ai w marketingu narzędzia
Woman holding ai icons with laptop

Tworzenie treści marketingowych ze wsparciem AI

Pisanie tekstów do reklam, mediów społecznościowych, wiadomości e-mail i nie tylko jest codziennym zadaniem wielu marketerów. Każda z tych form ma inne wymagania pod względem długości, tonu i funkcji. Opracowanie solidnego pomysłu, iteracja przez różne wersje i wybór najlepszej opcji do każdego medium wymaga czasu. Pomocne może być narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT lub Jasper.

Wiele narzędzi AI, które pomagają marketerom tworzyć copy, działa trochę jak terapeuci, zwłaszcza jeśli przytłacza Cię konieczność wyboru jednej spośród kilku wersji. Wystarczy wyjaśnić botowi szczegóły dotyczące produktu, grupy docelowej, tonu wiadomości i wszelkich ograniczeń dotyczących liczby znaków lub słów. Dobre narzędzie oparte na sztucznej inteligencji jest jak sesja brainstormingu, co doceniają szczególnie ci z nas, którzy na co dzień pracują sami i nie mają z kim skonsultować kolejnych pomysłów.

Pomocne jest również poinformowanie narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji o roli, jakiej od nich oczekujemy. Tu zaczyna się swego rodzaju role-play z udziałem bota. Rozpocznij prompt od czegoś w rodzaju: „Jesteś copywriterem w zespole marketingowym B2B…”, aby narzędzie zrozumiało swoją rolę w Twoim procesie. Następnie dodaj informacje o odbiorcach, ofercie i działaniach, które mają podjąć czytelnicy – czy chcemy, żeby zostawili adres mailowy, pobrali katalog, zadzwonili, czy zarezerwowali termin rozmowy (CTA).

Korzystasz ze wsparcia AI w marketingu? Trzymaj wodze fantazji

Generatywne narzędzia AI pomogą ci szybciej iterować, otwierając możliwości testowania i, co najważniejsze, oszczędzając czas. Należy jednak pamiętać, że bot nie jest współpracownikiem godnym stuprocentowego zaufania. Zdarza mu się pomylić, a nawet zmyślać, choć nie należy iść aż tak daleko, by podejrzewać go o celową złośliwość czy licentia poetica. Dobrze zatem upewnić się, że narzędzie nie wysuwa w naszym imieniu twierdzeń, których nie można poprzeć, ani nie tworzy funkcji produktu, które nie istnieją.

Generatywne narzędzia sztucznej inteligencji mogą przybierać nadmiernie oficjalny ton w swoich odpowiedziach. Jeśli zauważysz, że wszystkie Twoje posty na LinkedIn utworzone przez narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji mają tę samą strukturę, dostosuj swój monit i podaj jasne instrukcje, aby podyktować nowy format. Jako że bot porusza się w ograniczonym krajobrazie językowym, zdarza się też, że w przypadku dłuższych wypowiedzi będzie się po prostu powtarzał. Czasami robi to sprytnie, umiejętnie parafrazując jedną wypowiedź na kilka sposobów, ale wprawne oko dostrzeże, że merytorycznie nie wnosi to nic nowego. Ot, dużo gada, niewiele powie.

Sztuczna inteligencja a analiza danych

Współczesny marketer pracuje w oceanie danych. Pochozą one z pomiarów, ankiet, kwestionariuszy, kampanii, raportów z generowania leadów, mailingu i formularzy internetowych. Bez narzędzi, które pomogą zespołowi zrozumieć te dane, są one w dużej mierze bezużyteczne.

Równie problematyczne jest jednak to, ile czasu może zająć analiza dużych zbiorów danych. Czas potrzebny na opracowanie spostrzeżeń to w praktyce opóźnienie w pracy, do której dane te byłyby już potrzebne. I tu dochodzimy do sedna sprawy: analiza danych to jedno z zadań, które sztuczna inteligencja może nam pomóc zgrabnie zautomatyzować.

ChatGPT jest generatywnym narzędziem AI, a jedną z rzeczy, które może generować, jest analiza danych. Jest to jednak pierwotnie narzędzie tekstowe, więc dane wejściowe i wyjściowe będą w formacie tekstowym. Jeśli potrzebujesz wizualizacji danych, możesz skorzystać z relatywnie nowego Tableau Pulse.

Wyżej wspominaliśmy, że producenci oprogramowania chętnie sięgają po funkcje AI, by wzmocnić swoje produkty. Dobrym tego przykładem jest firma Microsoft, która wprowadza możliwości oparte na sztucznej inteligencji do swoich produktów Power BI i Excel, aby ułatwić użytkownikom złożoną analizę.

Z kolei Looker firmy Google pomaga przekształcać duże zbiory danych w łatwe do przyswojenia wizualne raporty i pulpity nawigacyjne.

sztuczna inteligencja bot wykres
Robot or cyborg hand taps finger on chart of trading data of forex stock exchange. App or software with artificial intelligence analysis business financial information on trade market. Tech Concept.

Inne zastosowania AI w marketingu

Można powiedzieć, że sztuczna inteligencja wygląda już z każdego kąta digital marketingu. Poza przytoczonymi powyżej przykładami, istnieje też szereg innych zastosowań AI, o których marketerzy powinni wiedzieć:

Projekty graficzne

Generowanie obrazów i modyfikowanie ich z wykorzystaniem sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej powszechne. Popularne platformy, takie jak Canva, dodały funkcje sztucznej inteligencji, które pomagają marketerom radzić sobie z niektórymi zadaniami projektowymi. W ten sposób oszczędza się cenne profesjonalne zasoby projektowe i przydziela do bardziej złożonych zadań lub zaawansowanych etapów, na których maszyna sobie nie poradzi.

Integracja oprogramowania

Potrzebujesz połączyć różne źródła danych w pakiecie narzędzi marketingowych? Nie od dziś znamy kompleksowe rozwiązania takie jak Zapier, które pozwalają łatwo łączyć aplikacje. Interfejs użytkownika Zapier z ulepszoną sztuczną inteligencją sprawia, że aby skutecznie zintegrować różne narzędzia, wystarczy opisać, jaki efekt chcesz osiągnąć – w skrócie: podaj, co narzędzia mają dla Ciebie zrobić.

Doświadczenie klienta

Wadą wielu wdrożeń CRM jest to, że dane są wprowadzane, ale rzadko są wysyłane tak często, jak powinny. Sztuczna inteligencja pomoże to zmienić. Dobrze wytrenowane narzędzie orientuje się, jakie dane znajdują się w CRM, i będzie umiało błyskawicznie je wyekstrahować w razie potrzeby. Einstein AI firmy Salesforce przekształca dane w CRM w spersonalizowane doświadczenia.

Gdzie najlepiej widać korzyści ze sztucznej inteligencji?

To, jak wykorzystamy dostępne narzędzia AI w marketingu, zależy od naszych celów i potrzeb. Dobrze jest zmapować workflow swojego zespołu i wskazać obszary, które pochłaniają zbyt dużo czasu, zasobów lub energii. Nie wszystko da się zautomatyzować lub przyspieszyć, więc konieczna będzie indywidualna ocena każdego projektu.

W kampaniach typu thought leadership na pierwszy plan wysuwa się praca koncepcyjna, która jednak nie byłaby możliwa bez zebrania i odpowiedniej analizy wiarygodnych danych. O ile ten proces da się usprawnić z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, będzie potrzebna staranna weryfikacja uzyskanych wyników. Powiadają zresztą, że zadając botowi pytanie, musimy mieć już w głowie odpowiedź, która by nas satysfakcjonowała.

Wynika z tego zatem, że choć AI jest w stanie ułatwić nam pracę, oszczędzić czas i wyręczyć nas w najbardziej żmudnych lub powtarzalnych zadaniach, absolutnie nie zwalnia nas z konieczności uzupełniania własnej wiedzy.

Osoby decyzyjne i liderzy zespołów powinni zaś zrozumieć, jak poszczególne działy wykorzystują najnowsze zdobycze technologii. I nie chodzi tylko o mapowanie automatyzowanych procesów, ale również – a może przede wszystkim – o kwestie poufności, bezpieczeństwa, zgodności z prawem i ochrony własności intelektualnej.

Jako że AI jeszcze funkcjonuje jako szara strefa, tym bardziej potrzebna jest bezbłędna orientacja w przepisach i odpowiedzialne podejście do każdej nowinki.

 

Źródła:

  1. Raport – gotowi na sztuczną inteligencję (PwC)
  2. Wybrane narzędzia AI w marketingu i sprzedaży (Polski Fundusz Rozwoju)
  3. 4 narzędzia AI, które przyspieszą Twoje codzienne zadania (Comarch)