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来聊一聊,自动化工具和人工智能如何改变客户关系


营销自动化软件(例如HubSpot或Eloqua)的供应商目前正在开发具有集成AI的新应用程序和产品。目的是更好地考虑客户和潜在客户的需求和偏好。

诸如HubSpot或Oracle Eloqua之类的提供商目前正在开发具有集成AI应用程序的新应用程序和产品。将自动化与智能数据分析相结合是实现个性化客户体验的智能数据评估和活动管理方法的逻辑下一步。可以在1:1营销中创建有意义的客户资料,以保留或赢得客户。

与以前的系统的区别在于,营销活动可以根据用户行为进行实时调整和播放。将AI连接到营销自动化工具可以帮助将现有数据转换为战略和战术见解,从而自动,精确地优化数千个用户体验。

人工智能为客户通信带来了更高的精度和效率,从而为企业增加了销售机会。但是,这些算法取决于可靠,足够的数据库。如果满足此先决条件,则AI算法可以在与潜在客户或客户进行互动的正确时间以及要使客户购买,留下或返回时需要采取何种战术性营销措施时,更准确地进行很多次预测。

营销活动不再是静态的。通过更新有关购买,兴趣和用户行为的所有知识,并将其用于显着改善的客户体验,它们可以动态发展。机器学习使这成为可能。

客户细分的AI模型
无论是金融,非政府组织还是经典零售-某些AI应用程序在所有行业的个性化客户方法中均表现出出色的性能。如果将这些连接到HubSpot,Eloqua或Mautic,则可以更准确地编制广告活动的收件人组并根据需要进行区分,从而带来更高的转化率和更有效的营销。这是一个选择:

建立客户群
连接到营销自动化系统的机器学习算法会深入分析用户数据,并搜索具有相似值和行为的模式。共同的特征和趋势确定了系统中生成和存储的目标组(行为聚类)。购买类似产品的客户可以合并到促销中(基于产品的集群)。

防止客户流失
机器学习可计算谁将购买产品或对产品和服务不再感兴趣的概率。由于对客户数据的流失分析,如果有迁移迹象,则可以尽早开始市场营销措施。


播放个性化内容
与已经动态的内容相比,人工智能极大地改善了个性化内容在首选渠道上的寻址和播放方式。

不断提高效率
即使在转换的初始阶段使用智能算法意味着为数据的准备和存储付出额外的努力,也可以通过使用Marketing Automation软件(不使用AI)简单地实现效率的显着提高。

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Tags: 营销自动化 营销技术 客户体验管理

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