לאלה מאיתנו שלא עשו דוקטורט במדעי המחשב או התמחו באלגוריתמיקה, רק לשמוע "בינה מלאכותית" או "למידת מכונה" עלול להלחיץ. אבל האמת היא שהטכנולוגיה העתידנית הזאת, כל עוד לא התבקשתם לחקור או לייצר אותה בעצמכם, היא די אינטואיטיבית: לוקחים את התשומות - הנתונים שהצטברו אצלנו ושהזנו למערכת; בודקים את התוצאות; מזהים דפוסים או מגמות; וגוזרים מסקנות - מודל שיווקי או מכירתי. המודל מכוון למה שמכונה "מסעות לקוח": כיצד לנווט לקוחות לפעולה הבאה, ובכך להאריך את היחסים בינינו.
רוצים לדעת עוד על מוצרי סיילספורס ולקבל דמו מותאם אישית? לחצו כאן >>
דוגמה להמחשה: רשת של בתי קפה התחקתה לאורך זמן אחר סוגי המשקאות שלקוחותיה נוטים לצרוך בתנאי מזג אוויר שונים. באמצעות בינה מלאכותית (AI), בדרך שתוארה כאן, היא גילתה שכשהטמפרטורה מטפסת ל-28 מעלות, יש סיכוי גבוה יותר שהאספרסו או ההפוך יוחלפו באייס קפה. מאותו רגע, בכל פעם שהמעלות התקרבו לאותה נקודה, קידמה החברה הצעות, מבצעים ואפילו קמפיינים סביב הקפה הקר.
עד כאן טוב ויפה, אבל - פרפצ'ינו בצד - איך נדע שעקבנו אחר הנתונים הנכונים? כיצד נוודא, בשפה מקצועית יותר, שהזנו למערכת את הדאטה המתאים ושידענו להציג לה את השאילתה המדויקת? כאן המפתח הטמון ב-ROI. מתברר שהמושג הזה, שאין איש שיווק או פיתוח שלא מדקלם אותו מתוך שינה, הוא חמקמק מכפי שנדמה. רבים למשל נוטים להתבלבל בין מדדים שאפשר להכין מהם יופי של מצגת למנכ"ל - דפים נצפים באתר, לייקים ושיתופים ברשתות החברתיות או מיקום במנועי החיפוש - לבין מדדים אקוטיים ורלוונטיים יותר כמו שיעורי המרה, לידים אפקטיביים ולקוחות חוזרים ויציבים לאורך זמן.
אם חושבים במונחי ROI, הרי שמדדים נכונים למעקב ולמחקר של AI צריכים להיות קשורים להכנסות ולהוצאות. הם חייבים להיגזר ממטרת העל שהצבנו - הגדלת טראפיק לאתר ולשאר הנכסים הדיגיטליים שלנו, או המרה לעסקאות. בשלב הבא, אם אכן הצבנו את המדדים הנכונים, המערכת תוכל ללמוד ולהמליץ לנו מהם הערוצים היעילים ביותר, אילו קמפיינים אפקטיביים במיוחד ומהן הטקטיקות שעלינו ליישם כדי למקסם רווחים, מכירות או כל יעד אחר שהגדרנו.
הדמוקרטיזציה של ה-AI
כאמור, יתרונה הגדול של הבינה המלאכותית לעסק שלנו הוא ביכולת ליישם אותה לבניית מסעות לקוח מותאמים אישית. אם נבין מיהם הלקוחות שלנו, היכן הם נמצאים, מה מניע אותם לפעולה ומהם הצרכים שלהם בכל נקודת זמן, נוכל לענות על הציפייה ההולכת וגוברת שלהם מאיתנו: להכיר אותם, להגיש להם תוכן רלוונטי ולחזות, על סמך התנהגות עבר שלהם או דפוסי פעולה של דומיהם, צעד אחד קדימה.
השימוש ב-AI לטובת חוויות המותאמות אישית מאפשר למקסם את הפוטנציאל הטמון בנתונים שאנחנו אוספים, להציג החזר על ההשקעה ולמקסם את תקציב השיווק שלנו. בעידן שבו ללקוחות אכפת מהחוויה שהחברה מספקת באותה מידה שאכפת להם מהמוצרים שהיא מוכרת, החשיבות של התאמה אישית המונעת על ידי בינה מלאכותית רק תלך ותגדל.
לבתי העסק מוצעים כיום כמה כלים יעילים, המשלבים בינה מלאכותית עם יצירת מסעות לקוח. פלטפורמת "איינשטיין" של סיילספורס, שפותחה במרכז הפיתוח של החברה בישראל, משמשת לזיהוי העדפות וטעמים משתנים של לקוחות על ידי ניתוח נתונים בזמן אמת. כך היא מהווה כלי לניבוי הצלחה של עסקאות ולגיבוש מודל שיווקי. "איינשטיין" מוטמעת בפלטפורמות סיילספורס כשכבת AI ומספקת שירותים כמו חיזוי אנליטי, למידה עמוקה ולמידת מכונה. אלה הופכים מנחלתם של בודדים לזמינים ונגישים לכל עסק, וללא צורך בהשקעות עתק. בסיילספורס קוראים לזה "הדמוקרטיזציה של ה-AI".
"עולם השיווק הוא הראשון להשתמש ב-AI משום ששם נמצא כל הדאטה", אומר ארנון ברזילי, Regional Sales Director - Salesforce Marketing Cloud. "מאחר שהיקף המידע הולך וגדל כל הזמן, הוא השיג למעשה את היכולת של העובד הממוצע להתמודד עם הכמויות. הבינה המלאכותית מסייעת בבחירת הסגמנטציה היעילה ביותר, בפרסונליזציה של ערוצים ומסרים לכל לקוח ולקוח, במציאת הזמן הטוב ביותר למשלוח המסרים (Send Time Optimization) ואפילו במציאת תדירות המסרים האופטימלית (Frequency Capping) שיש לשלוח לכל סגמנט. מסקרים שערכנו בנושא, אנחנו רואים בבירור שחברות שמשתמשות ב-AI לצרכי השיווק הפרסונלי שלהן רואות תוצאות עסקיות טובות יותר בצורה משמעותית כתוצאה מכך".
אז מה חשוב לזכור:
1. לחשוב ROI: מדדים משמעותיים קשורים תמיד להוצאות ולהכנסות.
2. לא להשקיע יותר מדי במדדים שהם רק ל"שואו". כך נזהה אותם:
האם ניתן לפעול בעקבותיהם? (לא)
האם ניתן לעשות עליהם מניפולציות? (כן)
האם הם קשורים ישירות ל-ROI? (לא)
3. להתמקד במדדים שיכולים להוביל לפעולה: שיעור המרה, לידים אפקטיביים והערך של לקוחות לאורך זמן.
4. לאחד כלים: לוודא שהם מקושרים ועובדים יחד כפלטפורמה אחידה.
5. להשתמש ב-AI לגיבוש תובנות על לקוחות, טעמים ודפוסים שכיחים באינטראקציה עם הקמפיינים.
6. להגיש ללקוחות "מסעות" שנקבעו מראש על סמך התובנות שעולות מהניתוח ובהתאם למודל. בעזרת AI נוכל למשל לקבוע באופן אוטומטי את העיתוי הנכון להפנות את הקמפיין הנכון ללקוח הנכון.
רוצים לדעת עוד על מוצרי סיילספורס ולקבל דמו מותאם אישית? לחצו כאן >>
