AI'nın pazarlama otomasyonu platformlarına hızlı infüzyonuna bakmak

Bu, AI'nın pazarlama otomasyonu platformlarına infüzyonunu konu alan dört bölümlük bir dizinin birinci bölümüdür.

Üretken yapay zekanın hızla benimsenmesi, martech profesyonelleri için heyecan hacmini 11'e çıkardı. Salesforce, HubSpot ve diğer pazar liderleri tarafından pazarlama otomasyonu platformlarının temel kullanımlarına (veri yönetimi, kampanya/olasılık yönetimi ve iş akışları/entegrasyonlar) yapay zeka destekli geliştirmeler getiriliyor. Pazarlamacıların günlük olarak ele aldığı görevlerin karışımını değiştirecek ve müşteri deneyimleri ve memnuniyetinde planlanan iyileştirmeleri etkileyecek.

Bu alıntı, AI'nın etkisinin ölçeğini özetliyor:

“Yeni nesil pazarlamacılar, modern tüketicilerin beklediği kişiselleştirme ve deneyimleri sunmak için pazarlamanın daha akıllı hale gelmesi gerektiğini biliyor. Pazarlamacı + makine haline gelmeli.”

– Paul Roetzer ve Mike Kaput, Pazarlama Yapay Zekası

Bu açıklama, martech için orijinal doğal dil işleme olarak pazarlama otomasyon platformlarının (MAP) ana akım olarak benimsenmesine uygulanabilirdi. 10 yıl önce - bugün AI ile gördüğümüze benzer - bir bükülme noktası yaşadılar. Pazarlama otomasyonunun yaygın olarak benimsenmesi, 2022'de 10.000'in üzerine çıkan ve 2011'e kıyasla %6.000'lik bir artışla martech uygulamalarının katlanarak büyümesine zemin hazırladı.

Neden önemli? MAP'leri yapay zeka ile aşılayarak yeni yetenekler ortaya çıkacak ve çoğu kuruluşun martech yığınının temelinin etkisini daha da genişletecek: CRM ile entegre çekirdek MAP. Bu nedenle martech liderleri, yeni yapay zeka yeteneklerini dahil etmek için değiştirilebilecek kullanım durumlarını keşfetmeye yatırım yapmalıdır. Yapay zeka destekli, denenmiş ve doğrulanmış en iyi uygulamalar, 2023 ve sonrasında değeri artıracak.

AI'nın üç temel pazarlama otomasyonu kullanımına nasıl uygulanacağı aşağıda açıklanmıştır. Bu üçünün her biri, önümüzdeki yıl daha derin bir takip parçasının odak noktası olacak.

Verilerimiz şirkete özel AI modellerini eğitmek için kullanıldığında veri kalitesi daha da önemli olacaktır.  

Müşteriler ve potansiyel müşteriler hakkında altta yatan veriler, pazarlamayı kişiselleştirmek için masadaki risklerdir. Yakalanan verilerin miktarı ve çeşitliliği arttıkça, müşteri etkileşimlerini açıklamak için açılan menülerde, form alanlarında vb. daha doğal dil standart değerlerine uyum sağlamak için yeniden odaklanma çabaları gerekecektir. AI, pazarlamacıların verileri daha etkili bir şekilde anlamasını, işlemesini ve analiz etmesini sağlayacaktır.

Kampanyalar ve potansiyel müşteri yönetimi. AI, mevcut iş akışlarında yeni kampanya yaklaşımları sağlayacaktır. Üretken yapay zeka, içerik yapay zeka entegrasyon istemleri arasında seçim yaparak veya bir yapay zeka asistanından iş süreçlerini "kodlamaya" yardım etmesini isteyerek bu yaklaşımları güçlendirecektir.

İş akışları ve entegrasyonlar. Daha geniş operasyonlar ve orkestrasyon için önceden varsayılan kapsam sınırlamaları test edilecektir. Üretken yapay zeka, kodlayıcıların kodu düzeltmesine yardımcı olabiliyorsa, açık bir API'yi yerel bir Entegrasyonun ötesine genişletmeye yardımcı olması an meselesidir.

Yerel platform entegrasyonları, CRM'ler ve pazarlama otomasyonu platformları arasındaki alan eşlemeleri ve iş akışları için orijinal doğal dildi. Bir BT ekibinden özel bir API oluşturmasını istemek yerine, bunları kurmak için doğal dil yazılım arayüzlerini kullanabiliriz.

Genel yapay zeka eğilimleri benzeri görülmemiş bir hızda ilerlese de, bu temel MAP süreçlerine yeniden yatırım yapmak, kuruluşunuzu bu yeni yapay zeka ile aşılanmış yeteneklere hızla uyum sağlamaya hazırlayacaktır.

Veri kalitesine yapay zeka eklenmesiyle ilgili bu serinin ikinci bölümünü tekrar kontrol edin.

Daha fazlasını bekleyemez misin? Önümüzdeki hafta MarTech Konferansı'ndaki sunumuma göz atın, "Yeni Okul, Eski Okul: Mevcut Pazarlama Otomasyonu Manzarasında Gezinme."

MarTech'i edinin! Günlük. Özgür. Gelen kutunuzda.

İş e-posta adresi

Abone İşleme...

Şartlara bakın.