Какво е AI-driven маркетинг? Стратегии и какво следва

През последните десет години целта беше маркетингът, воден от данни. Съберете данните, изградете таблата, оставете числата да решават споровете. Повечето екипи стигнаха дотам, повече или по-малко. Те проследяват събития, сегментират по поведение и могат да ви кажат конверсията от миналото тримесечие по канали.

После пристигнаха AI инструментите за маркетинг и почти всички ги приеха. Bain анкетира 1397 ръководители и установи, че почти всяка маркетингова организация вече използва AI, но само 6% казват, че той дава значително въздействие върху резултатите. В повечето екипи вземането на решения остана същото въпреки новите налични инструменти.

В тази статия ще разгледаме какво означава AI-driven маркетингът на практика, технологията зад него, как се променя работата на маркетолога, къде се вписва агентният маркетинг и четири решения, които можете да започнете да предавате на AI още сега.

Накратко

• AI-driven маркетингът означава, че модели вземат или препоръчват решения на ниво клиент (с кого да се свърже, какво да му се предложи, кога и през кой канал) в рамките на цели и ограничения, зададени от маркетолозите, след което оптимизират въз основа на обратната връзка от резултатите. 
• Маркетингът, воден от данни, не изчезва. Данните стават входът, а рутинните решения преминават от хората към моделите.
• Добавянето на още AI инструменти за маркетинг не прави маркетинга AI-driven. Нужни са неща като споделен клиентски профил, обща бизнес цел и затворен цикъл на обратна връзка.
• Работата на маркетолога се измества към определяне на целта, ограниченията, данните, метриката за успех и точките, в които човек дава одобрение.
• Агентният маркетинг е най-автономният край на AI-driven маркетинга и зависи от същите основи.

Какво е AI-driven маркетинг?

AI-driven маркетингът е оперативен модел, при който изкуственият интелект взема или препоръчва ежедневните решения в клиентския маркетинг: с кои клиенти да се влезе в контакт, какво да се покаже на всеки от тях, кога да се изпрати и през кой канал. Хората задават целта и границите. Моделите препоръчват или автоматизират отделните решения в тези рамки и ги оптимизират въз основа на това, което се е случило предишния път.

Полезно е да го отделим от по-широкия термин. AI маркетингът обхваща всяко използване на AI в маркетинговата работа. Копирайтър, който чернови теми на имейли с чатбот, или дизайнер, който генерира фонове за банери, и двамата правят AI маркетинг. Но тези приложения не променят кой решава какво получава клиентът.

Бърз тест: представете си, че махнете AI инструментите за маркетинг от вашата система. Ако кампаниите излизат по-бавно, но идентични, имате AI-подпомогнато производство. Ако различни клиенти сега биха получавали различни продукти, в различно време, през различни канали, AI е вземал решения и маркетингът ви е AI-driven дотолкова. 

От маркетинг, воден от данни, към AI-driven маркетинг: какво се промени?

При маркетинга, воден от данни, хората четат данните и хората вземат решения. Примери са анализатор, който извлича отчет, маркетолог, който изгражда сегмент с правила като „купувал през последните шест месеца, отворил имейл през последните пет седмици“, и кампания, която отива до всички, които отговарят на условията.

Този модел има две реални ограничения, които никакво количество данни не може да разреши. Първото е мащабът. Добър екип може да проектира десет сегмента и може би петдесет кампании, базирани на тригери. Но не може да вземе индивидуално решение за всеки от 500 000 клиенти всеки ден. Второто ограничение е посоката. Правилата описват какво са правили клиентите в миналото. „Купувал през последните шест месеца“ идентифицира кой е бил активен, което е различна група от тази, която е на път да купи.

Оксана Вобяченко, маркетинг директор (CMO) на Yespo

 

Парадоксът на маркетинга, воден от данни, е, че компаниите са се научили да събират много повече данни, отколкото реално могат да използват.

Например CDP събира стотици поведенчески сигнали, а маркетолозите продължават да създават сегменти на базата на само три до пет критерия. Значителна част от информацията никога не влияе на вземането на решения. С други думи, наличието на данни вече не е основното ограничение.

Истинското предизвикателство е колко от тези данни компанията може да превърне в действие. 

AI премества решението към отделния клиент и го насочва напред. 

Например модел може да оцени всеки контакт по вероятността да купи, да напусне или да отговори, като използва стотици сигнали, за които никой не би писал ръчни правила, и обновява тези оценки при ново поведение. Маркетологът делегира повече решения за избор на аудитория на модела и започва да решава за какво трябва да оптимизира моделът и какво никога не бива да прави.

Значи ли това, че маркетингът вече е само AI-driven, а този, воден от данни, е останал назад? Не, данните са по-важни отколкото преди, защото моделът действа въз основа на тях, без човек да проверява всяко решение. Чистите first-party данни, събрани със съгласие, стават предпоставка за всичко останало.

Но това сериозно променя начина, по който вършим работата. Повечето AI маркетинг досега е подобрил ефективността на маркетинга: повече текстове, повече изображения, по-кратко време за излизане на пазара, но AI в маркетинга предлага повече от това. Проучването на Bain установи, че лидерите в маркетинга са 3,7 пъти по-склонни от изоставащите да са преработили изцяло работните си процеси около AI. Екипите, които виждат резултати, са променили кой какво решава, а инструментите са последвали.

Как работи AI-driven маркетингът: технологията зад него

Полезен начин да разберем AI-driven маркетинга е чрез опростен цикъл на вземане на решения: данните захранват клиентски профил. Моделите четат профила и правят прогнози. Слой за вземане на решения превръща прогнозите в действия, каналите ги доставят, а отговорът на клиента се връща като нови данни. Тези допълнителни данни позволяват на моделите да правят още по-точни прогнози.

Слой на данните: един профил на клиент

Платформа за клиентски данни (CDP) събира поведенчески данни като посещения на сайта, прегледи на продукти и събития с количката, добавя транзакциите и свързва всичко това с един човек през различни устройства и сесии. Тези данни захранват единния клиентски профил, 360-градусовия поглед върху клиента, от който четат всички модели. Пропуските в профила се превръщат в пропуски във всяко решение, взето въз основа на него, затова обогатяването на клиентските данни е още по-важно, когато е включен AI.

Слой на моделите: прогнозиране и генериране

Два вида модели вършат по-голямата част от работата. Предиктивните модели, най-вече класификатори с машинно обучение и невронни мрежи, оценяват вероятности: кой ще купи през следващите 30 дни, кой е вероятно да напусне, кой няма да отвори следващия имейл. Това е предиктивна аналитика, приложена към отделни клиенти, често наричана моделиране на склонността (propensity modeling).

Моделите за последователности четат реда на действията на клиента вместо обобщение на тях. Архитектурата transformer, която стои зад всеки голям езиков модел, сега се използва за продуктови препоръки, защото редът има значение: клиент, който е купил фотоапарат и после е прекарал седмица в разглеждане на стативи, разказва история, която списък „Клиентите купиха още“ може да пропусне. Захранвани с данни от текущата сесия, тези модели могат да обновяват избора на продукти по време на посещение, което е същността на персонализацията в реално време на практика.

Освен това генеративният AI се занимава със съдържанието. Той използва обработка на естествен език, за да чернови теми на имейли, текстове за push известия и описания на продукти и да създава варианти по-бързо, отколкото всеки екип може да ги напише.

Слой за вземане на решения: от прогноза към действие

Самата прогноза не променя нищо. Слоят за вземане на решения комбинира резултатите от моделите с бизнес правила: изпрати офертата, ако вероятността за покупка е над определен праг, препоръчвай само артикули в наличност, никога не давай отстъпка за новите продукти. Това доставчиците наричат AI decisioning. Оптимизацията на кампаниите също може да работи непрекъснато: тестването по метода на многорък бандит (multi-armed bandit) пренасочва трафик към по-добре представящите се варианти на съобщението, докато тестът все още тече. Резултатът е следващо най-добро действие (next best action) за всеки клиент, което може да бъде продукт, съобщение, момент или решение да се изчака.

Обратна връзка: често пренебрегвана част

Тук сигналите за ангажираност на клиентите, като отваряния, кликвания, покупки, отписвания, се връщат в профила. Системата може да използва тази обратна връзка, за да оптимизира следващите прогнози и решения. Без този обратен път тя продължава да прави едни и същи предположения и не се подобрява. 

Как се вписва в жизнения цикъл на клиента

Този подход към вземането на решения може да се прилага през целия жизнен цикъл на клиента, като на всеки етап стават релевантни различни сигнали и решения.

Какво прави маркетинга наистина AI-driven (а не просто набор от инструменти)

Преброите ли AI функциите за маркетинг в типичен martech стек, лесно стигате до дузина: помощник за писане, оценка на теми, алгоритъм за наддаване в реклами, уиджет за препоръки, чатбот. Заедно те често дърпат в различни посоки. Имейл инструментът оптимизира за отваряния, уиджетът за препоръки — за кликвания, рекламната платформа — за собствените си отчетени конверсии. В резултат клиентът получава отстъпка по имейл, препоръки на пълна цена в сайта и ретаргетинг реклама за продукт, който е купил вчера.

Три условия отделят AI-driven маркетинга от стек, който просто съдържа AI:

1. Споделен контекст: Моделите имат достъп до последователен, актуален клиентски профил, така че решенията във всички канали отразяват един и същ клиентски контекст.
2. Споделена цел: Моделите оптимизират за един и същ бизнес резултат, като марж или LTV, а метриките на каналите служат като сигнали.
3. Затворен цикъл: Резултатите се връщат в следващото решение във всички канали, така че това, което системата научава в имейла, се проявява в push и в сайта.

При тези условия AI може да има повече или по-малко свобода. Той може да подпомага, като чернови текст, който човек редактира. Може да препоръчва сегмент за одобрение. Може да решава в рамките на ограничения, като избира продукти за всеки получател в рамките на правилата за мърчандайзинг. В крайния случай може да изпълнява многостъпкова работа, като изгражда и пуска работен процес от зададена цел. Правилното ниво зависи от риска на всяко решение.

Агентен маркетинг: следващата стъпка в AI-driven маркетинга?

Агентният маркетинг е подмножество на AI-driven маркетинга: най-автономният му край. Агентът получава цел, планира стъпките, използва инструменти и завършва многостъпкова работа при ограничен надзор. Това го прави зависим от същите основи като всяко друго AI решение. Агент, който работи с фрагментирани данни без договорена цел, ще автоматизира фрагментацията. Повечето компании са в ранен етап тук. Проучването на McKinsey установи, че 40% от големите организации вече мащабират AI агенти.

Терминът покрива две различни неща. Първото са агенти, които работят за маркетолозите: изграждане на работни процеси за автоматизация от заявка на обикновен език, одит на настройки за грешки, извличане на аналитика за кампании, масово редактиране на шаблони. Те спестяват часове и остават под контрола на маркетолога. Нашият преглед на случаите на употреба на агентния AI за маркетолози разглежда тази страна подробно.

Второто получава по-малко внимание: агенти, които работят за клиентите, наричани още агентна търговия. Асистентите за пазаруване вече сравняват продукти, четат условията за връщане и избират варианти, преди човек да отвори имейла на дадена марка. Когато ecommerce агентът на клиента предприеме първата стъпка, продуктовите данни, цените и политиките, които дадена марка излага, стават част от нейния маркетинг. Те трябва да са точни и машинночетими, за да попаднат в краткия списък.

Бъдещето на AI-driven маркетинга: какво друго ще премине към AI?

Голяма част от дискусията за бъдещето на AI в дигиталния маркетинг е съсредоточена върху съдържанието, а генерирането на съдържание вече е рутина. По-голямата промяна е в решенията, които все още се вземат от хора:

• Размер на офертата за клиент. Отстъпките обикновено се задават за кампания. AI може да помогне да се прецени дали клиентът изобщо се нуждае от отстъпка и коя оферта е вероятно да генерира допълнителни продажби, без излишно да намалява маржовете. Надеждното постигане на това изисква измерване на допълнителното въздействие (incremental impact) на офертата, а не разчитане само на вероятността за покупка.
• Честота на контакт. Глобален лимит от три имейла седмично вероятно ще бъде заменен от ритъм, базиран на модела на отговор на всеки клиент.
• Дизайн на клиентското пътуване. Агент чернови пълен поток за жизнения цикъл от цел („увеличете втората покупка сред първи купувачи“), а маркетологът го редактира.
• Планиране на тестове. Системата предлага какво да се тества следващо въз основа на това къде резултатите са най-слаби.

Тъй като решенията се изместват напред, работата на маркетолога се концентрира върху пет въпроса. Преди AI да може да поеме отговорност за дадено решение, на всеки от тези въпроси трябва да се отговори.

Оксана Вобяченко, маркетинг директор (CMO) на Yespo

 

Реалният процент на отстъпката е само една част от пъзела. Определянето дали отстъпката е необходима изисква оценка на нейното допълнително въздействие върху продажбите, лоялността, задържането и възвръщаемостта на инвестицията — не само на вероятността за покупка. 

Каква бизнес цел оптимизираме?

Моделите оптимизират това, което им е казано — не непременно това, което имаме предвид. Кажете на един да максимизира кликванията по имейли и той ще научи, че отстъпките носят кликвания, и после ще приучи клиентите да чакат следващата отстъпка. Изберете основна бизнес метрика като марж, процент на повторни покупки или задържане на клиентите и използвайте отварянията и кликванията само като второстепенни метрики.

Какви ограничения AI никога не бива да нарушава?

Запишете ги като правила, които системата проверява преди всяко действие: изисквания за безопасност на марката за генерираните текстове, правила за съгласие и защита на данните, лимити на честотата, долни граници на отстъпките и категории, които никога не се промотират. Аптека, например, изключва лекарствата с рецепта от всеки блок с препоръки, независимо какво прогнозира моделът.

Какви данни да използва?

First-party данни, събрани със съгласие, достатъчно пресни, за да отразяват текущото поведение, от източници, които бихте могли да обясните на клиента. Решете и какво е забранено. Модел, който извежда чувствителни характеристики от разглеждането, може да е точен и въпреки това да засегне доверието на клиента.

Какво се счита за успех?

Суровият процент на конверсия е слаб тест, защото AI има склонност да намира хора, които така или иначе биха купили. Много резултати от AI маркетинг се отчитат по този начин. Сравнявайте с базова група, към която се подхожда по стария начин, измерете допълнителния ефект (incremental lift) и извадете разходите за отстъпки и съобщения. Това е истинският ROI от усилията с AI.

Къде все още е нужно човешко одобрение? 

Прегледът от човек (human-in-the-loop) на всяко решение би премахнал причината за автоматизация. Съобразявайте одобрението с риска:

Оксана Вобяченко, маркетинг директор (CMO) на Yespo

 

Докато AI поема рутинната работа, от изграждането на работни процеси до анализа на ефективността на кампаниите, маркетолозите все повече ще бъдат ценени заради способността си да мислят творчески и да поемат отговорност за бизнес резултатите.

Истинското творческо предизвикателство е да се намерят неочаквани ъгли, които резонират с конкретна аудитория. Това може да бъде история, изградена около културна препратка, навременна реакция на новините или местна шега, която само вашите клиенти биха разбрали. AI може бързо да генерира идеи, но маркетолозите все още трябва да разпознават кои пасват на марката и на момента.

Очакванията към уменията с AI се променят също толкова бързо. Преди няколко години използването на AI на работа можеше да породи съмнения в нечия компетентност. Днес знанието как да се използва ефективно става базово професионално умение.

А докато делегираме все повече решения на AI, маркетолозите трябва да поемат по-голяма отговорност за резултатите. AI може да оптимизира една метрика, но пак е наша работа да разберем дали тази метрика допринася за растежа на бизнеса.

4 стратегии за AI-driven маркетинг, които си струва да обмислите

Всяко съобщение до клиент се свежда до четири решения: кой го получава, какво съдържа, кога пристига и през кой канал се доставя. Тук AI маркетингът се свързва пряко с приходите или разходите. Предавайте ги едно по едно, всяко с цел, ограничение и начин за измерване на резултата.

1. Кого да се свърже: прогнозиране на намерението

Сегментацията на клиенти, базирана на правила, намира хора, които са били активни. Предиктивната сегментация намира хора, които е вероятно да действат следващи: моделът оценява вероятността на всеки контакт да купи или да напусне в рамките на зададен период и обновява оценката при промяна на поведението. Този подход е най-ефективен, когато всяко съобщение струва пари, както при SMS и месинджъри, защото спестяванията идват от съобщенията, които не изпращате.

Вие задавате бюджета и компромиса между размера на сегмента и прецизността. Измервайте възвръщаемостта на разходите спрямо сегмент, базиран на правила, за същата кампания, като всичко останало остава непроменено. Внимавайте с данните за обучение: прогнозирането на напускане изисква достатъчно неактивни клиенти в историята, от които да се учи.

2. Какво да се изпрати: персонализиране на съдържанието и офертите за всеки клиент

В рамките на една кампания машина за препоръки избира продукти за всеки получател въз основа на неговото поведение, докато генеративните модели пишат варианти на текста, които непрекъснатото A/B тестване класира по ефективност. Това дава персонализация в мащаб, близка до персонализация 1:1, без десетки сегменти: един имейл и една оферта, но различен продуктов блок за всеки човек. Тя надхвърля правилата за динамично съдържание, при които някой все още трябва да дефинира всяко условие.

Вие задавате правилата за мърчандайзинг, обхващащи категории, марки, ценови диапазони и наличност на стоки, заедно с тона на марката и одобрените твърдения. Измервайте прихода на получател и дела на поръчките, които идват през персонализирания блок. Преглеждайте новогенерираните варианти, преди да стигнат до клиентите.

3. Кога да се изпрати: съобразяване с цикъла на всеки клиент

Фиксираните графици в маркетинговата автоматизация като „напомняне за повторна поръчка на 30-ия ден“ никога не са точни за всички. Предиктивното определяне на момента изчислява собствения интервал между покупките на всеки клиент и изпраща напомнянето малко преди да му свърши запасът. 

Оптимизацията на времето за изпращане (send-time optimization) прилага същата идея в мащаба на часовете, като доставя всеки имейл, когато получателят обикновено чете. Времето включва и избора да се мълчи: потискането на контакти, които много малко вероятно ще отворят, защитава доставяемостта и намалява разходите. Измервайте конверсията на изпращане и разхода на поръчка.

4. Кой канал: избор за всеки клиент

Изборът на канал е най-малко автоматизираното от четирите решения. Повечето екипи, включително напредналите, използват каскади: първо имейл, push, ако няма отваряне, SMS, ако все още няма отговор. Това е добро правило и именно там е повечето омниканален маркетинг днес.

Следващият етап е оптимизация на канала за всеки човек: модел, който научава на кой канал отговаря всеки клиент и колко струва всяко съобщение, след което избира канала съобщение по съобщение. Дотогава изградете правилно логиката на каскадата и съгласувайте имейл и SMS маркетинга, така че всеки канал да работи от една история на контактите. Измервайте разхода на конверсия във всички канали заедно.

Как да изградите AI-driven маркетинг с Yespo

Посоката на Yespo в областта на AI е Marketer's Assistant: маркетологът дава целта и входните данни, а системата решава с кого да се свърже, кога и през кой канал. Отвътре това означава отделни инструменти за сегменти, кампании и съдържание, които работят от един споделен клиентски профил и памет зад един интерфейс.

Няколко части от това вече са налични:

• Продуктовите препоръки работят на модел transformer, подсилен с LLM и мултимодални възможности, в имейли, в тригерни съобщения и в сайта.
• Предиктивните сегменти оценяват вероятността на всеки контакт да купи през следващите 30 дни.
• Автоматизацията Regular Demand предвижда кога всеки клиент ще бъде готов да купи отново.
• Блокът One from Many тества непрекъснато варианти на съобщения. Той може и да генерира нови варианти на текста, които излизат, след като маркетолог ги одобри.
• Workflow Assistant изгражда и редактира работни процеси за автоматизация от чат заявка и чернови текст на съобщенията за всеки канал. Насочен към съществуващ работен процес, той преглежда логиката и предлага подобрения, включително допълнителни блокове и условия. 
• MCP сървърът на Yespo свързва AI агенти като Claude и OpenAI Codex с акаунт в Yespo, така че те да могат да работят с шаблони, сегменти, работни процеси и аналитика на обикновен език, в рамките на правата за достъп на свързания потребител.

Всичко работи върху платформата за клиентски данни на Yespo, така че всеки инструмент използва един и същ профил. Когато AI инструменти работят с клиентски профили, достъпът до данните и тяхното изолиране стават важна част от начина, по който работи платформата.

Как Yespo защитава данните на вашите клиенти

Вашата компания остава администратор на данните по смисъла на GDPR, а Yespo действа като обработващ данни, който обработва клиентските данни от ваше име.

Yespo използва клиентските данни, за да поддържа персонализацията и маркетинга с AI във вашия акаунт. Клиентските данни не се споделят между акаунти, за да се подобряват кампаниите на друга марка или да се обучават нейните модели.

AI агентите, свързани през MCP сървъра на Yespo, работят само в рамките на правата за достъп на потребителя, който упълномощава връзката.

Алекс Данченко, оперативен директор (COO) и съосновател на Yespo

 

Накъде вървим — какво можете да очаквате след година?

В момента AI в Yespo не променя структурните блокове, не работи с динамични сегменти и обновява аналитиката само веднъж дневно. Тези пропуски са преднамерени предпазни мерки, въведени, докато доверието все още се изгражда.

През следващата година повечето от тези ограничения ще бъдат отпаднали едно по едно — с въвеждането на динамични сегменти, по-сложна работа с имейлите и, най-важното, възможността за стартиране на кампании под човешки надзор.

Друга ключова еволюция е преходът от агент, който чака заявка, към такъв, който поема инициативата.

Междувременно вградените асистенти излизат отвъд тесни, конкретни контексти и стават пълноценни помощници с достъп до всички подсистеми. Движим се към мултиагентна архитектура: специализирани агенти (които се занимават със сегменти, кампании или съдържание), работещи върху споделено ядро — със памет и данни от CDP — всички достъпни през единен интерфейс.

При този модел маркетологът определя намерението, вместо да сглобява техническата инфраструктура. Едно нещо, което няма да се промени и след година, е че човек остава в цикъла за модерация. При автоматизираната оптимизация нова итерация не може да започне, докато маркетолог не е прегледал предишната. Автономността се разширява само там, където има измерими резултати и възможност за връщане назад. Всичко друго не е скорост — а риск. 

Заключителни мисли

Маркетингът, воден от данни, научи екипите да измерват. AI-driven маркетингът ги кара да делегират, а делегирането работи, когато условията са ясни. Досега повечето AI маркетинг е отишъл в произвеждане на повече. Възвръщаемостта идва от по-доброто вземане на решения.

Special Request Inline