Przełomowe technologie to nie przyszłość Marketing Automation – to teraźniejszość
Katgoria: CRM / Utworzono: 22 luty 2019
Sztuczna Inteligencja to przyszłość marketingu – to stwierdzenie powtarzane raz za razem przez prawie wszystkich w branży. Jednak czy nie należałoby raczej powiedzieć, że AI to już teraźniejszość marketingu?
AI opanowuje branżę
Niedawno opublikowany raport autorstwa MSL Group, nazwany Powered by AI wykazał, że managerowie w działach PR, reklamy i marketingu na całym świecie stają się pionierami AI w swoich organizacjach. Ponad 1800 liderów odpowiedzialnych za marketing i komunikację w wiodących firmach już teraz umiejętnie i z dużą dozą pewności siebie wprowadza sztuczną inteligencję do swoich działań i strategii. Deklarują oni obycie oraz dogłębną wiedzę w tej dziedzinie, zdobytą głównie własnymi środkami, bez formalnego przeszkolenia zapewnionego przez pracodawcę. To oznacza, że eksperci marketingu i komunikacji stają się prawdziwymi wizjonerami, którzy prowadzą swoje firmy w nową erę AI i technologii:
Chcesz dołączyć do rosnącej grupy ekspertów marketingu, którzy wdrażają przełomowe technologie bazujące na AI? W tym artykule pokażemy, jak dokonać tego bez wysiłku, ale za to z imponującymi efektami za pomocą platformy Marketing Automation.
Jak AI zmienia marketing automation
Marketing Automation to potężne narzędzie, które diametralnie zmienia pracę marketera. Zaawansowane funkcje, takie jak workflow czy reguły automatyzacji, obok bardziej tradycyjnych rozwiązań e-mail marketingowych, pozwalają na automatyzowanie skomplikowanych kampanii marketingowych, a także personalizowanie i aktywowanie ich w zależności od aktywności odbiorcy i danych na jego temat.
Niemniej jednak, dużym wyzwaniem jest ilość danych, które powinny być przeanalizowane w celu poprawnego spersonalizowania komunikacji i zagwarantowania, że klienci będa otrzymywać odpowiednie wiadomości o jak najwyższej skuteczności. Tradycyjne rozwiązania marketing automation opierają się na z góry zaplanowanych instrukcjach i akcjach skonfigurowanych przez specjalistów obsługujących platformę. W przypadku bardziej zaawansowanych kampanii może to być czasochłonne i wymagać kooperacji zespołu wykwalifikowanych specjalistów. Natomiast automatyzacja marketingu oparta na AI i Machine Learning to zupełnie nowe podejście do tematu oraz rozwiązanie problemów związanych z nadmiarem danych i konieczności ich nieustannego analizowania w celu ulepszenia komunikacji.
Coraz lepsza automatyzacja marketingu dzięki Machine Learning
Machine Learning to dział Sztucznej Inteligencji. Główną właściwością Machine Learningu jest umiejętność nieustannego samouczenia się i poprawiania wyników na podstawie doświadczenia i nieustannego zbierania oraz analizowania danych.
Machine Learning zastosowany w Marketing Automation pozwala na przeanalizowanie nieporównywalnie większych zbiorów danych niż nawet najliczniejszy zespół analityków. Te ograniczenia specjalistów w porównaniu z Machine Learning są szczególnie widoczne w przypadku:
Machine Learning można wykorzystać do usprawnienia najpopularniejszych funkcjonalności marketing automation, takich jak segmentacja i rekomendacje. Spójrzmy, jak Machine Learning ulepsza marketing w następujących dziedzinach:
Inteligentna segmentacja, na przykład dzielenie bazy danych na grupy. Najczęstszym rodzajem segmentacji jest grupowanie klientów na segmenty w zależności od ich płci, lokalizacji, zainteresowań, itd., ale może to być także klasyfikowanie produktów (powiedzmy – wszystkie produkty w kwiatowy wzór) lub użytkowników na podstawie historii transakcji (klienci, którzy zakupili produkt z tej samej kategorii). W ten sposób możesz ulepszyć swoje działania marketingowe poprzez planowanie mailingów do konkretnych segmentów i upewnić się, że wszyscy użytkownicy, którzy je otrzymają, będą zainteresowani ich treścią. Dzięki Machine Learning możliwe jest analizowanie obrazów na stronie internetowej i grupowanie podobnych produktów, co w rezultacie może być przydatne przy rekomendacjach produktowych – przykładowo, klientowi, który przeglądał czerwone obuwie, możesz zaproponować inne buty w tym samym kolorze.
Analiza sentymentu – to proces analizowania tekstu (np. opinii) w celu określenia nastawienia autora do określonego tematy, produktu lub usługi – negatywnego, pozytywnego czy neutralnego. Ta informacja może być następnie wykorzystana w takich działaniach marketingowych, jak oferty rabatowe, poprzez zastąpienie manualnych decyzji o przyznaniu rabatu dynamicznymi rabatami kalkulowanymi przez silnik AI na podstawie prawdopodobieństwa zakupu, zwiększając w ten sposób przychód.
Przetwarzanie języka naturalnego. To nic innego jak programowanie maszyn w celu przetwarzania dużej ilości danych naturalnego języka, umożliwiając interakcję między komputerami a ich użytkownikami poprzez mowę lub tekst. To technologia szeroko wykorzystywana w chatbotach – programach internetowych, których celem jest komunikacja między botem a klientem. Obecnie chatboty zyskują na popularności i wdrażane są na coraz większej ilości stron i w aplikacjach (na przykład, możliwe jest zintegrowanie ich z Facebook Messengerem), zwłaszcza w sklepach internetowych, ale są także stosowane w sektorze B2B.
Rekomendacje produktowe to jeden z najpopularniejszych przykładów wykorzystania AI w marketingu. Rekomendacje obecna są także w rozwiązaniach marketingowych które nie wykorzystują AI – dzięki zbieranym danym na temat klientów (np. ostatnio przeglądane produkty). Jednak rekomendacje produktowe AI znacząco przewyższają te systemy. W tym przypadku możliwe jest przygotowanie rekomendacji nawet dla nowych czy nieaktywnych klientów na podstawie informacji o klientach o podobnych profilach
Podsumowując, nie ma wątpliwości, że AI i Machine Learning diametralnie zmienią branżę marketingową. To coś, co dzieje się na naszych oczach, dzięki rozwiązaniom typu marketing automation i wysiłkom marketerów, którzy wdrażają tę zaawansowaną technologię w swojej pracy.
Źródło: www.salesmanago.pl
Niedawno opublikowany raport autorstwa MSL Group, nazwany Powered by AI wykazał, że managerowie w działach PR, reklamy i marketingu na całym świecie stają się pionierami AI w swoich organizacjach. Ponad 1800 liderów odpowiedzialnych za marketing i komunikację w wiodących firmach już teraz umiejętnie i z dużą dozą pewności siebie wprowadza sztuczną inteligencję do swoich działań i strategii. Deklarują oni obycie oraz dogłębną wiedzę w tej dziedzinie, zdobytą głównie własnymi środkami, bez formalnego przeszkolenia zapewnionego przez pracodawcę. To oznacza, że eksperci marketingu i komunikacji stają się prawdziwymi wizjonerami, którzy prowadzą swoje firmy w nową erę AI i technologii:
Many are what psychologists refer to as “right-brain” creative types. They can be visionaries, see the big picture and imagine the many applications of AI to business. This makes them an ideal partner to the IT department led by the Chief Information Officer that manages company plans around the AI technology and develops the applications. The logical and methodical left-brain IT leaders need the right-brain communicators as well. The result can be the ideal marriage of imaginative ideas to technical knowhow, setting up a sweet spot for success in AI adoption.- Guillaume Herbette, Global CEO, MSL
Chcesz dołączyć do rosnącej grupy ekspertów marketingu, którzy wdrażają przełomowe technologie bazujące na AI? W tym artykule pokażemy, jak dokonać tego bez wysiłku, ale za to z imponującymi efektami za pomocą platformy Marketing Automation.
Jak AI zmienia marketing automation
Marketing Automation to potężne narzędzie, które diametralnie zmienia pracę marketera. Zaawansowane funkcje, takie jak workflow czy reguły automatyzacji, obok bardziej tradycyjnych rozwiązań e-mail marketingowych, pozwalają na automatyzowanie skomplikowanych kampanii marketingowych, a także personalizowanie i aktywowanie ich w zależności od aktywności odbiorcy i danych na jego temat.
Niemniej jednak, dużym wyzwaniem jest ilość danych, które powinny być przeanalizowane w celu poprawnego spersonalizowania komunikacji i zagwarantowania, że klienci będa otrzymywać odpowiednie wiadomości o jak najwyższej skuteczności. Tradycyjne rozwiązania marketing automation opierają się na z góry zaplanowanych instrukcjach i akcjach skonfigurowanych przez specjalistów obsługujących platformę. W przypadku bardziej zaawansowanych kampanii może to być czasochłonne i wymagać kooperacji zespołu wykwalifikowanych specjalistów. Natomiast automatyzacja marketingu oparta na AI i Machine Learning to zupełnie nowe podejście do tematu oraz rozwiązanie problemów związanych z nadmiarem danych i konieczności ich nieustannego analizowania w celu ulepszenia komunikacji.
Coraz lepsza automatyzacja marketingu dzięki Machine Learning
Machine Learning to dział Sztucznej Inteligencji. Główną właściwością Machine Learningu jest umiejętność nieustannego samouczenia się i poprawiania wyników na podstawie doświadczenia i nieustannego zbierania oraz analizowania danych.
Machine Learning zastosowany w Marketing Automation pozwala na przeanalizowanie nieporównywalnie większych zbiorów danych niż nawet najliczniejszy zespół analityków. Te ograniczenia specjalistów w porównaniu z Machine Learning są szczególnie widoczne w przypadku:
- niestandardowych zachowań klienta
- liczby możliwych segmentów klientów
- wrażliwości cenowe
- wyjątkowych preferencji klienta
- zaawansowanej personalizacji
- identyfikacji niestandardowych
- akcji prowadzących do konwersji
- analizy współzależności pomiędzy zmiennymi w tym samym czasie
- dopasowanie procesu do zmiennych zachowań klienta w czasie rzeczywistym
Machine Learning można wykorzystać do usprawnienia najpopularniejszych funkcjonalności marketing automation, takich jak segmentacja i rekomendacje. Spójrzmy, jak Machine Learning ulepsza marketing w następujących dziedzinach:
Inteligentna segmentacja, na przykład dzielenie bazy danych na grupy. Najczęstszym rodzajem segmentacji jest grupowanie klientów na segmenty w zależności od ich płci, lokalizacji, zainteresowań, itd., ale może to być także klasyfikowanie produktów (powiedzmy – wszystkie produkty w kwiatowy wzór) lub użytkowników na podstawie historii transakcji (klienci, którzy zakupili produkt z tej samej kategorii). W ten sposób możesz ulepszyć swoje działania marketingowe poprzez planowanie mailingów do konkretnych segmentów i upewnić się, że wszyscy użytkownicy, którzy je otrzymają, będą zainteresowani ich treścią. Dzięki Machine Learning możliwe jest analizowanie obrazów na stronie internetowej i grupowanie podobnych produktów, co w rezultacie może być przydatne przy rekomendacjach produktowych – przykładowo, klientowi, który przeglądał czerwone obuwie, możesz zaproponować inne buty w tym samym kolorze.
Analiza sentymentu – to proces analizowania tekstu (np. opinii) w celu określenia nastawienia autora do określonego tematy, produktu lub usługi – negatywnego, pozytywnego czy neutralnego. Ta informacja może być następnie wykorzystana w takich działaniach marketingowych, jak oferty rabatowe, poprzez zastąpienie manualnych decyzji o przyznaniu rabatu dynamicznymi rabatami kalkulowanymi przez silnik AI na podstawie prawdopodobieństwa zakupu, zwiększając w ten sposób przychód.
Przetwarzanie języka naturalnego. To nic innego jak programowanie maszyn w celu przetwarzania dużej ilości danych naturalnego języka, umożliwiając interakcję między komputerami a ich użytkownikami poprzez mowę lub tekst. To technologia szeroko wykorzystywana w chatbotach – programach internetowych, których celem jest komunikacja między botem a klientem. Obecnie chatboty zyskują na popularności i wdrażane są na coraz większej ilości stron i w aplikacjach (na przykład, możliwe jest zintegrowanie ich z Facebook Messengerem), zwłaszcza w sklepach internetowych, ale są także stosowane w sektorze B2B.
Rekomendacje produktowe to jeden z najpopularniejszych przykładów wykorzystania AI w marketingu. Rekomendacje obecna są także w rozwiązaniach marketingowych które nie wykorzystują AI – dzięki zbieranym danym na temat klientów (np. ostatnio przeglądane produkty). Jednak rekomendacje produktowe AI znacząco przewyższają te systemy. W tym przypadku możliwe jest przygotowanie rekomendacji nawet dla nowych czy nieaktywnych klientów na podstawie informacji o klientach o podobnych profilach
Podsumowując, nie ma wątpliwości, że AI i Machine Learning diametralnie zmienią branżę marketingową. To coś, co dzieje się na naszych oczach, dzięki rozwiązaniom typu marketing automation i wysiłkom marketerów, którzy wdrażają tę zaawansowaną technologię w swojej pracy.
Źródło: www.salesmanago.pl
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Oferty Pracy
-
Młodszy konsultant programista Microsoft Dynamics 365 Business Central
-
Konsultant programista Microsoft Dynamics 365 Business Central
-
Konsultant Microsoft Dynamics 365
-
Konsultant Wdrożeniowy Symfonia – księgowość
-
Microsoft Fabric Engineer (MFE)
-
Data/Business Analyst (PBI/Fabric)
-
CRM consultant
-
Starszy architekt systemów rozproszonych
-
Inżynier Zastosowań AI
Przeczytaj Również
Rewolucja w sprzedaży: jak sztuczna inteligencja i zintegrowane dane zwiększają przychody
Współczesne zespoły sprzedażowe działają w środowisku pełnym wyzwań: ogromna ilość danych, liczne s… / Czytaj więcej
AI i Agentic AI – jak sztuczna inteligencja zmienia oblicze CRM?
Technologie sztucznej inteligencji (AI) przenikają dziś do wszystkich obszarów biznesu, jednak to w… / Czytaj więcej
Rankingi CRM – na co zwrócić uwagę przed wyborem?
Rankingi systemów CRM (Customer Relationship Management) stanowią dla wielu firm wygodny punkt star… / Czytaj więcej
Jak generatywna AI w CRM podnosi znaczenie ludzkich umiejętności, aby zwiększyć skuteczność sprzedaży?
Współczesna sprzedaż niezmiennie polega na budowaniu relacji międzyludzkich, zaufania i zrozumienia… / Czytaj więcej
Zarządzanie relacjami z klientami w dobie cyfryzacji: rola enova365
W świecie biznesu, który nieustannie ewoluuje, strategiczne zarządzanie interakcjami z klientami, z… / Czytaj więcej
Zatrzymać klienta za wszelką cenę
W obliczu kryzysu gospodarczego firmy zmieniają swoje priorytety. Nieograniczony wzrost i pozyskiwa… / Czytaj więcej

