Voorbij conventionele tactieken: hoe AI marketing en verkoop opnieuw definieert

Zowel marketing als verkoop zijn rechtstreeks verantwoordelijk voor het genereren van inkomsten. Deze unieke positie geeft de twee functies aanzienlijk meer macht om directe investeringen in nieuwe projecten te doen. De noodzaak om gelijke tred te houden met de concurrenten in de strijd om marktaandeel betekent dat beide eenheden gemiddeld veel meer bereid zijn om ook nieuwe tools uit te proberen, waaronder de nieuwste technologische ontwikkelingen op basis van kunstmatige intelligentie (AI).

We hebben hier bij TOPBOTS uitgebreid aandacht besteed aan AI-toepassingen in marketing en verkoop, waaronder:

Generatieve AI heeft nieuwe manieren geopend voor AI om de effectiviteit en efficiëntie van marketing en verkoop te vergroten. AI kan nu helpen bij consumentenonderzoek om merkstrategieën op te bouwen, boeiende tekst- en visuele inhoud te creëren, inhoud voor elke potentiële klant te personaliseren en te begrijpen hoe consumenten uw boodschap zullen afwegen tegen die van uw concurrenten.

In dit artikel zullen we bekijken wat voorspellende AI en generatieve AI te bieden hebben om de verkoop te stimuleren, en hoe AI een revolutie teweegbrengt in productmarketing en verkoop door nieuwe dingen mogelijk, efficiënter en gewoon beter te maken.

Voorspellende AI en Generatieve AI in Marketing & Sales

In ons eerdere artikelbespraken we hoe voorspellende AI wordt gebruikt om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen, terwijl generatieve AI een type AI is dat nieuwe inhoud creëert.

In het kader van marketing en verkoop, voorspellende AIk analyseer historische gegevens om toekomstige trends, klantgedrag en marketingresultaten te voorspellen. Het gaat over het anticiperen op de volgende stap in de markt of op consumentengedrag op basis van patronen uit het verleden.

Stel dat een kledingretailer zijn klanten in verschillende groepen wil segmenteren op basis van hun koopgedrag. Ze gebruiken een voorspellend AI-model om hun klantgegevens te analyseren, inclusief demografische gegevens, aankoopgeschiedenis en surfgedrag op websites. Het model identificeert vier verschillende klantsegmenten:

• Fashionista's: Deze klanten zijn geïnteresseerd in de laatste modetrends en zijn bereid geld uit te geven aan nieuwe kleding.
• Budgetbewuste shoppers: Deze klanten zijn prijsgevoeliger en zijn op zoek naar goede deals.
• Basics kopers: Deze klanten zijn vooral geïnteresseerd in basic kledingstukken die comfortabel en betaalbaar zijn.
• Incidentele shoppers: deze klanten winkelen slechts af en toe voor kleding en zijn doorgaans op zoek naar specifieke artikelen.

De retailer gebruikt deze informatie om voor elk klantsegment gerichtere marketingcampagnes op te zetten. Ze kunnen fashionista's bijvoorbeeld e-mailnieuwsbrieven sturen over nieuwkomers, prijsbewuste shoppers kortingen bieden op uitverkoopartikelen en zich richten op basiskopers met advertenties voor essentiële kledingartikelen.

Aan de andere kant, generatieve AI gaat over het creëren van nieuwe data die lijken op de originele dataset. Het gaat niet om voorspellingen, maar om het genereren van nieuwe inhoud die resoneert met de doelgroepen.

De kledingretailer uit het vorige voorbeeld kan generatieve AI gebruiken om gepersonaliseerde advertentiecampagnes te creëren voor de verschillende klantsegmenten die ze hebben geïdentificeerd. Ze zouden op LLM gebaseerde applicaties en software voor het genereren van afbeeldingen kunnen gebruiken om gepersonaliseerde e-mailnieuwsbrieven, gerichte advertenties op sociale media en dynamische website-inhoud te genereren.

Wanneer men zich bijvoorbeeld richt op het segment van basiskopers, kan generatieve AI worden gebruikt om gepersonaliseerde advertentieteksten te maken die essentiële kledingartikelen en tijdloze stijlen benadrukken, zoals 'Bekijk onze selectie basiskledingartikelen voor mannen en vrouwen, tegen betaalbare prijzen.' De AI kan ook gepersonaliseerde productaanbevelingen genereren op basis van de eerdere aankoopgeschiedenis van de basiskoper. Als de koper bijvoorbeeld onlangs een zwarte broek heeft gekocht, kan de AI andere basisartikelen aanbevelen, zoals een wit button-down overhemd of een zwarte blazer.

Door generatieve AI te gebruiken om gepersonaliseerde advertentiecampagnes te creëren, kan de winkelier de relevantie en betrokkenheid van zijn marketingboodschappen vergroten, wat leidt tot hogere klikfrequenties, conversiepercentages en klanttevredenheid.

Als deze diepgaande educatieve inhoud nuttig voor u is, abonneer je op onze AI-mailinglijst om gewaarschuwd te worden wanneer we nieuw materiaal uitbrengen. 

Marketing en verkoop opnieuw definiëren

AI transformeert het marketing- en verkooplandschap, maakt nieuwe dingen mogelijk, verhoogt de efficiëntie en verbetert de prestaties.

Ten eerste pioniert het met nieuwe mogelijkheden door mogelijkheden te ontsluiten die ooit voor onmogelijk werden gehouden:

• Hyper-gepersonaliseerde contentcreatie: Generatieve AI maakt het automatisch genereren van zeer gepersonaliseerde inhoud mogelijk, zoals op maat gemaakte advertenties, gepersonaliseerde e-mails of unieke landingspagina's op basis van individueel gebruikersgedrag en voorkeuren.
• Realtime analyse van klantgedrag: AI kan het gedrag van klanten in realtime analyseren om gepersonaliseerde aanbevelingen of inhoud te bieden, waardoor de interactie van de klant met het merk wordt verbeterd.
• Virtuele verkoopassistenten: AI-aangedreven virtuele assistenten kunnen XNUMX uur per dag vragen van klanten afhandelen en directe antwoorden en begeleiding bieden, wat niet mogelijk was met verkoopteams die alleen uit mensen bestonden.

Vervolgens verlaagt AI de operationele kosten en tijdsbestedingen aanzienlijk door verschillende routinematige maar cruciale taken te automatiseren:

• Geautomatiseerde leadscores: AI kan het proces van lead scoring automatiseren door meerdere datapunten te analyseren, waardoor de verkooptrechter efficiënter wordt en de handmatige werklast wordt verminderd.
• Geoptimaliseerde advertentieplaatsing: AI kan de optimale platforms en tijden voor adverteren bepalen om maximaal bereik en betrokkenheid te garanderen, waardoor verspilling van advertentiebudget wordt verminderd.
• Geavanceerde sentimentanalyse: AI-aangedreven algoritmen, waaronder op LLM gebaseerde oplossingen, kunnen de analyse van klantfeedback automatiseren en het sentiment tot in detail identificeren, inclusief alle verschillende aspecten, zoals sentiment ten aanzien van specifieke onderwerpen (bijvoorbeeld prijs, functies, klantenondersteuning), emotioneel toon en bedoelingen.

Ten slotte kan de essentie van AI bij het verbeteren van de prestaties niet genoeg worden benadrukt:

• Dynamische doelgroepsegmentatie en targeting: Generatieve AI kan doelgroepen dynamisch segmenteren en gepersonaliseerde outreach-inhoud creëren op een schaal die voorheen niet haalbaar was, door nieuwe doelgroepsegmenten te identificeren op basis van grote sets gegevens.
• Verbeterd klantrelatiebeheer (CRM): AI kan klantgegevens analyseren om inzichten te verschaffen, waardoor verkoopteams de behoeften en voorkeuren van klanten beter kunnen begrijpen, wat op zijn beurt het relatiebeheer en de verkoopprestaties verbetert.
• Uitgebreide analyse van verkoopgegevens: AI kan worden gebruikt om verkoopgegevens effectiever dan ooit tevoren te analyseren. Dit kan bedrijven helpen trends, kansen en verbeterpunten te identificeren.

Dit zijn slechts enkele voorbeelden van hoe AI een revolutie teweegbrengt in marketing en verkoop door nieuwe mogelijkheden te introduceren en bestaande praktijken te verbeteren. De volgende grote vraag is hoe u AI kunt integreren in uw marketing- en verkoopactiviteiten.

Implementatie van AI-aangedreven oplossingen

Bedrijven kunnen AI op verschillende manieren in hun marketing- en verkoopoplossingen introduceren.

1. Vanaf nul AI-oplossingen bouwen geeft bedrijven de meeste controle, maar het is de duurste en meest tijdrovende optie. Dit pad wordt meestal gekozen door grote bedrijven met voldoende middelen en specifieke behoeften waaraan niet kan worden voldaan door bestaande oplossingen.
2. Gebruik van kant-en-klare AI-oplossingen is een meer gebruikelijke optie. Technologieleiders en op AI gerichte startups bieden een verscheidenheid aan kant-en-klare oplossingen waarmee bedrijven taken kunnen automatiseren, de klantervaring kunnen personaliseren en inzicht kunnen krijgen in het gedrag van klanten. Bijvoorbeeld, IBM Watson-reclame biedt oplossingen voor het anticiperen op consumentengedrag, het strategisch leveren van advertenties en het creëren van effectieve advertentiecampagnes. Dan zijn er kleinere gespecialiseerde AI-bedrijven die bedrijven onder meer kunnen helpen met:

3. Samenwerken met AI-bedrijven Het ontwikkelen van op maat gemaakte AI-oplossingen voor marketing en verkoop is een andere optie die goed kan zijn voor bedrijven die meer controle over hun oplossingen willen of specifieke behoeften hebben waaraan niet kan worden voldaan met kant-en-klare oplossingen.

Elk bedrijf kan een manier vinden om AI succesvol in zijn marketing- en verkoopactiviteiten te integreren en de vruchten te plukken van deze krachtige technologie.

Geniet van dit artikel? Meld u aan voor meer AI-updates.

We laten het u weten wanneer we meer samenvattende artikelen zoals deze vrijgeven.

Verwant

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.topbots.com/ai-redefining-marketing-and-sales/