Marketingas neįsivaizduojamas be daugybės duomenų apie vartotojus, jų elgseną, kampanijų efektyvumą ir t.t. Tačiau dideli duomenų kiekiai savaime nėra vertingi – tik išgrynintos įžvalgos padeda priimti geresnius sprendimus. Šioje srityje vis ryškesnį vaidmenį atlieka dirbtinio intelekto (DI) pagrindu veikiantys sprendimai, gebantys ne tik apdoroti didelius duomenų kiekius, bet ir identifikuoti dėsningumus, prognozuoti vartotojų elgseną ar automatizuoti analizės eigą.
Šiame straipsnyje aptariame pažangias penkių įrankių DI funkcijas, kurios gali tapti reikšmingomis pagalbininkėmis marketingo srityje.
1. Google Analytics 4
Google Analytics 4 (GA4) išnaudoja dirbtinio intelekto galimybes didelių duomenų kiekių analizei bei vartotojų elgsenos prognozavimui.
Prognozuojamos auditorijos
DI algoritmai leidžia automatiškai segmentuoti vartotojus pagal jų tikimybę atlikti tam tikrus veiksmus – pavyzdžiui, įsigyti produktą ar palikti svetainę į ją nebegrįžtant. Tokios prognozės suteikia marketingo specialistams vertingos informacijos, padedančios kurti tikslingesnes ir efektyvesnes strategijas skirtingoms auditorijoms. Tiesa, kad ši funkcija būtų išties naudinga, reikalingas didelis kiekis key events svetainėje atliekančių vartotojų (bent 1000 per mėnesį). Todėl prognozuojamos auditorijos gali tapti itin naudingu įrankiu dideliems ir vidutiniams e-komercijos verslams.
Prognozinių rodiklių integravimas į ataskaitas
GA4 suteikia galimybę įtraukti prognozuojamus duomenis į ataskaitas. Tai leidžia giliau suprasti potencialius vartotojų veiksmus bei planuoti marketingo žingsnius į ateitį, remiantis ne tik praeities duomenimis, bet ir būsimo elgesio tikimybėmis.
GA4 šiuo metu siūlo tris pagrindinius prognozinius rodiklius:
- Pirkimo tikimybės – įvertina, kaip tikėtina, kad naudotojas atliks konversiją per artimiausias 7 dienas, remiantis jo elgsena per paskutines 28 dienas.
- Atsitraukimo (angl. churn) tikimybės – parodo, kokia tikimybė, kad naudotojas per artimiausias 7 dienas nebegrįš į svetainę ar programėlę.
- Prognozuojamų pajamų – apskaičiuoja, kiek pajamų konkretus naudotojas gali sugeneruoti per 28 dienų laikotarpį, atlikdamas pirkimus.
Šios įžvalgos, integruotos į ataskaitas, padeda susidaryti aiškesnį auditorijos vaizdą, geriau numatyti rinkos tendencijas bei prognozuoti vartotojų elgseną. DI pritaikymas duomenų analizėje leidžia ne tik tiksliau identifikuoti veiksmingus vartotojų pritraukimo būdus, bet ir iš anksto nustatyti galimas atsitraukimo rizikas, taip suteikiant marketingo specialistams galimybę imtis prevencinių veiksmų.
Svarbu paminėti, kad prognozavimo rodikliai veikia tik su grįžtančiais vartotojais. Norint sėkmingai apmokyti šiuos prognozavimo modelius, per paskutines 28 dienas, bet kuriuo septynių dienų laikotarpiu, svetainėje turi būti apsilankę mažiausiai 1000 grįžtančių vartotojų, kurie atitiko prognozavimo sąlygą (pvz., atliko pirkimą arba pasitraukė), ir mažiausiai 1000 grįžtančių vartotojų, kurie jos neatitiko. Taip pat, norint gauti tvarkingus duomenis apie prognozuojamas pajamas, įvykių data layers turi būti sutvarkyti remiantis Google for Developers rekomendacijomis.
Apibendrinant, šios DI funkcijos naudingiausios dideliems ar vidutiniams verslams, turintiems didelį vartotojų srautą, tvarkingai integravusiems duomenų sekimo įrankius ir tinkamai sudėjusiems data layers.
2. ChatGPT Advanced Data Analysis
ChatGPT Advanced Data Analysis – tai viena pažangiausių generatyviojo dirbtinio intelekto funkcijų, kuri suteikia marketingo specialistams galimybę efektyviai analizuoti duomenis, vizualizuoti rezultatus ir generuoti vertingas įžvalgas. Ypač naudinga ji tampa PPC (mokamos paieškos reklamos) specialistams, kurie nuolat susiduria su dideliais duomenų kiekiais ir būtinybe greitai priimti duomenimis grįstus sprendimus. Išplėstinė analizė leidžia įkelti neapdorotų duomenų failus (CSV, Excel ir kt.), formuluoti klausimus natūralia kalba ir gauti struktūruotus, aiškius atsakymus.
Kuo mums gali padėti ChatGPT?
- Pagrindinių įžvalgų analizė – pavyzdžiui, konversijų rodiklių palyginimas pagal savaitės dienas ar valandas.
- Interaktyvios vizualizacijos – linijiniai grafikai, stulpelinės diagramos, žemėlapiai ir kt., padedantys lengviau interpretuoti duomenis.
- Rezultatų prognozavimas – galimybė remtis istorine informacija numatant būsimą našumą ar reklamos grąžą.
- Biudžeto rekomendacijos – DI analizuoja tendencijas ir teikia pasiūlymus, kaip paskirstyti lėšas skirtinguose kanaluose.
- Strateginiai pasiūlymai – generuojami veiksmai, padedantys pasiekti tikslus ar sumažinti nuostolius.
- Koreliacinė analizė – galimybė tirti, kaip skirtingi rodikliai, pavyzdžiui, CTR ir konversijos, sąveikauja tarpusavyje.
- Sudėtingų duomenų tvarkymas – DI padeda apdoroti ir analizuoti struktūriškai painius ar didelės apimties duomenų rinkinius.
3. Tableau
Tableau – tai vizualinės duomenų analizės įrankis, leidžiantis lengvai kurti interaktyvias diagramas, lenteles ir informacinius prietaisų skydus (dashboards). Jis padeda lengviau suprasti duomenis, identifikuoti tendencijas ir priimti duomenimis grįstus sprendimus. Ši platforma nuolat tobulėja, integruodama dirbtinio intelekto funkcijas, kurios gali būti itin naudingos marketingo specialistams.
Išmaniosios DI funkcijos ir prognozavimas
Tableau „Pulse“ sistema analizuoja duomenis realiuoju laiku ir pateikia marketingo specialistams aktualius pasiūlymus ar įspėjimus – pavyzdžiui, apie staigų auditorijos aktyvumo pokytį ar neįprastą biudžeto panaudojimą. Tuo metu Tableau „Agent“, naudojantis generatyvųjį DI, leidžia automatizuoti duomenų paruošimą ir vizualizacijų kūrimą, todėl net ir mažiau patyrę naudotojai gali efektyviai atlikti analizes. Tableau taip pat siūlo pažangią prognozuojamąją analizę, pagrįstą mašininio mokymosi modeliais. Tai leidžia prognozuoti ateities tendencijas – nuo vartotojų elgsenos iki rinkos dinamikos – ir atitinkamai koreguoti rinkodaros strategijas.
Bendradarbiavimas ir saugumas
Vienas iš Tableau privalumų – galimybė lengvai bendradarbiauti komandoje. DI funkcijos palengvina įžvalgų pasidalijimą tarp kolegų, užtikrinant, kad visi dalyviai remiasi vienodais ir aktualiais duomenimis. Be to, platforma veikia Einstein Trust Layer pagrindu – tai papildomas saugumo sluoksnis, garantuojantis etišką ir saugų duomenų tvarkymą.
Automatizacija ir efektyvumas
Tableau mažina laiko sąnaudas automatizuodama pasikartojančias užduotis – nuo duomenų filtravimo iki grafinių ataskaitų generavimo. Tai leidžia marketingo specialistams sutelkti dėmesį į strateginių sprendimų priėmimą, o ne techninius procesus. Operatyvi prieiga prie aktualių įžvalgų padeda greitai reaguoti į pokyčius ir efektyviau valdyti kampanijas.
Pritaikymas:
Tableau sprendimai itin naudingi įvairiuose marketingo analizės etapuose:
- Kampanijų veiksmingumo analizė. Galima įvertinti rezultatus skirtinguose kanaluose, identifikuoti išsiskiriančias tendencijas bei optimizuoti investicijų paskirstymą.
- Kliento kelionės analizė. Integruojant duomenis iš kelių šaltinių, Tableau padeda suprasti kliento patirtį nuo pirmojo kontakto iki konversijos ir atrasti ką reikėtų tobulinti.
- Svetainės veikimo vertinimas. Platforma leidžia stebėti srautą, nustatyti kritinius taškus ir matuoti strateginių pokyčių poveikį.
- Socialinių tinklų kampanijų analizė. Tableau padeda fiksuoti auditorijos reakcijas, įsitraukimą bei informacijos sklaidą įvairiuose kanaluose.
- Prognozuojamoji rinkodara. Naudojant DI, galima įžvelgti būsimas kliento elgsenos tendencijas ir pritaikyti atitinkamas žinutes bei kanalus dar prieš pasikeičiant vartotojų poreikiams.
Be to, Tableau suteikia galimybę realiuoju laiku stebėti tokius pokyčius kaip sumažėjęs socialinių tinklų aktyvumas ar augantys reklamos kaštai – visa tai leidžia laiku koreguoti turinį, biudžetą ar komunikacijos strategiją.
4. Omnisend
Omnisend, kaip daugiafunkcė el.pašto rinkodaros platforma, pasitelkia dirbtinį intelektą auditorijų segmentavimui, prognozavimui bei rezultatų analizei. Tai leidžia marketingo specialistams greičiau priimti sprendimus, kurti individualizuotą komunikaciją ir efektyvias, įsitraukimą skatinančias kampanijas.
Išmanus segmentavimas ir prognozavimas
Mašininis mokymasis leidžia Omnisend sistemai analizuoti vartotojų elgseną, demografinius duomenis bei įsitraukimo lygį ir pagal tai formuoti segmentus. Marketingo specialistai gali siųsti tikslingus laiškus skirtingoms auditorijoms, padidindami tiek atidarymo, tiek konversijų rodiklius. Taip pat taikoma prognozuojamoji analizė, kuri padeda nuspėti pirkimo ar atsitraukimo tikimybę bei automatiškai pritaikyti laiškų turinį ir siuntimo laiką pagal individualų vartotojo elgesį.
Rezultatų analizė ir optimizacija
Omnisend analizės funkcijos leidžia realiuoju laiku stebėti el. pašto, SMS bei „push“ pranešimų kampanijų rezultatus. Tokios įžvalgos padeda greitai vertinti kampanijų veiksmingumą, laiku koreguoti strategiją ir didinti investicijų grąžą (ROI).
Apibendrinant, Omnisend dirbtinio intelekto sprendimai ženkliai sumažina rankinį darbą, pagreitina kūrybinius procesus ir leidžia marketingo specialistams sutelkti dėmesį į strateginius sprendimus, grįstus duomenimis ir vartotojo poreikiais.
5. Akkio
Akkio – tai dirbtiniu intelektu (DI) paremta duomenų analizės platforma, sukurta specialiai media agentūroms. Ji leidžia greitai apdoroti sudėtingus duomenis ir pateikti vizualiai patrauklias, klientui lengvai pristatomas įžvalgas.
Kokias funkcijas siūlo Akkio?
Chat Explore ir prognozavimo modelius. Naudotojai gali užduoti klausimus apie turimus duomenis natūralia kalba ir gauti momentines, lengvai suprantamas įžvalgas. Akkio taip pat leidžia kurti mašininio mokymosi modelius, kurie prognozuoja svarbius rinkodaros rodiklius, tokius kaip ROAS (grąža iš reklamos išlaidų), klientų elgsenos tendencijas ar kampanijų rezultatus. Tai padeda priimti duomenimis grįstus sprendimus ir tiksliai optimizuoti strategijas.
Duomenų paruošimą (Chat Data Prep™) ir generatyvines ataskaitas. Naudojant natūralios kalbos komandas, galima lengvai išvalyti, transformuoti ir paruošti duomenis analizei – be jokių formulių ar skriptų. Platforma automatiškai kuria vizualiai patrauklias ataskaitas, kurias galima naudoti tiek vidinei analizei, tiek išorinei komunikacijai su klientais.
Integracijas. Akkio galima sklandžiai derinti su populiariais duomenų šaltiniais, tokiais kaip Google Sheets, HubSpot, Salesforce, Snowflake ir kt. Tai leidžia be vargo įtraukti DI į esamus darbo procesus.
Kaip pradėti naudoti DI duomenų analizėje?
Pirmiausia įvertinkite savo poreikius – kokias užduotis norite automatizuoti ir kokių įžvalgų siekiate? Pradėkite nuo vieno įrankio, kuris sprendžia aktualiausią problemą (pvz., padeda interpretuoti KPI, segmentuoti klientus). Eksperimentuokite ir skirkite laiko įrankiams suprasti.
Nors DI įrankiai suteikia milžiniškas galimybes efektyvinti duomenų analizės procesus, būtina nepamiršti žmogiškojo faktoriaus. Įžvalgos, kurias generuoja DI, yra vertingos tiek, kiek mes gebame jas suprasti ir panaudoti praktikoje.