Dalam studi terbaru tentang masa depan AI yang dilakukan oleh Influencer Marketing Hub, 19% responden mengatakan mereka berencana membelanjakan lebih dari 40% anggaran pemasaran mereka untuk kampanye berbasis AI.
Pemasaran AI terdiri dari beberapa kampanye pemasaran utama yang secara mendasar mengubah pendekatan pemasaran. Yang paling menonjol adalah:
Pembuatan Konten: Alat berbasis AI dapat membantu Anda membuat konten seperti deskripsi produk, postingan media sosial, dan artikel blog. Alat-alat ini menggunakan pemrosesan bahasa alami dan algoritme pembelajaran mesin untuk membuat konten yang menarik dan relevan bagi target pelanggan.
Penargetan Iklan: Penargetan iklan berbasis AI menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi audiens target yang paling efektif untuk kampanye iklan. Menganalisis data pelanggan untuk mengidentifikasi pola dan perilaku pelanggan yang paling mungkin mengarah pada pembelian aktual.
Otomasi Pemasaran: Alat otomasi pemasaran menggunakan AI untuk mengotomatiskan tugas pemasaran seperti mengirim email, menjadwalkan posting media sosial, dan melacak pengunjung ke situs web. Hal ini memberi pemasar waktu untuk fokus pada tugas yang lebih strategis seperti perencanaan dan analisis kampanye.
Perangkat lunak personalisasi: Alat personalisasi berbasis AI memberi pemasar kemampuan untuk mempersonalisasi konten untuk memenuhi kebutuhan khusus pelanggan individu. Perangkat lunak ini menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis data dan membuat kampanye penargetan yang disesuaikan dengan minat dan perilaku pelanggan. Perangkat lunak personalisasi bisa efektif, tetapi memiliki beberapa tantangan, seperti masalah privasi.
Chatbot: Chatbot adalah salah satu perangkat lunak pemasaran AI paling populer. Chatbots memungkinkan perusahaan menyediakan dukungan pelanggan 24/7 instan. Chatbots juga dapat diprogram untuk menjawab pertanyaan yang sering diajukan, sehingga mengurangi beban dukungan pelanggan. Namun, chatbot bukan tanpa batasan karena terkadang dapat salah mengartikan pertanyaan pelanggan dan memberikan jawaban yang tidak tepat.
Analisis prediktif: Analisis prediktif menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis data pelanggan dan memberikan wawasan tentang kampanye pemasaran. Analisis prediktif dapat digunakan untuk memprediksi perilaku pelanggan, termasuk produk yang kemungkinan besar akan dibeli oleh pelanggan. Namun, keakuratan analisis prediktif bergantung pada kualitas data yang digunakan.
Pengoptimalan Pencarian Suara: Dengan munculnya asisten suara seperti Siri dan Alexa, pengoptimalan pencarian suara menjadi semakin penting. Pengoptimalan pencarian suara berbasis AI memungkinkan perusahaan membuat konten yang dioptimalkan untuk pencarian suara, sehingga memudahkan pelanggan menemukan apa yang mereka inginkan.
