Как ИИ экономит время и деньги компаний: шесть кейсов
ИИ стал неотъемлемым помощником маркетологов в создании контента, он помогает HR-менеджерам, разработчикам… Теперь нейросети успешно осваивают новую специальность: они анализируют данные. Продуманные интерфейсы помогают работать с аналитическими сервисами легко и просто
Предприниматели, стартаперы привыкли к тому, что ИИ существенно облегчает маркетинговые задачи — помогает писать тексты и создавать изображения, но он его возможности не ограничиваются только этим. Авторы HubSpot приводят 6 вариантов предиктивной аналитики на основе ИИ, которые уже сегодня используют многие компании.
1. Сделайте сайт «аппетитнее» для поисковиков
Авторитет домена — это показатель его рейтинга в поисковых системах. Он предсказывает вероятность того, что сайт будет ранжироваться на страницах результатов поисковых систем. Сайты с более высоким авторитетом домена с большей вероятностью будут иметь хороший рейтинг.
Универсальный инструмент Domain Authority от компании Moz помогает отслеживать авторитет домена. По словам Чимы Ммедже, старшего менеджера по контент-маркетингу в Moz, инструмент построен на сложной нейронной, а не на линейной модели, которая часто используется для этих целей. Это расширяет возможности платформы понимать качество ссылок и обнаруживать спам.
«Domain Authority не прогнозирует рейтинг напрямую, он полагается на собственные внутренние показатели Moz, такие как количество ссылок, спам-рейтинг и распределение ссылок, чтобы оценить потенциал страницы для хорошего рейтинга. Это обновление помогает пользователям лучше понять и улучшить свои позиции веб-сайта в результатах поиска», — говорит Ммедже.
2. Определите, кто из клиентов точно совершит покупку
На основе прошлого покупательского поведения ИИ может создать профиль идеального клиента, и сравнивать его со всеми потенциальными лидами. Чем выше совпадение по всем показателям, тем с большей вероятностью клиент совершит покупку.
Для прогнозирования ИИ использует реальные данные, а не догадки. Это значительно снижает вероятность ошибки и исключает влияние человеческих предубеждений, уверены создатели инструмента ChatSpot AI от HubSpot, который, в частности, позволяет делать такие прогнозы.
3. Классифицируйте заявки в службу поддержки
Обычный GPT-4 можно использовать, чтобы усовершенствовать продукт. Например, Рид Робинсон, ведущий менеджер по продукту компании Zapier, собирает обращения пользователей в техподдержку, а затем передает их GPT-4 для сортировки и анализа.
Каждую неделю он получает от GPT-4 отчет, в котором освещаются основные проблемы, с которыми сталкиваются пользователи. Устранение проблем до того, как они станут массовыми, помогает совершенствовать продукты компании.
Это сокращает время и усилия, затрачиваемые на ручную сортировку жалоб, высвобождает ценные ресурсы, которые можно использовать для других целей. А также заметно повышает лояльность пользователей.
4. Регулярно анализируйте данные
Анализ данных не должен быть ежемесячной головной болью. Рид Робинсон из Zapier упрощает этот процесс с помощью новой функции Assistants API.
«Экспортируйте данные каждую неделю, затем попросите ChatGPT проанализировать данные с помощью Code Interpreter, а после этого вывести результаты анализа в виде визуальной диаграммы в Slack», — говорит Робинсон.
В результате вы получаете подробные визуальные отчеты каждую неделю. Регулярный анализ данных с помощью ИИ оптимизирует рабочие процессы и гарантирует, что команда всегда будет в курсе трендов.
5. Создайте центр данных
ASUS, международный производитель компьютеров, телефонов и электроники, имеет офисы по всему миру. Команда бизнес-аналитики компании курирует глобальные маркетинговые инвестиции и стратегию, при этом каждый региональный филиал отчитывается о маркетинговой деятельности в разное время, в разных форматах и на разных платформах.
Отсутствие стандартизации стало огромным препятствием. Чтобы исправить это, ASUS использует Improvado, платформу прогнозного ИИ, для создания общего центра данных. Теперь компания в одном виртуальном месте может собирать данные, управлять ими и проводить их аналитику.
Инструмент подключается к шаблонам Google Data Studio и фильтрует данные по регионам, продуктам и маркетинговым кампаниям.
6. Проанализируйте SEO
Стандартные исследования SEO фокусируются на базовом анализе ключевых слов и поверхностной оценке контента. Такой подход часто упускает из виду более глубокие тонкости алгоритмов поисковых систем и реальные намерения пользователей.
Том Шапиро, генеральный директор Stratabeat, рассказывает, что его команда использует маркетинговые инструменты, основанные на моделях обработки естественного языка от Google Cloud Platform, IBM Watson и OpenAI как часть своего стека SEO.
По его словам, подход, основанный на ИИ, лучше объясняет, как поисковые системы ранжируют и воспринимают контент на страницах результатов поиска. В такой SEO-оценке речь идет уже не только о плотности ключевых слов, но и об общей релевантности, качестве и контексте контента по отношению к запросам пользователей.