1. Статьи
  2. Маркетинг, основанный на намерениях 101: Прогнозы могут сэкономить ваше время, деньги и потенциальных клиентов
Для доступа к заказчикам и разработчикам необходимо авторизоваться
18 августа 2021 в 15:17

Узнайте, как использовать свое исследование поведения покупателей для создания успешной маркетинговой стратегии.

Заголовок настольного компьютера с графиком восходящей тенденции

Это последний выпуск из нашей серии о маркетинге, основанном на намерениях. Прочтите первую часть здесь, а вторую - здесь.

Пришло время для нашей последней записи серии, и мы собираемся взять все, что мы узнали, и увеличить его с точностью до десяти.

Хотите вместо этого послушать эту статью? Кликните сюда!

https://platforms.su/wp-content/uploads/2019/10/Intent-Based-Marketing-101-Predictions-Can-Save-You-Time-Money-and-Leads.mp3

Теперь вы понимаете, кто ваши  лидеры  , и как они думали и действовали до сих пор. Теперь пришло время , чтобы выяснить , как они  собираются  , чтобы думать и действовать в будущем. Именно здесь маркетинг, основанный на намерениях, показывает, на что он способен, и начинает экономить ваше время, деньги и потенциальных клиентов.

Эффективная маркетинговая стратегия, основанная на намерениях, сочетает в себе алгоритмы прогнозирования и моделирование профиля, которые могут быть объединены с  искусственным интеллектом  (ИИ) для эффективной  автоматизированной маркетинговой  стратегии.

Разработка маркетинговой стратегии, основанной на намерениях, которая использует ваши данные с инвестициями в программное обеспечение.

У вас есть данные. У вас есть тенденции. Пришло время применить все это на практике.

Вы знаете, кто обычно проявляет интерес к вашему продукту, какого контента они жаждут и когда, а также их поведение, когда они появляются.

Вот три шага, чтобы сделать это знание действенным.

1. Учет цели поиска в вашем контенте.

Для этого вам необходимо хорошо понимать, как работают рейтинги страниц результатов поисковых систем (SERP) в Google.

Есть два типа поисковых запросов:

Убедитесь, что вы создаете разный контент, который соответствует ключевым словам для обоих этих типов запросов и этапов воронки, на которые они обращаются.

2. Используйте свое понимание намерений пользователя, чтобы направлять поиск потенциальных клиентов.

Если бы я оставил здесь ссылку на программное обеспечение для художественной галереи , технически я бы создавал  обратные ссылки. Вы все же нажимали на нее? Скорее всего, нет. Это сводит на нет цель использования обратных ссылок, которая состоит в том, чтобы направлять ваших пользователей и их поиск.

Если бы я сбросил ссылку на программное обеспечение для  управления данными , вы бы с гораздо большей вероятностью нажали на нее, поскольку она более актуальна для этой статьи и для того, что вы ищете.

Но как вы можете применить правильную обратную ссылку к своей собственной маркетинговой стратегии?

Допустим, вы заметили, что ваши пользователи переключаются между двумя разными типами программного обеспечения и тратят много времени на каждое из них, скорее всего, они пытаются лучше понять различия между ними.

Вы можете предоставить контент, поясняющий, что лучше для каких вариантов использования, а затем ссылку на оба типа программного обеспечения. Это полезно как для читателя (так как помогает им получить ясность), так и для вас (поскольку помогает приблизить потенциальных клиентов к конверсии).

3. Поднимитесь на новый уровень с помощью персонализации.

Сочетание  программного обеспечения для персонализации с искусственным интеллектом, разработанным для включения вашего понимания глубинных поведенческих паттернов ваших потенциальных клиентов, делает разницу между хорошим и исключительным маркетингом, основанным на намерениях.

Только 34% респондентов опроса Gartner 2018  заявили, что они используют или пилотируют ИИ в своей цифровой торговле.

Поскольку ваши конкуренты еще не внедряют эту технологию (хотя и будут), это ваш шанс опередить игру, не только за счет персонализированного контента, но и за счет повышения коэффициента конверсии, повышения рентабельности инвестиций и более высокая степень удовлетворенности клиентов. Фактически, 70% респондентов заявили, что ИИ помог повысить удовлетворенность клиентов.

Начать инвестировать в программное обеспечение

До сих пор в этой серии вашими следующими шагами было дополнительное чтение и переработка ваших персонажей и карт пути клиента.

Пришло время предпринять серьезные действия. Пришло время инвестировать в программное обеспечение, которое поможет вам в прогнозировании.

Но во что вкладывать деньги? Ознакомьтесь с этими четырьмя типами программного обеспечения, определите свой бюджет и начните маркетинг с намерением:

МЕТОДОЛОГИЯ

Представленные результаты основаны на исследовании Gartner, проведенном для понимания планов внедрения и инвестирования ИИ в цифровую коммерцию. Это исследование также было направлено на понимание ценности и успеха ИИ в цифровой торговле и связанных с этим проблем.

Первичное исследование проводилось онлайн с 4 июня по 17 июля 2018 г. среди 307 респондентов из Северной Америки, Латинской Америки, Западной Европы и Азиатско-Тихоокеанского региона.

Квалификационные организации охватывают различные отрасли, за исключением здравоохранения. Компании должны были использовать основные технологические подходы к цифровой торговле, такие как «Платформа для торговли на заказ» или «Пакетное программное решение для коммерции» с некоторым доходом (> 0 долл. США), полученным от цифровых каналов в 2017 финансовом году. Компании также должны были использовать в настоящее время или пилотирование ИИ в своей цифровой торговле. В выборке представлены организации из США / Канады (n = 86), Бразилии (n = 35), Франции (n = 30), Германии (n = 31), Великобритании (n = 30), Австралии / Новой Зеландии (n = 30). ), Индии (n = 33) и Китая (n = 32).

Все респонденты были проверены на участие в принятии стратегических решений в области цифровой коммерции в рамках своей организации. Квоты применялись для стран, отраслей и доходов всего предприятия от цифровых каналов за 2017 финансовый год.

Искусственный интеллект: ИИ - это комбинация передовых технологий, которые изменяют поведение без явного программирования на основе собранных данных, анализа использования и других наблюдений. Машинное обучение является ключевой технологической категорией, управляющей ИИ, и включает такие методы, как линейная регрессия, дерево решений, байесовские сети и глубокие нейронные сети.

Исследование было разработано совместно аналитиками Gartner и основной исследовательской группой, которые следят за Commerce Technologies & Experiences.

Отказ от ответственности: «Результаты не отражают« глобальные »выводы или рынок в целом, но отражают настроения респондентов и опрошенных компаний.

Ищете программное обеспечение для автоматизации маркетинга? Ознакомьтесь со списком лучших программных решений для автоматизации маркетинга Platforms .