Integrisanje preporuka sa postojećim marketinškim tehnologijama

13. 03. 2024.

Dok pišemo ovaj blog-post, takođe smo svedoci kako moć transformiše marketing i oglašavanje.

Među mnogim novim stvarima, veštačka inteligencija (AI) je unela nova pravila u igru u pejzažu Marketinških tehnologija (MarTech Stack).

Tokom poslednjih nekoliko godina, veštačka inteligencija se veoma brzo razvija, pronalazeći put u svaki kutak i nišu marketinga — od segmentacije kupaca i personalizacije do prediktivne analitike i četbotova.

Pored toga, neverovatno brzo usvajanje ChatGPT-a i drugih generativnih AI alata je još jednom dokazalo uticaj mašinskog učenja na marketinšku industriju. Ovo je dovelo do većeg oslanjanja na alate vođene veštačkom inteligencijom i potpuno promenilo način na koji pristupamo marketinškim strategijama.

Uzimajući u obzir sve, bitno je da bolje razumemo kakav uticaj AI ima na MarTech stack i kako da odgovorno iskoristimo njen potencijal.

Pratite nas dok definišemo MarTech grupe i istražujemo najbolje načine za integraciju veštačke inteligencije sa postojećom marketinškom tehnologijom, sve u cilju pokretanja rasta i uspeha. Takođe ćemo duboko zaroniti u specifične AI aplikacije u MarTech-u, razgovarajući o najčešćim prednostima i izazovima.

Kako se sistemi preporuka koriste u marketingu?

Kako bi bili sigurni da sve teče glatko, trgovci se često oslanjaju na različite softvere da bi automatizovali svoje zadatke i prikupljaju podatke kako bi mogli da steknu uvid u aktivnosti kampanje i njihov uticaj na kupce.

Znajući to, lako je razumeti kako su sistemi preporuke postali sastavni deo našeg digitalnog sveta i različitih digitalnih platformi — od sajtova e-trgovine do usluga striminga. Oni su tu da vam pomognu da svojim klijentima pružite personalizovanije iskustvo.

Navodimo nekoliko načina na koji se sistemi preporuka obično koriste za personalizaciju u marketingu:

• Preporuke proizvoda u različitim sektorima uključujući bankarstvo, telekomunikacije i ostalo,
• Unakrsna i dodatna prodaja,
• Preporuke za sadržaj za medije i usluge strimovanja, veb-sajtove sa vestima i blogove,
• Personalizovani marketing putem e-pošte,
• Personalizovani sadržaj veb sajta,
• Preporuke na društvenim mrežama,
• Preporuke za putovanja i smeštaj,
• Preporuke pretraživača i mnoge druge stvari.

Kao što vidite, sistemi preporuka su pronašli dobar put u svaki aspekt marketinga. I tamo nameravaju da ostanu.

Ali na šta tačno mislimo kada kažemo da treba da „integrišete preporuke sa postojećim marketinškim tehnologijama?

Nastavite da čitate kako biste saznali.

Šta je stek marketinška tehnologija (martech stack)?

Prvo, hajde da definišemo niz marketinških tehnologija. Stek marketinške tehnologije ili martech stack je kolekcija marketinških tehnologija i alata koje preduzeća koriste za racionalizaciju, automatizaciju i optimizaciju svojih marketinških napora.

Dobro dizajniran martech stack može uključivati mnoge komponente, kao što su:

• Upravljanje odnosima sa klijentima (CRM),
• Provajder usluga e-pošte (ESP),
• Platforma za podatke kupaca (CDP),
• Sistem za upravljanje sadržajem (CMS),
• Alati za A/B testiranje,
• Razna rešenja za analitiku,
• Alati društvenih medija i drugi.

Zahvaljujući brzom sazrevanju AI tehnologija i njihovoj povećanoj dostupnosti, danas imamo gomilu alata vođenih veštačkom inteligencijom koji poboljšavaju mogućnosti tradicionalnih marketinških grupa.

Pošto AI nastavlja da se razvija, postalo je najvažnije za sve poslovne profesionalce da budu u toku sa najnovijim razvojem i nauče da iskoriste veštačku inteligenciju kako bi optimizovali svoje marketinške strategije.

B2B naspram B2C martech stack

Iako su veoma slični, B2B i B2C MarTech grupe su značajno oblikovane njihovom ciljnom publikom i različitim ciljevima.

B2B stekovi daju prioritet negovanju potencijalnih klijenata i zatvaranju ugovora, dok se B2C stekovi koncentrišu na privlačenje i zadržavanje kupaca. 

Uprkos njihovim različitim fokusnim tačkama, integrisanje preporuka i drugih alata zasnovanih na veštačkoj inteligenciji dobija na značaju u obe MarTech kategorije, predstavljajući trgovcima nove mogućnosti da poboljšaju svoje marketinške napore.

S obzirom na našu profesionalnu stručnost, fokusiraćemo se na dalje istraživanje B2B okruženja. U skladu sa tim, hajde da vidimo kako izgleda integracija preporuka sa B2B martech stekovima.

Integrisanje preporuka sa vašim martech stekom

AI unosi nova pravila u igru za softverske kompanije koje žele da prošire i poboljšaju marketinške strategije svojih klijenata.

Integracija preporuka sa vašom postojećom martech stekom je ključ za kreiranje visoko targetiranih, personalizovanih marketinških kampanja zasnovanih na podacima koje rezonuju sa ciljnom publike. U stvari, mašine za preporuke igraju ključnu ulogu u prilagođavanju sadržaja i ponuda na osnovu individualnih preferencija korisnika.

U kontekstu softverske kompanije koja nudi AI rešenja, fokus na integraciju preporuka uključuje optimizaciju tehnološkog steka kako bi se ove mašine neprimetno uključile. Ovo podrazumeva pažljivo razmatranje uobičajenih izazova kao što su kvalitet podataka, složenost algoritama i odziv u stvarnom vremenu kako bi se osiguralo da preporuke budu usklađene sa ciljevima klijenata i očekivanjima krajnjih korisnika.

Međutim, najvažnije je postići ravnotežu tokom procesa integracije. Ovim želimo da uskladimo snagu rešenja vođenih veštačkom inteligencijom sa potrebom za ljudskim nadzorom i saradnjom.

Zašto?

Pa, dok veštačka inteligencija donosi vredne uvide i automatizaciju za poboljšanje marketinških napora, ljudska intuicija i kreativnost ostaju neophodni za uspeh svake kampanje.

Prihvatajući ovaj pristup saradnje, možete osigurati da sistem preporuka vođen veštačkom inteligencijom postane neprocenjivo bogatstvo u vašem martech steku.

Uobičajeni izazovi sa integracijom preporuka sa martech stekovima 

Kad god postoji tehnologija, prisutni su i izazovi.

Iako su prednosti mnoge, integracija preporuka sa martech stekovima može vas staviti pred nekoliko izazova, uključujući sledeće:

• Kvalitet i konzistentnost podataka,
• Brige o privatnosti i bezbednosti,
• Složenost algoritma,
• Skalabilnost,
• Angažovanje i prihvatanje korisnika,
• Problem hladnog starta,
• Raznolikost i slučajnost,
• Reagovanje u stvarnom vremenu,
• Međukanalna integracija,
• Interoperabilnost sa postojećim sistemima, i
• A/B testiranje i evaluacija.

Hajde da vidimo kako to može da ometa integraciju preporuka sa marketinškim tehnologijama.

Kvalitet i konzistentnost podataka

Sistemi preporuka se u velikoj meri oslanjaju na podatke. To znači da ako im pružite nedosledne podatke ili podatke lošeg kvaliteta, možete dobiti netačne preporuke. Dugoročno, ovo bi moglo umanjiti efikasnost vašeg celog martech sistema.

Brige o privatnosti i bezbednosti

Personalizovane preporuke uključuju obradu korisničkih podataka. Zbog toga možemo izdvojiti dva najveća izazova:

• Osiguranje usklađenosti sa propisima o privatnosti, kao što su GDPR ili CCPA i
• Održavanje robusnih bezbednosnih mera za zaštitu osetljivih informacija o klijentima.

Složenost algoritma

Dizajniranje i implementacija efikasnih algoritama preporuka mogu biti složeni. Fino podešavanje ovih algoritama za pružanje tačnih i relevantnih preporuka zahteva vašu stručnost i stalnu optimizaciju.

Skalabilnost

Kako vaša korisnička baza raste, sistem preporuka koji ste integrisali mora se skalirati u skladu sa tim kako bi obrađivao povećani obim podataka i isporučivao preporuke u stvarnom vremenu. Osiguranje skalabilnosti bez ugrožavanja performansi je uobičajen izazov.

Angažovanje i prihvatanje korisnika

Korisnici mogu biti skeptični ili otporni na personalizovane preporuke.

Osiguravanje da su preporuke usklađene sa onim što očekuju i preferiraju može uticati na način na koji se s njima bave.

Problem sa hladnim startom

Sistemi preporuka mogu imati problema da pruže tačne preporuke za nove korisnike ili artikle. Ovo verovatno znate pod drugim imenom – problem sa hladnim startom. Kako biste to efikasno rešili, trebalo bi da primenite adekvatne strategije i postepeno poboljšavate preporuke kako više podataka bude dostupno.

Raznolikost i slučajnost

Ako ste skloni da se previše oslanjate na ponašanje korisnika u prošlosti, to može dovesti do „mehurića filtera“ i izložiti vaše korisnike samo sličnim artiklima. Postizanje raznolikosti i slučajnosti u preporukama je izazov da se osigura da korisnici otkriju širi spektar sadržaja.

Reagovanje u stvarnom vremenu

Neke aplikacije, posebno u e-trgovini, zahtevaju odgovore na preporuke u realnom vremenu. Balansiranje potrebe za odzivom u stvarnom vremenu sa složenošću algoritama za preporuke takođe može biti izazov.

Međukanalna integracija

Koordinacija preporuka preko različitih marketinških kanala, kako onlajn tako i oflajn, može biti izazovna.

Zašto?

Zato što dosledne i koherentne preporuke moraju da se isporučuju na svim tačkama kontakta sa klijentima.

Interoperabilnost sa postojećim sistemima

Osiguranje nesmetane integracije sa postojećim martech alatima i sistemima je ključno.  Ali lako možete naići na neke probleme sa kompatibilnošću. Ovo može lako uticati na nesmetan rad sistema preporuka u okviru šireg marketinškog ekosistema.

Testiranje i evaluacija A/B

Naravno, sprovođenje efikasnog A/B testiranja za procenu performansi algoritama preporuka i njihovo fino podešavanje za optimalne rezultate predstavlja stalno prisutan izazov.

8 ključnih koraka za uspešnu integraciju preporuka sa postojećim martech stekovima

Uprkos svim izazovima, postoji način za uspešno integraciju preporuka sa vašim martech stekom. Ovo uključuje pažljivo planiranje, izvršenje i stalno upravljanje.

Evo vodiča korak po korak koji navodi ključna razmatranja za besprekoran proces integracije.

Definisanje ciljeva integracije

Prvo, odvojite malo vremena da jasno definišete ciljeve integracije. Shvatite konkretne rezultate koje želite da postignete, bilo da se radi o poboljšanju efikasnosti, poboljšanju tačnosti podataka ili omogućavanju pristupa podacima u stvarnom vremenu.

Sprovođenje sveobuhvatne revizije podataka

Sledeće, ne zaboravite da izvršite detaljnu reviziju postojećih izvora podataka i sistema. Identifikujte tipove podataka, formate podataka i sve nedoslednosti ili praznine u informacijama.

Radeći preciznu reviziju na samom početku, ne samo da postavljate osnovu za tačno mapiranje podataka, već i dobijate vredan uvid u kvalitet i potpunost vaših podataka. Ovaj proaktivni pristup vam pomaže:

• Da postavite teren za uspešniju integraciju,
• Da smanjite potencijalne izazove i
• Da povećate ukupnu pouzdanost vašeg integrisanog sistema.

Razvoj strategije mapiranja podataka

Kreirajte detaljnu strategiju mapiranja podataka kako biste obezbedili da se podaci iz različtih izvora mogu precizno uparivati i transformisati radi besprekorne integracije. Za ovaj korak, trebalo bi da jasno definišete kako se polja i atributi usklađuju između sistema.

Izaberite alate i platforme za integraciju

Sledeći korak uključuje izbor odgovarajućih alata i platformi za integraciju. Kako biste to uradili, trebalo bi da imate na umu svoje specifične zahteve — skalabilnost, lakoću korišćenja i kompatibilnost sa postojećim sistemima.

Treba istaći da platforma Solver AI Suite, sa svojim robusnom mogućnostima, može predstavljati sjajnu opciju za besprekornu integraciju. Već je integrisana sa vrhunskim dobavljačima kao što su SAS, Salesforce i Microsoft, služeći kao besprekorni deo sistema ili kao dodatak. Međutim, ovo vas ne ograničava; Solver AI Suite može neprimetno da se integriše sa drugim rešenjima trećih strana, uključujući različite ERP, CRM ili BI provajdere.

Izgradnja tačaka veze

Izgradnja čvrstih tačaka povezivanja je ključna faza na putu integracije. Da biste omogućili glatku i efikasnu vezu između sistema, trebalo bi da uspostavite tačke veze koje obezbeđuju kompatibilnost i pridržavaju se standardizovanih formata podataka. Korišćenje Propgramskih interfejsa aplikacija (APIs) je čest i delotovoran pristup za besprekorn povezivanje različitih sistema.

U ovom kontekstu, Solver AI Suite obezbeđuje API-je posebno dizajnirane za besprekornu integraciju. Korišćenje naših API-ja, zajedno sa sveobuhvatnom API dokumentacijom i pojednostavljenim procesima, obezbeđuje proces integracije bez problema, bilo da njime upravlja vaše interno IT odeljenje ili drugi dobavljači rešenja.

Uspostavljanje mera sigurnosti 

Šta god da radite, obavezno primenite stroge sigurnosne mere kako biste zaštitili osetljive informacije tokom procesa integracije.

Ovaj korak često uključuje inkorporiranje robusne enkripcije, strogih protokola za autentifikaciju i osiguravanje usklađenosti sa relevantnim propisima o zaštiti podataka. Kao deo uspostavljanja bezbednosnih mera, takođe treba da definišete jasno vlasništvo nad podacima, uvedete preciznu kontrolu pristupa i artikulišete pravila za validaciju podataka.

Sa takvim sveobuhvatnim pristupom, možete održati integritet podataka tokom celog procesa integracije.

Testirajte tokove rada integracije 

Temeljno testiranje tokova rada integracije je kritična faza pre primene. Rigorozno testiranje treba da uključuje sledeće:

• Procena tačnosti mapiranja podataka,
• Ispitivanje interakcija sistema, i
• Procena efikasnosti procesa rukovanja greškama.

Sa tako pedantnim procesom testiranja, možete proaktivno identifikovati i rešiti sve potencijalne probleme, posebno ako želite da obezbedite besprekoran učinak integracije.

Pratite, trenirajte i optimizujte

Poslednji korak u procesu integracije je kontinuirani ciklus praćenja, obuke i optimizacije.

Jednom kada integrisani sistem počne da radi, kontinuirano praćenje vam pomaže da procenite njegov učinak u odnosu na utvrđene standarde i ključne indikatore učinka (KPI). Ovo uključuje praćenje tokova podataka, interakcija korisnika i odziva sistema.

U isto vreme, obezbedite obuku za krajnje korisnike i zainteresovane strane kako biste bili sigurni da su dobro upućeni u korišćenje integrisanog sistema do njegovog punog potencijala.

Konačno, tokom faze optimizacije, trebalo bi da analizirate prikupljene podatke, povratne informacije korisnika i metriku performansi sistema. Kada identifikujete oblasti za poboljšanja, možete da prilagodite integrisani sistem tako da zadovolji vaše poslovne potrebe, napredak tehnologije i očekivanja korisnika.

Ovaj ciklični proces praćenja, obuke i optimizacije osigurava da integracija ostane dinamična, efikasna i dugoročno usklađena sa vašim ciljevima.

—

Praćenjem ovih koraka i ugradnjom najboljih praksi, integracija preporuka će biti lakša, otvarajući put ka integrisanom okruženju koje dobro funkcioniše.

Potreban vam je strateški i odgovoran pristup integraciji  

Neverovatno brza evolucija marketinške tehnologije, koju pokreće veštačka inteligencija, zahteva od vas strateški i odgovoran pristup integraciji. Integrisanje preporuka sa postojećim marketinškim tehnologijama, posebno u B2B okruženjima, pokazuje nam potencijal veštačke inteligencije koja menja igru za personalizovane kampanje zasnovane na podacima.

Međutim, uspešan proces integracije prevazilazi tehnologiju, često zahtevajući harmoničan balans uvida u veštačku inteligenciju i ljudske kreativnosti.

Nadamo se da je ovaj post na blogu odgovorio na mnoga vaša pitanja u vezi sa ovom temom. Međutim, ako imate bilo kakva dodatna pitanja ili su vam potrebne dodatne informacije o integrisanju sistema preporuka sa vašim stekom marketinških tehnologija, molimo da nam se obratite bez ustručavanja na ai@thingsolver.com!

U kompaniji Things Solver, posvećeni smo pružanju podrške našim klijentima da razumeju moć veštačke inteligencije i da je koriste za svoje potrebe!