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人工智能如何打破,改变和改善联盟营销的世界

人工智能如何打破,改变和改善联盟营销的世界

随着战略营销人员转向自动化和人工智能(AI)以提高效率,提高目标精确度,并与消费者对个性化的期望保持同步,竞争正在进行。

联盟营销
机器学习功能将采用非结构化数据,并且几乎可以立即识别人类可能无法立即看到的模式。
到2023年,全球营销自动化工具支出预计将达到250亿美元。这意味着55%的营销人员计划在明年增加营销技术支出,从而推动年增长率达到14%。

然而,这种支出并不是为了技术而采用技术。这种转变是由跨频道解释和优化日益复杂的数据的需要所驱动的。虽然这些功能令人兴奋,但该行业仍处于使用自动化和AI来提高性能的早期阶段。特别是联盟营销随着营销人员越来越多地采用更多AI优化技术而备受好处。

AI将如何简化联盟伙伴关系流程

关系是联盟营销的核心,人工智能可以成为他们形成方式和成功方式的重要组成部分。在基本层面上,推荐引擎可以匹配可以合作的品牌和发布商。例如,如果公司的广告支出回报率为10:1,则计算机可以检查广告系列数据,发现其中的趋势,并代表可以推动类似ROAS的品牌识别新的潜在合作伙伴关系。

然而,人工智能在建立关系方面的力量远不止于此。AI可以自动邀请附属机构和发布商加入计划。人工智能的运行速度超过了手动工作,简化了人际关系的建立,节省了时间,最终实现了更快的激活。消除手动流程使客户经理能够专注于培养和培养与高潜力出版商的关系,并提高所有相关人员的工作效率。

除了合作伙伴关系的识别和建立,AI还将改变联盟营销的优化组件。虽然联盟营销的优化是广泛的,但其核心是当前流程涉及手动识别机会或风险领域并实施替代策略以实现预期结果。

借助可用的大量数据,机器学习简化了出版商和品牌之间的人工交换,并使流程自动化。可以将其视为自动推荐计划优化,以提高转化率并优化发布商的支出。例如,定制的机器学习建议推动了亚马逊35%的购买,优化了他们的销售和定位工作。

AI还将加强付费展示位置的优化。类似于媒体购买,联盟经理可以联系发布商以确定可用的高级广告资源并代理购买。根据可用库存,营销商协商付费展示位置并通过广告订单正式确定购买。

也许最重要的是,机器学习功能将采用非结构化数据,并且几乎可以立即识别人类可能无法立即看到的模式。联盟营销经理将花费更少的时间来拉动杠杆以优化广告系列效果,合作伙伴关系或展示位置,并通过机器学习更多时间来改进其整体战略。

消除神话:成为联盟空间AI的变革代理人

到目前为止,联盟营销在适应和最大化技术方面相对较慢。这可能是由于担心引入自动化和人工智能会使工作面临风险并降低基于关系的策略的真实性。但是,联盟营销总是需要了解品牌和发布商的人。事实上,CleverTouch最近的一项调查发现,40%的营销总监和CMO表示,缺乏人力资源专业技术正在阻碍他们的营销自动化战略取得圆满成功。营销人员仍然需要人工支持自动化自助服务工具,因为他们在内部建立了更多的专业知识并停止外包。

联盟营销人员习惯于自己识别机会和解决问题。随着更多技术解决方案的推出,营销人员将看到机器学习产生的可靠数据的价值。换句话说,人工智能将简化联盟营销人员的工作效率,并使他们能够做出更好的优化决策。

尽管人工智能在联盟营销中具有强大的功能,但尚未被业界充分认可和利用。以下是联盟营销人员将如何看待AI未来在该行业中发挥作用的三个关键预测:

1.投资将用于研发。
毫无疑问,研究和开发将是第一个看到现金流的人之一,因为联盟营销技术提供商会确定AI在他们的工作中有用的方式。随着这项技术的探索,供应商将实施尖端技术,以节省营销人员的时间并优化结果。

2.机器学习将使营销人员能够细分受众。
近一半的数字广告专业人士表示他们已经在使用AI进行受众群体定位和细分。但是,与任何营销策略一样,有效地利用AI需要从客户或品牌的角度定义您正在解决的问题。公司将开始认识到需要识别联盟营销技术提供商,这些提供商了解并与其以客户为中心的方法保持一致,并提供由AI提供支持的细分工具。

3.营销人员会注意到,解决方案提供商需要采取行动。
最终,当营销人员认识到其功能并且解决方案提供商能够满足营销人员的AI需求时,AI将成为联盟营销的一个组成部分。由于该技术可以对客户体验产生积极影响,销售额增加带来的新收入以及生产和交付成本降低,因此预计人工智能将在2022年将全球业务价值提高至3.9万亿美元。

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