AI og automasjon driver fremtiden for leadgenerering i 2024
AI og automatisering omformer allerede alle potensielle prosesser. Denne trenden kommer bare til å vokse etter hvert som verktøyene blir kraftigere og mer nøyaktige. Med dette i bakhodet er det ikke overraskende at mange markedsførere lurer på hvordan de kan utnytte dette på best mulig måte.
Fra personlig tilpassede e-poster til fullstendig autonome AI-drevne systemer, den eneste virkelige grensen her er kreativiteten man vil bruke for å bruke alt dette.
Før vi dykker for dypt inn i emnet, la oss ta et øyeblikk for å forstå hvorfor dette skjer i utgangspunktet.
Hvordan hjelper AI generering av potensielle kunder?
Hvordan hjelper AI generering av potensielle kunder?
Kilde: Foto av Pavel Danilyuk på Pexels
Leadgenerering er prosessen med å identifisere og tiltrekke en potensiell kunde. Rollen til AI her er å effektivisere de kjedelige og langsomme prosessene. Med andre ord, sjansen er internettmarkedsføring stor for at du nå kan strømlinjeforme det du måtte gjøre gjentatte ganger og manuelt for et år eller to siden med AI.
I tillegg til produksjon kan automatisering av leadgenerering-relaterte oppgaver også være synlige i andre prosesser. La oss ta følgende kalde kontakter som et eksempel.
I stedet for manuelt å skrive en rekke oppsøkende e-poster, kan du nå strømlinjeforme prosessen ved å la AI gjøre det tunge løftet for deg. Det som har vist seg å gi det beste resultatet er å lage sekvenser som inkluderer korte og søte, manuelt skrevne porsjoner, men som også inkluderer de personlige segmentene nevnt tidligere.
Automatisering av planlegging for operasjoner
Når det gjelder generering av potensielle kunder, blir driftsplanlegging ofte oversett, men det er avgjørende for å opprettholde et velfungerende system. Bare tenk på det.
Hvis du ikke har en klar "hvem gjør hvilken struktur" og du jobber i et team, kan arbeidsflyten for generering av potensielle kunder raskt bli et komplett rot. På den annen side, hvis du jobber på egen hånd, er det enda viktigere å holde alle strengene stramt.
Moderne verktøy er i stand til å planlegge og overvåke tidsfrister og tidslinjer. Det viktigste er å tilpasse seg behovene som dukker opp i mellomtiden. Dette kan inkludere sending av kampanjer på tidspunktene det er mest sannsynlig at kontaktene dine svarer, men også angi andre beregninger knyttet til kalenderplanlegging.
Arbeidet ditt vil sannsynligvis avhenge av oppgavene du må gjøre gjentatte ganger. Å få ting gjort daglig vil ikke komme deg for langt hvis du ikke har et bedre bilde, noe som for eksempel vil tillate kontinuerlig ukentlig planlegging. Å lære hvordan du bruker en ukeplanlegger kan strømlinjeforme denne prosessen, og hjelpe deg med å holde deg på toppen av målene dine samtidig som du opprettholder fleksibiliteten. Det samme gjelder månedlige, kvartalsvise og årlige planer og milepæler du kan sette for deg selv og teamet ditt.
Å samle all denne informasjonen på ett enkelt sted kan hjelpe veldig. I stedet for å være spredt over flere plattformer, er det en god idé å finne én fungerende løsning og holde seg til den. AI eller ikke, konsistens i prosessene du bruker i generering av potensielle kunder (og andre aktiviteter) er nøkkelen.
Annonseoptimalisering
Automatisering av planlegging for operasjoner
Kilde: Bilde av Mohamed Hassan fra Pixabay
Å sette opp kampanjer i Meta Business Manager eller Google AdWords så mye annerledes ut for noen år siden. Husk at ikke all AI er synlig for sluttbrukeren. Med dette i tankene er det viktig å forstå at de fem store bruker AI mye mer enn noen av oss vet om det.
De bruker den enorme mengden data de har samlet i løpet av tiårene og kombinerer den med kraftige AI-modeller for å spesifikt målrette annonser mot publikum som mest sannsynlig vil engasjere seg med dem.
På en sidenotat er det mange samtaler om datainnsamling og personvernrelaterte problemer. Mange brukere rapporterer at de ser personlig relevante annonser og er ofte forvirret over hvordan deres favoritt sosiale medieplattform ville ha visst om dem.
Svaret her ligger i det faktum at AI-modeller de har polert gjennom årene har blitt så gode til å forutsi hva ditt neste behov vil være, selv før du vet ordet av det.
Eksempel: La oss tenke oss at det er en bruker som heter Mark. Mark har lett etter friluftsutstyr og lest artikler om fotturer de siste ukene. Han har ikke eksplisitt søkt etter tursko ennå, men hans nylige oppførsel på nettet signaliserer en interesse for utendørsaktiviteter.