Ökade intäkter: Genom datadriven marknadsföring

Implemented owned by Artificial Collective
27d ago update
Read more at https://artif.se/
I en tid där precision i marknadsföring är avgörande för affärsframgång, konfronterades ett ledande e-handelsföretag med utmaningen att öka effektiviteten i sina marknadsföringskampanjer för att genera nya intäktsströmmar och öka försäljningen. 

Med befintliga metoder som saknade både skalbarhet och effektivitet, introducerade vi en AI-baserad lösning för leads generation. Denna lösning optimerade inte bara företagets marknadsföringskampanjer utan förbättrade även försäljningseffektiviteten. 

Genom avancerad dataanalys och maskininlärning transformerades företagets marknadsföringsstrategi, vilket banade väg för betydande tillväxt och innovation.

Projektets huvudsyfte var att revolutionera kundens förmåga att generera kvalitativa leads genom att:

  • Skapa en fullständigt automatiserad och skalbar process för leads generation som kan anpassas till olika marknadsföringskanaler och kundsegment.
     
  • Minska kostnaderna för kundförvärv genom mer effektiva och målinriktade marknadsföringskampanjer.
     
  • Stärka beslutsfattandet med datadrivna insikter för att kontinuerligt förbättra kampanjernas ROI.
Vi implementerade en omfattande AI-lösning som integrerades sömlöst med kundens befintliga CRM- och marknadsföringsinfrastruktur. Lösningen inkluderade följande nyckelkomponenter:

  • Prediktiva Modeller: Utveckling av avancerade maskininlärningsmodeller för att analysera och dra nytta av stora mängder historiska data, identifiera mönster och beteenden som indikerar hög konverteringspotential.
     
  • Dynamisk Segmentering: Användning av AI för att dynamiskt segmentera målgrupper baserat på en kombination av demografiska, psykografiska och beteendemässiga data, vilket möjliggjorde högst personaliserade kampanjer.
     
  • Automatiserad Realtidsanalys: Integrering av AI-drivna verktyg som kontinuerligt analyserar kampanjresultat i realtid, ger omedelbara insikter och möjliggör automatiska justeringar för att optimera kampanjernas prestanda.
     
  • Feedback Loop: Implementering av en självlärande feedbackloop där varje kampanjresultat matas tillbaka in i systemet, vilket förbättrar och finjusterar AI-modellerna för framtida kampanjer.
Genom implementeringen av denna lösning har kunden uppnått nedan förbättringar:

  • Ökad Konverteringsgrad: Konverteringsgraden ökade rejält med ROI redan inom de första sex månaderna efter implementering.
     
  • Kostnadseffektivitet: Marknadsföringskostnaderna minskade med nästan 30% samtidigt som effektiviteten i kundförvärv ökade markant.
     
  • Skalbarhet: Lösningen har framgångsrikt skalats och anpassats till flera internationella marknader, vilket visar på dess flexibilitet och globala tillämpbarhet.
     
  • Förbättrad Kundinsikt: Fördjupade insikter om kundpreferenser och beteenden har gjort det möjligt för företaget att inte bara förbättra sina marknadsföringsstrategier utan också att anpassa sina produktutbud och tjänster.

Attributes

Civil Society, Retail, Energy, Financial, Automotive, Research, Mining & Steel, Health, Information Technology, Municipality, Consulting, Food & Farming, Media, Authority & Agency, Region, Travel & Tourism, Forestry & Wood, Telecommunications, Manufacturing, Transportation & Logistics, Education
Accounting & Finance, Research & Development, Sustainability, IT & Software, Purchasing & Procurement, Innovation, Legal & Compliance, Culture & Leisure, Customer Service & Support, Management & Leadership, Marketing & Communications, Environment, Operations, Human Resources, Production, Urban Development, Social Services, Security, Engineering, Traffic & Infrastructure, Education
Better Customer Experience, Better Quality, More Efficient, New Business, Smarter Product or Service, Saving Cost
Shaper
Optimization, Prediction, Creation, Language, Discovery
Clustering, CNN, Decision Tree, DNN, Explainability and Interpretability, Federated, Foundation Model, Generative AI, GAN, Graph Neural Networks, Image Analysis, ML Ops, Machine Learning, Multimodal, NLP, Recurrent Neural Networks, Reinforcement, Self/Unsupervised, Supervised, Transformer