2023-08-25
오늘의 초경쟁적 비즈니스 전망에서, 회사는 그들의 목표 관객을 사로잡고 실질적인 결과를 운전하기 위해 혁신적 마케팅툴을 필요로 합니다. 인공지능 (AI)는 많은 사용을 가지고 있지만, 그러나 가장 강한 것 중 하나가 사업이 새로운 방식들로 그들의 고객들과 연결할 수 있게 하기 위해 그것의 잠재력입니다.
간소화하는 콘텐츠 생성 프로세스에 대한 데이터 연방 AI 모델들을 기반으로 하고 화목한 메시징을 유지하는 특정 개인 앞 광고 목표 설정으로부터, 디지털 신호에서 AI의 잠재성은 막대합니다 ; 오늘, 우리는 저 잠재력에 접근하기 시작하기 위한 8 간단한 방법을 볼 것입니다 :
데이터-구동 의사 결정의 시대에서, 사업은 마음대로 막대한 정보량을 이용하기 위해 끊임없이 방법을 모색하고 있습니다. 디지털 신호에 관한 한, AI는 대단히 적절하고 타겟화된 콘텐츠를 전달할 수 있는 동적 마케팅 발전소들로 정적인 디스플레이를 변형할 수 있습니다.
AI 알고리즘은 시청자와 공명하는 부목사와 디스플레이 콘텐츠 할 수있는 ; 계속 시간, 일, 주와 심지어 시즌에 요구하거나, 완전히 시간을 맞추었습니다. 그러나 AI의 역량은 개선 결합 상태를 운전하기 위한 지속적인 학습과 적응으로, 타겟화된 콘텐츠 배달을 넘어서 훨씬 연장됩니다. AI는 감정, 시대, 관심 시간을 포함하여와 더 많, 중요한 인구 통계학적이고 독자 정보를 이용할 수 있습니다. 이 귀중한 데이터는 더욱 내용 생성 절차를 개선함으로써, 표시된 정보의 모든 작업이 시청자의 선호와 특성에 맞게 정확히 제조되도록 합니다.
지역 이웃, 사회 언론 추세, 지정 비행 코스, 기상과 구매 행태를 포함하는, 진행중인 자료 출처들에 접근함으로써 AI 알고리즘은 시청자 특성과 선호에 대한 깊은 이해를 합니다. 만능 광고의 그 날이 갑니다. AI로, 업무는 특별하고 세그먼트화 인구와 직접적으로 통화하는 대단히 목표로 지정된 메시지를 만들 수 있습니다.
광고가 어느 것을 공진시킬 것이라고 예상할 수 있는 소매 점포를 상상하고 대부분은 고객과 함께 그들의 이전 구매 버릇에 근거했습니다. 의미 심장하게 전환과 고객 만족도의 가능성을 강화하면서, 맞는 메시지가 제 때에 옳은 고객의 마음을 움직이는 것을 이 수준의 정확성은 보증합니다.
이해심 있는 구매자 행동은 마케팅의 성배입니다. 지속적인 학습을 통하여, AI 알고리즘은 특정 콘텐츠 항목 또는 내용 포맷 또는 전체 캠페인으로 연합된 구매자 행동을 예측하는데 정통하게 됩니다. AI 예상으로, 회사는 시행 착오에 의존하는 것보다 오히려 성공의 높은 여분을 가지고 있다고 그들이 아는 작전을 시작할 수 있습니다. 게다가 더욱 ROI를 증가시키기 위해 데이터-구동 조정을 하면서, 진행중인 데이터 트랙킹과 분석으로 마케팅 팀은 실시간에서 반응할 수 있습니다.
회사는 강압적 메시지와 매혹적 영상을 그들의 목표 관객에게 전달하도록 노력하지만, 그러나 콘텐츠 생성과 경영의 과정이 시간이 걸리고 자원집약적입니다. 레버레이징 AI는 이러한 절차를 간소화하고, 효율성을 극대화하고, 임팩트풀 메시징을 보증하는 것을 도울 수 있습니다.
디지털 신호에서 AI와 함께, 사업은 창조적 작업 흐름을 간소화하고, 생산성을 확대한 자동화 도구와 콘텐츠 생성 보조자들의 부에 접근할 수 있습니다.
동영상과 이미지와 심지어 디지털 신호 템플릿을 포함하여 AI-드리븐 자동화는 지지하는 미디어 콘텐츠를 발생시킬 수 있습니다. 이 자동화는 가치 있는 시간 절약할 뿐만 아니라 다중 플랫폼을 가로질러 시각적 브랜딩에서 일관성을 보증합니다.
덧붙여, AI는 모든 시나리오를 위한 콘텐츠 논리를 미리 작성하여야 하는 것 없이 데이터-구동 통찰력을 임팩트풀 디지털 신호 메시징으로 변형할 수 있습니다. 예를 들면, 실시간으로 만약 POS 시스템이 구체적인 아이템에 대해서 낮은 재고 수준을 나타내면, AI 알고리즘은 자동적으로 새로운 프로모션, 리오더 메뉴를 발생시키고, 적절한 정보를 고객들에 디스플레이할 수 있습니다.
다양한 통신용 채널을 통해 일관되고 화목한 통신 전략을 유지하는 것 일관된 브랜드 정체성을 개발해서 결정적입니다. AI 알고리즘을 훈련시킴으로써 목소리의 회사의 특정 가이드라인과 가치와 톤과 함께, 사업은 그들의 브랜드 정체성과 협력하는 맞춤형 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이 고안된 접근법은 고객들 중에 브랜드 인지도를 강화하고, 정통과 신뢰의 인식을 조성합니다.
AI-드리븐 디지털 신호가 회사의 마케팅 생태계의 일체형 부품이 된 것처럼, 그것은 끝임없이 타채널, 간소화하는 메시징과 통합하고 통일 상표를 전달하는 것 경험합니다. 메시징에서 이 합착은 마케팅 노력의 영향을 강화하고, 목표 관객과의 더 강한 연결을 구축합니다.
작업장 만족과 통신을 강화하기
효과적 내부 통신은 좋은 기능성 조직에 필수적입니다. 그러나, 퍼뜨림 정보의 전통적 방법은 종종 직원들과 함께 부족해질 수 있습니다.
AI 알고리즘이 고객의 선호와 행동을 이해하는데 사용될 수 있는 바로 그때, 똑같은 것 내부 청중들과 사업을 위해 사실입니다. 어떻게 당신의 직원들이 그들이 메시징, 부분 특이적 필요에 가장 잘 받아들인 때인 메시징을 받는 것을 선호하고, 더 내부 콤스와 직원 계약을 향상시키는지 알기. 그것이 회사 뉴스 또는 중요한 발표 또는 시험 가동 소재를 공유하고 있는지, 고안된 접근법은 평가되고 연결되는 것으로 직원들이 느끼게 합니다.
덧붙여, AI-지원한 디지털 신호 메시징은 직원 업적과 이정표와 기여를 인지하기 위한 강력한 도구의 역할을 합니다. 공식적으로 직원을 확인하고 축하하면서 성공은 동기를 올릴 뿐만 아니라 긍정적 기업 문화를 보강합니다.
디지털 신호의 분야에, 이음새가 없는 디스플레이 체험을 유지하는 것 최고입니다. 기업은 다양한 위치를 가로질러 다수 콘텐츠 재생기들을 배치하고 관리하는 것으로의 중요한 자원을 투자합니다. AI는 최적의 성능과 작동 효율성을 보증하기 위해 장치관리와 쟁점 개선에 대변혁을 일으키고 있습니다.
장치관리의 전통적 방법은 종종 동일시하기 위해 수동 체크와 민감한 조치에 의존하고 문제를 다룹니다. 회사가 그들의 디지털 신호계 네트워크를 관리하는 방법을 바꾸면서, AI는 사전행동 모니터링과 문제 검출의 새로운 시대를 도입합니다.
꼼꼼하게 콘텐츠 재생을 조사하고 사전에 어떠한 문제도 확인하면서, AI 영상 인식 처리 기술은 끊임없이 네트워크를 스캔할 수 있습니다. 미리 정의된 벤치마크에 반대하여 실시간 데이터와 비교함으로써, AI 알고리즘은 신속히 예상된 성능으로부터 어떠한 이상 또는 일탈을 확인하고 기를 세울 수 있습니다. 그것이 온라인인 것처럼 보이지만, 바르게 작용하고 있지 않는 얼어버린 스킨 또는 부정확한 콘텐츠 재생 또는 장치인지, 잠재적 문제를 위한 네트워크를 모니터링하면서, AI는 경계하고 있는 감시원의 역할을 합니다.
식별 문제는 첫 번째 단계 일 뿐입니다 ; 똑같이 개선을 자극하는 것은 비판적입니다. AI는 몇몇의 경우에, 문제를 발견하는 것에 즉각적인 조치를 취할 수 있고 IT 직원들을 위한 작업량을 감소시키면서, 자율적으로 자동 보정 문제를 편평하게 합니다.
그러나 장치관리에서 AI의 통합은 저편에 개선을 발표하러 갑니다 ; 그것은 작동 효율성을 운전하고, 전체 성능을 최적화합니다. 예측적 유지 관리와 리소스 할당을 가능하게 하면서, AI 알고리즘은 데이터 추세와 패턴을 분석합니다.
우리가 계속 AI 기술에서 향상에 대해서 들은 것처럼, 사업은 변화의 두려움을 회피하고 기회로서 AI를 봐야 합니다. 퍼스널라이징 마케팅 캠페인과 가속화한 콘텐츠 생성으로부터 작동 효율성을 높이는 것에게, AI는 바르게 레버리징된 더 좋은 조건을 위한 사업을 변환할 것입니다.
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