Hopkins

AI-avusteinen päätöksenteko voi mennä metsään, jollei sivuston mittausta validoida staging-ympäristössä ennen tuotantoa. AI ei korjaa rikkoutunutta mittausta tai puutteellista datankeruuta. Mitä enemmän datan päälle rakennetaan analytiikkaa, automaatiota ja AI-avusteista päätöksentekoa, sitä tärkeämmäksi mittauksen laadunvarmistus muuttuu. Lue, mitä Simo Partanen kirjoittaa aiheesta Hopkinsin blogissa: https://lnkd.in/dq6d4W8f

Digimarkkinointi muuttuu agenttiseksi. Hopkins kertoo miten.

“Halusimme parantaa tuloksia sekä SEM:ssä että SEO:ssa kilpailutilanteen kiristyttyä merkittävästi. Valintamme kohdistui Hopkinsiin suositusten perusteella sekä heidän vahvan sitoutuneen tiiminsä ansiosta.” Näin kuvaili toimitusjohtaja Mikko Rosén yhteistyön syntymistä, kun Kaalimato alkoi kehittää hakukonenäkyvyyttään Hopkinsin kanssa. Lue koko asiakastarina sivuiltamme 👇

Yllättävä seuraus AI-näkyvyydestä: kansainväliset liidit. Kun vaikkapa Clauden käyttö on yleistynyt tietotyössä, sitä käytetään myös palveluiden etsimiseen. Tällä viikolla saimme terveysalan liidin Portugalista. Sytyke oli Hopkinsin eurooppalaisittain korkea osaaminen mainonnan seurannan ja digianalytiikan tietosuojakysymyksissä, jota Claude oli ilmeisesti kuvannut riittävän houkuttelevasti. Claude kertoi etsijälle Hopkinsista, koska olemme tuottaneet aiheesta materiaalia nettiin. Tässä näkyy se, mitä toitotamme asiakkaillekin: Mitä täsmällisemmin kerrotte julkisesti, mihin tarpeisiin palvelunne sopivat, sitä todennäköisemmin AI mainitsee teidät, kun käyttäjä kirjoittaa promptiinsa samoja tarpeita.

Yksi kosketus harvoin riittää myyntiin. 4 tapaa saada tarvittavia lisäkosketuksia, järkevään hintaan: – Sivustokävijöille kohdennettu remarketing, mielellään kiinnostuksen perusteella segmentoiden. Se onnistuu nykyään myös ilman kolmannen osapuolen evästeitä. – Mainoksiin reagoineille kohdentaminen, mikä tavoittaa enemmän kuin omalla sivustolla seurantaan jääneitä. – Yhteystietorekisterille kohdentaminen mainosjärjestelmissä, mikäli näille on markkinointilupa ja tietosuojapolitiikka tämän sallii. – Markkinoinnin automaation lisäkosketukset, esimerkiksi sähköpostilla, tekstiviestillä, sovelluksessa tai WhatsApp-viesteillä. Uudelleenkohdentamisen viesteissä ei kannata unohtaa segmentointia: Luo eri yleisöjä ja puhu mainoksissa kullekin siitä, mikä näitä on kiinnostanut. Tuotesyötteeseen perustuvassa dynaamisessa remassa tämä tapahtuu luonnostaan. Hopkinsin Arttu Raittila kirjoitti näistä keinoista blogissamme: https://lnkd.in/dySyB8Sk

AI-aikakaudella kilpailuedun saa yritys, joka käyttää oikeaa dataa, kokoaa sen oikeaan paikkaan ja tulkitsee sitä oikeassa kontekstissa: 1. Huono data johtaa virheelliseen budjetin käyttöön Huono data ja tekoäly muodostavat vaarallisen yhdistelmän. Ne tuottavat nopeasti vakuuttavaa, mutta virheellistä näkemystä. Raportti voi näyttää uskottavalta, vaikka mittausmalli ontuu. Siksi markkinointijohdon kannattaa varmistaa konversioiden laatu, kampanjoiden nimeäminen, asiakasdatan siirtyminen, tuotetiedon käyttökelpoisuus ja tietosuojan kestävyys ennen kuin se odottaa AI:lta suuria oivalluksia. 2. Hajallaan oleva data estää kokonaiskuvan muodostamisen ja yhteyksien löytämisen Kun markkinointijohto haluaa ymmärtää, mikä todella tuottaa kasvua, on data tuotava yhteen paikkaan. Tietovarasto on analytiikan uusi käyttöjärjestelmä, kyselykielet toimivat käyttöliittymänä ja AI toimii tutkimusavustajana. 3. Ilman kontekstia AI tuottaa vääriä tulkintoja Analytiikan dokumentaatio vaikuttaa suoraan päätöksenteon laatuun: data dictionary, eventtien määrittelyt ja liiketoimintakonteksti auttavat sekä ihmisiä että tekoälyä tulkitsemaan dataa oikein. Analyytikon rooli on kerätä oikeaa dataa, yhdistää se oikeaan paikkaan ja tarjota oikea konteksti. Vasta sen jälkeen AI pystyy tuottamaan markkinoinnin päätöksentekijälle luotettavia oivalluksia ja suosituksia. Lue Hopkinsin Mikko Piipon kirjoitus aiheesta: https://lnkd.in/dz28DVJc