Проблема

Компания SolarPlexus, предоставляющая SaaS-решения для маркетинга, столкнулась с типичной проблемой, которая волнует многих маркетологов. Используя массовые маркетинговые методы для увеличения охвата, они сталкивались с низкой конверсией и ограниченным воздействием. Причиной этого была недостаточная персонализация и отсутствие ценностного предложения для целевой аудитории.

SolarPlexus решила создать продукт, который поможет маркетологам внедрить гиперперсонализацию в массовый маркетинг, обеспечивая двузначную конверсию и увеличение возврата инвестиций (ROI) на 60% в маркетинговых кампаниях.

Решение

С появлением генеративного ИИ и возможностью создания контента на лету команда консалтинга GoML сотрудничала с SolarPlexus для разработки видения продукта, позволяющего клиентам создавать гиперперсонализированные коммуникации для конечных пользователей. Решение включало три ключевых шага:

1. Автоматизированный брендинг для стандартизации материалов
   • Используя Claude-v2, команда извлекала руководства по бренду из сложных документов, таких как логотип, шрифт и цветовая палитра, для стандартизации контента и оформления материалов.
2. Сегментация пользователей с помощью машинного обучения
   • Применение ML-моделей для реального времени позволило умно сегментировать пользователей на основе параметров, таких как демография, поведение при покупках и другие маркетинговые данные.
3. Гиперперсонализация с помощью Stable Diffusion
   • Использование сегментированных данных для генерации маркетинговых материалов с помощью Stable Diffusion, которые были гиперперсонализированы для каждого целевого пользователя.

Архитектура решения:

• Извлечение данных:
  • Пользователи загружали руководства по бренду и другую информацию, которая хранилась в центральном хранилище.
  • С применением RAG-подхода извлекались структурированные данные из загруженных документов.
• Сегментация:
  • Пользователи загружали Excel-файлы с информацией о целевой аудитории, которые анализировались с использованием кластерных алгоритмов для сегментации данных по демографии и поведению.
• Создание активов:
  • Сбор данных от пользователей, таких как логотипы и предпочтения, для генерации маркетинговых активов с помощью DALL·E.
  • Индивидуализация маркетинговых материалов для каждого сегмента с использованием специфической информации и интеграция элементов бренда.

Результаты:

• Увеличение конверсии: Конверсия email-рассылок возросла на 6%.
• Снижение затрат: Уменьшение усилий на дизайн и создание маркетинговых материалов на 32%.
• Повышение эффективности бренда: Общая эффективность бренда увеличилась благодаря кастомизации маркетинговых материалов.