Chiến lược tiếp thị của bạn đang trở nên cũ kỹ? Bạn đã chán những chiến dịch tiếp thị chung chung không hiệu quả? Các chiến thuật tiếp thị đại trà đang gặp khó khăn trong việc kết nối với từng khách hàng, dẫn đến lãng phí nguồn lực và ROI thấp. Đã đến lúc phá vỡ khuôn mẫu và áp dụng phương pháp cá nhân hóa hơn với AI. Standupcode trao quyền cho bạn tiếp cận đối tượng mục tiêu hiệu quả hơn bao giờ hết.
Tự động hóa các tác vụ lặp lại với nền tảng của chúng tôi, sử dụng các công cụ không cần code như Power Platform và Make để xử lý tiếp thị qua email, bài đăng trên mạng xã hội và chiến dịch quảng cáo. Chúng tôi xây dựng các pipeline tùy chỉnh với Apache Airflow cho các quy trình công việc nâng cao hơn, giải phóng thời gian của bạn để tập trung vào chiến lược trong khi mọi thứ khác chạy trơn tru trong nền.
Các công cụ AI của chúng tôi tạo ra nội dung chất lượng cao, từ bài đăng trên blog đến nội dung quảng cáo, đảm bảo thông điệp của bạn nhất quán trên tất cả các kênh. Điều này cho phép bạn duy trì sự hiện diện thương hiệu mạnh mẽ trong khi tiết kiệm thời gian tạo nội dung.
Sử dụng các nền tảng như Vertex AI AutoML và AWS Bedrock, chúng tôi thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau. Các mô hình máy học tùy chỉnh của chúng tôi cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về sở thích và hành vi của khán giả, giúp bạn tinh chỉnh chiến lược tiếp thị và tối ưu hóa hiệu suất chiến dịch dựa trên dữ liệu thực.
Bổ sung dữ liệu bắt đầu bằng các thông tin cơ bản như email hoặc tên và chức vụ và chúng tôi nâng cao điều này bằng thông tin bổ sung như hồ sơ LinkedIn, tuổi, giới tính và sở thích. Dữ liệu phong phú này cho phép cá nhân hóa thông điệp tốt hơn và nhắm mục tiêu tốt hơn. Bạn có thể thực hiện việc này một cách dễ dàng bằng các công cụ không cần code như Power Platform và Make hoặc chúng tôi có thể xây dựng các quy trình công việc nâng cao hơn với Apache Airflow.
Bằng cách sử dụng dữ liệu khách hàng phong phú, chúng tôi điều chỉnh nội dung, ưu đãi và quảng cáo để phù hợp với các đặc điểm riêng của từng khách hàng. Cách tiếp cận được cá nhân hóa này giúp cải thiện sự tương tác và tăng sự hài lòng của khách hàng, giúp tiếp thị của bạn hiệu quả và nhắm mục tiêu hơn.
Được sử dụng để hiểu và phân tích các tương tác của khách hàng, phân tích tâm lý và tạo nội dung.
Hợp lý hóa phân tích dự đoán, tối ưu hóa phân khúc khách hàng và cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa.
Đối với các tác vụ nâng cao như nhận dạng hình ảnh và video, cũng như tạo ngôn ngữ tự nhiên.
Để hợp lý hóa các tác vụ lặp lại và tối ưu hóa quy trình làm việc tiếp thị.
Để thu thập, làm sạch và phân tích các tập dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau.
Chúng tôi triển khai AI để tăng cường các nỗ lực tiếp thị bằng cách tự động hóa các đề xuất khóa học, cá nhân hóa tiếp cận sinh viên và tối ưu hóa chiến lược nội dung cho các cơ sở giáo dục.
Hệ thống AI của chúng tôi giúp các công ty fintech cá nhân hóa tiếp thị, cải thiện phân khúc khách hàng, tối ưu hóa dịch vụ khách hàng và dự đoán xu hướng thị trường cho các chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu tốt hơn.
Chúng tôi sử dụng AI để dự đoán hành vi của khách hàng, nâng cao chương trình khách hàng thân thiết, tạo trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa và tối ưu hóa chiến lược bán hàng, giúp các doanh nghiệp bán lẻ tăng cường sự tương tác và thúc đẩy doanh thu.
Các giải pháp AI của chúng tôi hợp lý hóa tiếp thị bằng cách xác định khách hàng tiềm năng, phân tích xu hướng thị trường, tự động hóa các đề xuất bất động sản và cung cấp các chiến dịch được nhắm mục tiêu dựa trên sở thích của khách hàng.
Các công ty sử dụng tiếp thị dựa trên AI đã chứng kiến mức tăng trưởng 30% ROI bằng cách nhắm mục tiêu đúng khách hàng với các chiến dịch được cá nhân hóa, giảm chi tiêu quảng cáo lãng phí và cải thiện tỷ lệ chuyển đổi.
Nền tảng tự động hóa của chúng tôi giảm đáng kể thời gian dành cho các tác vụ lặp lại, cho phép các nhóm tiếp thị tập trung nhiều hơn vào lập kế hoạch chiến lược và các nỗ lực sáng tạo.
Tạo nội dung bằng AI có thể tạo ra 3-5 bài đăng trên blog mỗi ngày với giọng điệu và thông điệp nhất quán, cho phép doanh nghiệp duy trì sự hiện diện trực tuyến tích cực mà không làm quá tải nhân viên của họ.
Các thuật toán máy học cải thiện độ chính xác của phân khúc khách hàng, cho phép doanh nghiệp tạo các chương trình khuyến mãi được nhắm mục tiêu phù hợp với các phân khúc khán giả riêng biệt.
Việc triển khai các chiến lược tiếp thị được cá nhân hóa giúp nâng cao sự tương tác, vì các chiến dịch email và ưu đãi được điều chỉnh phù hợp hơn với sở thích của từng khách hàng.
Các đề xuất được cá nhân hóa dựa trên AI thúc đẩy mối quan hệ khách hàng bền chặt hơn, vì trải nghiệm được điều chỉnh khuyến khích lòng trung thành và kinh doanh lặp lại.6. Cải thiện khả năng giữ chân khách hàng
Quốc gia
Dự án đã hoàn thành
Điểm số quảng bá ròng
Phản Hồi Khách Hàng
Các đánh giá sau đây được thu thập trên trang web của chúng tôi.
Có Câu Hỏi? Tìm Câu Trả Lời Dưới Đây!
Các Câu Hỏi Thường Gặp Nhất Của Chúng Tôi