Искусственный интеллект и маркетинговая деятельность ТНК потребительского сектора

Для маркетинга ТНК потребительского сектора в цифровую эпоху характерно усиление ориентации на потребителя, что позволяет компаниям реагировать на тенденции, которые могут нарушить их портфель продуктов, с помощью соответствующих и дифференцированных новых предложений, отвечающих потребностям потребителей [2].

Интернет и хорошо продуманные базы данных клиентов позволяют отслеживать потребителей на разных этапах процесса покупки. Это привело к омниканальному маркетингу; разработке маркетинговой стратегии для каждого этапа процесса покупки [3]. Например, поисковая и медийная реклама, собственный веб-сайт, реферальные веб-сайты, офлайн-магазины, настольные и мобильные устройства могут использоваться потребителями и призваны соответствовать разработанной фирмой стратегии развития каналов сбыта [4]. Для современного маркетинга ТНК характерно эффективное управление клиентами и каналами, которое включает в себя фокусирование на ключевых клиентах, каналах и оптимальной доступности продукта на рынке.[5] Для маркетинга ТНК характерны активное реагирование на запросы потребителя, концентрация усилий на сохранении и удовлетворении уже существующих клиентов, использование широкого спектра цифровых инструментов, среди которых в последнее время все активнее применяются технологии искусственного интеллекта (ИИ) [6].

Методология

Исследовательский вопрос сформулирован так: вероятен ли рост влияния инструментов и технологий, базирующихся на искусственном интеллекте, на маркетинговую деятельность фирм потребительского сектора? Методологией исследования данной статьи является наблюдение и системный анализ.

Результаты исследования

В быстро меняющемся мире ТНК в своих стратегиях вынуждены учитывать развитие цифровых каналов как способа охвата потребителей за пределами тради- ционных каналов средств массовой информации [7]. ТНК потребительского сектора, используя технологии искусственного интеллекта, лучше прогнозируют спрос, перераспределяют массу непроданных запасов среди магазинов с высоким спросом, уменьшают потребность в продажах со скидкой, оптимизируют всю цепочку поставок и управление запасами, уменьшая издержки. Во фронт-офисе ИИ становится привычным лицом для покупателей в Интернете, помогая подбирать товары покупателям.

Суть маркетинга не изменилась, но то, как клиенты общаются, изменило маркетинг. Большие изменения, которые произойдут в маркетинге, как и в бизнесе, связаны с искусственным интеллектом и машинным обучением, как одной из его форм. ИИ изменяет маркетинговую деятельность фирм и поведение клиентов [8]. Согласно опроса Salesforce, ИИ станет технологией, наиболее широко используемой маркетологами в ближайшие годы. В 2011 году на рынке было 150 маркетинговых инструментов, а сейчас их больше 5000. Данные, с которыми маркетологи должны работать ежедневно, в последние годы экспоненциально выросли как с точки зрения разнообразия, так и сложности, а задача обработки и анализа этих данных давно превзошла человеческие возможности [9].

Важнейшей предпосылкой ускоренного применения систем искусственного интеллекта наряду с увеличением вычислительных мощностей и разработкой более совершенных алгоритмов является динамичное создание и хранение данных, которое растет в геометрической прогрессии ежедневно [10]. По оценкам к 2020 году в мире создано более 44 зеттабайт данных (1 зеттабайт = 1 триллион терабайт), причем 80-90% из них являются неструктурированными. Способность ИИ обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные с очень большой скоростью и точностью- ключевой момент для компаний, которые пытаются упростить организацию своих данных о потребителях.

Объем рынка решений на базе искусственного интеллекта для маркетинга к

2025 году может составить 40 миллиардов долл. Основная часть этих ИИ –решений нацелена на персонализацию рекламных предложений на основе лучшего взаимодействия с клиентами и продвижения реально нужных продуктов и услуг.

Согласно расчетов Capgemini, глобальные ежегодные расходы розничных продавцов на ИИ, в 2022 году могли составить около 7,3 миллиарда долларов США, и ИИ потенциально может помочь ритейлерам сэкономить 340 миллиардов долларов США ежегодно за счет оптимизации процессов и операций.

В США, крупнейшем рекламном рынке мира, отношение потребителей к искусственному интеллекту колеблется так же сильно, как и отношение специалистов по маркетингу. В то время как 35% маркетологов обеспокоены рисками и проблемами менеджмента в связи с использованием ИИ в маркетинге, 45% потребителей говорят, что им не хватает понимания того, как работают эти технологии. В контексте рекламы в социальных сетях почти половина потребителей в Соединенных Штатах заявили, что ни Photoshop, ни генеративный ИИ не должны использоваться в постах с коммерческими целями. Таким образом, потребители одновременно надеются и скептически относятся к автоматизированным средствам рекламы или контенту в социальных сетях на основе ИИ [11].

В настоящее время специалисты в сфере маркетинга готовы к широкому применению программ ИИ, нацеленных на лучшее понимание меняющихся потребностей клиентов и ориентацию на запросы целевой аудитории.

Искусственный интеллект в маркетинге опирается на машинное обучение и программирование для улучшения оптимизации бизнес-процессов компании на основе анализа данных [12]. ИИ способен анализировать сверхбольшие объемы данных, проверять решения, общаться с клиентами и делать качественные прогнозы для принятия решений. Применение искусственного интеллекта, базируясь на собранных данных и формирующихся тенденциях, позволяет на основе алгоритмов оперативно, без задержек эффективно взаимодействовать с клиентами, отправляя им пер- сонализированные сообщения в оптимальное время без вмешательства маркетологов [13].

Среди вариантов использования искусственного интеллекта в маркетинге, реализованных участниками рынка, можно отметить:

• -    Проверка данных;

• -    Обработка естественного языка;

• -    Автоматизированное размещение медиа-контента;

• -    Автоматизированное принятие решений;

• -    Создание контента;

• -    Настройка рекламы в реальном времени.

Сегодня на рынке есть несколько разных типов маркетинговых технологий ИИ (АІ). Некоторые из них, например, чат-боты, доступны для компаний любого размера, а другие, например, расширенное программное обеспечение для копирайтинга, дороги и доступны не всем.

ИИ-оптимизация кампании. Инструменты такого типа позволяют более эффективно оптимизировать рекламные кампании с помощью алгоритмов машинного обучения и сверхбольших объемов данных о пользователях у рекламных платформ. Что касается них:

• -    Платформы с оплатой за клик (PPC) – автоматически оптимизируют показ объявлений аудитории, которая с наибольшей вероятностью произведет конверсию / покупку на сайте. Инструменты PPC дают возможность нацелиться на аудиторию, максимально похожую на идеально представляемый профиль клиентов (Similar аудитории в Google Ads и Look-a-like аудитории в Facebook Ads), чтобы помочь добиться более высоких результатов.

Среди наиболее активно применяемых уже сейчас технологий искусственного интеллекта в маркетинге стоит отметить чат-боты, способные самостоятельно подобрать ответ, голосовой поиск, и другие средства, которые помогают составить портрет клиента, индвидуальный подход, контроль лояльности и удержание клиентов за счет инсайта, взаимодействие с клиентами и маркетинг в режиме реального времени [14].

Чат-боты, являясь важным инструментом ИИ, применяются для прогнозного обслуживания клиентов и программирования продаж. Варианты в этой области нескончаемы. Чат-боты могут:

• -    Оказывать поддержку клиентам, отвечая на вопросы типа «где мой заказ»;

• -    Предлагать предложения по продукту на основе того, что ищут клиенты, или отвечать на вопросы клиентов;

• -    Обрабатывать продажи;

• -    Собирать информацию о потенциальных клиентах.

Маркетологи многих розничных компании по-прежнему работают с агентствами, многие из которых разработали собственные аналитические программы на базе искусственного интеллекта [15]

ИИ-решения в сфере маркетинга нацелены на автоматизацию и таргетирование рекламы, разработку контент-стратегий, ассоциирование с брендом и реферальный маркетинг. Маркетологи используют возможности машинного обучения для установления связей между точками данных, чтобы получить представление о своей клиентской базе. Системы на базе ИИ могут анализировать речь, чтобы определять эмоции по разговорной речи, создавать визуальные визуализации, чтобы показать тенденции в социальных сетях, и обрабатывать данные для составления прогнозов.

Крупнейшая швейцарская ТНК потребительского сектора Nestle использует искусственный интеллект для создания более эффективного контента. ИИ используется не только для создания масштабного контента. Бренды используют эту технологию, чтобы улучшить то, как и какой контент создается. Американская компания в сфере ИИ Acrolinx использует обработку естественного языка (NLP) и машинное обучение для создания контента для крупных брендов, таких как «IBM, Microsoft, Boeing и Caterpillar. Facebook, Wells Fargo и Nestle также являются клиентами. Acrolinx может прогнозировать успех контента, изучив цели бренда и потенциаль- ной аудитории, и подсказывать авторам, как сделать контент актуальным и целевым. Opentopic – это инструмент искусственного интеллекта, используемый такими издательствами, как Time и The Economist, а также такими крупнейшими компаниями, как англо-голландская потребительская ТНК Unilever и телекоммуникационная ТНК NBC/Comcast, для преобразования огромных объемов неструктурированных данных в реальные идеи. Эта функция помогает клиентам создавать гиперцелевые аудитории, автоматизировать распределение маркетинговых ресурсов и автоматически оптимизировать эти ресурсы для достижения целей кампании.

Алгоритмы машинного обучения Boomtrain применяются такими брендами, как Forbes, CBS, The Onion и Chow.com, чтобы увеличить число кликов, вовлеченность и доход от их контента. Алгоритмы машинного обучения Boomtrain делают это, выявляя контент, который с наибольшей вероятностью заинтересует отдельных потребителей, а затем доставляя его в автоматическом режиме. Алгоритмы машинного обучения Boomtrain анализируют поведение пользователя в режиме реального времени, чтобы отслеживать настроение и сравниваем эту активность с двойниками, что очень похоже на интеллектуальную функциональность Amazon.

Выводы

Перспективы маркетинга с применением ИИ в потребительском секторе связаны с трендом на омниканальность и гиперперсонализацию. в будущем в маркетинге ИИ будет все шире использоваться. Современный маркетинг становится все более количественным, целевым и привязанным к бизнес-результатам. Менеджерам по маркетингу необходимо понимание не только конечных перспектив ИИ, но также путей и сроков, по которым ИИ может развиваться. Сегодня на рынке есть несколько разных типов маркетинговых технологий ИИ, нацеленных на совершенствование взаимодействия с клиентами и оптимизацию рекламных компаний.