Искусственный интеллект в маркетинге: теоретические аспекты и методологические инновации

И нтеграция ИИ в маркетинг становится все более необходимой в современном цифровом мире, поскольку открывает беспрецедентные возможности для анализа данных, целевого вовлечения и персонализации контента. Технологический прогресс позволяет компаниям не только понимать, но и прогнозировать предпочтения клиентов, обеспечивая тем самым конкурентное преимущество. Несмотря на преимущества, применение ИИ в маркетинге сопряжено с такими проблемами, как неприкосновенность частной жизни, этичное использование данных и соблюдение правовых норм, что подчеркивает важность исследований теоретических и методологических аспектов ИИ для ответственных маркетинговых стратегий. Поскольку будущее маркетинга переплетается с ИИ, специалисты должны глубоко понимать эти технологии и оставаться гибкими в условиях развивающихся тенденций. Переход к маркетингу, основанному на ИИ, не только открывает путь к созданию инновационных продуктов и услуг, но и укрепляет позиции компании на рынке, знаменуя собой поворотную эру в маркетинге, требующую как стратегической адаптации, так и этического подхода.

Интеграция ИИ в маркетинг стала предметом пристального внимания, как ученых, так и практиков, вызвав бурный поток исследований, посвященных его применению и последствиям. В частности, в работе Н.А. Ву и В.А. Кошеля рассматривается потенциал ИИ для повышения эффективности рекламы, а в исследовании К.А. Аржановой и Л.Д. Писклаковой рассматривается роль ИИ в маркетинговых коммуникациях. Кроме того, Дж. Тхакур и Б.П. Кушваха внесли свой вклад, проведя библиометрический анализ ИИ в маркетинговых исследованиях, наметив эволюцию этой области и направления будущих исследований. В исследовании С. Анаята и Г. Расула библиометриче-ские показатели используются для объединения тем в литературе по маркетингу ИИ.

В исследовании был использован широкий набор методологий для глубокого анализа применения искусственного интеллекта в маркетинге, опираясь на актуальные научные статьи и информацию. Такой подход позволяет всесторонне изучить предмет исследования и получить максимально объективные и проверенные данные.

Реализация возможностей искусственного интеллекта в рамках маркетинговых стратегий – это значительный прогресс в повышении эффективности и результативности маркетинговых мероприятий, привлечении большего внимания со стороны покупателей. Современное использование ИИ в маркетинге расширяет границы от анализа данных до идентификации сложных закономерностей в поведении и предпочтениях потребителей, что становится ключевым нововведением. Благодаря возможностям ИИ для оптимизации маркетинговых подходов компании могут применять передовые аналитические инструменты для обработки больших объемов данных. Это позволяет разрабатывать целенаправленные и эффективные маркетинговые стратегии. Автоматизация различных маркетинговых процессов, в том числе обслуживание клиентов через чат-боты, значительно улучшает и оптимизирует взаимодействие с клиентами, сокращая время отклика и повышая качество общения с потребителями.

Американский математик и логик Джон Маккарти предложил термин «искусственный интеллект» в 50-х годах ХХ века. Долгое время технология пребывала на периферии внимания, а сегодня на ее развитие российские власти планируют привлечь 391,7 млрд рублей до конца 2024 года. В эру цифровых технологий, интеграция искусственного интеллекта с маркетинговыми стратегиями становится решающим фактором для компаний, желающих выйти в лидеры на рынке. ИИ открывает широкие перспективы для создания и реализации маркетинговых стратегий, акцентируя внимание на важности освоения как теоретических основ, так и методологических подходов в этой сфере. Для достижения оптимальных результатов критически важно глубокое понимание и применение основных теоретических принципов, представленных в Таблице 1.

По данным Salesforce, в 2018 году только 29 % компаний использовали маркетинг с помощью ИИ, а в 2020 году эта цифра вырастет до 84 %. Ожидается, что глобальные расходы на оборудование, программное обеспечение и услуги ИИ превысят 340 млрд долл. в конце этого года и достигнут 500 млрд долл. в 2024 году [19]. В связи с этим становится актуальным соответствие и использование лучших методик, а также важно понимать, какие методики гарантируют успех маркетинговых усилий. Что вызвало необходимость в изучении передовых маркетинговых методологий, лежащих в основе будущего участия потребителей. В Таблице 2 каждая методология рассмотрена с точки зрения выявления ее основных принципов, стратегических подходов и конкретных примеров использования в современных маркетинговых инициативах на основе ИИ.

Применяемые методы предназначены для повышения уровня вовлеченности потребителей на всех этапах пути, совершенствования маркетинга, персонализации предложений и улучшения взаимодействия с клиентами.

Этапы развития ИИ в маркетинге:

• •    алгоритмы ИИ;

• •    соблюдение этических норм и прозрачности при проведении обработки данных [5].

Чтобы лучше понять намерения и контекст потребителя, инновационные инструменты анали-

Таблица 1

Основы теории маркетинговых стратегий с использованием искусственного интеллекта [1]

Теория	Описание	Применение в маркетинге искусственного интеллекта
Данные как основа для принятия решений	Подход, при котором решения принимаются на основе анализа больших объемов данных	Оптимизация маркетинговых стратегий на основе анализа данных о потребителях, их предпочтениях и поведении
Теория информации	Изучение обработки, передачи, хранения и использования информации	Эффективное управление данными и контентом, оптимизация каналов связи для улучшения взаимодействия с клиентами
Машинное обучение и адаптивность	Разработка алгоритмов, способных обучаться и адаптироваться к новым данным без явного программирования	Использование алгоритмов машинного обучения для анализа поведения потребителей и автоматической оптимизации маркетинговых кампаний
Поведенческая экономика и психология потребителей	Изучение влияния психологических, когнитивных, эмоциональных, культурных и социальных факторов на экономическое поведение потребителей	Разработка персонализированных маркетинговых кампаний для удовлетворения конкретных потребностей и предпочтений потребителей
Системный подход	Подход, учитывающий взаимосвязи и взаимозависимости между различными компонентами системы	Интеграция ИИ во все аспекты маркетинговой стратегии для создания последовательных маркетинговых кампаний
Автоматизация процессов и работа с кибернетикой	Применение принципов управления и обратной связи для автоматизации	Для повышения производительности и сокращения времени реагирования на запросы потребителей следует оптимизировать маркетинговые процедуры, особенно обслуживание клиентов с помощью чат-ботов

Таблица 2

Инновационные маркетинговые стратегии

Методология Описание Примеры применения Подход, ориентированный на потребителя Приоритет потребностей и интересов клиентов в маркетинге Персонализация интерфейса сайта и предложений в соответствии с предпочтениями пользователя Мультиканальный маркетинг Интеграция и оптимизация маркетинговых усилий по нескольким каналам Автоматизированное управление кампаниями в социальных сетях, по электронной почте и на платформах рекламы Разработка и итеративное внедрение Agile Ускоренная разработка и внедрение ИИ-решений с итерациями на основе обратной связи Разработка и постепенное совершенствование чат-ботов для обслуживания клиентов Data-Driven Marketing (маркетинг, управляемый данными) Использование данных для обоснования маркетинговых решений Автоматизация сегментации клиентов и целевой рекламы Экспериментальный маркетинг Проверка маркетинговых гипотез с помощью экспериментов, таких как A/B-тестирование Тестирование различных заголовков электронных писем и дизайна целевых страниц для определения наиболее эффективных из них Источник: [2; 3; 4]. зируют и интерпретируют неструктурированные данные, такие как текстовый контент и фотографии. Применение соответствующих алгоритмов позволяет автоматизировать такие сложные операции, как адаптация контента для конкретных категорий аудитории и точная сегментация рынка с помощью технологии распознавания изображений. Продвижение ИИ в маркетинге связано с расширением объема больших данных и увеличением вычислительных мощностей.

Продвинутые алгоритмы ИИ, такие как нейронные сети и глубокое обучение, значительно расширили возможности применения его в маркетинге. Это позволяет компаниям создавать более эффективные маркетинговые стратегии и точнее анализировать большие объемы данных. Эти разработки позволяют маркетологам прогнозировать поведение потребителей и оптимизировать маркетинговые стратегии для максимальной эффективности, обрабатывая и анализируя большие потоки данных в режиме реального времени.

Вопросы морали и прозрачности использования данных становятся всё более важными, когда ИИ используется в маркетинговых практиках. Защита персональных данных, получение информированного согласия на их обработку и ответственное применение алгоритмов ИИ являются обязательными условиями во избежание нарушения прав неприкосновенности частной жизни или увековечивания предвзятости. Разработка и соблюдение этических принципов и стандартов в сфере ИИ имеют решающее значение для сохранения доверия потребителей и устойчивого развития этих технологий.

Благодаря сложным алгоритмам и возможности обрабатывать большие объемы данных ИИ выявляет закономерности и тенденции, которые могут быть недоступны человеку.

Для полноценного анализа у ИИ есть ряд дополнительных функций:

• •    персонализация контентa;

• •    разделение аудитории (сегментация);

• •    повышение вовлеченности и лояльности клиентов [6].

При персонализации контента создаются индивидуальные взаимодействия для каждого пользователя. ИИ анализирует поведенческие данные пользователей, их предыдущие взаимодействия и предпочтения, чтобы предложить персонализированный контент, продукты или услуги. Сюда можно отнести рекомендации товаров на сайте электронной коммерции, персонализированные электронные письма или индивидуально подобранные новостные ленты в социальных сетях. К плюсам, которые может принести персонализация, относятся:

• 1)    повышение лояльности к компании;

• 2)    рост конверсии – пользователь охотнее становится покупателем, если ему не приходится искать товар, и система сама предлагает то, что нужно;

• 3)    повышение вовлеченности – персонализированный маркетинговый контент является более привлекательным для целевой аудитории; адаптируя свои сообщения для отдельных клиентов, можно увеличить вероятность их взаимодействия с брендом;

• 4)    улучшение процесса коммуникаций – глубокое понимание целевой аудитории, удовлетворение потребностей с учетом интересов каждого сегмента и получение релевантной обратной связи [7].

В качестве примера применения персонализации контента можно привести международную компанию Spotify, которая лидирует в индустрии потокового воспроизведения музыки, объединяя исполнителей, лейблы, слушателей и рекламодателей. На сегодняшний день компания лидирует среди конкурентов, а видимость рекламных сообщений достигла максимальных показателей – 97 % на мобильных устройствах и 95 % на десктопных [8]. У компании бо- лее 356 млн активных пользователей, из которых более 158 млн подписаны на премиум-сервис [9].

Еще одним примером является Тинькофф Банк: подход к обслуживанию клиентов и предложению продуктов через мобильное приложение и веб-платформу является примером того, как цифровые инновации могут продвинуть банковскую отрасль [10].

Под сегментацией аудитории понимается процесс разделения широкой аудитории на подгруппы, то есть сегменты на основе определенных характеристик, таких как возраст, пол, интересы, покупательское поведение и др. ИИ автоматически анализирует данные о потребителях для создания точных и подробных сегментов с помощью методов машинного обучения и кластеризации. В результате компании могут адаптировать свои стратегии маркетинга и продаж для каждого сегмента, повышая их эффективность. В числе российских компаний, активно занимающихся сегментацией аудитории, является компания «Яндекс» с технологией «Яндекс.Метрика». «Яндекс. Метрика» – сервис аналитики компании «Яндекс», позволяющий измерять посещаемость сайтов и анализировать поведение пользователей [11].

Использование ИИ для сегментирования аудитории и персонализации контента повышает вовлеченность и лояльность клиентов. Видя контент, отвечающий их интересам, потребители с большей вероятностью будут взаимодействовать с брендом и совершать покупки. Персонализированное взаимодействие также повышает чувство привязанности и доверия к бренду, увеличивая вероятность повторных покупок и долгосрочных отношений с клиентами. Механизмы работают на принципах машинного обучения (см. Таблицу 3).

ИИ выполняет функцию автоматизации и оптимизации маркетинговых стратегий. Он предлагает ряд инструментов и технологий для эффективного управления рекламными кампаниями, контент-маркетингом, маркетингом по электронной почте и управлением сетями. Цифровой рынок – это рынок, на котором операции по купле-продаже товаров осуществляются с использованием компьютерных сетей и специализированного программного обеспечения [14]. Для работы на цифровом рынке необходимо использовать специализированные инструменты (см. Таблицу 4). Данные технологии помогают развивать бизнес, экономят деньги на профессиональных работниках, более того, выполняют задачи, которые не могут выполнить люди. Первопроходцами в этой области являются такие компании, как Google и Facebook. Они предлагают бюджетные, экономические операционные подходы на основе аналитики эффективности с использованием ИИ для автоматической оптимизации рекламных функций [16].

Таблица 3

Механизмы машинного обучения и их практическое применение в маркетинговых стратегиях

Механизм	Описание
Клиринг K-средниx	Алгоритм машинного обучения с учетом сегментации группирует пользователей в кластеры в соответствии с их поведением и характеристиками. Это помогает определить целевые группы для маркетинговых стратегий
Регуляторные системы	Чтобы рекомендовать товары или контент, алгоритмы машинного обучения изучают показатели и поведение пользователей
Технологии обучения для визуального и текстового анализа	С помощью технологий обучения оценивается настроения и предпочтения покупателей с помощью отзывов покупателей, сообщений в социальных сетях и контента других пользователей
Анализ и взаимодействия с пользовательскими данными	Такой анализ и работа с данными пользователей способствуют повышению осведомленности и лояльности клиентов, делая маркетинговые кампании более эффективными и адаптивными
Источник: [12; 13].

Таблица 4

Основные инструменты маркетинга

Инструмент	Описание
Организация сетей	Взаимодействия с клиентами с помощью чат-ботов, анализ отзывов клиентов, чтобы помочь улучшить продукты и услуги
Контроль над рекламными кампаниями	Автоматизация оптимизации ставок и позиций с использованием ИИ для анализа больших объемов данных, разделение целевой аудитории на отдельные группы и создание рекламных сообщений, соответствующих конкретным потребностям каждой группы
Контент-маркетинг	Использование искусственного интеллекта для создания контента, который включает новости, описание товаров и блоги, оптимизация ключевых слов, заголовков и форматов для улучшения поисковой оптимизации
Email-маркетинг	Формирование персонализированных электронных писем на основе предпочтений и поведения пользователей, оценка оптимального времени для отправки
Источник: [15].

Другие компании, такие как Netflix и Amazon, изучают поведение пользователей для создания персонализированного контента и товаров, что увеличивает удовлетворенность клиентов и продажи [17].

Маркетинг также будет развиваться вместе с развитием искусственного интеллекта. И эта тенденция произведет революцию в отношениях между компаниями и потребителями (см. Таблицу 5).

Несмотря на светлое будущее, инновационный маркетинг может столкнуться с некоторыми проблемами, которые дают о себе знать уже сегодня. Конфиденциальность и этика являются одними из таких проблем. Многие компании злоупотребляют информацией о потребителях. Так, Amazon и Google имеют историю злоупотребления использования имеющихся цифровых данных.

Другой проблемой является то, что использование технологий ИИ значительно экономит финансы компаний, но при этом меняет потребность в рабочей силе: растет спрос на специалистов, которые владеют механизмами ИИ. Растущий спрос на таких специалистов выявил проблемы с адаптацией персонала и возможностью для развития новых навыков. Как отмечает И.А. Филипова, скорость внедрения систем ИИ в производство породила проблемы в регламентации новых процессов в рамках существующих трудовых отношений [18].

Таким образом, использование ИИ в маркетинге открывает новые возможности для инноваций, улучшения эффективности и укрепления отношений с клиентами. Специалисты, которые преодолеют препятствия сегодня и научатся использовать возможности ИИ, смогут перевести свои продукты в новую эпоху маркетинга, характеризующуюся большей вовлеченностью, персонализацией и стратегической осведомленностью. Вместе с инновациями появляются новые проблемы, такие как изменение спроса на рынке труда, конфиденциальность личных данных потребителей и этика использования этих данных.

В наши дни многие компании стремятся использовать ИИ, чтобы следовать за инновациями. Классические маркетинговые стратегии во многом зависят от ИИ. Компании могут использовать ИИ для расширения аналитических возможностей, оптими-

Таблица 5

Инновации в маркетинге с использованием искусственного интеллекта

Инновация Описание Интересный факт Визуализация в режиме реального времени В режиме реального времени ИИ предлагает персонализированный контент на основе данных о поведении потребителей Персонализированные компании увеличивают продажи в среднем на 19 % Аналитика прогнозирования Машинное обучение используется для прогнозирования изменений на рынке и тенденций покупок Предиктивная аналитика может улучшить прогнозы возврата на 82 % Чат-боты и онлайн-помощ-ники Активные помощники для обслуживания клиентов круглосуточно Более половины клиентов ожидают, что компании будут доступны круглосуточно семь дней в неделю Разработка наиболее эффективных цен ИИ анализирует данные, чтобы предложить оптимальные цены на товары Динамическое ценообразование может повысить прибыль на 25 % и более Умный таргетинг и сегментация Сегментированный рынок, ориентированный на определенные группы потребителей Повышение эффективности может привести к снижению расходов на маркетинг до 20 % Автоматизация рекламы контента ИИ создает контент, в том числе тексты и рекламу Созданный ИИ контент может повысить вовлеченность аудитории на 50 % Анализ настроения Оценка общего отношения клиентов к бренду с помощью анализа комментариев и отзывов Компании, использующие анализ настроений, сообщают, что уровень удовлетворенности клиентов вырос на 15 % Источник: составлено автором. зации маркетинговых стратегий и создания новых способов персонализации опыта потребителей. Тем не менее маркетинговая интеграция ИИ не зависит от последних технологических достижений, она зависит от того, насколько хорошо сотрудники компании справляются с этическими и конфиденциальными проблемами, насколько они готовы улучшать и развивать свои навыки, чтобы соответствовать требованиям быстроменяющейся цифровой среды.

Таким образом, будущее маркетинга будет определяться способностью брендов использовать возможности ИИ ответственно и инновационно.