Роль и значение искусственного интеллекта в инновационном маркетинге

Существенный прорыв в практических приложениях искусственного интеллекта произошел в середине 70-х годов прошлого столетия, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления человека пришла идея моделировать конкретные знания специалистов - экспертов и разрабатывать такие программные средства и системы, в которых важнейшей компонентой являются знания.

С момента изобретения компьютеров или машин их способность выполнять различные задачи росла в геометрической прогрессии. Люди развили мощь компьютерных систем с точки зрения их разнообразных рабочих областей, их увеличения скорости и уменьшения размера во времени.

Искусственный интеллект (ИИ) - это способ заставить компьютер, управляемого компьютером робота или программное обеспечение мыслить разумно, так же, как думают разумные люди. [1]

ИИ достигается путем изучения того, как человеческий мозг думает, и того, как люди учатся, решают и работают, пытаясь решить проблему, а затем используя результаты этого исследования в качестве основы для разработки интеллектуального программного обеспечения и систем.

Искусственный интеллект - это наука и технология, основанная на таких дисциплинах, как компьютерные науки, биология, психология, лингвистика, математика и инженерия. Основное внимание ИИ уделяет развитию компьютерных функций, связанных с человеческим интеллектом, таких как рассуждение, обучение и решение проблем.

ИИ доминирует в различных областях, в медицине, в сельском хозяйстве, в логистике, а также в маркетинге.

Использование искусственного интеллекта в маркетинге значительно облегчает жизнь специалистов этой сферы. Это и чат-боты, способные самостоятельно подобрать ответ, и голосовой поиск, и другие средства, которые помогают эффективно контролировать количество взаимодействующих с брендом клиентов.

Сейчас ИИ начали использовать для сегментации клиентов, настройки push-уведомлений, отслеживания кликов, повторного таргетирования и создания контента. Маркетологи используют ИИ для того, чтобы рекомендовать клиенту правильный продукт и показывать правильную рекламу. Кроме того, станет возможным составлять портреты клиентов, основываясь на их поведении, предпочтениях и т. д. Также ИИ будет использоваться для повышения качества обслуживания. [1]

Какие возможности даст применение искусственного интелекта в маркетинге? Это: портрет клиента, удержание клиентов и повышение лояльности на основе потребительского инсайта, взаимодействие с клиентами по всем каналам в режиме реального времени, голосовой поиск, автоматизация и средства таргетирования рекламы, индивидуальный подход, разработка контент-стратегий, ассоциирование с брендом и реферальный маркетинг

Современный маркетинг опирается на глубокое понимание потребностей и предпочтений клиентов, а затем на способность действовать на основе этих знаний быстро и эффективно. Способность принимать решения в режиме реального времени, основанные на данных, вывела ИИ на передний план для заинтересованных сторон в маркетинге. Тем не менее, маркетинговые команды должны быть проницательными, когда решают, как лучше интегрировать ИИ в свои кампании и операции. Разработка и использование инструментов ИИ все еще находятся на ранних стадиях. Поэтому при внедрении ИИ в маркетинг необходимо учитывать несколько проблем.

• •    Время обучения и качество данных

Инструменты ИИ не знают автоматически, какие действия предпринять для достижения маркетинговых целей. Они требуют времени и подготовки, чтобы изучить организационные цели, предпочтения клиентов, исторические тенденции, понять общий контекст и установить опыт. Это требует не только времени, но и гарантий качества данных. Если инструменты ИИ не обучены высококачественным данным, которые являются точными, своевременными и репрезентативными, инструмент будет принимать менее оптимальные решения, которые не отражают желания потребителей, тем самым снижая ценность инструмента.

• •    Конфиденциальность

Потребители и регулирующие органы в равной степени борются с тем, как организации используют свои данные. Маркетинговые команды должны убедиться, что они используют потребительские данные этично и в соответствии с такими стандартами, как ВВП, или рискуют большими штрафами и репутационным ущербом. Это вызов, когда речь идет об ИИ. Если инструменты специально не запрограммированы на соблюдение конкретных правовых норм, они могут выйти за рамки того, что считается приемлемым с точки зрения использования потребительских данных для персонализации.

• •    Получение Бай-Ина

Маркетинговым командам может быть трудно продемонстрировать ценность инвестиций в ИИ заинтересованным сторонам бизнеса. Хотя такие ключевые показатели, как рентабельность инвестиций и эффективность, легко поддаются количественной оценке, менее очевидно, как ИИ улучшил качество обслуживания клиентов или репутацию бренда. Имея это в виду, маркетинговые команды должны убедиться, что у них есть измерительные способности, чтобы приписать эти качественные выгоды инвестициям в ИИ.

• •    Рекомендации по развертыванию

Поскольку ИИ является новым инструментом в маркетинге, окончательные рекомендации не были разработаны для руководства первоначальным развертыванием маркетинговых команд. [2]

• •    Адаптация к меняющемуся маркетинговому ландшафту

С появлением ИИ наступает перелом в повседневной маркетинговой деятельности. Маркетологи должны оценить, какие рабочие места будут заменены и какие рабочие места будут созданы. Одно исследование показало, что почти 6 из каждых 10 нынешних рабочих мест специалиста по маркетингу и аналитика будут заменены маркетинговыми технологиями.

Прежде чем внедрять инструмент искусственного интеллекта для маркетинговых кампаний, необходимо рассмотреть несколько ключевых факторов:

Во-первых, как и в любой маркетинговой программе, важно, чтобы с самого начала были установлены четкие цели и ключевые показатели эффективности. Начните с определения областей в рамках кампаний или операций, которые ИИ может улучшить, таких как сегментация. Затем установите четкие ключевые показатели эффективности, которые помогут пролить свет на то, насколько успешной была кампания по дополнению ИИ – это особенно важно для качественных целей, таких как “улучшение качества обслуживания клиентов.” [2]

Во-вторых, в начале вашей программы ИИ убедитесь, что ваша платформа ИИ не пересечет линию допустимого использования данных во имя персонализации. Убедитесь, что стандарты конфиденциальности установлены и запрограммированы на платформах по мере необходимости для поддержания соответствия требованиям и доверия потребителей.

В-третьих, чтобы начать работу с ИИ-маркетингом, маркетологи должны иметь в своем распоряжении огромное количество данных. Это то, что будет обучать инструмент ИИ в предпочтениях клиентов, внешних тенденциях и других факторах, которые будут влиять на успех кампаний с поддержкой ИИ. Эти данные могут быть взяты из собственной CRM-системы организации, маркетинговых кампаний и данных веб-сайта. Кроме того, маркетологи могут дополнить это данными второй и третьей сторон. Это могут быть данные о местоположении, погоде и другие внешние факторы, которые могут повлиять на решение о покупке.

В четвёртых, многим маркетинговым командам не хватает сотрудников, обладающих необходимыми знаниями в области науки о данных и искусственного интеллекта, что затрудняет работу с огромными объемами данных и предоставление информации. Чтобы запустить программы, организации должны работать со сторонними организациями, которые могут помочь в сборе и анализе данных для обучения программ ИИ и облегчения текущего обслуживания.

В пятых, выбор правильной платформы или платформ является решающим шагом в создании маркетинговой программы искусственного интеллекта. Маркетологи должны быть проницательны в выявлении пробелов, которые платформа пытается заполнить, и выбирать решения, основанные на возможностях. Это будет вращаться вокруг цели, которую пытаются достичь маркетологи - например, цели скорости и производительности потребуют иной функциональности, чем инструменты, используемые для повышения общей удовлетворенности клиентов ИИ. Одна вещь, которую следует иметь в виду при выборе инструмента, - это уровень видимости, который вам понадобится относительно того, почему платформа ИИ приняла определенное решение. В зависимости от используемого алгоритма маркетинговые команды могут получить четкий отчет о том, почему было принято определенное решение и какие данные повлияли на это решение, в то время как алгоритмы, работающие на более продвинутом уровне с глубоким обучением, могут быть не в состоянии дать окончательные рассуждения.

Преимущества использования искусственного интеллекта в маркетинге

Существует множество вариантов использования ИИ в маркетинговых усилиях, и каждый из этих вариантов дает различные преимущества, такие как снижение риска, повышение скорости, повышение удовлетворенности клиентов, увеличение дохода и многое другое. Выгоды могут быть количественными (количество продаж) или не поддающимися количественной оценке (удовлетворенность пользователей). [3]

Из вышесказанного следует, что использование ИИ приведёт:

• •    Увеличение ROI кампании

При правильном использовании маркетологи могут использовать ИИ для преобразования всей своей маркетинговой программы, извлекая наиболее ценные идеи из своих наборов данных и действуя на них в режиме реального времени. Платформы ИИ могут быстро принимать решения о том, как лучше распределять средства по медиа-каналам или анализировать наиболее эффективные места размещения рекламы, чтобы более последовательно привлекать клиентов и получать максимальную отдачу от кампаний.

• •    Улучшение отношений с клиентами и персонализация в режиме реального времени

ИИ может помочь доставлять персонализированные сообщения клиентам в соответствующие моменты жизненного цикла потребителя. ИИ также может помочь маркетологам идентифицировать клиентов, находящихся в зоне риска, и нацелить на них информацию, которая заставит их вновь вступить в контакт с брендом.

ИИ способен проводить тактический анализ данных быстрее, чем его человеческие аналоги, и использовать машинное обучение для быстрого вывода выводов на основе контекста кампании и клиента. Это дает членам команды время сосредоточиться на стратегических инициативах, которые затем могут стать основой для кампаний с поддержкой искусственного интеллекта. С помощью ИИ маркетологам больше не нужно ждать окончания кампании, чтобы принять решение, но они могут использовать аналитику в реальном времени, чтобы сделать лучший выбор СМИ. [4]

ИИ поможет маркетинговым командам выйти за рамки стандартных демографических данных, чтобы узнать о предпочтениях потребителей на детальном, индивидуальном уровне. Например, Spotify использует искусственный интеллект для создания индивидуальных плейлистов на основе того, что клиент слушал в прошлом, текущих хитов разных жанров и о какой музыке идет речь. Он использует эти наборы данных для создания настраиваемых списков воспроизведения для пользователей и создания жанровых списков воспроизведения на основе исполнителей, которые появляются в разговорах, статьях и т. д. Это помогло Spotify стать лучшим потоковым сервисом и подчеркнуть опыт клиентов с помощью персонализации.

• •    Чат-боты и разговорный опыт

С развитием обработки естественного языка с помощью искусственного интеллекта чат-боты теперь используются для расширения агентов обслуживания клиентов. Клиенты с более простыми запросами могут обратиться к чат-ботам, которые дадут немедленные и точные ответы. Они смогут использовать прошлые вопросы и исторические данные для получения персонализированных результатов. Это дает время агентам службы поддержки клиентов работать над сложными запросами, которые нуждаются в большем человеческом нюансе.

Gartner предсказала, что большинство брендов будут использовать какое-то решение ИИ в маркетинге к следующему году. Они также прогнозируют, что к 2022 году ИИ заменит около 33% аналитиков данных в маркетинге. По мнению Gartner, те, кто отвечает за маркетинговые идеи, больше не будут столь конкурентоспособны в этом меняющемся маркетинговом ландшафте. Большинство опрошенных Gartner используют ИИ-решения в своей маркетинговой стратегии или планируют это сделать. Только 13 процентов не видят в этом смысла в ближайшие три года.

Около 64% B2B-организаций и 59% B2C-организаций планировали увеличить свои возможности ИИ в 2018 году.

Кроме того, технологические гиганты осознают преимущества и потенциал искусственного интеллекта. В 2016 году они уже тратили в среднем от 20 до 30 миллиардов долларов. 90 процентов этого бюджета было направлено на развертывание и исследования. [4]