Влияние искусственного интеллекта на трансформацию маркетинга в цифровую эпоху

На сегодняшний день мы наблюдаем ускоренное развитие онлайн-рынка, поэтому важно понимать основные тенденции и проблемы, которые могут возникнуть на современном этапе развития компании. Данная информация необходима для создания успешной бизнес-стратегии компании, так как происходящие изменения на рынке во многом зависят от того, каким образом используются современные технологии, основанные на искусственном интеллекте, изменяя подходы к потребительскому поведению, управлению данными и стратегическому планированию маркетинговых кампаний.

Целью выполненного исследования является обоснование трансформации инструментов маркетинга под влиянием технологий искусственного интеллекта.

В статье использованы методические и теоретические разработки в области цифровизации маркетинга. Исследование основано на открытых информационных ресурсах, научной литературе, статистических материалах.

В ходе исследования были использованы такие методы, как: сравнительный и системный анализ, метод моделирования и обобщения.

Эволюция маркетинга: от традиционного к цифровому

Цифровая трансформация маркетинга представляет собой переход от традиционных маркетинговых стратегий к инновационным подходам, которые включают в себя применение цифровых технологий, позволяющих повысить эффективность рекламной деятельности, укрепить связи с потребителями и оптимизировать маркетинговую кампанию [3, 5, 7]. Данный процесс предполагает не только внедрение новых инструментов, таких как социальные медиа, SEO, контент-анализ, big data, но и переосмысление принципов взаимодействия с клиентами, а также точек соприкосновения целевого сегмента с брендом.

Рис. 1. Цели маркетинга в цифровой среде [12]

Основные цели трансформации маркетинга заключаются в увеличении видимости брэнда в цифровом пространстве, привлечении и удержании клиентов, повышении их лояльности и максимизации ROI (рис. 1) [12].

Сидарчук Р.Р., рассматривая вопросы трансформации маркетинга или формирования инновационной концепции маркетинга, на основе проведенного исследования, утверждает, что технологии являясь «…движущей силой, влияющей на смену концепций маркетинга» вносят «…изменения в структуру ценностей потребителей», т.е. на начальном этапе являются трансформаторами, а при более глубоком развитии приводят к созданию цифровой экосистемы [11].

Трансформация маркетинга зависит от степени внедрения технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессы предприятия.

В зависимости от показателя «интеллекта системы» различают системы узкого (слабого), расширенного и сильного ИИ [8].

Система узкого (слабого) ИИ предполагает распознавание, понимание и обобщение на основе заданных параметров, в частности распознавание речи, символов, жестов, изображений (компьютерное зрение), сигналов с датчиков (IoT).

Система расширенного ИИ, являясь новой ступенью развития ИИ, рассматривает вопросы не только распознавания, но и осмысления полученной информации, выполняя когнитивные функции по прогнозированию и взаимодействию с сотрудниками либо клиентами, включает в себя два направления: обработку естественного языка и анализ данных.

Сильная система ИИ – высший уровень развития ИИ, с «…внедрением и интеграцией роботизированных систем в бизнес-процессы компании, с учетом обеспечения высокого уровня понимания того, как в работе могут быть использованы современные технологии ИИ» [8].

На сегодняшний день наблюдается динамичное развитие основных технологий искусственного интеллекта как в мире, так и в России (рис. 2 и 3).

Рис. 2. Объем мирового рынка технологий искусственного интеллекта, млрд. долл. США [13, с. 135]

Наиболее значительный рост наблюдается в сегменте «рекомендательные системы и интеллектуальные системы поддержки принятия решений» и «компьютерное зрение». Темпы роста в России заметно выше, по сравнению с мировыми данными. Особенно на данном фоне выделяются такие технологии, как «компьютерное зрение» и «обработка естественного языка» при относительно не больших текущих объемах (рис. 2 и 3).

и нте л л е кту а л ьн ы е системы поддержки принятия решений

■ 2018 г. ■ 2019 г. ■ 2020 г. ■ 2021 г. ■ 2022 г. ■ 2023 г. ■ 2024 г.

Рис. 3. Объем российского рынка решений в сфере искусственного интеллекта по технологиям, млрд. долл. США [13, с. 137]

По данным, представленным Герасименко В.В., результаты исследования показали, что «…менеджеры и руководители компаний связывают применение искусственного интеллекта в первую очередь с возможностями решения задач обработки данных компании (47%), ростом производительности (18%), ростом качества обслуживания (9%) и получением конкурентного преимущества на рынке (13%)» [1].

Основным направлением изменений маркетинга являются то, что в основе принятия решения, в настоящий момент, лежит анали- тика больших данных, позволяющая при использовании инструментов искусственного интеллекта понять потребности клиентов на более глубоком уровне и предложить им персонализированный контент [4, 5].

Систематизируем цифровые технологии по степени развития и рассмотрим более подробно технологии искусственного интеллекта, при этом необходимо понимать, что технологии искусственного интеллекта основываются на ранее созданных технологиях нейросей и машинного обучения (рис. 4).

Рис. 4. Влияние развития цифровых технологий на трансформацию маркетинга

Использование в маркетинге технологии компьютерного зрения позволяет автоматически распознавать изображения и видео, извлекать из них значимую информацию. Данная технология используется для анализа трендов социальных сетей, отслеживания логотипов и продуктов в медиа, улучшения пользовательского опыта на сайтах за счет более релевантного контента. Так, компьютерное зрение помогает оптимизации таргетинга рекламы, автоматизации создания и адаптации рекламных материалов под нужды различных сегментов аудитории [4, 8, 13].

Технология обработки естественного языка (NLP) расширяет возможности создания и внедрения маркетинговых стратегий, позволяя компаниям глубже понимать и адаптировать свое общение к нуждам потребителей. NLP анализирует и интерпретирует речь человека, обрабатывая огромные массы данных из социальных сетей, отзывов и электронных писем, выявляет тенденции и предпочтения потребителей, определяет интенты клиента, тем самым помогая брэндам улучшать сервисный опыт через чат-боты, автоматизированные ответы, часто задаваемые вопросы и персонализированный контент [4, 8, 13].

В области маркетинга технология распознавания и синтеза речи играет ключевую роль в обеспечении бесшовного взаимодействия между брэндами и потребителями. Используя искусственный интеллект (ИИ), анализируются голосовые запросы и предоставляются персонализированные ответы в реальном времени. Это обеспечивает более интуитивное, личное общение, поднимая уровень удовлетворенности клиентов и укрепляя их лояльность к бренду. Система голосового помощника позволяет пользователям вести диалог с брендами без необходимого физического взаимодействия, а маркетологам предлагать более гибкие и доступные способы взаимодействия, что важно в современной цифровой среде [4, 8, 13].

Еще одним трендов в цифровой среде является использования предиктивной аналитики. «…Задачи прогнозирования могут быть решены на основе моделей предиктивной аналитики в рамках реализации информационной системы, которая позволяет собрать данные, обработать и представить в виде отчета о предсказании того, что пользователь ресурса закажет услугу. Такой прогноз позволяет собрать базу потенциальных клиентов, моделировать варианты развития бизнеса при разных подходах работы с контентом, учитывать предпочтения клиентов» [6].

Автоматизируя процесс сбора, интерпретации данных, предсказания будущих тенденций и поведения потребителей, предиктивная система предоставляет маркетологам более глубокие понимания рынка и помогает в принятии основанных на данных решений [14].

Цифровая среда меняет и инструменты анализа эффективности маркетинговых кампаний. Алгоритмы машинного обучения в ИИ анализируя поведение потребителей, предпочтения и вовлеченность, способны предоставлять детализированные инсайты для принятия обоснованных решений. Данный процесс охватывает прогнозирование изменений покупательского поведения и автоматизацию таргетинга рекламы для улучшения результатов кампании, при этом система в реальном времени способна адаптировать рекламные сообщения под конкретный сегмент, ориентируясь на их уникальные потребности и желания, что максимизирует отклик потенциального клиента и способствует более высокой рентабельности инвестиций (ROI) в маркетинговую кампанию [5, 12].

Модель трансформации инструментов маркетинга «4Р»

Интенсивное развитие технологий искусственного интеллекта, актуализирует задачу по их систематизации применительно к комплексу маркетинга «4Р» и разработке стратегий маркетинговой деятельности.

Товар:

• -    персонализация ассортимента на основе анализа поведения потребителей;

• -    разработка новых продуктов с учетом прогнозируемых трендов и предпочтений;

• -    использование компьютерного зрения для контроля качества и автоматической классификации товаров.

Цена:

• -    динамическое ценообразование с учетом спроса, конкурентов и сезонных факторов;

• -    предиктивная аналитика для определения оптимальных ценовых стратегий.

Сбыт:

• -    оптимизация логистики и управления запасами с помощью алгоритмов ИИ;

• -    персонализированные рекомендации каналов продаж и точек взаимодействия;

Продвижение:

• -    таргетинг и сегментация аудитории с помощью анализа больших данных;

• -    создание персонализированного контента и предложений на основе анализа поведения клиентов;

• -    аналитика эффективности рекламных кампаний в реальном времени.

Логика трансформации маркетинга обосновывается соответствующими используемыми технологиями искусственного интеллекта для производства, распространения и продажи товаров и услуг [2].

Цена

•Автоматизация маркетинговых кампаний через чат-боты и системы автоматизации •Использование социальных медиа для продвижения, кастомизация контента

Омниканальные стратегии: интеграция онлайн-магазинов, офлайн-точек, мобильных приложений Использование социальных медиа для расширения каналов продаж

•Кастомизация контента и предложений для конкретных сегментов

•Виртуальные примерочные, ARVR для демонстрации товаров

•Интеграция с 1оТ для мониторинга состояния товаров

. Персонализация ценовых предложений через каналы взаимодействия

• Автоматизированные системы ценообразования на основе ИИ

Продви

Сбыт жение

Товар

Рис. 5. Концептуальная модель трансформации инструментов маркетинга «4Р»

В центре успешной трансформации маркетинга лежит адаптация к постоянно меняющемуся цифровому ландшафту для всестороннего понимания использования новейших технологических достижений в выявлении восприятия и потребительского предпочтения со стороны клиентов. Среди наиболее значимых выделяются кастомация контента и персонализация взаимодействия, которые способствуют улучшению пользовательского опыта и увеличивают конверсию (рис. 5).

Социальные медиа на сегодняшний день продолжают оставаться мощным инструментом цифрового маркетинга, так как время, проведенное пользователями на платформах социальных сетей, с каждым годом увеличивается [4, 12]. Компании используют социальные сети для коммуникации с клиентами, но алгоритмы платформ эволюционируют, все больше отдавая предпочтение автентичному и органическому контенту, что требует от брэн- дов большей креативности и гибкости в стратегии контент-маркетинга [2, 12].

Следующим инструментом является использование омниканальности, так как современные потребители ожидают бесшовного и интегрированного опыта покупки через различные платформы и устройства. Эффективность управления данными каналами и точками соприкосновения во многом зависит от комплексного подхода к анализу данных и управления клиентским опытом [15].

С развитием мобильных устройств, все более важным становится создание мобильных приложений. Развитие технологий распознавания местоположения, мобильные платежные системы, позволяют определить точные сегменты для проведения индивидуальных маркетинговых кампаний. Такой подход не только минимизирует ненужные расходы на рекламу, но и повышает показатели конверсии, что соответствует принципам оптимиза- ции взаимодействия и производительности [12].

Для повышения гибкости и масштабируемости маркетинговых операций не обойтись без создания облачных сервисов и анализа больших данных. Данный ресурс позволяет быстро адаптироваться к изменениям на рынке и эффективно управлять ресурсами [14].

Вместе с тем, внедрение технологии виртуальной (VR) и дополнительной реальности (AR) создает новые платформы взаимодействия с брэндами, предоставляя товары и услуги в уникальном и запоминающемся формате. Эти инновации расширяют горизонты контент-маркетинга, делая возможность вовлекающих и интерактивных опытов для потребителей [10].

Наконец, учитывая возрастающую обеспокоенность пользователей по вопросам защищенности персональных данных, законодательные инициативы в области защиты данных требуют от маркетологов переосмысления подходов к сбору и использованию информации, делая акцент на прозрачности и защите личных данных [7].

Используя оптимальное сочетание инструментов, можно создать маркетинговую стратегию, которая будет постоянно совершенствоваться, обеспечивая развитие и углубление многоканальной коммуникации в рамках формирования подхода «data-driven».

Дальнейшей тенденцией развития является создание цифровых бизнес-экосистем «…в виде цифровых технологий, платформ, услуг, состоящих из отдельных цифровых бизнес-моделей, которые взаимодействуют друг с другом в создании ценности для бизнеса и потребителей» [9]

Заключение

Таким образом, проведение исследование показало, что трансформация маркетинга это сложный, но важный процесс для компаний, основными инструментами которого являются технологии искусственного интеллекта, а успех компании зависит от комплексно подхода, включающего в себя интеграцию новейших технологий, аналитику данных и создание ориентированного на пользователя опыта, что вкупе способствует достижению конкурентных преимуществ в эпоху цифровизации.