Технологии в маркетинге: четыре тренда MarTech в 2024 году
Искусственный интеллект, аналитика, безопасность и облака — обсудили тренды MarTech с представителями индустрии: Flocktory, Manzana и CleverData.
О каких тенденциях расскажем в статье:
Чтобы помочь бизнесу найти потенциальных клиентов, маркетологи собирают и анализируют огромное количество данных. Обрабатывать их вручную долго и неэффективно. MarTech, или маркетинговые технологии, — решения, которые позволяют автоматизировать процессы в маркетинге.
Потребление сервисов Yandex Cloud в индустрии MarTech растёт: по итогам первого полугодия 2024 года оно увеличилось на 44% по сравнению с тем же периодом 2023 года. Среди прочего выросла доля аналитики, её стали использовать на 24% чаще. Компании из MarTech составляют примерно 16% всех клиентов Yandex Cloud.
Как технологии используют для развития маркетинга и какие тренды есть в индустрии — рассказываем в материале.
Тренд №1: генерация текстов и изображений с помощью нейросетей
Компании всё чаще применяют генеративный искусственный интеллект, чтобы улучшить клиентский опыт. Согласно статистике HubSpot, технология способствует более персонализированному обслуживанию клиентов.
Мы начали внедрять модели машинного обучения задолго до того, как это стало мейнстримом. Наблюдая за успехами наших клиентов, мы убедились, что такие технологии не только увеличивают доходы, но и помогают предвосхищать ожидания покупателей. И эта тенденция будет только усиливаться, поскольку рынок давно движется в сторону персонализированных предложений.
Кроме персонализации сервиса, с помощью ИИ участники MarTech-рынка оптимизируют загрузку команды.
«GPT-инструменты подходят для многих операционных задач, где нужно обрабатывать большие объёмы текстов и других данных. Мы ежедневно используем популярные решения на базе искусственного интеллекта для задач по настройке кампаний и работе клиентского сервиса. Например, доверяем ИИ готовить заметки по итогам встреч, генерировать тексты и внутренние документы. Ещё у нас есть собственные разработки, которые помогают быстрее анализировать данные и формировать выводы на их основе».
Внедрение ИИ помогло команде Flocktory выполнять рутинные задачи в среднем на 20% быстрее. Например:
- ИИ-секретарь составляет резюме звонков и видеоконференций.
- ИИ-ассистент управляет задачами в календаре: опираясь на содержание задачи, её срок и приоритет, определяет, что нужно сделать в первую очередь.
- YandexGPT и ChatGPT помогают готовить коммуникации и анализировать данные.
- Midjourney создаёт визуалы для рекламных кампаний.
«Запросы клиентов за последний год не сильно изменились, но их стало больше. Мы связываем это с развитием технологий искусственного интеллекта, которые ускоряют решение задач и одновременно приучают клиентов рассчитывать на более сжатые сроки».
Тренд №2: интеграция расширенной аналитики и больших данных
Согласно статистике HubSpot, 94% маркетологов утверждают, что персонализированный опыт повышает продажи, и 96% — что он увеличивает вероятность повторной покупки.
«Мы построили инфраструктуру, которая позволяет анализировать любые данные о клиентах, чтобы персонализировать предложения и коммуникации. Бизнес должен использовать не только социально-демографические данные, информацию о покупках и прочий традиционный набор, но и сведения из службы поддержки, бухгалтерии, доставки. Такой подход широко применяют онлайн-магазины продуктов. Они проводят опросы внутри приложений, развивают рекомендательные системы. Для анализа используется не только базовая карточка клиента, но и данные заказов, отзывы на товары и многое другое».
Платформа клиентских данных CleverData Join уже обрабатывает 11 тысяч запросов в секунду, и это не предел: облако позволяет масштабироваться практически бесконечно. На основе данных о клиентах и их взаимодействии с компанией регулярно строится 4 тысячи сегментов аудитории. Обрабатывать эти объёмы информации помогают виртуальные серверы, Kubernetes® и облачный DNS. На них построены микросервисы, которые отвечают за основную логику и функции приложения. Также в Kubernetes обрабатываются большие данные, связанные с клиентскими действиями.
Основные данные лежат в объектном хранилище. Для оперативного хранения, редактирования, чтения клиентских профилей и других операций в CleverData Join используют СУБД, в том числе управляемый PostgreSQL.
Ещё тестируют ML-модели для предсказания целевых действий пользователя.
Один из заказчиков хранит на платформе CleverData Join более 750 млн профилей клиентов, а одно из крупнейших маркетинговых агентств России обрабатывает с её помощью 5 млрд клиентских событий в месяц (например, просмотр карточки товара, время, проведённое на странице, клики). Когда требуется расширенная аналитика, можно выгрузить данные в ClickHouse® и построить отчёты в инструменте аналитики и визуализации данных.
CleverData Join ускоряет тестирование гипотез: по оценке компании, конверсия рекламных кампаний в клики увеличивается в среднем на 20%.
Тренд №3: переход в облачную инфраструктуру
С ростом клиентской базы компаниям нужно масштабировать хранилища и обрабатывать больше данных. При использовании собственных серверов необходимо закупать оборудование и вычислительные мощности. В облаках можно масштабировать инфраструктуру в пару кликов и платить только за используемые ресурсы.
Опрос «ИКС-Медиа», проведённый в 2022 году, показал, что 85% компаний планируют использовать облачные технологии к 2025 году. На тот момент IT-системы в облаках уже размещали 55% компаний и 80% из них выбирали гибридный формат — публичное облако в сочетании с частным.
Аналитики iKS-Consulting прогнозируют, что к концу 2024 года российский рынок облачной инфраструктуры может вырасти до 162 млрд рублей, а к 2028-му — до 464 млрд рублей.
«Переезд в облачную инфраструктуру — отличный выбор для тех, кому нужна скорость и гибкость. Облако позволяет быстро запускать проекты и тестировать гипотезы без необходимости проходить долгие процедуры согласования затрат и закупок оборудования.
Большая часть наших решений работает на 230 виртуальных машинах Yandex Compute Cloud. Для аналитики данных применяем управляемый сервис ClickHouse, для их переноса — Data Transfer. Также используем Object Storage в качестве кластера обмена данными с хранилищами клиентов. В него передаются все данные из ClickHouse, которые скопились за сутки».
Тренд №4: усиление безопасности
Регуляторы продолжают ужесточать правила в области кибербезопасности, и всё больше компаний сталкиваются с вопросом, как правильно хранить и обрабатывать данные.
По результатам опроса, проведённого Yandex Cloud и ДРТ в 2023 году, российский бизнес в среднем тратит на информационную безопасность (ИБ) 15% от общего бюджета на IT. У большинства компаний затраты на безопасность выросли в среднем на 20% по сравнению с 2022 годом.
«Оценить усиление мер защиты в компании сложно: безопасность либо есть, либо её нет. Мы считаем, что нужно стремиться исключать уязвимости на 100%. Чтобы хранить данные в зашифрованном виде, используем облачные инструменты для создания секретов и управления криптографическими ключами. Также применяем инструменты, позволяющие фильтровать сетевой трафик: балансировщики нагрузки различных уровней, файрволы».
Основные статьи расходов на ИБ, по данным опроса: обновление ПО и лицензий (75%), модернизация оборудования (73%) и обучение персонала (43%). Некоторые компании в 2023 году фокусировались на внедрении конкретных решений, в частности центра управления безопасностью (SOC, Security Operations Center). Ещё важные статьи расходов — проведение искусственных фишинговых атак, разработка инструкций и тестов для сотрудников.
«Интеллектуальная платформа лояльности Manzana обрабатывает более 17 млрд транзакций, 6 млрд коммуникаций и 424 млн карт лояльности ежегодно. Мы заботимся об отказоустойчивости, надёжности и безопасности решений, внедряя передовые технологии, среди которых специальные туннели для защиты каналов связи».
Таким образом, в сфере MarTech всё активнее применяют ИИ, который ускоряет процессы и помогает сотрудникам решать рутинные задачи. Также компании используют инструменты для расширенной аналитики данных: чем быстрее и качественнее бизнес работает с информацией, тем более положительный клиентский опыт получают пользователи. Создавать аналитику и ИИ-решения можно и собственными ресурсами. Но чтобы снизить затраты и ускорить разработку, многие компании разворачивают инфраструктуру в облаках или создают гибридную систему.
Запустили платформу Yandex Cloud AI Studio для разработки ИИ-приложений. Она объединяет модели YandexGPT и YandexART, технологию синтеза и распознавания речи, интерактивную среду для обучения нейросетей и другие технологии. Платформа уже доступна пользователям Yandex Cloud. Переходите в консоль, чтобы начать работу.
Другие статьи о пользе облачных решений для компаний:
Ура! Спасибо Яндекс Клауд )