Помогать или мешать? Искусственный интеллект в маркетинге

По подсчетам аналитиков, объем рынка AI-продуктов для маркетинга к 2025 году достигнет $40 миллиардов. Все эти деньги тратятся с одной целью: создание персонализированных предложений в режиме реального времени. Сейчас основная задача новых технологий ИИ в компаниях – ближе узнать своих клиентов и продать им релевантные продукты и услуги.

Меня зовут Светлана Вронская, я эксперт департамента аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг» и автор Telegram-канала Analytics Now. Работаю в маркетинге больше 20 лет и постоянно исследую новые тенденции в этой области, среди которых – использование искусственного интеллекта. Расскажу об этом подробнее.

AI уже сейчас готов писать отчеты и статьи на основе имеющихся данных. Такие сервисы как Wordsmith, Articoolo, Quill уже используются Associated Press и Forbes для создания новостей. Chase Bank подписал пятилетний контракт с американской компанией Persado, которая разрабатывает решения по созданию рекламных объявлений. Слоган, написанный машиной по результатам пилота, привлек клиентов больше, чем вариант маркетологов. При этом искусственный интеллект добавил буквально одну вводную фразу и поменял глагол. Знатоки английского языка могут оценить разницу сами: версия специалистов банка «Access cash from the equity in your home» против рекламы Persado «It’s true—You can unlock cash from the equity in your home».

Также искусственный интеллект активно используется для анализа посетителей сайтов. На основе их интересов и предыдущих запросов алгоритмы показывают юзерам более релевантный контент с помощью виджетов рекомендаций и других инструментов.

Рекламные платформы Facebook, Google, Яндекс и социальные сети давно используют машинное обучение для определения потенциальных клиентов своих рекламодателей. Делается это на основе анализа личной информации пользователей: их интересов, демографических характеристик и прочих аспектов. Подобный таргетинг работает за счет обработки огромного количества данных. Используя машинное обучение для постоянной оптимизации тысяч переменных, компании добиваются более эффективного размещения рекламы и контента. Из этой области применения ИИ, вероятно, пришла вторая расшифровка аббревиатуры AI – Advertising Intelligence.

Хороший пример – кейс Harley-Davidson и сервиса Albert. Технология анализировала маркетинговые активности бренда, их эффективность, характеристики целевой аудитории. Исходя из этого она корректировала рекламные объявления, призывы к действию, картинки и заголовки на сайте компании. Уже за неделю использования Albert число онлайн-покупок взлетело в три раза. Благодаря AI бренд увеличил продажи на 40% и привлек на 566% больше пользователей.

Несмотря на то что виртуальные помощники изначально запрограммированы на обработку стандартизированных запросов, они обеспечивают высокую степень персонализации на веб- и мобильных платформах. AI позволяет компаниям настраивать автоматические ответы на основе данных о взаимодействии с клиентами, прошлых запросов, рассылок релевантных предложений. Дополнительно на базе искусственного интеллекта работают голосовые помощники. Cреди самых известных – Siri от Apple, «Алиса» от Яндекса, а также ассистенты Amazon и Google.

Подумайте сами, всегда ли вы уверены, что на сайте, в приложении или по телефону разговариваете с живым оператором? А нужен ли он вам вообще?

Используя множество факторов – от написанных отзывов до наличия государственных праздников – ИИ может прогнозировать продажи и предлагать способы повышения качества обслуживания покупателей. И на базе этого создавать персонализированные предложения, как это делает IBM Watson для производителя спортивной одежды Under Armour и еще сотни компаний.

Любопытный кейс на эту тему – из зоопарка. Работники американского зоопарка Point Defiance внедрили в свою работу AI чтобы наконец-то определять, сколько посетителей придет в тот или иной день. Используя данные о количестве чек-инов из зоопарка в социальных сетях, упоминаний места в интернете, прогнозе погоды и другие факторы, система спрогнозировала точное число посетителей. В результате это позволило команде увеличить количество проданных билетов на 700%, экономить 10% в год в пользу фонда оплаты труда и повысить число участников программы лояльности в три раза. Не знаю, правда, что на это сказали звери.

Другой вариант применения AI – из российской фармацевтики. Там искусственный интеллект используют для определения эффективных каналов промо. Так как бюджеты на продвижение лекарственных препаратов у фармацевтических компаний огромные, то перераспределение средств с менее на более эффективные каналы показывают большую ценность, выраженную в миллиардах рублей.

Согласно исследованию Forrester, основанному на опросе более 700 представителей руководства американских компаний, стимулирование роста прибыли стало причиной №1, по которой топ-менеджеры решают инвестировать в применение ИИ в своих маркетинговых стратегиях. А аналитики Adobe, наиболее прибыльные компании в два раза чаще используют возможности ИИ для решения задач маркетинга. Так почему же еще не все компании спешат внедрять у себя искусственный интеллект?

Аналитики дают ответ и на это. Среди основных причин называют недостаток технических знаний, опасение маркетологов потерять работу, трудности в получении инвестиций на подобные проекты у топ-менеджмента и, как это неудивительно, плохое качество исходных данных. То есть в итоге все сводится к тому, что для использования AI-решений стоит навести порядок в данных и автоматизировать основные функции. А дальше – дело за вами, маркетологи.