Influence Engineering или следующий тренд в цифровом маркетинге

В свежем отчёте Gartner по цифровому маркетингу мы увидели термин Influence Engineering. Первый раз увидели. Оно только-только заползло на кривую — но уже интересно, что это и зачем.

Если коротко, это такой digital-ОБС («одна бабка сказала»). Предельно кастомизированный. Вот, оказывается, куда уходят силы специалистов по искусственному разуму — для вычисления слухов и настройки пропаганды конкретно под тебя! И под меня. И под каждого.

Особое внимание в такой механике уделяется роли неопределенных или оспариваемых с (soft facts) и тому, как они используются для формирования общественного отношения и поведения.

«Мягкий факт» — это что-то обсуждаемое в обществе, что не обязательно должно быть правдой. Статус мягкого факта может быть неоднозначным, неопределенным, оспариваемым.

В противовес мягким фактам существуют так называемые «жесткие факты» (hard facts).

« Жесткий факт» является обоснованным и проверенным и часто имеет надежную поддержку (доказательство). Примеры могут включать официальную статистику или информацию основанную на законах и общепринятых правилах.

Виды мягких фактов:

Слухи распространяются благодаря коллективным усилиям людей разобраться в ситуации, поэтому они по своей сути являются «открытыми» и временными формами знания.

Влияние Интернета на распространение и популярность теорий заговора неоднозначно: значительная часть онлайн-активности направляет усилия на развенчание или высмеивание теорий заговора.

В цифровом мире вычислительные алгоритмы и автоматизированные процессы способствуют целенаправленному распространению вводящей в заблуждение информации в социальных сетях.

Так называемая вычислительная пропаганда процветала во время президентских выборов в США в 2016 году с использованием ботов для распространения политических сообщений в социальных сетях.

Когда источник приписывает ярлык «фейковые новости» содержанию статей или повествований средств массовой информации, это способ публично оспорить контент, который не нравится источнику. Хотя атрибуция фейковых новостей является преднамеренной, она не всегда злонамеренна.

Социальные сети способствуют установлению связей между единомышленниками с общими интересами или ценностями, которые склонны потреблять мягкие факты, подтверждающие их ранее существовавшие взгляды, в то же время активно отвергая те, которые нет. Благодаря анонимности, которую обеспечивает присутствие в Интернете, среда цифровой коммуникации помогает создавать и поддерживать коллективные идентичности и разделения в демографическом, политическом и институциональном плане, направляя пользователей к информации и группам, которые подтверждают и укрепляют их существующее мышление.

Выборочное знакомство с мягкими фактами происходит в Интернете, потому что аудитории различаются по своим моделям потребления информации (что они видят, где и когда). Это может происходить из-за географии, ранее существовавших склонностей и социальных сетей, но, что более спорно, это подкрепляется алгоритмами прогнозирования, которые нацелены на аудиторию.

Для того, чтобы пользователь взаимодействовал с сообщением важно рассказывать истории и делать акцент на эмоциях (неважно каких).

Мягкие факты играют ключевую роль в формировании общественных настроений в Интернете и коллективных действиях в автономном режиме.

Больше почитать можно тут.

В отличие от стратегии удержания клиентов и выхода на рынок в 2020 и начале 2021 года, в балансе этого и следующего года будет больше внимания уделяться привлечению новых клиентов.

Из-за нехватки ресурсов (людей и технологий) среди маркетологов сейчас порядка 73% используют ИИ (искусственный интеллект) и МО (машинное обучение) при принятии важных решений.

Influence engineering - создание алгоритмов и механик, которые предназначены для автоматизации цифрового опыта пользователей, посредством изучения и применения поведенческих факторов.

Поведенческие факторы - факторы, проистекающие из человеческого поведения. Они могут быть связаны с личностью, ситуацией или реакцией на окружающую среду.

Проще говоря, по мере совершенствования методов и инструментов применения ИИ, способность компаний влиять на выбор потребителей будет расти. Таким образом, на долгосрочное процветание компаний напрямую влияет способность эффективно использовать эти инструменты с пользой.

В число таких инструментов могут входить голосовой поиск, рекомендательные системы, чат-боты, push-уведомления, таргетированная реклама и многое другое. По сути все, что может упростить взаимодействие пользователя с продуктом.

Что до машинного обучения, как инструмента маркетинга, то оно спровоцировало сдвиги в следующих направлениях:

1. Прогностическая аналитика.

Применение МО в прогностической аналитике сможет помочь ответить на такие вопросы как: Какой продукт купят будущие клиенты? Как они будут вести себя в воронке продаж через пять лет? Кто мои клиенты завтра и где они живут?

2. Гиперсегментация аудитории.

По мере того, как алгоритмы МО анализируют данные, они узнают все больше и больше об аудитории и могут устанавливать все большее количество соединений между каждой точкой данных. Это позволяет создавать гиперфокусированные сегментированные группы на основе подобных связей.

3. User personas.

Программное обеспечение на основе ИИ может создавать чрезвычайно устойчивые образы, выходящие за рамки типичных смоделированных представлений вашего покупателя. С искусственным интеллектом персонажи - это не просто предположения на доске или в Google Doc - это настоящие портреты пользователей вашей клиентской базы в реальном времени.

4. Персонализированная реклама.

Способность понимать свою аудиторию в режиме реального времени означает, что рекламный опыт клиентов может быть оптимизирован за счет персонализации. Facebook и Google являются в этом экспертами. Например, если я интересуюсь правильным питанием и веду здоровый образ жизни, в моих рекомендациях легко может оказаться новый тренажерный зал или доставка полезных продуктов.

5. Рекомендации по интересам.

Проще говоря, программное обеспечение искусственного интеллекта может предсказать, что интересует пользователей и с каким типом контента они будут взаимодействовать. Затем он может предложить покупателю именно тот контент, который он ищет, с помощью конкретных рекомендаций, предоставляемых в режиме реального времени.

Такие компании, как Netflix и YouTube, годами использовали эту маркетинговую тактику искусственного интеллекта, чтобы рекомендовать дополнительный контент, который может понравиться пользователю, обеспечивая постоянное взаимодействие и время, проводимое на соответствующих платформах.

6. Оптимизация электронного маркетинга.

Когда получатели электронной почты взаимодействуют с контентом, алгоритм машинного обучения изучает модели поведения аудитории и может подстраиваться для достижения максимального взаимодействия пользователя с контентом. Это означает, что вы производите рассылку электронных писем, тогда, когда каждый пользователь с наибольшей вероятностью откроет письмо, с контентом, подобранным с учетом индивидуальных предпочтений каждого пользователя.

7. Чат-боты.

Чат-боты решают проблему обратной связи, используя ИИ для автоматизации ответов. Они также повышают эффективность, обрабатывая неограниченное количество запросов одновременно и будучи доступными 24/7. Чат-боты также сохраняют данные, таким образом, компании могут изучать и улучшать результаты будущих обращений на основе прошлых запросов.

Визуальный поиск использует реальные изображения в качестве входных данных для онлайн-поиска, которые затем обрабатываются ИИ и машинным обучением для понимания содержания и контекста этих изображений.

Такие продукты, как Pinterest Lens или Google Lens, способны идентифицировать более миллиарда изображений. Допустим, вы ищете новый диван или видите кого-то в классной рубашке, которая соответствует вашему стилю. Просто сфотографировав эти товары и выполнив поиск по этому изображению, вы попадете прямо на страницу продукта, где узнаете, как купить этот товар.

9. Динамическое ценообразование.

Основные платформы, такие как American Airlines, Booking.com и Amazon, уже приняли динамическое ценообразование на базе искусственного интеллекта, поэтому потребители, покупающие один и тот же рейс, могут платить разные цены в зависимости от своего местоположения.

10. Голосовой поиск.

Тут можно и без объяснений. Яндекс Алиса, Siri, Alexa.

Растущие маркетинговые тенденции ИИ теперь позволяют анализировать огромные объемы данных и информации, собранных в ходе кампаний, взаимодействий пользователей онлайн и просто на основе поведения пользователей в интернете Маркетинг с применением механик ИИ предлагает возможность познакомиться с каждым отдельным пользователем через их уникальный профиль данных. А это означает точную персонализацию в масштабе - то, что раньше было недоступно маркетологам.

1. Всеми возможными способами сливать компьютерному разуму максимум данных о себе, чтобы этот разум обустраивал комфортную цифровую среду, а не, как сейчас - предлагал оптом элитную сантехнику, потому что авторы уже купили и поставили себе новый кран.

2. Переставать паниковать по поводу всего этого. Камон, ну кому вы нужны?

3. Заняться медитацией. Мы не уверены, что можно как-то специально прокачать критическое мышление, но 10 минут в тишине приводят в порядок мозг и гения, и дурака.