Еще до ChatGPT и Midjourney. Как ИИ уже много лет трансформирует маркетинг

Рынок искусственного интеллекта в России стремительно растет — в 2019 году он составил 291,5 млрд руб., а в 2021 году достиг 550 млрд руб. Учитывая мировые тенденции и потребности бизнеса, можно с уверенностью сделать прогноз, что популярность ИИ в различных отраслях будет по-прежнему расти.

Пока в интернете спорят о том, насколько хороши созданные цифрой тексты и изображения, искусственный интеллект уже давно применяется для планирования маркетинговых кампаний и повышения продаж.

Команда First Data рассказывает, как ИИ помогает собирать и анализировать данные клиентов, чтобы более эффективно продвигать бренды и товары.

Максимум пользы искусственный интеллект сегодня приносит в аналитике. С его помощью проводят:

Находя в океане информации закономерности и взаимосвязи, системы ИИ подсказывают компаниям, каким образом, в какое время и через какие каналы взаимодействовать с потребителями для достижения наилучшего результата.

Рассмотрим, в решении каких маркетинговых задач плюсы искусственного интеллекта проявляются особенно ярко.

Проблема: Человек просто не в состоянии обработать те объемы информации, которые нужны для качественного анализа и прогнозирования. Ручной сбор и анализ даже кратно меньшего количества данных занимает столько времени, что результаты устаревают еще в момент их получения. При этом сохраняется вероятность ошибок.

Решение: Цифровые алгоритмы обрабатывают запросы с высокой точностью и почти мгновенно, следят за обновлением данных в режиме реального времени и выдают результаты в виде готового ответа.

Проблема: Использование только собственных данных о клиентах не позволяет эффективно прогнозировать их потребности, что отражается на результативности рекламы. Компания может видеть, что клиент перестал покупать пирожные. Но без дополнительной информации она не узнает, почему это случилось. Он решил заменить их фруктами? Или ему больше вообще нельзя есть сладкое?

Решение: ИИ способен профилировать пользователей на основе данных из различных источников, сегментировать их по потребностям и предпочтениям. Мы в First Data используем обезличенные данные крупных ритейлеров, ОФД, онлайн-касс, сотовых операторов и даже рекрутинговых сервисов. В примере с пирожными мы можем выяснить, что клиент теперь покупает их в булочной у дома. Или что он перешел на продукты с сахарозаменителями. В первом случае реклама, скорее всего, будет неэффективна. А во втором ему можно предложить линейку низкокалорийных десертов.

Проблема: реклама, которую видит покупатель, не соответствует его реальным интересам в данный период времени.

Решение: за счет определения истинных потребностей клиентов и их интересов с помощью ИИ, компании могут формулировать персонализированные рекламные сообщения. Существует несколько способов и технологий, которые используют ИИ для рекомендации нужных товаров: алгоритм может анализировать данные о покупках в реальном времени и создавать профиль пользователя, чтобы рекомендовать товары, основываясь на его интересах; можно использовать анализ данных о товарах, ключевых словах или категорий; также ИИ способен объединять оба метода.

Проблема: Отчет Drift Insider за 2021 год показывает, что клиенты ожидают персонализированного контента и мгновенных ответов на свои вопросы. В то же время маркетологи почти половину своего рабочего времени тратят на анализ метрик и оценку качества рекламных кампаний.

Решение: Системы машинного обучения позволяют оценивать кампании за несколько минут. А чат-боты умеют реагировать на запросы пользователей, действительно, мгновенно.

Проблема: В процессе звонка оператору сложно одновременно вычленять и фиксировать нужную информацию и поддерживать вовлеченность клиента в разговор.

Решение: ИИ может мгновенно расшифровывать речь, анализировать ее, проставлять ключевые теги и отмечать важные сведения о клиенте.

Проблема: Неточное сегментирование ЦА приводит к показу рекламы всем клиентам, а не тем, для кого предложение действительно актуально. Это вызывает раздражение пользователей и снижает лояльности к бренду.

Решение: Используя базы данных компании и информацию из сторонних источников, ИИ более точно прогнозирует готовность конкретных пользователей сделать покупку. Или даже предугадывает их желания. В результате мы можем предложить новый бренд офисной одежды не только тем, кто и так ее покупает, но и людям, откликающимся на вакансии со строгим дресс-кодом. А товары для ремонта – тем, кто недавно взял ипотеку.

Проблема: Нет стабильного роста продаж, реклама не работает совсем или не показывает нужную эффективность.

Решение: С помощью ИИ проанализировать метрики рекламной кампании, тенденции и закономерности продаж, предпочтения и поведение клиентов (на основе данных из CRM и сторонних баз). Определить максимально подходящую аудиторию и самые подходящие для нее каналы и формат рекламы.

Проблема: Предпочтения пользователей постоянно меняются. Брендам нужно регулярно корректировать предложения в соответствии с текущими запросами клиентов.

Решение: Автоматизация позволяет работать с актуальными данными и оперативно реагировать на изменения в поведении аудитории. Опираясь на свежие данные (например, на интерес к новым товарным категориям или события в жизни клиента – покупку квартиры, смену работы, появление домашнего животного), компания может мгновенно создавать релевантные предложения.

Таким образом искусственный интеллект берет на себя огромную работу по обработке больших данных, предложению гипотез и их проверке. По опыту First Data, использование цифровых инструментов позволяет маркетологам в несколько раз повысить эффективность рекламных кампаний.