Из всех функций компании маркетинг, пожалуй, больше всего выиграет от применения искусственного интеллекта. Основная деятельность маркетинга заключается в понимании потребностей клиентов, соотнесении их с продуктами и услугами и убеждении людей в необходимости покупки - возможности, которые ИИ может значительно расширить. Неудивительно, что проведенный в 2018 году McKinsey анализ более 400 передовых примеров использования показал, что маркетинг - это та область, где ИИ принесет наибольшую пользу.
Руководители отделов маркетинга все активнее внедряют эту технологию: Опрос Американской ассоциации маркетинга, проведенный в августе 2019 года, показал, что за последние полтора года внедрение ИИ подскочило на 27%. А глобальный опрос компании Deloitte, проведенный в 2020 году среди первых внедрителей ИИ, показал, что три из пяти главных целей ИИ ориентированы на маркетинг: улучшение существующих продуктов и услуг, создание новых продуктов и услуг и улучшение отношений с клиентами.
Несмотря на то, что ИИ уже прочно вошел в маркетинг, я ожидаю, что в ближайшие годы он будет играть все более значительную роль в этой сфере.
В то же время дизайнеры потеряют свою работу из-за ИИ.
ИИ полезен во всех сферах. ИИ может оптимизировать процесс продаж, используя чрезвычайно подробные данные о человеке, включая данные о геолокации в режиме реального времени, для создания высоко персонализированных предложений товаров или услуг. На более поздних этапах пути ИИ помогает в повышении продаж и перекрестных продажах и может снизить вероятность того, что покупатели бросят свои цифровые корзины. Например, после того как покупатель заполнит корзину, боты ИИ могут предоставить мотивирующий отзыв, чтобы помочь завершить продажу - например, "Отличная покупка! Джеймс из Вермонта купил такой же матрас". Такие инициативы могут повысить конверсию в пять и более раз.
Маркетинговый ИИ можно классифицировать по двум параметрам: уровень интеллекта и то, является ли он самостоятельным или частью более широкой платформы. Некоторые технологии, такие как чат-боты или рекомендательные системы, могут относиться к любой из этих категорий; их классификация определяется тем, как они реализованы в конкретном приложении.
Автоматизация задач. Эти приложения выполняют повторяющиеся, структурированные задачи, требующие относительно низкого уровня интеллекта. Они предназначены для следования набору правил или выполнения заранее определенной последовательности операций на основе заданных входных данных, но они не могут решать сложные проблемы, такие как тонкие запросы клиентов. Примером может служить система, которая автоматически отправляет приветственное письмо каждому новому клиенту. Более простые чат-боты, например, доступные через Facebook Messenger и другие социальные сети, также относятся к этой категории. Они могут оказать некоторую помощь клиентам во время базового взаимодействия, проводя их по определенному дереву принятия решений, но они не могут определить намерения клиентов, предложить индивидуальные ответы или учиться на основе взаимодействия в течение долгого времени.
Машинное обучение. Эти алгоритмы обучаются на большом количестве данных, чтобы делать относительно сложные прогнозы и принимать решения. Такие модели могут распознавать изображения, расшифровывать текст, сегментировать клиентов и прогнозировать их реакцию на различные инициативы, например, рекламные акции. Машинное обучение уже используется для программных закупок в онлайн-рекламе, рекомендательных систем электронной коммерции и моделей склонности к продажам в системах управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Оно и его более сложный вариант, глубокое обучение, являются самыми горячими технологиями в области ИИ и быстро становятся мощными инструментами в маркетинге. При этом важно уточнить, что существующие приложения машинного обучения по-прежнему выполняют лишь узкие задачи и нуждаются в обучении на большом количестве данных.
В общем будущее у ИИ есть. Но с ним еще нужно работать.
Все картинки взяты из ИИ канала по заработку на нейросетях - телеграм полезняшек!