Нейросети и маркетинг: совместимы ли эти два понятия?
Маркетинг находится под постоянным влиянием внешних факторов, в том числе и технологических новинок. За последнее время важную роль сыграли нейронные сети. Это мощные алгоритмы, которые анализируют невероятные объемы информации. Также они умеют определять и выявлять скрытые закономерности. При грамотном подходе использования нейросетей у маркетологов появляются возможности улучшить рабочий процесс и сделать его более эффективным. Но, как говорится, не плюсами едиными. Применение нейросетей обусловлено и рисками. Далее в статье рассмотрим, как могут применяться нейросети в современном маркетинге, какими преимуществами и рисками обладают.
Использование нейросетей маркетологами
Перед маркетологом стоит ответственная задача - понимать, какие потребности имеются у целевой аудитории и поддерживать с ней связь. Работа маркетолога может быть существенно упрощена, а профессиональные возможности - расширены, если воспользоваться нейронными сетями.
Первый способ применения
В чем суть? Дело в том, что сеть способна обрабатывать огромные объемы информации, которая касается предпочтений, интересов и особенностей поведения клиентов. За счет этого маркетолог может выявить скрытые закономерности и понять, какие стратегии использовать в последующей работе. Получив результаты обработки данных, специалисты могут более эффективно таргетировать объявления о рекламе, разбивать аудиторию на определенные сегменты, создавать персонализированные предложения с учетом особенностей потребителей и т.д.
Рассмотрим детальнее на примере. Возьмем компанию, которая помогает клиентам подбирать одежду. Здесь можно использовать нейросеть для того, чтобы анализировать вкусы и предпочтения аудитории. Для работы алгоритм использует поисковые запросы, демографические данные и визуальные особенности продукции. В результате маркетологам компании намного проще и легче спрогнозировать, что из ассортимента придется по вкусу конкретному покупателю. Также появится возможность создавать подборки под индивидуального клиента, и все составляющие будут соответствовать его предпочтениям.
Второй способ применения
Польза нейронных сетей для маркетолога также в том, что они могут выполнять функцию автоматизированного помощника маркетолога. Обученная модель сможет составлять тексты, которые будут продавать, создавать визуальные элементы, привлекающие внимание, и генерировать персонализированный контент. Последний фактор имеет огромное значение, ведь каждый потребитель будет чувствовать себя особенным и важным. Что касается маркетологов, то для них такие модели полезны тем, что они будут выполнять типичные задания, а специалисты - делать более творческую часть работы.
Этот аспект хорошо проиллюстрирован на примере. Сотрудники одного из агентств сделали так, что нейросеть создавала рекламные ролики, в которых учитывались все заданные параметры - особенности целевой аудитории, жанр, посыл и т.д. В результате получились высококачественные ролики, которые длятся по 15 секунд, и ничем не отличаются от тех, что делают специалисты.
Третий способ применения
Нейронные сети могут применяться для того, чтобы оценивать, насколько эффективны маркетинговые стратегии. Алгоритмы могут использоваться для обработки данных о реакции потребителей, конверсии, взаимодействия аудитории с рекламными материалами. Полученные данные помогут маркетологу понять, в каком направлении двигаться дальше.
Преимущества
- Персонализация и таргентинг становятся более точными. Использование нейросети позволяет точнее анализировать поведение потребителей, определять скрытые закономерности и создавать актуальные предложения для каждого.
- Выполнение типичных задач становится более быстрым. Ряд задач, которые выполнялись маркетологами, смогут выполняться в автоматическом режиме. Это и генерация контента, и оптимизация рекламных кампаний, и многое другое.
- ROI маркетинговых активностей будет увеличиваться. Нейронная сеть способна предоставить данные, на основе которых можно запустить более точный таргет и оптимизацию.
- Возможность расширения творческих возможностей. Нейросеть помогает создавать творческий контент. В результате у маркетолога появляется больше времени и сил на те задачи, которые не может выполнить алгоритм.
- Отсутствие предвзятого отношения. Нейросеть принимает решение, основываясь исключительно на полученные данные. Эмоциональному восприятию, предвзятому отношению и субъективным факторам здесь не место.
Риски
- Нужно иметь информацию в огромных объемах. Нейросети свойственно обучаться, и сделать это лучше всего тогда, когда в наличии огромное количество информации об эффективности маркетинговых исследований, взаимодействиях с брендом, потребителях и т.д.
- Результат напрямую зависит от качества изначальных данных. Если в данных присутствуют ошибки или отсутствует какая-то часть информации, нейронная сеть будет только усиливать эти недостатки. Это приведет к ошибкам.
- Сложность в понимании того, как нейросеть принимает решения. Если с традиционными алгоритмами все просто и понятно, то принцип нейронной сети остается непонятным и неизведанным. Это значит, что порой трудно понять, чем руководствовался алгоритм для принятия решения.
- Этическая сторона. Нейронные сети в маркетинге - вопрос, который касается конфиденциальности личных данных клиентов. А значит, риском является этичность применения такой информации. Одна ошибка может стоить бренду его репутации, которая нарабатывалась годами.
- Высокая стоимость. Имплементация нейронных сетей в маркетинг обойдется в немалую сумму. Более того, понадобятся кадровые ресурсы, которые нужны для обработки и сбора данных, обучения моделей и т.д.
Нельзя полностью исключить перечисленные риски, но есть вариант их минимизации. Маркетологам нужно детально спланировать, как будут внедряться нейросети, предоставить высококачественные исходные данные, регулярно тестировать модели и не забывать об этических нормах. Только так получится получить прибыль, сэкономить время маркетологам и обезопасить себя от рисков.
Также для эффективного использования нейронных сетей нужны специалисты - аналитики, эксперты в ИТ-сфере, маркетологи и специалисты по сбору данных. Потенциал нейросети будет раскрытым и эффективным при комплексном подходе.
Дополнительные риски
Использование нейросети в маркетинге предусматривает еще и дополнительные риски. Рассмотрим на примере:
- Ситуация: нейросеть обучается на информации, которая содержит предпочтения и предубеждения, и это усиливает предвзятость.
Решение: рекомендуется тщательно анализировать данные, которые используются для обучения, с целью выявления и устранения источников неправдивой информации.
- Ситуация: нейросеть, которую применяют для таргета, собирает и анализирует личные данные клиентов, поэтому увеличивается риск утечки конфиденциальных данных или неправомерного их использования.
Решение: важно соблюдать строгие протоколы конфиденциальности и безопасности тогда, когда алгоритмы работают с личными данными; также важна прозрачность в процессе сбора и обработки данных.
Использование нейросети в современном маркетинге - процесс, который имеет как преимущества, так и определенные риски. При правильном подходе и соблюдении рекомендаций можно минимизировать риски, и тогда компания получает очевидные плюсы - быстрая обработка большого объема данных, экономия времени маркетологов, создание персонализированных подборок и т.д., что увеличит лояльность клиента к бренду.