Эта проблема стоит перед многими современными бизнес-лидерами, которые зачастую перегружены информацией, но не могут применить ее для решения реальных бизнес-задач.
Традиционно ответы на эти вопросы находили в смежных дисциплинах, таких как аналитика данных и бизнес-аналитика. С их помощью мы научились использовать оперативные данные, данные о клиентах и внешние данные для ответа на такие вопросы, как, например, где найти клиентов, как сделать наши продукты и услуги привлекательными для клиентов и как сделать так, чтобы они возвращались.
Но сегодня искусственный интеллект (ИИ) прокладывает путь к реальной ценности. Сундар Пичаи, генеральный директор Google, назвал ИИ самой трансформирующей технологией в истории. И зачастую именно в маркетинге компании впервые находят способы создания ценности с помощью ИИ.
Маркетинг с использованием ИИ - сложно и дорого?
Сегодня, когда мы используем термин "искусственный интеллект" в бизнесе, мы обычно имеем в виду машинное обучение (ML) - компьютерные алгоритмы, которые становятся все лучше в решении простых (или не очень простых) задач по мере обработки все большего количества данных.
Для непосвященных эта технология может показаться пугающей, сложной и дорогой. Однако компании всех размеров все больше убеждаются в том, что ее можно использовать удивительно быстро, просто и экономически эффективно, и начинают добиваться впечатляющих, часто преобразующих результатов.
настоящий текст создан с помощью академической нейросети КонтрПлагиатКонтрПлагиат – единственный в России сервис скоростного академического перефразирования (рерайта) и копирайтинга, существенно превосходящий все известные GPT и AI, ИИ сервисыКонтрПлагиат – высокотехнологичный сервис, появившийся на несколько лет раньше GPT, поэтому мы выполнили ок. 270 тыс. заказов, умеющий создавать и перефразировать научные тексты, любого объема, для любых систем проверки на плагиат, обеспечивая высокое качество "человеческого" текста, с полным сохранением смысла, а также высокую уникальность, см. отзывы клиентов …Уже через час проблема с низкой уникальностью (оригинальностью) или статуса - "Внимание, документ подозрительный: в документе присутствует сгенерированный текст" может быть решена, и вы с успехом пройдете честную проверку в антиплагиат ВУЗ.КонтрПлагиат работает ПостОплатой (мы - все делаем, вы - все смотрите, читаете текст, знакомитесь с отчетом о проверке в АП ВУЗ - нравится, оплачиваете и получаете в теч. 10 мин.).свяжитесь с нами, нажав на ссылку, отвечаем быстро:
Примеры использования искусственного интеллекта в маркетинге
Персонализация: мы всегда занимались сегментацией потребителей, что позволяет нам создавать промоакции и рекламу, ориентированные на определенные группы, но ИИ позволяет нам перейти на новый уровень и узнать потребителей на персональном уровне более детально, чем когда-либо прежде.
Чат-боты и виртуальные помощники: используют технологию обработки естественного языка (NLP), подобно Siri от Apple или Alexa от Amazon, чтобы консультировать, направлять и помогать клиентам.
Предиктивная аналитика: прогнозирование поведения клиентов и рыночных тенденций для выявления закономерностей и потенциальных клиентов и определения приоритетов маркетинговых расходов для получения максимальной отдачи.
Анализ настроений: алгоритмы искусственного интеллекта могут собирать данные о том, что говорит ваша аудитория и клиенты о ваших продуктах, конкурентах, отрасли или жизни, и превращать их в выводы, которые помогут вам более эффективно продвигаться на рынке.первый шаг
Первое, что должен сделать любой маркетолог, пытающийся понять, как эта революционная технология может ему помочь, - это простота:
Как я могу использовать ее для достижения своих маркетинговых целей?
Текущие маркетинговые цели компании, использующей ИИ, таковы: привлечение новых клиентов (рост); более эффективное нацеливание на клиентов с помощью персонализированного маркетинга; предоставление клиентам персонализированных услуг.
Нашими целями являются: предоставление клиентам более глубоких знаний с использованием данных в реальном времени; снижение оттока и отсева пользователей; повышение пожизненной стоимости существующих клиентов; развитие способности использовать краткосрочные возможности для захвата внимания аудитории и конвертации ее в клиентов.
Недавно компания Adobe опубликовала руководство по внедрению и использованию ИИ на предприятиях, в котором освещаются следующие вопросы. В руководстве под названием "Data, Insights, Actions: Machine Learning and Artificial Intelligence in Marketing Analytics" утверждается, что существуют три взаимосвязанные системы, которые необходимо создать, если организации хотят использовать ИИ в маркетинговых кампаниях, чтобы превратить данные в доходы.
К этим системам относятся.
Системы данных - как координировать данные по различным каналам, чтобы сделать их доступными, когда, где и в какой форме они наиболее полезны?
Системы понимания - это инструменты и услуги, которые мы используем для извлечения понимания из данных - информации, которая подразумевает ценность, цель или полезность.
Система взаимодействия - как мы можем использовать эти данные для достижения ключевых бизнес-целей, которые мы определили при разработке стратегии ИИ?
Быстрые победы
В начале процесса часто рекомендуется определить "быстрые победы", т.е. решения, которые могут быть быстро реализованы и продемонстрировать преимущества ИИ для бизнеса. В качестве простого примера можно привести повышение коэффициента открываемости за счет оптимизации возможностей доставки электронной почты. Другой пример - сокращение числа клиентов за счет улучшения обслуживания покупателей при возврате бракованных товаров.
Выбирая небольшие, конкретные цели, вы сможете продемонстрировать преимущества ИИ тем, кто в них нуждается.
Ценным инструментом в этом отношении является платформа Customer Data Platform (CDP) - решение, призванное объединить всю информацию, которой располагает организация, и создать "единый источник истины" для данных о клиентах. По мнению Дэвида Рабба, основателя Института CDP, расширение существующей системы "озера данных" для предоставления тех же услуг, что и CDP, потребует значительного объема доработок: "Часто гораздо проще, быстрее и дешевле купить CDP, уже имеющую соответствующую функциональность, чем создавать собственную версию или покупать и интегрировать отдельные компоненты для каждой версии".
Например, TSB Bank использовал CDP-систему Adobe, работающую в режиме реального времени, для лучшего понимания своих клиентов. Интеграция данных из всех онлайновых и офлайновых каналов позволила значительно улучшить персонализацию маркетинговых материалов, что привело к увеличению продаж на 200% за девять недель и экономии затрат на маркетинг в размере 1 млн. фунтов стерлингов.
Другие инструменты автоматизируют важные, но повторяющиеся и трудоемкие задачи, такие как очистка и подготовка данных. По данным исследования Adobe, специалисты по обработке данных тратят на подготовку данных в среднем 45% своего времени. Автоматизация этой работы позволяет специалистам по анализу данных сосредоточиться на таких важных задачах, как извлечение и применение глубоких знаний.
Искусственный интеллект (ИИ) самообслуживания
Традиционно аналитика и наука о данных считались на предприятиях искусством, которым с самого начала занимались дорогостоящие и высококвалифицированные аналитики данных.
Сегодня интегрированные платформы ИИ и ОД предоставляют возможности самообслуживания без специализированного кода. Это означает, что аналитика может быть "демократизирована" в масштабах всей организации. При наличии соответствующей системы любой сотрудник отдела маркетинга может войти в систему и создать персонализированные отчеты с информацией, необходимой для решения уникальных задач. Затем команда может начать искать новые способы использования ИИ и OD для развития бизнеса и совместно работать над их реализацией.
В мире бизнеса маркетинг является одним из первых последователей новых данных и технологических решений, пионером в их применении и демонстрации их ценности. Эта тенденция, скорее всего, сохранится по мере появления нового поколения инструментов и платформ для работы с данными, основанных на искусственном интеллекте.
Развитие способности интегрировать эти технологии в маркетинговые задачи и понимание основных вариантов использования аналитики в маркетинге и рекламе - первый шаг на пути к реальному росту и повышению ценности.
Кроме того, мы все еще находимся на ранних стадиях изучения значимости искусственного интеллекта для бизнеса и общества в целом. Однако очевидно, что современные маркетологи хорошо подготовлены к тому, чтобы возглавить организации будущего, управляемые искусственным интеллектом.
