Комплексное использование ИИ в маркетинге как ассистента для решения маркетинговых задач
75% маркетологов используют ИИ в повседневных задачах (по данным опроса Econsultancy Future of Marketing). Большинство из них пользуются генеративными инструментами для дизайна и копирайтинга. Хотя возможности искусственного интеллекта давно вышли за пределы написания текстов и создания изображений.
Сегодня некоторые компании переходят к комплексным автоматизированным решениям. Что это значит и как конкретно касается маркетинга поговорим в статье.
Что такое комплексное использование ИИ в маркетинге?
Это интеграция технологий искусственного интеллекта во все ключевые этапы маркетинговых процессов:
Аналитика данных — глубокое понимание клиентов через анализ их поведения и предпочтений. ИИ изучает большие массивы данных, чтобы найти тенденции и закономерности. В дальнейшем это можно использовать для усовершенствования бизнес-процессов, прогнозирования и т.д.
Автоматизация процессов — оптимизация рекламных кампаний, управление бюджетами, персонализация взаимодействия.
Генерация контента — создание текстов, изображений или видео на основе предварительно определенных шаблонов, предпочтений целевой аудитории, введенных данных и прогноза, как ЦА будет взаимодействовать с контентом.
Улучшение клиентского опыта — персонализация рекомендаций и удобство взаимодействия для пользователя.
Комплексно интегрированный ИИ должен не просто подбирать товары (например, вкладка «рекомендованное» в онлайн-магазине на основе предварительного выбора), а предлагать клиентам именно то, что им нужно в удобном канале взаимодействия. То есть ИИ сначала собирает, сегментирует и обрабатывает данные, а уже потом предоставляет рекомендации с определенным текстом и в соответствующем канале.
Примеры применения ИИ в маркетинге:
Маркетологи в повседневной работе используют искусственный интеллект для различных задач:
- Персонализации электронных писем;
- Настройке и обработке A/B-тестирования;
- Создании чат-ботов для общения с клиентами;
- Автоматизации кампаний в Google Ads и других рекламных каналах;
- Отслеживания настроений относительно бренда в социальных сетях;
- Анализа и подбора ключевых слов и тому подобное.
Даже обычный поиск Google содержит элементы искусственного интеллекта. Когда вы только начинаете вводить запрос, поисковик предлагает варианты, основанные на персональных и популярных запросах.
Преимущества и вызовы внедрения ИИ
Маркетинг без использования ИИ требует значительных ресурсов и непрерывной вовлеченности во все процессы. Однако привлечение умных технологий имеет как неоспоримые плюсы, так и потенциальные риски, которые необходимо учитывать.
Преимущества комплексного использования ИИ в маркетинге:
- Повышение эффективности процессов. Искусственный интеллект собирает информацию быстрее и продуктивнее, чем человек. При необходимости данные могут быть доступны в режиме реального времени.
- Более точная сегментация клиентов. Алгоритмы анализируют предыдущие действия клиентов и распределяют их на категории на основе сразу нескольких факторов — демографические, поведение в интернете, предыдущие покупки и тому подобное. Это влияет на внедрение персонализированных предложения и более точное прогнозирование, предсказание тенденций. Маркетологи, которые используют сегментацию, видят увеличение рентабельности инвестиций на 20%.
- Снижение расходов на маркетинг. По данным Statista расходы компаний на маркетинг в среднем уменьшаются на 10-20% после применения технологий на основе ИИ.
- Повышение прибылей. В исследовании Школы бизнеса Duke Fuqua говорится о положительном влиянии технологий искусственного интеллекта на продажи (+6,2%).
Принятие решений на основе прогностических данных в итоге может повысить общую рентабельность маркетинга за счет более удачных сегментированных кампаний и уменьшении привлеченных ресурсов на создание контента, сбор данных, уникальное взаимодействие с каждым клиентом.
Вызовы внедрения ИИ:
- Этичность. 13 марта 2024 года в ЕС приняли первый закон, который контролирует использование ИИ. В частности, законом предусмотрен запрет на применение ИИ для манипуляции, дискриминации и для других практик, которые могут причинить вред психическому или физическому здоровью. Вероятно, положения закона будут в дальнейшем расширять и уточнять.
- Конфиденциальность и безопасность данных пользователей. При применении технологии текущие и потенциальные клиенты должны понимать, какими именно их данными может оперировать искусственный интеллект, как говорится в новом законе ЕС о цифровых услугах. Стоит отметить, что на Украину действие упомянутых законов пока не распространяется.
- Недостатки алгоритмов, которые приводят к ошибочным решениям — неуместным рекомендациям, слишком навязчивому таргетингу и тому подобное. Для минимизации таких случаев требуется человеческое вмешательство — контроль и корректировка в случае необходимости.
В какие маркетинговые процессы можно внедрить ИИ?
Точечное использование технологий — это только первый шаг к комплексному применению ИИ в маркетинге. Рассмотрим 4 самых популярных способа интеграции ИИ в рабочие процессы маркетолога.
Прогностическая аналитика
Это аналитика, которая сочетает исторические данные и машинное обучение для определения будущих тенденций. Свои прогнозы ИИ делает на основе закономерностей и взаимосвязей, понимания прошлых и текущих данных.
Прогностическую (предикативную) аналитику используют для:
- Разработки маркетинговой стратегии;
- Определения новых возможностей и рисков;
- Оптимизации расходов на маркетинг;
- Более эффективного перераспределения бюджета между различными каналами.
Предикативная аналитика чаще всего находит применение в ритейле, ecommerce, на рынке финансовых услуг, в сфере здравоохранения, туризме.
Чат-боты с обработкой естественного языка (NLP)
Чат-бот с искусственным интеллектом общается не просто заготовленными фразами, но и с помощью обработки естественной речи понимает контекст разговора. Это технология ИИ, которая помогает ботам адаптироваться к новым ситуациям, самостоятельно принимать решения и отвечать на сложные вопросы.
Чат-бот на основе NLP вместо предварительно заготовленных фраз использует алгоритмы машинного обучения для распознавания текста разговора, анализирует намерения пользователей и дает персонализированные ответы.
Общаться с помощью чат-бота можно в мессенджере, на веб-сайте и мобильном приложении. Интеграция дополнительных модулей (оплата, регистрация) зависит от возможностей платформы, на основе которой создан бот.
Преимущества использования чат-ботов:
- Клиентская поддержка 24/7.
- Одновременная обработка большого количества запросов.
- Понятность для бизнеса (простота интеграции) и для клиентов (можно получить ответ на вопрос, оформить или проверить статус заказа и т.д.).
- Увеличение продаж с помощью персональных рекомендаций товаров.
Исследование Uberall говорит, что 80% потребителей имеют положительный опыт взаимодействия с чатботом.
Создание контента
В исследовании Hubspot говорится, что 85% маркетологов считают, что ИИ изменил способ создания контента. Комплексная генерация контента как часть маркетинговой стратегии может сэкономить часы работы благодаря:
- Глубинному анализу конкурентов;
- Генерации тем в рамках целостной контент-стратегии;
- Оптимизации заголовков;
- Работе с визуальным оформлением;
- Анализу размещенного контента.
Персонализированный пользовательский опыт
Это создание индивидуальных предложений для каждого клиента в результате анализа различных факторов. Вручную, без применения специальных алгоритмов на основе машинного обучения, персонализацию сделать практически невозможно. В чем может проявляться индивидуальный подход:
- Рекомендация товаров на основе предварительного выбора;
- Предложения товаров и услуг на основе геолокации;
- Настройка содержимого на основе профиля пользователя — демографические данные, интересы и т.д.
По данным исследования McKinsey 71% клиентов, ожидают, что компании обеспечат персональное взаимодействие, а 76% расстраиваются, когда этого не происходит.
Кейсы компаний, которые уже комплексно используют ИИ
Комплексная интеграция ИИ позволяет бизнесам быстрее адаптироваться к изменениям, эффективнее использовать ресурсы и оставаться конкурентоспособными.
Совет: используйте для внедрения ИИ в маркетинг бизнес-подход «crawl-walk-run».
Crawl-walk-run — это стратегия, которая предполагает постепенное наращивание инвестиций и усилий в новый проект. В разрезе ИИ-маркетинга стратегия предполагает внедрение небольших решений, которые в дальнейшем можно расширять.
Модель рекомендаций eSputnik на основе ИИ
eSputnik — это программное обеспечение для сбора, сегментации и дальнейшего использования базы клиентов, то есть Customer Data Platform (CDP). Платформа собирает данные из разных источников и позволяет их хранить, использовать на других сервисах и создавать омниканальные рассылки.
Компания eSputnik объединила Chat GPT, Large language Models и рекомендательные модели для оптимизации рассылок. Одновременное использование нескольких моделей сделало возможным:
- Предиктивную сегментацию — комплексный подход к рассылке, который позволяет оценить вероятность совершения конверсии каждым пользователем. Сообщения рассылаются только пользователям, которые с высокой вероятностью совершат покупку или выполнят другое заявленное действие.
- Персональные товарные рекомендации на основе анализа сотни тысяч товарных позиций.
Комплексное решение позволило увеличить продажи в разных категориях с блока рекомендаций от 21% до 226%. (Данные и изображения с сайта eSputnik).
Стратегия Bayer: машинное обучение для прогнозирования сезона простуды
Bayer — это фармацевтическая компания, которая производит и распространяет медицинские средства, в частности лекарства от простуды и гриппа. Австралийское представительство Bayer разработало глобальную маркетинговую кампанию, которая позволила спрогнозировать начало простудного сезона и показать клиентам нужные лекарства в определенный момент времени.
Подготовка кампании состоялась в несколько этапов:
- Сочетание данных Google Trends о конкретных тенденциях простуды в разных регионах Австралии с внешними данными о погодных показателях в режиме реального времени и публичными отчетами о количестве подтвержденных случаев заболевания.
- Построение модели прогнозирования с помощью технологии машинного обучения Google Cloud.
Модель показала, что сезон начался раньше, чем обычно, а также выявила новые тенденции поиска и разбивку по штатам.
Bayer использовал эти данные для оптимизации рекламы в поиске, что увеличило количество кликов на 85%, а их стоимость на 33% по сравнению с предыдущим годом. (Данные и изображения из блога Google).
Кейс Nutella та Ogilvy Italy
Интересный пример ИИ в диджитал-маркетинге — использование нейросети для дизайна этикетки. Алгоритм проанализировал тысячи узоров, итальянских пейзажей, художественных произведений, дизайнерских коллекций и других аутентичных изображений. Результатом стали 7 миллионов уникальных наклеек «Nutella Unica». Банки с новыми наклейками были распроданы за 1 месяц в обычных каналах продаж.
Кроме этого, пользователи создали более 3 млн постов в социальных сетях и более 10 млн уникальных видео на сервисе, доступ к которому предоставлялся по промокоду на наклейке. (Видео и данные Ogilvy Italia).
Что еще почитать в блоге Webpromo на тему ИИ в маркетинге?
- Искусственный интеллект в маркетинге: преимущества и примеры использования.
- Нейросети для маркетологов: 23 инструмента на все случаи рабочих задач.
- Искусственный интеллект в еmail-маркетинге — как новейшие технологии помогут в повседневной работе.
- Инструменты для email-маркетинга на основе ИИ.
- Как повысить эффективность SEO: способы использования ИИ в различных задачах SEO-специалиста.
- Каким ИИ можно сгенерировать метатеги? Тестируем пять самых популярных сервисов и выбираем лучший.
