15 мин

AI маркетинг на основе искусственного интеллекта представляет собой подход, в рамках которого применяются средства и методы ИИ для создания контента. ИИ умеет собирать, обрабатывать и анализировать данные о маркетинговых мероприятиях, клиентах и продажах с целью прогнозирования будущих тенденций и решения различных задач. Использование ИИ в маркетинге направлено на оптимизацию рабочих процессов и повышение результативности маркетинговых стратегий.

В данном материале освещается применение ИИ в маркетинге, обсуждаются компании, активно внедряющие ИИ в свои маркетинговые стратегии, а также предпочтительные инструменты.

Инструменты ИИ сегодня способны значительно упростить и ускорить маркетинговые задачи, которые ранее занимали огромное количество часов и вовлекали в процесс целые команды. ИИ в маркетинге обеспечивает возможность достигать больших результатов за меньший промежуток времени.

Ниже приведены ключевые преимущества его использования.

Автоматизация повседневных задач. Применение AI позволяет существенно уменьшить как временные, так и физические расходы. К примеру, чат-бот на основе GPT автоматизирует общение с потребителями и даже процессы продаж.

Обработка и анализ значительных объемов данных. Самостоятельно анализировать данные, выявлять закономерности и прогнозировать — задача трудоемкая и длительная. Маркетинг на базе ИИ ускоряет эти процессы.

Улучшение качества маркетинговых целей. AI обеспечивает точность и отлично анализирует факты, что позволяет делать верные прогнозы, анализировать тенденции развития, оценивать эффективность маркетинговых мероприятий и выявлять недочеты.

Повышение качества обслуживания. Технологии ИИ способствуют автоматизации общения с аудиторией, созданию актуальных сообщений и персонализированных предложений, повышая удовлетворенность клиентов.

Индивидуализация предложений. AI анализирует предпочтения и нужды каждого покупателя, что позволяет адаптировать предложения и улучшать опыт использования, повышать лояльность показатели конверсии, а также удерживать клиентов.

Повышение результативности рекламы. Разработка привлекательных изображений, создание рекламных текстов и определение наиболее эффективных призывов к действию представляют собой сложные задачи. Маркетинг, основанный на ИИ, облегчает поиск подходящих решений и способствует успешности маркетинговых мероприятий.


Далее мы рассмотрим, как AI маркетинг помогает бизнесу.

AI маркетинг охватывает широкий спектр задач, от общения с клиентами и сбора информации до создания прогнозов.

Разберем ключевые способы применения AI.

Создание контента. Инструменты на основе ИИ облегчают процесс создания различных видов контента, включая планы контента, социальные медиа посты, слоганы, рекламные тексты, статьи, графику, аудио и видео материалы. Это упрощает создание онлайн-курсов, ведение сайтов, блогов и социальных сетей.

Автоматизация отправки сообщений. ИИ автоматизирует взаимодействие с клиентами через электронные письма и мессенджеры, минимизируя необходимость в ручной работе. Это включает в себя консультации, регистрации, взращивание лидов и прием заказов.

Аналитика данных. Инструменты ИИ умеют анализировать результаты маркетинговых мероприятий, прогнозируют поведение клиентов и помогают совершенствовать маркетинговые стратегии.

Сегментация аудитории. AI эффективно анализирует информацию о клиентах для точной сегментации, что способствует персонализации предложений, оптимизации маркетинговых затрат и увеличению прибыли.

Персонализированные рекомендации. AI способен анализировать поведение клиентов, включая клики, покупки и запросы, чтобы предлагать продукты, которые будут интересны конкретному пользователю.

Улучшение клиентской лояльности. Автоматизация общения и персонализация улучшают качество обслуживания, увеличивая удовлетворенность и лояльность клиентов.

Оптимизация SEO. ИИ способствует обработке информации и формированию стратегий контент-маркетинга, создает оптимизированный контент для поисковиков и планирует продвижение, что помогает росту трафика.

Варианты использования AI в маркетинге постоянно расширяются, охватывая такие сферы как SMM, SEO, финансовые услуги, электронная коммерция, здравоохранение, логистика, онлайн-бизнес и производство. С каждым днем появляются новые инструменты и методы применения ИИ, что открывает новые возможности для развития и оптимизации маркетинговых стратегий.

Интегрированные маркетинговые платформы позволяют эффективно управлять коммуникациями с пользователями, автоматизировать продажи в CRM, интегрировать различные коммуникационные каналы и создавать чат-боты на основе AI. Для этого не нужны навыки программирования.

Можно разработать чат-ботов для таких платформ как WhatsApp, Telegram, Viber, и других, применяя различные модели ИИ от OpenAI. Это позволяет чат-ботам генерировать тексты, визуализации и обрабатывать аудио сообщения.

На данный момент доступны следующие модели AI:

• GPT-3 включает в себя несколько моделей, способных обрабатывать и создавать тексты, используя естественный язык, включая Davinci, Curie, Ada и Babbage.

• GPT-3.5. Это улучшенная версия GPT-3. Представлен в таких моделях, как как GPT-3.5 Turbo, GPT-3.5 turbo 16k и GPT-3.5 turbo instruct.

• GPT-4. Способен работать с текстами и изображениями, выполняя более трудоемкие задачи, чем его предшественники.

• DALL-E. Создает изображения из текстовых описаний и доступно в последней версии DALL·E 3, которая выпустилась в ноябре 2023 года.

• Whisper. Эта модель умеет распознавать и обрабатывать живую речи.

Перейдем к примерам AI маркетинга.

• Spotify: ИИ на службе у клиентов

Spotify хорошо известен своим использованием ИИ, прежде всего благодаря функции AI DJ. Однако, это далеко не единственная область, где компания применяет машинное обучение.

В недавнем интервью директор Spotify по науке о данных и аналитике Ручика Сингх рассказала, как компания использует алгоритмы прогнозирования для составления карты путешествий клиентов.

С момента первого взаимодействия пользователя с Spotify эти модели активируются в фоновом режиме, чтобы выявить его желания и потребности. По словам Сингха, специалисты по обработке данных Spotify постоянно совершенствуют модели, учитывая меняющиеся потребности бизнеса и оставаясь конкурентоспособными.

Сосредоточение внимания на создании и поддержании положительного опыта работы с клиентами (CX) с самого первого контакта облегчает компании преобразование пользователей в платящих клиентов.
Такой подход к CX является одним из факторов, который вывел Spotify на вершину рынка потокового вещания: 226 миллионов пользователей платят за Spotify Premium.

• Netflix: Модели на основе данных для производства контента

Когда Netflix впервые начал заниматься оригинальным программированием, генеральный директор Тед Сарандос открыто заявил, что компания использует модели на основе данных пользователей для принятия решений о производстве контента.

Прошло почти десять лет с момента выхода таких мегахитов, как "Карточный домик" и "Оранжевый — хит сезона", но Netflix до сих пор использует тот же подход к созданию контента.

Поскольку Netflix получает почти 100% своего дохода от подписок, создание эксклюзивных фильмов, которые привлекут больше людей к подписке, может быть лучшей маркетинговой тактикой компании.

Четыре члена команды по работе с данными компании рассказали о том, как работают эти модели, в подробном сообщении в блоге.

Проще говоря, модели основаны на трансферном обучении. Они анализируют свойства прошлых проектов (называемых "исходными задачами") , чтобы конкретизировать аналогичный будущий проект (называемый "целевой задачей").

Атрибуты исходных задач, которые анализируются, включают длину, жанр и краткое содержание сюжета. Модели присваивают баллы, чтобы определить, получит ли целевая задача зеленый свет и какое продвижение она получит.

• Mastercard: Digital Engine - технология для опережения трендов в социальных сетях

Разговоры в социальных сетях трудно предсказать, и они часто исчезают так же быстро, как и появляются.

К тому времени, как отдел маркетинга придумает, как вступить в дискуссию, не говоря уже о создании контента, может быть уже слишком поздно.

Возможно, именно поэтому недавнее исследование 2100 компаний показало снижение уровня органической вовлеченности.

Mastercard нашла решение этой проблемы в своей технологии Digital Engine, о которой рассказал в интервью директор по маркетинговым коммуникациям и президент отдела здравоохранения Раджа Раджаманнар.

Digital Engine анализирует миллиарды онлайн-разговоров в режиме реального времени и выявляет возникающие микротренды.

Затем он сопоставляет их с областями интересов Mastercard, такими как путешествия и развлечения, оставаясь в курсе только соответствующих тенденций.

Как только подходящий тренд выявлен до того, как достигнет пика, он уведомляет маркетинговую команду, которая принимает решение о том, стоит ли взаимодействовать.

Если они решат участвовать, они могут использовать свою библиотеку готового контента и стратегически вступить в разговор с помощью релевантных постов в социальных сетях и таргетированной рекламы.

Mastercard первоначально протестировала Digital Engine в Сингапуре, а затем распространила ее на остальную часть Азии и, в конечном итоге, по всему миру.
Сегодня эта технология лежит в основе сотен активных кампаний в любой момент времени.

В блоге, посвященном этой технологии, Раджаманнар представил три тематических исследования того, как она работает в реальных сценариях.

В одном из них Mastercard работала с национальной авиакомпанией над кампанией по продвижению местного туристического направления.

В результате кампании показатели кликабельности и вовлеченности выросли на 37% и 43% соответственно, а стоимость клика и цена за взаимодействие снизились на 29% и 32% соответственно.

• Zara: использование ИИ для оптимизации бизнеса

Испанский ритейлер быстрой моды Zara активно внедряет искусственный интеллект (ИИ) во многие свои операции, от цепочки поставок до обслуживания клиентов.

Одним из партнеров Zara является компания Jetlore, предоставляющая прогнозные розничные услуги. Jetlore анализирует данные о предпочтениях пользователей в одежде, чтобы более эффективно таргетировать предложения, учитывая стиль, цвет, размер и посадку.

Примерно в то же время Zara начала сотрудничать с испанской компанией по обработке больших данных El Arte de Medir. Аналитика больших данных позволяет прогнозировать поведение клиентов и принимать более обоснованные бизнес-решения.

Немецкий стартап Fit Analytics предоставил Zara систему рекомендаций по размеру. Эта система предлагает покупателям более подходящую одежду при совершении покупок в Интернете, что приводит к меньшему количеству возвратов и более положительному опыту клиентов.

• PayPal: Прогнозирование оттока пользователей

PayPal ранее регулярно проводил проверки активности пользователей. Неактивные аккаунты помечались как удаленные.

Однако этот подход имел недостаток: клиенты, возобновившие активность после проверки, снова могли стать неактивными до следующей проверки.

Для решения этой проблемы PayPal разработал прогнозирующую модель.
Модель постоянно анализирует данные (EDA) вместо проведения проверок в фиксированные даты.

Анализ исторических данных об оттоке и ключевых показателей позволяет определить пользователей с высоким риском оттока на раннем этапе.

Благодаря этой информации маркетинговые команды могут действовать быстрее и использовать более персонализированный контент.

В результате PayPal успешно сократил отток клиентов и время, необходимое для анализа данных о пользователях, с 6 часов до 30 минут

Прогноз IDC "Всемирное руководство по расходам на ИИ":

• Глобальные расходы на ИИ (включая ПО, оборудование и услуги) в 2023 году составили $154 млрд.

• Это на 26,9% больше, чем в 2022 году.

• Среднегодовой темп роста (СТР) в период с 2022 по 2026 год составит 27,0%.

• К 2026 году расходы на системы, ориентированные на ИИ, превысят $300 млрд.

Майк Гленнон, старший аналитик по исследованию рынка IDC:

• Компании, которые медленно внедряют ИИ, рискуют остаться позади.

• ИИ может быть использован для расширения возможностей человека, автоматизации задач, персонализации рекомендаций и принятия решений на основе данных.

• Руководство IDC по расходам на ИИ помогает поставщикам технологий ИИ определить наиболее крупные и быстрорастущие возможности.

Показатели:

• 36 вариантов использования ИИ, определенных IDC, будут иметь СТР менее 24%.

Три основных направления использования ИИ с точки зрения расходов:

• Агенты расширенного обслуживания клиентов

• Рекомендации и расширение процесса продаж

• Консультанты по программам и системы рекомендаций

В направления будут инвестироваться практически все отрасли.

В совокупности на их долю пришлось более 25% всех расходов на ИИ в 2023 году.

Другие направления использования ИИ с большими расходами:

• Оптимизация ИТ

• Расширенные системы анализа и предупреждение угроз

• Анализ и исследования мошеннических действий.

Отрасли:

• Банковское дело и розничная торговля - значительные инвестиции в ИИ в 2023 году и на протяжении всего прогноза.

• Профессиональные услуги - следующая по величине отрасль с расходами на ИИ.

• Дискретное и процессное производство - замыкает четверку лидеров.

• Эти пять отраслей будут приходиться более половины всех расходов на системы, ориентированные на ИИ, в 2023 году.

• Медиаиндустрия - стремительный рост расходов на ИИ (30,2% в среднем за пять лет).

• В двух отраслях из "Руководства по расходам" СТР составит менее 25%.