Применение искусственного интеллекта в маркетинге

Основная часть

Современное программное обеспечение, используемое практически в любом виде бизнеса, представляет своего рода элементы искусственного интеллект. Искусственный интеллект – это совокупность технологий, которая стремится имитировать человеческое познание. На сегодняшний день искусственный интеллект имеет широкий спектр навыков, включая распознавание речи, изображений, машинное обучение на основе нейронных сетей и семантический поиск. Главная задача маркетологов сегодня остается интенсификация и развитие постоянных, актуальных, основанных на информации отношений с клиентами, и которая может быть успешно решена с помощью технологий ИИ. Различные бренды, которые понимают ценность искусственного интеллекта, масштабируются, получая высокое конкурентное преимущество. Надо заметить, что искусственный интеллект позволяет разрабатывать внушительные маркетинговые коммуникации с учетом индивидуальных характеристик потребителя [2].

В прошлом коммерческие компании и агентства привлекали аналитиков для создания баз данных. Но, пока группа аналитиков подготавливают базу данных, данные уже устаревают. Использование ИИ-аналитики для сбора и обработки данных делает это процесс менее трудоемкими, а значит и более эффективным с точки зрения затрат времени. Аналитики тратят время не столько на анализ данных, сколько на интерпретацию полученных искусственным интеллектом результатов анализа. Amazon AWS и современная компьютерная инфраструктура, поддерживающая искусственный интеллект и машинное обучение, такая как Apache Spark, Google Cloud Machine Learning Engine и Microsoft Azure Machine Learning Studio, сегодня делают науку и практику деятельности многих компаний гораздо более доступной и эффективной [2].

Разработанные приложения искусственного интеллекта в цифровом маркетинге собирают более персонализированную информацию о потенциальных клиентах в социальных сетях, маркетологи могут устанавливать значимые взаимодействия с клиентами. Независимо от местонахождения клиента в сети, каждый клик, каждый цифровой шаг потребителя предоставляет новые данные, которые анализируются при помощи ИИ. Вся информация собирается и оценивается различными способами с использованием приложений искусственного интеллекта для предоставления маркетологам оптимальной статистики [3].

Кроме того, разработаны чат-боты. Системы с искусственным интеллектом общаются с клиентами в среде естественного языка. Поскольку использование социальных сетей все больше и больше смещается в сторону служб обмена личными сообщениями, таких как WhatsApp, Telegram и другие мессенджеры, маркетологи все больше интересуются проектами приложений для соц.сетей. Немалое количество маркетологов считают, что чат-боты являются способом для обеспечения широкомасштабной индивидуализированной поддержки клиентов, но они не считаются легитимными маркетинговыми инструментами. С другой стороны, путь потребителя к продажам можно облегчить с помощью визитных ботов [3].

 Искусственный интеллект используется для улучшения рекламы и способов ее распространения. Использование цифрового маркетингового инструмента «Pay Per Click» (PPC) позволяет создавать рекламную кампанию веб-сайта на других веб-сайтах или поисковых системах, при этом за получаемый трафик происходит оплата «за каждый клик». Маркетинговые аналитики считают, что Google и Facebook доминируют в использовании PPC в США. Недавнее исследование показало, что рекламодатели могут использовать искусственный интеллект для поиска новых маркетинговых сообщений для рекламы PPC. Реклама безусловно выигрывает от искусственного интеллекта, так как конкуренты могут не использовать платформы социальных сетей [4].

Возможность масштабирования персонализации на сегодня является одной из целей любой маркетинговой стратегии и искусственный интеллект делает это очень эффективно. ИИ может генерировать индивидуальные электронные письма для каждого из подписчиков компании на основе их предыдущих взаимодействий с брендом. Так же ИИ может адаптировать коммуникационное сообщение в соответствии с потребляемым контентом, данными в профиле потребителя и посещенными веб-сайтами [4].

Каждый раз, когда клиенты выходят в интернет, они оставляют о себе какую-либо информацию. Таким образом формируется предсказательная аналитика, которая играет важную роль в понимании образа мышления потребителя и его алгоритмов потребительского поведения. Так же, посещение тематических сайтов, просмотр публикаций, обмен сообщениями на форуме, или совершение покупок собираются в виде описательных данных. Программы ИИ анализируют большие наборы данных и изучают онлайн-поведение клиентов и их цифровые личности. Таким образом, современные платформы оценивают и сохраняют профили клиентов, классифицируют и структурируют их для автоматизированных структур, сфокусированных на определенных рынках. В ближайшем будущем ИИ сможет более глубоко исследовать профили и поведение клиентов и обеспечивать способность писать более адекватные содержательные рекламные тексты для клиентов на основе их онлайн-поведения.

ИИ, благодаря имеющимся данным и используемым инструментам может просеивать огромные массивы данных для поиска лучшего ответа или предложения для клиентов, потребителей и деловых партнеров. Кроме того, ИИ может предсказать или измерить, насколько активен лид – потенциальный клиент, который оставил контактную информацию или выполнивший целевое действие на платформах интернета. Благодаря работе ИИ-приложения, работающей автоматически, по актуализации клиентского потребительского состояния маркетологи смещаются в сторону проведения презентаций, телефонных звонков и встреч по продажам с уже актуальными лидами [5].

Машинное обучение дает большие возможности для разработки стратегий цифрового маркетинга. Термин «цифровой маркетинг» часто используется как замена терминам «онлайн-маркетинг», «интернет-маркетинг» и «мобильный маркетинг». Сегодня цифровые технологии, включая средства связи, аппаратное и программное обеспечение активно используются в рекламе для продвижения маркетинговых стратегий [6].

Маркетологи считают, что цифровой маркетинг, основанный на технологии машинного обучения нейросетей включают:

• исследования, анализ и мониторинг рынка, поведения потребителей и конкурентов;
• анализ возможных каналов распределения;
• формирование каналов коммуникации с целевыми потребителями;
• анализ обратной связи и удовлетворенности клиентов, опросы;
• разработка различных форм рекламы и ее публикация у партнеров и в социальных сетях;
• поисковую оптимизацию, и т. д. [6].

С помощью машинного обучения специалисты по маркетинговой аналитике могут предоставлять данные, необходимые для комплексного процесса принятия решений на основе обработки информации.

Применение искусственного интеллекта в автоматизации маркетинговых процессов позволяет компаниям сэкономить время и ресурсы, повысить эффективность своих маркетинговых усилий и достичь лучших результатов. Однако, необходимо учитывать, что использование ИИ также может представлять вызовы, такие как необходимость обучения моделей ИИ и обеспечение безопасности данных.

Преимущества и вызовы использования искусственного интеллекта в маркетинге.

Преимущества:

1. Анализ больших объемов данных. Искусственный интеллект позволяет обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, что помогает компаниям выявлять тенденции, понимать предпочтения потребителей и прогнозировать их поведение. Это позволяет более точно настраивать маркетинговые кампании и улучшать результаты.
2. Персонализация. Искусственный интеллект позволяет создавать персонализированные маркетинговые кампании, учитывая индивидуальные предпочтения и потребности каждого клиента. Это помогает улучшить взаимодействие с клиентами, повысить их удовлетворенность и вероятность повторных покупок.
3. Автоматизация процессов. Искусственный интеллект позволяет автоматизировать множество маркетинговых процессов, таких как сегментация аудитории, отправка персонализированных сообщений, анализ эффективности кампаний и другие. Это позволяет сэкономить время и ресурсы, а также повысить эффективность маркетинговых усилий.

Вызовы:

1. Обучение моделей ИИ: для использования искусственного интеллекта в маркетинге необходимо обучить модели ИИ на основе исторических данных. Это требует времени, ресурсов и экспертизы. Компании должны иметь доступ к качественным и разнообразным данным для обучения моделей.
2. Безопасность данных: использование искусственного интеллекта в маркетинге требует обработки и хранения больших объемов данных. Компании должны обеспечить безопасность этих данных, чтобы предотвратить утечки информации и нарушения конфиденциальности клиентов.
3. Этические вопросы: использование искусственного интеллекта в маркетинге может вызывать этические вопросы, связанные с приватностью данных, манипуляцией потребителей и дискриминацией. Компании должны быть осведомлены о правовых и этических аспектах использования ИИ и принимать соответствующие меры для защиты интересов клиентов и общества [2].

Заключение

Искусственный интеллект может быть применен в анализе данных, персонализации маркетинговых кампаний и автоматизации маркетинговых процессов. Конечно же существуют преимущества и вызовы использования искусственного интеллекта в маркетинге. Искусственный интеллект предоставляет маркетологам новые возможности для оптимизации своей работы и повышения эффективности маркетинговых стратегий. Однако внедрение искусственного интеллекта также требует внимания к этическим и юридическим аспектам. В целом, искусственный интеллект является мощным инструментом, который может значительно улучшить маркетинговые практики и помочь компаниям достичь большего успеха.

Будущее бизнеса все больше зависит от понимания различий и сходств между онлайн- и офлайн-средами, а также от понимания влияния новых технологий на них. Потребители, использующие достижения ИИ-технологий, могут делать лучший выбор, меньше спешить, чувствовать себя более уверенно и более удовлетворенными своим выбором. Поиск и внедрение маркетинговых ИИ-технологии позволят компаниям не только результативно общаться с целевыми потребителями и клиентами, но и облегчать их цифровую жизнедеятельность. Поиск методов успешного использования, разрабатываемых ИИ-технологий и приложений по-прежнему рассматривается как важная научная область, требующая дальнейших исследований. Предоставление возможностей для обучения эффективной маркетинговой стратегии ИИ возможно только при наличии сильных технологий, большого объема накопленных данных, квалифицированных кадров, навыков и соответствующей организационной культуры [4].