Интеграция ИИ в маркетинговые стратегии: как AI меняет подход к рекламе и анализу данных

Искусственный интеллект анализирует данные быстрее, чем обычные программы, а рекламу запускает точнее, чем люди. И это — не единственное применение технологии в маркетинге. Рассказываем, как еще можно использовать ИИ в маркетинговых стратегиях и что ждет искусственный интеллект в будущем.

Искусственный интеллект — это технология, которая моделирует интеллект человека. Она может:

• учиться
• принимать решения
• строить осмысленные диалоги
• понимать контекст беседы
• распознавать речь и изображения
• обрабатывать данные

С технической стороны, ИИ — это набор технологий таких как машинное обучение, компьютерное зрение, генеративные модели, обработка естественного языка. Все вместе они образуют единую систему, которая своими функциональными возможностями напоминает работу человеческого мозга.

Главное применение искусственного интеллекта в маркетинговых стратегиях — обработка больших объемов данных. ИИ может анализировать терабайты разрозненной информации, делать выводы, строить прогнозы и даже подсказать, какое решение следует принять.

Благодаря технологии NLP (отвечает за обработку естественного языка) искусственный интеллект способен понимать и воспроизводить человеческую речь. Эту фичу разработчики, в частности, используют для голосовых помощников. Помощники ведут продажи, подтверждают заявки, записывают людей на вебинары и консультируют как живые операторы.

Также искусственный интеллект может создавать рекомендации и индивидуальные предложения для пользователей. Например, если ИИ видит, что человек на сайте часто просматривает раздел с детскими товарами, то составит для него подборку с игрушками.

Главный вывод — в маркетинге у ИИ куча возможностей. Технология автоматизирует рутинные задачи, обрабатывает данные и строит прогнозы. Но главное, позволяет малому бизнесу сделать свой маркетинг таким же эффективным, как у крупных корпораций, но без расходов на штат маркетологов.

IT-компании постоянно объявляют о новых достижениях в области искусственного интеллекта. Одно из последних — генеративные модели вроде GPT-4. Модель может создавать тексты, писать код, генерировать изображения и музыку в точности как люди.

Также совершенствуется само взаимодействие с такими моделями. Пользователи могут обращаться к ним не только через текст, а мультимедийно: через изображения, речь, числовые данные.

Другое новшество — голосовые боты. Они умеют строить диалоги, понимают контекст беседы и в режиме реального времени подбирают осмысленные ответы. Отличить такого бота от человека почти невозможно.

Интеграцию ИИ в маркетинговые стратегии используют для разных целей. Ниже — самые частые.

Создание контента. ИИ может писать тексты, рисовать картинки и баннеры, озвучивать видео и создавать анимации.

Персонализация. Технология может отслеживать покупательское поведение и для каждого пользователя составлять индивидуальные торговые предложения.

Анализ данных. ИИ может анализировать большие объемы данных и находит в них паттерны и тенденции.

Прогнозирование. Технология может находить закономерности в поведении клиентов и предсказывать их поведение — например, сколько товара они купят на сезонной распродаже.

Общение с клиентами. Чат-боты и голосовые помощники могут отвечать на вопросы, продавать товары и услуги, подтверждать запись клиентов и оказывать техническую поддержку.

Автоматизация рутинных задач. ИИ может автоматизировать почтовую рассылку, управлять социальными сетями, создавать отчеты и тем самым освобождать время маркетологов для творческих задач.

Генерация рекламных материалов (видео, фото, тексты)

Производство контент дорого обходиться бизнесу. Чтобы создать материалы для одной только рекламной копании, нужно заплатить как минимум дизайнеру и копирайтеру. Искусственный интеллект помогает снижать расходы.

Технология может сама писать тексты, собирать структуру большой статьи, рисовать картинки по референсам, озвучивать видеоролики, составлять контент-планы и находить темы для постов.

Обычно все реализуется через онлайн-сервисы. Например, CopyMonkey обещает написать любой коммерческий текст за пару кликов. А нейросеть от Сбера, Kandinsky, создать изображения по текстовому описанию, сгенерировать видео и даже анимацию.

Прогнозирование поведения клиентов

Искусственный интеллект может предсказывать действия клиентов на базе исторических данных, например, о покупках. Благодаря этому маркетологи могут подстраивать под людей торговые предложения или целый ассортимент.

Правда есть особенность: точность прогнозов зависит от корректности данных, на которых ИИ учится, а также настройки алгоритмов. Если алгоритмы получают мало данных либо неправильно их обрабатывают в процессе обучения, в прогнозах будут ошибки.

Автоматизация чат-ботов

Технология чат-ботов не нова, но ИИ ее прокачал. Если раньше боты могли отвечать конкретными фразами, то теперь научились понимать контекст беседы и отвечать на любые вопросы. Все благодаря технологии обработки естественного языка и машинному обучению.

Один из подвидов бота на базе ИИ — виртуальные аватары. Это объемные модели, которые способны повторять мимику, эмоции и поведение человека. Они помогают людям общаться в онлайне через более личное и визуально привлекательное взаимодействие. Кстати, такие модели телеканал НТВ использовал на проекте «Аватар».

Прогнозирование спроса

Искусственный интеллект помогает маркетологам предсказывать спрос на товары и услуги, благодаря чему становится проще планировать запасы и производство. В подобных целях технологию используют компании в сферах розничной торговли, логистики, производства.

Персонализированный маркетинг

Бизнес использует искусственный интеллект для анализа покупок и предпочтений клиентов, чтобы в дальнейшем технология создавала индивидуальные подборки или контент.

Например, если человек любит читает в интернете новости спорта, то ИИ станет чаще подкидывать ему спортивные колонки. А если занят обустраиванием квартиры, технология будет показывать баннеры магазинов домашнего декора.

Анализ тонов реакции пользователей

ИИ может помогать бизнесу определять эмоциональное настроение аудитории через анализ комментариев и диалогов и подстраивать всю дальнейшую коммуникацию бренда. В зависимости от настроения пользователя ИИ может даже предложить определенный контент — например, если человек тревожится из-за роста преступности, то показать статью, в которой рассказано о домашней сигнализации.

Британский сайт электронной коммерции Wowcher использует персонализацию ИИ для создания постов и рекламы в социальных сетях. Если пользователь часто нажимает на объявления о скидках на бытовую технику, ИИ обнаруживает эту закономерность и наполняет соцсети человека рекламой Wowcher на стиральные машины и холодильники.

Компания Netflix использует ИИ в рекомендательных целях. Алгоритмы изучают, что пользователи уже посмотрели на платформе, а затем предлагают подборки с похожими фильмами и сериалами. Подборки обновляются регулярно и учитывают жанры, актеров и рейтинги.

Amazon внедрил искусственный интеллект, чтобы предлагать пользователям персонализирвоанные подборки товаров. Для этого ИИ обрабатывает гигабатйты пользовательских данных — прошлые покупки, товары в корзине, просмотренные, но не купленные товары и находит в них закономерности.

В России ИИ использует Яндекс. Через анализ пользовательских данных технология предлагает рекламодателям готовые настройки рекламных кампаний. Настройки позволяют точнее попадать в целевую аудиторию. Также ИИ может создавать визуальный контент для рекламных объявлений и писать тексты.

Ozon и Lamoda используют рекомендательные системы на базе ИИ. Они анализируют покупательские предпочтения, историю заказов и поведение пользователей на сайте, чтобы предлагать индивидуальные подборки товаров. 

Интеграция искусственного интеллекта в маркетинговые стратегии имеет ряд преимуществ.

Быстрое принятие решений. ИИ помогают разрабатывать анализировать данные быстрее чем люди. Маркетологи могут оперативно получать выводы и даже готовые рекомендации, что ускоряет принятие решений.

Окупаемость инвестиций. ИИ-инструменты помогают маркетологам вести рекламные кампании с большим профитом. Например, технология может выбрать рекламные каналы, в которых больше целевых пользователей или выше конверсия в покупку. Это принесет бизнесу дополнительные продажи и быстрее окупит рекламные расходы.

Глубокий анализ данных. Маркетологам приходить анализировать огромные объемом данных при планировании кампаний. ИИ может делать это за доли секунд, плюс дополнительно строить прогнозы и рекомендовать решения.

Вызовы — это проблемы, которые может принести маркетингу искусственный интеллект. По сути, главных всего две.

Обучение. Чтобы ИИ работал, его нужно обучать на больших объемах данных. Это требует времени и дорогих настроек.

Конфиденциальность. Поскольку ИИ может обучаться на конфиденциальной информации, нужно следить, чтобы она не стала доступна третьим лицам. Обычно, для этого нужно добавлять в ИИ дополнительные настройки.

Эксперты прогнозируют, что интеграция ИИ в маркетинг продолжиться. Это приведет к появлению новых инструментов, платформ и настроек.

Гиперперсонализация. Ожидается, что ИИ сможет создавать настолько персонализированные маркетинговые кампании, что каждому будет казаться, словно вся реклама, контент и предложения в интернете созданы специально под него. Это будет достигаться за счет глубокого анализа данных о поведении пользователей, их предпочтениях и истории взаимодействия с бизнесом.

Предиктивная аналитика. Прогнозируют, что ИИ сможет предсказывать будущие действия клиентов. Маркетологи начнут опережать потребности людей: предлагать продукты и услуги в момент, когда они становятся крайне необходимы.

Автоматизация рутинных задач. ИИ возьмет на себя выполнение всей маркетинговой рутины: анализ данных, создание контента, управление рекламными кампаниями. Маркетологи будут заниматься исключительно творческими и стратегическими задачами.,

Новые каналы коммуникации. ИИ откроет новые каналы коммуникации с клиентами. Например, бизнес сможет внедрять виртуальную и дополненную реальность, голосовой поиск и другие плюшки.

1. Можно найти множество примеров, как ai меняет подход к рекламе и анализу данных. Например, уже сейчас технология анализирует данные, управляет рекламными кабинетами, создает контент и составляет предложения для клиентов
   
2. Главный плюс ИИ в маркетинге — снижение затрат на штатных специалистов, автоматизация рутины и точность анализа. Среди рисков: необходимость обеспечивать конфиденциальность данных, на которых учится искусственный ин телекс, и обучение технологии
3.  Эксперты прогнозируют, что внедрении ИИ в маркетинг продолжится. В ближайшем будущем стоит ожидать гиперперсонализации, еще более глубокой автоматизации рутинных задач, появление новых каналов коммуникации и предиктивной аналитики