Искусственный интеллект в маркетинге: инструменты, преимущества, результаты

Кризис, пандемия, повсеместная цифровизация — все это ускорило внедрение искусственного интеллекта во многих сферах бизнеса. И, маркетинг, конечно, не стал исключением.

• Какие маркетинговые задачи взял на себя искусственный интеллект и как справился с ними?
• Какие преимущества дал бизнесу ИИ?
• Как выглядит применение искусственного интеллекта на практике — рассматриваем на примере E-commerce.

Мы пообщались с экспертами в области машинного обучения и ответили на эти и другие важные вопросы.

Мы живем в эпоху, когда значительная часть информации о нас самих и окружающем нас мире (в том числе и о его коммерческой составляющей) — оцифрована. Эти данные собирают сайты, на которых мы совершаем покупки, сервисы, которыми мы пользуемся, банки, фитнес-клубы, медицинские центры и т.д.

Представьте на секунду таких гигантов, как Ozon или Alibaba, где в день совершаются миллиарды покупок миллионами людей со всего мира. И информация о каждой такой покупке, о каждом пользователе не исчезает бесследно вместе с деньгами на карте покупателя... Она остается в системе интернет-магазина, чтобы в будущем служить на достижение тех или иных маркетинговых целей бизнеса.

Технологии ИИ позволяют обрабатывать и «осмысливать» космические с точки зрения обычного маркетолога объемы информации. Можно поручить искусственному интеллекту искать различные зависимости и корреляции между самыми разными параметрами.

Как изменялось потребление, к примеру, защитных кремов конкретной марки в разных странах в зависимости от сезона и месяца, роста населения, уровня жизни населения, интенсивности рекламы и любых других параметров, которые есть в наличии. Возможны самые неожиданные результаты, которые с успехом можно применить при разработке маркетинговой стратегии или рекламной компании.

Области применения ИИ в маркетинге в первую очередь подразумевают автоматизацию рутинных задач: инструменты синтеза и анализа речи, внедрение чат-ботов, помогающих в работе call-центров, персонализация коммерческих предложений и т.д.

Отличную классификацию на основе решаемых ИИ маркетинговых задач приводит Никита Морозов, директор по маркетингу ИИ-компании Cleverbots

Никита Морозов также рассказал нам о преимуществах, которые на его взгляд, дает ИИ, внедренный в маркетинг:

Так, искусственный интеллект уже широко применяется во многих областях маркетинга:

• В работе с клиентами это рекомендации, уведомления, отслеживание кликов, создание портрета клиента. Удержание клиентов и повышение их лояльности. Клиентская поддержка.
• Прогноз продаж с учетом внешних факторов (предиктивная аналитика).
• Голосовой поиск.
• Интеграция ИИ в контент.
• Автоматизация рекламы и др.

Рассмотрим на примере кейса, как на практике применяется ИИ в E-commerce.

Одно из перспективных направлений для использования ИИ — товарные рекомендации на сайте, которые помогают брендам повысить средний чек. Например, производителю белья и пляжной одежды Incanto они приносят 5,5% дополнительной выручки интернет-магазина.

Клиентам рекомендации тоже полезны — упрощают процесс покупки. Так, у DIY-гипермаркетов «Мегастрой» они выполняют роль онлайн-консультантов: если клиент впервые покупает товар, он может не знать, например, что к триммеру нужна леска.

Соответствие товаров можно проставлять вручную или использовать рекомендательные системы без ИИ, но тут есть ограничения:

• У рекомендательных систем без ИИ.

Если товарная номенклатура не заполнена или заполнена с ошибками, то обычные рекомендательные системы выводят неподходящие товарные пары. Для компаний это проблема: приходится выделять ресурсы на приведение базы в порядок.

• У ручного проставления рекомендаций.

Компаниям с большим ассортиментом, например маркетплейсам, требуется для работы с рекомендациями непропорционально много ресурсов. К тому же вручную невозможно учесть предпочтения конкретного человека, а при смене коллекции связи приходится проставлять заново.

Все эти ограничения снимает ИИ. Например, интернет-магазин женской одежды использовал нейросеть, умеющую распознавать изображения. У бренда около 8 тысяч SKU, и работа с ручным проставлением рекомендацией отнимала всё больше ресурсов.

Чтобы проверить эффективность составленных нейросетью рекомендаций, мы разделили посетителей сайта на две группы с помощью Google Optimize: первая видела ручные рекомендации, вторая — созданные нейросетью.

AB-тест не показал статистически значимой разницы в среднем доходе между группами. Это означает, что из работы с рекомендациями можно исключить маркетологов.

Важно, что при использовании нейросети не требуются дополнительные корректировки: она самообучается и не требует вмешательства при смене коллекции.

Сравнительно новый инструмент ИИ для персонализации — технология по распознаванию эмоций (emotion detection and recognition technologies).

Как это работает? Алгоритмы анализируют человека по его позе, голосу, жестикуляции и таким образом практически точно считывают эмоции, которые он испытывает прямо сейчас. Технология позволяет понять реакцию потребителей на те или иные товары и услуги.

На основе различных данных ИИ способен точно рассчитывать прибыль компании, прогнозировать действия клиентов, снижать маркетинговые затраты и планировать издержки. Это все относится к предиктивной или прогнозной аналитике.

Предиктивная аналитика — это расчет вероятности будущих событий на основе исторических данных и при помощи методов машинного обучения.

Данная технология уже довольно распространена — согласно Statista, более 80% крупных брендов уже используют (или сейчас в процессе внедрения) этой технологии. Один из самых известных таких брендов — Amazon. Компания внедрила алгоритм, который на основе покупательского поведения и wish-листов пользователей предсказывает их будущие покупки и доставляет товары клиентам еще до того, как они их заказали. В результате такого подхода компании удается существенно сократить время на ожидание доставки.

Новые технологии принимаются в несколько этапов: сначала ведутся научные исследования, затем к их тестированию подключаются лидеры из различных отраслей. Увидев первые успешные проекты, другие крупные участники рынка начинают внедрять технологические изменения и у себя.

Разработка становится по-настоящему массовой, когда решение становится доступным для среднего и малого бизнеса, а также фриланс-специалистов. Так, например, чат-боты уже стали практически мастхэвом для большинства не только крупных компаний, но и небольших — благодаря появлению понятных и простых в использовании конструкторов. В ближайшем будущем другие технологии ждет похожее развитие, считает Никита Морозов.

Вместе с повсеместным внедрением ИИ в отрасль, идет трансформация и даже вымирание многих маркетинговых профессий.

Главное — быть в курсе технологических возможностей и максимально их использовать в своей работе, считают эксперты. Это обеспечит вас и компанию уникальными конкурентными преимуществами. Ведь если, например, у вас получится сэкономить на поддержке пользователей, то освободится больше ресурсов, чтобы делать более интересные рекламные креативы, привлекать больше новых клиентов и завоевывать рынок. Только не забывайте отслеживать эффективность своих креативов, чтобы не тратить силы, деньги и время впустую. Сделать это можно с помощью сервисов аналитики аналитики рекламы: от подключения простого коллтрекинга до построения детальных отчетов сквозной аналитики для более глубокого и полноценного исследования.

Технологический прогресс давно вышел за рамки сценариев «Черного зеркала» — сегодня многие компании уже активно используют ИИ, улучшая опыт взаимодействия с клиентами и обеспечивая более высокую рентабельность инвестиций в маркетинг.

Как понять нужно ли это вашему бизнесу? Да, если:

• Обработка входящих обращений клиентов ежедневно занимает большое количество времени;
• Маркетологи заняты построением аналитических отчетов, вместо работы над стратегией;
• Вы собираете огромное количество данных, но не успеваете их обрабатывать и поэтому не видите в них пользы;
• Вы обладаете большим количество коммерческой информации о пользователях, однако прогнозы по продажам и издержкам бизнеса строите на основе прошлого опыта, а не предиктивной модели.
• Настройка рекламных кампаний занимает бОльшую часть рабочего времени вашего интернет-маркетолога

Если вы ответили Да хотя бы на три данных утверждения, внедрение ИИ в вашу компанию будет оправдано.