AI и маркетинг: как заставить искусственный интеллект работать во благо вашего бизнеса

Искусственный интеллект проник практически во все рабочие процессы digital-специалистов. То и дело появляется информация о новых возможностях, которые открываются благодаря этой технологии.

Понять, необходимо ли вообще сотрудничество с AI именно вам и если необходимо, то в какой степени, получится при помощи этой статьи.

Рассмотрим самые интересные кейсы использования ИИ, обсудим плюсы и минусы AI, а также сообщим ключевые прогнозы относительно будущего роботизированного маркетинга.

Новости про новый виток в развитии или достижении ИИ появляются практически ежемесячно. Конечно, диджитал-специалистам до сих пор свойственно воспринимать эту технологию в качестве серьезного конкурента. Но по факту, AI если когда-то и сможет заменить человека, случится это очень нескоро.

Поэтому работать с ИИ в связке – на ближайшие годы является наиболее выгодной для маркетологов стратегией. Технология эта предоставляет много бенефитов. Коротко о том, каких именно, рассмотрим далее.

Что же уже на сегодня можно поручать искусственному интеллекту? Прежде всего:

1. Анализ разных объемов данных. Для AI не вызывает сложностей изучение больших объемов данных с целью выявить паттерны и общие тенденции, за минуты сканируя просто огромные документы.
2. Персонализацию размещаемого контента. AI предоставляет возможности для осуществления глубинного анализа поведения разных групп пользователей, для разработки персонализированных идей, содержания, рекомендаций.
3. Управление рекламой. AI автоматически оптимизирует кампании по производительности, по их целевым аудиториям и множеству иных факторов.
4. Email-маркетинг. AI рассылает электронные письма необходимому числу пользователей. Интересно, что персонализация содержимого письма осуществляется под отдельные целевые группы.
5. Общение с клиентами. Виртуальные помощники, чат-боты компании могут сегодня освободить значительную часть сотрудников от общения с клиентами. Первичный диалог берут на себя роботы. Они же ориентируют клиента в отношении базовых вопросов.
6. Прогноз поведения клиентов. ИИ умеет предсказывать поведение, действия потенциальных клиентов по данным, изученным ранее. Это повышает объем возможностей для своевременного адаптирования предложений и стратегий.
7. Контент-маркетинг и SEO. С легкостью и автоматически технология оптимизирует контент, подбирает ключи, генерирует отчеты и на сайте, и в соцсетях.

А еще ИИ незаменим при генерации контента, при поиске необходимой информации, при анализе конкурентов.

Да, полноценные рабочие задачи роботу еще не получится поручить. Но он вполне удачно выполняет массовые рутинные поручения.

Работа ИИ в маркетинге сравнима с квалифицированным, очень быстрым и эффективным сотрудником, у которого нет потребности во времени на восстановление, на отдых.

Многие мечтают о команде суперпомощников, которые способны мгновенно проводить анализ внушительных объемов информации, выполнять задачи, принимать решения, не ошибаться и не уставать. Это элементарный пример результата использования AI.

Робот прямо сегодня способен просмотреть миллионные данные о взаимодействии людей с определенным брендом онлайн, а потом по полученным сведениям объяснить владельцу, что хорошо, что не очень. Это как прочесть мысли клиента и применить полученные данные на практике.

ИИ анализирует данные, принимает решения быстрее человека. Это способствует оперативной реакции на перемену отдельных трендов или всего рынка. Любая практически задача с AI занимает времени в разы меньше, чем похожая, но в выполнении человеком.

AI упрощает маркетологам рабочую рутину, дарит им возможности, которые на сегодня они не могли бы осилить самостоятельно.

Дополнительная возможность, которая может быть обеспечена AI — перевод рутинной ручной работы в автоматизацию. Это ощутимо сокращает ручной труд, уменьшает вероятность ошибок, повышает эффективность.

На «отлично» ИИ анализирует big data (незаменимая задача для любой крупной компании). При помощи анализа перемены настроений, углубленной сегментации рынка, а также использовании инструментов прогнозной аналитики бренды растут, говоря с аудиторией на общем языке.

К примеру, Netflix. Эта компания – наглядный пример использования ИИ с целью улучшить опыт клиентов. Сервис уже объявил об использовании AI для составления персонализированных рекомендаций. Благодаря этому пользователи в общей ленте видят именно те предложения, которые им практически наверняка понравятся.

AI-сервисы могут выполнять рутину за стажеров и некоторых специалистов. Так, очень популярны сегодня программы озвучки, зачитывающие любым голосом необходимый текст.

Не менее популярный тренд — чат-боты, за счет которых клиенты получают необходимую поддержку без выходных и круглосуточно (это очень влияет на заинтересованность их и лояльность к продукту).

Анализ данных потребителей, проводимый алгоритмами ИИ, позволяет точно определить, кто будет скорее взаимодействовать с размещаемой рекламой. Сервисы предлагают ощутимо сэкономить затраты, предлагая персонализацию кампаний и пр. инструменты.

Да, на сегодня технология ИИ еще не может полноценно заменить какого-то сотрудника. Она еще нуждается в контроле человека. Но освободить время для команды, автоматизировав повторяющиеся задания на начальном уровне вполне способна.

Сбор данных про конкурентов, пользователей и вообще ЦА, последующая их аналитика являются неотъемлемой и очень важной частью маркетинга в целом. Чем качественнее будет проведен анализ, тем вероятнее успех для кампании. При этом возможности проведения аналитики человеком очень ограничены. О роботах этого не скажешь.

ИИ уже сегодня в сжатые сроки:

1. Детально сегментирует базу клиентов, углубляясь в аспекты психографики, классифицируя потребителей с учетом личностных ценностей, черт, интересов и образа жизни, изучая реакции их на события в истории бренда, определяя, обновления и продукты, которые пользователи ждут более всего. И ключевое, что AI не только сделает детальный анализ перечисленных метрик, но также сможет эту задачу выполнять так часто, как это потребуется. В любое время и с нужной частотой.
2. Мгновенно выдаст информацию. Технология, собрав ощутимый массив информации, запомнит все обнаруженное и за секунды будет предоставлять необходимую выдержку. Сервис на заданный вопрос мгновенно выдает основанный на ранее собранной информации ответ. Работа разных подразделений и членов команды синхронизируется, по максимуму обеспечивая объем данных.
3. Проанализирует видео и изображения, сделает мониторинг стиля бренда. Технология способна делать регулярный анализ всей активности на предмет соответствия медиаконтента стилю и задачам бренда, давать рекомендации относительно коррективов в текущих кампаниях, относительно создания новых.
4. Оптимизирует работу, обеспечит новые возможности, которые ранее не получалось обнаружить из-за объема данных.

Современная система ИИ с легкостью «просеет» огромный объем данных за сжатое время, минимизировав ошибки, с легкостью спрогнозировав тенденции на будущее.

Про новую технологию проще всего рассказывать на примерах кейсов иных компаний. Успешное использование AI в Sephora, Amazon и пр. «гигантах» кому-то покажут вероятный вектор для развития, кому-то помогут определить новые возможности, кого-то просто обеспечат зарядом необходимого вдохновения.

Итак, посмотрим, как ИИ уже сумел сэкономить известным брендам миллионы долларов.

Открывая Amazon, пользователь, прежде всего, видит раздел с рекомендуемыми товарами, изящно оформленный в список пожеланий.

Вот как раз над ним команда и работала вместе с ИИ. У Amazon есть множество моделей для анализа любого клиента относительно его предпочтений. Технология учитывает:

• предыдущие покупки;
• товары из корзины;
• позиции и страницы, на которых просто задерживались.

Отметим, что персонализированный вариант подхода придумали в 2003 году, но сейчас идея с помощью AI выведена на иной уровень.

Теперь для пользователей любое посещение ресурса превращается в персонализированный шоппинг. Им сразу же предлагают именно то, что они и подбирают.

Используемые брендом технологии оказались так мощны, что около 35% от всех на сегодняшний день продаж приходится как раз на категорию этих рекомендаций.

Компания же таким образом не только конверсионный показатель улучшает, но и превращает случайного пользователя в постоянного лояльного покупателя.

Центр красоты Sephora известен во всем мире. При помощи ИИ он сумел превратить сложность выбора клиентом (известная болевая точка) в маркетинговую возможность.

Брен при помощи исследований, проведенных ИИ обнаружил, что клиенты «погружаются» в варианты продукции, тратя на просмотр страниц и продуктов много времени.

С целью исправить такую проблему в компании запустили чат-ботов, направляющих покупателей. Была создана интерактивная викторина, где пользователю следует ответить на несколько вопросов и затем оценить варианты, подобранные ему индивидуально.

Эксперимент настолько стал успешным для Sephora, что теперь полноценно запущен сервис покупок в Facebook Messenger на базе таких чат-ботов. Клиенты там получают виртуальные подборы оттенков, бронировать встречу в магазине с визажистом, взаимодействуют с роботом KikBot, который дает ценные советы.

Конверсия благодаря роботам сразу выросла на 11%. Люди так не работали. Скорее всего, пропадает стеснительность в общении у клиентов. Но, возможно, есть и дополнительные причины.

Важнейший этап продвижения – дизайн продукции. В Nutella стремились выделить упаковку, сделав товар желанным для большинства потребителей. Задачу доверили агентству Ogilvy Italia, а креативщики, в свою очередь, прибегли к помощи ИИ.

AI для указанного бренда создал 7 млн. ярких уникальных дизайнов с неповторимыми расцветками.

Даже невозможно представить себе, сколько для достижения подобных результатов усилий ушло бы у штатных дизайнеров.

Отметим, что все 7 млн. Nutella Unica в упаковках, которые изготовили с применением ИИ, распродали сразу после выхода на рынок. Для пользователей сработали следующие триггеры:

• уникальность (выбранная упаковка гарантировано единственная в мире);
• современные технологии;
• посыл (коллекцию посвятили итальянцам, подчеркнув, что каждый из них так же уникален, как созданные дизайны).

Еще дальше пошли в Coca-Cola. Тут ИИ доверили целый цикл создания продукта. И не зря. Лимитированный выпуск Cola 3000 дал на рынке отличный результат, привлек достаточное внимание к корпорации.

При помощи AI в компании проанализировали данные продаж, тенденции рынка, некоторые внешние факторы. Все в комплексе дало Coca-Cola возможности оптимизировать производство с целью эффективно управлять запасами, изготавливать оптимальный объем напитка (кстати, на этом этапе компания себя наверняка застраховала от убытка).

Далее при помощи ИИ были оптимизированы цепочки поставок, собран персонализированный опыт клиентов. С технологией удалось минимизировать задержки поставок, обеспечить максимум лояльности и вовлеченности.

И напоследок компания с помощью AI-технологий создала тот самый вкус. Как говорят представители бренда, ИИ создал Cola 3000 такой по запросу «самая вкусная кока-кола из возможных». А далее стартовал процесс маркетинга, где AI тоже сыграл существенную роль. Алгоритмы ИИ анализировали отзывы и настроение клиентов, за счет чего Coca-Cola могла моментально реагировать на минимальные сдвиги. В итоге у компании получился в истории коммерческого использования AI один из самых громких кейсов.

Любая технология, в т.ч. и AI, имеет как плюсы, так и минусы. Современный специалист должен уметь не идеализировать предоставленные инструменты, а четко осознавать, в чем от них может быть помощь, в чем вред.

Оценив AI с разных сторон можно понять, что технология на сегодня подходит не каждой нише или специальности.

Чтобы было проще разобраться, есть ли необходимость и смысл внедрения в работу этого инструмента, мы выделили ключевые преимущества и недостатки ИИ конкретно для digital-специалистов.

С ИИ поведение клиентов будет более предсказуемое. Это ключевое преимущество в решении основной боли маркетологов — желания максимально изучить ядро ЦА. В попытке понять клиента у маркетологов уходит масса времени, строится масса гипотез (большинство из которых откладывают).

ИИ за считанные минуты понимает, кто конкретно из клиентов вероятнее отреагирует на предложение.

Дополнительно модели AI используются для анализа поведения имеющихся клиентов, установки закономерностей, разработки на их основе новых стратегий.

Цель при этом для искусственного интеллекта может ставиться любая — от повышения узнаваемости бренда до генерации лидов и трафика.

Рекламу с AI получается ориентировать на узкую, конкретную аудиторию. Разбить ЦА можно на множество подгрупп, детализируя их путем использования информации, обнаруженной ИИ. Затем под каждую из них персонализировано запустить кампанию, и рост конверсии обеспечен.

С AI маркетинг несложно расширить и автоматизировать. К примеру, до начала его применения ресурсов бренда хватало лишь на рекламу в соцсетях, а уже с AI стало реально автоматизировать PPC (рекламу с оплатой за клик), SEM (маркетинг в поисковых системах), SEO и пр, если, конечно, это необходимо для бизнеса.

AI с ресурсом его сегодняшних возможностей хватает на полный цикл работы маркетолога, но ему пока еще требуется сопровождение и контроль со стороны человека на всех этапах. Несмотря на это, технология все равно существенно экономит время, освобождает специалистов от необходимости постоянно фантазировать.

Для любой маркетинговой кампании человеческий контакт — главный аспект. И в погоне за продуктивностью, за эффективностью очень важно не лишиться его.

Люди делают покупки у людей, а чрезмерность AI приводит к невозможности этого.

Допустим, email-рассылки, которые ИИ одними из первых научился персонализировать и автоматизировать.

Если пользователь отметит «искусственность» слога, частота писем, какими бы качественными они не были, как хорошо бы не отражали потребность аудитории, вероятнее всего, банально его отпугнет.

Чтобы поддерживать связь с аудиторией, необходимо удержание такого шаткого баланса между человеческим творчеством и автоматизированными процессами. На сегодня день лучший способ баланса этого придерживаться — на всех этапах контролировать AI, при необходимости вручную корректируя его работу.

Отметим и «пробелы конфиденциальности» среди недостатков AI. Это не означает, что нельзя технологию использовать для понимания поведения аудитории. Это говорит о том, что необходимо делать это параллельно с прозрачностью использования данных, с соблюдением всех политик относительно конфиденциальности.

Решайтесь начать и обращайтесь на консультацию. Подберем лучшие AI-инструменты в вашем конкретном случае, детально с ним ознакомим, научим использовать так, чтобы он экономил время, а не создавал проблемы.