Текст книги "Искусственный интеллект в маркетинге и его роль в изменении будущего цифрового маркетинга"

Искусственный интеллект в маркетинге и его роль в изменении будущего цифрового маркетинга
Маргарита Васильевна Акулич

© Маргарита Васильевна Акулич, 2023

ISBN 978-5-0060-0338-5

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Предисловие

В предлагаемой книге рассмотрен ряд тем, касающихся искусственного интеллекта в маркетинге и его роли в изменении будущего цифрового маркетинга

I Искусственный интеллект (Artificial Intelligence– AI) в маркетинге

1.1 Стремительное внедрение AI-маркетинга. Что собой представляет базирующийся на искусственном интеллекте маркетинг (AI-маркетинг)?

Стремительное внедрение AI-маркетинга (маркетинга на основе искусственного интеллекта)

Многими компаниями и поддерживающими их маркетинговыми командами в целях повышения эффективности работы и улучшения качества обслуживания клиентов стремительно внедряются интеллектуальные технологические решения, зачастую приходящие в виде маркетинговых платформ искусственного интеллекта (AI-платформ).

С помощью данных платформ маркетологи могут рассчитывать на получение более всестороннего и глубокого понимания своей целевой аудитории. Базирующиеся на AI, полученные в процессе оптимизации выводы могут быть использованы в целях повышения конверсии, одновременно снимая часть нагрузки с маркетологов маркетинговых команд.

Что собой представляет базирующийся на искусственном интеллекте маркетинг (AI-маркетинг)?

AI-маркетингом используются технологии искусственного интеллекта, чтобы обеспечивалось принятие автоматизированных решений с опорой на сбор и анализ данных и на дополнительные наблюдения за аудиториями либо за экономическими тенденциями, способными на оказание влияния на прилагаемые маркетинговые усилия.

Зачастую использование AI практикуется и в цифровом маркетинге, где критически важна скорость. Маркетинговые AI-инструменты используют данные и профили клиентов, чтобы узнать, как лучше общаться с клиентами, а затем предоставляют им индивидуальные сообщения в нужное время без вмешательства членов команды маркетологов, обеспечивая максимум эффективности.

Многими современными цифровыми маркетологами обеспечивается использование AI для того, чтобы имело место дополнение команд маркетологов или выполнение требующих меньше человеческих нюансов задач более тактического свойства.

1.2 Примеры использования AI в маркетинге

Осуществление анализа данных

Анализ данных предусматривает сбор и просеивание больших массивов маркетинговых данных из различных программ и кампаний, сортировку которых в противном случае пришлось бы производить вручную.

Обработка естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка (NLP) – это, по сути, создание человекоподобного языка для персонализации опыта, создания контента, ботов для обслуживания клиентов и многого другого.

Генерация контента

Под генерацией контента подразумевается написание фрагментов контента (лакон6ичных и длинных) для реализации маркетинговой стратегии, таких как контент в блогах, веб-копии, темы электронных писем, подписи к видео и многое другое.

Персонализация в реальном времени

Персонализация в реальном времени – изменение восприятия клиентом маркетинговых активов, таких как электронная почта, социальный пост, веб-страница – в соответствии с прежними предпочтениями клиента, чтобы подтолкнуть его к определенному действию, скажем, к приобретению товара, к подписке на что-либо или к переходу по ссылке.

Автоматизированное принятие решений

Маркетинговые AI-инструменты помогают бизнесу в принятии решения о том, какую маркетинговую стратегию или стратегию роста бизнеса следует использовать, основываясь на данных, полученных извне или на прошлых данных.

Медиабаинг

Медиабаинг рассматривается в качестве прогнозирования наиболее эффективного размещения рекламы и СМИ для бизнеса с целью охвата целевой аудитории и максимизации окупаемости реализации маркетинговой стратегии.

II Типы базирующихся на AI маркетинговых решений

2.1 Искусственный интеллект должен помочь маркетологам. Машинное обучение

Искусственный интеллект должен помочь маркетологам

Очевидно, что у искусственного интеллекта жизненно значимая роль в том, чтобы помочь маркетологам в налаживании контактов с клиентами.

Следующие компоненты AI-маркетинга составляют ведущие современные решения, помогающие преодолению разрыва между огромными массивами собираемых данных о клиентах и практическими шагами, которые цифровые маркетологи могут предпринять в своих грядущих кампаниях.

Машинное обучение

Машинное обучение базируется на искусственном интеллекте, который включает в себя компьютерные алгоритмы, способные анализировать информацию и автоматически улучшать цифровые маркетинговые кампании с опорой на накопленный опыт.

Использующими машинное обучение устройствами анализируется новая информация в контексте соответствующих исторических данных, что позволяет информировать цифровые маркетинговые кампании на основе того, что сработало либо не сработало в прошлом.

2.2 Большие данные и аналитика. Маркетинговые платформы и AI-инструменты

Большие данные и аналитика

Появление цифровых медиа вызвало приток «больших данных», что дало цифровым маркетологам шанс понять свои усилия и обеспечить точное распределение ценности по каналам. Это также привело к перенасыщению данными, так как многие цифровые маркетологи пытаются определить, какие именно наборы данных стоит собирать. Маркетинговый AI может помочь разобрать все эти данные со скоростью света, отфильтровав их до самых необходимых, и не только проанализировать их, но и порекомендовать лучшие составляющие грядущих цифровых маркетинговых кампаний.

Маркетинговые платформы и AI-инструменты

Высокоэффективные маркетинговые решения на базе AI предоставляют цифровым маркетологам центральную платформу для управления огромными массивами собираемых данных. Эти маркетинговые платформы на AI-основе обладают способностью к извлечению глубоких маркетинговых данных из вашей целевой аудитории, чтобы вы имели возможность принятия базирующиеся на данных решений о том, как лучше всего к ней обращаться. К примеру, такие фреймворки, как Bayesian Learning and Forgetting, способны на оказание маркетологам помощи в получении более четкого представления о том, насколько восприимчивы клиенты к конкретным цифровым маркетинговым усилиям.

III Проблемы AI-маркетинга

Имеет место базирование современного маркетинга на глубоком понимании потребительских предпочтений, желаний и потребностей, а также на способности эффективно и оперативно действовать с опорой на эти знания.

Способность к принятию решений в режиме реального времени, основываясь на данных, вывела маркетинговые AI-решения на передний план для заинтересованных сторон маркетинга. Однако для маркетинговых команд целесообразно проявление разборчивыми при принятии решения о том, как лучше всего добиться интеграции AI в свои операции и кампании.

Разработка и использование маркетинговых AI– инструментов все еще находятся на ранних стадиях. Из-за этого при внедрении AI в вашу стратегию цифрового маркетинга необходимо принятие во внимание наличия ряда проблем, описание которых следует.

3.1 Проблемы времени обучения и качества данных. Проблема конфиденциальности

Проблемы времени обучения и качества данных

Маркетинговые AI-инструменты не знают автоматическим образом, какие именно действия необходимо предпринять для достижения маркетинговых целей. Им, как и людям, требуется время и обучение, чтобы изучить цели компании или организации, исторические тенденции, предпочтения клиентов, понять общий контекст и накопить необходимый опыт.

Данный процесс обучения также требует гарантий качества данных. Если ваши маркетинговые AI-инструменты не будут обучены на высококачественных данных, являющихся репрезентативными, своевременными и точными, то в итоге вы получите не отличающиеся точностью решения, которые не станут реально отражать желания потребителей, что сделает ваш новый блестящий маркетинговый AI-инструмент не более чем цацкой.

Проблема конфиденциальности

Как потребителями, так и регулирующими органами практикуется придирчивое слежение за тем, как компаниями и организациями используются их данные. Членам команд цифрового маркетинга необходимо убедиться, что потребительские данные используются этично и в соответствии с такими стандартами, как GDPR, при реализации маркетинговой AI-стратегии, в противном случае они рискуют столкнуться с получением серьезных штрафов и нанесением ущерба репутации.

Если ваши маркетинговые AI-инструменты не запрограммированы на соблюдение конкретных правовых норм, они могут переступить границы допустимого в плане использования данных потребителей в целях персонализации маркетинга.

3.2 Проблема получения поддержки. Проблема отсутствия лучших практик развертывания AI -маркетинга. Проблема адаптации к меняющемуся маркетинговому ландшафту

Проблема получения поддержки

Командам цифрового маркетинга может оказаться проблематично продемонстрировать заинтересованным сторонам бизнеса ценность инвестиций в AI-маркетинг. В то время как такие KPI, как рентабельность инвестиций и эффективность, легко поддаются количественному измерению, показать того, как маркетинг с помощью AI добился улучшения клиентского опыта или роста репутации бренда, может быть не настолько просто.

Учитывая это, члены команд цифрового маркетинга должны убедиться, что они располагают правильными инструментами измерения, чтобы приписать данные качественные достижения инвестициям в AI.

Проблема отсутствия лучших практик развертывания AI -маркетинга

Поскольку AI-маркетинг является относительно новым инструментом в арсенале цифрового маркетолога, еще не выработана окончательная передовая практика, которой должны руководствоваться члены маркетинговых команд на начальном этапе внедрения. Каждой из команд цифровых маркетологов необходимо думать о долгосрочных последствиях внедрения маркетинговой AI-стратегии, а не только о краткосрочных выгодах, которые они могут получить.

Проблема адаптации к меняющемуся маркетинговому ландшафту

С появлением AI-маркетинга происходит нарушение повседневных маркетинговых операций. В задачи маркетологов входит задача оценки того, какие рабочие места окажутся замененными, а какие созданными. Одно исследование показало, что почти шесть из десяти нынешних рабочих мест специалистов и аналитиков по маркетингу заменятся маркетинговыми технологиями [1].

IV Использование искусственного интеллекта в маркетинге: рассмотрение ряда ключевых аспектов

При использовании AI в маркетинговых операциях и кампаниях важным представляется начать с тщательного плана. Это позволит маркетинговым командам минимизировать дорогостоящие проблемы и получить максимальную отдачу от инвестиций в AI за минимальное время.

Прежде чем внедрять какие-либо маркетинговые AI инструменты, цифровые маркетологи должны рассмотреть несколько ключевых аспектов описание которых следует.

4.1 Установление целей. Стандарты конфиденциальности данных

Установление целей

Как и для любой маркетинговой программы, для маркетинговой AI– программы важно с самого начала обеспечить установление четких целей и маркетинговой аналитики. Начните с определения областей в кампаниях или операциях, которые можно улучшить, например, сегментацию. После займитесь установлением четких KPI, которые помогут прийти к пониманию, насколько успешной была маркетинговая кампания, дополненная AI, это особенно важно для целей, считающихся качественными, таких как цель «улучшение клиентского опыта».

4.2 Стандарты конфиденциальности данных. Количество и источники данных. Основные параметры данных

Стандарты конфиденциальности данных

В самом начале вашей новой маркетинговой программы убедитесь, что ваша маркетинговая AI-платформа не пересечет границу допустимого использования данных в целях обеспечения персонализации. Убедитесь, что стандарты конфиденциальности установлены и запрограммированы в маркетинговых AI-платформах по мере необходимости, чтобы поддерживалось поддержание потребительского доверия и соответствия.

Количество и источники данных

Для того чтобы начать работу с AI-маркетингом, цифровым маркетологам, как правило, необходимо иметь в своем распоряжении солидное количество данных. Эти данные позволят обучить маркетинговый AI-инструмент внешним тенденциям, потребительским предпочтениям и иным факторам, которые повлияют на успешность маркетинговых кампаний с использованием AI.

Эти данные могут быть взяты из данных веб-сайта, предыдущих маркетинговых кампаний и собственной CRM организации. Помимо этого, маркетологи могут обеспечить дополнение этих данных данными сторонними и вторичными, к которым могут относиться данные о погоде, местоположении и другие внешние переменные, способные оказать влияние на решение покупателей о покупке.

4.3 Привлечение талантливых специалистов в области науки о данных. Поддержание качественности данных

Привлечение талантливых специалистов в области науки о данных

Во многих маркетинговых командах не хватает сотрудников, обладающих необходимыми знаниями в области науки о данных и AI, что затрудняет работу с огромными объемами данных и их осмысление. Чтобы запустить маркетинговые AI– программы, компаниям следует сотрудничать со сторонними организациями, которые могут помочь в сборе и анализе данных для подготовки инструментов к оптимальной работе и облегчения текущего обслуживания.

Поддержание качественности данных

По мере того, как программы машинного обучения и AI-маркетинга станут потреблять данные в все больших количествах, они научатся принимать высокоэффективные и точные решения. Однако, если данные, поступающие в маркетинговую AI-программу, не стандартизированы и содержат ошибки, полученные сведения не окажутся полезными и могут привести к принятию решений, которые скорее навредят вашей прибыли, чем помогут.

Перед внедрением любых маркетинговых AI-программ члены маркетинговых команд должны скоординировать свои действия с командами управления данными и иными направлениями бизнеса, чтобы запустить процессы обслуживания и очистки данных.

Основные параметры данных

При этом следует учитывать семь ключевых параметров данных:

– Своевременность

– Полнота

– Соответствие

– Актуальность

– Прозрачность

– Точность

– Репрезентативность

4.4 Создание интегрированной маркетинговой AI-стратегии

Цифровые маркетологи, как правило, полагают, что эффективность маркетинговых AI-инструментов особенно высока, когда они интегрированы в существующую маркетинговую стратегию, а не используются отдельно от нее.

Маркетинговые AI-инструменты создают возможности для оптимизации тех этапов маркетинговой стратегии, которые в настоящее время могут быть трудоемкими, к примеру, анализ данных, или рискованными с точки зрения наличия неточностей, к примеру, атрибуция.

Применяя AI для заполнения «слепых зон», цифровые маркетологи могут не только использовать эти мощные перспективные методы, чтобы вывести свой маркетинг на новый уровень, но и заложить базу из эффективных методов цифрового маркетинга, которые ими успешно использовались в прошлом.

Выбор AI-платформы

Выбор правильной платформы или платформ является решающим шагом в запуске маркетинговой AI– программы. Маркетологи должны быть разборчивы в определении пробелов, которые платформа пытается заполнить, и выбирать решения на основе наличия возможностей. Это зависит от преследуемой маркетологами цели – например, достижение с помощью AI-инструментов цели повышения производительности потребует иной функциональности, чем функциональность, используемая для повышения общей удовлетворенности клиентов.

Понимание того, какой уровень видимости вам требуется

При выборе инструмента следует помнить о том, какой уровень видимости вам требуется, чтобы понять, по какой причине маркетинговая AI -платформа приняла то или иное решение.

В зависимости от используемого алгоритма, члены команд цифрового маркетинга могут рассчитывать на получение четкого отчета о том, почему именно было принято то или иное решение и какие данные повлияли на него, в то время как работающие на более продвинутом уровне алгоритмы с глубоким обучением могут быть не в состоянии дать столь точное обоснование.

VI Преимущества использования искусственного интеллекта (AI) в маркетинге

Существует огромное количество вариантов использования AI-маркетинга в цифровых маркетинговых программах, и каждый из них дает различные преимущества. К примеру, AI-маркетинг может быть полезен в таких направлениях, как снижение рисков, повышение удовлетворенности клиентов, увеличение доходов и многое другое.

Преимущества могут быть количественно измеримыми (количество продаж) или не поддающимися количественной оценке (удовлетворенность пользователей).

Существует ряд общих преимуществ, которые могут быть применены во всех случаях использования AI-маркетинга. Рассмотрим самые важные из них в нижеследующем изложении.

6.1 Преимущество увеличения рентабельности инвестиций в кампанию. Преимущество улучшения отношений с клиентами и персонализации в режиме реального времени

Преимущество увеличения рентабельности инвестиций в кампанию

При правильном подходе маркетологи могут использовать маркетинговый AI для преобразования всей своей маркетинговой программы, извлекая отличающиеся наибольшей ценностью сведения из своих массивов данных и действуя на их основе в режиме реального времени.

AI-платформы способны на оперативное принятие решений в отношении того, как лучше распределить средства по медиаканалам или проанализировать эффективность мест размещения рекламы, чтобы добиться более последовательного привлечения клиентов, получая максимум отдачи от проводимых кампаний.

Преимущество улучшения отношений с клиентами и персонализации в режиме реального времени

AI -маркетинг может помочь вам доставлять персонализированные сообщения клиентам в нужные моменты их жизненного цикла. Он также может помочь цифровым маркетологам выявить клиентов, находящихся в группе риска, и направить им информацию, которая заставит их обратиться к бренду вновь.

6.2 Преимущество усовершенствованных маркетинговых измерений. Преимущество более оперативного принятия решений

Преимущество усовершенствованных маркетинговых измерений

Многие организации с трудом справляются со всеми данными, которые производят цифровые маркетинговые кампании, что затрудняет привязку успеха к конкретным кампаниям.

Использующие маркетинговый AI приборные панели позволяют добиваться получения более полного представления о том, что работает, чтобы повторить это по всем каналам и распределить соответствующим образом бюджеты.

Преимущество более оперативного принятия решений

AI -маркетинг способен на проведение тактического анализа данных быстрее, чем его коллеги-люди, и использование машинного обучения для беспромедлительного принятия решений на основе контекста клиента и кампании. Это дает членам команды время на сосредоточение на стратегических инициативах, которые после могут лечь в основу кампаний с использованием AI. Благодаря AI-маркетингу цифровым маркетологам больше нет необходимости ждать окончания кампании, чтобы принять решение, а вполне можно для более точного выбора медиа использованию аналитики в режиме реального времени.

VII Способы использования AI (искусственного интеллекта) в маркетинге

Применение AI-маркетинга имеет место в цифровых маркетинговых инициативах по многим направлениям в самых разных отраслях. К использующим маркетинг с применением AI и его возможности оптимизации отраслям относятся такие отрасли, как отрасль, сосредоточенная на предоставлении финансовых услуг, розничная торговля, госучреждения, здравоохранение, индустрия развлечений и др.

В каждом из случаев при использовании AI-маркетинга получаются разные результаты, такие как: результат повышения уровня эффективности маркетинговых операций, улучшение качества обслуживания клиентов, улучшения с точки зрения эффективности качества проводимых кампаний и др.

Имеет место существование множества способов, благодаря которым компании могут воспользоваться преимуществами маркетинга с использованием AI и машинного обучения в целях создания отличающегося большей комплексностью маркетингового плана. Ниже рассмотрен ряд из них.

7.1 Торги по программным медиапокупкам. Выбор правильного сообщения

Торги по программным медиапокупкам

Маркетологам маркетинговых команд зачастую приходится сталкиваться с проблемой, касающейся размещения сообщений и рекламы (где их разместить).

Маркетинговыми командами могут создаваться обоснованные планы на основе пользовательских предпочтений, однако данным командам зачастую не хватает гибкости и подвижности для изменения плана в режиме реального времени с опорой последнюю информацию о потребителях. С целью решения данной проблемы цифровые маркетологи идут на использование AI-маркетинга с помощью программной рекламы.

Программными платформами для выставления ставок на рекламное пространство, соответствующее целевой аудитории, в режиме реального времени используется машинное обучение. Формирование предложения происходит с опорой на такие данные, как истории покупок, данные о намерениях и интересах покупателей, данные о местоположении и др. Благодаря этому команды цифрового маркетинга могут использовать AI-маркетинг для целевого воздействия на нужные каналы по конкурентоспособным ценам и в нужное время.

Программная закупка – пример того, как машинное обучение может содействовать повышению гибкости маркетинга для удовлетворения интересов и потребностей клиентов.

Выбор правильного сообщения

В различных каналах потребительская реакция на разные сообщения разнится. Одни потребители реагируют на логику, другие – на эмоционирование, третьи – на юмористический контент. С помощью AI-маркетинга и машинного обучения можно полагаться на отслеживание того, на какие именно сообщения реагировали клиенты, и на создание более полных профилей пользователей. Это дает возможность предоставления пользователям (маркетологами) более персонализированных сообщений на основе пользовательских предпочтений.

К примеру, американской развлекательной компанией Netflix, Inc. практикуется использование машинного обучения ради выявления жанров, интересующих конкретного пользователя. После этого в соответствии с данными интересами она осуществляет настройку произведений, которые видит пользователь.

В техническом блоге Netflix автором объясняется, каким образом Netflix осуществляется использование AI-алгоритмов и AI– инструментов для определения того, какое из произведений искусства больше всего заинтересует зрителя в просмотре конкретного фильма [1]:

«Давайте рассмотрим попытку персонализировать изображение, которое мы используем для изображения фильма „Умница Уилл Хантинг“. Здесь мы могли бы персонализировать это решение на основе того, насколько пользователь предпочитает различные жанры и темы. Тот, кто смотрел много романтических фильмов, может заинтересоваться фильмом „Умница Уилл Хантинг“, если мы покажем иллюстрацию с Мэттом Дэймоном и Минни Драйвер, в то время как пользователь, который смотрел много комедий, может заинтересоваться фильмом, если мы используем иллюстрацию с Робином Уильямсом, известным комиком».

При прибегании к использованию маркетинговых AI– инструментов и машинного обучения данные платформы могут осуществлять сбор ценных данных о клиентах, что дает возможность маркетологам маркетинговых команд добиваться улучшения потребительского опыта и повышения конверсии.

После маркетологи маркетинговых команд могут заняться анализом всех этих данных – ради создания более тонкого представления о пользователе, даже принимая во внимание дополнительные аспекты, к примеру, посмотрел ли бы пользователь название фильма независимо от изображения, и как это способно повлиять на будущие сообщения.