Где эффективно использовать нейросети?

На всех этапах взаимодействия с клиентом

На сегодняшний день технологии нейросетей и машинного обучения могут охватывать практически все этапы маркетингового процесса. С этим согласны практически все. Согласно исследованию компании State of marketing, еще в 2022 году 68% опрошенных маркетологов заявили, что их компании уже обладают полноценной стратегией внедрения технологий машинного обучения и нейросетей. Один из ведущих исследователей цифрового маркетинга, Дэйв Чаффи, выделяет в качестве главного тренда внедрение технологий машинного обучения на всех этапах клиентского пути — от первого контакта до формирования долгосрочной лояльности.

Появился даже такой термин, как 5P – planning, production, personalization, promotion, performance – который описывает логику применения нейросетей и машинного обучения в маркетинге.

1. Planning (Планирование): с помощью нейросетей и машинного обучения, нацеленных на обработку больших массивов данных, мы можем проводить предиктивную аналитику и получать достаточно обоснованные прогнозы с разной степенью широты или фокусировки.
2. Production (Производство): нейросети сегодня могут участвовать в разработке маркетинговой составляющей продукта, фокусируясь на потребностях целевого сегмента и с учетом предоставления реальной ценности для потребителя.
3. Personalization (Персонализация): в условиях, когда мы работаем с большими данными и пытаемся охватить большие сегменты рынка, технологии персонализации необходимы. Сегодня без нейросетей и машинного обучения персонализация не будет точечной, адресной и настолько умной, чтобы соответствовать динамике потребностей клиентов.
4. Promotion (Продвижение): мы видим переход к автоматизированному ценообразованию и персонализированным предложениям. И здесь есть широкое поле для применения нейросетей и машинного обучения. Комплекс маркетинговых коммуникаций должен быть направлен на создание глубоких отношений с клиентом, основанных на диалоге, подстраивании под его потребности.
5. Performance (Производительность): происходит автоматизация рутинных маркетинговых задач с помощью современных нейросетей. Специалисты по маркетингу смогут заниматься более квалифицированной работой и повышать качество маркетинга. Человеческий труд будет в большей степени направлен на решение стратегических задач и на креативность.

Эффективность внедрения нейросетей в маркетинг: искусственный интеллект зарабатывает деньги

Задумываясь о применении нейросетей и машинного обучения в маркетинге, многие компании задаются вполне резонным вопросом: какую реальную выгоду может это принести бизнесу?

Об этом говорит исследование компании McKinsey. В 2022 году McKinsey провела опрос более 1500 компаний из разных стран и отраслей. Половина из них заявила, что уже используют технологии нейросетей и машинного обучения для автоматизации одной или нескольких функций. При этом:

• 9% организаций отметили, что внедрение технологий ИИ позволило увеличить их доходы на 10% и более.
• 20% сообщили о росте доходов в диапазоне от 6% до 10%.
• Для 41% компаний внедрение машинного обучения обеспечило прирост до 5%.
  То есть более 70% участников исследования подтвердили, что использование нейросетей и машинного обучения приносит ощутимый финансовый эффект.

В то время как оптимизация расходов на маркетинг остается вторичной задачей. Согласно данным того же исследования, лишь 28% компаний заявили о снижении маркетинговых затрат после автоматизации. Остальные отметили, что затраты либо остались на прежнем уровне, либо даже увеличились. Это связано с тем, что внедрение новых технологий требует начальных инвестиций. Тем не менее, долгосрочные выгоды таких инвестиций себя оправдывают — бизнес получает возможность работать с большими объемами данных, быстрее адаптироваться под изменения рынка и точнее взаимодействовать с клиентами. А это стимулирует рост доходов.

От умного взаимодействия с аудиториями до персонализированных решений

Технологии нейросетей и машинного обучения все активнее входят в бизнес-процессы маркетинга, помогая компаниям по всему миру автоматизировать рутинные задачи и повышать эффективность взаимодействия с клиентами. Рассмотрим теперь те сферы применения нейросетей и машинного обучения в маркетинге, которые сейчас представляются первоочередными. Согласно ежегодным исследованиям компании Salesforce, которые охватывают около 6000 маркетологов из различных отраслей и стран, технологии машинного обучения уже сегодня активно применяются в нескольких ключевых процессах и задачах (см. рис.).

Рис. Процессы и задачи, в которых используются нейросети и машинное обучение. Исследование State of marketing, 2022 компании SalesForce.

1. Автоматизация взаимодействия с клиентами. Одним из наиболее заметных примеров этого являются чат-боты и интерактивные голосовые помощники. Чат-боты уже перешли от простых скриптов к полноценным системам, которые могут обрабатывать сложные запросы. Они позволяют оперативно отвечать на запросы клиентов, улучшать их пользовательский опыт и разгружать живых сотрудников, сокращая время ожидания и повышая удовлетворенность клиентов. На завершающих этапах взаимодействия с клиентами нейросети и большие языковые модели помогают оптимизировать коммуникации. Например, алгоритмы могут определить, какой канал связи (e-mail, SMS или мессенджер) будет максимально эффективным для конкретного клиента, а также спрогнозировать время и содержание следующего касания. Это делает последующие взаимодействия более органичными и ненавязчивыми.
2. Автоматизация интеграции данных и их анализа. Технологии машинного обучения помогают не только собирать данные из множества источников и каналов взаимодействия с клиентами. И не просто интегрировать данные, но структурировать и анализировать их для более глубокого понимания аудитории. Это становится основой для разработки персонализированных стратегий взаимодействия.
3. Персонализация пути клиента по различным каналам. Многие компании уже активно используют технологии машинного обучения для персонализированной работы с клиентами через разные каналы. Например, на сайтах и в мобильных приложениях алгоритмы динамически подстраивают интерфейс под поведение клиента, а в чат-ботах нейросетевые ассистенты имитируют живой диалог. Особенно такая персонализация важна для удержания лояльных клиентов. Прогнозируя, какой клиент, когда и в каком канале может столкнуться с проблемой или сделать запрос, технологии машинного обучения заранее предоставляют необходимую информацию операторам колл-центра. Это позволяет ускорить решение проблемы и повысить удовлетворенность клиента.
4. Автоматизация процессов и рутинных задач. Очевидная и, пожалуй, самая неинтересная область.
5. Объединение онлайн и оффлайн опыта. Технологии машинного обучения позволяют интегрировать как онлайн-, так и оффлайн-взаимодействия. Например, клиент может не только изучать предложения компании в интернете, но и совершать покупки в физическом магазине, или наоборот. Компании уделяют особое внимание моделям, которые учитывают оба типа поведения, чтобы делать прогнозы и оптимизировать клиентский путь.
6. Программатик реклама и медиабайинг. Технологии машинного обучения также меняют подходы к закупке рекламных показов. Так, с помощью технологий можно автоматизировать процесс покупки и размещения рекламы, подбирая наиболее подходящие аудитории и каналы. Алгоритмы помогают формировать и тестировать гипотезы, определяя, какая реклама, канал или момент времени лучше всего подходят для взаимодействия с конкретной аудиторией. Это не только экономит бюджеты, но и делает рекламу более точной и адресной. Кроме того, нейросети помогают адаптировать контент для различных каналов, создавая версии сообщений, оптимизированные как для социальных сетей, так и для e-mail рассылок или таргетированной рекламы.
7. Прогнозирование поведения клиентов. Привлекательной областью применения технологий машинного обучения является предсказание действий клиентов. Системы машинного обучения в реальном времени анализируют огромные объемы данных, предсказывая, какой продукт может стать хитом, или подсказывают, какие улучшения ждут действующие клиенты. Прогнозируя потенциальную реакцию разных аудиторий на конкретное сообщение, маркетологи могут заранее тестировать гипотезы и находить лучшие варианты креативов и форматов. Это не только повышает эффективность рекламных кампаний, но и улучшает пользовательский опыт, делая рекламные коммуникации более релевантными. Это важно как для удержания клиентов, так и для привлечения новой аудитории.
8. Динамическое определение лучших предложений. Для постоянных клиентов технологии машинного обучения позволяют применять гибкие стратегии ценообразования или предлагать персонализированные скидки. Например, анализ поведения клиента помогает определить, что именно станет для него триггером к покупке повторного товара, и вовремя сделать соответствующее предложение. Динамическое ценообразование на основе технологий нейросетей и машинного обучения – это один из трендов. Сейчас во многих сферах ситуация в бизнесе достаточно жёсткая, динамика и конкуренция очень высокая. И возможность динамически учитывать множество факторов, спрос, конкуренцию, характеристики товаров и предпочтения клиентов и подбирать оптимальные ценовые стратегии в режиме реального времени сейчас очень сильно помогает. Например, маркетплейсы активно используют подобные технологии.
9. Улучшение сегментации клиентов. Технологии нейросетей и машинного обучения позволяют выявлять новые группы целевых аудиторий и таргетировать их более качественно и точно. Технологии также ускоряют поиск клиентских трендов. Вместе с другими возможностями это ведет к совершенно новому качеству релевантности предложений, делает их качественно лучше.

Кроме того, эксперты по маркетингу считают, что стоит выделить еще две важных области.

1. Лид-скоринг: оценка потенциала клиентов. На этапе первичных обращений технологии машинного обучения используются для так называемого лид-скоринга — оценки перспективности лидов. Например, под лидом может подразумеваться любой потенциальный клиент, который оставил заявку через сайт, позвонил в компанию или написал в мессенджер. Система анализирует поведение клиента и предсказывает, насколько высоки шансы закрытия сделки. Она оценивает потенциальную ценность клиента для бизнеса, помогая менеджерам сосредоточиться на наиболее перспективных контактах.
2. «Умное курирование» контента. Одной из новых практик, которые активно применяют компании, является использование нейросетей для так называемого «умного курирования» контента. С помощью специально обученных нейросетей можно отслеживать позитивные упоминания бренда в публичном пространстве, например, в отзывах или социальных сетях. На основе этих данных компании создают специальные подборки контента, которыми затем делятся на корпоративных сайтах. Эта практика позволяет увеличивать доверие к бренду и стимулировать органический интерес аудитории.

Проблемы: навыки специалистов и этическая ответственность бизнеса

Интеграция искусственного интеллекта в маркетинг привела к трансформации профессии маркетолога и поставила перед бизнесом новые задачи, связанные как с развитием команды, так и с соблюдением этических норм. Сформулируем два ключевых аспекта, на которые бизнесу стоит обратить внимание уже сегодня.

1. Растущий спрос на маркетологов нового поколения: сочетание технических и гибких навыков. Как отмечают эксперты, есть значительный разрыв между ожиданиями компаний от инструментов ИИ и реальными результатами их применения. Причина в том, что недостаточно просто внедрить новые технологии — нужны люди, которые смогут работать с ними эффективно. И это становится вызовом для бизнеса.
   Современный маркетолог должен обладать не только классическими знаниями и навыками, но и иметь базовые компетенции в области технологий. Среди ключевых компетенций маркетолога будущего уже сейчас выделяются:
   • понимание основ машинного обучения, маркетологи должны знать основы ИИ, понимать, как работают алгоритмы, и уметь формулировать правильные запросы (промпты) для работы с искусственным интеллектом;
   • анализ данных и их интерпретация, навыки обработки и анализа больших данных, представление их в понятной визуализации и формулирование инсайтов становятся обязательным умением;
   
   Однако только техническими навыками маркетологу уже не обойтись. Все больше внимания уделяется soft skills: умению эффективно коммуницировать, приспосабливаться к изменениям, критически мыслить и находить баланс между технологиями и человеческими взаимодействиями.
   Уже сейчас компании сталкиваются с серьезной проблемой найма маркетинговых специалистов нового поколения.
   
   Найти сотрудника, обладающего либо техническими, либо гибкими навыками, не так сложно, но человек, который совмещает оба этих направления, — это уникальный кандидат.
   
   Спрос на маркетологов с такими компетенциями растет быстрее предложения, и для бизнеса это представляет серьезный вызов.
2. Этические аспекты применения искусственного интеллекта в маркетинге.
   Наряду с развитием технологий искусственного интеллекта возникает еще один важный аспект — этика их применения. Маркетинг как направление сосредоточен на сборе и анализе больших массивов данных, и часто эти данные напрямую связаны с персональными данными пользователей: их поведением, предпочтениями и даже частной жизнью. Это не только открывает перед бизнесом новые возможности, но и несет значительные риски.
   
   Главный этический вызов в маркетинге сегодня — это обеспечение конфиденциальности данных и соблюдение прав пользователей.
   
   Доверие потребителей к бренду во многом зависит от того, насколько данные используются прозрачно и корректно. И несанкционированное использование данных или их потеря могут не только подорвать репутацию компании, но и привести к серьезным юридическим последствиям.
   Бизнесу важно не только соблюдать законы, регулирующие защиту персональных данных (такие как GDPR или российский Федеральный закон «О персональных данных» №152-ФЗ), но и развивать корпоративные кодексы этики в отношении использования искусственного интеллекта. Уже формируются международные и отраслевые стандарты, чтобы обеспечить транспарентность и ответственность в работе с новыми технологиями.
   
   Второй по важности этический риск — это воздействие алгоритмов искусственного интеллекта на пользователя и манипуляция им.
   
   Например, технологии маркетинга могут способствовать формированию так называемых «информационных пузырей», когда потребителям в рамках гиперперсонализированных предложений предоставляется только узкий набор данных, соответствующий их текущим интересам. В долгосрочной перспективе это приводит к ограничению выбора, стереотипному поведению и даже манипулированию пользователями. Этот вопрос выходит далеко за рамки маркетинга и затрагивает проблему безопасности в обществе — способности человека принимать решения на основе достоверных и разнообразных данных. Именно поэтому компании, активно использующие ИИ, должны внедрять механизмы, которые предотвращают манипуляции пользователями.

Будущее маркетинга

Теперь давайте перейдем к прогнозам. В ближайшем будущем будет:

• происходит еще большая персонализация взаимодействия с клиентами, вывод персонализации на принципиально новый уровень;
• углубляется анализ больших данных и прогнозирование клиентов на его основе.

Инвестиции в использование искусственного интеллекта в маркетинге будут только повышаться. Малый и средний бизнес получат свои, удобные им решения и инструменты. Роль нейросетей и машинного обучения будет расти и это будет касаться всех сфер их применения, начиная чат-ботов и кончая анализом больших данных.

В более отдаленном будущем, по мнению ряда исследователей, нас ожидает постепенный переход от использования искусственного интеллекта как инструмента, помощника, позволяющего более эффективно решать отдельные задачи в рамках существующей стратегии, к использованию искусственного интеллекта как одного из ключевых элементов для развития компании. Безусловно, это коснется и маркетинга.

***

Применение нейросетей и машинного обучения в маркетинге — это уже не перспектива будущего, а сегодняшняя реальность. Компании, которые внедрили ИИ в ключевые процессы, уже наблюдают значительный рост доходов и эффективность работы.

Комментарии 0