Генеративный искусственный интеллект в маркетинге
2023 год стал переломным моментом для использования генеративного ИИ в маркетинге. Среди инструментов автоматизации маркетинга на первый план вышел именно генеративный искусственный интеллект. Генеративные модели полностью меняют подходы к созданию контента. Если раньше маркетинговые команды тратили недели на написание текстов, создание креативов и генерацию идей, то сегодня использование ИИ позволяет получить за несколько минут готовые предложения, которые можно мгновенно адаптировать под конкретные каналы коммуникации. Например, это автоматизация написания e-mail рассылок, персонализация предложений в реальном времени и оптимизация работы чат-ботов для обслуживания клиентов на высоком уровне. Это существенно изменяет работу маркетинговых отделов по крайней мере для компаний малого и среднего бизнеса.
Согласно исследованию McKinsey «The state of AI in 2023», около 14% опрошенных компаний заявили, что уже регулярно используют генеративный искусственный интеллект в маркетинге и продажах. Основные задачи:
- создание документов, например, отчетов, резюме текстов и т.д.;
- персонализация контента под потребности целевой аудитории.
Еще 13% респондентов сообщили, что используют генеративный ИИ в других ключевых направлениях, связанных с маркетингом:
- выявление трендов и прогнозирование потребностей клиентов;
- разработка новых продуктов, включая их дизайн.
Кейс. Массовая генерация SEO-оптимизированных описаний товаров для маркетплейса
Автоматизированная система массовой генерации SEO-оптимизированных описаний для товаров на маркетплейсах – это уже работающее решение. Такой функционал особенно актуален для компаний, работающих с большими объемами ассортимента, например, с 10 000 SKU и добавляющих до 100 новых позиций ежедневно. Для каждой новой позиции требуется создание SEO-заголовков, описаний, подбор изображений и других элементов карточки товара. Если процесс не автоматизирован, это требует значительных ресурсов.
Современные нейросетевые модели позволяют решать эту задачу. Например, используя базовые данные вроде фотографии товара, система на основе генеративной модели G5 способна распознать товар и без дополнительных подсказок создать оптимизированное описание, подходящее для размещения на маркетплейсе. Например, загружается фото товара, даже без уточнений, что это за продукт, модель самостоятельно формирует описание, используя контекст и данные из изображения. При необходимости описание можно скорректировать: добавить продающие формулировки или акценты на уникальных характеристиках продукта. Таким образом, текст создается буквально за секунды, а процесс практически полностью исключает участие человека. А с помощью более сложных и детализированных запросов (prompt) можно отражать такие параметры, как особенности маркетплейса, формат SEO-заголовков, ключевые слова и стилевые особенности текста. Это позволяет адаптировать описание к специфике платформы, повышая его релевантность и продающие свойства.
Для оптимизации описаний в масштабах больших ассортиментов, особенно когда речь идет о сотнях или тысячах позиций, доступно использование API. Это решение позволяет генерировать тексты в автоматическом режиме, минимизируя затраты. Стоимость отдельных операций через такие модели может варьироваться от 10 до 20 центов за описание. Однако для обработки миллионов карточек целесообразно развернуть собственные решения, например, с использованием TensorFlow или моделей с открытым кодом, таких как Mistral. Эти модели могут быть настроены на внутренних серверах компании, обеспечивая безопасность данных и снижение издержек.
Одним из ключевых преимуществ такой автоматизации является снижение необходимости в ручном труде. Участие человека сводится к минимальному контролю: проверке сгенерированных описаний и управлению системой.
Кейс. Автоматическое создание и оптимизация контента для блогов и новостных порталов
Автоматизация создания и оптимизации контента для блогов и новостных порталов – одно из первых и очевидных применений генеративных моделей. Например, уже не редкость создание до нескольких сотен новых статей блога в месяц с использованием инструментов типа ChatGPT. Хотя на текущем этапе человек все еще остается посредником, осуществляющим публикацию и модерацию контента, сама генерация статей может занимать всего одну-две минуты при себестоимости около 10 центов за статью. Это позволяет компаниям быстро наполнять блоги SEO-оптимизированной информацией.
Кейс. Автоматическое создание ответов на отзывы и вопросы клиентов
Другой пример практического применения генеративного искусственного интеллекта – это автоматизация ответов на отзывы и вопросы клиентов. Нейросеть может анализировать содержимое отзыва, сопоставлять его с информацией о продукте и генерировать релевантный, качественный ответ.
Время обработки отзыва сокращается до минуты, что значительно ускоряет взаимодействие с клиентом. Основным преимуществом этого подхода является использование контекста — нейросеть способна учитывать детали, касающиеся конкретного продукта, статьи или компании, что делает ответы адекватными и полезными.
Важной особенностью применения нейросетей является обработка отзывов с учетом их эмоциональной окраски. Например, если клиент оставил эмоционально негативный отзыв, нейросеть может сгенерировать профессиональный и корректный ответ, нейтрализуя агрессию. Более того, подобная система может переводить гневные сообщения клиентов в конструктивные формулировки, чтобы снизить нагрузку на сотрудников службы поддержки, которые часто выгорают от постоянного общения с недовольными клиентами. Это существенно повышает эффективность работы команды поддержки, сохраняя мотивацию сотрудников.
Кейс. Автоматическое создание писем для рассылок и ответов клиентам
Кастомизация email-рассылок — еще одна область, где можно эффективно использовать генеративные модели. Системы могут адаптировать письма с учетом данных о продуктах, сегментации аудитории или индивидуальных предпочтений пользователей. Например, стиль написания сообщений может быть изменен в зависимости от ожиданий аудитории: от официально-делового тона до более неформального общения.
Анализируя поведение аудитории, нейросеть подбирает наиболее эффективные заголовки: одному сегменту можно предложить заголовок с обещанием подарков, другому — акцент на аналитике или исследованиях, сохраняя общий смысл письма неизменным, но адаптируя посыл.
Кроме того, генеративные модели используются для работы служб поддержки. Нейросети могут предлагать предварительные ответы на электронные обращения пользователей, либо выступать в роли системы «третьего мнения», где сгенерированный текст модифицируется сотрудником перед отправкой. В случаях со сложными продуктами, где качественное обучение модели пока затруднено, такие гибридные подходы позволяют обеспечить корректность ответов и при этом значительно сократить временные и финансовые затраты.
Автоматизация контентных и коммуникационных процессов — это не просто сокращение расходов, это возможность для компаний улучшить пользовательский опыт, сократить время реакции и освободить ресурсы для более сложных и творческих задач.
Кейс. Интеллектуальный анализ отзывов клиентов о продуктах и услугах
Интеллектуальный анализ клиентских отзывов о продуктах и услугах становится важным инструментом для повышения качества взаимодействия с аудиторией. Сегодня нейросетевые модели позволяют эффективно обрабатывать отзывы клиентов, автоматически выделяя ключевые аспекты: разделение на позитивные и негативные комментарии, структурирование информации, выявление ключевых причин недовольства или удовлетворенности. С помощью нейросетей можно анализировать массивы данных, чтобы выделять основные тренды и представлять их, например, в формате облака тегов.
Такие подходы отлично работают и при анализе клиентских звонков. Например, записи звонков менеджеров можно сначала транскрибировать, а затем отправить в обработку языковой модели. Нейросеть с высокой точностью (около 80–90%) определяет, какие звонки имеют положительную окраску, а какие — отрицательную. Еще важнее, что нейросетевые модели позволяют автоматически классифицировать данные по различным показателям, таким как причины негативных отзывов или наиболее частые возражения клиентов.
Кейс. Автоматические перевод и адаптация контента для международных рынков.
Если у вашей компании есть веб-сайт, и вы намерены запустить его на нескольких языках, то есть эффективный подход к созданию контента, который позволит вам одновременно размещать его на всех этих языках. Вы можете использовать генеративные модели, предварительно обучив их на данных вашей компании. Такая обученная модель уже сейчас может генерировать корректные и качественные переводы, разбивая текст на абзацы и переводя их по отдельности, что значительно упрощает процесс. Вы можете использовать специальный код, который будет автоматически переводить контент, сохраняя при этом структуру оригинала, чтобы человек легче смог проверить переведенный контент, и убедился в его качестве и корректности.
Кроме того, если у вас есть автоматизированные процессы генерации контента, такие как сбор отзывов или ответов на них, вы можете настроить их таким образом, чтобы они автоматически дублировались на всех остальных языках. Например, вы можете создать нейросеть, которая будет автоматически переводить входящие письма на нужный вам язык. То есть, если письмо написано на русском, оно будет автоматически переведено на немецкий.
Можно также создать механизмы для перевода сообщений из мессенджеров, таких как Telegram. Например, разработав специальный бот, можно получать переведенные сообщения, на которые вы сможете ответить на вашем языке. А затем ваш ответ будет автоматически переведен на целевой язык. На сегодня такие решения уже реальность и они могут значительно улучшить коммуникацию внутри компании и с клиентами.
***
Генеративный искусственный интеллект становится незаменимым помощником маркетолога, помогая компаниям повышать свою компетенцию и инновационность в клиентском взаимодействии.
Чтобы оставить комментарий пожалуйста Авторизуйтесь