ИИ в маркетинговой аналитике – как AI-технологии помогают маркетологам в работе с Big Data (и не только)

Маркетинг и анализ данных связаны неразрывно. Будь то отзывы клиентов о продукте или услуге, информация о трендах на рынке или данные о целевой аудитории, все это требует серьезной обработки, а главное – умения правильно интерпретировать полученную информацию. С последним бывают проблемы – особенно, если маркетолог не обладает техническими навыками.

С приходом эры искусственного интеллекта работать с информацией стало проще – огромные объемы данных теперь легко обрабатывать за короткое время. И это далеко не единственное, с чем ИИ помогает маркетологам в анализе информации – в сегодняшней статье разберемся в этой теме подробнее.

Одна из главнейших задач маркетинговой аналитики — перейти от необработанных числовых данных к выводам, понятным человеку. Именно здесь на помощь приходят обработка естественного языка (NLP, Natural Language Processing) и генеративный ИИ – они служат связующим звеном, преобразуя точные данные в практичные, понятные человеку идеи. Большие языковые модели обучаются на огромных объемах информации в интернете, благодаря чему могут захватывать и интерпретировать сложные наборы данных. Вот три преимущества применения NLP в этой области:

1. Повышение эффективности принятия решений

Технологии NLP преобразуют сложные, объемные наборы данных в четкие, действенные аналитические материалы, которые маркетологи могут легко интерпретировать и использовать - теперь им не нужны глубокие технические знания для понимания потребительских тенденций, анализа настроения или изменений на рынке.

2. Повышение эффективности анализа данных

NLP автоматизирует извлечение необходимых данных, значительно сокращая время, необходимое для их сбора и анализа. Это позволяет маркетологам сосредоточиться на стратегии и реализации и не тратить время на обработку информации, а также быстро адаптироваться к изменениям на рынке.

3. Повышенная точность информации о клиентах и тенденциях

Традиционные методы анализа могут упускать из виду тонкие нюансы, выраженные в отзывах клиентов, или новые тренды, скрытые в огромных объемах данных. NLP выявляет их, предоставляя более точное и всестороннее представление о настроении, предпочтениях и поведении клиентов. Такая точность помогает маркетологам настраивать более эффективное взаимодействие с клиентами, проводить целенаправленные маркетинговые кампании и, в конечном счете, повышать рентабельность инвестиций в маркетинговые усилия.

Итак, мы выяснили, что NLP позволяет машинам понимать человеческий язык. Но теперь эту информацию нужно использовать для анализа и обработки текста – здесь на помощь приходят LLM:

LLM играют решающую роль в развитии возможностей ИИ, особенно в области обработки естественного языка (NLP). Их способность воспринимать и интерпретировать огромные объемы текстовых данных открывает новые возможности для использования искусственного интеллекта в предсказании трендов и анализе формирующихся тенденций:

Предиктивный анализ

Предиктивный анализ - это раздел анализа данных, который использует историческую информацию, статистические алгоритмы и методы машинного обучения для прогнозирования будущих тенденций, поведения или результатов. Он нацелен на получение точных прогнозов и информирование о процессах принятия решений.

LLM играют важную роль в предиктивном анализе – хоть они и не предназначены для анализа числовых данных, они превосходно справляются с обработкой и генерированием текстовой информации.
Интеграция LLM дает предприятиям ряд преимуществ:

Расширенное понимание контекста - LLM могут обеспечить более глубокое контекстуальное понимание текстовых данных, что позволяет делать точные прогнозы.

Выявление скрытых идей - LLM выявляют скрытые закономерности, тенденции и взаимосвязи в текстовых данных, которые могут быть неочевидны при использовании традиционных методов анализа данных.

Расширенный поиск признаков - извлекая из текстовых данных ключевые слова, темы или сюжеты, LLM способствуют созданию более надежных прогнозирующих моделей.

Анализ данных в реальном времени

LLM могут повысить глубину и точность анализа данных. Аналитические данные, полученные LLM, могут быть интегрированы со структурированными данными и использованы для принятия обоснованных решений. Вот несколько примеров использования LLM:

Анализ текстовых данных

Анализ отзывов клиентов, публикаций в социальных сетях или ответов на опросы позволяет получить более глубокое представление о настроении клиентов и определить области для улучшения. Это позволяет компании вносить целенаправленные изменения в свои услуги, что приводит к повышению удовлетворенности клиентов, увеличению количества положительных отзывов и, в конечном счете, увеличению доходов.

Анализ тенденций для маркетинговых исследований

Розничные компании используют LLM для анализа отраслевых статей, сообщений в блогах и обсуждений в социальных сетях, чтобы выявить новые тенденции и предпочтения потребителей. Эти знания позволяют им адаптировать свои продуктовые предложения, маркетинговые стратегии и управление запасами, что приводит к увеличению продаж и укреплению позиций на рынке.

Работа с неструктурированной информацией

LLM могут обрабатывать неструктурированные текстовые данные, такие как разговор торгового представителя с потенциальным клиентом, и извлекать из них ценную информацию. Затем эти данные могут быть объединены со структурированной информацией - показателями продаж или демографическими данными - для создания более полной картины поведения клиентов, тенденций рынка и эффективности бизнеса.

Генеративный ИИ использует возможности генерации языка LLM для создания, персонализации и оптимизации контента и взаимодействия с клиентами. Он анализирует шаблоны, принятые в данных, на которых он обучается, для создания нового, статистически аналогичного содержимого.

В маркетинге есть несколько распространенных вариантов использования GenAI:

Чат-боты и взаимодействие с клиентами

Чат-боты с искусственным интеллектом способны обрабатывать запросы потенциальных клиентов, предоставлять информацию о продукте и сопровождать покупателей во время продажи - и все это на естественном, интуитивно понятном языке. Управляемые искусственным интеллектом виртуальные помощники также направляют пользователей по веб-сайтам, рекомендуют покупки и улучшают общий пользовательский опыт. В сочетании с RPA (автоматизацией роботизированных процессов) они могут выполнять определенные действия, такие как инициирование процесса продажи или возврата товара, без вмешательства человека.

Генерация текста и изображений

Генеративный ИИ способен автоматизировать цепочку создания контента от начала до конца. Он генерирует записи в блогах, обновления в социальных сетях и рекламные сообщения на основе ключевых слов, тем и стилей, а также создает пользовательские изображения и видео, адаптированные к эстетике бренда и потребностям кампании. Кроме того, ИИ-инструменты значительно ускоряют творческий процесс, позволяя специалистам по маркетингу быстро придумывать и тестировать различные креативные решения, создавая полноценные кампании за считанные часы или дни.

Персонализация и сегментация

Генеративный ИИ открыл эру микросегментации - она дает организациям возможность продавать товары конкретным людям практически в режиме реального времени. Например, генеративный ИИ может создавать индивидуальные рецепты и идеи по планированию питания на основе заказов продуктов или интерпретировать отзывы пользователей для выработки рекомендаций. Помимо этого, он может создавать индивидуальные креативные кампании для небольших сегментов аудитории, помогая обеспечить максимально эффективный отклик маркетинговых коммуникаций у различных групп клиентов.

Автоматизация процессов

Генеративный ИИ оптимизирует маркетинговые процессы с помощью автоматизации – он может осуществлять публикацию контента или рассылку писем по электронной почте, высвобождая человеческие ресурсы для более стратегических задач. Технология также может оптимизировать творческий процесс: используя генеративный ИИ, отделы маркетинга могут быстро создавать десятки версий контента, а затем проводить его A/B-тестирование, чтобы автоматически определить наиболее эффективный вариант рекламы.

Генерация идей

Отделы маркетинга могут использовать генеративный ИИ для предложения заголовков или тем для поисковой оптимизации (SEO) на основе текущих тенденций и интересов аудитории. В процессе разработки идей генеративный искусственный интеллект также может использоваться для предложения вариантов логотипов или рекламных объявлений, предоставляя отделам маркетинга широкий выбор идей для их доработки.

В AllSee мы с командой создаем решения для маркетинга, которые направлены на самые различные результаты:

Автоматизация и оптимизация процессов

Разработка модулей с ИИ для встраивания в RPA: автоматизируем маркетинговые кампании, управление социальными сетями и анализ данных, и помогаем компаниям снижать затраты времени и ресурсов.

Генеративные модели для создания контента с уникальными свойствами: автоматизируем создание рекламных материалов и контента для социальных сетей, что ускоряет запуск маркетинговых кампаний и снижает затраты.

Персонализация и адаптация

Персонализированные чат-боты, голосовые помощники и ИИ-ассистенты: создаем инструменты для предоставления индивидуальных рекомендаций и предложений клиентам, что повышает их удовлетворенность и лояльность.

Системы персонализации предложений и умной лояльности: помогаем адаптировать маркетинговые предложения и программы лояльности на основе данных о клиентах, что увеличивает их вовлеченность и повторные покупки.

Рекомендательные алгоритмы и умный поиск: обеспечиваем персонализированные рекомендации продуктов и услуг на основе анализа данных о клиентах, что увеличивает конверсию и средний чек.

Улучшение клиентского сервиса

Системы автоматизации поддержки и helpdesk: автоматизируем обработку запросов клиентов и решение их проблем, что сокращает время ожидания и улучшает качество обслуживания.

Прогнозирование и оптимизация спроса

Предиктивная аналитика ретроспективных данных и прогнозирование: настраиваем анализ данных о маркетинговых кампаниях и поведении клиентов для точного прогнозирования трендов и планирования стратегий.

Формирование автоматической отчетности и аналитики: обеспечиваем автоматическое создание отчетов о маркетинговых кампаниях и анализе их эффективности для улучшения управления.

Анализ больших данных

Распознавание текста и выделение сущностей из документов: настраиваем анализ данных о клиентах и кампаниях для выявления ключевых тенденций и улучшения стратегий.

Интеллектуальный поиск и анализ данных в открытых источниках: настраиваем сбор и анализ данных для получения инсайтов о рыночных трендах и конкурентах.

В AllSee мы используем готовые технологии искусственного интеллекта, а там, где их не хватает — обучаем свои модели машинного обучения (ML). Поэтому нашей команде можно поручить проект любой сложности: от разработки пилотного AI-проекта до уникальной ML-модели.

Если вы беспокоитесь, что не успеваете за инновациями на рынке, что ваши KPI начнут из-за этого снижаться, а люди уходить к конкурентам — тогда поручите нам решение ваших бизнес-задач.