Как искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) трансформируют маркетинг и рекламу. Часть 2

В первой части рассказывали, как с помощью AI и ML автоматизировать маркетинговые процессы, оптимизировать рекламные бюджеты и использовать данные для точного таргетинга.

Теперь поговорим о том, как искусственный интеллект и машинное обучение помогают бизнесу создавать персонализированные предложения, прогнозировать поведение и улучшать взаимодействие с аудиторией с помощью современных технологий.

С помощью машинного обучения компании создают персонализированную рекламу и релевантные рекомендации продуктов и услуг для каждого пользователя на основе его интересов, предпочтений и поведения. Причем AI/ML позволяют генерировать динамический визуальный и текстовый контент — рекламные объявления, описания товаров и другие материалы, которые автоматически подстраиваются под конкретные целевые группы.

Например, OZON с помощью AI-модели создает динамический визуальный и текстовый контент на своей платформе и в рекламных кампаниях. А ЦИАН использует ИИ для генерации текстовых описаний объектов недвижимости, адаптированных под интересы конкретных покупателей.

Artificial Intelligence и Machine Learning дают возможность собирать и эффективно анализировать обширные массивы информации о действиях клиентов, и на основе этих данных прогнозировать поведение, выявлять новые тренды, чтобы своевременно адаптироваться к меняющимся запросам аудитории.

Искусственный интеллект собирает данные из различных источников: с сайтов, из социальных сетей, CRM-систем и мобильных приложений. ML-алгоритмы анализируют данные о рынке, конкурентах и потребителях, выявляют закономерности и инсайты, которые помогают понять предпочтения и потребности клиентов. На основе анализа данных интеллектуальных систем предсказывает, какие продукты и услуги будут интересны клиентам в будущем.

Кроме того, с помощью машинного обучения можно определить, как различные каналы маркетинга взаимодействуют друг с другом и влияют на конверсию. Эта информация поможет компаниям оптимизировать свой маркетинговый микс и улучшить его эффективность.

Ритейлеры-гиганты, например, американский Walmart, активно применяют искусственный интеллект и машинное обучение для точного прогнозирования спроса, планирования запасов, минимизации потерь, эффективного ценообразования и маркетинговых стратегий.

А в банковском секторе крупные финансовые институты применяют AI и ML для анализа кредитных рисков и разработки персонализированных финансовых предложений.

Одна из активно развивающихся областей применения искусственного интеллекта в маркетинге — персонализация взаимодействия с клиентами через чат-ботов и голосовых помощников. Компании внедряют такие решения, рассчитывая на автоматизацию и оптимизацию процессов.

Одним из лидеров в использовании чат-ботов является компания Сбер, в котором 20 млн звонков и 3 млн чатов ежемесячно обрабатываются чат-ботом. Это почти 70% обращений. Чат-боты помогают проверить баланс, перевести средства или узнать о новых продуктах.

Чат-боты позиционируются как помощники для выполнения базовых операций. Однако они не всегда полноценно понимают запросы и дают исчерпывающие ответы. Зачастую клиенту все еще требуется помощь человека.

Голосовые помощники, например, «Алиса» от Яндекса, анализируют поведение и запросы пользователей, и на основе истории поиска могут предлагать релевантные товары на Яндекс.Маркете, сериалы на КиноПоиске, приложения или музыку из экосистемы Яндекс.

В целом, несмотря на обещанную экономию ресурсов, внедрение чат-ботов и голосовых ассистентов пока не гарантирует улучшения клиентского опыта.

Искусственный интеллект и машинное обучение открыли для маркетологов множество преимуществ и позволили компаниям быстро и гибко адаптироваться к постоянно меняющемуся рынку. Автоматизация процессов, предиктивная аналитика, динамическое создание контента и персонализированные рекламные предложения — лишь некоторые из областей, где ИИ и МО уже приносят существенные результаты лидерам рынка.

Однако внедрение AI/ML-технологий сопряжено с рядом серьезных вызовов, которые компании должны принимать во внимание. Игнорирование этих проблем может свести на нет потенциальную выгоду от технологий и даже создать новые бизнес-риски. Поэтому критически важно оценивать как плюсы, так и минусы внедрения искусственного интеллекта в маркетинговые процессы:

Высокая стоимость разработки, обучения и внедрения сложных AI/ML-решений. Создание продвинутых систем требует значительных финансовых вложений. Необходимы затраты на исследования, разработку алгоритмов, вычислительную инфраструктуру, обучение моделей на больших данных, внедрение и интеграцию систем в существующие бизнес-процессы. AI-системы требуют регулярного обслуживания и обновления — это тоже влечет дополнительные издержки. Для многих компаний и организаций эти расходы могут оказаться неподъемными.

Необходимость в экспертах: обучение персонала и поиск квалифицированных AI-специалистов. Пока на рынке дефицит таких экспертов. Кроме того, даже имея команду специалистов, требуется время для обучения и накопления экспертизы в конкретной предметной области применения нейронных сетей.

Необходимость доступа к большим объемам качественных данных для обучения моделей. Современные AI-системы обучаются на огромных наборах данных. Чем больше качественных и разнообразных данных, тем более точными и надежными становятся модели.

Допустим, необходимо обучить нейронные сети распознавать дефекты сложной детали, которую изготавливают на производстве. Для качественного обучения AI-модели должна проанализировать сотни тысяч изображений различных дефектов при разных условиях освещения, углах обзора, масштабах. Сбор такого большого количества разнообразных качественных данных — крайне трудоемкий и затратный процесс. А отсутствие необходимого объема данных ограничит возможности AI по выявлению дефектов.

Риски неправильных прогнозов и предвзятости в решениях интеллектуальных систем из-за некачественных данных. Качество работы AI-систем напрямую зависит от надежности данных, на которых они обучались. Если данные некачественные, устаревшие, неполные, искусственный интеллект будет делать ошибочные прогнозы и принимать предвзятые решения. В критически важных областях такие сценарии будут иметь крайне негативные последствия.

Этические проблемы: прозрачность, беспристрастность, конфиденциальность. Нейронные сети часто работают как «черный ящик» и не разрешают пользователям полностью понять, как именно было принято то или иное решение. Это вызывает затруднения при попытках оценить обоснованность решений системы.

Компании должны понимать и осознавать эти вызовы. Для успешного внедрения ИИ и МО необходимо тщательно планировать каждый этап, инвестировать в развитие соответствующей экспертизы, соблюдать этические нормы и начинать с пилотных проектов в отдельных вертикалях бизнеса. Такой подход поможет минимизировать риски и максимально использовать преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения.

Искусственный интеллект и машинное обучение стремительно меняют индустрию маркетинга и рекламы.

Чтобы извлечь максимальную пользу, маркетологам важно внедрять AI и ML уже сегодня. Эксперименты помогут наработать необходимую экспертизу и сформировать четкий план интеграции. В высококонкурентной среде преимущества получат те компании, которые сумеют вовремя инвестировать и внедрить технологии ИИ в маркетинговую деятельность.

Эксперименты помогут наработать необходимый опыт и сформировать четкий план интеграции.