10 идей стартапа от нейросети

Мы с командой пилим свой стартап по внедрению искусственного интеллекта в маркетинговую аналитику. И я решил провести мозговой штурм с нейросетью по генерации дополнительных идей для нашего проекта.

1. Платформа для автоматизированного маркетингового анализа: Создание облачной платформы, которая использует ИИ для анализа и обработки маркетинговых данных. Платформа может предоставлять инструменты для сегментации аудитории, определения оптимальных каналов коммуникации, прогнозирования конверсии и управления бюджетами.

Мой комментарий: идея классная, это мы, собственно, сейчас и делаем. Но на данный момент мы выдаем аналитику от нейросети в виде презентации маркетологу, а уже маркетолог делает изменения в кампаниях. Автоматическое внесение изменений в кампании сделать сложнее, это наш следующий шаг.

2. Интеллектуальная система оптимизации контента: Разработка инструмента на базе ИИ, который анализирует поведение пользователей и предлагает оптимальные стратегии для создания и распространения контента. Система может учитывать интересы, предпочтения и демографические данные пользователей, а также давать рекомендации по персонализации контента для разных сегментов аудитории.

Мой комментарий: идея также классная. Также сейчас работаем над этим.

3. Прогнозирование трендов и конкурентного анализа: Стартап, который использует ИИ для анализа рыночных данных и прогнозирования будущих трендов в маркетинге. Услуга может включать анализ конкурентов, выявление возможных ниш и рекомендации по развитию собственного бизнеса.

С трендами, конечно, будет сложнее. Например, не уверен, что возможно научить нейросеть предсказывать такие события, как например те, что произошли на Российском рынке в 2022 году.

4. Интеллектуальный ассистент для маркетологов: Создание голосового или текстового чат-бота на базе ИИ, который помогает маркетологам в повседневной работе. Ассистент может анализировать данные, предлагать стратегии, управлять бюджетами, контролировать KPI и отслеживать результаты маркетинговых кампаний.

Мой комментарий: идея хорошая, но у меня есть ощущение, что маркетологам советов хватает. Каждый «в душе маркетолог» норовит что-то посоветовать. А если еще и нейросети начнут советовать, это может взорвать мозг.

5. Система автоматического A/B тестирования: Разработка платформы для проведения автоматического A/B тестирования рекламных кампаний, веб-страниц и мобильных приложений с использованием ИИ. Система может автоматически определять оптимальные варианты и предлагать рекомендации для улучшения конверсии и эффективности маркетинга.

Мой комментарий: идея отличная, работаем в этом направлении. Также знаю, что, что-то подобное сейчас делает одна из команд Тинькофф. (Надеюсь я никому не поврежу, раскрывая эту информацию).

6. Платформа для социального медиа анализа: Создание сервиса, который использует ИИ для анализа данных из социальных сетей и предоставления полезных инсайтов для маркетологов. Сервис может помочь определить влиятельных пользователей, отслеживать обсуждения о бренде и анализировать эмоциональный окрас сообщений для настройки маркетинговой стратегии.

Мой комментарий: идея очень похожа на идею номер 2. При этом, если мы говорим про генерацию контента только для SMM, то нужно еще отдельно делать для платного трафика, пиар, медициной рекламы и т.д.

Не уверен, что нужно это инструмент делить на под-ниши. Но возможно я не прав, надо тестировать.

7. AI-driven инфлюенсер-маркетинг: Создание платформы, которая использует ИИ для идентификации и отбора подходящих инфлюенсеров для проведения маркетинговых кампаний. Система может учитывать показатели вовлеченности, аудиторию, соответствие тематике и другие параметры для максимальной эффективности сотрудничества.

Мой комментарий: идея также огонь. Тут важно только успеть сделать это до того, как это сделают платформу для подбора блогеров, такие как GetBlogger, trendHERO и др.

8. Интеллектуальный анализ видео контента: Разработка ИИ-решения для анализа и оценки видео контента на платформах, таких как YouTube, Instagram, TikTok и других. Сервис может предоставлять рекомендации по улучшению видео для повышения вовлеченности аудитории и монетизации.

Мой комментарий: здесь самая большая проблема – это мощности для анализа. По сути, нужно построить такую же рекомендательную систему как у YouTube, но использовать ее по-другому. Соревноваться с возможностями Alphabet стартапу на начальном этапе сложновато.

9. AI-оптимизация ценообразования: Создание решения на основе ИИ для оптимизации ценовых стратегий и скидок в реальном времени. Система анализирует исторические данные, конкурентную среду, сезонность и другие факторы для определения оптимальных цен и максимизации прибыли.

Мой комментарий: такие инструменты уже есть, но не на основе нейросетей, а на основе математического анализа. Не уверен, что нейросети смогут привнести здесь что-то новое. Но кто знает…

10. Платформа для анализа маркетинговой романтики: Разработка платформы, которая использует ИИ для анализа текстовых отзывов, комментариев и обращений пользователей, чтобы выявить наиболее важные для аудитории аспекты продукта или услуги. Результаты анализа могут быть использованы для создания более эффективных маркетинговых материалов и улучшения общего взаимодействия с клиентами.

Мой комментарий: тут также не вижу отличия от идеи номер 2, кроме того, что для анализа и создания контента также еще используется один источник – отзывы и комментарии клиентов. Но как фича, это круто.

В целом нейросеть генерирует очень классные идеи. Еще бы она все это реализовала и не попросила за это долю в стартапе, было бы вообще огонь.

А еще нейросеть в конце подбодрила меня. И кажется, что общаться с ней намного приятней, чем с многими людьми:

Каждая из этих идей стартапа может стать основой для успешного бизнеса в области маркетинговой аналитики с использованием искусственного интеллекта. Главное - найти свою нишу, разработать уникальное предложение и не бояться инноваций.