Искусственный интеллект (ИИ) в маркетинге – это применение технологий и методов искусственного интеллекта для автоматизации и оптимизации маркетинговых процессов и принятия решений. ИИ в маркетинге используется для анализа больших объемов данных, предсказания поведения потребителей, автоматизации маркетинговых кампаний и улучшения взаимодействия с клиентами.

Искусственный интеллект, или ИИ, уже трансформирует лицо маркетинга, каким мы его знаем. Технология искусственного интеллекта может помочь оптимизировать и ускорить многие маркетинговые задачи, улучшая качество обслуживания клиентов и повышая конверсию.

Если вы занимаетесь корпоративным маркетингом, есть большая вероятность, что вы уже используете какое-то решение на базе искусственного интеллекта в своем стеке . Но многие маркетологи до сих пор не понимают преимуществ ИИ и машинного обучения по сравнению с традиционным «неинтеллектуальным» маркетинговым программным обеспечением.

Что такое франчайзинг? – определение, преимущества и недостатки

Если вы еще не полностью на подножке или вы просто планируете погрузить пальцы в воду, вы не единственный.

Инвестирование в новые технологии – это серьезное обязательство, и оно может быть пугающим, когда оно опирается на сложные концепции, такие как алгоритмы машинного обучения.

 

  • ИИ может персонализировать работу с клиентами, анализируя их профили.
  • ИИ ускоряет производство определенных типов и форматов контента.
  • Программное обеспечение на базе AI может решить, какой контент создавать и когда его распространять.
  • ИИ может обрабатывать огромные объемы данных и делать точные прогнозы на основе шаблонов, которые вытекают из них.
  • ИИ может прогнозировать поведение клиентов, выявлять и воспитывать наиболее ценные выводы.

1. Улучшенная персонализация и рекомендации. Искусственный интеллект в маркетинге.

С внедрением искусственного интеллекта (ИИ) маркетинг претерпел значительные изменения, особенно в сфере персонализации и рекомендаций. Сегодня компании могут предоставлять своим клиентам персонализированные предложения и рекомендации в режиме реального времени, что значительно повышает уровень взаимодействия и удовлетворенности потребителей. Рассмотрим, как ИИ улучшает персонализацию и рекомендации в маркетинге и какие технологии лежат в основе этих изменений.

Что такое персонализация в маркетинге?

Персонализация в маркетинге — это стратегия, при которой контент, продукты или услуги адаптируются под индивидуальные потребности и предпочтения каждого клиента. Используя ИИ, маркетологи могут анализировать данные о поведении, интересах и покупках пользователей для создания точных предложений, которые повышают вероятность конверсии.

Как ИИ улучшает персонализацию?

ИИ позволяет маркетологам делать персонализацию более точной и динамичной за счёт обработки огромных массивов данных и обучения на основе поведенческих паттернов клиентов. Вот как это работает:

  • Анализ больших данных. ИИ собирает и анализирует данные из различных источников, таких как поведение на сайте, покупательская история, социальные сети и даже взаимодействие с поддержкой клиентов. Это позволяет создавать подробные профили клиентов.
  • Предсказательная аналитика. С помощью машинного обучения ИИ предсказывает, какие продукты или услуги могут заинтересовать конкретного пользователя в будущем. Например, Amazon и Netflix используют предсказательные алгоритмы для того, чтобы рекомендовать товары и контент на основе предыдущих покупок и просмотров.
  • Персонализированный контент. ИИ автоматически генерирует индивидуальные предложения, рекламные объявления или даже контент, адаптированный под предпочтения пользователя. Это делает коммуникации более релевантными и привлекательными для аудитории.

Рекомендательные системы на основе ИИ.

ИИ-технологии, такие как рекомендательные системы, играют важную роль в предоставлении персонализированных предложений. Эти системы делятся на несколько типов:

  • Коллаборативная фильтрация. ИИ анализирует поведение группы пользователей с похожими интересами и на основе этого предлагает товары или услуги, которые могут понравиться конкретному пользователю. Этот метод особенно эффективен для рекомендательных платформ, таких как стриминговые сервисы (например, Spotify или Netflix).
  • Контентная фильтрация. Здесь ИИ анализирует предпочтения пользователя на основе его предыдущих выборов (например, жанры фильмов или категорий товаров) и предлагает похожие товары или контент.
  • Гибридные системы. Современные рекомендательные системы комбинируют коллаборативную и контентную фильтрацию для достижения максимальной точности рекомендаций.

Преимущества использования ИИ для персонализации и рекомендаций.

Использование ИИ в персонализации и рекомендациях даёт множество преимуществ:

  • Повышение уровня конверсии. Персонализированные предложения с большей вероятностью приводят к покупкам, так как они соответствуют индивидуальным интересам клиента.
  • Улучшение клиентского опыта. Когда контент и предложения соответствуют ожиданиям пользователей, их взаимодействие с брендом становится более комфортным и интересным, что увеличивает уровень лояльности.
  • Экономия времени и ресурсов. ИИ автоматизирует процесс персонализации, что снижает необходимость в ручной настройке рекламных кампаний или предложений.
  • Реакция в режиме реального времени. ИИ позволяет быстро анализировать поведение пользователя и мгновенно адаптировать предложения под его текущие действия. Это особенно полезно в e-commerce и контекстной рекламе.

2. Искусственный интеллект в маркетинге . Динамическое ценообразование.

Предоставление скидок – верный способ увеличить продажи, но некоторые клиенты будут покупать с меньшей скидкой, или если вообще нет скидки.

ИИ можно использовать для динамического определения цены продуктов в зависимости от спроса, доступности, профилей клиентов и других факторов, чтобы максимизировать как продажи, так и прибыль.

Вы можете увидеть динамическое ценообразование в действии, используя веб-сайт camelcamelcamel.com, который отслеживает цены на продукты Amazon с течением времени. У каждого продукта есть график, показывающий, насколько сильно колеблются цены в зависимости от сезона, популярности и других факторов.

Если вы когда-нибудь искали рейс, а затем вернулись, чтобы купить его через пару дней, и обнаружили, что он вырос на несколько сотен долларов, это также хороший пример динамического ценообразования на работе.

3. Сервисные чат-боты. Искусственный интеллект в маркетинге .

Facebook Messenger, Whatsapp и другие приложения для обмена сообщениями стали популярным и удобным способом для клиентов связаться с компаниями, но обеспечение постоянного учета клиентов агентами по обслуживанию клиентов может быть дорогостоящим.

Чтобы уменьшить рабочую нагрузку и обеспечить более быстрое реагирование на запросы клиентов, некоторые организации теперь используют чат-ботов для обработки общих запросов клиентов и предоставления мгновенных ответов в любое время дня и ночи. Чат-боты могут быть запрограммированы так, чтобы они могли задавать ответы на часто задаваемые вопросы и направлять беседу человеку-агенту, если вопрос слишком сложный. Это означает, что время обслуживания клиентов сокращается, а рабочая нагрузка снижается, и агенты могут свободно общаться с пользователями, требующими более личного ответа.

С виртуальными помощниками, такими как Siri, Google Assistant, Alexa и Cortana, мы чувствуем себя более комфортно с чат-ботами, а в некоторых случаях даже предпочитаем их реальным людям. Алгоритмы обработки языка ИИ стали невероятно продвинутыми в последние годы, что позволяет машинам заменять человеческих агентов в сфере обслуживания клиентов и продаж.

Чат-боты не только более рентабельны, чем нанимают больше членов команды для работы с запросами, но они также могут делать это более эффективным, а иногда и более «человеческим» способом. У машин никогда не бывает плохого дня, в отличие от людей, поэтому на них всегда можно положиться, чтобы они были вежливы, привлекательны и приятны.

Искусственный интеллект в маркетинге 1

4. Поисковая оптимизация .

Поисковые алгоритмы постоянно совершенствуются во всех аспектах, начиная с поиска небольших продуктов в базе данных на сайтах электронной коммерции и заканчивая поисковыми системами, такими как Google, которые ежедневно используются миллионами людей.

Интеграция ИИ в поиск может выявить орфографические ошибки и предложить альтернативы («вы имели в виду…») и может зависеть от вашего прошлого просмотра или покупок. Искусственный интеллект в маркетинге

Google становится все более изощренным в поиске «намерения» поисковика. Например, если кто-то ищет «Apple», он ищет информацию о фруктах, технологической компании или лейбле?

Большинство поисковых систем знают, находится ли пользователь на своем мобильном телефоне и ищут «кофейни», они ищут кафе в нескольких милях, а не исследуют кофейни в целом.

Специальные результаты, такие как покупки и результаты Google My Business, также улучшают работу пользователей с поисковыми системами, а голосовой поиск становится все более распространенным явлением, так как число устройств и помощников на базе искусственного интеллекта продолжает расти.

Кроме того, с ростом использования мобильного интернета и громкоговорителей «умного дома» голосовой поиск постоянно увеличивается, и ожидается, что он будет продолжать расти.

ИИ необходим для интерпретации сложных образцов в речи и распознавания значения из устных поисковых запросов, которые сильно отличаются от традиционных типизированных поисков.

Маркетологи также могут использовать ИИ для оптимизации своего контента для голосового поиска, помогая улучшить SEO и трафик сайта, поскольку мы все больше и больше движемся в голосовой цифровой мир.

5. Оптимизация рекламы для PPC. 

A / B-тестирование является традиционным подходом к оптимизации маркетинговых сообщений и медийной рекламы, но это кропотливый процесс с бесконечным количеством переменных, которые необходимо опробовать, и поэтому отнимает много времени и ресурсов. С помощью алгоритмов ИИ вы можете постоянно и автоматически оптимизировать свои объявления в зависимости от конверсий и взаимодействий.

Тем не менее, стали более защищены от рекламы. Появление таких приложений, как Ghostery, для обнаружения и блокировки технологии отслеживания усложнило задачу как для издателей, так и для рекламодателей. Влияние на издательскую индустрию ошеломляет : к концу этого года потери дохода в 35 миллиардов долларов оцениваются при условии, что уровень усыновления будет продолжаться.

В прошлом такие бренды, как Unilever и такие агентства, как Havas, предпочитали заморозить расходы Google и YouTube из-за размещения рекламы рядом с «нежелательным или небезопасным контентом». Это, в дополнение к сомнительным отчетам о просмотре и растущем числе случаев мошенничества с рекламой, заставляет как бренды, так и агентства становиться более осторожными в отношении своих расходов.

Искусственный интеллект в маркетинге.

Вот в чем дело: путешествие клиента начинается с момента интереса. То, как мы взаимодействуем с этим клиентом, чтобы предоставить ему самую актуальную информацию, в то время как у него была бы самая высокая вероятность ответить, – это Святой Грааль. В последнее десятилетие практикующие испытали это молодое цифровое ландшафтное тестирование, внедрили и преуспели в применении методов для максимизации производительности.

Google понял, что узнать, что работает реклама, невозможно, измеряя совокупную эффективность. Причина, по которой они перешли на показатели конверсии (CV), заключается в том, что рейтинг кликов (CTR) является неправильным. Это больше не мера истинного намерения. То, как вы измеряете намерения, не является агрегацией поведения по формату рекламы (да, я упрощаю). Скорее, именно благодаря пониманию событий в воронке покупок, которые приписывают покупательскому поведению. И вот наше введение в искусственный интеллект и почему это будет следующая эволюция в пути для CMO. Искусственный интеллект в маркетинге

Оптимизация рекламы AI также используется в социальных сетях, таких как Instagram. Алгоритмы анализируют учетные записи, за которыми следит конкретный пользователь, и показывают объявления, которые, скорее всего, будут релевантны этому пользователю. Это обеспечивает лучший опыт для пользователя и лучшую рентабельность инвестиций для рекламодателя, так как меньшее количество объявлений показывается людям, которые не заинтересованы в них.

6. Создание и курирование контента в масштабе .

Искусственный интеллект (ИИ) активно трансформирует подходы к созданию и курированию контента в маркетинге, особенно когда речь идет о масштабировании. Вот несколько ключевых моментов, как ИИ влияет на эти процессы:

Автоматизация создания контента.

ИИ может генерировать контент автоматически, начиная с коротких текстов (статей, блогов) и заканчивая более сложными материалами, такими как сценарии для видео или посты в социальных сетях. Примеры таких технологий включают:

  • GPT. Генерация статей, описаний товаров, email-рассылок и других текстов.
  • Дизайнерские инструменты на основе ИИ (Canva с ИИ-генерацией изображений): помогают быстро создавать графические материалы на основе шаблонов или предложений ИИ.

Персонализация контента

ИИ помогает создавать персонализированные маркетинговые сообщения, используя данные о поведении пользователей. Он анализирует поведение аудитории, предпочтения, и создает целевые предложения, контент и рекламные объявления.

  • Рекомендательные системы. ИИ подбирает индивидуальные предложения или статьи для пользователя, основываясь на его прошлом опыте.
  • Автоматическое изменение контента. В зависимости от региона или времени суток ИИ может показывать разные версии одного и того же контента.

Курирование контента.

ИИ-алгоритмы используются для анализа огромных объемов данных, чтобы выделить самые важные, трендовые или интересные материалы. Это может касаться новостных агрегаторов, блогов и социальных сетей.

  • Системы рекомендаций (например, в Netflix или Spotify) работают на основе ИИ, подбирая релевантный контент для каждого пользователя.
  • Сервисы по агрегации новостей и статей: ИИ анализирует миллионы статей и фильтрует их по популярности, актуальности и качеству.

SEO и контент для поисковых систем.

ИИ может анализировать ключевые слова, помогать в оптимизации контента под поисковые системы, улучшать его структуру и даже создавать контент, заточенный под конкретные запросы. Это делает SEO-кампании более эффективными и менее трудоемкими.

  • Оптимизация текста: такие инструменты, как Yoast или SurferSEO, используют ИИ для подбора оптимальных ключевых слов и фраз.
  • Генерация заголовков и метаописаний: ИИ может предложить самые эффективные варианты заголовков и описаний для улучшения кликабельности.

Аналитика и улучшение контента.

ИИ помогает анализировать, какой контент работает лучше всего, что позволяет в реальном времени вносить корректировки. Это делает возможным постоянное улучшение контентных стратегий без ручного вмешательства.

  • Платформы анализа контента: ИИ может оценивать вовлеченность аудитории, отслеживать взаимодействия с контентом, предлагать изменения и даже прогнозировать поведение пользователей.

Масштабирование с минимальными затратами.

Благодаря ИИ создание и управление контентом можно масштабировать без существенного увеличения команды. ИИ-инструменты могут делать рутинные задачи, освобождая маркетологов для более стратегической работы.

  • Инструменты для управления контентом: такие как Hootsuite и Buffer, с ИИ-аналитикой позволяют планировать и публиковать контент на нескольких платформах одновременно.

Внедрение ИИ в создание и курирование контента позволяет компаниям улучшить эффективность и точность своих маркетинговых усилий, основываясь на данных и поведении пользователей.

 АЗБУКА 

Часто задаваемые вопросы (FAQ). Искусственный интеллект в маркетинге.

Что представляет собой искусственный интеллект (ИИ) в маркетинге?

Искусственный интеллект в маркетинге означает использование компьютерных систем и алгоритмов, способных анализировать данные, принимать решения и выполнять задачи с минимальным участием человека.

Какие задачи в маркетинге можно автоматизировать с помощью искусственного интеллекта?

ИИ может автоматизировать задачи, такие как персонализация контента, анализ данных, прогнозирование трендов, управление рекламными кампаниями, обработка обратной связи клиентов и даже создание контента.

Как улучшенная персонализация с использованием ИИ влияет на маркетинг?

Использование ИИ для улучшенной персонализации позволяет создавать более точные и релевантные клиентам предложения, улучшает опыт пользователей и способствует повышению эффективности маркетинговых кампаний.

Что такое системы рекомендаций на основе искусственного интеллекта?

Системы рекомендаций с использованием ИИ представляют собой технологии, которые анализируют данные о предпочтениях и поведении пользователей, чтобы предложить им персонализированные рекомендации, например, в интернет-магазинах или стриминговых сервисах.

Каковы преимущества использования искусственного интеллекта в маркетинге?

Преимущества включают повышенную эффективность маркетинговых кампаний, более точное таргетирование, улучшенную персонализацию, автоматизацию рутинных задач и способность быстро адаптироваться к изменениям в поведении потребителей.

Как обеспечивается безопасность данных при использовании ИИ в маркетинге?

Безопасность данных при использовании ИИ включает в себя шифрование, строгие политики конфиденциальности, мониторинг доступа к данным и применение современных методов защиты информации.

Какие сферы маркетинга могут наиболее эффективно использовать искусственный интеллект?

ИИ может быть эффективно использован в контексте улучшенной персонализации, автоматизации рекламы, анализа данных, управления клиентским опытом и создания контента.

Как компании могут интегрировать искусственный интеллект в свои маркетинговые стратегии?

Это включает в себя выбор подходящих инструментов и платформ ИИ, обучение персонала, определение конкретных целей, связанных с маркетингом, и пошаговую интеграцию технологии в процессы маркетинга.

Какие вызовы могут возникнуть при использовании искусственного интеллекта в маркетинге?

Вызовы включают в себя вопросы конфиденциальности данных, этические аспекты использования ИИ, сложности в настройке алгоритмов, необходимость постоянного обновления технологий.

Какие тенденции ожидаются в области использования искусственного интеллекта в маркетинге в будущем?

Тенденции включают в себя улучшение алгоритмов машинного обучения, более широкое использование голосовых и визуальных технологий, развитие автоматизированных систем управления рекламными кампаниями и расширение области применения ИИ в аналитике.