Искусственный интеллект в маркетинге: инструменты, преимущества, результаты

Кризис, пандемия, повсеместная цифровизация — все это ускорило внедрение искусственного интеллекта во многих сферах бизнеса. И, маркетинг, конечно, не стал исключением.

• Какие маркетинговые задачи взял на себя искусственный интеллект и как справился с ними?
• Какие преимущества дал бизнесу ИИ?
• Как выглядит применение искусственного интеллекта на практике — рассматриваем на примере E-commerce.

Мы пообщались с экспертами в области машинного обучения и ответили на эти и другие важные вопросы.

Зачем маркетингу искусственный интеллект?

Мы живем в эпоху, когда значительная часть информации о нас самих и окружающем нас мире (в том числе и о его коммерческой составляющей) — оцифрована. Эти данные собирают сайты, на которых мы совершаем покупки, сервисы, которыми мы пользуемся, банки, фитнес-клубы, медицинские центры и т.д.

Представьте на секунду таких гигантов, как Ozon или Alibaba, где в день совершаются миллиарды покупок миллионами людей со всего мира. И информация о каждой такой покупке, о каждом пользователе не исчезает бесследно вместе с деньгами на карте покупателя... Она остается в системе интернет-магазина, чтобы в будущем служить на достижение тех или иных маркетинговых целей бизнеса.

Андрей Юрьевич Юшков, руководитель Аналитического бюро LW-Analytics

Хорошая новость для маркетологов в том, что все эти огромные массивы данных о пользователях — оцифрованы и могут быть обработаны на компьютере. Плохая же новость заключается в том, что для обработки такого объема информации не хватит ни мощности обычных персональных компьютеров, ни программ типа MS Excel, ни времени жизни самих маркетологов — ведь объем информации растет по экспоненте согласно закону Мура.

Как же быть? Вот тогда на помощь человеку-маркетологу приходит уже искусственный интеллект или одна из составляющих этой дисциплины, которая называется «Анализ больших данных» (по английски Big Data).

Технологии ИИ позволяют обрабатывать и «осмысливать» космические с точки зрения обычного маркетолога объемы информации. Можно поручить искусственному интеллекту искать различные зависимости и корреляции между самыми разными параметрами.

Как изменялось потребление, к примеру, защитных кремов конкретной марки в разных странах в зависимости от сезона и месяца, роста населения, уровня жизни населения, интенсивности рекламы и любых других параметров, которые есть в наличии. Возможны самые неожиданные результаты, которые с успехом можно применить при разработке маркетинговой стратегии или рекламной компании.

Андрей Юрьевич Юшков, руководитель Аналитического бюро LW-Analytics

Без применения искусственного интеллекта и обработки больших данных со многими актуальными на сегодня маркетинговыми задачами даже группа толковых маркетологов едва ли смогла справиться самостоятельно без применения специализированных средств. К таким инструментам современного продвинутого маркетолога можно отнести языки запросов к базам данных типа SQL, языки программирования нейросетей типа PYTHON, различный инструментарий обработки данных типа «тепловых карт» (поиск корреляций между различными параметрами). Методы статистического анализа, системы представления полученных данных (дашборды) и многое другое, что в совокупности в той или иной мере можно отнести к емкому понятию «искусственный интеллект».

Можно утверждать, что внедрение искусственного интеллекта в маркетинг, а также во многие другие области нашей жизни есть не чья-то прихоть, а просто историческая неизбежность, продиктованная всем предыдущим опытом развития цифровых технологий.

Области применения ИИ в маркетинге

Области применения ИИ в маркетинге в первую очередь подразумевают автоматизацию рутинных задач: инструменты синтеза и анализа речи, внедрение чат-ботов, помогающих в работе call-центров, персонализация коммерческих предложений и т.д.

Отличную классификацию на основе решаемых ИИ маркетинговых задач приводит Никита Морозов, директор по маркетингу ИИ-компании Cleverbots

Никита Морозов, директор по маркетингу ИИ-компании Cleverbots

Искусственный интеллект — это, по сути, алгоритмы написанные алгоритмами, которые выполняют какие-то функциональные действия человеческого мозга, но намного быстрее, чем это делает человек.

Если говорить об актуальных областях применения ИИ в маркетинге, то можно выделить такие (перечислены в порядке убывания их популярности):

1. Коммуникационные задачи— автоматизация технической поддержки с помощью голосовых и текстовых ботов, поиск инсайтов на основе social listening, формирование индивидуальных предложений для покупателей на основе их поведения на сайте или в магазине и истории покупок, удержание клиентов за счет индивидуальных предложений и так далее.
2. Аналитические— сегментация пользователей на основе паттернов поведения, тестирование эффективности коммуникационных материалов, прогнозирование продаж и формирование ассортиментной матрицы.
3. Креативные— генерация креативов и вордингов для рекламных объявлений, автоматизированная генерация описаний для карточек товара, быстрая адаптация материалов для различных языков, создание виртуальных инфлюенсеров. Например, сейчас доступно достаточно большое количество веб-сервисов, которые с помощью нейросетей генерируют логотипы на основе ввода нескольких параметров пользователем.
4. Отдельным блоком можно выделить разработку уникальных сервисов для потребителей, например, разработка инструмента для виртуальной примерки одежды.

Никита Морозов также рассказал нам о преимуществах, которые на его взгляд, дает ИИ, внедренный в маркетинг:

1. Точность

Обученные на миллионах примеров модели имеют высокую точность в узких направлениях применения.

2. Скорость

Благодаря доступным вычислительным мощностям и продвинутым алгоритмам, ИИ выдает результаты в разы быстрее и может работать 24/7. Например, чат-боты и автоматизированные колл-центры дают возможность пользователям получить ответ на свой вопрос мгновенно и в любое время суток.

3. Надежность

Модели обучаются на больших данных, которые человек не способен удержать в голове, и выявляют закономерности, недоступные при традиционном анализе. Поэтому «опыт» модели обычно намного больше опыта специалиста. Кроме того, модели позволяют минимизировать человеческий фактор, что сокращает вероятность ошибок.

4. Рентабельность

ИИ достаточно легко масштабируется (в отличие от штата сотрудников), поэтому вложившись в проект с искусственным интеллектом в перспективе 1-2 лет можно существенно сэкономить.

Практическое применение ИИ в маркетинге

Так, искусственный интеллект уже широко применяется во многих областях маркетинга:

• в работе с клиентами это рекомендации, уведомления, отслеживание кликов, создание портрета клиента. Удержание клиентов и повышение их лояльности. Клиентская поддержка.
• Прогноз продаж с учетом внешних факторов (предиктивная аналитика).
• Голосовой поиск.
• Интеграция ИИ в контент.
• Автоматизация рекламы и др.

Рассмотрим на примере кейса, как на практике применяется ИИ в E-commerce.

Сергей Юдин, специалист по машинному обучению в Mindbox

Одно из перспективных направлений для использования ИИ — товарные рекомендации на сайте, которые помогают брендам повысить средний чек. Например, производителю белья и пляжной одежды Incanto они приносят 5,5% дополнительной выручки интернет-магазина.

Товарная карточка на сайте Incanto с персональными рекомендациями

Клиентам рекомендации тоже полезны — упрощают процесс покупки. Так, у DIY-гипермаркетов «Мегастрой» они выполняют роль онлайн-консультантов: если клиент впервые покупает товар, он может не знать, например, что к триммеру нужна леска.

Соответствие товаров можно проставлять вручную или использовать рекомендательные системы без ИИ, но тут есть ограничения:

• У рекомендательных систем без ИИ.

  Если товарная номенклатура не заполнена или заполнена с ошибками, то обычные рекомендательные системы выводят неподходящие товарные пары. Для компаний это проблема: приходится выделять ресурсы на приведение базы в порядок.

• У ручного проставления рекомендаций.

  Компаниям с большим ассортиментом, например маркетплейсам, требуется для работы с рекомендациями непропорционально много ресурсов. К тому же вручную невозможно учесть предпочтения конкретного человека, а при смене коллекции связи приходится проставлять заново.

Все эти ограничения снимает ИИ. Например, интернет-магазин женской одежды использовал нейросеть, умеющую распознавать изображения. У бренда около 8 тысяч SKU, и работа с ручным проставлением рекомендацией отнимала всё больше ресурсов.

Чтобы проверить эффективность составленных нейросетью рекомендаций, мы разделили посетителей сайта на две группы с помощью Google Optimize: первая видела ручные рекомендации, вторая — созданные нейросетью.

Товарные рекомендации в карточке товара, предложенные нейросетью

Важно, что при использовании нейросети не требуются дополнительные корректировки: она самообучается и не требует вмешательства при смене коллекции.

Сравнительно новый инструмент ИИ для персонализации — технология по распознаванию эмоций (emotion detection and recognition technologies).

Как это работает? Алгоритмы анализируют человека по его позе, голосу, жестикуляции и таким образом практически точно считывают эмоции, которые он испытывает прямо сейчас. Технология позволяет понять реакцию потребителей на те или иные товары и услуги.

Как работает предиктивная аналитика

На основе различных данных ИИ способен точно рассчитывать прибыль компании, прогнозировать действия клиентов, снижать маркетинговые затраты и планировать издержки. Это все относится к предиктивной или прогнозной аналитике.

Данная технология уже довольно распространена — согласно Statista, более 80% крупных брендов уже используют (или сейчас в процессе внедрения) этой технологии. Один из самых известных таких брендов — Amazon. Компания внедрила алгоритм, который на основе покупательского поведения и wish-листов пользователей предсказывает их будущие покупки и доставляет товары клиентам еще до того, как они их заказали. В результате такого подхода компании удается существенно сократить время на ожидание доставки.

Смерть и трансформация профессий

Новые технологии принимаются в несколько этапов: сначала ведутся научные исследования, затем к их тестированию подключаются лидеры из различных отраслей. Увидев первые успешные проекты, другие крупные участники рынка начинают внедрять технологические изменения и у себя.

Разработка становится по-настоящему массовой, когда решение становится доступным для среднего и малого бизнеса, а также фриланс-специалистов. Так, например, чат-боты уже стали практически мастхэвом для большинства не только крупных компаний, но и небольших — благодаря появлению понятных и простых в использовании конструкторов. В ближайшем будущем другие технологии ждет похожее развитие, считает Никита Морозов.

Вместе с повсеместным внедрением ИИ в отрасль, идет трансформация и даже вымирание многих маркетинговых профессий.

Никита Морозов, директор по маркетингу ИИ-компании Cleverbots

Сейчас идет активная дискуссия на тему взаимодействия человека и искусственного интеллекта, каким оно должно быть, и что нас ждет в будущем. На эту тему на конференции WAIC 2019 произошел интересный диалог между Илоном Маском и Джеком Ма. Маск считает, что ИИ уже во много раз обгоняет человеческие возможности, поэтому его необходимо регулировать на государственном уровне, чтобы не допустить полную замену людей машинами, а Ма утверждает, что ИИ никогда не заменит человека. Истина, конечно, где-то по середине.

Главное — быть в курсе технологических возможностей и максимально их использовать в своей работе, считают эксперты. Это обеспечит вас и компанию уникальными конкурентными преимуществами. Ведь если, например, у вас получится сэкономить на поддержке пользователей, то освободится больше ресурсов, чтобы делать более интересные рекламные креативы, привлекать больше новых клиентов и завоевывать рынок

Нужен ли вашему бизнесу ИИ?

Технологический прогресс давно вышел за рамки сценариев «Черного зеркала» — сегодня многие компании уже активно используют ИИ, улучшая опыт взаимодействия с клиентами и обеспечивая более высокую рентабельность инвестиций в маркетинг.

Как понять нужно ли это вашему бизнесу? Да, если:

• Обработка входящих обращений клиентов ежедневно занимает большое количество времени;
• Маркетологи заняты построением аналитических отчетов, вместо работы над стратегией;
• Вы собираете огромное количество данных, но не успеваете их обрабатывать и поэтому не видите в них пользы;
• Вы обладаете большим количество коммерческой информации о пользователях, однако прогнозы по продажам и издержкам бизнеса строите на основе прошлого опыта, а не предиктивной модели.
• Настройка рекламных кампаний занимает бОльшую часть рабочего времени вашего интернет-маркетолога

Если вы ответили Да хотя бы на три данных утверждения, внедрение ИИ в вашу компанию будет оправдано.