- Теория и практика
Искусственный интеллект в маркетинге и рекламе: как работают технологии
Маркетинг и реклама одними из первых начали активно использовать искусственный интеллект. Эксперт Retail Rocket рассказал, какие задачи ИИ выполняет в маркетинге сегодня, какие «подводные камни» есть у нейросетей, и какой функционал может появиться у машинного интеллекта уже в ближайшем будущем.
Что такое ИИ и зачем он нужен в маркетинге
Искусственный интеллект — технология, которая имитирует поведение человека и выполняет различные задачи без его участия. ИИ постоянно учится, поэтому с ним тесно связан термин «нейросети».
Нейросети — это вид машинного обучения ИИ, который строится по принципу работы человеческого мозга. Вычислительные элементы в нейросетях обмениваются информацией по цепочке, точно так же, как нейроны головного мозга человека.
Искусственный интеллект востребован по нескольким причинам:
- Увеличивается объём работы и данных. При этом людей-специалистов не прибавляется.
- Экспертиза человека, как правило, не растёт с той же скоростью, с какой растут данные и потребности бизнеса.
- С помощью нейросетей можно выполнять задачи бизнеса качественно и быстро, при этом избегать ошибок, связанных с человеческим фактором: например, усталость или невнимательность.
- Это недорого по сравнению с человеческим ресурсом, а для любого бизнеса важно сохранить деньги.
Сегодня ИИ в маркетинге чаще всего используют, чтобы:
- Точно анализировать и прогнозировать поведение покупателей.
- Эффективно продвигать товары и услуги.
- Быстрее и качественнее обслуживать клиентов.
Product Marketing Manager (PMM, Global), Retail Rocket Group
Какие задачи решает ИИ в маркетинге
Исходя из этого, мы видим две тенденции применения ИИ в маркетинге:
- ИИ будет всё больше и глубже проникать в маркетинговые процессы, и это неизбежно.
- ИИ всё чаще начинают привлекать к более узким, прикладным задачам. Производители искусственного интеллекта начали выпускать прикладные модели: например, у ChatGPT есть модели для копирайтеров, графических дизайнеров, для планирования бизнес-процессов. Российская нейросеть ЯндексGPT умеет придумывать идеи и составлять несложные тексты под разные задачи: деловые письма, сценарии роликов.
Разберёмся, какие задачи в маркетинге решает ИИ сегодня.
Генерирует контент
Сегодня ИИ помогает маркетологам с любыми видами контента.
Иллюстрации. Креативные маркетинговые команды пользуются ИИ, чтобы создавать иллюстрации и визуалы и оформлять сайты, соцсети, рассылки или рекламные материалы. Картинки и образы настолько качественные, что уже могут быть самостоятельным продуктом, а не только служить источником вдохновения для дизайнеров.
Тексты. Это могут быть рекламные статьи, карточки объявлений для товаров или услуг. ИИ генерирует текст под определённую аудиторию, с правильным tone-of-voice и одновременно может оптимизировать этот контент для рекламы или поисковых систем. Кроме того, нейросетям можно доверить слоганы, сценарии роликов.
Искусственный интеллект, который умеет работать с большими объёмами информации, может создать бриф или будущую структуру текста, подсказать оптимальный лид-магнит для брошюр или лендинга для привлечения заказчиков.
Аудио. ИИ умеет озвучивать видео, исполнять песни, создавать аудиорекламу, саундтреки и информационные сообщения. Маркетологам больше не нужно привлекать дорогостоящих дикторов или музыкантов с профессиональным оборудованием и тратить время на ожидание результата. Нейросеть справляется с креативными задачами за несколько минут.
Видео. ИИ может самостоятельно писать сценарии для роликов, выбирать самые яркие моменты съёмки, монтировать их и накладывать субтитры. Продвинутая нейросеть может помочь с составлением брифа на видео или на анимацию.
Анализирует поведение покупателей
Аналитика и маркетинг сегодня становятся тождественными понятиями. Маркетологам постоянно приходится работать с данными о клиентах, конкурентах и рынке, и объём такой информации с каждым днём растёт. Зачастую человек с этим потоком уже не справляется, а ИИ помогает быстро получать метрики и показатели, которые помогают принять решение.
С помощью ИИ маркетологи получают точные прогнозы: как, когда и при каких условиях аудитория будет покупать в ближайшем или отдалённом будущем, каким будет спрос на товары и услуги. Эти знания помогают, к примеру, вовремя и к месту применять динамическое ценообразование, что положительно сказывается на прибыльности бизнеса. Например, товарными рекомендациями Retail Rocket занимаются продвинутые алгоритмы на базе AI/ML/Big Data. Они годами обучаются на живых данных и потому в совершенстве предугадывают спрос и пожелания клиентов.
Продвигает товары и услуги
ИИ умеет создавать эффективные персонализированные и таргетированные рекламные кампании. Анализ big data с помощью ИИ выявляет наиболее перспективные аудитории, сегментирует их и может давать рекомендации по времени показа и формату рекламы или продвигаемых товаров.
Искусственный интеллект позволяет моделировать сотни вариантов, чтобы выбрать оптимальный: кому и что показать, в зависимости от бюджета, от заданной цели, типа контента. Кроме того, ИИ проверяет различные гипотезы и самостоятельно соотносит интересы пользователей и показы. Это помогает бизнесу вовремя продемонстрировать тот или иной товар и повысить его продажи.
Находит тренды в соцмедиа
ИИ исследует контент социальных сетей, количество репостов и лайков и в режиме реального времени узнаёт о том, что волнует аудиторию, каковы её желания, кто и что на неё влияет. Эту информацию можно использовать, чтобы быть в тренде: вовремя запустить рекламную кампанию, в числе первых предложить аудитории актуальный продукт или услугу.
Поддерживает продажи
На основе ИИ создают чат-ботов, которые помогают бизнесу мгновенно обрабатывать входящие сообщения, информативно и грамотно отвечать на вопросы клиентов и собирать их контакты. Нейросеть быстро учится, поэтому может отвечать даже на нестандартные запросы. Если клиент завершил диалог и ушёл подумать, чат-бот может вернуть его в воронку продаж, время от времени напоминая о сделке.
Обслуживает клиентов
С помощью ИИ-технологий работают современные текстовые и голосовые интерфейсы. Они могут уточнять и верифицировать запросы, отвечать на вопросы, распределять потоки входящих звонков и сообщений. Благодаря ИИ служба поддержки работает эффективнее и быстрее. Клиенту не нужно ожидать ответа оператора, и он получает положительный опыт взаимодействия с бизнесом.
Примеры использования ИИ известными компаниями
Искусственный интеллект широко используется в маркетинге разных отраслей.
Маркетплейсы. Пионерами в сфере применения ИИ были Amazon, Ebay, Aliexpress. Нейросети стали двигателем рынка электронной коммерции. На основе спроса, который прогнозировал искусственный интеллект, проактивно заполнялись ближайшие к покупателям склады. Сейчас эту схему используют и российские площадки.
Некоторые E-commerce площадки используют ИИ для лучшего взаимодействия с покупателями. Например, Lamoda, Мегамаркет и 5Карманов предлагают виртуальные примерочные и помощь ИИ-ассистентов. На Яндекс Маркете можно увидеть сформированные ИИ персонализированные подборки товаров. Большинство крупных российских маркетплейсов применяют технологии ИИ, чтобы создавать карточки товаров — фото и описания.
Интернет-магазины. ИИ помогает крупным онлайн-магазинам зарабатывать на рекламе, а брендам, которые покупают её — увеличивать продажи. Например, «Детский мир» и «М-Видео» продают рекламные места у себя на сайте и показывают продвигаемые товары правильной аудитории. Что это за аудитория и в какое время показывать баннер, определяет ИИ. Например, если человек ищет на сайте чайник, то ему покажут баннер известного бренда-производителя мелкой бытовой техники. Это персонализированная реклама, которую видит готовый к покупке пользователь. Поэтому она работает очень эффективно.
Пищевая промышленность. Российский производитель йогуртов Epica продвигает свой бренд с помощью ИИ-иллюстраций. В социальных сетях бренда фото и видео сгенерированы нейросетями. Яркий и необычный визуал привлекает внимание аудитории и делает бренд узнаваемым.
Фуд-ритейл. Маркетологи холдинга Х5 с помощью ИИ создали портрет покупателей «Пятерочки» и «Перекрестка». Нейросети проанализировали данные из программы лояльности клиентов в 67 регионах России. За основу портрета брался средний чек, возраст и пол, предпочтения в еде и даже знак зодиака. Этим данные помогают сетям правильно делать покупателям персонализированные предложения.
Производство одежды. Российская компания Gulliver Group использует ИИ на разных этапах производства: от создания эскизов до фото товара для каталогов.
Нейросети обрабатывают фото и генерят описания товаров для сайта и мобильного приложения. Например, обтравка фото ИИ делается в 547 раз быстрее, чем с участием человека и позволяет сэкономить 50% бюджета.
Описание товаров — ещё один процесс, который компании удалось оптимизировать с помощью нейросетей. ИИ формирует карточки для сайта и мобильного приложения в 320 раз быстрее и в 18,5 раз дешевле.
Сервисы доставки. Онлайн-сервис продуктов, товаров и готовой еды «Купер» задействовал предиктивную ИИ-аналитику, чтобы сформировать десятки микростратегий развития бизнеса. Компании было непросто из-за широкой географии и разнородности рынков. Нейросеть учитывала разное проникновение e-grocery в 360 городах присутствия, неоднородность инвентаря, отличающееся потребительское поведение. С помощью стратегий, предложенных ИИ, бизнес «Купера» уже в 1-м квартале 2024 года взлетел выше рынка.
Страхование. Искусственный интеллект помогает «АльфаСтрахованию» улучшать клиентский сервис. Нейросети берут на себя урегулирование до 60% страховых случаев по ОСАГО. ИИ рассматривает страховой случай, анализирует убытки и проверяет, нет ли признаков страхового мошенничества. Если всё в порядке, ИИ самостоятельно передаёт убыток на оплату. Если случай вызывает сомнения, ИИ подаёт сигнал, и к делу подключается человек — специалист страховой компании.
Риски применения ИИ в маркетинге
Помимо преимуществ у технологии искусственного интеллекта есть ряд недостатков.
- ИИ не всегда владеет правильным контекстом. «Умным» контекстом и полной картиной всегда владеет только человек. Например, при планировании рекламной кампании ИИ может не учитывать текущую геополитическую обстановку в стране. Поэтому полностью полагаться на ИИ и не ставить под сомнение предложенные им решения, то можно пойти по неверному пути и потерять деньги.
- Неуникальный контент. ИИ использует все доступные данные, когда генерирует идею, и их невозможно отфильтровать. В результате маркетологи получают контент, который уже не является свежей идеей, либо слишком похож на то, что делают их конкуренты.
- Возможны провалы в качестве. ИИ имеет тенденцию обучаться, но помимо экспертов, им пользуются и дилетанты, которые наполняют его некачественной информацией. Такую тенденцию можно проследить при генерации текстов: креативный и свежий подход может со временем смениться банальными и шаблонными фразами.
- Не гарантирована безопасность данных. ИИ получает от маркетологов массу данных, в том числе — и строго конфиденциальных. Это может быть информация о продукте, который ещё не выпущен или данные об аудитории, которая не давала согласия. Всё это уходит в интернет, где всегда есть риск утечки.
- ИИ не в состоянии заменить экспертность человека. Некоторые руководители очень сильно рассчитывают на ИИ и потому берут на работу более дешевых и менее опытных сотрудников. Однако если нет экспертного работника, который подвергает скепсису результат творения ИИ, у бизнеса могут возникать проблемы.
- Сложно определить причину сбоя. Иногда технологии на основе ИИ работают не так, как нужно. Например, у девушки, которая ищет на сайте красное платье для вечеринки, в рекомендациях появляется набор отвёрток. Деньги на просмотр рекламодатель уже потратил, а конверсия нулевая. Начинается поиск причины, но определить её сложно. Это может быть сбой ИИ, пробелы в передаче данных, неправильный запрос пользователя или слабая локализация другой языковой версии сайта.
Будущее ИИ в маркетинге: тренды и перспективы
Технология ИИ развивается стремительно, и уже в ближайшее время он поменяется. Попробуем заглянуть в будущее и увидеть, что нового появится у нейросетей.
- Возможность вести разумный диалог о прикладных задачах. Вероятно, в будущем ИИ сможет обсуждать с пользователем и рассматривать разные варианты решения маркетинговых задач. Например, выбирать самый удачный из нескольких рекламных баннеров или видоизменять одно и то же сообщение для разных клиентских сегментов в режиме реального времени.
- Бум голосовых ассистентов и омниканальность. Ожидается, что голосовые ИИ-ассистенты хорошо продвинутся в области глубокого обучения и работы с большими данными. Человеку будет одинаково комфортно работать с ИИ текстом и голосом, с мобильного телефона и ноутбука. ИИ будет развиваться в сторону омниканальности и самостоятельно собирать, запоминать и обрабатывать все запросы в едином пространстве.
- Персонализированный контекст из прошлого. Каждый новый разговор с ИИ не будет начинаться с чистого листа. Система научится подстраиваться под пользователя. ИИ будет запоминать, какие запросы у человека были раньше, какими проектами он занимался, за какие метрики боролся. Например, будет знать, что промо-акции с этим брендом невозможны, потому что компания работает с конкурентом. Такая персонализированная обучаемость может быть не только под профиль одного конкретного пользователя, но и под профиль всей маркетинговой команды.
- Новый уровень безопасности. Вокруг любой технологии со временем появляется рынок и экосистема. Вокруг ИИ уже появились специалисты, вендоры, производители, которые работают на безопасность, предлагают и развивают новые продукты. Со временем все форматы взаимодействия с ИИ: от речевого до видео и каналы передачи данных будут ещё более защищёнными.
