Marketing OS is a DJ💃

Очередной пример, когда CDP недостаточно.

Очередной пример [попытки] построения автономного маркетинга.

Uniphore начинали с аналитики для колл-центров, исторически работали с энтерпрайз и помогали им автоматизировать поддержку и продажи. Пришло время для маркетинга.

🤩 На днях они представили систему, которая создаёт для каждого покупателя цифрового двойника - персональную модель поведения.

Компактная нейросеть, дообученная на поведении конкретного человека.Помещается в карман джинсов, можно сказать.

🧙‍♂️ Клиент N любит скидки, ненавидит звонки, трижды смотрел тариф Premium, но каждый раз уходил подумать.

Маркетолог говорит, что надо дать ему скидку. А предиктивная модель даёт прогноз, что он с вероятностью X% купит Premium после такого-то сценария.

Зачем спорить, если можно протестировать, смоделировать.

🚶 Uniphore обещает не просто предсказывать поведение клиентов, но и симулировать маркетинговую кампанию до того, как вы потратите на неё деньги.

Система берёт цифровых двойников аудитории и прогоняет на них предполагаемый customer journey. На выходе предугадывает, сколько будет конверсий, где люди отвалятся и как изменится результат при других сценариях.

Да, это ПРОГНОЗ с большой буквы П, но система должна учиться на собственных ошибках, это нормально.

🤖 У Uniphore появляется так называемый Marketing AI Flywheel.

Цикл "маховика"следующий: предсказание - кампания - реальный результат - сравнение - обучение - новое предсказание.

🙂 Если модель предсказала 10 000 покупок, а пришло 7 000 - она получает обратную связь и следующая симуляция должна стать точнее.

Для бизнесов c жёсткими требованиями к GDPR, HIPAA (конфиденциальность медицинских данных) и физическому расположению сервера есть большой плюс - владение собственным AI-интеллектом, на который делает ставку Uniphore.

🍽 Модели с открытыми весами, которые обучаются на данных самого предприятия. Могут в облаке, могут он-премис, чтобы данные не уехали куда не надо.

P. S. Традиционно накинем скепсиса на радужный пресс-релиз.

🤨 Так сказать, какие ваши доказательства?

Пока нет информации ни о точности прогнозов, но и том, насколько успешно AI побеждает обычные ML-модели.

Аплифт всего этого добра тоже пока неизвестен, как и то, во сколько компании обходится создание и поддержка цифрового двойника.

Да и насколько хорошо всё это работает за пределами первых клиентов.

Но диалог маркетолога-стратега и нейронки в плане предсказания поведения покупателя непременно будет продолжен. И это прекрасно. Цифры всех рассудят