Sostav.ru

Искусственный интеллект в маркетинге: что было в уходящем году и что будет в 2021

Рассказал Федор Иванов, Calltouch

2

Этот год не поскупился на потрясения для бизнеса. Но если некоторым отраслям пришлось взять паузу и пересмотреть все принципы работы, то развитие технологий, в том числе искусственного интеллекта, наоборот, ускорилось. Старший продакт-менеджер Calltouch Федор Иванов вспомнил наиболее яркие кейсы и рассказал, какие ИИ-инструменты в маркетинге были самыми заметными в 2020 году.

ИИ в деле: тренды 2020 года и прогнозы на 2021 в MarTech

В 2020-м бизнес в целом и маркетинг в частности стали смелее внедрять ИИ для решения широкого спектра задач. По прогнозам IDC, в этом году суммарные доходы в сфере ИИ в мире должны были вырасти на 12,3% по сравнению с 2019-м. Согласно данным аналитиков, они составили до $156,5 млрд.

В маркетинге нововведения коснулись в первую очередь автоматизации рутинных задач: стало появляться все больше инструментов синтеза и анализа речи, чат-ботов, помогающих в работе call-центров, персонализированных клиентских предложений, сделанных на основе машинного обучения. По нашим прогнозам, развитие этих технологий сохранится и в 2021 году.

Про персонализацию. Это один из самых заметных ИИ-трендов в маркетинге, и использовать его можно по-разному. Например, в сфере e-commerce инструменты машинного обучения, запоминая предпочтения и список предыдущих покупок, предлагают пользователям те товары и услуги, которые с большей долей вероятности смогут их заинтересовать. Модный бренд Thread, например, отказался от банальных рассылок в духе «что носить этой зимой» и теперь еженедельно отправляет своим клиентам рекомендации по персональному стилю. Советы искусственного интеллекта основываются на предыдущих выборах клиента, учитывают его любимые цвета, фасоны, тип фигуры и бюджет.

Другой пример — сравнительно новый инструмент персонализации: технология, позволяющая распознавать эмоции, или emotion detection and recognition technologies. Алгоритмы учатся считывать весь спектр эмоций и анализируют человека по его позе, жестикуляции и голосу. Это помогает маркетологам определять реакции потребителей на предлагаемые товары и услуги. Американский стартап Emotient, разрабатывающий подобные алгоритмы, провел эксперимент для одного из своих клиентов — компании, занимающейся продажей бытовой химии. Участнику теста предлагалось выбрать один из трех видов стиральных порошков. ИИ анализировал мимику человека, когда тот слышал запах каждого из предложенных вариантов. В результате ИИ удалось довольно точно определить, какой из них ему понравился больше всего.

Учитывая, что гонка за внимание клиента не сбавляет обороты, особенно в digital-маркетинге, персонализация будет продолжать совершенствоваться.

Про прогнозы и предиктивную аналитику. На основе данных по продажам, посещаемости сайта компании и ее страниц в соцсетях ИИ уже умеет достаточно точно рассчитывать прибыль и издержки для вашего бренда. Предиктивная аналитика уже считается одним из самых распространенных в мире инструментов «умной» аналитической системы. Согласно Statista, более 80% крупных предприятий внедряют эту технологию.

Одна из самых известных компаний, использующих ИИ в этой сфере — Amazon. Бренд разработал инструмент, который доставляет товары клиентам еще до того, как они их заказали: делается это в том числе с целью сократить время на ожидание доставки. Работа алгоритма основывается на покупательском поведении и wish-листах пользователей. Вероятно, к концу 2021 года пользователи платформы смогут получать предположительно желанные товары по почте еще до оформления заказа. Amazon будет уведомлять клиентов письмом, а если вещь не нужна, можно будет попросить отправить ее обратно.

Предиктивная аналитика может стать помощником и в работе call-центра компании. Так, например, наш алгоритм Predict автоматически считывает пол абонента, цель звонка, время обращения. Далее весь массив информации выдается в виде организованных данных. Эта информация позволяет точнее настраивать маркетинговые кампании и корректировать работу самих операторов call-центра.

Про «умные» чат-боты. Постепенно уходит эпоха, когда боты были едва способны отвечать даже на простые вопросы. По данным Ideal, 37% пользователей ожидают мгновенной реакции в случае экстренной необходимости, не ожидая ответа оператора. Причем, по данным исследования HubSpot, 56% респондентов в принципе предпочитают сообщения звонкам.

Таким образом, роботы позволяют не только сократить большой штат сотрудников, обрабатывающих заявки, но и повысить скорость обслуживания. К примеру, бот BlueBot голландской авиакомпании Royal Dutch Airline в реальном времени координирует пассажиров при поиске билетов, отмене бронирования или изменениях рейса. Вероятно, без ИИ компания не смогла бы обработать 1,7 млн сообщений, отправленных 500 тыс. пассажиров. А с учетом того, что пандемия все еще продолжается и нагрузка на сайты и call-центры не снижается, спрос на чат-ботов будет продолжать расти.

Трудности при внедрении искусственного интеллекта в маркетинг

Можно выделить три основных проблемы, с которыми сталкиваются компании при внедрении ИИ. Во-первых, это завышенные ожидания к технологиям и последующее за этим разочарование. Стоит учитывать, что ИИ — это не волшебная палочка, которая мгновенно решит все проблемы. Роботы могут выполнять простейшие задачи, которые обычно поручают линейному, легко заменимому исполнителю.

Вторая проблема — это вопрос «передачи власти». Многие руководители еще не до конца доверяют незнакомому «механизму» и не готовы делегировать ему полномочия сотрудников.

И последнее — для внедрения новых технологических решений и последующей работы с ними требуются обученные сотрудники. Профильные разработчики, которые понимают принципы настройки, внедрения, анализа и оптимизации алгоритмов машинного обучения. А также менеджеры, уже умеющие или обученные этим пользоваться. Более того, если перед компанией стоит задача нанять сотрудника для работы с ИИ, то и рекрутер должен обладать хотя бы минимальным набором необходимых компетенций для того, чтобы оценить профпригодность кандидата.

Резюме: как понять, что компании пора внедрять ИИ в маркетинг

Обработка входящих обращений клиентов, построение однотипных аналитических отчетов, механический анализ финансовых показателей текущих маркетинговых кампаний, а также данные для построения будущих — если вы понимаете, что решение подобных задач ежедневно занимает большую часть времени сотрудников, то внедрение ИИ будет оправдано.

По прогнозам Forrester Research, в 2021 году развитие ИИ только усилится: 35% компаний, нацеленных на развитие, будут инвестировать в эти технологии. Однако активный рост принесет с собой и новые вызовы: например, особенно актуальными станут вопросы безопасности данных и этичного использования ИИ.

Обсудить с другими читателями:
Ваш браузер устарел
На сайте Sostav.ru используются технологии, которые не доступны в вашем браузере, в связи с чем страница может отображаться некорректно.
Чтобы страница отображалась корректно, обновите ваш браузер.
Ваш браузер использует блокировщик рекламы.
Он мешает корректной работе сайта. Добавьте сайт www.sostav.ru в белый список.