Как искусственный интеллект и машинное обучение меняют маркетинг

Персонализация как главный драйвер маркетинга

Маркетологи уже не одно десятилетие пытаются решить одну и ту же задачу — как узнать предпочтения и потребности аудитории, чтобы предложить ей желаемый продукт? В эру глобализации и ускоренного прогресса у них в арсенале есть эффективные инструменты на базе нейронных сетей — программы для распознавания лиц и синтеза речи, системы обработки больших данных и т.д.

Оглянитесь вокруг: динамическое ценообразование в такси, сверхточная таргетированная реклама в соцсетях, «умные» плейлисты в Apple Music и подборка рекомендованных сериалов на Netflix, чат-боты в банке, виртуальная примерка и магазины без касс. Мы уже живем в эпоху ИИ в маркетинге, и алгоритмы совершенствуются с каждым днем.

Сегодня большинство инноваций построено вокруг персонализации. Возьмем, к примеру, американскую сеть супермаркетов Kroger. Она отслеживает покупки клиентов и присылает им на почту персонализированные купоны на скидки. Результат — рентабельность купонов, как заявляют в компании, доходит до 70%, хотя средний показатель на рынке всего 3,7%.

Другой пример — британский онлайн-ретейлер одежды ASOS, который расширил функционал раздела «Сохраненное». Пользователи получили возможность сортировать понравившиеся вещи в отдельные категории — так называемые доски. Это помогло ретейлеру понять, какие товары нравятся пользователю больше всего, и предложить ему более релевантный контент.

С развитием персонализации совершенствуются таргетированная реклама, подборки-рекомендации, голосовые помощники и чат-боты. По прогнозам McKinsey, потенциал ИИ в сфере маркетинга и продаж — $1,4–2,6 трлн.

Алгоритмы вступают в игру: от генерации до дистрибуции

Компании используют технологии машинного обучения как для персонализации, так и для создания уникального контента, оптимизации рабочих процессов и дистрибуции. Иными словами, ИИ берет на себя все больше задач, которые традиционно выполняли маркетологи.

Алгоритмы уже применяют для создания продаваемых текстов и видеороликов, а также для разработки рекламных материалов. Например, проект 100,000 Faces позволяет компаниям генерировать реалистичные портреты людей для промостраниц, а в будущем станет организовывать съемки с участием виртуальных моделей. Клиент предоставит фото одежды и аксессуаров, которые хочет продвигать на рынке, а компания «оденет» их на цифровые модели.