CC BY
85
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАРКЕТИНГОВАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ ТНК
ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО СЕКТОРА
И.Б. Долженко, генеральный директор ООО «ДЕЛЬТА КОНСАЛТИНГ» (Россия, г. Москва)
Б01:10.24412/2411-0450-2023-3-1-150-155
Аннотация. Актуальность исследования определяется стремительным расширением вариантов применений ИИ ведущими компаниями, а также значительным ростом данного сегмента рынка. В ходе исследования выявлено, что фирмами применяется широкий набор технологий искусственного интеллекта в маркетинге, в частности чат-боты, голосовой поиск, и создание уникального контента. Оригинальность статьи состоит в исследовании технологий искусственного интеллекта в маркетинге ведущих фирм потребительского сектора.
Ключевые слова: искусственный интеллект, маркетинг, искусственный интеллект в маркетинге, транснациональные корпорации, потребительский сектор, ТНК потребительского сектора, чат-боты, стратегия, маркетинговые технологии ИИ, ИИ-решения, машинное обучение.
Глобальный потребительский сектор охватывает компании, занимающиеся быстро реализуемыми товарами повседневного спроса, одеждой, обувью и аксессуарами, спорттоварами, электронной и розничной торговлей. Для этого сектора характерно преобладание не очень большой группы крупнейших международных компаний, ТНК (транснациональных корпораций), среди которых следует отметить Procter & Gamble, Johnson & Johnson, Nestle, Unilever, JBS, Coca-Cola, PepsiCo, Nestle, InBev, Unilever, Mondalez, Tyson Foods и т.д. [1].
Для маркетинга ТНК потребительского сектора в цифровую эпоху характерно усиление ориентации на потребителя, что позволяет компаниям реагировать на тенденции, которые могут нарушить их портфель продуктов, с помощью соответствующих и дифференцированных новых предложений, отвечающих потребностям потребителей [2].
Интернет и хорошо продуманные базы данных клиентов позволяют отслеживать потребителей на разных этапах процесса покупки. Это привело к омниканальному маркетингу; разработке маркетинговой стратегии для каждого этапа процесса покупки [3]. Например, поисковая и медийная реклама, собственный веб-сайт, рефе-ральные веб-сайты, офлайн-магазины,
настольные и мобильные устройства могут использоваться потребителями и призваны соответствовать разработанной фирмой стратегии развития каналов сбыта [4]. Для современного маркетинга ТНК характерно эффективное управление клиентами и каналами, которое включает в себя фокусирование на ключевых клиентах, каналах и оптимальной доступности продукта на рынке.[5] Для маркетинга ТНК характерны активное реагирование на запросы потребителя, концентрация усилий на сохранении и удовлетворении уже существующих клиентов, использование широкого спектра цифровых инструментов, среди которых в последнее время все активнее применяются технологии искусственного интеллекта (ИИ) [6].
Методология
Исследовательский вопрос сформулирован так: вероятен ли рост влияния инструментов и технологий, базирующихся на искусственном интеллекте, на маркетинговую деятельность фирм потребительского сектора? Методологией исследования данной статьи является наблюдение и системный анализ.
Результаты исследования
В быстро меняющемся мире ТНК в своих стратегиях вынуждены учитывать развитие цифровых каналов как способа охвата потребителей за пределами тради-
ционных каналов средств массовой информации [7]. ТНК потребительского сектора, используя технологии искусственного интеллекта, лучше прогнозируют спрос, перераспределяют массу непроданных запасов среди магазинов с высоким спросом, уменьшают потребность в продажах со скидкой, оптимизируют всю цепочку поставок и управление запасами, уменьшая издержки. Во фронт-офисе ИИ становится привычным лицом для покупателей в Интернете, помогая подбирать товары покупателям.
Суть маркетинга не изменилась, но то, как клиенты общаются, изменило маркетинг. Большие изменения, которые произойдут в маркетинге, как и в бизнесе, связаны с искусственным интеллектом и машинным обучением, как одной из его форм. ИИ изменяет маркетинговую деятельность фирм и поведение клиентов [8]. Согласно опроса Salesforce, ИИ станет технологией, наиболее широко используемой маркетологами в ближайшие годы. В 2011 году на рынке было 150 маркетинговых инструментов, а сейчас их больше 5000. Данные, с которыми маркетологи должны работать ежедневно, в последние годы экспоненциально выросли как с точки зрения разнообразия, так и сложности, а задача обработки и анализа этих данных давно превзошла человеческие возможности [9].
Важнейшей предпосылкой ускоренного применения систем искусственного интеллекта наряду с увеличением вычислительных мощностей и разработкой более совершенных алгоритмов является динамичное создание и хранение данных, которое растет в геометрической прогрессии ежедневно [10]. По оценкам к 2020 году в мире создано более 44 зеттабайт данных (1 зеттабайт = 1 триллион терабайт), причем 80-90% из них являются неструктурированными. Способность ИИ обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные с очень большой скоростью и точностью- ключевой момент для компаний, которые пытаются упростить организацию своих данных о потребителях.
Объем рынка решений на базе искусственного интеллекта для маркетинга к
2025 году может составить 40 миллиардов долл. Основная часть этих ИИ -решений нацелена на персонализацию рекламных предложений на основе лучшего взаимодействия с клиентами и продвижения реально нужных продуктов и услуг.
Согласно расчетов Capgemini, глобальные ежегодные расходы розничных продавцов на ИИ, в 2022 году могли составить около 7,3 миллиарда долларов США, и ИИ потенциально может помочь ритейлерам сэкономить 340 миллиардов долларов США ежегодно за счет оптимизации процессов и операций.
В США, крупнейшем рекламном рынке мира, отношение потребителей к искусственному интеллекту колеблется так же сильно, как и отношение специалистов по маркетингу. В то время как 35% маркетологов обеспокоены рисками и проблемами менеджмента в связи с использованием ИИ в маркетинге, 45% потребителей говорят, что им не хватает понимания того, как работают эти технологии. В контексте рекламы в социальных сетях почти половина потребителей в Соединенных Штатах заявили, что ни Photoshop, ни генеративный ИИ не должны использоваться в постах с коммерческими целями. Таким образом, потребители одновременно надеются и скептически относятся к автоматизированным средствам рекламы или контенту в социальных сетях на основе ИИ [11].
В настоящее время специалисты в сфере маркетинга готовы к широкому применению программ ИИ, нацеленных на лучшее понимание меняющихся потребностей клиентов и ориентацию на запросы целевой аудитории.
Искусственный интеллект в маркетинге опирается на машинное обучение и программирование для улучшения оптимизации бизнес-процессов компании на основе анализа данных [12]. ИИ способен анализировать сверхбольшие объемы данных, проверять решения, общаться с клиентами и делать качественные прогнозы для принятия решений. Применение искусственного интеллекта, базируясь на собранных данных и формирующихся тенденциях, позволяет на основе алгоритмов оперативно, без задержек эффективно взаимодействовать с клиентами, отправляя им пер-
сонализированные сообщения в оптимальное время без вмешательства маркетологов [13].
Среди вариантов использования искусственного интеллекта в маркетинге, реализованных участниками рынка, можно отметить:
- Проверка данных;
- Обработка естественного языка;
- Автоматизированное размещение медиа-контента;
- Автоматизированное принятие решений;
- Создание контента;
- Настройка рекламы в реальном времени.
Сегодня на рынке есть несколько разных типов маркетинговых технологий ИИ (А1). Некоторые из них, например, чат-боты, доступны для компаний любого размера, а другие, например, расширенное программное обеспечение для копирай-тинга, дороги и доступны не всем.
ИИ-оптимизация кампании. Инструменты такого типа позволяют более эффективно оптимизировать рекламные кампании с помощью алгоритмов машинного обучения и сверхбольших объемов данных о пользователях у рекламных платформ. Что касается них:
- Платформы с оплатой за клик (PPC) -автоматически оптимизируют показ объявлений аудитории, которая с наибольшей вероятностью произведет конверсию / покупку на сайте. Инструменты PPC дают возможность нацелиться на аудиторию, максимально похожую на идеально представляемый профиль клиентов (Similar аудитории в Google Ads и Look-a-like аудитории в Facebook Ads), чтобы помочь добиться более высоких результатов.
Среди наиболее активно применяемых уже сейчас технологий искусственного интеллекта в маркетинге стоит отметить чат-боты, способные самостоятельно подобрать ответ, голосовой поиск, и другие средства, которые помогают составить портрет клиента, индвидуальный подход, контроль лояльности и удержание клиентов за счет инсайта, взаимодействие с клиентами и маркетинг в режиме реального времени [14].
Чат-боты, являясь важным инструментом ИИ, применяются для прогнозного обслуживания клиентов и программирования продаж. Варианты в этой области нескончаемы. Чат-боты могут:
- Оказывать поддержку клиентам, отвечая на вопросы типа «где мой заказ»;
- Предлагать предложения по продукту на основе того, что ищут клиенты, или отвечать на вопросы клиентов;
- Обрабатывать продажи;
- Собирать информацию о потенциальных клиентах.
Маркетологи многих розничных компании по-прежнему работают с агентствами, многие из которых разработали собственные аналитические программы на базе искусственного интеллекта [15]
ИИ-решения в сфере маркетинга нацелены на автоматизацию и таргетирование рекламы, разработку контент-стратегий, ассоциирование с брендом и реферальный маркетинг. Маркетологи используют возможности машинного обучения для установления связей между точками данных, чтобы получить представление о своей клиентской базе. Системы на базе ИИ могут анализировать речь, чтобы определять эмоции по разговорной речи, создавать визуальные визуализации, чтобы показать тенденции в социальных сетях, и обрабатывать данные для составления прогнозов.
Воздействие ИИ на маркетинг варьируется в зависимости от отрасли. Фирмы потребительского сектора обладают значительным количеством клиентов и соответствующим большим объемом данных них и их транзакциях, в том числе на основе таких внешних источников, как социальные сети или отчеты информационных брокеров и имеют хороший потенциал для применения ИИ в своей деятельности, в частности для прогноза ассортимента и количества запасов, необходимых в конкретных магазинах, заказа товаров с высоким спросом, оптимизации логистики. Широко известны примеры применения ИИ для таких задач ведущими ТНК индустрии моды-испанской ТНК Inditex и шведской ТНК H&M. Такие американские компании потребительского сектора, как Birchbox, Stitch Fix и Trendy Butler, используют искусственный интеллект, чтобы
попытаться предсказать, чего хотят их клиенты, с разным уровнем успеха. Активно применяет ИИ для оптимизации рекламных компаний Amazon.Одним из примеров использования искусственного интеллекта является то, как бренд Martini, принадлежащий с 1993 г. итальянской компании Bacardi, экспериментировал с инструментами обработки изображений, чтобы создавать рекламные кампании для своих продуктов, полностью сгенерированные искусственным интеллектом.
Крупнейшая американская ТНК потребительского сектора P&G использует искусственный интеллект для извлечения полезных сведений из данных. Маркетологи тонут в данных. К счастью, ИИ отлично справляется с отделением сигнала от всего шума. Система искусственного интеллекта PaveAI обрабатывает данные Google Analytics о почти 300 миллионах посетителей P&G в месяц для клиентов, а затем превращает эти данные в действенные письменные отчеты, содержащие ключевую информацию. PaveAI использует алгоритмы машинного обучения и обработки данных для реализации статистических моделей. Наряду с контекстными знаниями это позволяет прогнозировать ценность каждого сегмента пользователей, посещающих веб-сайт. Затем используется генерация естественного языка (NLG), чтобы сделать эту информацию доступной для компании.
Крупнейшая швейцарская ТНК потребительского сектора Nestle использует искусственный интеллект для создания более эффективного контента. ИИ используется не только для создания масштабного контента. Бренды используют эту технологию, чтобы улучшить то, как и какой контент создается. Американская компания в сфере ИИ Acrolinx использует обработку естественного языка (NLP) и машинное обучение для создания контента для крупных брендов, таких как «IBM, Microsoft, Boeing и Caterpillar. Facebook, Wells Fargo и Nestle также являются клиентами. Acrolinx может прогнозировать успех контента, изучив цели бренда и потенциаль-
ной аудитории, и подсказывать авторам, как сделать контент актуальным и целевым. Opentopic - это инструмент искусственного интеллекта, используемый такими издательствами, как Time и The Economist, а также такими крупнейшими компаниями, как англо-голландская потребительская ТНК Unilever и телекоммуникационная ТНК NBC/Comcast, для преобразования огромных объемов неструктурированных данных в реальные идеи. Эта функция помогает клиентам создавать гиперцелевые аудитории, автоматизировать распределение маркетинговых ресурсов и автоматически оптимизировать эти ресурсы для достижения целей кампании.
Алгоритмы машинного обучения Boomtrain применяются такими брендами, как Forbes, CBS, The Onion и Chow.com, чтобы увеличить число кликов, вовлеченность и доход от их контента. Алгоритмы машинного обучения Boomtrain делают это, выявляя контент, который с наибольшей вероятностью заинтересует отдельных потребителей, а затем доставляя его в автоматическом режиме. Алгоритмы машинного обучения Boomtrain анализируют поведение пользователя в режиме реального времени, чтобы отслеживать настроение и сравниваем эту активность с двойниками, что очень похоже на интеллектуальную функциональность Amazon.
Выводы
Перспективы маркетинга с применением ИИ в потребительском секторе связаны с трендом на омниканальность и гипер-персонализацию. в будущем в маркетинге ИИ будет все шире использоваться. Современный маркетинг становится все более количественным, целевым и привязанным к бизнес-результатам. Менеджерам по маркетингу необходимо понимание не только конечных перспектив ИИ, но также путей и сроков, по которым ИИ может развиваться. Сегодня на рынке есть несколько разных типов маркетинговых технологий ИИ, нацеленных на совершенствование взаимодействия с клиентами и оптимизацию рекламных компаний.
Библиографический список
1. Проблемы менеджмента и международного бизнеса в постковидный период // Конина Н.Ю., Ноздрева Р.Б., Шаповалов В.В., Аржаев Ф.И., Арустамов Э.А., Афонина М.В., Беликов И.В., Богданова М.А., Василейко Д.Э., Владимирова И.Г., Данская А.В., Дему-рия С.А., Долженко И.Б., Ефремов В.С., Ефремов В.С., Игнатова И.О., Кадол Н.Ф., Казни-на О.В., Карачев И.А., Лобода Н.В. и др. - Москва, 2022.
2. Менеджмент. Конина Н.Ю., Ефимова Н.В., Загребельная Н.С., Ноздрева Р.Б., Соколова М.И. - Москва, 2016.
3. Конина Н.Ю., Пономарёва Е.А., Панова Е.А. Маркетинг ТНК в условиях цифровой трансформации экономики 4.0 // Маркетинг в России и за рубежом. - 2020. - №6. - С. 311.
4. DIGITAL STRATEGIES IN A GLOBAL MARKET. Navigating the Fourth Industrial Revolution / Cham, Switzerland, 2021.
5. Современный бизнес: основные векторы развития. Ноздрева Р.Б., Конина Н.Ю., Буренин В.А., Васильева Т.Н., Васильева И.В., Дегтярева О.И., Дементьева А.Г., Гречков В.Ю., Ефимова Н.В., Казнина О.В., Кочетков В.В., Пономарёва Е.А., Ратушняк Е.С., Соколова М.И., Шевелева А.В. Москва, 2018.
6. Конина Н.Ю. Информационные технологии и конкурентные преимущества международных фирм // Экономика и предпринимательство. 2018. № 11 (100). С. 764-767.
7. Стратегии развития международных компаний. Гречков В.Ю., Конина Н.Ю., Ноздрева Р.Б., Соколова М.И., Дементьева А.Г., Ефимова Н.В., Загребельная Н.С., Шевелева А.В. Под редакцией Ноздревой Р.Б. - Москва, 2013.
8. Багиев Г.Л., Яненко М.Б., Яненко М.Е. Технологии искусственого интеллекта в бизнесе и маркетинге // Проблемы современной экономики. 2021. № 3 (79). С. 105-109.
9. Abrardi, L., Cambini, C., & Rondi, L. (2021). Artificial intelligence, firms and consumer behavior: A survey // Journal of Economic Surveys. JEconSurv. 2022. №36, P. 969-991. https://doi.org/10.1111/joes.12455
10. Старостин В.С. Трансформация маркетинговых технологий в эпоху машинного интеллекта // Вестник университета. 2018. № 1. С. 28-34.
11. Горлевская Л.Э. Применение искусственного интеллекта в маркетинге // Друкеров-ский вестник. 2017. № 5 (19). С. 73-80.
12. Дейнекин Т.В. Искусственный интеллект в маркетинге. Маркетинг в России и за рубежом. 2019. № 2. С. 33-38.
13. Shankar, V. (2018). How artificial intelligence (AI) is reshaping retailing // Journal of Retailing, 94(4), vi-xi. DOI: 10.1016/S0022-4359(18)30076-9
14. Vlacic, B., Corbo, L., e Silva, S. C., & Dabic, M. (2021). The evolving role of artificial intelligence in marketing: A review and research agenda // Journal of Business Research. №128. P. 187-203.
15.Barro, S., & Davenport, T. H. (2019). People and machines: Partners in innovation // MIT Sloan Management Review, 60 (4), 22-28. URL: https://sloanreview.mit.edu/article/people-and-machines-partners-in-innovation/ (Accessed 28 February 2023)
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MARKETING ACTIVITIES OF TNCS IN THE
CONSUMER SECTOR
I.B. Dolzhenko, General Director DELTA CONSULTING LLC (Russia, Moscow)
Abstract. The relevance of the study is determined by the rapid expansion of AI applications by leading companies, as well as the significant growth of this market segment. The study revealed that firms use a wide range of artificial intelligence technologies in marketing, in particular chat bots, voice search, and the creation of unique content. The originality of the article lies in the study of artificial intelligence technologies in the marketing of leading firms in the consumer sector.
Keywords: artificial intelligence, marketing, artificial intelligence in marketing, transnational corporations, consumer sector, consumer sector TNCs, chatbots, strategy, AI marketing technologies, AI solutions, machine learning.
