CC BY
9ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МАРКЕТИНГЕ КАК СОСТАВЛЯЮЩАЯ РАЗВИТИЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ
*Рябая Вероника Сергеевна, 2 Голик Вадим Сергеевич
1Студент Белорусского государственного экономического университета
2 Научный руководитель https://doi.org/10.5281/zenodo.11004453
Аннотация. Использование искусственного интеллекта в маркетинге является ключевым трендом, который поможет компаниям оставаться конкурентоспособными в быстро меняющемся рынке.
С развитием технологий и появлением таких новых инструментов, как искусственный интеллект, компании получают возможность улучшить свои маркетинговые стратегии, повысить эффективность взаимодействия с клиентами и улучшить анализ данных о потребителях.
Применение искусственного интеллекта в маркетинге позволяет автоматизировать процессы, оптимизировать рекламные кампании, персонализировать коммуникацию с клиентами и предсказывать их поведение. Это помогает компаниям улучшить конверсию, увеличить продажи и повысить уровень удовлетворенности клиентов.
Ключевые слова: маркетинг/ marketing/ marketing, искусственный интеллект/ artificial intelligence/ sun'iy intellekt, генеративный искусственный интеллект/ generative artificial intelligence/generativ sun'iy intellekt, ChatGPT.
В последнее время происходит глобальный переход в цифровую среду. Такие изменения требуют внедрения инновационных digital-инструментов во все бизнес-сферы, в частности в маркетинговую деятельность.
В настоящее время искусственный интеллект (далее — ИИ) в маркетинге приобретает все большее значение благодаря увеличению компьютерной производительности, снижению стоимости вычислений, доступности больших данных, а также развитию алгоритмов и моделей машинного обучения.
Искусственный интеллект — это способность машин обладать человеческим интеллектом для выполнения задач различной сложности. Эта концепция существует с древности, а исследования в области ИИ можно проследить и до 1950-х годов. А сам термин «искусственный интеллект» ввёл Джон Маккарти в 1955 году.
Искусственный интеллект происходит от информационных технологий. Его часто используют как взаимозаменяемое понятие с такими понятиями, как автоматизация или роботизация. Его также склонны путать с машинным обучением или применением алгоритмов. Согласно Оксфордскому словарю, искусственный интеллект — это «изучение и разработка компьютерных систем, способных копировать поведение человека» [1].
Когда в 1940-1950-х годах были впервые разработаны цифровые компьютеры, исследователи написали ряд программ, которые могли играть в шахматы, шашки и доказывать теоремы. В 1960-х и 1970-х годах ИИ исследовал различные способы решения проблем, разрабатывая различные методы поиска и общие эвристики, что позволило создать программы, используемые для решения алгебраических и словесных задач. Использование алгоритмов и разработка программного обеспечения, такого как JAVA, Java script и Python, значительно упростили жизнь и сделали компьютеры умнее.
Искусственный интеллект базируется на трех основных концепциях: машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети.
Машинное обучение — это подмножество ИИ, цель которого — дать машинам возможность научиться выполнять задачи без использования готового кода.
Машины получают множество проблем и примеров, чтобы научиться выполнять конкретные задачи. Машины учатся и адаптируют свою стратегию для самостоятельного выполнения действий по мере решения этих задач и примеров.
Глубокое обучение — это новая область исследований машинного обучения, которая была создана с целью приблизить машинное обучение к одной из его первоначальных целей — искусственному интеллекту. Глубокое обучение — это класс методов машинного обучения, который помогает понять смысл данных таких как изображения, звук и текст, благодаря изучению нескольких уровней представления и абстракции.
Искусственные нейронные сети (Далее— ИНС) — это технология, основанная на исследованиях мозга и нервной системы. За последние несколько лет было разработано и продолжает разрабатываться множество различных типов приложений для ИНС [4].
Промышленные приложения существуют в финансовой сфере, производстве, маркетинге, телекоммуникациях, медицине и многих других областях.
Трендом на 2024 год в мировой цифровой индустрии является генеративный искусственный интеллект (Далее — ГИ).
Генеративный искусственный интеллект описывает алгоритмы, которые можно использовать для создания нового контента, включая аудио, код, изображения, текст, моделирование и видео.
Генеративные системы искусственного интеллекта подпадают под широкую категорию машинного обучения.
Эта категория машинного обучения позволяет компьютерам создавать всевозможный новый и захватывающий контент — от музыки и искусства до целых виртуальных миров. И это не просто развлечение: генеративный ИИ имеет и множество практических применений, например, создание новых дизайнов продуктов и оптимизацию бизнес-процессов [2].
Главным представителем генеративного искусственного интеллекта является ChatGPT — это бесплатный чат-бот, который может дать ответ практически на любой заданный вопрос. Разработанный OpenAI и выпущенный для тестирования широкой публики в ноябре 2022 года, он уже считается лучшим чат-ботом с искусственным интеллектом за всю историю. Всего за пять дней на него подписались более миллиона человек.
Существует также платная версия ChatGPT— ChatGPT Plus, Его основными преимуществами являются:
— доступ в час пик;
— более быстрые ответы;
— дополнительные функции.
Инструменты генеративного искусственного интеллекта могут создавать самые разнообразные тексты за считанные секунды, а затем видоизменять его, чтобы сделать текст более отвечающим поставленной цели. Любая организация — от IT-организаций и организаций, занимающихся программным обеспечением, до организаций, нуждающихся в маркетинговых решениях — потенциально может получить выгоду. Организации также могут использовать генеративный искусственный интеллект для создания более технических материалов, таких как версии изображений с более высоким разрешением.
Отличие генеративного ИИ от традиционного ИИ заключается в том, что ГИ способен создавать что-то новое на основе той информации, которую ему предоставили. Он может создавать оригинальный, творческий контент, будь то текст, изображение, музыка или компьютерный код. Модели генеративного ИИ обучаются на наборе данных и, изучая основные закономерности, генерируют новые данные, повторяющие обучающий набор.
В то время как традиционный ИИ ориентирован на интеллектуальное выполнение конкретной задачи, принимая решения в рамках определенного набора правил, которым его обучили.
Также традиционный ИИ и генеративный различаются по их возможностям (Таблица 1). Традиционные системы ИИ используют в основном для анализа данных и составления прогнозов, в то время как генеративный ИИ создает совершенно новый контент.
Таблица 1 —Сравнение возможностей традиционного ИИ и генеративного ИИ
Традиционный ИИ Генеративный ИИ
Основные характеристики Специфические задачи Возможность создания новых данных
Изучает данные и принимает решения или делает прогнозы Использование исходных данных для создания нового, оригинального контента
Работает в рамках заранее определенного набора правил Может генерировать текст, изображения, музыку и код
Источник: собственная разработка
Генеративный искусственный интеллект может быть использован в маркетинге для создания уникального контента, персонализации рекламы, анализа данных и прогнозирования поведения потребителей. Ниже приведены некоторые способы применения ГИ в маркетинге:
1. Генерация контента: ГИ может создавать уникальные тексты, изображения и видео, которые могут быть использованы для рекламных кампаний, социальных сетей и блогов. Это поможет компаниям создавать больше контента быстрее и более эффективно.
2. Персонализация рекламы: ГИ может анализировать данные о потребителях и создавать персонализированные рекламные сообщения, учитывая их предпочтения, поведение и интересы. Это помогает улучшить вовлеченность аудитории и повысить конверсию.
3. Анализ данных: ГИ может обрабатывать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности и тренды о потребителях, рынке и конкурентах, что помогает компаниям принимать обоснованные решения в своих маркетинговых стратегиях.
4. Прогнозирование поведения потребителей: ГИ может использоваться для прогнозирования будущих действий потребителей на основе их предыдущего поведения и других факторов, что позволяет более точно настраивать маркетинговые кампании.
5. Управление рекламными кампаниями: ГИ может помочь автоматизировать управление рекламными кампаниями, оптимизировать бюджеты и распределение рекламных ресурсов для достижения лучших результатов.
Постоянно растущий объем потребительских данных, доступных в Интернете или на мобильных устройствах, делает ИИ важным союзником маркетинга, поскольку он основан на анализе данных практически в каждой области своего применения.
Все больше искусственный интеллект проникает в маркетинговую деятельность организаций:
• По данным опроса Accenture, примерно 80% директоров по маркетингу планируют увеличить расходы на ИИ и данные в этом году, что на 57% больше, чем в прошлом году.
• По данным опроса Sagefrog Marketing Group, 31% маркетологов B2B в США используют ИИ для чат-ботов, кодирования и дизайна. Еще 30% используют ИИ для контента и презентаций.
• Согласно ежегодному опросу глобальной цифровой сети Dentsu Creative, более трети (35%) директоров по маркетингу используют генеративный искусственный интеллект как часть своих повседневных инструментов [3].
Маркетинг в значительной степени использует данные — от изучения потребностей клиентов, анализа рынка, понимания клиентов и конкурентной среды, проведения мероприятий в различных каналах коммуникации или дистрибуции до измерения результатов и эффекта от принятых стратегий.
ИИ способствует автоматизации, оптимизации и дополнению трех основных маркетинговых процессов: сбора данных, получения информации путем анализа данных и вовлечения клиентов. Современный маркетинг опирается на интеллектуальные технологии для сбора релевантных данных о пользователях в процессе взаимодействия с брендом.
Традиционные маркетинговые каналы продвижения товаров через газеты, радио и телевидение также отходят на второй план из-за снижения внимания покупателей и уступают место онлайн- и цифровым маркетинговым платформам продвижения ,таким как SEO-оптимизация, контекстная реклама, E-mail-маркетинг, маркетинг в социальных сетях, таргетированная реклама в социальных сетях, контент-маркетинг. Учитывая, что такие технологии, как чат-боты и распознавание голоса, помогают компаниям предлагать бесперебойное обслуживание клиентов, не пройдет много времени, как ИИ станет символом будущего цифрового маркетинга.
Искусственный интеллект может помочь маркетологам в разработке маркетинговых стратегий и планировании деятельности, помогая в сегментации, таргетинге и позиционировании. Также искусственный интеллект может оценить соответствие дизайна продукта потребностям клиентов и, как следствие, их удовлетворенность.
Кроме того, системы рекомендаций контента на базе искусственного интеллекта позволяют брендам доставлять актуальный и привлекательный контент своей целевой аудитории. Анализируя поведение и предпочтения пользователей, эти алгоритмы могут предоставлять персонализированные рекомендации по различным цифровым каналам, от каналов социальных сетей до информационных бюллетеней по электронной почте. Такой целенаправленный подход не только повышает вовлеченность, но и способствует лояльности к бренду за счет предоставления ценного контента, адаптированного к индивидуальным интересам.
В заключение стоит отметить, что искусственный интеллект предоставляет безграничные возможности для творчества, инноваций и взаимодействия с клиентами. Охватывая эти технологии и используя их возможности для рассказа убедительных историй и предоставления персонализированного опыта, бренды могут открыть новые возможности для роста и дифференциации в постоянно меняющемся цифровом мире.
Появление искусственного интеллекта открывает возможности для трансформации индустрии рекламы и маркетинга. Используя эти технологии, маркетологи могут глубже понять поведение потребителей, создавать более резонансный и привлекательный контент и, в конечном итоге, способствовать укреплению привязанности к бренду и улучшению
бизнес-результатов. Будущее маркетинга заключается не только в охвате потребителей, но и в установлении связи с ними на глубоко личном уровне, и искусственный интеллект является ключом к открытию этого будущего.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Термин «Искусственный интеллект» по Оксфордскому словарю [Электронный ресурс] —2024.—Режимдоступа:
https://www.oxfordleamersdictionaries.com/definition/american_english/artificial-intelligence#artificial-intelligence_9 — Дата доступа: 23.03.2024
2. Генеративный искусственный интеллект [Электронный ресурс] — 2024. — Режим доступа: https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-generative-ai — Дата доступа: 23.03.2024
3. Статистика использования искусственного интеллекта [Электронный ресурс] — 2024. — Режим доступа: https://www.forbes.com/sites/sap/2024/03/21/ai-and-marketing-to-lean-into-or-lean-away/?sh=2678f8f06713 — Дата доступа: 23.03.2024
4. M. Jabeen The use of AI in marketing: Its impact and future // World Journal of Advanced Research and Reviews. — 2022. — 16(03). — С. 730-733.
