CC BY
125УДК 339.138
DOI: 10.24412/2071-3762-2023-12318-77-80
ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В МАРКЕТИНГЕ
Слицкая Анна Евгеньевна,
индивидуальный предприниматель; Санкт-Петербург, Россия, Поварской пер., д.9, лит.А, кв. 11 slitzgroupllc@gmail.com https://orcid.org/0009-0005-0782-1981
В настоящее время из-за бурного темпа роста технологий, происходит изменение всех сфер жизни. Так интерес представляет искусственный интеллект (ИИ), который благодаря своим способностям стал внедряться во все сферы бизнеса. Это обусловлено тем, что, используя ИИ при решении «рутинных» задач, стало возможным сосредоточиться на задачах более важных. Выполнение однообразных, повторяющихся процессов сейчас действительно можно поручить ИИ, поскольку, обучившись на реальных примерах, будучи подкрепленным необходимыми базами данных, он может самостоятельно принимать решения. В качестве цели работы было выбрано описание реальности и перспектив ИИ при продвижении продукции. Для этого были рассмотрены основные маркетинговые инструменты ИИ и изучен опыт компаний, внедривших искусственный интеллект в свою маркетинговую деятельность.
Ключевые слова: искусственный интеллект; маркетинг; машинное обучение; недостатки ИИ; возможности ИИ; маркетинговые инструменты ИИ.
Введение (Introduction)
Искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в работе бизнеса, и маркетинговая индустрия не является исключением. В 2020 году стоимость рынка искусственного интеллекта в маркетинге оценивалась в 12 млрд долларов. К 2028 году прогнозируется, что эта цифра вырастет до почти 108 млрд долларов*. В современном мире маркетинга искусственный интеллект переосмысливает подход компаний к цифровому маркетингу. Его применение варьируется от автоматизации рутинных задач до анализа огромных объемов данных и моделирования возможных результатов (обслуживание клиентов, юридические функции, ценообразование и продвижение, закупки, логистика, маркетинговые исследования и разработки, управление и анализ рыночных рисков, работа с клиентами (персонализация), прогнозная аналитика и т.д.)
Материал и методы (Materials and Methods)
Методологической базой в исследовании стали научные труды отечественных и зарубежных авторов, специализированная литература, данные компаний, успешно внедривших искусственный интеллект в процесс маркетинговой деятельности, а также мнения экспертов в данной отрасли.
Результаты (Results)
Оставаться впереди конкурентов — задача, стоящая перед успешными компаниями. Для достижения этой цели они должны задействовать маркетинговые инструменты, основанные на искусственном интеллекте, которые способны автоматизировать повторяющиеся задачи, расширять возможности принятия решений и обеспечивать преимущество в понимании потребительского поведения [1].
Маркетинговое применение ИИ может быть осуществлено с помо-
щью автономных или интегрированных приложений для автоматизации задач или в области машинного обучения.
На рисунке 1 представлены основные маркетинговые инструменты ИИ, призванные реализовать обозначенный выше функционал.
ИИ решает следующие задачи в маркетинговой деятельности (рис. 2) [2].
ИИ может помочь повысить компании коэффициент конверсии, а значит, увеличить эффективность продаж. А еще, сокращая долю человеческого труда, и отдавая больше задач на откуп ней-росети, бизнес может существенно сократить свои расходы [3].
Сферами применения ИИ в маркетинге являются:
1. Индивидуализация предложений является одним из самых заметных и ранних направлений применения искусственного интеллекта. Анализ данных о покупках
* Искусственный интеллект в рекламе: реальность и перспективы [Электронный ресурс] Режим доступа: .https://sbermarketing.ru/news/artificial_intelligence/ (дата обращения 10.1 1.2023).
для системы представляет собой простую задачу, так как информация из счетчиков и баз данных часто имеет хорошую структуру. Такие компании, как Hoff, «Эльдорадо», «220 вольт», а также множество ритейлеров в России,успешно используют ИИ для индивидуализации своих предложений продуктов.
2. Предиктивная аналитика тесно связана с индивидуализацией, однако она расширяет свои возможности за пределы продуктовых предложений, охватывая широкий спектр задач: прогнозирование действий потребителей для увеличения конверсии и снижения рисков, прогнозирование бюджетов компаний и расходов
на рекламу, сегментация клиентов на основе различных переменных, выявление скрытого потенциала.
3. В области коммуникаций для розничной торговли более интересными являются интеллектуальные чат-боты, чем голосовое управление. Часто боты применяются в банковских приложениях,
Hubspot Sales Гибкое отслеживание открытий и кликов в письмах и получение уведомлений об этом.
Rephrase.ai Создание персонализированных и привлекательных маркетинговых кампаний.
Albert AI
Оптимизация рекламных кампаний.
InstaText Онлайн-инструмент для написания и редактирования текста на базе искусственного интеллекта.
Jasper AI
Создание высококачественного контента для цифрового маркетинга.
Lumen5
Создание видео на основе искусственного интеллекта.
Phrasee
Специализируется на оптимизации контента электронной почты.
Optimove
Моделирует поведение клиента, чтобы предсказать, какие маркетинговые кампании актуальнее.
Grammarly Обнаружение и пометка ошибок в письме в режиме реального времени.
Acquisio
Масштабирование маркетинговых усилий компании в поисковых системах с помощью Bing и Google.
Outreach
Осуществление продаж на основе работы с бизнес-партнерами. Исходящий поиск потенциальных клиентов.
GrowthBar Одной из ключевых функций является инструмент для создания контента.
Рис. 1. Маркетинговые инструменты ИИ и их назначение Fig. 1. Artificial Intelligence marketing tools and their purpose
Составление маркетингового плана.
• Нейросеть сможет проанализировать большие массивы данных и выявить тенденции, закономерности, определить потенциальные возможности для бизнеса и далее сгенерировать идеи на их основе.
Маркетинговые исследования.
• Нейросеть можно попросить составить список ключевых игроков в отрати, их наиболее важные продукты и услуги, сделать ЭИ/ОТ-анализ для исследования конкурентов. Анализируя большие объемы данных, С11а1СРТ может выявить общие характеристики поведения клиентов и их предпочтения.
Создание ответов для чат-ботов службы поддержки клиентов.
• ИИ можно использовать для круглосуточной поддержки клиентов, ответов на вопросы и решения прочем с продукцией. Он сможет по советовать покупателю, какой мобильный телефон выбрать, исходя из бюджета. В этой роли СНаГСРГ на службе у бизнеса может улучшить клиентский опыт, сократить время ожидания, повысить удовлетворенность и лояльность клиентов.
Улучшение таргетинга и персонализации на основе анализа больших объемов данных.
-Нейросеть умеет подбирать характеристики целе вой аудитории для рекламы товара или услуги, поэтомусее помощью бизнес может предоставлять максимально индивидуальные рекомендации по продукции, точечно отправлять информацию о рекламных акциях, которые находят отклику клиентов, рекомендовать контент, который может заинтересовать конкретного потребителя.
Написание контента.
Нейросети способны написать структурированный текст на естественно звучащем человеческом языке, который будет сложно отличить от речи человека. Ему можно поручить написать текст ечтаИ рассылки, лендинга. постов в соцсетях, сделать описание карточки товара, составить письмоизвиненне поставщику, список часто задаваемых вопросов или приглашение на мероприятие.
Поисковая оптимизация.
• СИаК^РТ может помочь в исследовании ключевых слов, создавать метаописания, подбираетхештеги для социальных сетей, заголовки и статьи веб-сайтов, ориентированные на эти ключевые слова.
Моделирование медиаччикса.
• Нейросети можно поручить оценить, какие каналы продвижения должен использовать бизнес, в каких пропорциях и каких результатов от них ждать.
Проведение опросов и сбор отзывов.
•ChatGPT способен проанализировать диалоги и шаблоны разговоров и определить, что нравится или не нравится клиентам. А потом выдвинуть предложения по улучшению качества обслуживания клиентов.
Рис. 2. Задачи, решаемые ИИ в маркетинговых кампаниях * Fig. 2. Tasks solved by AI in marketing campaigns
* Долженко И. Б. Изменения в маркетинге ТНК потребительского сектора под влиянием цифровой трансформации // Вектор экономики. - 2023. - № 3(81).
А. Слицкая. Применение искусственного интеллекта в маркетинге
такси, каршеринге и аналогичных сервисах с высоким уровнем взаимодействия. Искусственный интеллект, лежащий в основе чат-ботов, выделяется лучшей способностью понимать смысл вопросов и предоставлять более «человеческие» ответы. 4. Генерация контента.
♦ Изображения. Так нейросеть StyleGAN от компании Nvidia способна создавать реалистичные портреты людей, изображения, лендинги для вымышленных стартапов и даже уникальные и веселые интерпретации персонажей Симпсонов.
♦ Видео. С использованием технологий ИИ разрабатывают персонализированные видеоролики, точно соответствующие каждому сегменту аудитории. Примером служит IBM Watson Advertising Accelerator, который анализирует сотни переменных, после чего создает видео, оптимизированное для максимального воздействия на целевую аудиторию.
♦ Тексты. В области генерации текстов искусственный интеллект еще не дотягивает до уровня обработки изображений, и в настоящее время не способен полностью заменить человеческий творческий подход. Тем не менее, он отлично справляется с созданием идей для контента. Интересными примерами являются языковые ней-росети GPT-3, 4.
Обсуждение (Discussion)
Рассмотрим опыт компаний, успешно внедривших ИИ в маркетинговые процессы.
1. ClickUp умело внедряет технологии NLP AI для динамичного роста трафика своего блога. Существует множество мнений, касающихся использования искусст-
венного интеллекта при создании контента. Однако когда речь идет о применении ИИ для генерации контента, ClickUp представляет собой яркий пример того, что это не просто запрос к ChatGPT на набор тысяч слов, которые можно опубликовать на блоге. ClickUp, инновационная платформа управления проектами, успешно интегрирует инструменты ИИ, такие как SurferSEO для обработки естественного языка, а также технологии машинного обучения, чтобы: выявлять перспективы оптимизации контента; определять, какие ключевые слова следует включать в статьи, и с какой плотностью; формировать представление о наилучшей структуре статьи, начиная от числа включенных изображений до длины подзаголовков.
2. BuzzFeed. Ведущий контент-сайт, собирающий более 100 миллионов посещений ежемесячно, предпринимает первые шаги в области контента, ориентированного на ИИ. Однако редакция утверждает, что её целью не является замещение писателей роботами. BuzzFeed акцентирует внимание на использовании инструментов OpenAI для предоставления персонализированного контента в масштабах, которые были бы недостижимы без автоматизации и искусственного интеллекта. Представители BuzzFeed подчеркивают, что подход, основанный на ИИ, направлен на обогащение творческого процесса и индивидуализацию контента для аудитории.
3. Euroflorist революционизирует метод A/B-тестирования с помощью ИИ, прибегая к масштабному подходу. A/B-тестирование для оптимизации веб-сайта — это эффективный метод, позволяющий находить оптимальные вари-
анты различных элементов, начиная от изображений до структуры меню и кнопок CTA. Тем не менее, существует заметная проблема. в рамках традиционного A/B-те-стирования необходимо сравнивать только два варианта друг с другом, что может занять месяцы, прежде чем будет достигнут оптимальный результат. Euroflorist, воспользовавшись инновационным подходом к A/B-тестирова-нию на базе ИИ, провела эксперимент, в рамках которого были протестированы четыре поколения. Выигрышная комбинация повысила конверсию сайта на 4,3%, что помогло увеличить продажи и доход.
4. Interactive Investor изменяет стратегию контекстной рекламы с использованием ИИ, что приводит к сокращению стоимости привлечения клиентов. Стремясь увеличить число регистраций в учетных записях и одновременно сократить расходы на привлечение клиентов через платный поиск, бренд обратился к Albert, мощному инструменту ИИ, способному разрабатывать и автоматически управлять кампаниями, самооптимизирующимися по нескольким маркетинговым каналам. Interactive Investor предоставил Albert набор ключевых показателей эффективности, который инструмент использовал для мгновенного улучшения PPC-кампаний: от демографического таргетинга до конверсии ключевых слов, от текстов реклам до оптимального тайминга запуска кампаний и многого другого.
5. Lenskart. Индийские компании, такие как Lenskart, позволяют пользователям загружать фотографии своих лиц с трех разных ракурсов. После того, как они загрузили эти изображения, они могут выбрать различные
солнцезащитные очки и виртуально «примерить» их.
7. IKEA. Шведский гигант IKEA имеет функцию в своем приложении в некоторых странах, где они используют технологию на основе ИИ, чтобы показать пользователям, как предмет мебели будет выглядеть в их домах. Если им что-то нравится, они покупают его прямо в приложении.
Несмотря на все преимущества использования ИИ в маркетинговых кампаниях, стоит отметить, что он не лишен и некоторых недостатков:
1. Необходимость в большом объеме верных данных, поскольку ИИ анализирует их и в дальнейшем может предложить тот или иной способ решения проблем.
2. AI недостаточно человечен.
3. Слишком завышенные ожидания относительно ИИ. Так некоторые руководители думают, что ИИ сможет полностью заменить сотрудников, однако это не так, в силу того, что он не способен полностью адекватно оценивать сложившуюся ситуацию и принимать верные решение, именно поэтому нужен сотрудник, которые бы проверял работу нейросети.
4. Дороговизна внедрения и обслуживания. Данный недостаток сводится к тому, что нет универсального способа постоянного обучения ИИ, каждый делает это по-разному**.
Заключение (Conclusion)
На основании вышеизложенного можно сказать, что ИИ пред-
ставляет собой достаточно мощный инструмент, который призван помогать персоналу в решении рутинных маркетинговых задач, однако полностью заменить сотрудников он никогда не сможет в силу того, что он очень зависит от точности данных, представленных ему для анализа. В маркетинге он призван помогать в генерации текста для постов, создания уникального контента, взаимодействия с потенциальными покупателями посредством чат-ботов, что делает его незаменимым помощником, однако опять же помимо того, что ему нужны точные данные, процесс его внедрения является достаточно дорогим, поэтому не все компании могут себе это позволить.
ИСТОЧНИКИ
1. Сидорова, М. Н. Искусственный интеллект в маркетинге / М. Н. Сидорова // Восточно-Европейский научный вестник. - 2023. - Т. 19, № 2. - С. 28-30.
2. Долженко, И. Б. Изменения в маркетинге ТНК потребительского сектора под влиянием цифровой трансформации / И. Б. Долженко // Вектор экономики. - 2023. - № 3(81).
3. Ладыга, А. И. Инновационный инструментарий коммуникационного воздействия на потребительское поведение / А. И. Ладыга, Т. С. Степченко, Г. Н. Сторожева // Экономика и предпринимательство. - 2014. - № 8(49). - С. 803-806.
UDC 339.138
DOI: 10.24412/2071-3762-2023-12318-77-80
Applying Artificial Intelligence in Marketing Slitskaya Anna Evgenyevna,
Individual Entrepreneur; 9 Povarskoy per., lit.A, apt. 11, St. Petersburg, Russia (slitzgroupllc@gmail.com) https://orcid.org/0009-0005-0782-1981
Nowadays there is a change in all spheres of life due to the rapid growth rate of technology. The Artificial Intelligence (AI) is of interest because it is introduced into all spheres of business due to its abilities. This is conditioned by the fact that by using AI to solve «routine» tasks, it becomes possible to focus on more important tasks. The execution of monotonous, repetitive processes can now really be entrusted to AI, because, having been trained on real examples, being supported by the necessary databases, it can independently make decisions. The purpose of the paper is to describe the reality and prospects of AI in product promotion. The main marketing tools of AI are considered and the experience of companies that have implemented artificial intelligence in their marketing activities is studied for this purpose.
Keywords: artificial intelligence; marketing; machine learning; AI shortcomings; AI capabilities; AI marketing tools. REFERENCES:
1. Sidorova, M. N. (2023) Artificial Intelligence in Marketing. East-European Scientific Bulletin, 2023, Vol. 19, no. 2, pp. 28-30.
2. Dolzhenko, I. B. (2023) Changes in the Marketing of TNCs in the Consumer Sector under the Influence of Digital Transformation. Vector of Economy, 2023, no. 3.
3. Ladyga, A. I.; Stepchenko, T. S.; Storozheva, G. N. (2014) Innovative Toolkit of Communication Impact on Consumer Behavior. Economy andEntrepreneurship, 2014, no. 8(49), pp. 803-806.
** Disadvantages of AI in Marketing According to Experts . [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.marketingaiinstitute.com/ blog/limitations-of-marketing-artificial-intelligence (Дата обращения 10.11.2023).
