CC BY
122
А бдуллаева И. М., к. э. н.
доцент Рахмонова М.Б. ассистент Ташкентский государственный экономический университет Узбекистан
РОЛЬ И ЗНАЧЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ИННОВАЦИОННОМ МАРКЕТИНГЕ
Аннотация. Современный маркетинг опирается на глубокое понимание потребностей и предпочтений клиентов, а затем на способность действовать на основе этих знаний быстро и эффективно. Способность принимать решения в режиме реального времени, основанные на данных, вывела ИИ на передний план для заинтересованных сторон в маркетинге. Тем не менее, маркетинговые команды должны быть проницательными, когда решают, как лучше интегрировать ИИ в свои кампании и операции. Данная статья направлена на рассмотрение значения искусственного интеллекта в инновационном маркетинге.
Ключевые слова: маркетинг, цифровой маркетинг, искусственный интеллект.
Abdullaeva I.M., Ph.D. associate professor Tashkent State University of Economics
Uzbekistan Rakhmonova M.B.
assistant
Tashkent State University of Economics
Uzbekistan
THE ROLE AND SIGNIFICANCE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
IN INNOVATIVE MARKETING
Annotation. There are many options for using AI in marketing efforts, and each of these options offers different benefits such as reduced risk, increased speed, increased customer satisfaction, increased revenue, and more. The benefits can be quantitative (sales) or non-quantifiable (user satisfaction).
This article examines the main aspects of using artificial intelligence in marketing. We also analyzed the use of artificial intelligence in this area in order to recommend the right product to the consumer and show the right advertising, the ability to make decisions in real time, based on data.
Key words: marketing, digital marketing, artificial intelligence, company.
Существенный прорыв в практических приложениях искусственного интеллекта произошел в середине 70-х годов прошлого столетия, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления человека пришла идея моделировать конкретные знания специалистов - экспертов и разрабатывать такие программные средства и системы, в которых важнейшей компонентой являются знания.
С момента изобретения компьютеров или машин их способность выполнять различные задачи росла в геометрической прогрессии. Люди развили мощь компьютерных систем с точки зрения их разнообразных рабочих областей, их увеличения скорости и уменьшения размера во времени.
Искусственный интеллект (ИИ) - это способ заставить компьютер, управляемого компьютером робота или программное обеспечение мыслить разумно, так же, как думают разумные люди. [1]
ИИ достигается путем изучения того, как человеческий мозг думает, и того, как люди учатся, решают и работают, пытаясь решить проблему, а затем используя результаты этого исследования в качестве основы для разработки интеллектуального программного обеспечения и систем.
Искусственный интеллект - это наука и технология, основанная на таких дисциплинах, как компьютерные науки, биология, психология, лингвистика, математика и инженерия. Основное внимание ИИ уделяет развитию компьютерных функций, связанных с человеческим интеллектом, таких как рассуждение, обучение и решение проблем.
ИИ доминирует в различных областях, в медицине, в сельском хозяйстве, в логистике, а также в маркетинге.
Использование искусственного интеллекта в маркетинге значительно облегчает жизнь специалистов этой сферы. Это и чат-боты, способные самостоятельно подобрать ответ, и голосовой поиск, и другие средства, которые помогают эффективно контролировать количество взаимодействующих с брендом клиентов.
Сейчас ИИ начали использовать для сегментации клиентов, настройки push-уведомлений, отслеживания кликов, повторного таргетирования и создания контента. Маркетологи используют ИИ для того, чтобы рекомендовать клиенту правильный продукт и показывать правильную рекламу. Кроме того, станет возможным составлять портреты клиентов, основываясь на их поведении, предпочтениях и т. д. Также ИИ будет использоваться для повышения качества обслуживания. [1]
Какие возможности даст применение искусственного интелекта в маркетинге? Это: портрет клиента, удержание клиентов и повышение лояльности на основе потребительского инсайта, взаимодействие с клиентами по всем каналам в режиме реального времени, голосовой поиск,
автоматизация и средства таргетирования рекламы, индивидуальный подход, разработка контент-стратегий, ассоциирование с брендом и реферальный маркетинг
Современный маркетинг опирается на глубокое понимание потребностей и предпочтений клиентов, а затем на способность действовать на основе этих знаний быстро и эффективно. Способность принимать решения в режиме реального времени, основанные на данных, вывела ИИ на передний план для заинтересованных сторон в маркетинге. Тем не менее, маркетинговые команды должны быть проницательными, когда решают, как лучше интегрировать ИИ в свои кампании и операции. Разработка и использование инструментов ИИ все еще находятся на ранних стадиях. Поэтому при внедрении ИИ в маркетинг необходимо учитывать несколько проблем.
• Время обучения и качество данных
Инструменты ИИ не знают автоматически, какие действия предпринять для достижения маркетинговых целей. Они требуют времени и подготовки, чтобы изучить организационные цели, предпочтения клиентов, исторические тенденции, понять общий контекст и установить опыт. Это требует не только времени, но и гарантий качества данных. Если инструменты ИИ не обучены высококачественным данным, которые являются точными, своевременными и репрезентативными, инструмент будет принимать менее оптимальные решения, которые не отражают желания потребителей, тем самым снижая ценность инструмента.
• Конфиденциальность
Потребители и регулирующие органы в равной степени борются с тем, как организации используют свои данные. Маркетинговые команды должны убедиться, что они используют потребительские данные этично и в соответствии с такими стандартами, как ВВП, или рискуют большими штрафами и репутационным ущербом. Это вызов, когда речь идет об ИИ. Если инструменты специально не запрограммированы на соблюдение конкретных правовых норм, они могут выйти за рамки того, что считается приемлемым с точки зрения использования потребительских данных для персонализации.
• Получение Бай-Ина
Маркетинговым командам может быть трудно продемонстрировать ценность инвестиций в ИИ заинтересованным сторонам бизнеса. Хотя такие ключевые показатели, как рентабельность инвестиций и эффективность, легко поддаются количественной оценке, менее очевидно, как ИИ улучшил качество обслуживания клиентов или репутацию бренда. Имея это в виду, маркетинговые команды должны убедиться, что у них есть измерительные способности, чтобы приписать эти качественные выгоды инвестициям в ИИ.
• Рекомендации по развертыванию
Поскольку ИИ является новым инструментом в маркетинге, окончательные рекомендации не были разработаны для руководства первоначальным развертыванием маркетинговых команд. [2]
• Адаптация к меняющемуся маркетинговому ландшафту С появлением ИИ наступает перелом в повседневной маркетинговой деятельности. Маркетологи должны оценить, какие рабочие места будут заменены и какие рабочие места будут созданы. Одно исследование показало, что почти 6 из каждых 10 нынешних рабочих мест специалиста по маркетингу и аналитика будут заменены маркетинговыми технологиями.
Прежде чем внедрять инструмент искусственного интеллекта для маркетинговых кампаний, необходимо рассмотреть несколько ключевых факторов:
Во-первых, как и в любой маркетинговой программе, важно, чтобы с самого начала были установлены четкие цели и ключевые показатели эффективности. Начните с определения областей в рамках кампаний или операций, которые ИИ может улучшить, таких как сегментация. Затем установите четкие ключевые показатели эффективности, которые помогут пролить свет на то, насколько успешной была кампания по дополнению ИИ - это особенно важно для качественных целей, таких как "улучшение качества обслуживания клиентов." [2]
Во-вторых, в начале вашей программы ИИ убедитесь, что ваша платформа ИИ не пересечет линию допустимого использования данных во имя персонализации. Убедитесь, что стандарты конфиденциальности установлены и запрограммированы на платформах по мере необходимости для поддержания соответствия требованиям и доверия потребителей.
В-третьих, чтобы начать работу с ИИ-маркетингом, маркетологи должны иметь в своем распоряжении огромное количество данных. Это то, что будет обучать инструмент ИИ в предпочтениях клиентов, внешних тенденциях и других факторах, которые будут влиять на успех кампаний с поддержкой ИИ. Эти данные могут быть взяты из собственной CRM -системы организации, маркетинговых кампаний и данных веб-сайта. Кроме того, маркетологи могут дополнить это данными второй и третьей сторон. Это могут быть данные о местоположении, погоде и другие внешние факторы, которые могут повлиять на решение о покупке.
В четвёртых, многим маркетинговым командам не хватает сотрудников, обладающих необходимыми знаниями в области науки о данных и искусственного интеллекта, что затрудняет работу с огромными объемами данных и предоставление информации. Чтобы запустить программы, организации должны работать со сторонними организациями, которые могут помочь в сборе и анализе данных для обучения программ ИИ и облегчения текущего обслуживания.
В пятых, выбор правильной платформы или платформ является решающим шагом в создании маркетинговой программы искусственного интеллекта. Маркетологи должны быть проницательны в выявлении пробелов, которые платформа пытается заполнить, и выбирать решения, основанные на возможностях. Это будет вращаться вокруг цели, которую пытаются достичь маркетологи - например, цели скорости и производительности потребуют иной функциональности, чем инструменты, используемые для повышения общей удовлетворенности клиентов ИИ. Одна вещь, которую следует иметь в виду при выборе инструмента, - это уровень видимости, который вам понадобится относительно того, почему платформа ИИ приняла определенное решение. В зависимости от используемого алгоритма маркетинговые команды могут получить четкий отчет о том, почему было принято определенное решение и какие данные повлияли на это решение, в то время как алгоритмы, работающие на более продвинутом уровне с глубоким обучением, могут быть не в состоянии дать окончательные рассуждения.
Преимущества использования искусственного интеллекта в маркетинге
Существует множество вариантов использования ИИ в маркетинговых усилиях, и каждый из этих вариантов дает различные преимущества, такие как снижение риска, повышение скорости, повышение удовлетворенности клиентов, увеличение дохода и многое другое. Выгоды могут быть количественными (количество продаж) или не поддающимися количественной оценке (удовлетворенность пользователей). [3]
Из вышесказанного следует, что использование ИИ приведёт:
• Увеличение ROI кампании
При правильном использовании маркетологи могут использовать ИИ для преобразования всей своей маркетинговой программы, извлекая наиболее ценные идеи из своих наборов данных и действуя на них в режиме реального времени. Платформы ИИ могут быстро принимать решения о том, как лучше распределять средства по медиа-каналам или анализировать наиболее эффективные места размещения рекламы, чтобы более последовательно привлекать клиентов и получать максимальную отдачу от кампаний.
• Улучшение отношений с клиентами и персонализация в режиме реального времени
ИИ может помочь доставлять персонализированные сообщения клиентам в соответствующие моменты жизненного цикла потребителя. ИИ также может помочь маркетологам идентифицировать клиентов, находящихся в зоне риска, и нацелить на них информацию, которая заставит их вновь вступить в контакт с брендом.
ИИ способен проводить тактический анализ данных быстрее, чем его человеческие аналоги, и использовать машинное обучение для быстрого вывода выводов на основе контекста кампании и клиента. Это дает членам команды время сосредоточиться на стратегических инициативах, которые затем могут стать основой для кампаний с поддержкой искусственного интеллекта. С помощью ИИ маркетологам больше не нужно ждать окончания кампании, чтобы принять решение, но они могут использовать аналитику в реальном времени, чтобы сделать лучший выбор СМИ. [4]
ИИ поможет маркетинговым командам выйти за рамки стандартных демографических данных, чтобы узнать о предпочтениях потребителей на детальном, индивидуальном уровне. Например, Spotify использует искусственный интеллект для создания индивидуальных плейлистов на основе того, что клиент слушал в прошлом, текущих хитов разных жанров и о какой музыке идет речь. Он использует эти наборы данных для создания настраиваемых списков воспроизведения для пользователей и создания жанровых списков воспроизведения на основе исполнителей, которые появляются в разговорах, статьях и т. д. Это помогло Spotify стать лучшим потоковым сервисом и подчеркнуть опыт клиентов с помощью персонализации.
• Чат-боты и разговорный опыт
С развитием обработки естественного языка с помощью искусственного интеллекта чат-боты теперь используются для расширения агентов обслуживания клиентов. Клиенты с более простыми запросами могут обратиться к чат-ботам, которые дадут немедленные и точные ответы. Они смогут использовать прошлые вопросы и исторические данные для получения персонализированных результатов. Это дает время агентам службы поддержки клиентов работать над сложными запросами, которые нуждаются в большем человеческом нюансе.
Gartner предсказала, что большинство брендов будут использовать какое-то решение ИИ в маркетинге к следующему году. Они также прогнозируют, что к 2022 году ИИ заменит около 33% аналитиков данных в маркетинге. По мнению Gartner, те, кто отвечает за маркетинговые идеи, больше не будут столь конкурентоспособны в этом меняющемся маркетинговом ландшафте. Большинство опрошенных Gartner используют ИИ-решения в своей маркетинговой стратегии или планируют это сделать. Только 13 процентов не видят в этом смысла в ближайшие три года.
Около 64% B2B-организаций и 59% В2С-организаций планировали увеличить свои возможности ИИ в 2018 году.
Кроме того, технологические гиганты осознают преимущества и потенциал искусственного интеллекта. В 2016 году они уже тратили в среднем от 20 до 30 миллиардов долларов. 90 процентов этого бюджета было направлено на развертывание и исследования. [4]
Использованные источники:
1. Абашидзе, М. Д. Перспективы использования машинного обучения и операционной аналитики в маркетинге / М. Д. Абашидзе, В. С. Старостин // Актуальные проблемы управления - 2016, 21-я Международная научно-практическая конференция. - М.: 2016. - С. 33-55.
2. Бутковская, Г. В. Концепция маркетинговой операционной аналитики в рекламной деятельности / Г. В. Бутковская, В. С. Старостин, В. Ю. Чернова // Современная научная мысль. - 2017. - № 13. -. 101-110.
3. Сервисы рекомендаций: как с их помощью увеличить продажи на 60 % // Коммерческий директор. Профессиональный журнал коммерсанта [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.kom-dir.ru/article/51-servisy-rekomendatsiy (дата обращения: 05.11.2017).
4. Acceleration IoT. Ericsson // Ericsson.com: официальный сайт компании [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https:// www.ericsson.com/assets/local/investors/documents/2016/telebriefmg-accelerating-iot-160114.pdf (дата обращения: 05.11.2017).
5. Morelli B. Internet connected devices: from the «Internet of things» to the «Internet of everything» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.semi.org/en/sites/semi.org/files/docs/3-Morelli_IHS_SEMI-TX-0utlook_0ct2013.pdf (дата обращения: 06.11.2017).
6. Rogers David L. The digital transformation playbook. New York: Columbia Business School Publishing, 2016. P. 296.
