Комплексне використання ШІ у маркетингу як асистента для розв’язання маркетингових задач

• АІ в маркетингу

• 
  Редакторка блогу Webpromo
  Олена Гайдак

75% маркетологів використовують ШІ у повсякденних задачах (за даними опитування Econsultancy Future of Marketing). Більшість з них користуються генеративними інструментами для дизайну та копірайтингу. Хоча можливості штучного інтелекту давно вийшли за межі написання текстів і створення зображень.

Сьогодні деякі компанії переходять до комплексних автоматизованих рішень. Що це означає та як конкретно стосується маркетингу поговоримо у статті. 

Що таке комплексне використання ШІ у маркетингу?

Це інтеграція технологій штучного інтелекту у всі ключові етапи маркетингових процесів:

• Аналітика даних — глибоке розуміння клієнтів через аналіз їхньої поведінки та вподобань. ШІ вивчає великі масиви даних, щоб знайти тенденції та закономірності. Надалі це можна використовувати для удосконалення бізнес-процесів, прогнозування тощо. 
• Автоматизація процесів — оптимізація рекламних кампаній, управління бюджетами, персоналізація взаємодії. 
• Генерація контенту — створення текстів, зображень або відео на основі попередньо визначених шаблонів, вподобань цільової аудиторії, введених даних та прогнозу, як ЦА буде взаємодіяти з контентом.
• Покращення клієнтського досвіду — персоналізація рекомендацій та зручність взаємодії для користувача. 

Комплексно інтегрований ШІ має не просто підбирати товари (наприклад, вкладка «рекомендоване» в онлайн-магазині на основі попереднього вибору), а пропонувати клієнтам саме те, що їм потрібно у зручному каналі взаємодії. Тобто ШІ спочатку збирає, сегментує та обробляє дані, а вже потім надає рекомендації з певним текстом та у відповідному каналі. 

Приклади застосування ШІ у маркетингу:

Маркетологи у повсякденній роботі використовують штучний інтелект для різних задач:

• Персоналізації електронних листів;
• Налаштуванні та обробці A/B-тестування;
• Створенні чат-ботів для спілкування з клієнтами;
• Автоматизації кампаній в Google Ads та інших рекламних каналах;
• Відстеження настроїв щодо бренду у соціальних мережах;
• Аналізу та підбору ключових слів тощо.

Навіть звичайний пошук Google містить елементи штучного інтелекту. Коли ви тільки починаєте вводити запит, пошуковик пропонує варіанти, що базуються на персональних та популярних запитах. 

Переваги та виклики впровадження ШІ

Маркетинг без використання ШІ потребує значних ресурсів та безперервної залученості у всі процеси. Проте залучення розумних технологій має як беззаперечні плюси, так і потенційні ризики, які необхідно враховувати. 

Переваги комплексного використання ШІ у маркетингу:

1. Підвищення ефективності процесів. Штучний інтелект збирає інформацію швидше та продуктивніше, ніж людина. За потреби дані можуть бути доступними у режимі реального часу.
2. Точніша сегментація клієнтів. Алгоритми аналізують попередні дії клієнтів та розподіляють їх на категорії на основі відразу декількох факторів — демографічні, поведінка в інтернеті, попередні покупки тощо. Це впливає на впровадження персоналізованих пропозиції та точніше прогнозування, передбачення тенденцій. Маркетологи, які використовують сегментацію, бачать збільшення рентабельності інвестицій на 20%.
3. Зниження витрат на маркетинг. За даними Statista витрати компаній на маркетинг в середньому зменшуються на 10-20% після застосування технологій на основі ШІ.
4. Підвищення прибутків. У дослідженні Школи бізнесу Duke Fuqua йдеться про позитивний вплив технологій штучного інтелекту на продажі (+ 6,2%).

Ухвалення рішень на основі прогностичних даних у підсумку може підвищити загальну рентабельність маркетингу шляхом більш вдалих сегментованих кампаній та зменшенні залучених ресурсів на створення контенту, збір даних, унікальну взаємодію з кожним клієнтом. 

Виклики впровадження ШІ:

1. Етичність. 13 березня 2024 року в ЄС ухвалили перший закон, який контролює використання ШІ. Зокрема, законом передбачено заборону на застосування ШІ для маніпуляції, дискримінації та для інших практик, які можуть заподіяти шкоду психічному або фізичному здоров’ю. Ймовірно, положення закону будуть надалі розширювати й уточнювати.
2. Конфіденційність та безпека даних користувачів. При застосуванні технології поточні та потенційні клієнти повинні розуміти, якими саме їхніми даними може оперувати штучний інтелект, як йдеться у новому законі ЄС про цифрові послуги. Варто зазначити, що на Україну дія згаданих законів поки не розповсюджується. 
3. Недоліки алгоритмів, які призводять до помилкових рішень — недоречних рекомендацій, занадто нав’язливого таргетингу тощо. Для мінімізації таких випадків потрібне людське втручання — контроль та коригування у разі потреби.

В які маркетингові процеси можна впровадити ШІ?

Точкове використання технологій — це тільки перший крок до комплексного застосування ШІ у маркетингу. Розглянемо 4 найпопулярніші способи інтеграції ШІ в робочі процеси маркетолога.

Прогностична аналітика

Це аналітика, яка поєднує історичні дані та машинне навчання для визначення майбутніх тенденцій. Свої прогнози ШІ робить на основі закономірностей та взаємозв’язків, розуміння минулих та поточних даних. 

Прогностичну (предикативну) аналітику використовують для:

• Розробки маркетингової стратегії;
• Визначення нових можливостей та ризиків;
• Оптимізації витрат на маркетинг;
• Ефективнішого перерозподілу бюджету між різними каналами.

Предикативна аналітика найчастіше знаходить застосування у ритейлі, ecommerce, на ринку фінансових послуг, у сфері охорони здоров’я, туризмі. 

Чатботи з обробкою природної мови (NLP)

Чатбот зі штучним інтелектом спілкується не просто заготовленими фразами, а й за допомогою обробки природної мови розуміє контекст розмови. Це технологія ШІ, яка допомагає ботам адаптуватися до нових ситуацій, самостійно ухвалювати рішення та відповідати на складні питання. 

Чатбот на основі NLP замість попередньо заготовлених фраз використовує алгоритми машинного навчання для розпізнавання тексту розмови, аналізує наміри користувачів і дає персоналізовані відповіді. 

Спілкуватися за допомогою чатботу можна у месенджері, на вебсайті та мобільному застосунку. Інтеграція додаткових модулів (оплата, реєстрація) залежить від можливостей платформи, на основі якої створено бот.

Переваги використання чатботів:

• Клієнтська підтримка 24/7.
• Одночасне опрацювання великої кількості запитів.
• Зрозумілість для бізнесів (простота інтеграції) та для клієнтів (можна отримати відповідь на запитання, оформити або перевірити статус замовлення тощо).
• Збільшення продажів за допомогою персональних рекомендацій товарів.

Дослідження Uberall говорить, що 80% споживачів мають позитивний досвід взаємодії з чатботом.

Створення контенту

У дослідженні Hubspot йдеться, що 85% маркетологів вважають, що ШІ змінив спосіб створення контенту. Комплексна генерація контенту як частина маркетингової стратегії може заощадити години роботи завдяки:

• Глибинному аналізу конкурентів;
• Генерації тем у межах цілісної контент-стратегії;
• Оптимізації заголовків;
• Роботі з візуальним оформленням;
• Аналізу розміщеного контенту.

Персоналізований користувацький досвід

Це створення індивідуальних пропозицій для кожного клієнта внаслідок аналізу різних факторів. Вручну, без застосування спеціальних алгоритмів на основі машинного навчання, персоналізацію зробити практично неможливо. У чому може проявлятися індивідуальний підхід:

• Рекомендація товарів на основі попереднього вибору;
• Пропозиції товарів та послуг на основі геолокації;
• Налаштування вмісту на основі профілю користувача — демографічні дані, інтереси тощо.

За даними дослідження McKinsey 71% клієнтів, очікують, що компанії забезпечать персональну взаємодію, а 76% засмучуються, коли цього не відбувається.

Підпишись на гарячі

Маркетинг-новини

МАРКЕТОЛОГ 2.0 >

Підпишись на щомісячний

Дайджест новин

Кейси компаній, які вже комплексно використовують ШІ

Комплексна інтеграція ШІ дозволяє бізнесам швидше адаптуватися до змін, ефективніше використовувати ресурси та залишатися конкурентоспроможними.

Порада: використовуйте для впровадження ШІ в маркетинг бізнес-підхід «crawl-walk-run». 

Crawl-walk-run — це стратегія, яка передбачає поступове нарощування інвестицій та зусиль у новий проєкт. У розрізі ШІ-маркетингу стратегія передбачає впровадження невеликих рішень, які надалі можна розширювати. 

Модель рекомендацій eSputnik на основі ШІ

eSputnik — це програмне забезпечення для збирання, сегментації та подальшого використання бази клієнтів, тобто Customer Data Platform (CDP). Платформа збирає дані з різних джерел та дозволяє їх зберігати, використовувати на інших сервісах та створювати омніканальні розсилки. 

Компанія eSputnik об’єднала Chat GPT, Large language Models і рекомендаційні моделі для оптимізації розсилок. Одночасне використання декількох моделей зробило можливим: 

1. Предиктивну сегментацію — комплексний підхід до розсилки, який дає змогу оцінити ймовірність здійснення конверсії кожним користувачем. Повідомлення розсилаються тільки користувачам, які з високою ймовірністю зроблять покупку чи виконають іншу заявлену дію. 
2. Персональні товарні рекомендації на основі аналізу сотні тисяч товарних позицій. 

Комплексне рішення дозволило збільшити продажі у різних категоріях з блоку рекомендацій від 21% до 226%. (Дані та зображення з сайту eSputnik). 

Стратегія Bayer: машинне навчання для прогнозування сезону застуди

Bayer — це фармацевтична компанія, яка виробляє та розповсюджує медичні засоби, зокрема ліки проти застуди та грипу. Австралійське представництво Bayer розробило глобальну маркетингову кампанію, яка дозволила спрогнозувати початок застудного сезону та показати клієнтам потрібні ліки у визначений момент часу. 

Підготовка кампанії відбулася у декілька етапів: 

1. Поєднання даних Google Trends про конкретні тенденції застуди в різних регіонах Австралії з зовнішніми даними про погодні показники в режимі реального часу та публічними звітами про кількість підтверджених випадків захворювання. 
2. Побудова моделі прогнозування за допомогою технології машинного навчання Google Cloud. 

Модель показала, що сезон почався раніше, ніж зазвичай, а також виявила нові тенденції пошуку та розбивку за штатами. 

 Bayer використав ці дані для оптимізації реклами у пошуку, що збільшило кількість кліків на 85%, а їх вартість на 33% порівняно з попереднім роком. (Дані та зображення з блогу Google). 

Кейс Nutella та Ogilvy Italy

Цікавий приклад ШІ у диджитал-маркетингу — використання нейромережі для дизайну етикетки. Алгоритм проаналізував тисячі візерунків, італійських пейзажів, мистецьких творів, дизайнерських колекцій та інших автентичних зображень. Результатом стали 7 мільйонів унікальних наліпок «Nutella Unica». Банки з новими наліпками були розпродані за 1 місяць у звичайних каналах продажів. 

Крім цього, користувачі створили понад 3 млн постів у соціальних мережах і більше, ніж 10 млн унікальних відео на сервісі, доступ до якого надавався за промокодом на наліпці. (Відео та дані Ogilvy Italia). 

Що ще почитати у блозі Webpromo на тему ШІ у маркетингу? 

1. Штучний інтелект у маркетингу: переваги і приклади використання.  
2. Нейромережі для маркетологів: 23 інструменти на всі випадки робочих задач. 
3. Штучний інтелект в еmail-маркетингу — як новітні технології допоможуть у повсякденній роботі.
4. Інструменти для email-маркетингу на основі ШІ. 
5. Як підвищити ефективність SEO: способи використання ШІ у різних задачах SEO-спеціаліста. 
6. Яким ШІ можна згенерувати метатеги? Тестуємо п’ять найпопулярніших сервісів та вибираємо найкращий.