Эксперты считают, что потенциал ИИ огромен, а чтобы осознать его, важно разобраться со способами использования этой технологии для начала в маркетинге, после чего уже переносить успешный опыт на другие направления.
Маркетинг, пожалуй, больше, чем любая другая функция в компании, в выигрыше от искусственного интеллекта. Еще в 2018 году McKinsey собирала статистику по применению ИИ, и, рассмотрев более чем 400 случаев, пришла к выводу, что ИИ эффективнее всего применяется для решения маркетинговых задач: с помощью ИИ можно узнать, что нужно клиентам, подобрать товары, улучшить их пользовательский опыт, убедить заключить сделку.
По результатам исследования, среди пяти основных целей применения ИИ, три относятся к сфере маркетинга. Это:
- Создание новых маркетинговых продуктов.
- Совершенствование существующих маркетинговых инструментов.
- Улучшение отношений с клиентами.
Ожидается, что ИИ еще проявит себя во всех других бизнес-функциях.
Как готовиться к использованию ИИ в ближайшем будущем? Учитывайте принципы, по которым можно классифицировать и планировать проекты с ИИ. Чтобы понимать их, нужно понимать текущую ситуацию.
Как сейчас используется и может использоваться ИИ
Маркетологи многих компаний уже сейчас используют или пытаются использовать ИИ для своих целей. Однако многие плохо понимают возможности ИИ, виды ИИ, потенциал и перспективы каждого вида.
Полезной была бы классификация ИИ. Уже сейчас можно выделить такие параметры ИИ как:
- Уровень аналитики – просто автоматизация или использование машинного обучения.
- Структура – автономное решение или интеграция в используемую платформу.
Чаще всего в маркетинге ИИ используют:
- Для размещения онлайн-рекламы (алгоритмические закупки).
- Для оптимизации более крупных операций (пример: прогнозы продаж).
- Для структурированных задач (например, отдельные операции в ходе обслуживания клиента).
На каждом этапе взаимодействия потребителя с компанией можно использовать ИИ. К примеру, пока клиент колеблется, на него таргетируют рекламу, подталкивая к решению.
Как конкретно это происходит? Возьмем пример компании Wayfair, ритейлера мебели. С помощью ИИ компания находит пользователей, больше всего склонных к покупке мебели, учитывая историю поиска подбирает для таких людей подходящие артикулы, ИИ-боты от имени компании изучают потребности покупателя, вовлекают его в поиск и направляют его внимание в нужном направлении, предлагая подходящую страницу, и связывают покупателя с живым продавцом, задействуя чат, звонок, видео или использование общего экрана (кобраузинг).
ИИ способен предложить пользователю максимально подходящий товар, учитывая информацию о посетителе вплоть до геолокации.
С помощью ИИ-бота можно напомнить пользователю о незавершенной покупке, вызвав положительные эмоции подбадривающим текстом с одобрением выбора. Фразы типа «У вас отличный вкус! Прекрасный выбор!» способны повысить лояльность покупателя, а с ней и конверсию в пять раз.
Использование ИИ-технологий отлично помогает справляться с проблемой неравномерной загрузки продавцов. Уточнить время доставки и предложить дополнительные услуги вполне может ИИ-бот, не нагружая сотрудников компании.
К тому же ИИ способен проанализировать тон собеседника и дать менеджеру подсказку по выбору ответа.
Лучше всего применять технологии постепенно
Учитывая пусть даже такую базовую классификацию, уже легче принимать решения об использовании технологии ИИ того или иного вида в том или ином случае.
Лучше всего применять технологии постепенно. Начинать лучше с автономных программ, основанных на правилах, которые просто помогали бы сотрудникам принимать решения, потом постепенно перемещаться к рассмотрению более сложных и интегрированных решений для взаимодействия с клиентами.