Маркетинговые исследования
mads
17.04.2024
ADPASS рекомендует материал к прочтению
NMi Group
Искусственный интеллект в маркетинге: какие преимущества это дает бизнесу
Поскольку социальное взаимодействие все больше переходит в digital-формат, компаниям предоставляется возможность улавливать настроения, выявлять тенденции и извлекать мнения из огромного массива часто общедоступной информации. О том, какую пользу это приносит бизнесу, рассказали эксперты первого российского рекламного холдинга NMi Group.
Маркетинг искусственного интеллекта
По данным Salesforce, в 2018 году лишь 29% компаний использовали ИИ-маркетинг, в то время как в 2020 году их количество выросло до 84%
Маркетинг с искусственным интеллектом (AI Marketing) — это метод использования данных о потребителях с использованиемконцепций искусственного интеллекта, таких как машинное обучение, для оптимизации их пути к покупке. Развитие искусственного интеллекта предлагает компаниям более эффективные способы взаимодействия с аудиторией, помогая принимать решения на основе данных о ней, полученных путем анализа поведения в социальных сетях, входе опросов и истории серфинга в интернете. ИИ может помочь построить оптимальные маркетинговые стратегии, улучшить путь к покупке и изменить способы привлечения и конверсии потенциальных клиентов, применяя персонализированный подход, основанный на сегментировании. По данным Salesforce, в 2018 году лишь 29% компаний использовали ИИ-маркетинг, в то время как в 2020 году их количество выросло до 84%. Глобальные расходы на оборудование, программное обеспечение и услуги искусственного интеллекта на конец этого года, как ожидается, превысят 340 млрд долларов, а в 2024 году составят 500 млрддолларов.ИИ часто имеет узкий, конкретный вариант использования, например,заполнение строки с темой электронной почты или применение ИИ чат-бота на веб-сайте. В контент-маркетинге ИИ может создавать и продвигать качественный персонализированный контент в любых масштабах. В отличие от традиционного программного обеспечения, ИИ не просто автоматизирует задачи или упрощает ручную работу (хотя он может делать и то, и другое), но он способен самообучаться и самосовершенствоваться в процессе работы. Это дает возможности дополнительного роста для бизнеса за счет повышения эффективности и производительности.
Примеры маркетинговых стратегий на основе ИИ
Персонализированные сообщения кажутся более привлекательными 72% респондентам
PPC реклама
Плата за клик (PPC) — это модель онлайн-рекламы, используемая для привлечения посетителей на веб-сайт. В настоящее время маркетинг на основе искусственного интеллекта используется в каждом блоге, веб-сайте и видео. Когда пользователи посещают определенную веб-страницу и нажимаете ссылку, содержащую рекламу, она направляет их на указанный веб-сайт.Это маркетинговая аналитика AI, используемая рекламодателем, при которой они платят издателю каждый раз, когда пользователь нажимает на ссылку. Некоторые из ведущих маркетинговых компаний в области искусственного интеллекта, такие как Facebook , Instagram , Twitter Ads , Google Ads, делают PPC-рекламу.
Персонализация. Персонализированные сообщения кажутся более привлекательными 72% респондентам. ИИ-маркетинг помогает размещать ставки на релевантных рекламных площадках в режиме реального времени, а также отправлять персонализированные сообщения отдельным потребителям.Инструменты ИИ для маркетинга не ограничиваются только электронной почтой. Например, стриминговые сервисы, такие как Netflix, используют информацию о ранее просмотренных фильмах и дают свои рекомендации, используя даже разные варианты заставок для одной и той же картины. Технический блог Netflix рассказываето том, как создание разных изображений для одного и того же фильма или шоу заставляет зрителей подключаться к их сервису снова и снова в течение дня.
Прогностическая аналитика. Прогностическая аналитика применяется для выявления закономерностей и прогнозирования будущего поведения потенциальных потребителей. Она сравнивает различные наборы данных и проводит анализ с использованием математической модели.Это может быть идентификация клиента, который, вероятно, откажется от услуги или продукта, или клиента, который имеет высокую вероятность конверсии. Маркетинговые компании используют ИИ прогнозный анализ для улучшения текущих услуг и внесения соответствующих изменений.
Глубокое обучение. Глубокое обучение — это класс алгоритмов машинного обучения, используемых для извлечения данных более высокого уровня из необработанной входной информации, и считается будущим ИИ в цифровом маркетинге. Машинное обучение и искусственный интеллект в маркетинге важны, потому что они помогают в создании голосовых чат-ботов, распознавании изображений (в случае Facebook) и прогнозировании интересов клиентов.Многие компании обращаются к ИИ-системам, основанным на глубоком обучении, таким как безкассовые счетчики, варианты бесконтактных платежей и виртуальные корзины. Одним из популярных примеров ИИ в маркетинге являются магазины Amazon GO, которые внедрили автоматические кассы, где камеры с поддержкой ИИ обнаруживают движения клиентов и добавляют товары в виртуальную корзину.
Кейсы с использованием ИИ в маркетинге
Чат-боты демонстрируют более высокие темпы роста, чем любой другой канал связи с брендом, с увеличением использования на 92% в период с 2019 по 2020 год
Кейс №1. Международный продуктовый ритейлер Lidl.Lidl реализует ИИ-маркетинговую технологию для повышения качества обслуживания своих клиентов. Например, с помощью НЛП-технологий в чат-ботах. Lidl’s Winebot Margotможет подсказать, какое вино следует купить, дает советы по ценам, сочетанию блюд, а также предоставляет справочную информацию о процессе производства. Чат-бот может порекомендовать более 220 сочетаний блюд и ответить на вопросы о 640 различных сортах винограда! Бот поддерживает дружелюбный тон, который соответствует языку собеседника. Он использует ML для анализа разговорных данных и настройки языковых предпочтений. Например, он может заменить 5 фунтов стерлингов на «пять» или «пять фунтов». Марго также обучили понимать смайлики и относить потребителя на этом основании к сегменту аудитории с беззаботным и неформальным характером, который хорошо разбирается в винах, любит еду и наслаждается хорошей компанией, что помогает чат-боты выбрать релевантный тон общения. При необходимости, чат-бот переключит собеседника на сотрудника или направит в один из магазинов сети. В результате у потребителей складывается впечатление непринужденной беседы с живым человеком, а компанияувеличила посещаемость веб-сайта и улучшила взаимодействие пользователей с брендом в социальных сетях. Чат-боты демонстрируют более высокие темпы роста, чем любой другой канал связи с брендом, с увеличением использования на 92% в период с 2019 по 2020 год. Еще один пример применения ИИ брендомLidl — кампания, направленная на оптимизацию цен на продукцию при помощи отзывов потребителей в социальных сетях. В ее рамках использовалось обещание бренда о низких ценах, чтобы донести до аудитории ключевые ассоциации — «качество», «ассортимент» и «цена», позволив снизить стоимость отдельной продукции с помощью простого механизма: больше твитов снижают цену. Воздействие кампании было поразительным:
· Рост продаж некоторых товаров на 810%г / г
· 10,5 млн показов по всей кампании
· 62,5 тыс. посещений
Реализованная технология была относительно простой. Компания использовала текстовую аналитику и аналитику социальных сетей для определения цен, что позволило увеличить продажи.
Кейс №2. UnileverКомпания по производству потребительских товаров Unilever использует центры обработки данных на основе ИИ по всему миру для обобщения информации из различных источников, включая социальные сети, CRM и традиционные маркетинговые исследования. Используя эту технологию, Unilever обнаружила связь между мороженым и завтраком: по крайней мере, 50 песен на публичных доменах включают тексты, в которых говорится о «мороженом на завтрак», а такие компании, как Dunkin ‘Donuts, уже продают мороженое по утрам. На основе полученной аналитики Unilever разработалалинейку мороженого со вкусом злаков (включая Fruit Loop и Frozen Flakes) для бренда Ben & Jerry’s.
Кейс №3. eBayeBay использует оптимизацию языка бренда в своей стратегии электронного маркетинга. С 2016 года компания работает с платформой взаимодействия с клиентами Phrasee. Имея более 101млнe-mailподписчиков только США, Великобритании и Германии и желая снять творческую нагрузку со своей команды, eBay обратился к Phrasee, которая использует комбинацию генерации естественного языка и глубокого обучения. Phrasee создала для eBay языковые модели, которые позволяют одним нажатием кнопки создавать индивидуальные письма, привязанные к фирменному стилю, потребностям клиентов и конкретным рекламным акциям.В среднем это принесло eBay: 16% подъем продаж, 700 тыс дополнительных открытий на кампанию, 56 тыс дополнительных кликов на кампанию, увеличение числа кликов в среднем на 31%.Почти не остается сомнений, что искусственный интеллект будет гармонично интегрирован во все сферы нашей жизни уже в ближайшем будущем. И те бренды, которые раньше остальных научатся использовать его в своей маркетинговой стратегии, будут иметь существенное конкурентное преимущество. Выбор же самих вариантов интеграции огромен: начиная от ИИ чат-ботов и персонализированных предложений на основе поведения пользователей в интернете до применения технологий дополненной реальности для визуализации продукции в интерьере потребителя или виртуальной примерки.
Лучшее в блогах
Вам понравится
ООО «Акме»
16.04.2024
Creonit
12.04.2024
Почему опасно делать маркетплейсы единственным источником продаж
Маркетплейсы продолжают увеличивать свою долю в e-commerce и укреплять рыночную власть. Торговля на них — практически обязательное условие работы даже для крупных ритейлеров. Разберём, как работают эти площадки и почему опасно делать из маркетплейсов единственный источник продаж.
RedLab
01.04.2024
Неделя рекламы 
Новости 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Просто о сложном 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании 
