Как маркетологи используют ИИ и машинное обучение для увеличения аудитории

22.07.2019

Когда несколько десятков лет назад специалисты впервые разрабатывали технологию искусственного интеллекта (ИИ), они хотели создать продукт, который будет подобен человеческому разуму. Но то, чего достиг ИИ в свете развития больших данных и аналитики, превзошло все способности человека. Конечно, большие данные стали бы абсолютно бесполезными, если бы человек полагался лишь на свой разум для их обработки. Маркетологи – одна из основных групп специалистов, которые извлекают пользу из сверхчеловеческих возможностей ИИ. Они используют искусственный интеллект и машинное обучение для увеличения своей аудитории. Работая в B2B или B2C, они применяют данные технологии для привлечения клиентов все более индивидуальными способами. Так, ИИ и машинное обучение помогают маркетологам выполнять 6 основных задач.

Анализ общественного мнения

На сегодняшний день маркетологи используют искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы проанализировать социальные сети и выделить разговоры, которые сосредоточены на определенных ключевых словах, брендах и фразах. Это помогает им лучше понять предпочтения клиента в продуктах и услугах. Цифровая трансформация – синоним персонализации. Сегодня покупатели хотят, чтобы их слышали и понимали. Анализ общественного мнения помогает клиентам почувствовать заботу о себе. При этом маркетологи тратят минимум времени и человеческих ресурсов. Иными словами, искусственный интеллект – это сверхчеловек.

Анализ конкурентов

Чтобы узнать своих конкурентов, маркетологи используют те же инструменты, с помощью которых анализируют потребителей. Изучая разговоры, которые касаются клиентского опыта конкурентов, они могут лучше понять их слабые места. Это поможет привлечь новых клиентов к себе. В цифровизации данные – это способ получить конкурентное преимущество, а с помощью ИИ и машинного обучения маркетологам удается обрабатывать огромное количество информации.

Создание контента

На сегодняшний день технология ИИ позволяет создавать контент, который даст клиенту уверенность в бренде. Это может быть автоматический ответ на запрос данных о товаре, поддержка в виде комментария в соцсети или срочный отчет о доходах. Подобный тип непрерывного общения идеален для искусственного интеллекта, поскольку благодаря ему маркетологи экономят сотни часов, которые стоит потратить на более значимые вещи. Некоторые понимают, что за сиюминутными ответами стоят боты. Остальные просто рады, что их комментарии, посты и проблемы видят и тотчас же на них реагируют.

Оптимизация контента

Благодаря ИИ и машинному обучению маркетологи могут адаптировать контент, который они показывают людям, будь то текст, видео, фото или все вместе. Кроме этого, искусственный интеллект может даже определить, на какие слова клиенты реагируют чаще всего, а также менять стиль сообщений. Вероятно, люди не имеют представления о том, какая работа стоит за рассылкой электронных писем. Однако маркетологи, используя технологии ИИ и машинного обучения, не отправляют эти письма просто так. Каждое коммуникационное решение определяют невероятно сложные алгоритмы.

Развертывание контента

На сегодняшний день уже недостаточно знать уровень просмотра рассылки электронных писем. Причина в том, что на него влияет множество факторов. А маркетологи могут их контролировать благодаря ИИ и машинному обучению, которые знают, какой контент хочет получить клиент и через какой канал – электронную почту, текст, социальные сети и так далее. Кроме этого, маркетологи могут узнать, когда и как часто клиенту необходима эта информация. Потому что в контент-маркетинге нет универсального подхода. Все клиенты индивидуальны и отличаются предпочтениями ко времени общения и шопинга. Поэтому на сегодняшнем рынке услуг важно, чтобы маркетологи изучили предпочтения людей и корректировали свои стратегии.

Оптимизация продвижения

Раньше маркетологи покупали рекламу в местных газетах или на билбордах в зависимости от того, сколько людей, вероятнее всего, увидят ее. На сегодняшний день большие данные предоставляют намного больше возможностей, чтобы помочь маркетологам убедиться в успешности своих рекламных кампаний. Большие данные позволяют понять, какие посты в социальных сетях следует выкладывать чаще, а какие реже в зависимости от времени, аудитории, контента и так далее. ИИ и машинное обучение помогают не только зарабатывать с помощью эффективного маркетинга, но и сэкономить. Например, не участвовать в кампаниях, которые, скорее всего, не принесут выгоду.

Если клиенту начинает казаться, что его мысли читают, это неспроста. Благодаря ИИ и машинному обучению маркетологи проникают в глубинные уровни человеческого разума, чтобы извлечь и обработать данные. Таким образом, они смогут понять человека лучше, чем он сам. Одни посчитают это вторжением в частную жизнь. Другие же, кому нравится персональный подход, это примут. Задача современных компаний состоит не только в том, чтобы воспользоваться доступными возможностями искусственного интеллекта и машинного обучения. Их цель – сделать применение этих технологий прозрачным и предоставить клиентам максимальную конфиденциальность.

Узнать о ключевых тенденциях в сфере цифровизации вы сможете на Конференции «Управление клиентским сервисом и лояльностью», которая пройдет 6 сентября 2019 года в Москве.

Материал подготовлен на основе статьи How Marketers Are Using AI And Machine Learning To Grow Audiences Дэниела Ньюмана, главного аналитика и партнера-учредителя Futurum Research и исполнительного директора Broadsuite Media Group.

Елизавета Гета


Наверх