Вводное руководство маркетолога по искусственному интеллекту

Искусственный интеллект (ИИ) — это огромная область как с точки зрения размера, так и сложности. И хотя технология для использования ИИ доступна, внедрение этих технологий несколько отстает. Действительно, знания об ИИ, его множестве различных реализаций, его более широких последствиях и вариантах использования достаточно, чтобы быстро сокрушить любого маркетолога, который еще не имеет полного понимания основ. Тем не менее, цифровые маркетологи должны обратить внимание на ИИ сейчас, если они хотят оставаться на переднем крае.

Начнем с основного определения:

ИИ — это широкий термин, который охватывает множество различных типов технологий, но в грубом определении это способность машин имитировать человеческий интеллект и процесс принятия решений. Машинное обучение — это то, что чаще всего упоминается, когда цифровые маркетологи обсуждают искусственный интеллект. Он описывает способность алгоритмов и программного обеспечения действовать на основе извлеченных уроков из предыдущих данных, в отличие от необходимости прямого участия людей для влияния на поведение. Основываясь на предыдущих данных и примерах, эти алгоритмы могут делать прогнозы, на основе которых будет основываться поведение в будущем. В настоящее время некоторые ключевые приложения ИИ для маркетинга и рекламы включают бизнес-аналитику, программную рекламу и оптимизацию кампаний.

Несколько слов о том, почему ИИ важен:

В двух словах, ИИ может повысить как эффективность людей, так и повысить эффективность кампаний, которые люди не могут сделать сами по себе, а также анализировать данные и прогнозировать результаты так, как люди никогда не смогут. Это не означает, что ИИ заменит людей, просто он может помочь нам выполнять нашу работу более эффективно и с лучшими результатами. ИИ позволяет маркетологам предоставлять своим пользователям лучший, более личный опыт и, в конечном итоге, лучше видеть и понимать тенденции, скрытые в больших наборах данных, которые мы собираем, но плохо подготовлены для должного анализа.

Способы реализации:

Существует, казалось бы, безграничное количество способов, с помощью которых ИИ можно внедрить, чтобы извлечь выгоду из маркетинговой стратегии практически любого бизнеса. Все эти реализации требуют времени и предварительных вложений, хотя некоторые из них значительно труднее запустить. Ниже приведены несколько вариантов использования ИИ, которые находятся на более легком конце спектра реализации.

1. Чат-боты

Чат-боты — это программы, использующие искусственный интеллект для общения с людьми посредством текста или речи. Их можно использовать для различных целей: - расширение или частичная замена человеческого обслуживания клиентов - помощь пользователям в поиске продуктов или контента - предоставление инструкций и руководств по вариантам использования - заказ услуги или продукта (поездка из Uber, доставка из Pizza Hut ) - завершение транзакции электронной торговли (используя Alexa для заказа товаров на Amazon). Чат-боты пока не очень популярны среди основных пользователей Интернета - технология все еще достаточно нова, и многие люди еще не взаимодействовали с ней или не точно понимают, с чем они взаимодействуют, когда сталкиваются с одним из них. По оценкам опроса eMarketer, по состоянию на начало 2016 года примерно 70% пользователей не знали, что такое чат-бот.

2. Предиктивная аналитика

В настоящее время большинство компаний используют аналитику для измерения эффективности предыдущих усилий и кампаний. Сегодняшняя аналитика предлагает мощный способ определения рентабельности инвестиций в уже запущенные кампании. Они позволяют маркетологам выявлять закономерности с течением времени и оптимизировать будущие кампании на основе этих закономерностей. Прогнозная аналитика, с другой стороны, использует машинное обучение для создания алгоритмов, которые могут анализировать огромные наборы данных и делать прогнозы относительно будущей производительности. Например, предиктивная аналитика может помочь компаниям находить новых клиентов, определяя людей, которые с большей вероятностью совершат конверсию, на основе набора релевантных критериев, которые определяют их как ценных потенциальных клиентов (например, у них тот же профиль, что и у клиентов, которые совершили конверсию ранее, или определенные особенности). набор атрибутов, связанных с ценными клиентами) Бизнес может использовать эту информацию для активной рассылки маркетинговых сообщений этим клиентам. Прогнозную аналитику можно использовать для оценки лидов, которые уже есть в бизнесе, путем выявления потенциальных клиентов с наибольшим потенциалом конвертации и помощи в отсеивании менее квалифицированных. В результате улучшается видимость качественных лидов. Другой вариант использования — понимание пожизненной ценности клиентов компании. Компании могут использовать предиктивную аналитику для выявления клиентов, поведение которых свидетельствует о том, что кто-то думает о том, чтобы покинуть корабль, и обратиться к этим клиентам, чтобы уменьшить отток. Компании также могут идентифицировать клиентов, которые имеют хорошие возможности для дополнительных продаж, и использовать эту информацию для дальнейшего увеличения пожизненной ценности клиента.

3. Программная реклама

Программная реклама автоматизирует процесс покупки рекламы за счет использования технологии ИИ, которая может оптимизировать ставки и места размещения на основе ряда соответствующих критериев — поведения аудитории, демографических данных и т. д. Программная реклама сокращает объем ручного труда, необходимого для управления кампаниями, и за счет использование машинного обучения позволяет оптимизировать эти кампании в режиме реального времени. Программная реклама используется для повышения эффективности процесса покупки рекламы, сокращения затрат на управление кампаниями со стороны рекламодателя и оптимизации расходов и эффективности кампаний. Торги в реальном времени (RTB): реклама покупается на аукционе в режиме реального времени. Рекламодатели указывают категории, в которых должны показываться объявления, но не могут указать точный сайт издателя. Существует много доступных ресурсов, и у рекламодателей есть возможность охватить большую аудиторию, но контроль над тем, где именно будет отображаться реклама, несколько ограничен. Прямое автоматизированное размещение: некоторые издатели резервируют ресурсы, которые не продаются на аукционе. Programmatic direct — это способ автоматизации прямых закупок рекламы у этих издателей. Он предлагает больший контроль (покупатели знают, где будет отображаться их реклама), но при этом автоматизирует большую часть процесса покупки рекламы. Программный креатив: программная реклама предлагает рекламодателям возможность определить, какой креатив будет наиболее эффективным для конкретной аудитории, и показывать версию креатива, которая более адаптирована для них. По сути, это могут быть изображения недавно просмотренных товаров. На более сложном уровне это может включать подстановку изображений и заголовков, которые более применимы к пользователю на основе их известных атрибутов. Расходы на программную рекламу стремительно растут. От чуть менее 12 миллиардов долларов в 2014 году до почти 38 миллиардов долларов, прогнозируемых в 2018 году, что составляет 82% всех расходов на цифровые дисплеи. Когда дело доходит до ИИ, есть чему поучиться. Область быстро расширялась за последние несколько лет, и есть много изменений и достижений, о которых нужно быть в курсе. Маркетологи должны знать, что искусственный интеллект может усилить и улучшить их инициативы. Быть в курсе этих изменений сейчас означает успех для вашей компании или ваших клиентов в будущем.