Тенденции использования ИИ в маркетинге: 2023-2024 гг.

Опубликовано: 2023-09-29

Какие инструменты на основе искусственного интеллекта и методы цифрового маркетинга следует учитывать предприятиям от малого до крупного?

Мне посчастливилось заниматься цифровым маркетингом уже более 25 лет. Возможности, представленные в последнее время ИИ, — это самые захватывающие события, которые я видел за это время, с первых дней, когда все, от органического поиска до веб-сайтов и электронного маркетинга, казалось одинаково огромными возможностями.

Этот диапазон прогнозов развития ИИ, представленный на конференции Technology for Marketing by Implement AI, подчеркивает, что мы находимся на относительно ранней стадии внедрения ИИ, а самые большие достижения еще впереди, о чем недавно намекало быстрое внедрение ChatGPT.

В этом посте я суммирую тенденции в реальных приложениях ИИ и инструменты, которые следует учитывать, которые доступны любому бизнесу, от малого до крупного. Некоторые из самых популярных маркетинговых приложений и тенденций в области искусственного интеллекта, которые мы рассмотрим, относятся к этим пяти категориям.

  1. Генеративный ИИ
  2. Автономный ИИ
  3. Причинный ИИ
  4. Разговорный
  5. Прогнозная аналитика

Для каждой технологии мы рассмотрим, как их можно использовать в маркетинге, и порекомендуем некоторые из лучших бесплатных и платных инструментов, которые стоит рассмотреть. Помимо методов и инструментов, в последнем разделе я также рассмотрю вопросы руководства и управления: какие действия следует предпринять предприятиям для улучшения использования ИИ.

Согласно последнему циклу хайпа Gartner, посвященному новым технологиям ИИ, генеративный ИИ в настоящее время находится на пике интереса. Это означает, что теоретически он скоро войдет в «корыто разочарования», и свидетельством этого являются комментарии в субреддитах, таких как r/ChatGPT, где опытные пользователи жалуются на новые ограничения, вызванные юридическими и этическими проблемами. Есть также рекомендации для других конкурентов «Персонализированного ИИ», о которых я расскажу ниже. Учитывая растущую популярность этих и конкретных платных маркетинговых решений, таких как Jasper и Writesonic, мне кажется, что эта категория все еще «на подъеме».

Конечно, применение ИИ в маркетинге не новы. В 2017 году мы поделились примерами использования искусственного интеллекта (ИИ) в маркетинге.

На нашей иллюстрации показан широкий спектр приложений машинного обучения и искусственного интеллекта для маркетинга, которые можно внедрить уже сегодня.

Ни одна из технологий не является спекулятивной или перспективной, это текущие маркетинговые методы, которые уже используются многими успешными компаниями.) на протяжении всего жизненного цикла наших клиентов.

Хорошей отправной точкой для рассмотрения последних тенденций в области искусственного интеллекта являются последние циклы хайпа Gartner, начиная с категории «на подъеме».

Цикл хайпа Gartner для новых технологий, 2023 г.

1. Генеративный ИИ

Разработки в области генеративного искусственного интеллекта, который создает текстовый, визуальный и видеоконтент из подсказок, привели к тому, что в этом году в ChatGPT было представлено множество новых функций, и только на этой неделе было объявлено, что ChatGPT сможет слушать и отвечать на звуковые подсказки, читать визуальные эффекты и с помощью DALL- E интегрирован, создавайте визуальные эффекты. Этот переход от текста к более насыщенному контенту является частью тенденции в этой категории: компания даже может создавать видео, транслируемое в виде человекоподобных аватаров, с помощью таких инструментов, как Synthesia.

В этом году были сделаны огромные инвестиции в генеративный искусственный интеллект, очевидным примером которых являются инвестиции Microsoft и сотрудничество с OpenAI. Учитывая, что Amazon недавно поставила 4 миллиарда долларов на Anthropic, разработчика Claude, мы можем ожидать, что версия Claude под новым брендом Amazon будет преуспевать в ближайшие годы.

Еще одна тенденция в Gen AI заключается в том, что мы можем ожидать более регулярных обновлений моделей большого языка, которые позволят нам работать с более актуальной информацией, чем 2021 год, который в настоящее время предлагает OpenAI. Хотя OpenAI, похоже, еще не решил эту проблему, Google, похоже, справился. Вы можете попросить у Барда краткое изложение основных событий в цифровом маркетинге в 2023 году, и он отлично справится со своей задачей — отлично подходит для того, чтобы увидеть то, что вы, возможно, пропустили. Вы даже можете спросить его о тенденциях в области искусственного интеллекта в маркетинге на 2024 год, но полученные там результаты являются общими по сравнению с этой статьей, поскольку он не может экстраполировать так же хорошо, как человек.

Мы также можем ожидать, что выпуск нового Search Generated Experience (SGE) от Google резко увеличит использование генеративного ИИ, когда он будет запущен в эксплуатацию, что, как ожидается, произойдет в 2024 году. Это даст пользователям Google диалоговый ответ на основе ИИ, такой как Bing AI. В настоящее время он тестируется в США, Индии и Японии, и хотя Google тестирует множество изменений, чтобы сбалансировать удобство использования и монетизацию через рекламу, вполне вероятно, что он будет запущен в 2024 году. Некоторые SEO-специалисты, такие как Эли Шварц, прогнозируют SEO-апокалипсис в виде переходов на сайты. снижается, поскольку ИИ в поисковой выдаче отвечает на запрос пользователя.

Наконец, еще одну тенденцию в области генеративного искусственного интеллекта иллюстрирует компания Pi из Inflection (основанная бывшим разработчиком Google Deepmind Мустафой Сулейманом (генеральным директором)). В 2023 году Inflection AI объявила о финансировании в размере 1,3 миллиарда долларов США от нынешних инвесторов, Microsoft и NVIDIA.

Заявленный как личный ИИ, он в настоящее время имеет более удобный стиль общения, чем ChatGPT, который можно включить с помощью голоса, и некоторые сравнивают его с ИИ в фильме: «Она». Для меня это впечатляет, поскольку обеспечивает искренний разговор, в котором ИИ ведет вас через проблему к решению. Сравните это с ChatGPT, где вам приходится использовать интеллектуальные подсказки, чтобы получить от него максимальную пользу…

2. Автономные агенты ИИ

Будущее автономных агентов искусственного интеллекта было освещено в 2023 году, когда был выпущен AutoGPT. Обратите внимание, что это не официальный релиз OpenAI, хотя многие поверхностные комментарии к нему предполагали, что это так. Скорее, это умная инновация одного разработчика, заключающаяся в добавлении «обертки» кода вокруг ChatGPT через API. Таким образом, он доступен только разработчикам, которые устанавливают его вручную из репозитория кода GitHub. Тем не менее, он привлек многих разработчиков своим потенциалом, став самой популярной загрузкой на Github.

Microsoft Jarvis — еще один пример, демонстрирующий потенциал автономных агентов. Как и AutoGPT, его могут настроить только разработчики, загружающие код — это еще не услуга. В этой статье о том, как настроить и попробовать Microsoft Jarvis/HuggingGPT, этот подход показан с помощью этого наглядного изображения.

Таким образом, AutoGPT и Jarvis могут подключаться к другим веб-службам и управлять ими с помощью API-интерфейсов, а также выполнять такие действия, как веб-поиск, веб-формы и взаимодействие API. AutoGPT работает путем самостоятельной генерации подсказок, необходимых для достижения желаемой цели. Для этого цель разбивается на подзадачи и генерируется подсказка для каждой подзадачи. Затем он выполняет запросы и собирает данные для уточнения или проверки запросов и их результатов. Затем приложение выполняет итерации, пока не выполнит задачи и цель верхнего уровня.

Для маркетологов влияние AutoGPT больше в том, чтобы показать, что ИИ предложит в будущем, например, автономных ботов, которым можно поставить задачу исследовать тему, выбрать и купить продукты, например самый дешевый рейс из X в Y. Фактически, Пол Смит и я писали об этом в нашем первом издании «Совершенство цифрового маркетинга» за 2001 год как о будущем варианте, но для меня это еще годы в будущем для широкого внедрения.

AutoGPT и Microsoft Jarvis подчеркивают эти особенности автономных агентов ИИ. Он может :

  • Проработайте ряд шагов для достижения цели
  • Выполните серию действий по подсказкам.
  • Принимайте решения на основе результатов предыдущих подсказок

Более общие применения автономного ИИ — это беспилотные автомобили и роботизированная автоматизация.

3. Причинный ИИ

Причинный ИИ — это еще одна категория ИИ, определенная Gartner. См. «Что нового в искусственном интеллекте из цикла хайпа Gartner 2023 года».

Причинный ИИ будет обладать интеллектом, более похожим на человеческий, и сможет помогать в анализе и принятии решений. Его цель – выявить причинно-следственные связи между маркетинговыми усилиями и результатами. В статье выше приведены примеры вопросов, на которые можно ответить: что, если бы мы нацелились только на группу А, а не на всю группу Б? Что, если мы потратим дополнительные 20 000 долларов на TikTok вместо Instagram? Сколько дополнительных конверсий это принесет? Другими словами, это позволяет нам выйти за рамки точности прогнозирования и получить представление о приросте наших маркетинговых долларов.

В этой области у инновационной технологии мало конкурентов. Одним из них является «Причинная линза», которая предлагает поддержку принятия решений путем понимания движущих сил поведения, как показывает это тематическое исследование факторов удержания сотрудников в страховой компании.

4. Разговорный ИИ

Что касается последних двух ключевых категорий ИИ, мы возвращаемся к более устоявшимся маркетинговым возможностям ИИ, которые, по мнению Gartner, не относятся к развивающимся ИИ.

Диалоговый ИИ — это когда ИИ поддерживает прямое взаимодействие с клиентами, которое бывает двух типов:

  • Входящие запросы клиентов, ориентированные на клиентов, которые отправляются через веб-формы обратной связи.
  • Исходящие коммуникации по инициативе компании, такие как приветствие по электронной почте и последовательность действий, которые предназначены для продвижения и взаимодействия.

Основное развитие среди поставщиков в этом секторе связано с генеративным искусственным интеллектом, где решения теперь основаны не на жестких шаблонах, а на более релевантных ответах, основанных на подсказках по запросу клиента и настроенных на соответствующий бизнес-вопрос. Автономные агенты все чаще будут заменять простые вопросы, но контроль со стороны человека по-прежнему необходим.

Поставщики в этом секторе включают такие службы, как Intercom, которые мы используем, и Drift, которые предлагают возможности входящей и исходящей связи, а также другие, такие как Genesys и Zendesk, которые больше ориентированы на входящие коммуникации.

5. Прогнозная аналитика

Я буду говорить о прогнозной аналитике в последнюю очередь, поскольку в крупных компаниях с командами бизнес-аналитики это одна из старейших технологий, имеющая множество применений в маркетинге, включая

  1. Сегментация клиентов: прогнозная аналитика используется для сегментации клиентов на основе различных атрибутов, таких как демографические данные, поведение, пожизненная ценность и история покупок.
  2. Оценка потенциальных клиентов. Анализируя исторические данные и выявляя закономерности, прогнозная аналитика может присваивать баллы лидам, указывая на вероятность их превращения в клиентов. Это помогает командам маркетинга и продаж расставить приоритеты в работе с потенциальными клиентами, что приводит к более эффективному управлению потенциальными клиентами.
  3. Прогнозирование оттока: прогнозные модели прогнозируют, какие клиенты рискуют уйти (уйти), основываясь на их поведении и взаимодействии. Маркетологи могут реализовать стратегии удержания, чтобы уменьшить отток клиентов.
  4. Механизмы персонализации и рекомендаций. Платформы электронной коммерции и контента используют алгоритмы прогнозирования, чтобы предлагать пользователям продукты, услуги или контент на основе их прошлого поведения и предпочтений. Это улучшает пользовательский опыт и стимулирует продажи или вовлеченность.
  5. Оптимизация маркетинговой кампании. Предиктивная аналитика может помочь оптимизировать маркетинговые кампании, предсказывая, какие каналы, сообщения и время с наибольшей вероятностью принесут самые высокие показатели конверсии. Это максимизирует отдачу от инвестиций (ROI) маркетинговых усилий.

Все эти приложения будут продолжаться, но будут поддерживаться другими типами инноваций ИИ, которые мы рассмотрели, такими как причинный и генеративный ИИ.

Тенденции в управлении ИИ и управлении

Предприятия изучают возможности ИИ, но им также необходимо учитывать и отрицательные стороны. Компания Implement AI определяет эти негативные факторы искусственного интеллекта, которыми необходимо управлять, в своей статье «Организация с использованием искусственного интеллекта» — план для малого и среднего бизнеса.

  • Смещение рабочих мест . Рабочие, выполняющие повторяющиеся аналитические и механические задачи, сталкиваются с проблемой вытеснения из-за автоматизации.
  • Конфиденциальность данных . Обеспокоенность по поводу сбора, обработки и защиты постоянно растущих наборов данных вызывает обеспокоенность по поводу согласия, прозрачности и неправильного использования, которые могут подорвать доверие клиентов, если ими не управлять разумно.
  • Цифровая этика . Поскольку автоматизированные системы влияют на жизнь людей, при активной разработке этических норм необходимо руководствоваться принципами прозрачности и подотчетности.
  • Риски безопасности . Растущая зависимость от искусственного интеллекта и взаимосвязанных систем означает, что система
    необходимо учитывать безопасность.

Политика искусственного интеллекта для маркетинговых коммуникаций

Мы считаем, что развитие большего количества организаций является основной тенденцией, учитывая влияние, которое оказал, в частности, генеративный искусственный интеллект, поэтому у нас есть отдельный раздел, посвященный этому.

В этом подкасте «Внедрение искусственного интеллекта» рассматриваются дополнительные рекомендации по политике в области искусственного интеллекта, в которых обобщено, как решать эти проблемы для следующих типов бизнеса:

Для крупного корпоративного бизнеса:

  • Создайте структуру политики ИИ, чтобы предоставить рекомендации по этике, конфиденциальности данных, безопасности и объяснимости систем ИИ во всей организации.
  • Сформируйте комитет по искусственному интеллекту с участием межфункциональных лидеров для управления и постоянного анализа политики и стратегии в области искусственного интеллекта.
  • Обеспечить комплексное обучение сотрудников искусственному интеллекту по ответственному использованию новых инструментов и оптимизации рабочих процессов.
  • Назначьте главного директора по искусственному интеллекту, который будет отвечать за реализацию стратегии и дорожной карты в области искусственного интеллекта и продвигать ее вперед.
  • Привлекайте заинтересованные стороны, такие как клиенты и сотрудники, к планам ИИ, чтобы сохранить доверие и таланты.

Для МСП:

  • Разработайте политику в области ИИ, пусть даже базовую, чтобы начать согласовывать бизнес-цели с внедрением ИИ.
  • Назначьте ответственность за ИИ старшему руководителю, даже если он работает неполный рабочий день, для разработки стратегии.
  • Оценить методы обработки данных клиентов и методы обеспечения безопасности, необходимые для систем искусственного интеллекта.
  • Изучите возможности искусственного интеллекта, чтобы получить конкурентное преимущество за счет более быстрого выполнения задач.
  • Будьте прозрачны в отношении планов ИИ с персоналом, чтобы уменьшить неопределенность и согласовать видение.