Маргарита Акулич - Искусственный интеллект в маркетинге и его роль в изменении будущего цифрового маркетинга

Стремительное внедрение AI-маркетинга (маркетинга на основе искусственного интеллекта)

Многими компаниями и поддерживающими их маркетинговыми командами в целях повышения эффективности работы и улучшения качества обслуживания клиентов стремительно внедряются интеллектуальные технологические решения, зачастую приходящие в виде маркетинговых платформ искусственного интеллекта (AI-платформ).

С помощью данных платформ маркетологи могут рассчитывать на получение более всестороннего и глубокого понимания своей целевой аудитории. Базирующиеся на AI, полученные в процессе оптимизации выводы могут быть использованы в целях повышения конверсии, одновременно снимая часть нагрузки с маркетологов маркетинговых команд.

Что собой представляет базирующийся на искусственном интеллекте маркетинг (AI-маркетинг)?

AI-маркетингом используются технологии искусственного интеллекта, чтобы обеспечивалось принятие автоматизированных решений с опорой на сбор и анализ данных и на дополнительные наблюдения за аудиториями либо за экономическими тенденциями, способными на оказание влияния на прилагаемые маркетинговые усилия.

Зачастую использование AI практикуется и в цифровом маркетинге, где критически важна скорость. Маркетинговые AI-инструменты используют данные и профили клиентов, чтобы узнать, как лучше общаться с клиентами, а затем предоставляют им индивидуальные сообщения в нужное время без вмешательства членов команды маркетологов, обеспечивая максимум эффективности.

Многими современными цифровыми маркетологами обеспечивается использование AI для того, чтобы имело место дополнение команд маркетологов или выполнение требующих меньше человеческих нюансов задач более тактического свойства.

Осуществление анализа данных

Анализ данных предусматривает сбор и просеивание больших массивов маркетинговых данных из различных программ и кампаний, сортировку которых в противном случае пришлось бы производить вручную.

Обработка естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка (NLP) – это, по сути, создание человекоподобного языка для персонализации опыта, создания контента, ботов для обслуживания клиентов и многого другого.

Генерация контента

Под генерацией контента подразумевается написание фрагментов контента (лакон6ичных и длинных) для реализации маркетинговой стратегии, таких как контент в блогах, веб-копии, темы электронных писем, подписи к видео и многое другое.

Персонализация в реальном времени

Персонализация в реальном времени – изменение восприятия клиентом маркетинговых активов, таких как электронная почта, социальный пост, веб-страница – в соответствии с прежними предпочтениями клиента, чтобы подтолкнуть его к определенному действию, скажем, к приобретению товара, к подписке на что-либо или к переходу по ссылке.

Автоматизированное принятие решений

Маркетинговые AI-инструменты помогают бизнесу в принятии решения о том, какую маркетинговую стратегию или стратегию роста бизнеса следует использовать, основываясь на данных, полученных извне или на прошлых данных.

Медиабаинг

Медиабаинг рассматривается в качестве прогнозирования наиболее эффективного размещения рекламы и СМИ для бизнеса с целью охвата целевой аудитории и максимизации окупаемости реализации маркетинговой стратегии.

Искусственный интеллект должен помочь маркетологам

Очевидно, что у искусственного интеллекта жизненно значимая роль в том, чтобы помочь маркетологам в налаживании контактов с клиентами.

Следующие компоненты AI-маркетинга составляют ведущие современные решения, помогающие преодолению разрыва между огромными массивами собираемых данных о клиентах и практическими шагами, которые цифровые маркетологи могут предпринять в своих грядущих кампаниях.

Машинное обучение

Машинное обучение базируется на искусственном интеллекте, который включает в себя компьютерные алгоритмы, способные анализировать информацию и автоматически улучшать цифровые маркетинговые кампании с опорой на накопленный опыт.

Использующими машинное обучение устройствами анализируется новая информация в контексте соответствующих исторических данных, что позволяет информировать цифровые маркетинговые кампании на основе того, что сработало либо не сработало в прошлом.

Большие данные и аналитика

Появление цифровых медиа вызвало приток «больших данных», что дало цифровым маркетологам шанс понять свои усилия и обеспечить точное распределение ценности по каналам. Это также привело к перенасыщению данными, так как многие цифровые маркетологи пытаются определить, какие именно наборы данных стоит собирать. Маркетинговый AI может помочь разобрать все эти данные со скоростью света, отфильтровав их до самых необходимых, и не только проанализировать их, но и порекомендовать лучшие составляющие грядущих цифровых маркетинговых кампаний.

Маркетинговые платформы и AI-инструменты

Высокоэффективные маркетинговые решения на базе AI предоставляют цифровым маркетологам центральную платформу для управления огромными массивами собираемых данных. Эти маркетинговые платформы на AI-основе обладают способностью к извлечению глубоких маркетинговых данных из вашей целевой аудитории, чтобы вы имели возможность принятия базирующиеся на данных решений о том, как лучше всего к ней обращаться. К примеру, такие фреймворки, как Bayesian Learning and Forgetting, способны на оказание маркетологам помощи в получении более четкого представления о том, насколько восприимчивы клиенты к конкретным цифровым маркетинговым усилиям.

Имеет место базирование современного маркетинга на глубоком понимании потребительских предпочтений, желаний и потребностей, а также на способности эффективно и оперативно действовать с опорой на эти знания.

Способность к принятию решений в режиме реального времени, основываясь на данных, вывела маркетинговые AI-решения на передний план для заинтересованных сторон маркетинга. Однако для маркетинговых команд целесообразно проявление разборчивыми при принятии решения о том, как лучше всего добиться интеграции AI в свои операции и кампании.