Hello, World, друзі! За оцінками Deloitte, майже 50% компаній вже використовують машинне навчання в маркетингу. Штучний інтелект генерує контент, налаштовує рекламу, аналізує аудиторію та спілкується з клієнтами.
Маркетологи вже не одне десятиліття намагаються вирішити одну і ту ж задачу – як дізнатись уподобання та потреби аудиторії, щоб запропонувати їй бажаний продукт.
У еру глобалізації та швидкого прогресу у них в арсеналі є ефективні інструменти на базі нейронних мереж – програми для розпізнавання обличчя та синтезу мовлення, системи обробки великих даних тощо.
Озирніться навкруги: динамічне ціноутворення у таксі, надзвичайно точна таргетована реклама у соцмережах, “розумні” плей-листи у Apple Music і добірка рекомендованих серіалів на Netflix, чат-боти у банку, віртуальна примірочна та магазини без кас.
Ми вже живемо в епоху штучного інтелекту в маркетингу, і алгоритми вдосконалюються щоденно.
Нині більшість інновацій вибудовано навколо персоналізації. Візьмемо, наприклад, американську мережу супермаркетів Kroger.
Вона відслідковує покупки клієнтів і надсилає їм на пошту персоналізовані купони на скидку. Результат – рентабельність купонів, як повідомляють у компанії, доходить до 70%, хоча середній показник на ринку всього 3,7%.
Другий приклад – британський онлайн-рітейлер одягу ASOS, який розширив функціонал розділу “Збережене”.
Користувачі отримали можливість сортувати речі, які сподобались у окремі категорії – так звані дошки.
Це допомогло рітейлеру зрозуміти, які товари подобаються користувачу найбільше, і запропонувати йому більш релевантний контент.
З розвитком персоналізації вдосконалюються таргетована реклама, підбірки-рекомендації, голосові помічники та чат-боти.
За прогнозами McKinsey, потенціал штучного інтелекту у сфері маркетингу та продажів – $1,4–2,6 трлн.
