Как генеративный ИИ может повысить эффективность потребительского маркетинга
Генеративный ИИ может стать движущей силой для новых возможностей в маркетинге: автоматизация процессов, создание персонализированного подхода и изменение способов генерации идей.
Представьте себе мир, в котором у маркетологов нет творческих ограничений. Они могут делать предложения в нужное время для нужного человека, создавая цельную и гармоничную коммуникацию. Это мир, где автоматизация и создание контента помогают лучше понимать клиентов. Клиентам становится проще и быстрее находить нужные товары и услуги. Маркетологи могут более эффективно удовлетворять потребности клиентов и сосредоточиться на инновациях.
Генеративный ИИ приближает это к реальности, предлагая масштабируемую гиперперсонализацию. Он позволяет маркетинговым кампаниям, которые раньше занимали месяцы, запускаться за недели или дни, с персонализацией и автоматическим тестированием. Разработка веб-сайтов и задачи клиентского сервиса часто являются узкими местами в коммуникации, но при хорошей реализации они улучшают взаимодействие и удовлетворенность клиентов. Маркетологи могут анализировать текстовые, визуальные и видео данные для поиска новых возможностей.
Эти улучшения продуктивности распространяются на мировой рынок. Ожидается, что ген ИИ может внести значительный вклад в мировую продуктивность, особенно в области маркетинга и продаж. Маркетинговая продуктивность может увеличиться на 5-15%, что эквивалентно примерно 463 миллиардам долларов в год.
Компании, которые не успеют адаптироваться, рискуют остаться позади. Мы рассмотрим три способа, как компании могут получать выгоду от ген ИИ: использовать уже существующие модели, интегрировать их с собственными данными и системами, а также переосмыслить свои процессы, применяя ИИ.
Генеративный ИИ приближает это к реальности, предлагая масштабируемую гиперперсонализацию. Он позволяет маркетинговым кампаниям, которые раньше занимали месяцы, запускаться за недели или дни, с персонализацией и автоматическим тестированием. Разработка веб-сайтов и задачи клиентского сервиса часто являются узкими местами в коммуникации, но при хорошей реализации они улучшают взаимодействие и удовлетворенность клиентов. Маркетологи могут анализировать текстовые, визуальные и видео данные для поиска новых возможностей.
Эти улучшения продуктивности распространяются на мировой рынок. Ожидается, что ген ИИ может внести значительный вклад в мировую продуктивность, особенно в области маркетинга и продаж. Маркетинговая продуктивность может увеличиться на 5-15%, что эквивалентно примерно 463 миллиардам долларов в год.
Компании, которые не успеют адаптироваться, рискуют остаться позади. Мы рассмотрим три способа, как компании могут получать выгоду от ген ИИ: использовать уже существующие модели, интегрировать их с собственными данными и системами, а также переосмыслить свои процессы, применяя ИИ.
Начало работы с искусственным интеллектом в маркетинге
В настоящее время использование генеративного ИИ в маркетинге в основном состоит из простых пилотных проектов, интегрированных в существующие рабочие процессы. Они быстро приносят пользу, помогая компаниям быстрее создавать тексты и изображения, персонализировать кампании и отвечать на отзывы клиентов. Это также позволяет сотрудникам сосредоточиться на более сложных задачах. Примером может служить компания Michaels Stores, которая использует генеративный ИИ для более персонализированных взаимодействий с покупателями, значительно улучшая показатели своих маркетинговых кампаний.
Анализ неструктурированных данных о клиентах тоже получает выгоду от более детализированного анализа поведения потребителей с помощью генеративного ИИ. Например, Stitch Fix использует его для помощи стилистам в интерпретации отзывов и предложениях товаров, а Instacart генерирует для клиентов рецепты и списки покупок.
Возможности автоматизации процессов тоже значительны. Компании могут автоматизировать взаимодействие между маркетингом и другими функциями, например, обслуживанием клиентов или разработкой продуктов. Это помогает сократить время на обработку запросов и позволяет сотрудникам сосредоточиться на более сложных взаимодействиях с клиентами.
Маркетологи также используют генеративный ИИ для анализа конкурентов, оценки мнений потребителей и тестирования новых возможностей продуктов. Это помогает ускорить разработку и увеличить точность тестирования новых продуктов.
Компании должны быть осторожны при внедрении генеративного ИИ, чтобы не распыляться на слишком много инициатив. Лучше сосредоточиться на нескольких ключевых направлениях, где технологии могут принести наибольший эффект.
При использовании генеративного ИИ важно учитывать риски: возможность генерации неверной информации, предвзятости, нарушения конфиденциальности и авторских прав. Чтобы минимизировать риски, полезно назначить ответственного лидера и создать наблюдательный совет, а также предусмотреть проверку человеком всего, что направляется клиентам.
Анализ неструктурированных данных о клиентах тоже получает выгоду от более детализированного анализа поведения потребителей с помощью генеративного ИИ. Например, Stitch Fix использует его для помощи стилистам в интерпретации отзывов и предложениях товаров, а Instacart генерирует для клиентов рецепты и списки покупок.
Возможности автоматизации процессов тоже значительны. Компании могут автоматизировать взаимодействие между маркетингом и другими функциями, например, обслуживанием клиентов или разработкой продуктов. Это помогает сократить время на обработку запросов и позволяет сотрудникам сосредоточиться на более сложных взаимодействиях с клиентами.
Маркетологи также используют генеративный ИИ для анализа конкурентов, оценки мнений потребителей и тестирования новых возможностей продуктов. Это помогает ускорить разработку и увеличить точность тестирования новых продуктов.
Компании должны быть осторожны при внедрении генеративного ИИ, чтобы не распыляться на слишком много инициатив. Лучше сосредоточиться на нескольких ключевых направлениях, где технологии могут принести наибольший эффект.
При использовании генеративного ИИ важно учитывать риски: возможность генерации неверной информации, предвзятости, нарушения конфиденциальности и авторских прав. Чтобы минимизировать риски, полезно назначить ответственного лидера и создать наблюдательный совет, а также предусмотреть проверку человеком всего, что направляется клиентам.
Индивидуальный генный ИИ для маркетинга
Многие компании начали разрабатывать примеры использования генеративного ИИ, но некоторые стремятся отличиться, создавая уникальные и персонализированные решения для клиентов. Они адаптируют готовые модели, обучая их на более узконаправленных наборах данных. Это позволяет значительно улучшить персонализацию кампаний и продуктов для клиентов. Когда компании начинают изменять существующие модели ИИ, используя собственные данные и ориентируясь на свои конкретные нужды, результаты могут быть весьма значительными.
В маркетинге это может значить, что открытая модель ИИ обучается на фирменных данных компании (например, на данных о прошлых кампаниях) для создания уникального контента. Такой полуиндивидуальный подход можно регулярно обновлять новыми данными и обучением. Это создает постоянно улучшающееся решение, которое усиливает конкурентное преимущество компании.
Некоторые компании уже экспериментируют с генеративным ИИ для важных задач. Вот два примера:
В маркетинге это может значить, что открытая модель ИИ обучается на фирменных данных компании (например, на данных о прошлых кампаниях) для создания уникального контента. Такой полуиндивидуальный подход можно регулярно обновлять новыми данными и обучением. Это создает постоянно улучшающееся решение, которое усиливает конкурентное преимущество компании.
Некоторые компании уже экспериментируют с генеративным ИИ для важных задач. Вот два примера:
Гиперлокальный охват
Одна европейская телекоммуникационная компания использовала генеративный ИИ для перехода от общих сообщений клиентам к более эффективной и персонализированной коммуникации, ориентированной на конкретные сегменты. Ранее сообщения отправлялись только четырем крупным сегментам, что ограничивало возможности компании в создании контента. Часто эти сообщения не находили отклика у получателей, особенно если отправлялись не на их родном диалекте, что особенно актуально для страны с несколькими диалектами.
Компания разработала движок на основе генеративного ИИ для создания сверхперсонализированных сообщений для 150 конкретных сегментов. Движок использовал данные без идентификационной информации, чтобы адаптировать коммуникации в зависимости от демографических характеристик, региона, диалекта и других признаков каждого сегмента. Эта информация передавалась в GPT-4
Компания разработала движок на основе генеративного ИИ для создания сверхперсонализированных сообщений для 150 конкретных сегментов. Движок использовал данные без идентификационной информации, чтобы адаптировать коммуникации в зависимости от демографических характеристик, региона, диалекта и других признаков каждого сегмента. Эта информация передавалась в GPT-4
Инновации в разработке продуктов, творческих решений и опыта
Азиатская компания по производству напитков стремилась быстрее выйти на европейский рынок, чем это обычно возможно при традиционных подходах к инновациям и маркетингу. Обычно на разработку новой концепции продукта у компании уходил год. Она обратилась к генеративному ИИ, чтобы понять, какие новые напитки могли бы заинтересовать европейских потребителей и как ускорить весь процесс инноваций.
Компания сначала использовала ChatGPT для получения информации о потребителях, загружая общие, неконфиденциальные данные и задавая вопросы о трендах вкусов. Это позволило получить базовое представление о потреблении напитков и поведении потребителей на европейском рынке всего за день, тогда как такое исследование обычно занимает неделю. Потом маркетинговая команда углубила эти выводы с помощью более традиционных методов, таких как этнографические исследования и цифровые дневники.
Исследователи и дизайнеры также использовали генеративный ИИ для уточнения концепций продуктов. Обычно на создание одной детальной концепции напитка у промышленного дизайнера уходит от семи до десяти дней, но с помощью инструмента текст-в-изображение компании удалось за день создать 30 детализированных концепций. Маркетологи затем протестировали эти концепции с клиентами, чтобы быстрее собрать отзывы. Благодаря реалистичности концепций, созданных ИИ, они смогли получить ценные комментарии на раннем этапе, что помогло выбрать направление для дальнейшей разработки. В итоге генеративный ИИ помог компании завершить процесс, который обычно занимает год, всего за месяц.
Компания сначала использовала ChatGPT для получения информации о потребителях, загружая общие, неконфиденциальные данные и задавая вопросы о трендах вкусов. Это позволило получить базовое представление о потреблении напитков и поведении потребителей на европейском рынке всего за день, тогда как такое исследование обычно занимает неделю. Потом маркетинговая команда углубила эти выводы с помощью более традиционных методов, таких как этнографические исследования и цифровые дневники.
Исследователи и дизайнеры также использовали генеративный ИИ для уточнения концепций продуктов. Обычно на создание одной детальной концепции напитка у промышленного дизайнера уходит от семи до десяти дней, но с помощью инструмента текст-в-изображение компании удалось за день создать 30 детализированных концепций. Маркетологи затем протестировали эти концепции с клиентами, чтобы быстрее собрать отзывы. Благодаря реалистичности концепций, созданных ИИ, они смогли получить ценные комментарии на раннем этапе, что помогло выбрать направление для дальнейшей разработки. В итоге генеративный ИИ помог компании завершить процесс, который обычно занимает год, всего за месяц.
Трансформация маркетинга с помощью искусственного интеллекта
Кроме использования готовых маркетинговых инструментов и индивидуальных решений, компаниям стоит подумать, как их маркетинг может измениться в долгосрочной перспективе благодаря генеративному ИИ. В таком будущем почти все маркетинговые задачи могут быть поддержаны ИИ: например, при создании текстов можно начать с черновика, написанного ИИ. Для исследований можно использовать ИИ для получения общедоступной информации. Однако важно предусмотреть меры предосторожности, чтобы не раскрывалась личная информация, правильно использовались авторские материалы и минимизировались другие риски.
Будущее маркетинга с поддержкой ИИ будет стремиться к уникальным впечатлениям клиентов, которые могут значительно стимулировать рост. Это могут быть: индивидуализированные маркетинговые кампании, чат-бот косметической компании, который помогает подбирать средства ухода, или планы питания, составленные с учетом предпочтений семьи.
Хотя мы только в начале пути и пока не ясно, как будет выглядеть будущее с ИИ, ясно, что изменения приближаются. Вот несколько шагов, с которых компании могут начать:
1. Создать видение и дорожную карту. Маркетологи могут начать с создания видения маркетинга с ИИ, где технология решает трудоемкие и затратные задачи. Это должно учитывать принципы ответственного использования ИИ. Далее нужно определить, куда инвестировать и что строить, основываясь на уникальных возможностях компании и потребностях клиентов.
2. Создать команду. Для успешной стратегии ИИ компаниям нужна трехуровневая команда. Первый уровень — оперативный офис, координирующий стратегию. Второй — кросс-функциональные группы, создающие и реализующие отдельные проекты. Третий — техническая команда, обеспечивающая стабильную платформу для проектов.
3. Добиться быстрых результатов. Для простых случаев, где можно использовать готовые инструменты ИИ, стоит начать несколько проектов, чтобы понять, где ИИ может принести максимум пользы.
Лидеры в области ИИ-маркетинга могут начинать с построения более сложных и ценных случаев использования. Это может потребовать доработки моделей ИИ и значительных изменений. Главный вызов — это масштабирование. Начать стоит с совместной работы технических и бизнес-лидеров, поскольку обе группы важны.
Используя подход из трех частей: готовые инструменты ИИ, индивидуальные решения и полное преобразование с ИИ, компании могут раскрыть потенциал технологии для улучшения эффективности и креативности. Примерный график может выглядеть так:
- Первые шесть недель: разработать дорожную карту пилотных проектов, определить кейсы, оценить возможности и риски.
- Первые 90 дней: запустить "комнату побед" для дальнейшего уточнения приоритетных кейсов и стратегий.
- Первые шесть месяцев: разработать долгосрочную стратегию, оценить воздействие и интегрировать усилия с существующими технологиями.
Через несколько месяцев маркетологи могут иметь на руках примеры использования, которые помогут ускорить и упростить маркетинговые кампании.
Будущее маркетинга с поддержкой ИИ будет стремиться к уникальным впечатлениям клиентов, которые могут значительно стимулировать рост. Это могут быть: индивидуализированные маркетинговые кампании, чат-бот косметической компании, который помогает подбирать средства ухода, или планы питания, составленные с учетом предпочтений семьи.
Хотя мы только в начале пути и пока не ясно, как будет выглядеть будущее с ИИ, ясно, что изменения приближаются. Вот несколько шагов, с которых компании могут начать:
1. Создать видение и дорожную карту. Маркетологи могут начать с создания видения маркетинга с ИИ, где технология решает трудоемкие и затратные задачи. Это должно учитывать принципы ответственного использования ИИ. Далее нужно определить, куда инвестировать и что строить, основываясь на уникальных возможностях компании и потребностях клиентов.
2. Создать команду. Для успешной стратегии ИИ компаниям нужна трехуровневая команда. Первый уровень — оперативный офис, координирующий стратегию. Второй — кросс-функциональные группы, создающие и реализующие отдельные проекты. Третий — техническая команда, обеспечивающая стабильную платформу для проектов.
3. Добиться быстрых результатов. Для простых случаев, где можно использовать готовые инструменты ИИ, стоит начать несколько проектов, чтобы понять, где ИИ может принести максимум пользы.
Лидеры в области ИИ-маркетинга могут начинать с построения более сложных и ценных случаев использования. Это может потребовать доработки моделей ИИ и значительных изменений. Главный вызов — это масштабирование. Начать стоит с совместной работы технических и бизнес-лидеров, поскольку обе группы важны.
Используя подход из трех частей: готовые инструменты ИИ, индивидуальные решения и полное преобразование с ИИ, компании могут раскрыть потенциал технологии для улучшения эффективности и креативности. Примерный график может выглядеть так:
- Первые шесть недель: разработать дорожную карту пилотных проектов, определить кейсы, оценить возможности и риски.
- Первые 90 дней: запустить "комнату побед" для дальнейшего уточнения приоритетных кейсов и стратегий.
- Первые шесть месяцев: разработать долгосрочную стратегию, оценить воздействие и интегрировать усилия с существующими технологиями.
Через несколько месяцев маркетологи могут иметь на руках примеры использования, которые помогут ускорить и упростить маркетинговые кампании.
Без сомнений, компании соревнуются не только за клиентов, но и за лучших специалистов. Восприятие организации как работодателя имеет огромное значение для привлечения и удержания правильных сотрудников. В цифровую эпоху передовые технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ), играют ключевую роль в трансформации опыта сотрудников и, следовательно, в создании сильного бренда работодателя
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024