Онлайн - заказ
*
*
*
*
Настоящим подтверждаю, что я ознакомлен и согласен с политикой конфиденциальности
* - поля, обязательные для заполнения
Ваше сообщение
Отправлено!
Телефон:

(495) 660-38-40
звоните с 10.00 до 20.00 пн-пт

Адрес:

117342, МОСКВА,
УЛ. БУТЛЕРОВА, Д. 17Б, ОФ. 603
info@maxstyle.ru

/
/ AI и будущее рекламы: 8 возможностей, доступных уже сегодня

AI и будущее рекламы: 8 возможностей, доступных уже сегодня

AI и будущее рекламы: 8 возможностей, доступных уже сегодня


Вероятно, вы до сих пор не рассматривайте всерьез вопрос интеграции AI-инструментов в собственный бизнес. Если это так, то вы рискуете безнадежно отстать от конкурентов.


По-настоящему крупный бизнес – такие гиганты как Amazon, Facebook и очевидный Google – далеко не первый год используют силу алгоритмов искусственного интеллекта для повышения эффективности своей работы. И с каждым годом обучающиеся алгоритмы становятся все более доступными – даже для небольшого бизнеса.


С их помощью компании оптимизируют путешествие потребителя и выводят персонализацию на качественно новый уровень.
Рассмотрим 8 главных возможностей, которые становятся доступны маркетологам благодаря применению инструментов на основе обучающихся алгоритмов. 



1. Повышение эффективности Pay-Per-Click рекламы




Многие компании тратят значительные ресурсы на размещение объявлений в Google AdWords, Яндекс.Директ и других платформах. Большинство кампаний по размещению контекстной рекламы курируются штатными специалистами бренда, либо сторонним digital-агентством. Проще говоря – живыми людьми. Однако искусственный интеллект, в отличие от человека, способен быстро находить незадействованные и потенциально эффективные каналы для размещения объявлений.


С помощью искусственного интеллекта компания может охватить больше платформ и существенно улучшить таргетинг без наращивания рекламного бюджета.


Пример такого интеллектуального инструмента – сервис Albert, автоматизирующий закупку рекламы. Роль человека в данном случае сведена к минимуму: алгоритм проводит анализ и курирует рекламные кампании, расходуя ресурсы наиболее рациональным образом.




2. Персонализация и повышение конверсии



Конечно, AI пока не способен генерировать сайты, однако он продолжает делать большие успехи в сфере персонализации опыта пользователей. С каждым годом персонализация становится все более умной и оказывает серьезное влияние на маркетинговые метрики.


AI может помочь персонализировать:


  • Пользовательский опыт посетителя. Умный алгоритм способен учитывать и обрабатывать огромное количество данных по каждому посетителю (в том числе и основные характеристики – местонахождение, демографические особенности, тип девайса, выполняемые действия итп). В итоге искусственный интеллект демонстрирует конкретному посетителю наиболее релевантные офферы и контент.
  • Push-уведомления. Будучи не-персонализированным, такой способ подачи контента может вызывать раздражение у пользователей. AI минимизирует этот риск и предлагает строго релевантное уведомление в подходящий момент.

Прошлогодний опрос маркетологов, посвященный трендам персонализации, показал, что 33% специалистов используют AI для персонализации опыта пользователей. При этом 63% из них отметили увеличение конверсии вследствие применения искусственного интеллекта, а 61% маркетологов сообщили об улучшении пользовательского опыта своих клиентов.


 2.jpg

Паблишеры и e-commerce ресурсы в равной степени полагаются на искусственный интеллект для оптимизации конверсии и получения преимущества над конкурентами.


К примеру, Pandora – персонализированное онлайн-радио, основанное на мощной рекомендательной системе Music Genome Project – точно определяет вкусы пользователя, анализируя музыку приблизительно по 450 параметрам. За функционированием сервиса следят живые сотрудники, но основную работу выполняют обучающиеся алгоритмы.   


Среди музыкальных сервисов можно встретить одни из наиболее развитых алгоритмов персонализации – для ресурсов, предлагающих пользователю контент в огромных масштабах, максимально качественная персонализация является залогом выживания. 


Также искусственный интеллект становится незаменимым инструментом для контроля трафика. Если вы не являетесь корпорацией с огромным штатом сотрудников, которые занимаются мониторингом аналитики, то у вас нет физической возможности постоянно отслеживать потоки данных. AI прекрасно справляется с этой задачей, выявляя различные аномалии – например, внезапную остановку трафика или его резкое и непредвиденное увеличение.


Один из таких умных инструментов – Slackbot – взаимодействует с Google Analytics и регулярно отправляет маркетологу отчеты, в которых кроме общих сведений содержится информация о серьезных изменениях в движении трафика.


Такое своевременное информирование позволяет поддерживать сайт в рабочем состоянии и быстро разбираться с непредвиденными проблемами.


3.jpg

 



3. Искусственный интеллект и генерация контента



В «умных» генераторах текста содержится огромный потенциал, который может повышать эффективность работы создателей контента.По прогнозам Gartner, в нынешнем году примерно 20% бизнес-данных будет сгенерировано искусственным интеллектом.
На сегодняшний день AI, опираясь на простые инструкции, генерирует:

  • Отчеты о финансовых результатах
  • Квартальные отчеты
  • Простые описания хостелов, отелей итп
  • Сводки о текущем уровне запасов товара на складе
  • Отчеты с итогами спортивных состязаний


Весь подобный контент, сгенерированный искусственным интеллектом, читабелен и полезен – он выглядит так, словно над ним работал живой квалифицированный сотрудник. Тип данных и стилистика текста задаются изначально, исходя из потребностей конкретной организации. Далее AI самостоятельно генерирует контент.


Конечно, искусственный интеллект пока не способен создавать уникальный контент, привлекающий вашу целевую аудиторию. Однако AI-алгоритмы уже могут подбирать такой контент. AI-ассистент Rocco анализирует свежие посты в соцмедиа и выбирает те, которые с наибольшей вероятностью вовлекут вашу ЦА во взаимодействие.




4. Чат-боты



Пожалуй, все мы хотя бы раз пользовались опцией онлайн-поддержки, посещая сайт интернет-магазина. Всплывающее в правом нижнем углу экрана окно чата предлагает вам пообщаться с представителем магазина, который может помочь вам и ответить на все вопросы. В последние годы этот «представитель» (с которым, кстати, вы можете очень продуктивно пообщаться) все чаще не является человеком.


Чат-боты на основе AI в последнее время демонстрируют удивительные успехи, справляясь с поддержкой клиентов зачастую лучше, чем живой сотрудник.


Это связано с возможностью AI-бота обрабатывать одновременно огромное количество данных, связанных с клиентом и его запросом. Алгоритм чат-бота способен выявлять поведенческие паттерны, анализировать неоднократно возникающие у пользователей проблемы и, на основе этой (а также многочисленной другой) информации прогнозировать, с какими трудностями может столкнуться конкретный посетитель.


Даже самый осведомленный и квалифицированный сотрудник службы поддержки физически неспособен обрабатывать такое количество исходных данных для выстраивания персонализированного, не-шаблонного общения с каждым из посетителей сайта.


Современные чат-боты занимаются не только поддержкой клиентов, но и активно вовлекают их во взаимодействие. Kik Bot отлично разбирается в косметике и вопросах, связанных с макияжем. Это не просто алгоритм, отвечающий на стандартные вопросы посетителей. Kik Bot – это полноценный ассистент, способный посоветовать те продукты, которые необходимы посетителю для создания определенного стиля.



4.jpg


         Kik Bot вовлекает посетителя, предлагая пройти небольшой опрос, который позволит ему (боту) выработать персонализированные подсказки, рекомендации и советы.



Узнавая больше информации о предпочтениях клиента, Kik Bot открывает окно с несколькими опциями, каждая из которых отсылает посетителя к определенной (подходящей именно ему) группе товаров:


5.jpg


  



5. AI и email-маркетинг



Маркетологи вынуждены тратить массу времени на планирование рассылок и создание писем, адресованных разным сегментам аудитории. Даже используя «умную» сегментацию, невозможно отправлять по-настоящему персонализированный email каждому пользователю. При этом исследование, посвященное гипер-персонализации, подтверждает, что персонализированный контент намного эффективнее, и его применение повышает результативность email-маркетинга.


6.jpg


 

И в этом вопросе AI оказывается эффективнее живых сотрудников, справляясь с огромным фронтом работ. Искусственный интеллект анализирует опыт взаимодействия подписчика с веб-сайтом, а также данные о просмотре писем. Таким образом формируется полная картина взаимодействия конкретного пользователя с вашим контентом. С помощью этой информации AI определяет гипер-персонализированный контент для каждого из писем рассылки.


При создании динамических писем могут учитываться следующие факторы:

  • История взаимодействий подписчика с сайтом
  • Ранее прочитанный и просмотренный контент
  • Время, проведенное пользователем на страницах сайта
  • Вишлист
  • Наиболее «трендовый» и востребованный на момент рассылки контент
  • Предпочтения других пользователей, относящихся к одному сегменту
  • Предыдущий опыт взаимодействия подписчика с рассылкой


Примечание: не все алгоритмы, предназначенные для email-маркетинга, могут учитывать и анализировать пользовательский опыт. Выбирайте те инструменты, в которых AI способен обучаться на основе входящих данных и формировать гипер-персонализированные послания.



6. Прогнозирование оттока клиентов и интеллектуальное вовлечение пользователей




Инструменты на основе AI умеют идентифицировать те сегменты вашей аудитории, которые недостаточно вовлечены во взаимодействие (и, вероятно, готовые уйти к конкуренту).


В этой сфере искусственный интеллект обрабатывает данные и создает предиктивные модели, которые затем испытывает на пользователях. Этот подход помогает идентифицировать, на каком этапе оттока находится конкретный пользователь. В то время как клиентов, находящихся на ранних стадиях (потребители, быстро потерявшие интерес к продукту или сервису) трудно вовлечь повторно, клиентов позднего этапа оттока (пользователи, долгое время взаимодействовавшие с брендом) гораздо проще мотивировать на повторное взаимодействие.


Один из таких AI-инструментов – Vidora – прогнозирует поведение клиентов и начинает вовлекать тех, кто намеревается прекратить пользоваться услугами бренда.


Как только алгоритм определяет поведение пользователя как близкое к оттоку, он начинает активную работу по вовлечению – отправляет клиенту релевантные офферы, уведомления и персонализированные email`ы.


Стоит отметить, что интеллектуальное прогнозирование оттока в сочетании с персонализацией может значительно увеличивать жизненный цикл пользователя и, соответственно, доход компании. Однако такому эффекту от работы AI-инструментов предшествует длительная настройка алгоритмов и обучение (накапливание данных).




7. Аналитика и инсайты        



Слабое место многих команд маркетологов – конвертация сухих аналитических данных в выводы о поведенческих паттернах аудитории. Искусственный интеллект способен качественно решить эту задачу и выявить ценные инсайты буквально за считанные секунды.


AI-cервис Dynamic Yield сотрудничает с рядом крупных ритейлеров (Under Armour, Urban Outfitters), выделяя ключевые пользовательские сегменты с помощью продвинутого обучающегося алгоритма.
Искусственный интеллект способен вырабатывать образы «идеального покупателя», анализируя огромное количество данных, таких как:


  • Взаимодействия посетителя со страницами сайта
  • Взаимосвязь поведения пользователя и его местоположения
  • Источники трафика
  • Психографические параметры
  • Поведенческие паттерны покупателей
  • История взаимодействий человека с брендом

7.jpg
 Пример сегментации клиентов алгоритмом Dynamic Yeld



AI-сервисы уже способны:

  • Точно идентифицировать сегменты аудитории и принимать решение, какие из них необходимо задействовать в определенной рекламной кампании.
  • Подбирать товары и услуги, наиболее соответствующие параметрам клиента.




8. Распознавание изображений



Скорее всего, вы обратили внимание, насколько точными в последнее время стали алгоритмы распознавания изображений. И особенно – людей.


В последние годы программное обеспечение распознает людей почти также точно, как живой человек. И эти алгоритмы в маркетинговых целях широко используют такие гиганты, как Amazon или Фейсбук.


8.jpg 


В практическом отношении распознавание лиц позволяет улучшить опыт потребителя, связывая онлайн-контент с физическим посещением реального магазина. Многие крупные магазины применяют распознавание и идентификацию лиц посетителей для сбора данных о посещениях торговых точек – с помощью такой информации ритейлеры формируют профили своих клиентов.


К примеру, почти 60% английских ритейлеров пользуются возможностями распознавания лиц клиентов. Сочетая распознавание лиц с push-уведомлениями (за которые также отвечает AI-алгоритм), ритейлеры могут своевременно предлагать посетителям скидки и просто отправлять персонализированные приветствия определенным клиентам.





Искусственный интеллект в практике маркетолога



Развитие AI-технологий стремительно меняет подходы к рекламе и работе с аудиторией в целом. Самое радикальное и примечательное изменение – резко возросший уровень персонализации. У маркетологов появляется все больше возможностей работать с каждым пользователем персонально. Еще несколько лет назад такой уровень персонализации в маркетинге казался недосягаемым. Сегодня, благодаря AI-алгоритмам, такой подход постепенно становится новым стандартом.


Если вы не хотите «выпасть» из AI-тренда и желаете модернизировать собственный маркетинг, то вам следует принять во внимание следующие идеи:


1. Начните с поиска тех мест в собственной маркетинговой стратегии, где AI может принести наибольшую пользу и повысить коэффициент ROI. К примеру, вы можете задействовать искусственный интеллект в подборе релевантного контента для ваших пользователей, равно как и увеличить с его помощью уровень персонализации.

2. Имейте в виду, что обучающиеся алгоритмы эффективны только в тех случаях, когда у компании имеется достаточный массив данных. AI-инструментам необходимо как можно больше исходных данных для получения точных результатов.

3. Несмотря на все возможности гипер-персонализации, не будьте слишком агрессивны при ее использовании. Все ваши email`ы, уведомления, оферы и предлагаемый контент должны быть органичной частью пользовательского опыта. Персонализация не должна быть навязчивой.



 
Онлайн - заказ
*
*
*
*
Добавить файл
Настоящим подтверждаю, что я ознакомлен и согласен с политикой конфиденциальности
* - поля, обязательные для заполнения
Ваше сообщение
Отправлено!
Онлайн
заказ