Искусственный интеллект в маркетинге

В этом году искусственный интеллект оказался в центре внимания мировых ИТ-компаний, которые продолжают поддерживать разработки в данной области и рассуждать о перспективах AI-технологий. И хотя искусственный интеллект еще далек от повсеместного использования, давайте всё же попробуем представить, какую пользую способен извлечь из него маркетинг.

Искусственный интеллект постепенно выходит из-под крыла научной фантастики, превращаясь в достояние обыденной реальности. Начало года уже оказалось богатым на события, связанными с AI. Так, компания Apple решила приобрести стартап Emotient, разрабатывающий технологию распознавания человеческих эмоций, а генеральный директор Facebook Марк Цукерберг принял решение создать себе персонального помощника по дому и офису на основе AI.

Не остался в стороне и Google, чье имя теперь вошло в историю после разработки программы, победившей в игре «Го» даже самых маститых чемпионов с мировым именем (в середине марта всё-таки появился чемпион, выигравший у алгоритма — прим. ред.). И это достижение напоминает о триумфе программы-всезнайки от IBM по имени Watson, которая в 2011 году утерла нос человеческим противникам в американской версии программы «Своя Игра».

Исследованиями в области искусственного интеллекта интересуется всё больше ИТ-компаний, но что именно привлекает их внимание? Специалисты по обработке и анализу данных используют целый набор терминов для описания AI и связанных технологий, таких как машинное обучение, глубинное обучение и познавательные вычисления.

Все эти платформы уходят от программируемых систем, основанных на правилах, к системам, которыми управляют механизмы, похожие на человеческий интеллект: визуальное восприятие, распознавание речи или принятие решений. Это такие программы, которые обучаются при помощи приобретаемых знаний. Они способны делать выводы и действовать на их основе.

Чтобы раскрыть полный потенциал AI, потребуются годы, однако в маркетинге эта перспективная технология уже начинает завоевывать первый плацдарм для дальнейшего наступления. От продвинутого исследования рынка до персонализации контента — внедрение искусственного интеллекта может пригодится маркетологам, которые ищут способы улучшить процесс анализа информации и определить масштаб воздействия на потребителей без лишних затрат.

Повышение точности исследований рынка

Благодаря синтезу технологий глубинного обучения, машинного зрения и когнитивной нейробиологии американская компания Emotient разработала программное обучение, которое сканирует микровыражения мимических мышц (например, радость, злость, восторг) и оценивает степень эмоционального ответа, внимательности и вовлеченности респондента. Новая технология со временем станет заменой традиционным методикам исследования рынка: уже сегодня некоторые рекламные агентства взяли ее на вооружение для оценки реакций целевой аудитории на новый контент или продукт.

«Эмоции лежат в основе продаж, но нам никогда не удавалось понять, что именно чувствуют люди на самом деле», — рассказывает генеральный директор Emotient Кен Дэнэм. — «Ежегодно на приобретение новых клиентов тратятся миллиарды долларов. Компании и бренды проводят исследования, пытаются понять свою целевую аудиторию, узнать о ее мотивах и потребительском опыте. Однако реальность такова, что мы чаще угадываем, чем знаем наверняка».

Однажды некий производитель товаров повседневного спроса оказался перед выбором: какой вариант отдушки использовать в новом стиральном порошке. Система компании Emotient сканировала мимику покупателей в тот момент, когда им разрешали попробовать и забрать с собой один из трех новых вариантов отдушки порошка.

В отличие от исследований рынка и данных фокус-групп, новая технология безошибочно определила, какому аромату будет отдано предпочтение целевой аудитории после старта продаж. «Людям не так-то просто разобраться в себе и сказать, что они чувствуют на самом деле», — прокомментировал результаты проверки Кен Дэном.

Компания BBC тоже прибегла к помощи искусственного интеллекта при оценке рынка для улучшения качества сделок в B2B-сегменте. Совместно с подразделением BBC Worldwide новозеландская компания Parrot Analytics изучила мировой спрос на разные программы в сетке вещания корпорации. Оценки зрительской аудитории в отношении того или иного шоу были измерены на основе активности в соцсетях и блогах, что позволило команде BBC Worldwide вывести переговоры с потенциальными клиентами на новый уровень.

Также технологией анализа естественных языков воспользовался автогигант KIA, обратившись за помощью к Watson — суперкомпьютеру IBM. Его подсказки оказали решающее влияние на выбор агентов влияния в соцсетях накануне последнего матча Super Bowl.

Управление рекламной кампанией в реальном времени

Распространение programmatic-рекламы вызывает у рекламодателей и маркетологов серьезную потребность в системах автоматического управления и контроля на основе AI.

К 2020 году более половины доходов от размещения видеорекламы в сети придется на programmatic: к таким выводам пришли авторы совместного исследования компаний HIS и SpotX (платформа управления видео-инвентарем). По прогнозам, в Великобритании доходы от programmatic-видеорекламы за четыре года увеличатся с нынешних 32% до 60%.

Поэтому искусственный интеллект и сопутствующие технологии стремительно входят в число повседневных инструментов для маркетологов. В качестве примера можно привести мобильную видеоплатформу LoopMe, которая использует AI для размещения рекламы в зависимости от устройства и категории зрителей.

Интеграция с programmatic-биржами и напрямую с крупными издателями даст маркетологам невиданные возможности для оптимизации рекламной кампании в режиме реального времени.

Обеспечение высокого уровня персонализации предложения

Маркетологи всё чаще используют AI для улучшения и оценки пользовательского поведения. В этом им помогают продвинутые технологии восприятия зрительной информации и обработки естественных языков.

Пример — онлайн-ритейлер Shoes.com. С помощью AI-системы от компании Sentinent Technologies с ноября прошлого года каждый посетитель сайта shoeme.ca может быстро и удобно найти в каталоге продукции то, что ему нужно. Изучая содержимое каталога в приложении, пользователи могут кликнуть на любую понравившуюся характеристику продукта, чтобы увидеть персонализованные рекомендации, которые подбираются благодаря фильтру визуальной информации.

Дополнительным преимуществом данной технологии для компаний станет возможность получать более детализированную аналитику: «Изучая интерес отдельных пользователей к тем или иным продуктам, мы можем понять их желания и узнать об индивидуальных предпочтениях», — рассуждает технический директор компании Sentinent Нигель Даффи.

Это поможет фирмам преодолеть эффект, который Даффи называет «группализацией», когда пользователь получают усредненное предложение, основанное на предпочтениях схожей группы покупателей, вместо того чтобы получать выборку на основе своих собственных предпочтений.

Диалоговый AI обрабатывает взаимодействия между клиентами и компанией, создавая увлекательный пользовательский опыт, и формирует основу для работы системы Digital Genius компании Unilever. Для продвижения бренда Knorr в развивающихся странах, где доступ в интернет зачастую ограничен, компания создала персонального кулинарного SMS-помощника по имени Шеф Венди.

SMS-коммуникация позволяет компании создавать профили и детализированную базу данных целевой аудитории для дальнейшей рекламной работы. В то же время увеличение контактов между брендом и клиентами происходит без существенного роста стоимости.

Другой пример двустороннего взаимодействия при помощи AI — опыт производителя спортивной и туристической одежды North Face. В самом конце прошлого года компания при поддержке уже упомянутого компьютера Watson и агентства Fluid запустила бета-тест интерактивного помощника для онлайн-магазина, который ведет себя как реальный продавец-консультант.

Задавая пользователям конкретные вопросы о желаемых товарах, он предлагает индивидуальные рекомендации. Благодаря инструменту оценки живого языка помощник воссоздает опыт посещения традиционного магазина в онлайн-среде.

За два месяца бета-теста к его услугам прибегло 50 тысяч клиентов, которые провели на сайте в среднем на две минуты дольше, чем в свою предыдущую сессию. Уровень удовлетворенности также оказался высок: три четверти пользователей с удовольствием попросили бы ассистента о помощи еще раз.

«Вот вам наглядный пример того, что покупатели уже готовы пользоваться AI-технологиями», — утверждает директор ecommerce-сегмента компании The North Face Кэш Бушар.