Так-так, ми теж втомилися від слів «штучний інтелект», «нейромережі» і «машинне навчання». Але ми продовжуємо і продовжимо їх говорити - тому що інакше просто не можна. ШІ створює нові індустрії та винаходить заново вже існуючі. Масштаб, глибина і швидкість таких змін настільки значні, що навіть невелика пауза на «відволіктися і провітрити голову» може коштувати дуже дорого. Особливо в діджиталі.
У нашій агенції ми тільки починаємо впроваджувати ШІ-інструменти, але вже сміливо ставимо на них і з відкритими очима рухаємося до моменту, коли в кожному з наших департаментів - від дизайну і копірайтингу до аналітики і маркетингу - працюватиме штучний інтелект. До того ж не замість наших фахівців, а в їхньому підпорядкуванні - посилюючи їхні таланти та позбавляючи їх рутинної роботи; вивільняючи час і сили на справді складні, нестандартні, комплексні завдання, з якими може впоратися тільки людина.
Перш ніж розпочати власну трансформацію, ми багато вивчали чужий досвід. Слідкували, як інші компанії застосовують АІ-інструменти і як загалом ця революція змінює індустрію. Ми хочемо поділитися цими спостереженнями з вами: розповісти, які функції цифрової компанії може взяти на себе АІ - і як його впроваджувати правильно.
Генерація контенту
Нейромережі вміють писати тексти і малювати картинки. При цьому ми не віримо, що в найближчому майбутньому ШІ зможе замінити копірайтерів і дизайнерів. ШІ вміє генерувати контекст, але не вміє вирішувати завдання - для цього нам потрібні люди. Фахівець - це людина з експертизою, яка може глибоко прочитати контекст, прокомунікувати з людьми, сформулювати завдання і знайти рішення.
Насамперед це стосується операційних завдань: очевидно, що без фахівця з тексту, як і без фахівця з дизайну, діджитал-компанія не може існувати. При цьому ШІ може частково виконувати роль креативного фахівця в окремих ситуаціях - там, де з практичного погляду використання людини неможливе. Ось яскравий приклад із фінансової індустрії:
Для залучення клієнтів у b2b-секторі компанія використовувала виключно банери на LinkedIn.
З огляду на кількість обмежень і дуже невеликий простір для експерименту, Vanguard прийняли єдине правильне рішення - написати багато текстів (64) для банерів і знайти найефективніші варіанти під час тестування.
64 тексти - це значний обсяг роботи для копірайтера, але цілком реальний. Практично неможливим це завдання робили численні легальні норми й обмеження, яких потрібно було суворо дотримуватися в кожному тексті. Навіть мінімальне їх недотримання призвело б не просто до видалення банера - а до серйозних юридичних санкцій.
Замість того щоб покладати таку відповідальність на копірайтера, Vanguard підключили AI. Співпрацюючи з платформою Persado вони «згодували» штучному інтелекту десятки сторінок юридичних документів, згенерували 64 оголошень і запустили тест. Найкращі варіанти збільшили конверсію на 16% і підвищили клікабельність на 15,76%.
Важливий висновок: генеративний контент - це не заміна людському контенту, а додаткова можливість. Насамперед ми повинні використовувати його там, де людину ми використовувати просто не можемо.
Аналітика та управління даними
«Компаніям варто впроваджувати ШІ в тих сферах, де складність даних стає перевагою»
«Notes from the AI Frontier: Insights from Hundreds of Use Cases»,
McKinsey Global Institute
Штучний інтелект, здатний аналізувати великі масиви даних - не така новинка як нейромережі. Це сфера технологій, яка з нами не перший рік: для більшості великих ритейлових компаній, інвестиційних фондів і франшиз швидкого харчування AI - безальтернативний інструмент оптимізації продажів і маркетингу. Штучний інтелект використовується для:
1. Сегментації аудиторії
AI аналізує дані про поведінку клієнтів, їхні інтереси та взаємодію з брендом, щоб розділити їх на сегменти. Це дає змогу компаніям створювати більш цілеспрямовані кампанії, які говорять безпосередньо з інтересами та потребами конкретних груп.
2. Оптимізації ціноутворення
Аналіз великих даних може допомогти визначити оптимальну ціну за продукт або послугу, зважаючи на різні чинники, такі як попит, конкуренція та купівельна спроможність цільової аудиторії.
3. Аналізу ефективності кампаній
AI аналізує результати маркетингових кампаній у реальному часі, виявляючи як успішні тактики, так і аспекти, що потребують поліпшення. Це дає змогу швидко коригувати кампанії для збільшення ROI.
4. Визначення ключових метрик успіху
Аналіз даних дає змогу виявити KPI (ключові показники ефективності), які найточніше відображають успіх кампаній і загальну ефективність маркетингових зусиль.
5. Предиктивної аналітики
Використовуючи історичні або актуальні дані, AI може передбачати майбутні тренди і поведінку клієнтів у моменті. Це допомагає бізнесу адаптувати свої стратегії в реальному часі та вживати попередніх заходів для поліпшення результатів кампаній.
Один із найцікавіших кейсів у цій сфері - досвід фармацевтичної компанії CVS Health, яка впровадила технологію «predictive behavior routing».
У чому її суть: AI сегментував усіх клієнтів компанії на основі історії їхніх взаємодій із кол-центром, поведінкових патернів, уподобань у комунікації та реакцій на різні підходи.
З іншого боку - AI сегментував операторів на основі їхнього перформансу в різних сценаріях спілкування з клієнтами.
Коли людина телефонувала до кол-центру, AI-система пов’язувала її з найбільш доцільним оператором, чия кваліфікація і стиль спілкування найімовірніше задовольнять клієнта.
Говорячи про аналіз даних за допомогою AI, ми знову помічаємо, що найефективніший метод застосування штучного інтелекту - використовувати його не замість людини, а в тих завданнях, де людина просто безсила. У такий спосіб ми не замінюємо професіонала, а підсилюємо - даючи йому змогу сміливіше і ширше дивитися на виклик.
Гіперперсоналізація досвіду
Так, розмова про персоналізацію клієнтського досвіду за допомогою AI - багато в чому розмова про той самий аналіз і управління даними. Але це щось набагато більше. Гіперперсоналізація - це ціла нова наука та індустрія, яка не просто пропонує нові методи вирішення викликів бізнесу, а наново винаходить нові моделі маркетингу, продажів і споживання.
Гіперсоналізація адаптує продукти та послуги до конкретних потреб користувачів, використовуючи великі дані та алгоритми машинного навчання, щоб створювати унікальні профілі для кожного користувача та клієнта, враховуючи їхню поведінку та вподобання, і з часом адаптуватися до них.
Найочевидніші приклади такого підходу - великі провайдери сервісу на кшталт Netflix, які формують стрічку рекомендацій, ґрунтуючись на історії перегляду користувача, його оцінках і звичках (80% годин перегляду контенту на Netflix припадає на рекомендації системи), і рітейлові гіганти на кшталт Amazon, які пропонують клієнтам товари відповідно до їхніх попередніх замовлень, демографії, пошукових запитів і вмісту кошика.
Подібні технології не те що б новинка: AI-аналіз великих даних у багатьох індустріях уже кілька років як вважається безальтернативним стандартом. Але в останні роки - з появою генеративного контенту - у концепту гіперперсоналізації з’явився новий вимір.
Стартапи на кшталт Genera не просто оптимізують досвід клієнта, а пропонують фундаментально новий сценарій взаємодії з бізнесом. За допомогою нейромереж RealOne створює фотореалістичного «двійника» юзера і дає змогу обирати одяг в онлайн-магазинах не просто переглядаючи фотографії, а моментально «приміряючи» предмети.
Уся суть персоналізації онлайн-шопінгу - у подоланні бар'єру "віртуальне-реальне". Не маючи можливості персонально спілкуватися з кожним із мільйонів клієнтів, бренди шукають методи автоматичної AI-автоматизації. Genera ж вирішує це питання радикально - практично стираючи цей бар'єр і даючи змогу покупцеві безпосередньо взаємодіяти з товаром.
Говорячи глобально, користь AI в маркетингу була очевидна для всіх уже давно: методи на кшталт аналізу великих даних, що значно змінили ринок останніми роками, просто безальтернативні і не можуть адекватно виконуватися людиною.
Але з появою генеративних технологій - мовних моделей і нейромереж, що створюють візуальний контент - відкривається нова ера в AI-маркетингу. Тепер ми говоримо не просто про оптимізацію процесів, а про принципово нові моделі комунікації, просування і продажів. AI у 2020-х роках вже не просто конкурентна перевага, а фундаментальна ідея, яка визначає розвиток діджитал-бізнесу та індустрій.
Vanguard - великий інвестиційний фонд. Якщо ви працюєте в американській фінансовій індустрії, реклама для вас - серйозний головний біль. Річ у тім, що законодавство США жорстко регулює цю сферу і накладає багато правил і обмежень щодо того, що ви можете і не можете писати у своїх маркетингових матеріалах.