Искусственный интеллект в маркетинге: 6 примеров

Искусственный интеллект и машинное обучение уже активно применяются в маркетинге; более того, эти новые технологии решают задачи, которые несколько лет назад казались невыполнимыми. В Concured.com рассказали об основных способах применения искусственного интеллекта в диджитал-маркетинге.

Персональные рекомендации

С ними хорошо знакомы, например, пользователи Amazon и Netflix. По мере совершенствования технологий рекомендации становятся все точнее, особенно если пользователь ведет учетную запись несколько лет. Так, например, Amazon знает не только о каждой покупке клиента, но и о каждом просмотренном товаре, о местах жительства и работы, музыке и видео, которые загружал пользователь и т.д.

Рекомендации основываются на интересах пользователя, информации о прошлых покупках; кроме того, в рекомендации попадают товары, которые приобрели люди, ранее купившие тот же товар, что и конкретный пользователь.

Это стало возможным благодаря ИИ-платформе под названием DSSTNE, которая была выпущена как программное обеспечение с открытым исходным кодом для улучшения его возможностей обучения.

Динамическое ценообразование

Чтобы увеличить продажи и прибыль, ИИ может устанавливать цену продукта в зависимости от спроса, доступности, информации из профилей клиентов и других факторов.

Как правило, динамическое ценообразование применяется в продажах билетов. Но в последнее время оно все чаще используется и для других товаров. Так, на сайте camelcamelcamel.com можно увидеть, как использует динамическое ценообразование Amazon:  для каждого продукта есть график, показывающий, насколько сильно колеблются цены в зависимости от сезона, популярности и других факторов.

Чат-боты

Facebook Messenger, Whatsapp и другие приложения стали популярным и удобным для клиентов способом связаться с компаниями. Однако нанимать сотрудника для этой цели может быть затратно.

Чтобы уменьшить рабочую нагрузку и обеспечить быстрое реагирование на запросы клиентов, многие организации используют чат-боты: они обрабатывают сообщения клиентов и предоставляют мгновенные ответы в любое время дня и ночи. Некоторые клиенты и вовсе предпочитают виртуальных помощников вроде Siri, Google Assistant, Alexa и Cortana в чат-ботах реальным людям, поскольку чувствуют себя более комфортно.

Чат-бот можно запрограммировать так, чтобы он давал ответы на часто задаваемые вопросы, а если ситуация оказалась слишком сложной — соединять клиента со специалистом.

Генерация контента

Машинно-генерируемый контент существует уже довольно давно, но первые попытки были неудачными: они могли (ненадолго) обмануть поисковые системы, но не людей. Теперь же ИИ развился настолько, что журнал Stylist опубликовал три автоматически сгенерированные статьи, созданные при помощи алгоритма Articoolo.

Разумеется, нельзя целиком доверить ИИ процесс создания контента. Однако ему можно поручить небольшие задачи вроде публикации сообщений в соцсетях. Например, The Washington Post использует собственную технологию под названием Heliograf для создания базовых постов в социальных сетях и новостей.

Поиск

ИИ уже довольно серьезно помогает пользователям в их поисках: например, исправляет орфографические ошибки, предлагает альтернативы альтернативы («Возможно, вы имели в виду…?»), предоставляет наиболее релевантные варианты в зависимости от предыдущих просмотров или покупок. Искусственный интеллект знает, с какого устройства отправляется поисковый запрос, и если вы, например, со смартфона ищете «кофейни», поисковик предложит вам несколько вариантов поблизости, а не будет искать кофейни в целом.

Важным этапом в развитии ИИ в данной области стал голосовой поиск.

Настройка и оптимизация рекламы

Алгоритмы ИИ позволяют постоянно в автоматическом режиме оптимизировать объявления в зависимости от конверсии.

ИИ-оптимизация рекламы уже широко используется в соцсетях, в частности, Instagram. Алгоритмы анализируют учетные записи, за которыми следит конкретный пользователь, и показывают только те объявления, которые, скорее всего, будут интересны этому пользователю. Это положительно отражается на пользовательском опыте и обеспечивает более высокий уровень ROI.