Використання штучного інтелекту (AI) у маркетингу стає трендом, який стрімко набирає обертів. Традиційні підходи до комунікації з клієнтами втрачають актуальність, і здебільшого це відбувається через низький рівень персоналізації.
Натомість маркетинг на основі AI вже називають майбутнім персоналізованої реклами та комунікації, адже саме так маркетологи можуть забезпечити індивідуальний досвід взаємодії із брендом, сприяти підвищенню залученості, лояльності й утриманню клієнтів.
Що таке персоналізація на основі ШІ в маркетингу
Цей термін використовують, коли йдеться про застосування штучного інтелекту та машинного навчання для виявлення потреб і вподобань клієнтів. Маючи про них попередньо зібрані дані та використовуючи сучасні технології, можна точно прогнозувати їх поведінку й адаптувати під неї продукти та пропозиції.
Чому це так важливо? Згідно зі звітом Gartner Customer Service and Support Survey 2022, 71% клієнтів у B2C та 86% клієнтів у B2B очікують, що компанії будуть добре інформовані про їх побажання під час взаємодії.
В McKinsey стверджують, що покупці вже не тільки потребують, а буквально вимагають персоналізацію! Одне з досліджень цієї консалтингової компанії підтверджує, що бізнес, який досягає успіху у персоналізації, отримує на 40% більше доходу, ніж середньостатистичні гравці на тому самому ринку. І це працює абсолютно для всіх: від ритейлерів і виробників продукції до SaaS-сервісів.
«Великі гравці» у світі цифрових сервісів вже впровадили персоналізацію на основі ШІ та користуються результатами. Ось декілька прикладів:
- Amazon використовує складні алгоритми для аналізу поведінки користувачів і робить персоналізовані рекомендації товарів. Саме на них, згідно з внутрішнім дослідженням, припадає близько третини продажів на цій платформі.
- Netflix пропонує користувачам контент на основі їхніх попередніх переглядів і оцінок. За даними компанії, 75% переглядів відбуваються завдяки рекомендаціям.
- Spotify використовує алгоритми машинного навчання для створення персоналізованих плейлистів. З функцією Discover Weekly користувачі відкривають для себе нову музику і, відповідно, проводять більше часу в застосунку. У Spotify підрахували, що 40% прослуховувань — результат саме персоналізованих рекомендацій.
Такі приклади — це тільки частина історії, яка описує взаємодію з наявними клієнтами. Проте якщо говорити про персоналізацію саме рекламних повідомлень, то беззаперечним лідером тут є компанія Alphabet Google.
Вона інтегрувала у свою програму Performance Max технологію для генерації нових рекламних повідомлень на основі матеріалів, раніше створених маркетологами.
Крім того, Google вже використовує ШІ для підказок, що стимулюють користувачів купувати нові для них продукти. Google AdWords і Google Ads використовують ШІ для автоматизації багатьох аспектів управління рекламними кампаніями. Зокрема оптимізації ставок, вибору аудиторії та розподілу бюджету. Саме ШІ допомагає визначити, коли, кому і де саме найкраще демонструвати конкретну рекламу, щоб досягати найкращих результатів.
Тарас Талімончук, Chief Marketing Officer Claspo, зазначив:
«Дивлячись на успіх Google та Meta, MarTech продукти конкурують між собою за те, наскільки персоналізованою буде комунікація, яку можна з їх допомогою побудувати. Виклик полягає в тому, що даних про поведінку користувача багато і їх потрібно опрацьовувати в реальному часі. Збирати з різних джерел, атрибутувати, виділяти патерни поведінки, прогнозувати намір, щоб показати саме те повідомлення, яке зрезонує із потребою, актуальною в цей момент (не хвилину до і не хвилину після). Сьогодні для ефективної конкуренції звичайної сегментації не достатньо. Без ШІ ми не мали б динамічної персоналізації такої глибини й точності, як вона є».
Як виглядає впровадження персоналізації на основі ШІ в маркетингу
Цей шлях може бути дуже індивідуальним, але зазвичай компанії дотримуються певної послідовності дій. Найперше, що вони роблять, це консолідують наявні дані про клієнтів.
Збір та аналіз даних про поведінку клієнта
Маркетингові інструменти збирають інформацію з усіх можливих каналів (CRM-системи, мобільний застосунок, історія дій на сайті та покупок в інтернет-магазині, активність в соцмережах тощо). Ці та демографічні дані дозволяють виявляти тенденції та закономірності, щоб прогнозувати майбутню поведінку клієнта та адаптувати під неї маркетингові повідомлення.
Водночас дослідження Funnel виявило проблему з обробкою даних, які маркетологи навчилися вже доволі успішно збирати. Найбільш приголомшливий висновок полягає в тому, що більшості команд досі не вистачає навичок роботи з даними, що заважає повною мірою розкрити їхній потенціал.
Сегментація клієнтів
Раніше підґрунтями для сегментації (розділення на групи зі схожими характеристиками) були переважно демографічні, географічні та обмежена кількість історичних даних про клієнтів.
Завдяки ШІ стала можлива мікросегментація, яка додатково враховує поведінкові фактори, такі як історія покупок, взаємодія з брендом на різних платформах, вподобання тощо, щоб ділити клієнтську базу на вузькі групи з урахуванням великої кількості факторів. Важливо, що ШІ в цьому випадку допомагає знайти навіть ті взаємозв’язки, які є неочевидними при класичному аналізі даних.
Отримавши мікросегменти, маркетологи можуть точково зосередитися на клієнтах, які мають найбільший потенціал і принесуть більше доходу. Або виявити на ранніх етапах ті, які планують піти, та своєчасно зреагувати. За даними Harvard Business Review утримання всього 5% постійних клієнтів збільшують доходи компанії щонайменше на 25%.
Персоналізація контенту
Станом на кінець 2024 року можна сміливо говорити про гіперперсоналізацію, коли генеративні системи штучного інтелекту (найбільш відома з них — ChatGPT) створюють унікальні спеціальні пропозиції для кожного мікросегменту клієнтської бази. Це дозволяє забезпечити всім клієнтам найбільш персоналізований досвід, який спонукатиме на наступні цільові дії: покупки продукту, реєстрації на подію, підписки чи іншої.
До реалізації персоналізованих маркетингових кампаній можна залучати різні технології, як от обробку природної мови (NLP), що дозволяє машинам розуміти людину і надавати відповіді, максимально схожі на людські. Або ж аналізувати настрої клієнта, щоб зрозуміти їхні почуття, асоційовані з конкретними пропозиціями компанії.
Хто отримає більше вигоди від використання ШІ для персоналізації маркетингу?
Не всі компанії можуть однаково ефективно впроваджувати ШІ для персоналізації маркетингу.
Існують певні критерії, за якими можна визначити, чи вигідно бізнесу інвестувати в такі рішення:
- велика база клієнтів, характерна для ритейлу, e-commerce, телекому та фінансового сектору дозволяє отримати найбільшу вигоду. Тут навіть невелике підвищення конверсії впливатиме на дохід компанії;
- наявність значних обсягів даних про клієнтів забезпечує ідеальне середовище для впровадження ШІ, який працює на основі цих даних;
- складний клієнтський шлях. Бренди із багатоканальною взаємодією (онлайн, офлайн, мобільні застосунки, контакт-центри) можуть використовувати ШІ для створення єдиного уніфікованого досвіду для клієнтів;
- висока конкуренція. Якщо клієнти ухвалюють рішення на основі свого унікального досвіду взаємодії, персоналізація може стати додатковою конкурентною перевагою, як це відбувається у travel-індустрії та стрімінгових сервісах;
- готовність до інновацій. Компанії, які працюють із цифровими інструментами та мають досвід впровадження нових технологій, швидше інтегрують ШІ у свої маркетингові процеси.
Виклики впровадження ШІ для персоналізації
На практиці ШІ виглядає панацеєю, яка може підняти на принципово новий рівень маркетинг у компанії, але цього часто не відбувається на практиці. Більшості перешкоджає відсутність технічних засобів та експертизи. Для впровадження ШІ потрібна відповідна інфраструктура з потужними обчислювальними ресурсами, інтеграцією результатів роботи моделей машинного навчання у наявні цифрові сервіси, а також команда для супроводу всіх цих процесів.
Андрій Волнянський, Head Of Marketing, Colobridge GmbH, зазначив:
«Персоналізація в маркетингу з ШІ стає все більш доступною для великої частки компаній. Цю історію успіху пишуть вже не тільки Google, Amazon, Netflix чи Spotify. Сьогодні середній бізнес за наявності бажання, розуміння та з відносно помірними інвестиціями може залучити необхідні технології та компетенції. Наприклад, у нашому випадку клієнт отримає від одного постачальника й обчислювальні потужності на платформі Colobridge, і експертизу в питаннях роботи з даними, аналітикою, штучним інтелектом тощо. Тобто все те, що необхідно для розгортання моделей машинного навчання та коректної інтерпретації їхніх результатів й отримання перших результатів у бізнесі».
Деякі компанії ще не готові до впровадження персоналізованої комунікації на основі ШІ через те, що їм бракує достатньої кількості даних, а ті, що є, втратили актуальність, що унеможливлює отримання якісних результатів.
Інших лякає зростання вимог до захисту персональних даних (GDPR у Європі, CCPA в США та інші регулятивні документи), проте у більшості випадків для побудови спілкування 1:1 із клієнтом розкривати приватну інформацію про нього не потрібно.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
