Как искусственный интеллект в аналитике меняет методы работы маркетологов...

Вы когда-нибудь задумывались, как Netflix знает, какие сериалы рекомендовать? Или как Google Docs может заканчивать ваши предложения? Ответ: ИИ, детка. Точнее, аналитический ИИ. И Netflix, и Google собрали огромное количество данных, полученных от миллионов людей, пользующихся их продуктами. Netflix следит за тем, что вы смотрите и как вы это оцениваете, а затем на основе всей накопленной информации дает прогнозируемые рекомендации (как правило, очень хорошие) о том, что, по его мнению, может вам понравиться.

Аналогичным образом Google следит за тем, как люди создают язык — что вы набираете и какие слова обычно сочетаются между собой. (Например, «Кому это может быть интересно» или «Действия говорят громче слов»). Netflix и Google собирают эти данные, чтобы делать прогнозы относительно того, что вы хотите получить в следующий раз. (А также для того, чтобы убедиться, что вы продолжаете пользоваться их продуктами). Это можно сделать только путем анализа миллионов и миллионов наборов данных, полученных от предыдущих пользователей.

И в этом вся суть: Способность искусственного интеллекта обрабатывать огромное количество данных с невероятной скоростью делает возможными многие современные цифровые технологии. Чем больше ИИ наблюдает, тем больше он учится и совершенствуется. Непрерывное развитие аналитики на основе искусственного интеллекта революционизирует способы взаимодействия маркетологов (таких, как вы!) со своей аудиторией, оптимизации кампаний и принятия решений на основе данных.

Используя сложные возможности распознавания образов и прогнозирования, заложенные в ИИ, маркетологи теперь могут с беспрецедентной точностью предсказывать поведение, тенденции и предпочтения клиентов. Неплохо, да? Сейчас мы расскажем, кто, что, когда, где и почему использует ИИ-аналитику в маркетинге. Здесь есть о чем рассказать, так что давайте погрузимся с головой:

Что такое ИИ-аналитика?

ИИ-аналитика — это объединение методов искусственного интеллекта и машинного обучения, которые позволяют анализировать данные, извлекать информацию и помогать маркетологам в принятии решений на основе данных. Как маркетологи, мы все знакомы с такой системой, как Google Analytics. Эта традиционная платформа веб-аналитики использует машинное обучение для сбора данных и их представления маркетологу, но это не более чем статичные визуализации или панели, которые мы предварительно выбираем, например, сравнение ежедневных посетителей за год или за месяц.

Когда мы говорим об искусственном интеллекте в аналитике, мы имеем в виду нечто более динамичное — то, что может объяснить «как» и «почему» нашей работы, чтобы помочь нам принять наилучшие решения. ИИ в аналитике — это интерпретация. Это как сцена в конце игры Clue, когда Водсворт бегает по всем комнатам, объясняя, как и почему произошли убийства. Без Уодсворта мы бы все до сих пор задавались вопросом: «Кто убийца? («Это был CMO, в зале заседаний, с плохо спланированной маркетинговой стратегией!»).

Самое лучшее в аналитическом искусственном интеллекте — это то, что он никогда не отдыхает. У него нет отпусков или длительных прогулок по пляжу. Аналитические инструменты ИИ постоянно анализируют данные и развивают свои результаты с необычайной скоростью, в то время как люди заняты… человеческими делами. Но это не значит, что маркетологи не играют во всем этом решающей роли. На самом деле, ИИ по-прежнему лучше всего работает в паре с аналитиком из плоти и крови, который может перепроверить работу. ИИ-аналитика — это полезный, а может быть, и необходимый помощник для любого маркетолога, который хочет победить конкурентов, используя мощь данных для получения ценной информации, способствующей росту бизнеса и инновациям.

Как анализ данных ИИ используется в маркетинге?

ИИ-анализ данных может стать мощным инструментом для маркетологов, позволяющим лучше понять поведение и предпочтения потребителей. При этом существуют различные виды аналитики: Предиктивная аналитика использует исторические данные для прогнозирования будущих результатов, а прескриптивная аналитика позволяет сделать еще один шаг вперед и побудить к конкретным действиям на основе полученных данных.

Вы можете поблагодарить предиктивную аналитику за то, что она подсказала вам, что это симпатичное черное платье, лежащее в вашей цифровой корзине, будет потрясающе смотреться с этим толстым поясом… И посмотрите, оно уже в продаже! Прескриптивная аналитика помогает дать рекомендации по выбору лучших туристических ботинок после того, как вы сообщили бабушке, что планируете отправиться в поход по Аппалачской тропе в конце этого года. (Или, как это любят называть маркетологи, «ретаргетинг»). Анализируя большие массивы данных, искусственный интеллект позволяет выявлять закономерности и тенденции в отношении потребностей, предпочтений и даже привычек клиентов.

Располагая этой информацией, маркетологи могут создавать более целенаправленные и эффективные маркетинговые кампании, как, например, в случае с туристическими ботинками. Кроме того, ИИ помогает отслеживать эффективность кампании в режиме реального времени. (Теперь можно быстро понять, что работает, а что нет, и внести коррективы, чтобы оптимизировать кампанию для достижения максимального эффекта. На практике аналитический инструмент ИИ может оценивать страницы или кампании и предоставлять информацию об их эффективности, а затем вы — маркетолог — можете использовать эту информацию для оптимизации своих кампаний (при условии, что ИИ не будет автоматически оптимизировать их за вас). Все повторяется снова и снова.

Каковы преимущества использования ИИ-аналитики?

Как маркетолог, использование ИИ-аналитики дает массу преимуществ. Самое главное — инструменты ИИ-аналитики помогут вам получить преимущество в бизнесе и обойти конкурентов.

Помимо удовлетворения конкурентной борьбы, аналитика на базе ИИ позволяет обрабатывать огромные объемы данных со скоростью, невозможной для человека. И когда вы чувствуете необходимость («потребность в скорости»), аналитики на базе искусственного интеллекта — это ваш ведомый робот. Давайте немного углубимся в то, как искусственный интеллект в анализе данных может помочь вам:

Быть более персонализированными

76% респондентов в отчете Zendesk заявили, что ожидают определенного уровня персонализации от брендов, с которыми они взаимодействуют. Когда клиенты заходят на ваш сайт, они хотят, чтобы вы уже знали, что им нужно. С помощью машинного обучения это можно сделать. Правильные данные помогут вам адаптировать сообщения, предложения и опыт, что приведет к улучшению таргетинга, повышению уровня вовлеченности и увеличению числа довольных клиентов. Именно здесь в игру вступает такая система, как Smart Traffic. ИИ выявляет тенденции в поведении вашей аудитории, а затем автоматически направляет каждого человека на тот вариант страницы, где он с наибольшей вероятностью совершит конверсию. (Это персонализация, и она работает!).

Больше ориентируйтесь на данные

То, на что раньше уходили недели, месяцы или годы, теперь можно сделать в рекордно короткие сроки. Благодаря ИИ-аналитике стало проще принимать обоснованные решения на основе данных, поступающих в режиме реального времени, а не полагаться только на интуицию или устаревшие цифры. Когда ситуация быстро меняется, даже данные трехдневной давности могут оказаться слишком устаревшими. Анализируя огромные массивы информации и извлекая ценные сведения, ИИ помогает выявлять тенденции, понимать поведение клиентов и оптимизировать стратегии для достижения максимального успеха в бизнесе.

Повышение эффективности

Сравнивать скорость и выносливость машины с человеком — все равно что смотреть, как гепард обгоняет ленивца в беге на 100 метров. Или как в тот раз, когда я поднялся на башню CN Tower в благотворительных целях, и это заняло у меня… ах, очень много времени». Тем временем пожарные в полном снаряжении, включая кислородные баллоны, пронеслись мимо меня и выглядели так же свежо, как на календарях. (*Gulp.*)

Простите, о чем мы говорили? Ах да. Эффективность ИИ в аналитике. Итак, инструменты на базе ИИ могут генерировать отчеты, выполнять анализ данных и предоставлять практические выводы со скоростью, которую большинство людей даже не могут себе представить, повышая производительность и высвобождая время, чтобы сосредоточиться на более важной деятельности.

Какие проблемы возникают при использовании ИИ-аналитики?

Осенью 2022 года о ChatGPT только говорили, а уже через несколько месяцев тысячи маркетологов дрожали в своих офисах, опасаясь потерять работу из-за ботов. Однако, несмотря на то что искусственный интеллект улучшил маркетинговый ландшафт, это не все солнечные и радужные лучи. Его использование сопряжено с некоторыми трудностями.

Безличность

Положите палец вниз, если вы недавно накричали на телефонного бота за то, что он отчитал вас, когда вы просто хотели поговорить с человеком. Это пример того, как ИИ может помочь компании сэкономить деньги и одновременно оттолкнуть от нее клиентов. При использовании ИИ-аналитики на первом месте всегда должен стоять клиентский опыт, особенно если ваша цель — повысить лояльность к бренду и доверие. (Подсказка: это должно быть вашей целью). Как опытный маркетолог, вы знаете, что маркетинг предполагает построение отношений и установление эмоциональных связей с клиентами. Хорошая новость заключается в том, что искусственный интеллект (пока) не обладает способностью делать это без помощи человека.

Предвзятость алгоритмов

Поскольку алгоритмы ИИ обучаются на исторических данных, они могут непреднамеренно содержать предвзятость и отражать существующие общественные или культурные предрассудки. Эти предубеждения могут быть следствием, например, плохого обучения систем машинного обучения или некачественных наборов данных. Независимо от того, откуда они берутся, если их не контролировать, аналитика ИИ может увековечить эти предубеждения, что приведет к дискриминационным результатам или несправедливым целям.

О предвзятости данных говорит Джон Маккормик, профессор информатики в колледже Дикинсона (который в 1998 году случайно создал алгоритм ИИ, учитывающий расовую принадлежность):

…Даже в 2023 году справедливость все еще может стать жертвой конкурентного давления в академических и промышленных кругах. Недавнее подтверждение этой мрачной реальности — несовершенные чат-боты Bard и Bing от Google и Microsoft. Коммерческая необходимость завоевания доли рынка привела к преждевременному выпуску этих систем.
Эти системы страдают от тех же проблем, что и мой трекер 1998 года. Их обучающие данные необъективны. Они разработаны нерепрезентативной группой. Они сталкиваются с математической невозможностью одинаково относиться ко всем категориям. Они должны как-то обменивать точность на справедливость. И их предубеждения скрываются за миллионами непостижимых числовых параметров.

Маркетинговый урок? Будьте внимательны к тому, откуда ваш ИИ получает данные. Является ли она честной и непредвзятой, или же имеет узкий охват? Человеку свойственно привносить свои предубеждения даже в создание машин. Лучший способ снизить риски предвзятости — выяснить, где и когда ИИ собирал данные. Возможно, вы знаете, что ChatGPT 4.0 обучен только на данных до 2021 года. А с тех пор произошло очень много событий. Как маркетологи, если вы собираетесь внедрять аналитику ИИ в свои планы, помните, что не все ИИ созданы одинаковыми.

Плохая этика

ИИ-аналитика — это, конечно, круто, но она работает на основе заранее заданных алгоритмов и обучающих данных. Это означает, что ИИ может неосознанно принимать неэтичные и безответственные решения, например, писать фальшивые отзывы или выдавать себя за людей в Интернете.

Конечно, можно возразить, что этику трудно определить, но если вы не хотите, чтобы машины принимали этические решения за ваш бренд (а это не так!), то люди все равно необходимы для подтверждения того, что аналитика ИИ может упустить из виду. Одним словом, не увольняйте своих маркетологов. Человеческие знания и опыт по-прежнему необходимы для интерпретации информации, полученной с помощью ИИ-аналитики, и принятия решений, в которых приоритет отдается благополучию и конфиденциальности клиентов.

Отсутствие контекста

Тенденции меняются быстро (например, в период с 2021 по 2023 год). В один прекрасный день мы носим джинсы с широкими штанинами, затем джинсы-скинни, а в другой день узнаем, что джинсы-скинни ушли, а широкие штанины снова в моде. (Жду, когда джинсы-колокольчики в моем шкафу снова станут модным трендом). Хотя ИИ никогда не спит, ему может понадобиться помощь, чтобы полностью понять сложную динамику рынка, культурные нюансы или быстро меняющиеся тенденции, как это делают переменчивые модницы, отвечающие за женские джинсы (#biggerpocketsplease).

Нам по-прежнему нужны люди, которые интерпретируют данные, добавляют контекстное понимание и придают им человеческий облик. Например, ваш искусственный интеллект может сказать вам, что с 1 по 5 июля наблюдалось снижение количества посетителей сайта MoM, но он, скорее всего, не поймет, что это период между Днем Канады и Днем независимости. Человеческий взгляд подскажет, что это, скорее всего, просто люди взяли длинные выходные — ведь если посмотреть на аналитику за год, то это происходит каждый год.

Лучшие инструменты для маркетинговой аналитики AI

Поскольку вы маркетолог, а не специалист по анализу данных (… если только вы им не являетесь?), мы собрали некоторые из лучших инструментов для маркетинга с использованием искусственного интеллекта, которые помогут вам достичь поставленных целей (и победить конкурентов).

Dealtale

В отличие от ChatGPT, Dealtale предлагает пользователям интерфейс, позволяющий запрашивать у платформы нужные данные. Это идеальный вариант для тех, кто не очень хорошо разбирается в данных. Центральная приборная панель позволяет просматривать все показатели из нескольких маркетинговых инструментов в одном удобном логине, отслеживать продажи и создавать персонализированные маркетинговые кампании, не покидая платформы. С Dealtale вам не нужно быть технически подкованным, а если вы столкнетесь с трудностями, служба поддержки готова прийти на помощь.

Ключевые особенности:

• Машинное обучение и прескриптивная аналитика для построения оптимального путешествия клиента с индивидуальной коммуникацией.
• Встроенный IQ-инструмент расшифровывает данные простым языком, чтобы помочь вам понять, на что вы смотрите, не будучи кандидатом наук.

Цена: Индивидуально, но предлагается двухнедельная бесплатная пробная версия.

Optimizely

Не знаете ни слова о коде, но хотите проводить A/B-тесты и использовать преимущества персонализации посетителей сайта? Optimizely поможет вам обеспечить максимальный комфорт для пользователей, предлагая предложения по изменению сайта, основанные на данных, и предоставляя посетителям гиперперсонализированные рекомендации по продуктам.

Ключевые особенности:

• Использование многовариантного тестирования, позволяющего одновременно тестировать несколько вариаций различных элементов и выявлять наиболее эффективную комбинацию.
• Позволяет сегментировать аудиторию по различным критериям, таким как демографические данные, поведение при просмотре сайтов и история покупок, для обеспечения адресного обслуживания клиентов.
• Повышение вовлеченности и конверсии за счет оптимизации мобильного приложения.

Ценообразование: Индивидуально

Google Analytics

Google Analytics — наиболее узнаваемый инструмент AI-аналитики, используемый миллионами компаний по всему миру. Новая, усовершенствованная версия Google Analytics (GA4) обещает предложить более качественное кроссплатформенное отслеживание и улучшенную отчетность для понимания поведения клиентов.

Основные возможности:

• Отчеты о трафике и конверсии в различных поисковых системах показывают, где ваши маркетинговые усилия приносят наибольшую прибыль.
• Глубокое понимание того, кто является посетителем вашего сайта, откуда он пришел и как он взаимодействует с вашим продуктом.
• Интеграция с Google Ads позволяет отслеживать вовлеченность клиентов с момента их первого взаимодействия и до того, как они перешли или конвертировались.

Цены: Бесплатно

Adobe Analytics

Adobe Analytics, считающийся одним из лучших инструментов анализа данных искусственного интеллекта, доступных маркетологам, предлагает наиболее глубокие знания, позволяющие генерировать больше трафика, обеспечивать незабываемые впечатления клиентов и увеличивать прибыль.

Ключевые особенности:

• Машинное обучение и собственный «сегментационный IQ» позволяют быстро определять наиболее прибыльные сегменты для более эффективного достижения целей.
• Обеспечивает многоканальную интеграцию и сбор данных, благодаря чему вы никогда не упустите возможность собрать информацию о путешествии клиента
• Визуальное отслеживание сбора данных в режиме реального времени с помощью панели управления живым трафиком

Ценообразование: Индивидуально

Будущее аналитики данных

По мере развития искусственного интеллекта он будет играть все более важную роль в том, как маркетологи подходят к своей работе. Алгоритмы ИИ будут становиться все быстрее и эффективнее, а аналитика в реальном времени станет стандартной практикой в маркетинге. Как и любой маркетинговый инструмент, это может быть хорошо или плохо, в зависимости от того, как вы его используете. Например, при правильном подходе email-маркетинг помогает увеличить продажи, но при использовании в качестве спама он приносит больше вреда, чем пользы. Однако, опираясь на данные, компании могут использовать более адресные и специализированные маркетинговые сообщения, предложения и рекомендации в масштабах компании.

Окончательный вердикт по аналитике ИИ в маркетинге

ИИ никуда не денется. Используя возможности ИИ-аналитики ответственно и с соблюдением этических норм, маркетологи могут открыть новые возможности для создания более значимого опыта для своих клиентов. В итоге можно сказать, что будущее ИИ-аналитики в маркетинге многообещающе для компаний, готовых принять ее, использовать в качестве средства определения эффективности и продолжать ставить пользовательский опыт во главу угла своих маркетинговых стратегий.

• it парсер