О чем молчит потребитель: как ИИ меняет маркетинг | Большие Идеи

・ Маркетинг
Материал опубликован в Harvard Business Review

О чем молчит потребитель: как ИИ
меняет маркетинг

10 путей, по которым маркетинг пойдет под воздействием ИИ

Авторы: Хэмилтон Манн , Йорг Ниссинг

О чем молчит потребитель: как ИИ меняет маркетинг
Иллюстрация: Steve Johnson / Unsplash

читайте также

Больше выбора — больше проблем

Гулати Дэниэл,  предприниматель

Переворот в Опере: как дизайн-мышление преобразило театр из Сан-Франциско

Дэвид Хойт,  Роберт Саттон

Как действительно понять, что хочет сказать собеседник

Марк Гоулстон

Виталий Несис: «Никакие KPI не простимулируют сотрудников нешаблонно мыслить»

Виталий Несис

До недавних пор при общении с клиентом компании опирались на интуицию и традиционную аналитику. Но появление искусственного интеллекта и передовых способов интерпретации данных открывает новую страницу в их отношениях. 

Вместо того чтобы реагировать на уже высказанные потребности и пожелания потребителей, фирмы будут уверенно предвосхищать их, достигая невиданного ранее уровня прогнозирования. Меняется сама природа взаимодействия с клиентом, и многие отрасли ждет трансформация.

В этой статье мы перечислим 10 направлений, по которым, согласно нашему прогнозу, маркетинг будет преображаться под воздействием ИИ, в том числе генеративного. А также приведем примеры подобных преобразований, которые разворачиваются в компаниях уже сегодня.

1. Предиктивная аналитика предскажет желания клиентов

Забудьте привычный лид-скоринг. Предиктивная ИИ-аналитика укажет на запросы потребителей еще до того, как они будут сформулированы. Искусственный интеллект будет составлять многогранный профиль клиента, предсказывающий не только его поведение, но и неотложные нужды. Он сможет распознавать затаенные пристрастия и эмоциональные реакции пользователей, улавливая биометрические сигналы вроде движения глаз по веб-странице или скорости пролистывания.

Вспомним титана стриминга — компанию Netflix. Она уже упреждает желания зрителей с помощью сложнейших алгоритмов машинного обучения. Они учитывают не только фильмы, которые посмотрел подписчик, но и более тонкие моменты: ставил ли он просмотр на паузу, пропускал ли эпизоды, как долго раздумывал над выбором фильма.

Все эти детали позволяют Netflix догадаться не только о ближайшем выборе, но и о возможных будущих предпочтениях зрителя. А значит, и настроить соответствующим образом свои программы.

2. ИИ-контент породит сторителлинг нового поколения

Искусственный интеллект будет играть все большую роль в создании контента — особенно способного вызывать резонанс. ИИ сможет корректировать нарратив в режиме реального времени, подстраиваясь под пользователя. Контент будет ориентироваться не только на конкретные действия, но и на подсознательные установки и невысказанные чувства.

Здесь застрельщиком оказалась компания OpenAI. Ее передовые языковые модели закладывают основу для контента, который динамично подстраивается под реакцию пользователя, отслеживая его глубинные переживания и реагируя на них.

Такие модели могут сочинять небольшие истории, адаптируя под читателя персонажей и даже сюжет, чтобы затронуть тайные струны души и гарантировать отклик. Подобные инновации обещают нам в будущем мощнейшую эмоциональную связь между производителями контента — будь то литературного, игрового или виртуального — и его потребителями.

3. Алгоритмическая реклама станет более точной и предиктивной

Будущее алгоритмической рекламы — это не только точность, но и соответствие контексту. Сообщения станут адаптироваться как под конкретные клики или просмотры страниц, так и под ситуативные детали. Понять и использовать глубокие, непроявленные интересы аудитории помогут незаметные подробности поведения — например, время просмотра рекламы или особенности навигации.

Сервис Google Ads — пионер этого преображения. Его алгоритмы идут намного дальше анализа кликов, погружаясь в неприметные закономерности вроде траектории передвижения в цифровой среде. Вскоре наверняка появится реклама, не только отвечающая текущим интересам пользователя, но и предвидящая его будущие вкусы.

4. Весь цифровой путь клиента будет гиперперсонализированным

Благодаря ИИ персонализация станет порождать совершенно уникальный цифровой опыт, учитывающий сложность и многомерность каждого человека. Помимо анализа переходов по ссылкам и истории покупок, ИИ будет принимать во внимание эмоциональный склад пользователей. Он начнет объединять разнообразные данные, в том числе движение мыши и скорость взаимодействия — а по возможности и биометрию.

Яркий пример — компания Spotify. Ее алгоритмы умеют интерпретировать такие сведения, как скорость перехода к следующей песне и даже время суток, в которое воспроизводятся те или иные треки. Таким образом удается понять, ищет человек энергичную музыку (например, для спорта) или расслабляющую (для отдыха).

Более того, увязав аудиопривычки с событиями в жизни пользователя (если неожиданно стало много колыбельных, скорее всего, в семье родился ребенок), Spotify может предложить актуальный немузыкальный контент. Индивидуализируя цифровой путь подписчика, Spotify начинает казаться ему верным другом, понимающим, как меняются его взгляды и жизненные этапы.

5. Появится реальная возможность смотреть на мир глазами пользователя

Передовое визуальное распознавание — предвестник глубоко интуитивных продуктовых рекомендаций. ИИ станет не только узнавать товары и бренды, но и учитывать визуальные подсказки в созданном пользователем контенте. Например, фон фотографий, цвет одежды и даже оттенки настроения, переданные в изображении, намекают на предпочтения или эмоции человека. Все вместе это позволит повышать точность маркетинговых стратегий.

Изучить, как уже работает этот тренд, можно на примере Pinterest. Способность платформы интерпретировать массу загружаемой пользователями визуальной информации порождает высокоинтуитивные продуктовые и стилевые рекомендации. Например, человеку, собирающему на свою доску безмятежные пейзажи, могут предложить товары в той же эстетике — что-то связанное с практиками осознанности или умиротворяющий домашний декор.

6. Имейл-рассылки превратятся в дружескую переписку

ИИ может превратить электронные рассылки из единого для всех рупора компании в способ общения, по ощущению напоминающий живой диалог. Алгоритмы включат в свой анализ не только открываемость писем, но и настрой пользователя, определяемый по реакции на рассылку. Даже если человек вроде бы не совершает активных поступков: не открывает ссылки, не реагирует на предложения фирмы, — пассивное взаимодействие с письмом тоже может навести ИИ на интересные «мысли».

Опыт HubSpot показывает, как ИИ помогает конвертировать стандартные элементы маркетинговых кампаний в значимые диалоги. Фирма использует искусственный интеллект для оценки таких показателей, как время, в течение которого сообщение остается открытым, и частота повторных обращений к нему. Это позволяет определить истинную заинтересованность человека: он размышляет, не предпринять ли что-нибудь.

7. Чат-боты заложат фундамент глубокой вовлеченности

В будущем ИИ-боты будут не просто доступны 24/7. Они начнут все активнее фиксировать и распознавать эмоциональный подтекст запросов, вычленяя скрываемые чувства пользователей вроде фрустрации или возмущения. Даже не упоминая, что разбирается в переживаниях клиента, бот сможет добавить в ответ нотки эмпатии и человечности.

В частности, компания Intercom при помощи ИИ превращает взаимодействие с чат-ботом из механического обмена репликами в осмысленное общение. Передовые ИИ-боты не только отвечают на вопросы пользователей, но и анализируют эмоциональные нюансы этих вопросов.

Ссылаясь на предыдущие случаи взаимодействия, они создают у клиентов впечатление долгосрочного сотрудничества, консультации с коллегой. Боты даже могут отвечать на незаданные вопросы — допустим, предлагать инструкцию, если пользователь явно не осведомлен об обсуждаемой функции.

8. Голосовое общение выйдет на новый уровень

По мере развития технологий распознавания голоса ИИ начнет лучше интерпретировать его эмоциональные сигналы. Это позволит фирмам подстраивать свои ответы и предложения под психологическое состояние (замешательство, возбуждение, сомнение и т. д.) клиента в конкретный момент.

Взять хотя бы Alexa от Amazon. Ее сложнейший ИИ непрерывно совершенствуется — учится все лучше понимать настрой пользователя, анализируя легкие изменения голоса, тона и темпа речи. Уловив намек на раздумья или агрессию, Alexa адаптирует под них свои ответы.

К примеру, спешащий человек может получить лаконичные объяснения, а расслабленный — более развернутые. Можно себе представить, какое широкое поле для улучшения цифрового взаимодействия открывается перед голосовым ИИ.

9. Динамическое ценообразование сольется с динамикой рынка

Динамическое ценообразование может превратиться в живую систему, отражающую рыночные нюансы в реальном времени. Искусственный интеллект выйдет за рамки отслеживания продаж и складских запасов. Объединяя результаты анализа текущих новостей, настроений в соцсетях с другими неочевидными индикаторами, он прочувствует атмосферу на рынке и изменит цену под нее.

Модель динамического ценообразования Uber позволяет заглянуть в это будущее. Вместо того чтобы корректировать цены только на основании спроса и предложения, ИИ-система компании следит и за менее очевидными параметрами.

Скажем, если в соцсетях появилось множество публикаций о крупном мероприятии, ИИ прогнозирует всплеск спроса. Если при росте цен пользователи начинают медлить с заказом, система чуть снижает ставку, чтобы не разочаровать аудиторию и не потерять баланс прибыльности и клиентоцентричности. Такой подход, несмотря на неоднозначность, демонстрирует способность ИИ подстраиваться под вечно меняющийся пульс рынка.

10. Прогнозы продаж объединят интуицию с аналитикой

Пока искусственный интеллект будет предсказывать рыночные тренды, человек станет сопрягать прогнозы с реальностью. Гармоничный альянс ИИ-аналитики и нашей интуиции обещает обеспечить нас сбалансированными, надежными стратегиями сбыта.

Образец успешного объединения живых инстинктов с просчитанными паттернами при прогнозировании продаж демонстрирует компания Salesforce. Помимо анализа обширных массивов данных о продажах, ее ИИ-платформа Einstein умеет учитывать такие специфические сигналы, как, например, промедление покупателя.

Хотя система выдает готовую предиктивную аналитику, окончательное решение остается за стратегами-продажниками, привносящими в прогноз свою интуицию и опыт. Так Salesforce сохраняет баланс между бесстрастностью данных и насущными потребностями клиентов.

В своей эволюции маркетинг начинает меньше говорить и больше слушать — учась видеть невидимое и слышать несказанное, он улавливает тончайшие намеки рынка и тайные стремления клиентов. Делая первый шаг в этот новый мир, мы должны ориентироваться не только на выгоду, но и на прозрачность и этику. Акцент на сохранение конфиденциальности информации требует от фирм осторожности. Честные практики обработки данных, соблюдение законов и доверительные отношения — все это становится важно, как никогда. Компании с высокими стандартами сумеют не только выжить в будущем, но и сформировать его, установив правила мира ИИ-продаж и ИИ-маркетинга.

Источник: INSEAD Knowledge, ноябрь 2023 г.