Преобразование на основе ИИ и влияние на маркетинг — блог Сентил Натан Р
Около двух десятилетий назад маркетинг существовал как вспомогательная функция внутри организаций. Конечно, нельзя отрицать ее важность, но с организационной точки зрения эту функцию трудно измерить с точки зрения влияния на итоговый результат. Но затем наступил цифровой век, а вместе с ним и появление каналов, которые стали известны как социальные сети. А за ним последовали большие данные — тема, не требующая особых пояснений.
Что это значит? Проще говоря, в настоящее время маркетинг все чаще рассматривается как точная наука, которая действительно влияет на конечный результат. Это вытолкнуло маркетологов из традиционных ролей на территории социальных сетей, цифровых кампаний, тактики персонализации и аналитики клиентов.
Однако часы в маркетинге снова смещаются, и это из-за много обсуждаемой новой тенденции — искусственный интеллект.
Что изменилось в маркетинге?
Маркетинг — это широкий термин, который можно категорически разбить на такие функции, как маркетинговая аналитика, исследования, контент и творческая разработка, обслуживание клиентов, социальные сети, связи с общественностью и операции. На сегодняшний день это можно назвать стандартом маркетинга, поскольку организации полагаются на опыт разных людей в этих областях.
Но в быстро развивающемся мире, где технологии и инновации развиваются агрессивными темпами, организации находятся в лучшем положении, когда масштабируемость становится частью общей стратегии. Когда масштабируемость зависит только от рабочей силы, она связана с другими факторами — среди многих других — приобретением талантов, культурным соответствием и затратами на инфраструктуру.
И человеческий опыт, и необходимость масштабирования являются важными аспектами организационного успеха и роста. В более тонком масштабе это распространяется и на маркетинговый успех. Но давайте посмотрим, почему это так.
1. Данные. Ежегодно организации по всему миру собирают бесчисленное количество данных. В то время как специалисты по данным и аналитики необходимы для извлечения значимой информации из этих данных, машины обладают присущей им способностью обрабатывать информацию быстрее, чем миллионы людей.
2. Виртуальная рабочая сила. К 2022 году 40 % организаций, работающих с клиентами, скорее всего, будут использовать виртуального агента поддержки для помощи в принятии решений и поддержке процессов. Также существует прогноз о том, что каждый пятый человек в развитых странах использует виртуальных помощников в повседневной жизни. Эти статистические данные взяты из Gartner.
3. Голосовое и визуальное взаимодействие. Голосовое и визуальное взаимодействие на виртуальном уровне — это то, на что маркетинг переходит в эпоху цифровых технологий. Время отклика, простота общения и многое другое играют важную роль на рынке виртуальной помощи, которая, как ожидается, станет влиятельным способом взаимодействия с брендом и покупок в ближайшие годы.
Это говорит о том, что директора по маркетингу все больше убеждаются в стратегическом влиянии искусственного интеллекта на их общую маркетинговую стратегию. Это открывает возможность массового масштабирования без проблем, связанных с человеческой рабочей силой. Остаточное воздействие также заключается в устранении определенных рабочих ролей, которые лучше и эффективнее выполняются машинами.
Как начать работу с ИИ?
Успех с искусственным интеллектом определяется наличием правильных данных, реализацией и вариантами использования. Укрепите доверие внутри организации к этому подходу, сначала обратившись к критически важным для бизнеса вариантам использования, которые по своей природе менее сложны. Вот некоторые факторы, которые следует учитывать при реализации стратегии ИИ:
1. Обнаружение расширенных данных и машинное обучение.С постоянно растущими активами данных маркетологам необходимо найти эффективные средства для разработки стратегии и анализа этих активов. По своему замыслу эти платформы могут помочь маркетологам быстро получать информацию в режиме реального времени, чтобы они могли действовать.
2. Стратегия чат-бота и виртуального помощника (ВА). Клиенты все чаще взаимодействуют с брендами и предприятиями с помощью виртуальных помощников или чат-ботов. Оптимизация цифровых активов необходима для обеспечения и повышения качества обслуживания клиентов в масштабе. В качестве следующего шага маркетологам может даже потребоваться пройти обучение и подготовиться к работе с виртуальными активами, используя помощников для аналитики, машинного обучения, обслуживания клиентов, персонализации и многого другого.
3. Голосовой и визуальный фактор. Цифровые активы, такие как веб-сайты, порталы электронной коммерции, страницы в социальных сетях и т. д., могут стать центральным элементом реализации стратегии искусственного интеллекта, а это означает, что важно вооружить их как голосовыми, так и визуальными средствами. Речевая аналитика также может помочь понять поведение потребителей на основе модели взаимодействия.
Маркетинговые команды станут меньше, но их актуальность и эффективность возрастут. Это также повлечет за собой изменение общепринятого определения маркетинга, оставив сегодняшним маркетологам выбор: либо повышать квалификацию, либо становиться неактуальными. Важно подчеркнуть этот момент, потому что искусственный интеллект — это не технология, предназначенная для полной замены людей. Разумнее было бы назвать это преимуществом для повседневного маркетолога — усиливающей технологией.
Например, несмотря на то, что эти технологии действительно могут быстро извлекать ценную информацию из активов данных, процесс принятия решений остается в основном человеком. Помните, что искусственный интеллект и машинное обучение лучше служат частью общей стратегии, чем отдельные стратегии, вокруг которых вращаются другие маркетинговые цели.
Вот несколько звездных преимуществ, которые следует учитывать:
1. Разумный подход к маркетингу.Появление когнитивных технологий, таких как автоматизированное машинное мышление, машинное обучение и обработка и генерация естественного языка, может открыть двери для анализа больших объемов данных без какой-либо формы. ручного вмешательства. Данные собираются быстрее и так же быстро обрабатываются для получения практических выводов.
2. Повышенная эффективность. Само собой разумеется, что эффективность является побочным продуктом всех когнитивных технологий, используемых для автоматизации ручных процессов. Это в дополнение к действиям, которые могут потребовать когнитивного участия более высокого порядка. Некоторые интересные примеры, на которые стоит обратить внимание, — автоматическое создание отчетов, курирование или создание контента, а также оценка кандидатов на продажу.
3. Прогнозирование пути клиента. Это важный аспект маркетинга — предсказывать и действовать в зависимости от различных этапов пути клиента. Машинное обучение и глубокое обучение могут помочь маркетологам принимать точечные и точные решения на основе пути клиента, обеспечивая предоставление всех правильных предложений в нужных точках вмешательства. Данные можно собирать с нескольких подключенных устройств, таких как смарт-часы, мобильные телефоны и т. д.
4. Скорость импровизации. Непрерывная импровизация — важный рецепт успеха. ИИ и когнитивные системы процветают благодаря этой функции. Благодаря самообучению эти системы могут адаптироваться к настроению клиентов в режиме реального времени и отражать эти изменения в отчетах для использования маркетологами.
Маркетинг меняется в самой своей основе, и в лучшую сторону. Это стало проще, умнее и стало измеримым вложением. По мере того, как второе десятилетие 21-го века подходит к концу, организации и маркетологи стоят на пороге этих изменений. Это выбор, да. Но тот, который может решить ваши шансы на успех в эту новую эру. Итак, что это будет?
