Генеративный искусственный интеллект покоряет мир, коммерциализируя одну из ведущих областей, в которой технология повышает эффективность, расширяет возможности опыта и ускоряет инновации. Ахмад Ясин, руководитель группы знаний, рассказывает, что генеративный искусственный интеллект используется для преобразования функции маркетинга.
Искусственный интеллект (ИИ) — это не просто тенденция, а технологическое развитие, продолжающееся десятилетиями. С тех пор, как этот термин был впервые введен в 1956 году, ИИ прошел несколько этапов трансформации: от разработки экспертных систем в 1980-1990-х годах до прорывных достижений в методах машинного обучения в 2012-2015 годах, особенно в области распознавания изображений и обработки естественного языка.
Запуск ChatGPT в ноябре 2022 года, за которым последовал GPT-4 в марте 2023 года, ознаменовал начало новой эры возможностей ИИ благодаря появлению сложных генеративных моделей ИИ, которые обещают стать такими же революционными, как появление персональных компьютеров или Интернет.
Эта последняя разработка в области искусственного интеллекта, особенно генеративного искусственного интеллекта, представляет собой фундаментальный сдвиг в методах работы бизнеса, особенно в маркетинге. В отличие от традиционных систем искусственного интеллекта, ориентированных на анализ и прогнозирование, генеративный искусственный интеллект может создавать, изменять и оптимизировать контент в больших масштабах, открывая новые возможности для персонализированного маркетинга и взаимодействия с клиентами.
Эта трансформация особенно важна для маркетологов, которые получат шесть ключевых преимуществ: повышение эффективности за счет автоматического создания контента, персонализированный маркетинг в масштабе, решения для поддержки клиентов, созданные с помощью искусственного интеллекта, прогнозная аналитика с творческими результатами, конкурентное преимущество за счет инновационных стратегий создания контента и оптимизация. доход за счет оптимизации кампаний с помощью искусственного интеллекта.
Содержание
Переход от традиционного ИИ к генеративному ИИ в маркетинге
Исследования Gartner показывают, что, хотя 32% отделов маркетинга внедрили традиционные решения искусственного интеллекта, внедрение генеративного искусственного интеллекта растет беспрецедентными темпами: 43% компаний активно экспериментируют с такими инструментами, как ChatGPT, DALL-E и другими генеративными моделями для маркетинга. приложения. Такое быстрое внедрение представляет собой фундаментальный сдвиг в подходах компаний к созданию контента, привлечению клиентов и принятию решений на основе данных.
Рассмотрим сложную реализацию машинного обучения Netflix для персонализации контента. Стриминговый гигант вышел за рамки простых алгоритмов рекомендаций и использует генеративный искусственный интеллект для создания нескольких версий графики и описаний, в результате чего 80% вовлеченности зрителей приходится на персонализированные рекомендации. Этот уровень генеративной персонализации показывает, как технологии при стратегическом внедрении могут напрямую влиять на поведение потребителей.
Netflix использует ИИ для персонализации контента для зрителей
Основа: чистые данные и единые платформы
Однако успех внедрения ИИ в маркетинге во многом зависит от качества и организации базовых данных. Отчет о состоянии маркетинга компании Salesforce показывает, что 80% компаний сейчас считают инвестиции в платформы данных клиентов (CDP) критически важными для достижения персонализации в реальном времени. Такой акцент на инфраструктуре данных подчеркивает важнейшую реальность: эффективность ИИ настолько хороша, насколько хороши данные, которые он обрабатывает.
Согласно тематическому исследованию Harvard Business Review, реализация Sephora рекомендаций по продуктам на основе искусственного интеллекта эффективно иллюстрирует этот принцип. Успех персонализации косметического ритейлера зависит от надежной инфраструктуры данных, которая унифицирует взаимодействие с клиентами через цифровые и физические точки взаимодействия, обеспечивая сквозной персонализированный опыт, сохраняя при этом точность и актуальность данных.
За пределами автоматизации: стратегическая реализация
Компании обнаруживают, что для успешного внедрения ИИ в маркетинге требуется нечто большее, чем просто внедрение технологий. Подход Unilever к анализу настроений на основе искусственного интеллекта, описанный Forbes, является примером этой комплексной стратегии. Компания использует ИИ не только для мониторинга восприятия бренда, но и как часть более широкой системы, включающей человеческий анализ, стратегическое планирование реагирования и упреждающее управление брендом.
В отчете McKinsey & Company показано, как компании используют ИИ для улучшения картирования пути клиента. Традиционным создателям путешествий требовалась обширная ручная настройка и оптимизация. Современные системы на базе искусственного интеллекта теперь могут практически мгновенно создавать оптимизированные планы поездок на основе данных, постоянно адаптируясь к моделям поведения клиентов в режиме реального времени.
Задача подлинной приверженности
Несмотря на эти достижения, компании сталкиваются с серьезными проблемами в поддержании аутентичных отношений с клиентами. Последний отчет Accenture о технологическом видении показывает, что 63% потребителей считают, что взаимодействия, основанные на искусственном интеллекте, лишены человеческого участия, а в последнем выпуске серии Consumer Intelligence Series от PwC сообщается, что 82% обеспокоены конфиденциальностью приложений Express AI.
Реализация мобильного приложения Nike, проанализированная в обзоре MIT Sloan Management Review, предлагает ценную информацию в этом отношении. Рекомендации компании по продуктам, основанные на искусственном интеллекте, успешны, поскольку они интегрированы в более широкую экосистему, включающую контент, создаваемый людьми, функции сообщества и элементы личного коучинга.
Стоимость и реальность реализации
Финансовые последствия внедрения ИИ остаются важным фактором. Анализ Deloitte показал, что 56% компаний назвали стоимость основным препятствием для внедрения. Однако компании находят творческие способы управления этими инвестициями.
Стратегия цифровой рекламы Amazon является примером такого взвешенного подхода. Система таргетинга рекламы, основанная на искусственном интеллекте, развивалась в ходе нескольких итераций, причем каждый этап основывался на проверенных показателях успеха, а затем расширялся до более сложных приложений.
Функция Discover Weekly на базе искусственного интеллекта Spotify создает персонализированные плейлисты.
Взгляд в эпоху генеративного искусственного интеллекта
Поскольку компании продолжают интегрировать генеративный искусственный интеллект в свои маркетинговые операции, согласно индексу внедрения искусственного интеллекта IBM, 73% компаний видят значительное улучшение рентабельности инвестиций в маркетинг благодаря внедрению искусственного интеллекта. Однако будущий успех маркетинга в эпоху генеративного искусственного интеллекта требует фундаментального изменения в подходе компаний к данным, технологиям и развитию талантов.
Данные стали краеугольным камнем эффективного маркетинга в эпоху генеративного искусственного интеллекта. McKinsey обнаружила, что компании, которые отдают приоритет чистоте и интеграции данных, в три раза чаще получают значительную отдачу от своих инвестиций в генеративный искусственный интеллект. Spotify является примером такого подхода: он использует свою надежную инфраструктуру данных для поддержки своей управляемой искусственным интеллектом функции Discover Weekly, которая создает высоко персонализированные плейлисты для более чем 345 миллионов пользователей по всему миру.
Следующий рубеж генеративного искусственного интеллекта в маркетинге выходит далеко за рамки нынешних текстовых приложений. В отчете Forrester «Будущее маркетинга» прогнозируется резкий сдвиг в создании и персонализации контента к 2025 году: 60% фирменного контента будет включать в себя визуальные эффекты, созданные или модифицированные искусственным интеллектом, 40% маркетинговых кампаний будут использовать видеоконтент, созданный искусственным интеллектом, а 30% Фирменный контент будет включать в себя персонализированное звуковое сопровождение в % взаимодействия с клиентами.
Как пишет Harvard Business Review: «ИИ не заменит маркетологов, но маркетологи, использующие ИИ, заменят тех, кто этого не делает».
Эта новая реальность требует приверженности непрерывному обучению и адаптации. Специалисты по маркетингу должны постоянно совершенствовать свои навыки и понимать не только то, как использовать инструменты искусственного интеллекта, но и как стратегически интегрировать их в комплексные маркетинговые стратегии. Это включает в себя развитие опыта в области анализа данных, оперативного проектирования ИИ и важнейшей способности сочетать автоматизацию с человеческим творчеством.
Путь к успеху в эту новую эпоху требует от компаний стратегических инвестиций как в технологии, так и в таланты. Руководители маркетинга должны сосредоточиться на создании надежной инфраструктуры данных, одновременно развивая навыки своих команд для эффективного сотрудничества с инструментами искусственного интеллекта.
Те, кто найдет этот баланс – сохраняя человеческую креативность и стратегический контроль, одновременно используя мощь генеративного искусственного интеллекта – будут иметь наилучшие возможности для процветания в развивающейся маркетинговой среде.
Об авторе: Ахмад Ясин — директор по маркетингу, продажам и коммуникациям в NEMA Holding and Knowledge Group, где он возглавляет стратегические инициативы, способствующие росту, инновациям и влиянию на рынок в регионе Персидского залива.
