Штучний інтелект в маркетингу: де його використовують та як впровадити його вже завтра

Поки ще багато хто з маркетологів можуть обійтися без Штучного Інтелекту, але це питання часу, вважають експерти. Написали стартовий гайд – почніть занурення у тему з нього.

Можливо, штучний інтелект змінить digital так само сильно, як свого часу digital змінив весь бізнес. Наведемо кілька типових прогнозів маркетологів.

• Дослідники з Вищої школи економіки передбачають, що вже до 2025 року ШІ залишить без роботи значну частину маркетологів. Для тих, хто залишиться в професії, робота зі штучним інтелектом стане обов’язковою навичкою.
• У HubSpot очікують, що ШІ трансформує галузь настільки, що послуги на його основі заберуть на себе 99% телемаркетингу.
• У Unbounce штучний інтелект називають «вирівнювачем», який допоможе малому бізнесу зробити свій маркетинг таким самим ефективним, як і у великих корпорацій.

Ми розберемо наступні сфери застосування ШІ:

• генерація та обробка контенту;
• створення релевантних речень;
• комунікація із споживачами: чат-боти та голосові помічники;
• оптимізація PPC-реклами та націлення;

А також подивимося на інші приклади ШІ у роботі маркетологів.

Що таке штучний інтелект і для чого він потрібен у маркетингу

Штучним інтелектом називають здатність комп’ютерних програм навчатися, приймати рішення та робити щось властиве людині. Технології ШІ ділять на чотири підрозділи: машинне навчання, обробка природної мови, наука про комп’ютерний зір та робототехніка.

Виділяють два типи штучного інтелекту – слабкий та сильний.

Слабкий давно створений. Це ШІ, здатне вирішувати обмежене коло завдань, для яких його створили: обробляти фотографії, розмовляти з користувачем, вгадувати переваги клієнта. Слабкий ШІ виконує завдання краще і швидше за людину і безперервно вдосконалюється. Однак він ніколи не навчиться чогось принципово нового. ШІ, що обробляє фото, не перекладатиме тексти з однієї мови на іншу.

Сильний поки що залишається у майбутньому. Сильний штучний інтелект здатний приймати рішення у ситуаціях, яким його не навчали. Наприклад, створити контент, хоча раніше займався підбором персональних рекомендацій у стрічках новин соцмереж.

Слабкий ШІ давно використовують у маркетингу. За статистикою Gartner, у 2015-2019 роках частка компаній, які застосовують ШІ, зросла на 270%. 37% компаній, IT-директорів яких опитала Gartner, використали штучний інтелект у тій чи іншій формі.

Штучний інтелект вирішує у маркетингу два завдання:

• знижує витрати – наприклад, за рахунок скорочення робочих місць при впровадженні чат-бота з ШІ замість штату операторів;
• підвищує ефективність – наприклад, вивчає великі обсяги інформації та висуває гіпотези для персоналізації контенту швидше і точніше, ніж людина.

Нижче ми розберемо галузі маркетингу, в яких ШІ застосовують для цього.

Контент: ШІ пише новини та картки товарів

Штучний інтелект використовують, щоб скоротити витрати на виробництво контенту. ШІ здатний писати тексти на основі баз даних, заданої тематики чи аналізу схожих матеріалів. Також штучний інтелект може пропонувати теми для копірайтерів, готувати звіти, писати чернетки тексту.

The Washington Post з 2016 року використовує робота Heliograf, що допомагає швидше збирати новини. Це напівавтоматична система, що працює у тандемі з редакцією. Спочатку її використовували для висвітлення Олімпійських ігор: журналісти готували шаблони, а ШІ одразу після спортивних подій наповнював заготівлі даними та публікував результати на різних майданчиках.

Пізніше Heliograf почали використовувати для будь-яких шаблонних новин і навіть для аналітичних статей. Редактори заздалегідь робили шаблони, журналісти створювали базу ключових фраз, а бот підставляв у шаблони дані та фрази та видавав готовий текст менш ніж за півхвилини.

Інший приклад – Alibaba Group замінила копірайтерів штучним інтелектом. Розробники створили програму, яка може писати 20 тисяч рядків тексту за секунду. Для цього ШІ навчили більш ніж мільйон текстів, написаних людьми. Тепер для створення опису на майданчиках Taobao, Tmall, Mei.com та 1688.com продавцю достатньо вставити посилання на сторінку товару та вибрати стиль оповіді. Робот візьме параметри товару і видасть опис. Поки що це працює тільки китайською мовою.

Для сайту Alibaba роботу-копірайтеру потрібно готувати короткі описи товарів. У штучного інтелекту добре виходять лише невеликі тексти, а об’ємні статті потребують редактури. ШІ поки що не може замінити підготовленого журналіста, але вже зараз здатний зменшити обсяги ручної праці та скоротити час на виробництво контенту. ШІ може не лише створювати, а й обробляти контент, а також рекомендувати відповідні рішення.

Боти можуть працювати з текстом, зображеннями та відео. В «Однокласниках» ШІ автоматично створює відеоролики з вітаннями до різних свят. Алгоритм Social Network Analysis аналізує поведінку та знаходить 3-5 акаунтів, з якими людина взаємодіє найчастіше. Глибокі надточні нейромережі беруть фотографії цих користувачів, вирізають з них обличчя та інтегрують у відеоконтент.

Співзасновник та директор з розвитку компанії Postoplan Катерина Сухенко розповідає про те, як сервіс використовує ШІ. Штучний інтелект відповідає за аналіз постів конкурентів та пошук цікавих тем. Крім того, ШІ дозволяє видалити фон на фотографіях без переходу до сторонніх редакторів.

Як використовувати у бізнесі вже зараз. Наведені нами приклади — це розробки корпорацій. Вони мали інвестиції, недоступні середньому бізнесу. Проте компанія будь-якого рівня може підібрати під свої завдання додатки для контенту на основі ШІ, які є на ринку.

Наприклад, AI-копірайтер від Sber AI x CopyMonkey.ai створює описи товарів на основі заданих характеристик (щоправда, опитані Skillbox Media експерти називали інструмент сирим). Сервіс Synthesia генерує відео більш ніж 50 мовами, а Articolo створює текст англійською на основі заданої теми або переписує вихідний. Однак не для кожного завдання вдасться знайти програму, і багато з них не працюють російською мовою.

Підбір релевантних пропозицій: кратне зростання конверсії

Технології на базі ШІ здатні проаналізувати переваги та пропонувати користувачам релевантні продукти. ШІ може рекомендувати відповідні товари, перебудовувати посадкові сторінки під інтереси споживачів або складати персональні добірки.

Так працюють рекомендаційні системи у соціальних мережах та на сайтах з високою відвідуваністю. Алгоритми на основі ШІ відстежують дії користувачів та пропонують контент, який сподобається їм з високою ймовірністю. В «Яндекс.Музиці» складають персональні плейлисти на основі переваг, а онлайн-ретейлер SimpleWine впровадив персоналізацію всього сайту та програми. Кожна сторінка перебудовується на користь користувача.

Щоб робити музичні добірки, «Яндекс.Радіо» комбінує оцінки від користувачів, працю спеціально найнятих людей та штучний інтелект. Скріншот: сайт «Яндекс.Радіо»

У «ВТБ» персоналізували рекламні кампанії: ШІ визначав приналежність користувача до однієї з груп та показував відповідні креативи. Клікабельність таргетованої реклами зросла у 1,5 рази, конверсія – від 2 до 6%.

Senior Data Scientist у Grid Dynamics Олексій Романов розповідає про кейс застосування ШІ: рекомендаційна система пошуку схожих товарів збільшила конверсію на 11% в інтернет-магазині Масy’s. Це принесло компанії додаткові 28 млн. доларів щорічно.

Генеральний директор RTB House в Росії Олексій Хіжов розповів про внутрішню розробку компанії – Full-Funnel Marketing Solutions. Вона відстежує дії користувачів, виконуючи до 240 трлн операцій за кілька секунд. Так система підбирає відповідний контент, повідомлення та майданчик для комунікації для кожного потенційного клієнта.

Як впровадити у бізнес вже зараз. Ринок пропонує широкий набір сервісів персоналізації на базі ШІ для різних типів комунікацій та для різних галузей. Наприклад, Dynamic Yield персоналізує імейли, товарні рекомендації, пропонований контент та рекомендації всередині додатків.

До цього розділу можна віднести платформи для автоматизації маркетингу, такі як Mindbox. Платформи збирають усі дані про користувачів в одному місці, а також пов’язують усі канали комунікації. Це дозволяє маркетологам відправляти персоналізовані матеріали без звернення до програміста: SMS, email, вікна, що спливають на сайті, продуктові рекомендації.

Щоб підвищити ефективність таких комунікацій, використовують ШІ. Платформи для автоматизації підвищують конверсію існуючого трафіку і вимагають ресурсів для інтеграції. Тому їх найчастіше використовують великі компанії.

Віртуальні асистенти та чат-боти: автоматичне спілкування з клієнтами

Штучний інтелект використовують для віртуальних асистентів, помічників та чат-ботів. ШІ може вести десятки діалогів одночасно і обробляє запити швидше за операторів. Штучний інтелект може вирішувати завдання, недоступні для побудованих за простими лінійними алгоритмами чат-ботів та голосових меню .

«Штучний інтелект, який обробляє природну мову, використовують здебільшого за дуже великої кількості сценаріїв, за якими потрібно консультувати користувача», — пояснює Микита Морозов, директор з маркетингу ШІ-компанії Cleverbots. За його словами, ШІ потрібен для завдань, які неможливо вирішити лінійним способом без втрати як сервіс. Окупність ШІ в комунікаціях залежить від кількості клієнтів: що більше користувачів, то швидше повернуться інвестиції.

Так працює бот в «Сбері» – транскрибує мова, отримує сенс і відносить звернення до конкретної тематики. Кожна тематика має свій сценарій рішення. Якщо бот чогось не розуміє, він передає звернення до профільного співробітника. Робот підвищив швидкість обробки звернень у банку на 3%.

Голосовий асистент на базі ШІ «Пошти Росії» працює так само, але перетворює відповіді на мову за допомогою технології Yandex SpeechKit: він відповідає на запитання голосом з інтонаціями, характерними для людини. Завдяки роботі відстеження відправлень автоматизували на 65%, а економія склала 9,5 млн рублів у червні – грудні 2020 року.

Чат-бот «Олега», голосового помічника від «Тінькофф», у соціальній мережі «ВКонтакті». Скриншот: Skillbox Media

У «Мегафоні» використовують ШІ для вихідних комунікацій. Штучний інтелект формує пропозиції на основі даних про клієнтів та спілкується із співрозмовником за допомогою синтезованої мови. Голосові роботи навчалися на записах дзвінків реальних операторів. Це дозволило їм освоїти складні функції: наприклад, боти розуміють прохання передзвонити та зв’язуються з користувачем у заздалегідь обумовлений час.

Керівник Data Science напряму в Usetech Ілля Смирнов розповів про свій кейс – чат-бот для страхової компанії. Бот повністю закривав 30% запитів в автоматичному режимі без участі оператора, ще 35% запитів вимагало лише підтвердження оператора. Середній термін вирішення запиту, що вимагає участі оператора, було скорочено з кількох годин до 10-15 хвилин.

Ще один приклад ШІ у комунікаціях – віртуальні аватари. За словами СЕО Black VR (розробник AR/VR технологій) Крістіни Шумської, завдяки ІІ 3D-модель може повторювати міміку, емоції людини та поведінку.

Поки що штучний інтелект у комунікаціях здатний якісно вирішувати типові завдання, а складні звернення він передає оператору. Можливо, розвиток технологій дозволить повністю передати спілкування зі споживачами ШІ та відмовитися від операторів.

Деякі вважають, що застосування ШІ в чат-ботах невиправдане для малого та середнього бізнесу. CEO Popmechanic Капітон Смирнов каже, що ШІ – інструмент великих корпорацій рівня Apple та «Яндекса». На старті проекту важливо створити MVP, мінімально життєздатний продукт і поступово його вдосконалювати.

Як можна впровадити у бізнес вже зараз. Є два способи створити чат-бота зі штучним інтелектом. Перший – це використовувати конструктора ботів з ІІ, наприклад, Pipe.bot і SAP Conversational AI. Другий – залучити розробників, які зроблять помічника на замовлення.

Думки маркетологів щодо конструкторів розділилися. Як ми вже писали в гайді Skillbox Media з чат-ботів, деякі вважають, що хорошого помічника зі штучним інтелектом без розробників не зробити.

Щодо голосових помічників, то на ринку доступні сервіси, які створюють і розпізнають мову. Вони працюють на штучному інтелекті. Наприклад Yandex SpeechKit. Однак, щоб помістити ці програми всередину голосових помічників, потрібно залучати команду програмістів.

Реклама та націлення: ШІ керує кампанією замість фахівця

Штучний інтелект допомагає оптимізувати рекламу та робити її ефективніше. Його вже давно використовують у своїх системах Google, Facebook та «Яндекс».

Головний запуск останнього року у цій сфері – Google Performance Max. Система зі штучним інтелектом управляє рекламою одразу на всіх майданчиках Google. Користувачеві потрібно лише надати матеріали для креативів, описати цільову аудиторію та виконати ще кілька налаштувань.

Алгоритм сам збере креативи та вибере найсильніші, оптимізує бюджет кампанії, налаштує час показу та уточнить цільову аудиторію. Детально про pMax ми розповідаємо тут.

Performance Max – це спеціальний тип кампанії, який можна вибрати у рекламному кабінеті Google.

У Google використовували ІІ не тільки для управління онлайн рекламою, але і для офлайн просування. Так, креативний директор Google Unskippable Labs Ноель Пааш розповідав про кейс із зовнішньою рекламою в Лондоні.

Компанія Google Outside на підтримку пошуку об’єднала 160 рекламних конструкцій по всьому місту. Рекламні банери показували перехожим рекомендації про найближчі маршрути, події, рецепти та ідеї на вечір. Контент банера змінювався залежно від часу доби, погоди, географії, останніх новин та пошукових трендів.

Так ШІ допомагав оптимізувати зовнішню рекламу. 81% перехожих, які бачили кампанію, назвали Google найінноваційнішим брендом. А кожен п’ятий користувач після цього встановив Google Пошук на свій телефон.

У комунікаційному холдингу Dentsu поділилися таким кейсом: компанія використовує модель Owox BI. Модель оцінює можливість покупки для кожного відвідувача сайту. Вона розуміє, чи варто витрачати на користувача бюджет. ШІ навчається на історії даних про поведінку відвідувачів, даних із CRM та агрегованих, анонімізованих даних десятків тисяч клієнтських проектів Owox. Завдяки йому ROI рекламних кампаній Dentsu виріс у 2,2 рази.

Як можна впровадити у бізнес вже зараз. Рекламні системи від Google, “Яндекс” та Facebook використовують штучний інтелект. Формально будь-який рекламодавець цих систем застосовує ШІ. Проте рекламу ще потрібно правильно налаштувати. Щоб розібратися з ШІ-системою від Google, в Skillbox Media є спеціальний гайд Google Performance Max.

Як і у випадку з генерацією контенту, для різних завдань та рекламних каналів існують свої програми. Наприклад, це вже згадані розробки від Owox або сервіс для автоматичного керування рекламою Alytics, який працює з контекстом у «Яндекс.Директі» та Google Ads.

Інші приклади: від оцінки квартир до каталогів одягу

Штучний інтелект можна використовувати для різноманітних завдань – від обробки фотографій до управління бюджетом. Ми опитали підприємців, маркетологів та розробників та отримали від них приклади найрізноманітніших інструментів з ШІ.

Зниження юридичних видатків. У ДК «Технології та бізнес» використовують ШІ для опрацювання договорів. Як розповів генеральний директор компанії Андрій Мелков, до впровадження штучного інтелекту договорами займалося 30 осіб, зараз – п’ять. Фахівці перевіряють документи, тоді як бот розпізнає 95% інформації.

Аналіз трафіку в офлайн-магазинах. Системи розпізнавання осіб, що працюють на ШІ, використовують для аналітики в офлайн-магазинах. За словами директора по продуктам Ivideon Заура Абуталімова, такі послуги можуть заносити дані відразу в CRM-систему. ШІ від Ivideon порахує кількість повторних покупок, зрозуміє вік та стать клієнтів, оцінить конверсію з відвідувачів у покупців.

Зниження витрат за послуги підрядників. У «ДомКлік» впровадили автоматичну оцінку вартості житла. Раніше вартість оцінювали підрядники, тепер займаються цим комп’ютерні моделі. Вони аналізують ціни в оголошеннях сайту та суми іпотечних угод та становлять прогноз ціни. В результаті компанія заощаджує 15 млн рублів на рік на послугах підрядників, а частка автоматично схвалених заявок зросла на 8%.

Пошук кращого місця для точок продажу в офлайні. «ВТБ» та «Ростелеком» розробили геоплатформу, яка прогнозує попит, потоки клієнтів та інші фактори у конкретних локаціях. Це дозволяє прийняти рішення про розміщення нової точки продажу, офісу чи філії.

Аналітика каталогів у інтернет-магазинах. Як розповів СЕО компанії Expasoft Володимир Дюбанов, розроблений його компанією, інструмент diVision вміє розпізнавати предмет одягу на фото. Сервіс вивчає фотографію та описує її за допомогою тегів. Наприклад, він повідомить, що ця сукня назве матеріал і колір.

ШІ знає більше ста тегів та 2500 кольорів. Технологія потрібна для того, щоб показати користувачам схожі товари, підібрати рекомендації під їх переваги, зробити пошук за товарами різноманітним.

Що буде далі?

Штучний інтелект можуть використовувати у своєму маркетингу і великі та невеликі компанії. У перших, зазвичай, є ресурси для власні розробки, тоді як невеликі команди використовують no-code-сервисы.

Поки малий та середній бізнес не так активно впроваджує ШІ, як великі бренди, констатує старший менеджер практики Applied Intelligence компанії Accenture у Росії Олексій Сергєєв. Він закликає невеликі компанії діяти сміливіше та активніше освоювати штучний інтелект.

Є безліч готових інструментів і підходів, випробуваних великими брендами, що не вимагають тривалих циклів перевірки гіпотез. Ці інструменти можна впровадити з передбачуваними термінами та витратами», — каже експерт.

Технології розвиватимуться і братимуть на себе більше рутини маркетологів. Проте навряд чи ШІ повністю замінить людину. «Потрібно дивитися на штучний інтелект як спосіб перевірити припущення і максимізувати віддачу від ресурсів, витрачених на маркетинг», — вважає креативний директор Google Unskippable Labs Ноель Пааш.

Олексій Сергєєв з Accenture підтверджує: швидше за все, ШІ просто підвищить ефективність рішень та дій людей. Поки що незрозуміло, як це позначиться на кількості робочих місць. Швидше за все, роботодавці з розвитком технологій залучатимуть більш кваліфікованих працівників. “Якщо кандидатам на вакансію “маркетинговий аналітик” ще не відмовляють через відсутність слова Python у CV – то це питання часу”, – підсумовує експерт.