Роль искусственного интеллекта для глубокой персонализации клиентского опыта

Посмотрите вокруг - у нас есть сверхточные рекламные механизмы на основе искусственного интеллекта: умные плейлисты, инструменты рекомендации контента на YouTube и Netflix, чат-боты вместо консультантов и мегамагазины без кассиров. Мы уже живем в эпоху искусственного интеллекта. Тем не менее, по большей части проникновение ИИ в рекламу настолько тонкое, что остается незамеченным.

На протяжении почти десяти лет реклама с использованием искусственного интеллекта помогает маркетологам справляться с повседневными проблемами, такими как сегментация, автоматизация и интерпретация больших данных в соответствии с намерениями клиентов.

Сегодня технология искусственного интеллекта в рекламе охватывает автоматизацию, персонализацию , сегментацию и другие функции, без которых невозможно представить себе стеки рекламы.

Итак, зачем вообще эти функции стекам объявлений? Ответ в данных.

Если в эпоху ручного размещения рекламы профессионалы жаловались на серьезную нехватку данных, то сегодня объемы данных настолько огромны, что их едва ли можно обработать без технологий.

Когда рынок рекламных технологий перенасыщен, решения ИИ на основе данных появляются то и дело, поэтому важно понимать, насколько важна эта технология для вашего стека, чтобы принимать правильные решения и обоснованные инвестиции.

Важность ИИ в стеке рекламных технологий и его отличие от других технологий

Использование ИИ в рекламе помогает выявлять и распознавать поведенческие модели путем анализа огромных массивов больших данных, собранных за длительный период времени.

Почти все источники данных, используемые для получения информации о клиентах (прямая личная информация, социальные сети, покупательские привычки в Интернете и офлайн), могут использоваться для прогнозирования будущего поведения и покупательских наклонностей.

Таким образом, рекламные стеки создают прогностические модели для определения моделей поведения пользователей. Эти шаблоны, в свою очередь, позволяют предоставлять рекомендации по продукту, подходящие для конкретного человека, времени и контекста.

Проще говоря, величайшая способность искусственного интеллекта в стеке рекламных технологий заключается в том, что он может просматривать огромное количество отдельной пользовательской информации и интерпретировать ее по-человечески.

В отличие от традиционных вычислительных систем, когнитивная функция ИИ позволяет понять, кто является целевой аудиторией, что им нравится, а что может не нравиться, какой выбор покупок они, скорее всего, сделают и какое устройство они, скорее всего, будут использовать для этого.

Таким образом, ИИ может выполнять множество задач в стеке рекламы, от автоматизации рабочего процесса до персонализации рекламных сообщений и их доставки.

Какова же тогда роль других технологий, таких как машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение?

1. Машинное обучение

Машинное обучение также является отраслью искусственного интеллекта. Машинное обучение, как правило, работает бок о бок с ИИ и выполняет функцию экспериментального обучения.

Он собирает данные, анализирует их и со временем учится распознавать новые закономерности, чтобы иметь возможность инструктировать систему о том, как оптимизировать рекламные кампании в будущем.

Таким образом, например, ML может анализировать шаблоны ставок в различных типах аукционов и условиях и полагаться на эту информацию для разработки наилучшей стратегии назначения ставок.

2. Нейронные сети

Нейронные сети построены на математических моделях, которые воспроизводят работу человеческого мозга, чтобы воспроизвести искусственный интеллект.

Их алгоритмы основаны на тесно взаимосвязанных узлах, которые работают так же, как человеческие нейроны, ориентированные в основном на распознавание образов.

В рекламных стеках основная цель нейронных сетей - обработать как можно больше данных для получения точных и наиболее ценных результатов из собранных данных.

3. Глубокое обучение

Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения, которое применяет возможности обработки данных нейронных сетей для лучшего анализа данных в различных контекстах, распознавания шаблонов и применения этих шаблонов к категориям, обычно используемым для классификации.

Рекламные гиганты, такие как Google и Facebook, известны своей реализацией глубокого обучения для прогнозного моделирования.

Эти алгоритмы создают большие возможности для рекламных стеков, когда речь идет о конкретных функциях: геоанализ, сегментация, анализ минимальных ставок и оптимизация тайм-аутов, расширение аудитории и этот список можно продолжить.

Эти технологии тесно взаимосвязаны и помогают рекламному стеку работать бесперебойно и эффективно.

Три преимущества, которые заставляют маркетологов вкладывать средства в рекламные стеки искусственного интеллекта

В ближайшем будущем реклама будет полностью изменена. Исчезнет ситуация, когда пользователь увидит обилие баннеров с совершенно нерелевантными товарами.

Персонализированные маркетинговые сообщения в цифровой рекламе дают клиенту чувство ценности и стимулируют лояльность пользователей, что приводит не только к увеличению CTR и конверсий, но также к лучшему вовлечению и удержанию пользователей.

Следующие статистические данные могут в полной мере продемонстрировать эту тенденцию:

• 88% маркетологов в США утверждают, что персонализация оказывает ощутимое влияние на результаты их рекламы.
• 40% руководителей компаний в сфере электронной коммерции сообщают, что персонализация напрямую влияет на их продажи и доходы компании.
• При персонализированном маркетинге у брендов обычно наблюдается рост продаж как минимум на 20%.
• 80% пользователей сообщают, что они более склонны совершать покупки, когда реклама персонализируется.

Специалисты по маркетингу и рекламе, внедряющие ИИ, достигают гораздо лучших результатов рекламных кампаний, что, в свою очередь, приводит к более высоким доходам, которые рекламный стек генерирует в течение этого периода. Следующие три причины дают краткое объяснение того, как ИИ способствует этому:

1. Увеличение конверсии.

CRM-системы со встроенным ИИ, например, могут автоматически определять вероятность конверсии, предлагать, какой тип услуги или продукта клиент купит, и какой тип сообщения будет наиболее актуален для клиента.

Благодаря этому менеджеры по продажам могут сосредоточиться на своих усилиях и на том, где их применить.  

2. Поиск лучших каналов связи с клиентами.

AI также может помочь маркетологам определить взаимосвязь между количеством взаимодействий и каналов (электронная почта, звонок, push-сообщение), чтобы определить вероятность транзакции для различных сегментов клиентов.

3. Включение персонализации рекламы.

Совместное использование рекламы и искусственного интеллекта может легко улучшить результаты персонализации. Таким образом, ритейлеры могут вдохнуть новую жизнь в программы лояльности, которые по каким-то причинам стали неэффективными.

Поскольку такие программы в первую очередь основаны на скидках и горячих предложениях, они могут получить вторую жизнь; например, с помощью релевантных геомаркетинговых кампаний на основе местоположения или геозон.

Вот почему для маркетологов, брендов и рекламодателей, инвестирующие деньги в стеки на основе искусственного интеллекта, кажутся коммерческой возможностью номер один.

Фактически, опрос Deloitte показывает, что более 82% средних и крупных компаний в Великобритании используют возможности искусственного интеллекта.

В то же время едва ли 15% этих компаний знают, как на самом деле овладеть всеми возможностями ИИ (24% в США, 22% в Германии, 19% в Канаде и 17% во Франции).

Поскольку рекламные технологии в значительной степени зависят от данных, инвестирование в комплексные рекламные стеки на основе искусственного интеллекта может стать еще одной перспективой.

Хотя Facebook и Google владеют большей частью пользовательских данных, они, вероятно, единственные компании, которые в полной мере используют возможности ИИ.

Теперь компании, инвестирующие в рекламные стеки на основе искусственного интеллекта, смогут создавать персонализированные продукты и услуги, которые легко привлекают новых клиентов с помощью индивидуальных предложений.

Минусы использования ИИ в рекламе и способы их преодоления

Если преимущества рекламы на основе ИИ связаны с возможностями автоматизации рабочего процесса , сегментации и персонализации сообщений, недостатки использования ИИ в рекламе могут быть не столь очевидны.

1. Отсутствие опыта

Инерция и отсутствие технической экспертизы - основные причины, по которым стек рекламы на основе ИИ является для многих компаний несбыточной мечтой.

В связи с этим крайне важно нанять правильных людей на этапе разработки стека объявлений, в большинстве случаев это означает приглашение специалистов по данным, специалистов по данным и инженеров по программному обеспечению в организацию.

2. Более высокая стоимость

Реклама на основе искусственного интеллекта всегда была дороже по сравнению с вариантами, в которых отсутствует таргетинг рекламы, сегментация и возможности автоматизации искусственного интеллекта . Естественно, что большие технологические возможности всегда влекут за собой удорожание.

Выбирая между рекламной платформой AI и не-AI, помните, что первая, скорее всего, будет более продвинутой и, следовательно, более дорогой.

Хорошая новость заключается в том, что по мере развития технологий и их широкого распространения на рынке их цена имеет тенденцию к снижению.

Хороший пример - алгоритмическая реклама . Основанная на алгоритмической покупке, программная реклама впервые появилась в 1996 году с Google DoubleClick.

Позже она превратилась в быстрорастущую индустрию рекламных технологий с множеством решений, доступных как для предприятий, так и для независимых рекламодателей.

Программные рекламные платформы на основе ИИ позволяют легко сегментировать аудиторию, персонализировать сообщения, использовать гибкие настройки для настройки параметров кампании и оптимизировать рекламные кампании на ходу.

Такие платформы представляют собой сложные инструменты на базе искусственного интеллекта, которые учитывают множество критериев, чтобы убедиться, что купленная реклама подходит как целевому пользователю, так и рекламодателю.

Такие платформы автоматически покупают показы на веб-сайтах от имени рекламодателей и направляют их целевой аудитории в нужное время и на нужном устройстве.

Как программные инструменты ИИ способствуют более глубокой персонализации

1. Динамическая оптимизация объявлений.

Технология, которая адаптирует рекламу в соответствии с дизайном, цветом и макетом для каждого отдельного пользователя в соответствии с их вкусом и предпочтениями в режиме реального времени.

В результате компании могут разрабатывать уникальные дизайнерские решения, сочетающие брендинг, производительность и персонализацию в одном креативе.

2. Предиктивные торги.

Прогнозирование ставок помогает системе правильно оценивать массивы данных и предлагать правильную ставку в нужный момент во время аукциона с алгоритмической продажей.

Этот трюк помогает в конечном итоге снизить стоимость показа рекламы. Алгоритм анализирует историю покупок пользователя, а также модели поведения и точно определяет, какое предложение с наибольшей вероятностью приведет к конверсии.

3. Рекомендации по продукту

Этот рекламный алгоритм искусственного интеллекта добавляет рекомендуемые продукты к рекламе, которую пользователь видит на странице.

Чтобы определить покупательское намерение, функция рекомендаций по продуктам учитывает историю покупок пользователей, самые популярные продукты и предыдущие действия, а также действия других клиентов, обладающих схожими характеристиками.

После смешения этих факторов технология рекомендует те продукты, которые потенциально могут быть приобретены покупателем.

Подводить итоги  

Рекламная индустрия в своей основе построена на данных. Вот почему нет лучшей миссии для ИИ в рекламных стеках, чем автоматизировать процессы, упростить рутинные задачи, сократить рекламные бюджеты и персонализировать взаимодействие с пользователем.

В то же время внедрение небольших алгоритмов в рекламный стек не должно быть дорогостоящим или требовать установки десятков сторонних приложений, которые только хранят рекламные инструменты, которыми должны управлять маркетологи.

Инвестируя в интеллектуальные программные рекламные платформы AI, каждая компания может максимизировать потенциал данных с помощью комплексной персонализации кампании, автоматизации и постоянной оптимизации кампании.

Иван Гузенко - генеральный директор SmartyAds.