Что ведущие консультанты говорят об использовании ИИ в маркетинге?

Маркетологи начали использовать искусственный интеллект для улучшения каждого шага на пути к покупке. ИИ используется для прогнозирования продаж, персонализированного взаимодействия с веб-сайтом, круглосуточного обслуживания клиентов с помощью чат-ботов и оптимизации рентабельности инвестиций с помощью программного таргетинга рекламы.

Ведущие консультанты, такие как Deloitte, McKinsey and Company, Bain and Company, EY LLP и Boston Consulting Group, проводят исследования, чтобы определить роль искусственного интеллекта в маркетинге.

Давайте посмотрим, что говорят ведущие консультанты об использовании ИИ в маркетинге.

Deloitte: «Предоставляйте персонализированный опыт в масштабе предприятия с помощью ИИ»

Согласно отчету Deloitte об исследовании CMO за 2019 год, 56% участников ожидали использования ИИ для персонализации контента. 33% респондентов прогнозируют применение ИИ для повышения рентабельности инвестиций в маркетинг за счет оптимизации маркетингового контента и сроков.

Маркетологи не могут обрабатывать тонны данных обо всех своих клиентах одновременно. Вот почему они разделили клиентов на разные сегменты (на основе характеристик, поведения в Интернете и истории покупок).

Однако этого может быть недостаточно. Теперь клиенты требуют, чтобы бренды действовали в соответствии с их потребностями, точно так же, как их обслуживает любимый персонал в своем ресторане.

Предложить этот тип персонализации на уровне предприятия сложно. Вот где искусственный интеллект может помочь предприятиям предоставлять эти возможности миллионам клиентов одновременно.

56% маркетологов считают, что ИИ может помочь улучшить взаимодействие с клиентами и потенциальными клиентами. Такие компании, как Omniconvert, уже используют искусственный интеллект для развертывания более 500 новых автоматизированных экспериментов каждые 4 часа.

Deloitte говорит: «Искусственный интеллект и машинное обучение могут принимать решения в данный момент на основе сотен или тысяч точек данных, гораздо больше, чем мы, люди, можем учесть и сделать это в масштабе предприятия».

Это не означает, что в маркетинге вашего бизнеса полностью полагаться на ИИ. Речь идет об использовании сверхспособностей искусственного интеллекта для принятия молниеносных решений и одновременного обслуживания миллионов индивидуальных клиентов.

Чтобы эффективно использовать ИИ в маркетинге, вам необходим соответствующий уровень прозрачности и интерпретируемости. Без интерпретируемости было бы трудно определить, какой вклад искусственный интеллект вносит в ваш бизнес.

За счет упреждающего и стратегического поиска способов интеграции ИИ и расширения сотрудничества между машинами и людьми в вашей организации вы можете установить более тесные связи с миллионами своих клиентов.

McKinsey and Company: «Внедрение основных практик для улучшения результатов искусственного интеллекта»

Исследование Маккинси показало, что 44% компаний сократили операционные расходы и увеличили доходы бизнеса за счет использования ИИ в маркетинге.

Ожидается, что искусственный интеллект будет оказывать влияние на бизнес в области продаж и маркетинга на сумму около 2,6 триллиона долларов в год.

Некоторые компании из различных секторов достигают огромных результатов в бизнесе с помощью ИИ. У этих высокоэффективных компаний был как более высокий рост доходов, так и более значительное снижение затрат, чем у других компаний, использующих ИИ.

Выяснилось, что 20% организаций внедрили ИИ в своих компаниях в 2019 году. Ожидается, что в 2020 году это число будет расти.

По словам Маккинси, эти компании с большей вероятностью будут применять основные методы ИИ для увеличения стоимости и снижения рисков, связанных с технологиями.

Основные методы, применяемые высокопроизводительными специалистами в области искусственного интеллекта, включают:

• Инвестирование в талант и обучение искусственного интеллекта.
• Обеспечение бизнес-персонала и технического персонала необходимыми навыками.
• Согласование руководителей бизнеса, аналитиков и ИТ-специалистов для совместной работы над конкретными проблемами.
• Корректировка тактики ИИ со своей корпоративной стратегией.
• Наличие стратегии ИИ с четкой дорожной картой на уровне предприятия.
• Создание четко определенных процессов управления критически важными решениями, связанными с данными.
• Часто обновляйте модели AI.
• Использование аналитики искусственного интеллекта в режиме реального времени для ежедневного принятия решений.
• Отслеживание исчерпывающего набора различных показателей эффективности ИИ.

Внедрение этих основных методов может увеличить ваши шансы на улучшение результатов, получаемых с помощью искусственного интеллекта в вашем маркетинге.

Bain and Company: «Используйте возможности ИИ для увеличения перекрестных продаж»

У интернет-магазинов, использующих алгоритмы машинного обучения для сбора информации о клиентах и ​​подробных профилей покупателей, средняя стоимость заказов увеличилась с 5% до 10%, а рентабельность инвестиций выросла в 6-7 раз.

Перекрестные продажи могут улучшить вашу среднюю стоимость заказа и чистую прибыль. Но для многих маркетологов сложно определить, какие продукты продавать и когда.

В интересном кейсе компания сосредоточилась на перекрестных продажах с использованием искусственного интеллекта.

У компании было все (качественные данные, правильные технологии и внутренние таланты), чтобы добиться лучших результатов. Однако команда аналитиков не была согласована с экспертами по бизнес-подразделениям и функциональным направлениям.

Компания создала новую команду как программистов, так и экспертов-аналитиков. Новая команда изменила старый подход к аналитике, чтобы добиться значимых результатов.

Команда оценила текущие показатели перекрестных продаж и изучила события, которые привели к продаже дополнительных продуктов.

Затем они использовали алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы определить, какой продукт покупатель, скорее всего, купит следующим. Команда обучила ИИ, интегрировав 20 баз данных в систему, содержащую 10-летнюю историю клиента и внешние данные.

Они использовали методологии гибкой разработки, чтобы разбить проект на небольшие части, которые охватывали все основные задачи, такие как подготовка и загрузка данных, тестирование и внедрение, а также передача знаний.

Они также проводили еженедельные встречи с высшим руководством для устранения препятствий, мешающих перекрестным продажам.

Маркетинговые идеи, полученные с помощью новых возможностей машинного обучения, помогли повысить эффективность маркетинга в 10 раз. Компания также увеличила на 25% дополнительную выручку за счет перекрестных продаж.

Стратегическое внедрение ИИ для понимания поведения клиентов и рекомендации дополнительных продуктов может значительно расширить ваши возможности перекрестных продаж.

EY (Ernst and Young) LLP: «Оценить риски и преодолеть барьеры внедрения искусственного интеллекта»

Исследование EY, проведенное среди генеральных директоров и руководителей предприятий, показывает, что 62% респондентов считают, что искусственный интеллект окажет значительное влияние на повышение эффективности в их компании.

Еще 62% считают, что искусственный интеллект будет играть важную роль в сохранении конкурентоспособности их компании. Кроме того, 60% респондентов считают, что искусственный интеллект поможет им лучше понять клиентов.

Однако самым большим препятствием для внедрения искусственного интеллекта является нехватка квалифицированных специалистов. В ходе опроса EY обнаружила некоторые ограничения, влияющие на внедрение ИИ. Эти препятствия включают:

• Отсутствие специалистов, необходимых для внедрения ИИ.
• Отсутствие доверия к качеству данных.
• Обеспокоенность по поводу конфиденциальности и использования данных.
• Отсутствие необходимой инфраструктуры и взаимодействия.

Два фактора для преодоления этих барьеров (по мнению генеральных директоров и руководителей предприятий):

• Наличие убедительного экономического обоснования для ИИ.
• Наличие стратегического видения и приверженности искусственному интеллекту от руководителей высшего звена.

Для реализации ИИ вы можете использовать подход сверху вниз или снизу вверх, оба из которых хороши.

Подход «сверху вниз» начинается с выявления бизнес-проблемы и сводится к анализу технической осуществимости. Подход снизу вверх начинается с определения технологии искусственного интеллекта и сводится к определению того, какая ценность может быть предоставлена.

Самый большой риск, который искусственный интеллект представляет для бизнеса, - это предвзятость данных. ИИ усилит предвзятость, если вы точно не проведете проверки, чтобы этого не произошло. Если вы не сможете распознать предпочтение, вы в конечном итоге потратите сотни долларов на маркетинговые кампании и не увидите результата.

Непонимание регулирующими органами ИИ также может вызвать проблемы. Следовательно, организациям важно инвестировать в обучение и развитие механизмов внутреннего контроля, чтобы они могли принимать информированные решения на основе данных.

Boston Consulting Group: «Объедините ИИ и человеческий фактор в бизнесе»

Бостон говорит: «Организации, объединяющие возможности людей и машин, будут развивать превосходный клиентский опыт и отношения, более продуктивные операции и резко увеличивают темпы внедрения инноваций».

Глобальная FMCG-компания использовала ИИ для оптимизации процесса распределения маркетинговых расходов. Моделирование расширенной аналитики сравнило рентабельность инвестиций по брендам, рынкам и медиа-каналам и создало динамическую модель для анализа различных потенциальных сценариев распределения этих расходов.

В результате компания приняла более обоснованные решения о расходах и добилась увеличения рентабельности инвестиций в маркетинг на 10% в течение первых 12 месяцев.

Но выигрывает ли каждая компания, внедряющая ИИ?

В опросе, проведенном BCG, 90% респондентов согласились с тем, что искусственный интеллект представляет собой бизнес-возможность для их компании. Однако 70% компаний пока что сообщают о минимальном влиянии ИИ или его отсутствии.

Чтобы ИИ приносил исключительные результаты, компаниям необходимо интегрировать его в отдельные процессы, лежащие в основе их бизнеса. Компаниям необходимо разработать правильные петли обратной связи, чтобы искусственный интеллект со временем стал лучше.

По словам Бостона, компании, сочетающие человеческий фактор (организацию, талант и способы работы) с технологиями (данные и цифровые платформы), добиваются лучших результатов. Результаты включают:

• Персонализированный клиентский опыт и отношения
• Бионические операции
• Новые предложения, услуги и бизнес-модели

Заключение

Компании, использующие ИИ в маркетинге, демонстрируют более высокий рост, чем те, кто этого не делает. Это также подтверждают исследования и исследования ведущих консалтинговых компаний. Однако для получения максимальной выгоды от ИИ крайне важно определить проблему, которую вы хотите решить, и нанять лучших специалистов для управления этой технологией.