Изкуственият интелект (AI) има многобройни приложения в бизнеса. Сред най-перспективните е изкуственият интелект в маркетинга. Има голямо разнообразие от AI маркетингови инструменти, но като цяло става дума за софтуерни алгоритми, които използват машинно самообучение (ML), за да създадат персонализирано съдържание в реално време, въз основа на събраните потребителски данни. Целта е осигуряване на по-добро изживяване за потребителите и конкурентно предимство за бизнеса.
Маркетингът с изкуствен интелект включва две стъпки. Първата е максимално добро опознаване на потребителя, а втората е прецизно прицелване с използване на информацията от първата стъпка. Инструментите за AI маркетинг водят началото си стремежа на компаниите за онлайн търговия да индивидуализират "потребителското изживяване" като имитират личния подход на един добър продавач в реален магазин. Той преценява нуждите на потребителя и насочва вниманието му към продукти, които го интересуват.
Днес този подход е навсякъде в онлайн пространството. Пример за това са, да речем, рекламите за обувки, които виждаме във Facebook след като посетим онлайн магазин за обувки. Дело на инструментите за AI маркетинг са всички индивидуално таргетирани реклами, както и персонализираните препоръки за съдържание и продукти, всичко това осъществявано в реално време. В следващите редове ще дадем няколко примера за това как AI маркетингът може да бъде полезен за бизнеса.
Клиентско профилиране
Първата стъпка в AI маркетинга е събиране на всички достъпни данни, за да се изгради "360-градусов поглед" към поведението на потребителя, включително продуктите, които купува. Профилирането включва например информацията, която потребителите споделят в социалните мрежи. Следващата стъпка е тези данни да бъдат използвани за извличането на прогноза за бъдещото поведение. Ролята на изкуствения интелект е да обработи и категоризира данните, за да създаде възможно най-добро разбиране за клиента. Изкуственият интелект действа като своеобразна лупа, чрез която в големите бази данни могат да бъдат видени конкретни тенденции чак до нивото на отделните потребители. Крайният резултат е, че компанията получава богата база данни, която може да бъде интегрирана в CRM и BI системи и да бъде използвана за изграждането на прецизно насочени маркетингови кампании. Важна уговорка е, че клиентското профилиране е законно само при наличието на съгласие от потребителя.
Прогнозиране на продажби
AI софтуерни алгоритми правят прогнозен анализ на бъдещите продажби като обработват данни в реално време и свързват конкретни показатели с направените продажби. Тези данни може да са събрани от история на търсения и други активности, e-mail съобщения, "бисквитки", дата и час на покупката, данни за местоположението и т.н. Резултатите от анализа се прилагат към текущите и бъдещите кампании, като софтуерът дава оценка за вероятността за осъществяване на определени продажби, както и препоръки за персонализирана реклама. Машинното обучение (ML) и дълбокото обучение (DL) позволява алгоритмите да се самообучават в процеса на работа и така да стават все по-прецизни в прогнозите. Според изследователската компания Aberdeen кампаниите, които използват прогнозни анализи, постигат средно 21% увеличение на годишните приходи, в сравнение с 12% при бизнесите, които не се възползват от тази възможност.
Социално прослушване
Хората обичат да споделят мненията си за всичко в Twitter, Facebook и Instagram и други социални мрежи. Тази информация е истинско съкровище за компаниите, защото им осигурява моментална, "гореща" и неподправена обратна връзка за това какво мислят за тях техните клиенти. Инструментите за социално прослушване автоматизират този процес като прослушват в реално време социалните платформи за всяко споменаване на вашия бранд, на вашите продукти, на вашите конкуренти и на ключови думи и хаштагове, свързани с всичко изброено дотук. Това позволява бърза и ефективна реакция на проблеми с продуктите или с обслужването на клиентите, или при управление на внезапно избухнали кризи. В допълнение получавате и конкурентен анализ в реално време.
Важно е да се отбележи, че социалното прослушване (social listening) е нещо различно и по-задълбочено от т.нар. social media monitoring (наблюдение в социалните мрежи). Социалното прослушване не просто измерва ангажирането на клиентите, но и анализира какво стои зад хаштаговете, коментарите, емоджитата, харесванията и т.н. Това става чрез т.нар. opinion mining (анализ на мнения) или sentiment analysis (анализ на настроенията). Софтуерът реално прочита коментарите, разбира каква е нагласата на потребителя и я категоризира като позитивна, негативна или неутрална.
Препоръчвай умно
Персонализираните продуктови препоръки са част от онлайн магазините още от "каменната ера" на електронната търговия през 90-те години на миналия век. AI алгоритмите обаче превръщат препоръките на продукти и съдържание в силно средство за стимулиране на продажбите. Ако това не ви говори нищо, просто си спомнете за онова "Клиентите, които купиха този продукт си купиха и…" в Amazon, за персонализираните списъци с песни, които бихте харесали в Spotify или за "Хора, които може да познавате" във Facebook. Тук можем да добавим препоръките за филми в стрийминг платформите и много други примери.
В контекста на онлайн магазините продуктовите препоръки имат за цел да улеснят потребителите в намирането на това, което търсят. Това е ключово, защото, както всички знаем, търсенето на конкретен продукт в интернет може да доведе до потъване в море от информация и безброй избори за правене. В крайна сметка всички печелят, ако системата е направила правилните препоръки - потребителят е доволен, защото е намерил, каквото търси без усилия, а онлайн търговецът е спечелил осъществена продажба и лоялен клиент.
Автор: Начо Стригулев
