Подобно старому механизму, который уже прошел свой расцвет, некоторые маркетинговые стратегии искусственного интеллекта выходят из строя по мере стремительного развития технологий. То, что когда-то казалось передовыми решениями, теперь утратило свою актуальность. Давайте посмотрим, какие тенденции в области искусственного интеллекта отстают и почему они больше не дают нужных вам результатов.

6 тенденций ИИ в маркетинге, от которых нужно отказаться

1. Базовые чат-боты

Тогда: Первые чат-боты появились в конце 20-го века, а ELIZA дебютировала в 1966 году. Эти ранние боты полагались на заранее запрограммированные сценарии для имитации разговора, автоматизации основных задач обслуживания клиентов и обработки информации. рутинные запросы. Хотя они эффективны для простых, повторяющихся задач, им не хватает возможности адаптироваться к более сложным потребностям клиентов.

Сейчас. Поскольку ожидания в отношении персонализации возросли, традиционные чат-боты не оправдали ожиданий. Сегодняшние потребители ожидают помощников, управляемых искусственным интеллектом и использующих передовые технологии, такие как обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение. Почти 90 % руководителей сообщают о более быстром разрешении жалоб, а более 80 % отмечают улучшение управления объемом звонков благодаря искусственному интеллекту.

Современные помощники с искусственным интеллектом, например использующие такие модели, как GPT, обеспечивают динамичное, персонализированное взаимодействие и могут обрабатывать гораздо более сложные запросы. Используя данные о клиентах, эти продвинутые боты предоставляют индивидуальные решения, предлагая при этом более человеческий опыт.

2. Мониторинг социальных сетей с помощью искусственного интеллекта (анализ настроений)

Тогда: В конце 2010-х годов искусственный интеллект широко использовался для базового прослушивания социальных сетей, в первую очередь фокусируясь на отслеживании настроений бренда с помощью ключевых слов и простого анализа текста. Это дало брендам общее представление о том, как к ним относятся потребители, но ему не хватало глубины и нюансов.

Сейчас: С появлением более совершенных моделей искусственного интеллекта, которые объединяют более глубокое контекстуальное понимание и мультимодальный анализ (текст, изображения и видео), анализ настроений стал гораздо более сложным. Сегодня потребители ожидают, что бренды не только поймут настроение из текста, но и уловят эмоциональные нюансы мультимедийного контента. Это более глубокое понимание позволяет брендам укреплять лояльность клиентов, реагируя на изменения в настроениях в реальном времени и создавая маркетинг, который находит отклик на более личном и эмоциональном уровне.

3. Прогнозная аналитика на основе исторических данных

Затем: прогностический анализ на основе искусственного интеллекта, основанный на исторических данных, таких как поведение покупателей в прошлом, широко использовался для прогнозирования будущих моделей покупок. Эта тенденция сформировала персонализированные предложения и рекомендации.

Сейчас. Одной только базовой прогнозной аналитики уже недостаточно, поскольку клиенты ожидают, что компании адаптируются в режиме реального времени. Инновационные системы искусственного интеллекта теперь сочетают в себе прогнозную аналитику и аналитику в реальном времени, используя данные о поведении в реальном времени и меняющиеся тенденции, а не только исторические записи. Таким образом маркетологи могут обеспечить более точную персонализацию и более быструю адаптацию к потребностям клиентов.

4. Простые прогнозные рекомендации по продуктам

Тогда: Первые системы рекомендации продуктов на базе искусственного интеллекта, которые в значительной степени полагались на историю покупок и поведение при просмотре, считались передовыми. Эти системы были ориентированы в первую очередь на рекомендации «часто покупают вместе» и «клиенты, которые купили это, тоже купили».

Теперь: Основных рекомендаций уже недостаточно. ИИ вышел за рамки простых предложений по продуктам и стал предоставлять более разумные и контекстно-зависимые рекомендации, например прогнозировать изменения образа жизни или понимать цели, лежащие в основе действий клиента. Такие алгоритмы, как совместная фильтрация, глубокое обучение и обучение с подкреплением, не просто полагаются на прошлое поведение; они анализируют данные в режиме реального времени, намерения пользователей и даже внешние факторы, такие как сезонность или социальные тенденции.

В 2023 году 56 % миллениалов во всем мире обратились к генеративным инструментам искусственного интеллекта, минуя традиционные поисковые системы, чтобы получать рекомендации по продуктам или услугам, которые не только персонализированы, но и интуитивно понятны в их текущем контексте.

5. Оптимизация голосового поиска (VSO)

Затем: С появлением в 2018–2019 годах голосовых помощников, таких как Alexa и Google Home, оптимизация для голосового поиска быстро стала основной маркетинговой тенденцией, основанной на искусственном интеллекте. Бренды сосредоточились на SEO голосового поиска, чтобы их контент можно было легко найти с помощью голосовых запросов. В то время некоторые ожидали, что голосовой поиск изменит способ поиска клиентами продуктов: многие предпочитали использовать конкретные ключевые слова вместо полных вопросов или разговорных фраз.

Сейчас: Однако оптимизация только голосового поиска остановилась, поскольку популярность голосового поиска среди потребителей не выросла так быстро, как ожидалось. Хотя более трети (35%) взрослых американцев проявляют интерес к голосовому шопингу, им еще предстоит полностью его освоить. Вместо этого акцент сместился в сторону более интерактивного и ориентированного на задачи диалогового взаимодействия с искусственным интеллектом, такого как голосовая коммерция (v-commerce) и голосовые приложения. Эти платформы позволяют пользователям выполнять задачи, например совершать покупки или управлять услугами, напрямую с помощью голосовых команд, предлагая более удобный и функциональный опыт, помимо простого поиска информации по ключевым словам.

6. Искусственный интеллект для сегментации клиентов на основе базовых демографических данных

Тогда: Ранние модели искусственного интеллекта для сегментации клиентов в значительной степени полагались на традиционные демографические факторы, такие как возраст, местоположение и пол, для таргетирования маркетинговых сообщений. Маркетологи часто использовали эту базовую информацию для персонализации электронных писем, создавая статические сегменты, которые обеспечивали ограниченную персонализацию и вовлеченность.

Сейчас. Сегментация на основе искусственного интеллекта значительно усовершенствовалась, включив в себя более сложные психографические и поведенческие данные. Этот сдвиг позволяет динамическим сегментам клиентов адаптироваться в режиме реального времени, что делает маркетинговые усилия более персонализированными и оперативными.

В современной омниканальной среде микросегментация на базе искусственного интеллекта позволяет брендам доставлять индивидуальные сообщения через различные точки взаимодействия, выходя за рамки электронной почты. Маркетологи могут предоставлять персонализированный контент с помощью SMS, push-уведомлений, сообщений в приложениях, рекламы в социальных сетях и даже персонализированного взаимодействия с веб-сайтами. Используя гиперперсонализацию, бренды гарантируют, что клиенты получают актуальную и своевременную информацию на той платформе, с которой они чаще всего взаимодействуют.

От общего к динамическому: использование ИИ для гиперперсонализации Маркетинговый успех

Как мы видим, многие тенденции в области искусственного интеллекта в маркетинге значительно улучшились: от базовых методов к сложным инструментам, которые могут привести к реальным результатам. Маркетологи, которые воспользуются этими инновационными решениями, смогут лучше опережать технологические изменения и оправдывать ожидания потребителей. Использование возможностей искусственного интеллекта и машинного обучения имеет решающее значение для процветания в эпоху гиперперсонализации.

Для получения более подробной информации о том, как использовать ИИ в вашей маркетинговой стратегии, изучите электронную книгу Comarch «Как персонализация ИИ повышает лояльность клиентов». Из этого ресурса вы узнаете, почему стандартная реклама не работает в программах лояльности, о проблемах персонализации без искусственного интеллекта и о том, как можно использовать модели искусственного интеллекта и машинного обучения для прогнозирования оттока клиентов, прогнозирования пожизненной ценности клиентов и рекомендации по продукту. Узнайте, как тестировать, изучать и адаптировать свои программы лояльности на базе искусственного интеллекта, чтобы создавать персонализированные впечатления, которые найдут отклик у каждого человека.

Анонсы наших новых статей в Телеграме

Read More