Прогнозный ИИ и машинное обучение в маркетинге и бизнесе

Автор: Волнянский А.

В современном конкурентном мире бизнеса использование передовых технологий перестало быть просто желательным — оно стало необходимым. Прогнозный искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) возглавляют эту трансформацию, выходя за рамки базовой автоматизации, чтобы анализировать огромные объёмы данных, находить сложные закономерности и прогнозировать будущие события. Их влияние глубоко меняет наш подход к маркетингу и ведению бизнеса.

• Прогнозный ИИ и машинное обучение: Трансформация маркетинга и бизнеса в современную эпоху
• Что такое Прогнозный ИИ и машинное обучение?
• Умная революция: Как Прогнозный ИИ и машинное обучение мощно меняют современный маркетинг
  • Лучшее понимание клиентов: Продвинутая микросегментация и таргетинг
  • Маркетинг, который кажется личным: Достижение персонализации в масштабе
  • Удержание клиентов: Прогнозирование и снижение оттока
  • Знание будущих действий клиентов: Прогнозирование поведения и намерений
  • Повышение эффективности маркетинга: Оптимизация маркетинговых действий
  • Поиск лучших потенциальных клиентов: Прогнозный скоринг лидов
  • Достижение клиентов в нужное время, в нужном месте: Оптимизация охвата
  • Умное ценообразование и предложения: Динамическое ценообразование и оптимизация предложений
  • Демонстрация клиентам того, что они хотят: Системы рекомендаций контента
• Тайная жизнь ИИ: Суперзарядка вашего бизнеса за пределами маркетинга!
  • Хрустальные шары и таблицы: ИИ в прогнозировании продаж
  • Искусство быть там: ИИ в управлении запасами и цепями поставок
  • Довольные агенты, довольные клиенты: ИИ в операциях обслуживания клиентов
  • За горизонтом: Неиспользованный операционный потенциал ИИ
• Стратегические преимущества использования Прогнозного ИИ/МО
• Вызовы и ключевые соображения для внедрения
• Внедрение Прогнозного ИИ/МО: Поэтапный подход
• Будущий ландшафт: Развивающиеся тенденции
• Ключевые выводы

Прогнозный ИИ и машинное обучение: Трансформация маркетинга и бизнеса в современную эпоху

Благодаря Прогнозному ИИ и МО компании могут получить глубокое понимание своих клиентов — их поведения и предпочтений. Это позволяет осуществлять гиперперсонализацию, проактивно решать проблемы и повышать операционную эффективность, что приводит к экономии средств и значительному конкурентному преимуществу.

Это руководство поможет вам понять Прогнозный ИИ и МО, а также то, как использовать эти мощные инструменты для роста бизнеса и успеха на современном рынке.

Что такое Прогнозный ИИ и машинное обучение?

Прогнозный ИИ фокусируется на анализе прошлых данных для точного прогнозирования будущих событий или действий клиентов. Его главная цель — предвидеть, что может произойти, позволяя компаниям реагировать проактивно. Примеры включают прогнозирование риска оттока клиентов, предсказание будущих покупок или определение, когда клиенту может понадобиться поддержка. Выявляя тонкие закономерности в больших наборах данных, Прогнозный ИИ помогает принимать более разумные бизнес-решения.

Машинное обучение (МО) — это основной двигатель Прогнозного ИИ. МО включает алгоритмы, которые обучаются непосредственно из данных без необходимости явного программирования для каждого сценария. Эти алгоритмы тщательно анализируют большие наборы данных, такие как поведение клиентов, история покупок и личные предпочтения. Часто используются передовые методы, такие как глубокое обучение; например, система рекомендаций Amazon обрабатывает исторические данные с помощью таких методов, чтобы делать точные прогнозы относительно ваших интересов.

Связь между Прогнозным ИИ и МО является сотрудничеством. МО предоставляет сложные аналитические инструменты и алгоритмы, которые позволяют Прогнозному ИИ выявлять скрытые закономерности в данных. Эта способность глубоко анализировать и выявлять закономерности позволяет компаниям делать обоснованные прогнозы. Стратегически используя МО для питания Прогнозного ИИ, компании получают глубокие инсайты относительно предпочтений и поведения клиентов, открывая такие возможности, как персонализированный опыт, проактивное предвидение потребностей и предотвращение проблем, что обеспечивает значительное конкурентное преимущество.

Умная революция: Как Прогнозный ИИ и машинное обучение мощно меняют современный маркетинг

Потенциал ИИ в розничной торговле в одиночку может принести дополнительно от 240 до 390 миллиардов долларов дохода, а в сочетании с другими инструментами ИИ и анализа данных — ещё больше.

Лучшее понимание клиентов: Продвинутая микросегментация и таргетинг

Прогнозный ИИ и МО позволяют гораздо глубже понимать клиентов, чем традиционная широкая категоризация. Тщательно анализируя разнообразные данные о клиентах (возраст, местоположение, прошлые покупки и поведение на сайте), эти технологии могут идентифицировать очень специфические сегменты клиентов, такие как наиболее ценные или те, кто, вероятно, заинтересуется новым продуктом. Этот подход гораздо более детальный и гибкий. Например, 29% маркетинговых команд уже используют Генеративный ИИ для автоматического создания таких групп клиентов. Инструменты для обогащения данных дополнительно повышают точность этих ИИ-прогнозов, обеспечивая, чтобы реклама достигала нужной аудитории.

Маркетинг, который кажется личным: Достижение персонализации в масштабе

Прогнозный анализ в сочетании с машинным обучением позволяет компаниям адаптировать своё взаимодействие, сообщения и предложения для каждого отдельного клиента, часто в режиме реального времени. ИИ может быстро анализировать прошлые взаимодействия и предпочтения клиента, позволяя агентам службы поддержки предоставлять действительно персонализированную помощь. Например, Starbucks через свою программу “Deep Brew” использует машинное обучение для отправки персонализированных сообщений и предложений, что способствует лояльности клиентов. Многие бренды теперь используют ИИ для создания релевантных и своевременных специальных предложений на основе прошлых покупок или просмотров. Например, экологически чистый онлайн-магазин Grove Collaborative использует ИИ-инсайты для создания таких индивидуальных опытов. Этот глубокий уровень персонализации повсеместен: 62% компаний используют файлы cookie веб-сайтов для пользовательской рекламы, 43% предлагают персонализированные цены, а 32% отправляют уведомления о продуктах, когда считают, что клиент может быть заинтересован.

Удержание клиентов: Прогнозирование и снижение оттока

Удерживать существующих клиентов обычно проще и дешевле, чем привлекать новых, поэтому понимание того, может ли клиент собираться уйти (“отток”), является критически важным. Прогнозный ИИ отлично справляется с этим, отслеживая и анализируя неструктурированную информацию, такую как комментарии клиентов или посты в социальных сетях. Используя методы обработки естественного языка (NLP), ИИ может понять смысл и настроение в этих текстах, идентифицируя клиентов с высоким риском оттока, которым компании могут предлагать специальные предложения или поддержку, чтобы побудить их остаться.

Знание будущих действий клиентов: Прогнозирование поведения и намерений

Прогнозный ИИ исключительно хорошо понимает поведение клиентов и может предсказать их следующие вероятные действия, например, следующую покупку. Анализируя данные, такие как прошлые заказы, активность на веб-сайте и заявленные предпочтения, ИИ может предвидеть потребности клиентов, иногда даже до того, как клиент сам это осознает. Он также может выявлять потенциальные проблемы на ранней стадии. Например, ИИ-системы маршрутизации могут предсказать, почему клиент обращается в службу поддержки, а ИИ-помощники часто могут понять намерение клиента из его первых нескольких слов. Системы рекомендаций являются ярким примером, использующим сложные алгоритмы машинного и глубокого обучения для анализа всего: от прошлых покупок и товаров в корзине до описаний продуктов, чтобы предоставлять точные предложения. Прогнозирование покупок и предвидение потребностей в поддержке являются высокими приоритетами для многих организаций, расширяющих использование ИИ.

Повышение эффективности маркетинга: Оптимизация маркетинговых действий

ИИ значительно повышает эффективность конкретных маркетинговых действий. Например, Brinks Home использовал ИИ не только для персонализации, но и для тестирования и оптимизации сообщений, предложений, каналов и даже времени доставки, что напрямую привело к увеличению дохода. Розничные торговцы объединяют генеративный ИИ (для создания контента) с аналитическим ИИ (для понимания данных), чтобы узнавать о клиентах и затем представлять им персонализированные предложения, увеличивая продажи. Кроме того, 45% маркетинговых команд используют Генеративный ИИ для автоматического написания рекламных текстов.

Поиск лучших потенциальных клиентов: Прогнозный скоринг лидов

Прогнозный скоринг лидов использует ИИ для анализа различных факторов, а затем приоритизирует торговые лиды на основе их вероятности конвертации в реальных клиентов.

Достижение клиентов в нужное время, в нужном месте: Оптимизация охвата

ИИ анализирует данные и поведение клиентов, чтобы определить оптимальное время и канал для взаимодействия. Если клиент просматривает продукты или оставляет товары в онлайн-корзине без покупки, ИИ-бот может автоматически отправить своевременную акцию или напоминание через наиболее подходящий канал, например, мессенджер, возможно, с кодом скидки.

Умное ценообразование и предложения: Динамическое ценообразование и оптимизация предложений

ИИ позволяет компаниям быть более гибкими в ценообразовании и предложениях. Анализируя данные клиентов, историю покупок и информацию в реальном времени, ИИ может динамически корректировать цены или представлять наиболее релевантные акции отдельным клиентам. Как упоминалось ранее, 43% компаний уже предлагают персонализированные цены и скидки. Система ИИ может автоматически отправить скидку клиенту, который покинул свою онлайн-корзину, чтобы побудить его завершить покупку.

Демонстрация клиентам того, что они хотят: Системы рекомендаций контента

Вы почти наверняка сталкивались с системами рекомендаций контента — вспомните Netflix, предлагающий сериалы, или Amazon, предлагающий товары. Прогнозный ИИ и машинное обучение являются движущей силой этих сложных систем. Анализируя огромные объёмы данных о клиентах, поведение при просмотре и прошлые взаимодействия, эти системы предлагают продукты, статьи, видео или услуги, которыми клиент, скорее всего, заинтересуется. Помимо продуктов, ИИ также может рекомендовать соответствующие статьи или информацию для включения в электронные письма для охвата или помогать генерировать привлекательный контент для постов в социальных сетях и рекламы.

Тайная жизнь ИИ: Суперзарядка вашего бизнеса за пределами маркетинга!

Хотя искусственный интеллект часто попадает в заголовки новостей благодаря своим маркетинговым приложениям, Прогнозный ИИ и машинное обучение усердно работают за кулисами, чтобы улучшить основные бизнес-операции. Помимо клиентских приложений, ИИ умело применяется для того, чтобы сделать внутренние процессы более плавными, умными и эффективными.

Хрустальные шары и таблицы: ИИ в прогнозировании продаж

Точное прогнозирование объемов продаж и понимание того, почему меняются тенденции, является жизненно важным для разумного бизнес-планирования. Способность Прогнозного ИИ прогнозировать покупки клиентов является высоким приоритетом для многих компаний. Знание того, что клиенты, скорее всего, захотят купить дальше, значительно помогает в таких решениях, как правильное укомплектование товаров и эффективное планирование персонала. Объединяя генеративный ИИ (для творческих инсайтов) с аналитическим ИИ (для понимания данных), розничные торговцы могут получить обширные клиентские инсайты. Когда продажи падают, ИИ может анализировать такие факторы, как деятельность конкурентов или сбои в цепи поставок, и предлагать превентивные действия.

Искусство быть там: ИИ в управлении запасами и цепями поставок

Хотя конкретные подробные инструкции по идеальным уровням запасов, управляемым ИИ, не всегда явно детализируются в источниках, критическая важность хорошего управления запасами для удовлетворения клиентов широко признана. ИИ, благодаря своей мощной аналитической способности, помогает компаниям понять сложные проблемы, которые могут привести к падению продаж, такие как запутанные цепи поставок. Выявляя эти операционные препятствия, компании могут работать над сглаживанием процессов, обеспечивая доступность продуктов, когда клиенты их хотят, что способствует бесперебойному клиентскому опыту.

Довольные агенты, довольные клиенты: ИИ в операциях обслуживания клиентов

Прогнозный ИИ значительно улучшает операции обслуживания клиентов. Классическая проблема заключается в определении оптимального количества агентов поддержки, чтобы избежать очередей клиентов и растраты ресурсов. Инструменты управления рабочей силой на основе ИИ используют Прогнозный ИИ для анализа прошлых данных и текущего поведения клиентов, генерируя точные прогнозы относительно количества персонала. Это помогает компаниям определить оптимальное количество нужных агентов и стратегически разместить их для максимальной эффективности. Роль ИИ распространяется на оптимизацию в реальном времени, интеллектуально маршрутизируя входящие запросы клиентов на основе настроений клиентов, языка и намерений.

За горизонтом: Неиспользованный операционный потенциал ИИ

Прогнозный ИИ все чаще исследуется и обеспечивает значительную ценность в различных отраслях, помимо непосредственно очевидных применений. Примеры включают системы ИИ, которые могут умело выявлять потенциальное мошенничество до того, как оно вызовет серьезные проблемы для бизнеса, или точно прогнозировать, когда ключевая часть заводского оборудования может нуждаться в обслуживании, что экономит компаниям значительные затраты от неожиданных простоев.

Стратегические преимущества использования Прогнозного ИИ/МО

Растущий ажиотаж вокруг ИИ и машинного обучения объясняется их впечатляющими и ощутимыми преимуществами:

• Финансовое влияние: ИИ автоматизирует рутинные задачи, разумно сокращая операционные издержки, и одновременно увеличивает продажи за счет персонализированных предложений и взаимодействий. Одна компания, как сообщается, сэкономила 1,3 миллиона долларов, что подчеркивает финансовую мощь ИИ.
• Более глубокое понимание клиентов: ИИ экспертно анализирует данные, выявляя ценные инсайты о желаниях и настроениях клиентов, позволяя компаниям создавать уникально адаптированный опыт.
• Более разумное, проактивное принятие решений: Эти интеллектуальные системы позволяют компаниям принимать более мудрые решения и часто действовать проактивно, выявляя и решая потенциальные проблемы до их полного возникновения.
• Конкурентное преимущество: Интеллектуальное использование ИИ позволяет компаниям не только эффективнее работать, но и обеспечить истинное конкурентное преимущество на современном требовательном рынке, позволяя им работать умнее, а не просто усерднее.

Вызовы и ключевые соображения для внедрения

Хотя Прогнозный ИИ и машинное обучение предлагают фантастические преимущества, успешная интеграция их в повседневные операции представляет несколько вызовов:

• Качество и безопасность данных: Высококачественные, доступные и безопасные данные являются топливом для ИИ. Многие компании сталкиваются со значительными препятствиями в централизации и обеспечении взаимодействия своих данных.
• Сложность и стоимость: Бесшовное вплетение ИИ в существующие системы часто требует значительных усилий, существенных инвестиций и доступа к редким экспертам по ИИ. Это редко бывает простым решением “подключи и работай”.
• Этические и человеческие аспекты: Тщательное рассмотрение этических вопросов, потенциальных предубеждений в ИИ и первостепенная защита конфиденциальности клиентов являются критически важными. Кроме того, обеспечение того, чтобы вся команда была комфортной и уверенной в использовании новых инструментов ИИ, является жизненно важным для бесперебойной реализации и избежания “циклов гибели ИИ”. Тщательное преодоление этих препятствий является ключом к раскрытию полной мощности ИИ.

Внедрение Прогнозного ИИ/МО: Поэтапный подход

Внедрение Прогнозного ИИ и машинного обучения требует чёткого, поэтапного плана:

1. Определите чёткие цели: Точно поймите, зачем вам нужен ИИ — будь то для увеличения продаж или для уменьшения оттока клиентов. Чётко определённые цели объединят команду.
2. Готовность данных: Убедитесь, что ваши данные качественные и легкодоступные. Централизация данных является решающим первым шагом для большинства компаний.
3. Соберите правильную команду и инструменты: Определите и приобретите необходимых квалифицированных экспертов и соответствующие инструменты для работы.
4. Поэтапное внедрение: Избегайте попыток внедрить всё сразу. Разумный, поэтапный подход является важным для успешного внедрения ИИ.

Будущий ландшафт: Развивающиеся тенденции

Будущее Прогнозного ИИ и машинного обучения содержит захватывающие разработки:

• Увеличенная прозрачность: Системы ИИ станут более прозрачными, позволяя пользователям понимать, как они приходят к своим выводам. Такой подход “без таинственных ‘черных ящиков'” будет решающим для построения доверия клиентов, особенно в отношении безопасности данных.
• Более быстрые прогнозы: ИИ станет ещё быстрее в предвидении потребностей, часто до того, как пользователи осознают их.
• Улучшенное сотрудничество ИИ: Прогнозный ИИ (для инсайтов и определения потребностей во внимании) будет теснее сотрудничать с Генеративным ИИ (для создания контента и выполнения действий).
• Ответственное использование ИИ: Поскольку ИИ возьмёт на себя более автономные роли, ответственное использование станет стандартной практикой. Хотя лидеры доверяют автономным агентам ИИ, надёжные правила безопасности и критически важный человеческий надзор останутся необходимыми для предотвращения сбоев или “циклов гибели”.

Ключевые выводы

• Трансформационные, а не просто модные: Прогнозный ИИ и машинное обучение глубоко меняют современные бизнес-операции.
• Важно для сохранения конкурентоспособности: Внедрение ИИ быстро становится обязательным условием для любой компании, стремящейся обезопасить свои операции в будущем и сохранить острое конкурентное преимущество.
• Мудрый путь вперёд: Игнорирование огромного трансформационного потенциала ИИ сродни навигации по новому городу без надёжной карты — неоправданно сложно.
• Огромные возможности для тех, кто внедряет: Для организаций, готовых смело принять эту постоянную революцию ИИ, возможности для инноваций, устойчивого роста и действительно более глубокой связи с клиентами не просто многообещающие — они поистине огромны и всё более доступны.