Искусственный интеллект и машинное обучение в маркетинге: применение, кейсы, статистика

Автор: Волнянский А.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) кардинально преобразуют маркетинг, позволяя компаниям перейти от традиционных, основанных на интуиции подходов к стратегиям, управляемым данными. Согласно исследованиям Института знаний Infosys, которые они приводят в своем ежегодном отчете CMO Radar, в 52% случаев внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения в маркетинг принесло бизнес-ценность. При этом 23% используют эти технологии во всех семи ключевых областях маркетинга.

• Что такое искусственный интеллект, машинное обучение и прогнозный ИИ
• Продвинутая микросегментация и таргетинг для лучшего понимания клиентов
• Применение машинного обучения в маркетинге для глубокой персонализации
• Расширенные возможности ИИ и МЛ в маркетинге: от прогнозирования до персонализации
  • Прогноз поведения и намерений клиентов
  • Прогнозирование оттока клиентов
  • Прогнозный скоринг лидов на основе машинного обучения
  • Доставка сообщений в подходящее время
  • Умное ценообразование и оптимизация предложений
  • Системы рекомендаций
• Агентский ИИ в маркетинге
• Генеративный ИИ для маркетинговых инноваций
• Внедрение прогнозного ИИ и машинного обучения: поэтапный подход
• Кейсы: истории успешного использования ИИ и МЛ в маркетинге
• ИИ и машинное обучение в цифровом маркетинге: самое важное

Ожидаемые преимущества использования AI и ML в маркетинге: 

• до 15% — рост эффективности маркетинга;
• до 13% — сокращение затрат на маркетинг;
• до 11% — ускорение выхода на рынок новых продуктов.

Что такое искусственный интеллект, машинное обучение и прогнозный ИИ 

Маркетинговые задачи позволяет решать не какая-то одна технология, а их симбиоз, где каждый компонент оказывает свое точечное воздействие и в результате усиливает результат. Например, ИИ в маркетинге используют для анализа данных, автоматизации задач и приятия решений. А Генеративный ИИ (Generative AI, GenAI) — для создания контента, в том числе гиперперсонализированного, поиска инсайтов, генерации и тестирования гипотез. В свою очередь, алгоритмы машинного обучения для маркетинга анализируют данные о клиентах, чтобы понимать их предпочтения. Главное применение машинного обучения в маркетинге – это настройка рекламных кампаний под нужды клиентов.  И, наконец, прогнозная аналитика предсказывает результаты, находит закономерности и риски, используя данные и машинное обучение для маркетологов. В маркетинге это помогает точно предсказать, какие стратегии сработают.

Применение прогнозной аналитики, ИИ и машинного обучения в маркетинге дает новые возможности: обработка данных, получение бизнес-инсайтов. Это помогает автоматизировать задачи, улучшать маркетинг и лояльность клиентов. Главное в том, как ИИ может помочь маркетингу – это рост продаж.

По данным Gartner, к 2026 году до 80% организаций будут использовать генеративный ИИ, чаще всего — в маркетинге, обслуживании клиентов и IT-операциях. А в McKinsey подсчитали, что производительность маркетинга за счет применения ИИ может вырасти на 10-15%. 

Продвинутая микросегментация и таргетинг для лучшего понимания клиентов

Машинное обучение и прогнозная аналитика позволяют выявлять скрытые закономерности в больших объемах данных, накопленных о клиентах — предпочтениях, истории их покупок и других способах взаимодействия с продуктами, чтобы делать выводы об их предпочтениях и будущем поведении. Эти данные становятся основой для продвинутой микросегментации (она же микросегментация).

Микросегментация клиентов — это группировка их в небольшие сегменты с обширным набором общих характеристик, чтобы затем нацеливать на них гиперперсонализированные и высоколеревантные маркетинговые кампании. 

Если традиционная или же макросегментация на основе МЛ в маркетинге использует для таргета разделение на широкие аудитории (по возрасту, полу, местоположению и доходу), то микросегментация намного глубже проникает в поведенченские модели, историю покупок, уровень вовлеченности и даже психологические особенности покупателя. При этом для микросегментов характерна не только высокая детализация характеристик, но и динамическая корректировка — именно в этом заключается ценность машинного обучения для продаж. Почему это важно: клиенты могут переходить из одного микросегмента в другой, поэтому компании заинтересованы как можно оперативнее реагировать на смену их поведения, используя глубокое обучение в маркетинге.

Преимущества сегментации клиентов на основе машинного обучения в цифровом маркетинге:

• улучшенный таргетинг и алгоритмы персонализации — можно создавать индивидуальные сообщения и релевантные рекомендации по продуктам, чтобы повышать вовлеченность клиентов.
• удовлетворенные и лояльные клиенты — они чувствуют себя понятыми и ценными благодаря персонализированному опыту, а это способствует повторным покупкам и положительным отзывам;
• оптимизация маркетинговых стратегий — вы можете более эффективно распределять ресурсы и влиять на наиболее восприимчивые сегменты, сокращая  рекламные потери;
• сокращение затрат на маркетинг — благодаря тому, что вы доставляете правильные сообщения только наиболее релевантным микросегментам;
• лучшее понимание поведения и предпочтений потребителей — вы получаете глубокие инсайты о мотивах и потребностях каждого микросегмента, чтобы принимать более обоснованные решения;
• увеличение конверсии и продаж — повышение вовлеченности ведет к росту конверсий, перекрестных и дополнительных продаж;
• конкурентное преимущество — вы можете создавать уникальные предложения, которые сильно отличаются от того, что делают другие компании.

Таким образом, благодаря микросегментации бизнес может не только улучшить взаимодействие с существующими клиентами, но и открыть новые возможности для роста и прибыльности на современном конкурентном рынке. Одновременно мы наблюдаем как растет рынок решений для микросегментации: ожидается, что к 2032 году он достигнет $106.8 млрд со среднегодовым темпом прироста 16,71%.

Применение машинного обучения в маркетинге для глубокой персонализации 

Искусственный интеллект и машинное обучение в маркетинге являются основополагающими технологиями, способными обеспечить персонализацию в масштабе — то есть гиперперсонализацию. Так называют маркетинговый подход, который предполагает адаптацию клиентского опыта к каждому конкретному пользователю или микросегментам пользователей, о которых мы говорили выше. Гиперперсонализация критично важна в современном мире, где на клиентов ежедневно обрушиваются десятки и сотни предложений, и решение о покупке они принимают под влиянием множества разных факторов.

Как это работает:

• искусственный интеллект и машинное обучение в маркетинге обрабатывают огромные наборы данных о поведении клиентов, их предпочтения и прошлые покупки;

• прогнозная аналитика может улучшить взаимоотношения с клиентами, прогнозируя их будущее поведение клиентов и позволяя компаниям предвидеть их фактические потребности;
• микросегментация позволяет выделить отдельные небольшие группы клиентов, которым идеально подойдут эти рекомендации;
• генеративный искусственный интеллект помогает генерировать гиперперсонализированный контент (письма, push-сообщения и другие) для любого количества микросегментов с минимальным ручным участием.

В McKinsey пришли к выводу, что гиперперсонализированный маркетинг позволяет сократить расходы на привлечение клиентов на 50%, а также увеличить рентабельность инвестиций в маркетинг на 10-30%. Более того, исследования компании подтверждают, что персонализированный опыт повышает как лояльность клиентов, так и продажи компании. 

Расширенные возможности ИИ и МЛ в маркетинге: от прогнозирования до персонализации

Теперь, когда мы рассмотрели, как искусственный интеллект и машинное обучение в маркетинге трансформируют отрасль, а также углубились в понятия прогнозного ИИ и микросегментации, пора рассмотреть конкретные применения технологий. 

Оптимизация маркетинга для повышения эффективности

За счет чего повышается эффективность после использования машинного обучения для маркетинга?

• Благодаря гиперперсонализированному подходу клиенты лучше откликаются на предложения компании. Это значит, что на удержание или привлечение новых клиентов ей придется тратить меньше или более эффективно. 
• Использование продвинутых технологий позволяет на 20% количество ошибок в прогнозировании, что увеличивает эффективность будущих маркетинговых стратегий.
• Автоматизированное создание контента позволяет быстро и с минимальным участием человека создавать уникальные гиперперсонализированные тексты для рассылок, рекламных кампаний, push-сообщений и других видов контента.
• Прогнозный скоринг лидов позволяет приоритизировать клиентов и выявить тех из них, на которых действительно имеет смысл направить дополнительные маркетинговые усилия.

Какое влияние машинное обучение оказало на маркетинговую индустрию говорят цифры: 69% воодушевлены полученными результатами, а еще 60% оптимистично настроены относительно того, куда движется их отрасль. 

Прогноз поведения и намерений клиентов

Все практические способы применения искусственного интеллекта и машинного обучения в маркетинге так или иначе будут связаны с прогнозом поведения и намерений клиентов — даже если они сами еще не знают. После сбора демографических, поведенческих, исторических данных и учета внешних факторов алгоритмы машинного обучения помогают выявить в них закономерности и спрогнозировать такие действия:

• вероятность конверсии;
• вероятность будущих покупок;
• риски оттока;
• релевантность предложения;
• лучшее время для коммуникации;
• реакция на изменение ценовой политики;
• потребность в поддержке и другие.

Основываясь на будущих потребностях, можно адаптировать под них контент (здесь снова вступают в игру микросегментация и гиперперсонализация), изменить скрипты в колл-центре или обратиться к динамическому ценообразованию. По данным отчета Predictive Intelligence Benchmark Report компании Salesforce, рекомендации, связанные с прогнозированием поведения клиентов, повлияли как минимум на 26,34% всех заказов. При этом после года сбора данных и их анализа прогнозы становятся еще более точными и, соответственно, более позитивно влияют на бизнес.

Прогнозирование оттока клиентов

Привлечение новых клиентов часто обходится дороже, чем удержание (Customer Retention) существующих. Прогнозный искусственный интеллект и машинное обучение в маркетинге помогают не реагировать на потенциальный отток, а активно влиять на него через прогнозирование потребностей клиентов и улучшенное взаимодействие с ними. 

Алгоритмы машинного обучения и прогнозная аналитика могут превентивно выявлять клиентов, склонных к уходу/оттоку (Churn), еще до того, как они примут окончательное решение. В этом плане ранее выявление недовольных продуктов или обслуживанием клиентов позволяет заранее наладить с ними диалог и укрепить отношения. Это можно сделать разными способами: предложить персональную скидку, новые улучшенные условия обслуживания или связаться с клиентом напрямую и узнать реальные причины недовольства. 

Прогнозный скоринг лидов на основе машинного обучения 

Прогнозный скоринг лидов или же оценка потенциальных клиентов (Lead Scoring) представляет собой автоматизированный процесс присвоения баллов потенциальным клиентам (лидам) на основе их характеристик и поведения, чтобы определить их потенциальную ценность и вероятность конверсии. Это позволяет маркетингу и отделу продаж сосредоточить свои усилия на наиболее перспективных лидах и, в конечном итоге, повысить прибыльность компании. Опрос среди сотрудников отдела продаж Salesforce показал — 98% из них считают, что искусственный интеллект значительно улучшает приоритизацию лидов. 

Обычно лидам присваивают оценки в диапазоне от 0 до 100 баллов, где самые высокие баллы получают лиды, которые с наибольшей вероятностью конвертируются — то есть совершат желаемое целевое действие: подписка, покупка, регистрация на мероприятие или другое.  При этом решение о том, насколько квалифицируемым будет лид, принимается на основе точных алгоритмов и поведенческих факторов, поэтому вероятность ошибки, как при ручном анализе, очень низкая. Также искусственный интеллект помогает понять, какие их атрибутов лида больше всего повлияли на итоговый прогноз. И так — десятки и сотни раз подряд для любого количества микросегментов и в режиме реального времени. 

Доставка сообщений в подходящее время

В современном маркетинге недостаточно просто доставлять правильные сообщения – важно делать это тогда, когда клиенты наиболее восприимчивы и готовы к целевому действию. Именно для этого применяются ИИ, машинное обучение и прогнозная аналитика. Они позволяют достигать оптимизации охвата, которая фокусируется не на объеме аудитории, а на точности и качестве взаимодействия: сообщения показываются нужным людям в максимально благоприятное время. Хотя такой точный охват целевой аудитории часто обходится дороже, он приносит больше пользы и продаж, чем массовый охват нецелевой аудитории.

Чтобы достичь такой эффективности и точности, оптимизация охвата включает в себя несколько ключевых элементов:

• Таргетирование — определение целевой аудитории на основе демографических, поведенческих, исторических, прогнозных и других данных.
• Выбор поведенческого триггера — определение подходящего момента для отправки сообщения, например, после конкретного действия пользователя (клик, просмотр товара) и на определенной стадии его пути.
• Выбор каналов — доставка сообщений через наиболее эффективные каналы, которые целевая аудитория воспринимает лучше всего (мобильные приложения, соцсети, рассылки).
• Выбор времени — определение оптимального времени, когда аудитория наиболее активна и склонна к покупкам или другим целевым действиям.

Умное ценообразование и оптимизация предложений

Искусственный интеллект и машинное обучение в маркетинге идеально подходят для корректировки цены в режиме реального времени. С одной стороны, это помогает выйти на оптимальное значение цены, которая принесет компании доход, а с другой — не отпугнуть покупателя завышенными ценами на фоне конкурентов. Естественно, это не все параметры, которые учитываются в умном ценообразование, еще есть:

• гибкость спроса — насколько изменится спрос на товар, ели его стоимость вырастет;
• корректировка цены с учетом уровня запасов — если склад переполнен, есть смысл снизить его стоимость и быстрее распродать;
• влияние сезонных факторов и трендов — многие товары покупают только в определенное время года, к конкретным праздникам или датам (Рождество, Черная пятница);
• поведение конкурентов — если все конкуренты одновременно продают товар по более низкой цене, есть смысл также снизить его стоимость;
• жизненный цикл продукта — товары, которые снимаются с производства, есть смысл распродавать дешевле;
• пакетные предложения (бандлы) — идеальные сочетания продуктов по лучшей цене могут значительно увеличить средний чек.

В целом динамическое ценообразование на базе искусственного интеллекта и машинного обучения в маркетинге помогают максимизировать доход, сохраняя его на высоком уровне даже в критические периоды, уменьшить количество ошибок за счет автоматизации рутинных действий и исключения человеческого фактора, а также быстро адаптироваться к меняющимся рыночным условиям. 

Системы рекомендаций 

Вдохновленные бизнес-кейсами Amazon Netflix, компании также начали внедрять системы рекомендаций на основе прогнозной аналитики и машинного обучения. Интерес к ним привел к тому, что рынок рекомендательных систем развивается огромными темпами — например, по прогнозам Mordor Intelligence, он увеличится в четыре раза в период с 2025 по 2030 год. Все благодаря пользе, которую приносят рекомендательные системы, а это улучшение клиентского опыта, более эффективное удержание клиентов и повышению коэффициента конверсии. По данным McKinsey, рекомендательные системы, в основе которых лежит персонализированный опыт клиентов, увеличивают коэффициенты продаж на 10-15%! И опыт Amazon доказал это еще более десяти лет назад, когда компания выяснила, что 35% покупок ее клиенты совершают по рекомендации. 

Агентский ИИ в маркетинге

Agent AI, он же агентский ИИ, представляет собой интеллектуальную систему, которая может автономно выполнять задачи, принимать решения и оказывать поддержку в самых разных маркетинговых процессах. Как это может выглядеть на практике? ИИ-агенты в маркетинге постоянно собирают данные и сохраняют контекст прошлых взаимодействий. Используя мощные языковые модели, они самостоятельно планируют свои действия, определяя наилучший путь для достижения поставленных целей. А поле выполняют эти действия, взаимодействуя с теми системами и инструментами, которые одобрил человек. самоподдерживающийся цикл позволяет ИИ-агентам непрерывно анализировать изменения, учиться на своем опыте и со временем становиться все более эффективными.

Агенты ИИ могут трансформировать любые процессы, включая маркетинговые, следующим образом:

• ускорять их выполнение, сокращая задержки между задачами и обеспечивая их параллельное выполнение;
• привносить адаптивность, корректируя стратегии на лету и выявляя аномалии до того, как они окажут серьезное влияние на результат;
• привносить эластичность в операции, меняя производительность в режиме реального времени, чтобы быть готовыми к всплескам и падениям нагрузки;
• делать операции более устойчивыми, опережая сбои.

Также Агенты ИИ, по данным McKinsey, могут увеличивать валовый доход компании за счет расширения существующих источников дохода и открытия новых. Например, в электронной коммерции агенты анализируют поведение пользователей, их покупки и контекст (например, сезонность), чтобы повышать дополнительные и перекрестные продажи. Или другой пример, использование агентов приводит к более глубокому пониманию рынка за счет выявления инсайтов, недоступных аналитикам-людям. 

Это уже приносит результаты: по подсчетам McKinsey, только в системах, связанных с обслуживанием клиентом, агентный ИИ может повышать производительность на 35-40%.

Генеративный ИИ для маркетинговых инноваций

Если прогнозная аналитика, искусственный интеллект и машинное обучение в маркетинге часто остаются «за кадром», генеративный ИИ работает «на передовой», где выполняет самые разные задачи: от создания контента до принятия стратегических решений. 

Вклад генеративного ИИ в маркетинг можно описать так:

• генерация гиперперсонализированного контента для микросегментов целевой аудитории, с учетом ее реальных потребностей и ожиданий, благодаря возможностям машинного обучения;
• разработка чат-ботов и виртуальных помощников, которые предлагают круглосуточную поддержку и ведут сложные диалоги с пользователями;
• реализация визуального поиска и создание виртуальных примерочных, где клиенты могут примерить на себя продукцию (макияж, одежда, обувь, аксессуары). 

Неудивительно, что 92% компаний готовы инвестировать в генеративный ИИ в течение ближайших трех лет по данным McKinsey, а 54% маркетологов, по информации Salesforce, считают: обучение генеративному ИИ необходимо для успешного внедрения искусственного интеллекта в их профессиональную деятельность.

Внедрение прогнозного ИИ и машинного обучения: поэтапный подход

Внедрение ИИ и МО в маркетинг требует поэтапного подхода, который включает такие шаги:

• Определение целей использования ИИ В ритейле, например, это может быть рост продаж, удержание клиентов.
• Качество данных. Обеспечьте наличие больших объемов качественных данных из всех источников (CRM, аналитика, соцсети) и проведите их очистку.
• Команда и инструменты. Соберите квалифицированную команду экспертов по данным и ИИ (своих или на аутсорсе), выберите подходящие технологии и партнеров (например, Colobridge для мощностей).
• Пилотные проекты. Начинайте с небольших проектов с высоким ROI (например, персонализация), тестируйте и затем масштабируйте.
• Культура и обучение. Интегрируйте ИИ в корпоративную культуру, обучайте сотрудников (как технических, так и нетехнических) и создавайте атмосферу готовности к изменениям.
• Этика и управление. Проактивно решайте этические и регуляторные вопросы (защита данных, предубеждения), стремитесь к прозрачности моделей.
• Мониторинг и развитие: Постоянно отслеживайте производительность ИИ, обновляйте модели новыми данными и адаптируйте стратегии под меняющийся рынок.

Кейсы: истории успешного использования ИИ и МЛ в маркетинге

Рекомендательные системы и Spotify 

Популярный стриминговый сервис использовал модели машинного обучения в цифровом маркетинге для составления персонализированных плей-листов Discover Weekly. При этом учитывалось поведение пользователей, тенденции просмотра и определенные методы фильтрации, чтобы пользователи слушали музыку, которая им нравится, и одновременно знакомились с новыми треками и музыкантами.

Удержание клиентов и PayPal  

PayPal сократил отток клиентов, заменив регулярные проверки на прогностическую модель. Эта модель непрерывно анализирует исторические данные, чтобы рано выявлять вероятность оттока пользователей. Благодаря этому маркетинговые команды могут быстрее реагировать персонализированным контентом, сократив время анализа данных до 30 минут.

Оптимизация маркетинга и Growth Wave

Крупное агентство цифрового маркетинга Growth Wave внедрило предиктивную аналитику в маркетинг на основе ИИ и получило возможность анализировать и интерпретировать большие объемы данных о клиентах. Компания начала разрабатывать более эффективные маркетинговые стратегии, что привело к повышению вовлеченности на 20%.

Улучшение облуживания клиентов и Ander Amore

Известный бренд спортивной одежды владеет сетью физических магазинов в разных странах и заинтересован в том, чтобы покупатели уходили из них довольными и с покупками. Для этого в компании внедрили ИИ-функцию сканирования ног, чтобы клиенты получали персонализированные рекомендации по выбору наиболее комфортной для них обуви. Также в магазинах установлены экраны, на которые выводится полная информация о товарах — это позволяет сравнить похожие модели до того, как будет принято решение о покупке.

Виртуальные ассистенты и EasyJet

Авиакомпания, которая обслуживает более 90 млн путешественников в год, разработала единый интерфейс общения с клиентами с поддержкой голосового ввода. Теперь интеллектуальные помощники быстро и точно предоставляют необходимую информацию клиентам компании. Проанализировав 5 млн запросов, в EasyJet выяcнили, что точность работы чат-бота превышает 98% — это отличный результат.

ИИ и машинное обучение в цифровом маркетинге: самое важное

• ИИ и машинное обучение трансформируют маркетинг в сторону  Data-Driven подхода. 
• Генеративный ИИ стал основным драйвером контент-инноваций.
• Гиперперсонализация — ключ к повышению лояльности клиентов.
• Прогнозная аналитика помогает с прогнозированием пожизненной ценности клиента и работает на сокращение оттока.
• Рекомендательные системы — мощный инструмент, который значительно улучшает клиентский опыт и увеличивает продажи.
• Агентский ИИ автоматизирует маркетинг в реальном времени с минимальным участием человека.
• Микросегментация — будущее таргетинга, которое характеризуетя высокими конверсиями и минимальными рекламными потерями.