Прогнозний ШІ та машинне навчання в маркетингу й бізнесі

Автор: Волнянский А.

У сучасному конкурентному світі бізнесу використання передових технологій перестало бути просто бажаним — воно стало необхідним. Прогнозний штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання (МН) очолюють цю трансформацію, виходячи за рамки базової автоматизації, щоб аналізувати величезні обсяги даних, знаходити складні закономірності та прогнозувати майбутні події. Їхній вплив глибоко змінює наш підхід до маркетингу та ведення бізнесу.

• Прогнозний ШІ та машинне навчання: Трансформація маркетингу й бізнесу в сучасну епоху
• Що таке Прогнозний ШІ та машинне навчання?
• Розумна революція: Як Прогнозний ШІ та машинне навчання потужно змінюють сучасний маркетинг
  1. Краще розуміння клієнтів: Просунута мікросегментація та таргетинг
  2. Маркетинг, який здається особистим: Досягнення персоналізації в масштабі
  3. Утримання клієнтів: Прогнозування та зменшення відтоку
  4. Знання майбутніх дій клієнтів: Прогнозування поведінки та намірів
  5. Підвищення ефективності маркетингу: Оптимізація маркетингових дій
  6. Пошук найкращих потенційних клієнтів: Прогнозний скоринг лідів
  7. Досягнення клієнтів у потрібний час, у потрібному місці: Оптимізація охоплення
  8. Розумне ціноутворення та пропозиції: Динамічне ціноутворення та оптимізація пропозицій
  9. Демонстрація клієнтам того, що вони хочуть: Системи рекомендацій контенту
• Таємне життя ШІ: Покращення вашого бізнесу за межами маркетингу!
  • Кришталеві кулі та таблиці: ШІ у прогнозуванні продажів
  • Мистецтво бути там: ШІ в управлінні запасами та ланцюгами поставок
  • Задоволені агенти, задоволені клієнти: ШІ в операціях обслуговування клієнтів
  • За горизонтом: Невикористаний операційний потенціал ШІ
• Стратегічні переваги використання Прогнозного ШІ/МН
• Виклики та ключові міркування щодо впровадження
• Впровадження Прогнозного ШІ/МН: Поетапний підхід
• Майбутній ландшафт: Розвиваються тенденції
• Ключові висновки

Прогнозний ШІ та машинне навчання: Трансформація маркетингу й бізнесу в сучасну епоху

Завдяки Прогнозному ШІ та МН компанії можуть отримати глибоке розуміння своїх клієнтів — їхньої поведінки та вподобань. Це дозволяє здійснювати гіперперсоналізацію, проактивно вирішувати проблеми та підвищувати операційну ефективність, що призводить до економії коштів та значної конкурентної переваги.

Цей посібник допоможе вам зрозуміти Прогнозний ШІ та МН, а також те, як використовувати ці потужні інструменти для зростання бізнесу та успіху на сучасному ринку.

Що таке Прогнозний ШІ та машинне навчання?

Прогнозний ШІ зосереджений на аналізі минулих даних для точного прогнозування майбутніх подій або дій клієнтів. Його головна мета — передбачити, що може статися, дозволяючи компаніям реагувати проактивно. Приклади включають прогнозування ризику відтоку клієнтів, передбачення майбутніх покупок або визначення, коли клієнту може знадобитися підтримка. Виявляючи тонкі закономірності у великих наборах даних, Прогнозний ШІ допомагає приймати розумніші бізнес-рішення.

Машинне навчання (МН) — це основний рушій Прогнозного ШІ. МН включає алгоритми, які навчаються безпосередньо з даних без необхідності явного програмування для кожного сценарію. Ці алгоритми ретельно аналізують великі набори даних, такі як поведінка клієнтів, історія покупок та особисті вподобання. Часто використовуються передові методи, як-от глибоке навчання. Наприклад, система рекомендацій Amazon обробляє історичні дані за допомогою таких методів, щоб робити точні прогнози щодо ваших інтересів.

Зв’язок між Прогнозним ШІ та МН є співпрацею. МН надає складні аналітичні інструменти та алгоритми, які дозволяють Прогнозному ШІ виявляти приховані закономірності в даних. Ця здатність глибоко аналізувати та виявляти закономірності дозволяє компаніям робити обґрунтовані прогнози. Стратегічно використовуючи МН для живлення Прогнозного ШІ, компанії отримують глибокі інсайти щодо вподобань та поведінки клієнтів, відкриваючи такі можливості, як персоналізований досвід, проактивне передбачення потреб та запобігання проблемам, що забезпечує значну конкурентну перевагу.

Розумна революція: Як Прогнозний ШІ та машинне навчання потужно змінюють сучасний маркетинг

Потенціал ШІ у роздрібній торгівлі може принести додатково від 240 до 390 мільярдів доларів доходу, а в поєднанні з іншими інструментами ШІ та аналізу даних — ще більше.

1. Краще розуміння клієнтів: Просунута мікросегментація та таргетинг

Прогнозний ШІ та МН дозволяють набагато глибше розуміти клієнтів, ніж традиційна широка категоризація. Ретельно аналізуючи різноманітні дані про клієнтів (вік, місцезнаходження, минулі покупки, поведінка на сайті), ці технології можуть ідентифікувати дуже специфічні сегменти клієнтів, наприклад, найцінніших або тих, хто, ймовірно, зацікавиться новим продуктом. Цей підхід є набагато детальнішим та гнучкішим. Наприклад, 29% маркетингових команд вже використовують Генеративний ШІ для автоматичного створення таких груп клієнтів. Інструменти для збагачення даних додатково підвищують точність цих ШІ-прогнозів, забезпечуючи, щоб реклама досягала потрібної аудиторії.

2. Маркетинг, який здається особистим: Досягнення персоналізації в масштабі

Прогнозний аналіз у поєднанні з машинним навчанням дозволяє компаніям адаптувати свою взаємодію, повідомлення та пропозиції для кожного окремого клієнта, часто в режимі реального часу. ШІ може швидко аналізувати минулі взаємодії та вподобання клієнта, дозволяючи агентам служби підтримки надавати справді персоналізовану допомогу. Наприклад, Starbucks через свою програму “Deep Brew” використовує машинне навчання для надсилання персоналізованих повідомлень та пропозицій, що сприяє лояльності клієнтів. Багато брендів тепер використовують ШІ для створення релевантних та своєчасних спеціальних пропозицій на основі минулих покупок або переглядів. Наприклад, еко-френдлі онлайн-магазин Grove Collaborative використовує ШІ-інсайти для створення таких індивідуальних досвідів. Цей глибокий рівень персоналізації є повсюдним: 62% компаній використовують файли cookie веб-сайтів для персоналізованої реклами, 43% пропонують персоналізовані ціни, а 32% надсилають сповіщення про продукти, коли вважають, що клієнт може бути зацікавлений.

3. Утримання клієнтів: Прогнозування та зменшення відтоку

Утримувати існуючих клієнтів зазвичай легше та дешевше, ніж залучати нових, тому розуміння того, чи клієнт може збиратися піти (“відтік”), є критично важливим. Прогнозний ШІ чудово справляється з цим, відстежуючи та аналізуючи неструктуровану інформацію, таку як коментарі клієнтів або дописи в соціальних мережах. Використовуючи методи обробки природної мови (NLP), ШІ може зрозуміти значення та настрій у цих текстах, ідентифікуючи клієнтів з високим ризиком відтоку, яким компанії можуть пропонувати спеціальні пропозиції або підтримку, щоб заохотити їх залишитися.

4. Знання майбутніх дій клієнтів: Прогнозування поведінки та намірів

Прогнозний ШІ надзвичайно добре розуміє поведінку клієнтів та може передбачити їхні наступні дії, наприклад, наступну покупку. Аналізуючи дані, такі як минулі замовлення, активність на веб-сайті та зазначені вподобання, ШІ може передбачити потреби клієнтів, іноді навіть до того, як клієнт сам це усвідомить. Він також може виявляти потенційні проблеми на ранній стадії. Наприклад, системи маршрутизації на основі ШІ можуть передбачити, чому клієнт звертається до служби підтримки, а ШІ-асистенти часто можуть зрозуміти намір клієнта з перших кількох слів. Системи рекомендацій є яскравим прикладом, використовуючи складні алгоритми машинного та глибокого навчання для аналізу всього: від минулих покупок та товарів у кошику до описів продуктів, щоб надавати точні пропозиції. Прогнозування покупок та передбачення потреб у підтримці є пріоритетами для багатьох організацій, які прагнуть розширити використання ШІ.

5. Підвищення ефективності маркетингу: Оптимізація маркетингових дій

ШІ значно підвищує ефективність конкретних маркетингових дій. Наприклад, Brinks Home використовував ШІ не лише для персоналізації, а й для тестування та оптимізації повідомлень, пропозицій, каналів і навіть часу доставки, що безпосередньо призвело до збільшення доходу. Роздрібні торговці поєднують генеративний ШІ (для створення контенту) з аналітичним ШІ (для розуміння даних), щоб дізнаватися про клієнта, а потім представляти йому персоналізовані пропозиції, збільшуючи продажі. Крім того, 45% маркетингових команд використовують Генеративний ШІ для автоматичного написання рекламних текстів.

6. Пошук найкращих потенційних клієнтів: Прогнозний скоринг лідів

Прогнозний скоринг лідів використовує ШІ для аналізу різних факторів, а потім пріоритезує торгові ліди на основі їхньої ймовірності перетворення на реальних клієнтів.

7. Досягнення клієнтів у потрібний час, у потрібному місці: Оптимізація охоплення

ШІ аналізує дані та поведінку клієнтів, щоб визначити найкращий час та канал для взаємодії з кожним клієнтом. Наприклад, якщо хтось переглядає продукти на веб-сайті або залишає товари в онлайн-кошику без покупки, бот на основі ШІ може автоматично надіслати своєчасну акцію або нагадування через найзручніший канал, наприклад, месенджер, можливо, з кодом знижки.

8. Розумне ціноутворення та пропозиції: Динамічне ціноутворення та оптимізація пропозицій

ШІ дозволяє компаніям бути набагато гнучкішими та інтелектуальнішими у ціноутворенні та пропозиціях. Аналізуючи дані клієнтів, історію покупок та навіть інформацію в реальному часі, ШІ може динамічно коригувати ціни або представляти найбільш релевантні акції окремим клієнтам. Як згадувалося раніше, 43% компаній вже пропонують персоналізовані ціни та знижки. Система ШІ може автоматично надіслати знижку клієнту, який покинув свій онлайн-кошик, щоб заохотити його завершити покупку.

9. Демонстрація клієнтам того, що вони хочуть: Системи рекомендацій контенту

Ви майже напевно стикалися з системами рекомендацій контенту — згадайте Netflix, що пропонує серіали, або Amazon, що пропонує товари. Прогнозний ШІ та машинне навчання є рушійною силою цих складних систем. Аналізуючи величезні обсяги даних про клієнтів, поведінку перегляду та минулі взаємодії, ці системи пропонують продукти, статті, відео чи послуги, якими клієнт, швидше за все, зацікавиться. Крім продуктів, ШІ також може рекомендувати відповідні статті або інформацію для включення в електронні листи для охоплення або допомагати генерувати привабливий контент для дописів у соціальних мережах та реклами.

Таємне життя ШІ: Покращення вашого бізнесу за межами маркетингу!

Хоча штучний інтелект часто з’являється в заголовках новин завдяки своїм маркетинговим застосуванням, Прогнозний ШІ та машинне навчання сумлінно працюють за лаштунками, щоб покращити основні бізнес-операції. Окрім клієнтських застосувань, ШІ вміло застосовується для того, щоб зробити внутрішні процеси більш плавними, розумними та ефективними.

Кришталеві кулі та таблиці: ШІ у прогнозуванні продажів

Точне прогнозування обсягів продажів та розуміння того, чому змінюються тенденції, є життєво важливим для розумного бізнес-планування. Здатність Прогнозного ШІ прогнозувати покупки клієнтів є пріоритетом для багатьох компаній. Знання того, що клієнти, швидше за все, захочуть купити далі, значно допомагає в таких рішеннях, як правильне укомплектування товарів та ефективне планування персоналу. Об’єднуючи генеративний ШІ (для творчих інсайтів) з аналітичним ШІ (для розуміння даних), роздрібні торговці можуть отримати широкі інсайти щодо клієнтів. Коли продажі падають, ШІ може аналізувати такі фактори, як діяльність конкурентів або збої в ланцюгу поставок, і пропонувати превентивні дії.

Мистецтво бути там: ШІ в управлінні запасами та ланцюгами поставок

Хоча конкретні докладні інструкції щодо ідеальних рівнів запасів, що керуються ШІ, не завжди детально описуються у джерелах, критична важливість хорошого управління запасами для задоволення клієнтів широко визнана. ШІ, завдяки своїй потужній аналітичній здатності, допомагає компаніям зрозуміти складні проблеми, які можуть призвести до падіння продажів, такі як заплутані ланцюги поставок. Виявляючи ці операційні перешкоди, компанії можуть працювати над згладжуванням процесів, забезпечуючи доступність продуктів, коли клієнти їх хочуть, що сприяє безперебійному клієнтському досвіду.

Задоволені агенти, задоволені клієнти: ШІ в операціях обслуговування клієнтів

Прогнозний ШІ значно покращує операції обслуговування клієнтів. Класична проблема полягає у визначенні оптимальної кількості агентів підтримки, щоб уникнути черг клієнтів та марнотратства ресурсів. Інструменти управління робочою силою на основі ШІ використовують прогнозний ШІ для аналізу минулих даних та поточної поведінки клієнтів, генеруючи точні прогнози щодо кількості персоналу. Це допомагає компаніям визначити оптимальну кількість потрібних агентів та стратегічно розмістити їх для максимальної ефективності. Роль ШІ поширюється на оптимізацію в реальному часі, інтелектуально маршрутизуючи вхідні запити клієнтів на основі настроїв клієнтів, мови та намірів.

За горизонтом: Невикористаний операційний потенціал ШІ

Прогнозний ШІ все частіше досліджується та забезпечує значну цінність у різних галузях, окрім безпосередньо очевидних застосувань. Приклади включають системи ШІ, які можуть вміло виявляти потенційне шахрайство до того, як воно спричинить великі проблеми для бізнесу, або точно прогнозувати, коли ключова частина заводського обладнання може потребувати обслуговування, заощаджуючи компаніям значні кошти від непередбачених простоїв.

Стратегічні переваги використання Прогнозного ШІ/МН

Зростаючий ажіотаж навколо ШІ та машинного навчання виникає через їхні вражаючі та відчутні переваги:

• Фінансовий вплив: ШІ автоматизує рутинні завдання, розумно скорочуючи операційні витрати, і одночасно збільшує продажі за допомогою персоналізованих пропозицій та взаємодій. Одна компанія, як повідомляється, заощадила 1,3 мільйона доларів, що підкреслює фінансову потужність ШІ.
• Глибше розуміння клієнтів: ШІ експертно аналізує дані, виявляючи цінні інсайти щодо бажань та настроїв клієнтів, дозволяючи компаніям створювати унікально адаптований досвід.
• Розумніше, проактивне прийняття рішень: Ці інтелектуальні системи дозволяють компаніям приймати мудріші рішення та часто діяти проактивно, виявляючи та вирішуючи потенційні проблеми до їх повного виникнення.
• Конкурентна перевага: Інтелектуальне використання ШІ дозволяє компаніям не лише ефективніше працювати, але й забезпечити справжню конкурентну перевагу на сучасному вимогливому ринку, дозволяючи їм працювати розумніше, а не просто важче.

Виклики та ключові міркування щодо впровадження

Хоча Прогнозний ШІ та машинне навчання пропонують фантастичні переваги, успішна інтеграція їх у повсякденні операції представляє кілька викликів:

• Якість та безпека даних: Високоякісні, доступні та безпечні дані є паливом для ШІ. Багато компаній стикаються зі значними перешкодами у централізації та забезпеченні взаємодії своїх даних.
• Складність та вартість: Безшовне вплетення ШІ в існуючі системи часто вимагає значних зусиль, суттєвих інвестицій та доступу до рідкісних експертів зі ШІ. Це рідко буває простим рішенням “підключи і працюй”.
• Етичні та людські аспекти: Ретельний розгляд етичних питань, потенційних упереджень у ШІ та першочерговий захист конфіденційності клієнтів є критично важливими. Крім того, забезпечення того, щоб вся команда була комфортною та впевненою у використанні нових інструментів ШІ, є життєво важливим для безперебійної реалізації та уникнення “циклів загибелі ШІ”. Ретельне подолання цих перешкод є ключем до розкриття повної потужності ШІ.

Впровадження Прогнозного ШІ/МН: Поетапний підхід

Впровадження Прогнозного ШІ та машинного навчання вимагає чіткого, поетапного плану:

1. Визначте чіткі цілі: Точно зрозумійте, навіщо вам потрібен ШІ — чи це для збільшення продажів, чи для зменшення відтоку клієнтів. Чітко визначені цілі об’єднають команду.
2. Готовність даних: Переконайтеся, що ваші дані якісні та легкодоступні. Централізація даних є вирішальним першим кроком для більшості компаній.
3. Зберіть правильну команду та інструменти: Визначте та залучіть необхідних кваліфікованих експертів та відповідні інструменти для роботи.
4. Поетапне впровадження: Уникайте спроб впровадити все одразу. Розумний, поетапний підхід є важливим для успішного впровадження ШІ.

Майбутній ландшафт: Розвиваються тенденції

Майбутнє Прогнозного ШІ та машинного навчання містить захоплюючі розробки:

• Збільшена прозорість: Системи ШІ стануть більш прозорими, дозволяючи користувачам розуміти, як вони доходять до своїх висновків. Такий підхід “без таємничих ‘чорних скриньок'” буде вирішальним для побудови довіри клієнтів, особливо щодо безпеки даних.
• Швидші прогнози: ШІ стане ще швидшим у передбаченні потреб, часто до того, як користувачі усвідомлять їх.
• Покращена співпраця ШІ: Прогнозний ШІ (для інсайтів та визначення потреб у увазі) буде тісніше співпрацювати з Генеративним ШІ (для створення контенту та виконання дій).
• Відповідальне використання ШІ: Оскільки ШІ візьме на себе більш автономні ролі, відповідальне використання стане стандартною практикою. Хоча лідери довіряють автономним агентам ШІ, надійні правила безпеки та критично важливий людський нагляд залишатимуться необхідними для запобігання збоям або “циклам загибелі”.

Ключові висновки

• Трансформаційні, а не просто модні: Прогнозний ШІ та машинне навчання глибоко змінюють сучасні бізнес-операції.
• Важливо для збереження конкурентоспроможності: Впровадження ШІ швидко стає обов’язковою умовою для будь-якої компанії, що прагне убезпечити свої операції в майбутньому та зберегти гостру конкурентну перевагу.
• Мудрий шлях вперед: Ігнорування величезного трансформаційного потенціалу ШІ схоже на навігацію новим містом без надійної карти — невиправдано складно.
• Величезні можливості для тих, хто впроваджує: Для організацій, готових сміливо прийняти цю постійну революцію ШІ, можливості для інновацій, сталого зростання та справді глибшого зв’язку з клієнтами не просто багатообіцяючі — вони справді величезні та все більш доступні.