Штучний інтелект і машинне навчання в маркетингу: застосування, кейси, статистика

Автор: Волнянский А.

Штучний інтелект (ШІ) і машинне навчання (МО) кардинально змінюють маркетинг, дозволяючи компаніям перейти від традиційних, заснованих на інтуїції підходів до стратегій, керованих даними. Згідно з дослідженнями Інституту знань Infosys, які вони наводять у своєму щорічному звіті CMO Radar, у 52% випадків впровадження штучного інтелекту та машинного навчання в маркетинг принесло бізнес-цінність. При цьому 23% використовують ці технології у всіх семи ключових областях маркетингу.

• Що таке штучний інтелект, машинне навчання і прогнозний ШІ
• Просунута мікросегментація і таргетинг для кращого розуміння клієнтів
• Застосування машинного навчання в маркетингу для глибокої персоналізації
• Розширені можливості ШІ та МН в маркетингу: від прогнозування до персоналізаціїм
  • Оптимізація маркетингу для підвищення ефективності
  • Прогноз поведінки та намірів клієнтів
  • Прогнозування відтоку клієнтів
  • Прогнозний скоринг лідів на основі машинного навчання
  • Доставка повідомлень у відповідний час
  • Розумне ціноутворення та оптимізація пропозицій
  • Системи рекомендацій
• Агентський ШІ в маркетингу
• Генеративний ШІ для маркетингових інновацій
• Впровадження прогнозного ШІ та машинного навчання: поетапний підхід
• Кейси: історії успішного використання ШІ та МН в маркетингу
• ШІ та машинне навчання в цифровому маркетингу: найважливіше

Очікувані переваги використання AI і ML в маркетингу:

• до 15% — зростання ефективності маркетингу;
• до 13% — скорочення витрат на маркетинг;
• до 11% — прискорення виходу на ринок нових продуктів.

Що таке штучний інтелект, машинне навчання і прогнозний ШІ

Маркетингові завдання дозволяє вирішувати не якась одна технологія, а їх симбіоз, де кожен компонент надає свій точковий вплив і в результаті підсилює результат. Наприклад, ШІ в маркетингу використовують для аналізу даних, автоматизації завдань і прийняття рішень. А Генеративний ШІ (Generative AI, GenAI) — для створення контенту, зокрема гіперперсоналізованого, пошуку інсайтів, генерації та тестування гіпотез. У свою чергу, алгоритми машинного навчання для маркетингу аналізують дані про клієнтів, щоб розуміти їхні вподобання. Головне застосування машинного навчання в маркетингу — це налаштування рекламних кампаній під потреби клієнтів. І, нарешті, прогнозна аналітика передбачає результати, знаходить закономірності та ризики, використовуючи дані та машинне навчання для маркетологів. У маркетингу це допомагає точно передбачити, які стратегії спрацюють.

Застосування прогнозної аналітики, ШІ та машинного навчання в маркетингу відкриває нові можливості: обробка даних, отримання бізнес-інсайтів. Це допомагає автоматизувати завдання, покращувати маркетинг і лояльність клієнтів. Головне в тому, як ШІ може допомогти маркетингу — це зростання продажів.

За даними Gartner, до 2026 року до 80% організацій будуть використовувати генеративний ШІ, найчастіше — в маркетингу, обслуговуванні клієнтів і IT-операціях. А в McKinsey підрахували, що продуктивність маркетингу через застосування ШІ може зрости на 10-15%.

Просунута мікросегментація і таргетинг для кращого розуміння клієнтів

Машинне навчання і прогнозна аналітика дозволяють виявляти приховані закономірності у великих обсягах даних, накопичених про клієнтів — переваги, історію їх покупок та інші способи взаємодії з продуктами, щоб робити висновки про їхні уподобання і майбутню поведінку. Ці дані стають основою для просунутої мікросегментації (вона ж мікросегментація).

Мікросегментація клієнтів — це групування їх у невеликі сегменти з великим набором загальних характеристик, щоб потім націлювати на них гіперперсоналізовані та високорелевантні маркетингові кампанії.

Якщо традиційна або макросегментація на основі МН в маркетингу використовує для таргету поділ на широкі аудиторії (за віком, статтю, місцем розташування і доходом), то мікросегментація набагато глибше проникає в поведінкові моделі, історію покупок, рівень залученості й  навіть психологічні особливості покупця. При цьому для мікросегментів характерна не тільки висока деталізація характеристик, але і динамічне коригування — саме в цьому полягає цінність машинного навчання для продажів. Чому це важливо: клієнти можуть переходити з одного мікросегмента в інший, тому компанії зацікавлені якомога оперативніше реагувати на зміну їх поведінки, використовуючи глибоке навчання в маркетингу.

Переваги сегментації клієнтів на основі машинного навчання в цифровому маркетингу:

• покращений таргетинг і алгоритми персоналізації — можна створювати індивідуальні повідомлення та релевантні рекомендації щодо продуктів, щоб підвищувати залученість клієнтів.
• задоволені та лояльні клієнти — вони відчувають себе зрозумілими та цінними завдяки персоналізованому досвіду, а це сприяє повторним покупкам і позитивним відгукам;
• оптимізація маркетингових стратегій — ви можете ефективніше розподіляти ресурси та впливати на найбільш сприйнятливі сегменти, скорочуючи рекламні втрати;
• скорочення витрат на маркетинг — завдяки тому, що ви доставляєте правильні повідомлення тільки найбільш релевантним мікросегментам;
• краще розуміння поведінки та переваг споживачів — ви отримуєте глибокі інсайти про мотиви й потреби кожного мікросегмента, щоб приймати більш обґрунтовані рішення;
• збільшення конверсії й продажів — підвищення залученості призводить до зростання конверсій, перехресних і додаткових продажів;
• конкурентна перевага — ви можете створювати унікальні пропозиції, які сильно відрізняються від того, що роблять інші компанії.

Таким чином, завдяки мікросегментації бізнес може не тільки поліпшити взаємодію з наявними клієнтами, але і відкрити нові можливості для зростання і прибутковості на сучасному конкурентному ринку. Одночасно ми спостерігаємо, як зростає ринок рішень для мікросегментації: очікується, що до 2032 року він досягне $106,8 млрд із середньорічним темпом приросту 16,71%.

Застосування машинного навчання в маркетингу для глибокої персоналізації

Штучний інтелект і машинне навчання в маркетингу є основоположними технологіями, здатними забезпечити персоналізацію в масштабі — тобто гіперперсоналізацію. Так називають маркетинговий підхід, який передбачає адаптацію клієнтського досвіду до кожного конкретного користувача або мікросегментів користувачів, про які ми говорили вище. Гіперперсоналізація є критично важливою в сучасному світі, де на клієнтів щодня навалюються десятки й сотні пропозицій, і рішення про покупку вони приймають під впливом безлічі різних факторів.

Як це працює:

• штучний інтелект і машинне навчання в маркетингу обробляють величезні набори даних про поведінку клієнтів, їхні уподобання і минулі покупки;
• прогнозна аналітика може поліпшити взаємовідносини з клієнтами, прогнозуючи їх майбутню поведінку і дозволяючи компаніям передбачати їхні фактичні потреби;
• мікросегментація дозволяє виділити окремі невеликі групи клієнтів, яким ідеально підійдуть ці рекомендації;
• генеративний штучний інтелект допомагає генерувати гіперперсоналізований контент (листи, push-повідомлення та інші) для будь-якої кількості мікросегментів з мінімальною ручною участю.

У McKinsey дійшли висновку, що гіперперсоналізований маркетинг дозволяє скоротити витрати на залучення клієнтів на 50%, а також збільшити рентабельність інвестицій в маркетинг на 10-30%. Ба більше, дослідження компанії підтверджують, що персоналізований досвід підвищує як лояльність клієнтів, так і продажі компанії.

Розширені можливості ШІ та МН в маркетингу: від прогнозування до персоналізації

Тепер, коли ми розглянули, як штучний інтелект і машинне навчання в маркетингу трансформують галузь, а також заглибилися в поняття прогнозного ШІ та мікросегментації, час розглянути конкретні застосування технологій.

Оптимізація маркетингу для підвищення ефективності

Завдяки чому підвищується ефективність після використання машинного навчання для маркетингу?

• При гіперперсоналізованому підході клієнти краще відгукуються на пропозиції компанії. Це означає, що на утримання або залучення нових клієнтів їй доведеться витрачати менше або більш ефективно.
• Використання просунутих технологій дозволяє на 20% зменшити кількість помилок у прогнозуванні, що збільшує ефективність майбутніх маркетингових стратегій.
• Автоматизоване створення контенту дозволяє швидко і з мінімальною участю людини створювати унікальні гіперперсоналізовані тексти для розсилок, рекламних кампаній, push-повідомлень та інших видів контенту.
• Прогнозний скоринг лідів дозволяє пріоритезувати клієнтів і виявити тих з них, на яких дійсно має сенс спрямувати додаткові маркетингові зусилля.

Який вплив машинне навчання справило на маркетингову індустрію, говорять цифри: 69% натхнені отриманими результатами, а ще 60% оптимістично налаштовані щодо того, куди рухається їхня галузь.

Прогноз поведінки та намірів клієнтів

Усі практичні способи застосування штучного інтелекту та машинного навчання в маркетингу так чи інакше будуть пов’язані з прогнозом поведінки та намірів клієнтів — навіть якщо вони самі ще цього не знають. Після збору демографічних, поведінкових, історичних даних і врахування зовнішніх факторів алгоритми машинного навчання допомагають виявити в них закономірності й спрогнозувати такі дії:

• ймовірність конверсії;
• ймовірність майбутніх покупок;
• ризики відтоку;
• релевантність пропозиції;
• кращий час для комунікації;
• реакція на зміну цінової політики;
• потреба в підтримці та інші.

Грунтуючись на майбутніх потребах, можна адаптувати під них контент (тут знову вступають в гру мікросегментація і гіперперсоналізація), змінити скрипти в кол-центрі або звернутися до динамічного ціноутворення. За даними звіту Predictive Intelligence Benchmark Report компанії Salesforce, рекомендації, пов’язані з прогнозуванням поведінки клієнтів, вплинули як мінімум на 26,34% всіх замовлень. При цьому після року збору даних та їх аналізу прогнози стають ще більш точними та, відповідно, більш позитивно впливають на бізнес.

Прогнозування відтоку клієнтів

Залучення нових клієнтів часто обходиться дорожче, ніж утримання (Customer Retention) існуючих. Прогнозний штучний інтелект і машинне навчання в маркетингу допомагають не реагувати на потенційний відтік, а активно впливати на нього через прогнозування потреб клієнтів і поліпшену взаємодію з ними.

Алгоритми машинного навчання і прогнозна аналітика можуть превентивно виявляти клієнтів, схильних до відтоку (Churn), ще до того, як вони приймуть остаточне рішення. У цьому плані раннє виявлення незадоволених продуктами або обслуговуванням клієнтів дозволяє заздалегідь налагодити з ними діалог і зміцнити відносини. Це можна зробити різними способами: запропонувати персональну знижку, нові поліпшені умови обслуговування або зв’язатися з клієнтом безпосередньо і дізнатися реальні причини невдоволення.

Прогнозний скоринг лідів на основі машинного навчання

Прогнозний скоринг лідів або ж оцінка потенційних клієнтів (Lead Scoring) являє собою автоматизований процес присвоєння балів потенційним клієнтам (лідам) на основі їх характеристик і поведінки, щоб визначити їх потенційну цінність і ймовірність конверсії. Це дозволяє маркетингу та відділу продажів зосередити свої зусилля на найбільш перспективних лідах і, в кінцевому підсумку, підвищити прибутковість компанії. Опитування серед співробітників відділу продажів Salesforce показало — 98% з них вважають, що штучний інтелект значно покращує пріоритезацію лідів.

Зазвичай лідам присвоюють оцінки в діапазоні від 0 до 100 балів, де найвищі бали отримують ліди, які з найбільшою ймовірністю конвертуються — тобто здійснять бажану цільову дію: підписка, покупка, реєстрація на захід або інше. Рішення про те, наскільки кваліфікованим буде лід, приймається на основі точних алгоритмів і поведінкових факторів, тому ймовірність помилки, як при ручному аналізі, дуже низька. Також штучний інтелект допомагає зрозуміти, які з атрибутів ліда найбільше вплинули на підсумковий прогноз. І так — десятки й сотні разів поспіль для будь-якої кількості мікросегментів і в режимі реального часу.

Доставка повідомлень у відповідний час

У сучасному маркетингу недостатньо просто доставляти правильні повідомлення — важливо робити це тоді, коли клієнти найбільш сприйнятливі та готові до цільової дії. Саме для цього застосовуються ШІ, машинне навчання і прогнозна аналітика. Вони дозволяють досягти оптимізації охоплення, яка фокусується не на обсязі аудиторії, а на точності та якості взаємодії: повідомлення показуються потрібним людям у максимально сприятливий час. Хоча таке точне охоплення цільової аудиторії часто обходиться дорожче, воно приносить більше користі та продажів, ніж масове охоплення нецільової аудиторії.

Щоб досягти такої ефективності й точності, оптимізація охоплення включає кілька ключових елементів:

• Таргетування — визначення цільової аудиторії на основі демографічних, поведінкових, історичних, прогнозних та інших даних.
• Вибір поведінкового тригера — визначення відповідного моменту для відправки повідомлення, наприклад, після конкретної дії користувача (клік, перегляд товару) і на певній стадії його шляху.
• Вибір каналів — доставка повідомлень через найбільш ефективні канали, які цільова аудиторія сприймає найкраще (мобільні додатки, соцмережі, розсилки).
• Вибір часу — визначення оптимального часу, коли аудиторія найбільш активна і схильна до покупок або інших цільових дій.

Розумне ціноутворення та оптимізація пропозицій

Штучний інтелект і машинне навчання в маркетингу ідеально підходять для коригування ціни в режимі реального часу. З одного боку, це допомагає вийти на оптимальне значення ціни, яка принесе компанії дохід, а з іншого — не відлякати покупця завищеними цінами на тлі конкурентів. Звичайно, це не всі параметри, які враховуються в розумному ціноутворенні, ще є:

• гнучкість попиту — наскільки зміниться попит на товар, якщо його вартість зросте;
• коригування ціни з урахуванням рівня запасів — якщо склад переповнений, є сенс знизити його вартість і швидше розпродати;
• вплив сезонних факторів і трендів — багато товарів купують тільки в певну пору року, до конкретних свят або дат (Різдво, Чорна п’ятниця);
• поведінка конкурентів — якщо всі конкуренти одночасно продають товар за нижчою ціною, є сенс також знизити його вартість;
• життєвий цикл продукту — товари, які знімаються з виробництва, є сенс розпродавати дешевше;
• пакетні пропозиції (бандли) — ідеальні поєднання продуктів за найкращою ціною можуть значно збільшити середній чек.

В цілому динамічне ціноутворення на базі штучного інтелекту і машинного навчання в маркетингу допомагають максимізувати дохід, зберігаючи його на високому рівні навіть у критичні періоди, зменшити кількість помилок завдяки автоматизації рутинних дій і виключення людського фактора, а також швидко адаптуватися до мінливих ринкових умов.

Системи рекомендацій

Натхненні бізнес-кейсами Amazon Netflix, компанії також почали впроваджувати системи рекомендацій на основі прогнозної аналітики та машинного навчання. Інтерес до них призвів до того, що ринок рекомендаційних систем розвивається величезними темпами — наприклад, за прогнозами Mordor Intelligence, він збільшиться в чотири рази в період з 2025 по 2030 рік. Все завдяки користі, яку приносять рекомендаційні системи, а це поліпшення клієнтського досвіду, більш ефективне утримання клієнтів і підвищення коефіцієнта конверсії. За даними McKinsey, рекомендаційні системи, в основі яких лежить персоналізований досвід клієнтів, збільшують коефіцієнти продажів на 10-15%! І досвід Amazon довів це ще понад десяти років тому, коли компанія з’ясувала, що 35% покупок її клієнти здійснюють за рекомендацією.

Агентський ШІ в маркетингу

Agent AI, він же агентський ШІ, являє собою інтелектуальну систему, яка може автономно виконувати завдання, приймати рішення і надавати підтримку в найрізноманітніших маркетингових процесах. Як це може виглядати на практиці? ШІ-агенти в маркетингу постійно збирають дані та зберігають контекст минулих взаємодій. Використовуючи потужні мовні моделі, вони самостійно планують свої дії, визначаючи найкращий шлях для досягнення поставлених цілей. А потім виконують ці дії, взаємодіючи з тими системами та інструментами, які схвалила людина. Самопідтримуваний цикл дозволяє ШІ-агентам безперервно аналізувати зміни, вчитися на своєму досвіді та з часом ставати все більш ефективними.

Агенти ШІ можуть трансформувати будь-які процеси, включаючи маркетингові, наступним чином:

• прискорювати їх виконання, скорочуючи затримки між завданнями та забезпечуючи їх паралельне виконання;
• привносити адаптивність, коригуючи стратегії на льоту і виявляючи аномалії до того, як вони серйозно вплинуть на результат;
• вносити еластичність в операції, змінюючи продуктивність в режимі реального часу, щоб бути готовими до сплесків і падінь навантаження;
• робити операції більш стійкими, випереджаючи збої.

Також агенти ШІ, за даними McKinsey, можуть збільшувати валовий дохід компанії коштом розширення існуючих джерел доходу і відкриття нових. Наприклад, в електронній комерції агенти аналізують поведінку користувачів, їх покупки та контекст (наприклад, сезонність), щоб підвищувати додаткові й перехресні продажі. Або інший приклад, використання агентів призводить до глибшого розуміння ринку завдяки виявленню інсайтів, недоступних аналітикам-людям.

Це вже приносить результати: за підрахунками McKinsey, тільки в системах, пов’язаних з обслуговуванням клієнта, агентний ШІ може підвищувати продуктивність на 35-40%.

Генеративний ШІ для маркетингових інновацій

Якщо прогнозна аналітика, штучний інтелект і машинне навчання в маркетингу часто залишаються «за кадром», генеративний ШІ працює «на передовій», де виконує найрізноманітніші завдання: від створення контенту до прийняття стратегічних рішень.

Внесок генеративного ШІ в маркетинг можна описати так:

• генерація гіперперсоналізованого контенту для мікросегментів цільової аудиторії, з урахуванням її реальних потреб і очікувань, завдяки можливостям машинного навчання;
• розробка чат-ботів і віртуальних помічників, які пропонують цілодобову підтримку і ведуть складні діалоги з користувачами;
• реалізація візуального пошуку і створення віртуальних примірочних, де клієнти можуть приміряти на себе продукцію (макіяж, одяг, взуття, аксесуари).

Не дивно, що 92% компаній готові інвестувати в генеративний ШІ протягом найближчих трьох років за даними McKinsey, а 54% маркетологів, за інформацією Salesforce, вважають: навчання генеративному ШІ необхідне для успішного впровадження штучного інтелекту в їх професійну діяльність.

Впровадження прогнозного ШІ та машинного навчання: поетапний підхід

Впровадження ШІ та МН в маркетинг вимагає поетапного підходу, який включає такі кроки:

• Визначення цілей використання ШІ. У ритейлі, наприклад, це може бути зростання продажів, утримання клієнтів.
• Якість даних. Забезпечте наявність великих обсягів якісних даних з усіх джерел (CRM, аналітика, соцмережі) і проведіть їх очищення.
• Команда та інструменти. Зберіть кваліфіковану команду експертів з даних та ШІ (своїх або на аутсорсі), виберіть відповідні технології та партнерів (наприклад, Colobridge для потужностей).
• Пілотні проєкти. Починайте з невеликих проєктів з високим ROI (наприклад, персоналізація), тестуйте і потім масштабуйте.
• Культура і навчання. Інтегруйте ШІ в корпоративну культуру, навчайте співробітників (як технічних, так і нетехнічних) і створюйте атмосферу готовності до змін.
• Етика та управління. Проактивно вирішуйте етичні та регуляторні питання (захист даних, упередження), прагніть до прозорості моделей.
• Моніторинг та розвиток: Постійно відстежуйте продуктивність ШІ, оновлюйте моделі новими даними та адаптуйте стратегії під мінливий ринок.

Кейси: історії успішного використання ШІ та МН в маркетингу

Рекомендаційні системи та Spotify

Популярний стрімінговий сервіс використовував моделі машинного навчання в цифровому маркетингу для складання персоналізованих плейлистів Discover Weekly. При цьому враховувалася поведінка користувачів, тенденції перегляду та певні методи фільтрації, щоб користувачі слухали музику, яка їм подобається, і одночасно знайомилися з новими треками та музикантами.

Утримання клієнтів та PayPal

PayPal скоротив відтік клієнтів, замінивши регулярні перевірки на прогностичну модель. Ця модель безперервно аналізує історичні дані, щоб рано виявляти ймовірність відтоку користувачів. Завдяки цьому маркетингові команди можуть швидше реагувати персоналізованим контентом, скоротивши час аналізу даних до 30 хвилин.

Оптимізація маркетингу та Growth Wave

Велике агентство цифрового маркетингу Growth Wave впровадило предиктивну аналітику в маркетинг на основі ШІ і отримало можливість аналізувати та інтерпретувати великі обсяги даних про клієнтів. Компанія почала розробляти більш ефективні маркетингові стратегії, що призвело до підвищення залученості на 20%.

Поліпшення обслуговування клієнтів та Ander Amore

Відомий бренд спортивного одягу володіє мережею фізичних магазинів в різних країнах і зацікавлений в тому, щоб покупці йшли з них задоволеними та з покупками. Для цього в компанії впровадили ШІ-функцію сканування ніг, щоб клієнти отримували персоналізовані рекомендації щодо вибору найбільш комфортного для них взуття. Також в магазинах встановлені екрани, на які виводиться повна інформація про товари — це дозволяє порівняти схожі моделі до того, як буде прийнято рішення про покупку.

Віртуальні асистенти та EasyJet

Авіакомпанія, яка обслуговує понад 90 млн мандрівників на рік, розробила єдиний інтерфейс спілкування з клієнтами з підтримкою голосового введення. Тепер інтелектуальні помічники швидко і точно надають необхідну інформацію клієнтам компанії. Проаналізувавши 5 млн запитів, в EasyJet виявили, що точність роботи чат-бота перевищує 98% — це відмінний результат.

ШІ та машинне навчання в цифровому маркетингу: найважливіше

• ШІ та машинне навчання трансформують маркетинг у бік Data-Driven підходу.
• Генеративний ШІ став основним драйвером контент-інновацій.
• Гіперперсоналізація — ключ до підвищення лояльності клієнтів.
• Прогнозна аналітика допомагає з прогнозуванням довічної цінності клієнта і працює на скорочення відтоку.
• Рекомендаційні системи — потужний інструмент, який значно покращує клієнтський досвід і збільшує продажі.
• Агентський ШІ автоматизує маркетинг в реальному часі з мінімальною участю людини.
• Мікросегментація — майбутнє таргетингу, яке характеризується високими конверсіями і мінімальними рекламними втратами.