Как маркетинг ИИ повлияет на будущее бизнеса

Технологии играют все большую роль в нашей жизни. Задумывались ли вы о том, как маркетинг ИИ может повлиять на ваши будущие бизнес-планы?

Для любителей апокалипсиса осознание того, что мы живем не в выжженной апокалиптической пустоши, иногда является одной из самых трудных вещей в жизни. Каждый раз, когда технология разрабатывает новый инструмент, он оказывается полезным, а не губительным.

Так и с маркетингом ИИ. Они не провозглашают мир машин, обладающих исключительной и уникальной способностью уничтожить человечество. Вместо этого Alexa поможет вам выбрать продуманные подарки для друзей и семьи.

Чтобы преодолеть лихорадочные мечты о том, что маркетинг ИИ значит для мира, нужны ноу-хау. Использование возможностей, которые он может принести вашему бизнесу, требует инициативы.

Примечание об алгоритмах самообучения

Исследования алгоритмов самообучения начались более десяти лет назад. Этот основной компонент запускает современные программы искусственного интеллекта.

По сути, обучающая машина следует пути обучения. Так же, как ребенок идет в школу. Со временем школьные системы улучшаются, как и алгоритмы.

Разница между ИИ и самообучающимся алгоритмом сводится к действию. Самообучающиеся алгоритмы думают, но не действуют. ИИ действует и думает.

Алгоритм будет собирать данные и улучшать свои возможности сбора данных, но он не знает, как заставить данные что-то делать. Для сравнения, ИИ будет принимать решения как о пропускной способности, так и о входных данных.

Независимо от этой разницы, оба основаны на одном и том же базовом строительном блоке: наборах данных.

Качество набора данных: шум и насыщенность

Не все создания наборов данных одинаковы. Методы каталогизации данных заполняют руководства. Качество каталогизации напрямую влияет на удобство использования.

Методы сбора данных создают дополнительные пробелы в качестве. Даже хорошо заархивированные и надежно собранные данные могут столкнуться с проблемами шума.

Богатые наборы данных могут содержать предвзятость и разрозненную информацию.

ИИ и алгоритмы в настоящее время не обладают внутренней способностью отсеивать ненужное из набора данных. Эти решения должны исходить извне. Имейте это в виду, когда думаете о том, как реализовать маркетинговую программу ИИ.

Основы ИИ-маркетинга

Проще говоря, маркетинг стремится донести идею до тех, кому нужно ее увидеть. Идеей может быть продукт, услуга или концепция. Те, кому нужно это увидеть, становятся более субъективными, но по-прежнему имеют значение.

Маркетинг работает лучше всего, когда представленная идея соответствует как потребности, так и желанию. Таким образом, создание потребности становится второстепенной целью маркетинга.

Хотя маркетинг ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, он дает результаты.

Следующие компоненты отражают ключевые элементы того, что представляет собой ИИ.

• Анализ
• Планирование
• Реализация
• Распознавание образов
• Интеллектуальный анализ данных
• Ресурсы базы данных и интуитивные догадки
• Кровосмесительный подкуп

Давайте разберем, какую важную роль (роли) выполняет каждый элемент в маркетинговой стратегии. Затем я также расскажу о потенциальных недостатках и о том, как их избежать.

Анализ

Способ, которым маркетинг достигает своей основной цели, обычно состоит из трех частей. Компоненты анализа, планирования и реализации формируют этот процесс. Лучше всего они работают, когда их несколько раз пересматривают и оптимизируют в ходе кампании.

Анализ требует данных. Данные поступают из циклов обратной связи, которые включают информацию от потребителей и отраслевые тенденции.

Анализ работает, чтобы найти закономерности и тенденции.

Из этих двух паттерны занимают более видное место. Шаблоны формируются либо из потребности, либо из желания. Как упоминалось ранее, они служат двойной цели и могут подпитываться друг от друга.

Потребность может быть желанием, а желание может создать потребность. Например: когда-то компьютер был предметом роскоши. Маркетинг предмета создал спрос, создав возможности того, что могут делать компьютеры.

Теперь отсутствие компьютера ставит человека в невыгодное положение. Вокруг компьютеров выросли целые отрасли. Теперь компьютер заполняет основную потребность в рабочем мире.

Тенденции показывают возможность будущих моделей. Они также показывают, как сформировался паттерн.

Знание истории компьютеров и того, как они стали популярными в домашнем хозяйстве, показывает то, что следовало бы знать. Это было замечено с появлением автомобилей за 70 лет до этого. Портативные устройства, такие как смартфоны и планшеты, повторяют этот шаблон.

Маркетинг ИИ выигрывает от увеличения скорости сбора данных. Он также предоставляет больше идей о тенденциях благодаря расширенному распознаванию образов.

Планирование

Используя закономерности и тенденции, обнаруженные в ходе анализа, планирование стремится двигаться вперед. Планирование включает в себя создание конкретных целей и временных рамок, в которые эти цели будут реализованы.

Планирование включает в себя больше, чем просто создание шагов, оно также должно понимать влияние каждого шага и связанные с ним риски. Риск/вознаграждение маркетинговых планов создает будущую область для анализа.

Это является частью цикла обратной связи процесса. Неудачный план будет проанализирован, и будут созданы новые планы.

Поскольку планирование также включает в себя расписание, понимание того, что план не сработал из-за того, когда, а не только то, что должно произойти. Для проведения расчетов по первоначальному плану требуется много данных.

Для корректировки и оптимизации плана по мере его выполнения требуется еще больше данных.

Маркетинг ИИ никогда не перестает анализировать данные как часть алгоритма самообучения. Это означает, что планирование будущего выполняется параллельно с текущим планированием.

Реализация

После завершения анализа данных и формирования шагов планирования начинается реализация. Реализация не происходит сразу. Обычно для этого требуется несколько шагов.

Каждый шаг, намеченный планом, требует определенного периода времени, чтобы показать эффект. Реализация основывается на каждом шаге, когда все идет хорошо. Он приспосабливается, чтобы предотвратить откат назад, когда что-то идет не так.

Реализация, как и два других шага, корректируется по мере поступления обратной связи. Первая обратная связь, если она рассчитана правильно, поступает до второго шага. Второй перед третьим и так далее.

Обратная связь возвращается к анализу через дальнейшее планирование и появляется как новая реализация. Цикл корректируется на каждом этапе, и для завершения каждого этапа требуется несколько шагов.

Маркетинг ИИ сглаживает этот процесс, запуская большинство процессов параллельно. Как уже отмечалось, планирование легко выполняется параллельно с анализом. Заставить реализацию работать с той же скоростью сложнее.

Чтобы реализация выполнялась с той же скоростью, что и на двух других этапах, результаты должны быть известны до того, как они действительно сформируются. Для этого в маркетинге ИИ используются виртуальные миры и модели.

Следующие три компонента объясняют, как работает этот процесс.

Распознавание образов

Неслучайно важнейший фактор хорошего маркетинга также является краеугольным камнем разработки ИИ. Распознавание образов составляет основу человеческого опыта. С его помощью человечество разобралось во всем, от земледелия до зоологической таксономии.

ИИ имитирует человеческое распознавание образов, но в более быстром темпе. ИИ переваривает наборы данных и делает предположения о том, на что может указывать информация. Каждое предположение либо подтверждает предыдущее предположение, либо опровергает его.

Распознавание образов страдает от подразумеваемой или явной предвзятости, так же, как и человеческое мышление. Чтобы преодолеть это препятствие, маркетинг ИИ использует ту же петлю обратной связи, которая делает кампанию успешной.

Ложный паттерн садится на мель быстрее, чем истинный паттерн. Эта хорошо понимаемая концепция управляет маркетинговыми исследованиями. Без возможности определить фальстарт маркетинговая кампания будет завершена до того, как она завершится презентацией.

Интеллектуальный анализ данных

Утверждение шаблона на ранней стадии создает шаг. Каждое новое подтверждение шаблона помещает другое на этом пути. При наличии достаточного количества шаблонов анализ данных может пропустить избыточные и ложные предпосылки и получить новое понимание.

ИИ лидирует в этом процессе. Известно, что ИИ использовал этот тип интеллектуального анализа данных для разработки условий для эксперимента, получившего Нобелевскую премию. Он выполнил эту задачу, думая одновременно и латерально, и линейно.

Пример маркетингового ИИ будет учитывать целевую демографию и регион одновременно. ИИ мог найти правильное сочетание возраста, дохода и доступности для ключевых аспектов рынка. Все это при выяснении сильных и слабых сторон конкурентов.

Подтверждая распознавание образов, интеллектуальный анализ данных сокращает легкодоступную информацию до труднодоступного материала. Эти процессы, известные как глубокое погружение или интеллектуальный анализ данных, прорезают шаблоны до шаблонов внутри шаблонов.

Выполнение глубокого погружения и интеллектуального анализа данных обычно требует тысяч часов работы. ИИ делает процессы выполнимыми за дни, а не недели. это достигается благодаря сочетанию расширенных ресурсов базы данных и интуитивных предположений.

Ресурсы базы данных и интуитивные догадки

Интуитивное угадывание представляет собой самую обманчивую и наиболее многообещающую особенность маркетинга ИИ.

ИИ делает два отдельных предположения для достижения этого эффекта. Во-первых, он делает предположения, какую информацию из базы данных нужно извлечь. Во-вторых, он интуитивно объединяет эти фрагменты информации в шаблоны.

В этом случае интуитивное предположение работает так же, как просмотр трехмерного плаката. Сначала изображение не будет четким, но оно требует, чтобы вы увидели что-то в кажущихся случайными фрагментах информации.

Чем больше ресурсов базы данных использует ИИ, тем более надежное предположение можно сделать. Для этой цели интеграция различных аспектов технологии становится важной. (Дополнительную информацию см. в примечании о технологии интеграции ниже).

Кровосмесительный подкуп

Предостережение. Один реальный страх в достижениях маркетинга ИИ заключается в том, что алгоритмы усиливают сами себя. Эта проблема, получившая название «кровосмесительный подкуп», возникает, когда алгоритм использует свой собственный шаблон для подтверждения своих догадок.

Возьмем, к примеру, такую ​​программу, как функция пост-бустинга в Facebook. Кровосмесительный ИИ, которому поручено разместить пост перед целевой аудиторией, может разместить собственное объявление внутри продвигаемого поста.

По сути, каждый раз, когда приложение Facebook предлагает эффективность продвигаемой публикации, оно будет использовать данные о том, как часто оно размещалось перед вами, как доказательство того, что размещение чего-то перед вами работает.

Другим примером может быть рекламная кампания Amazon, которая платит за то, чтобы говорить о себе.

Если оплата за таргетированную рекламную кампанию становится оплатой алгоритма для получения результата, данные, собираемые с предприятия, будут все более искаженными. Искажённые наборы данных создают ложные срабатывания, и всё рушится.

Примечание о технологии интеграции

Сила ИИ растет, когда у него больше данных. Прямо сейчас отрасль страдает/извлекает выгоду из потока полезных приложений. Эти приложения анализируют данные, компилируют цифры, строят диаграммы и так далее, но они не взаимодействуют друг с другом.

Технологии интеграции работают по тем же принципам, что и интуитивные догадки. Интегрированный ИИ угадывает, какие данные из какой программы включить. Текущая модель полагается на человеческий разум, который решает, какие программы с какими должны общаться.

Даже когда данные перемещаются между этими программами, осторожное включение замедляет процесс. Хотя не все программы создают уникальные или надежные наборы данных, весь смысл ИИ заключается в том, чтобы делать такие предположения.

Таким образом, маркетинг ИИ делает еще один шаг вперед не только в том, чтобы быть мощным, но и в объединении возможностей многих инструментов, уже используемых в отрасли.

Будущее человеческого контакта в маркетинге

Когда ИИ работает с числами и шаблонами, члены команды становятся доступными для более высокоуровневого мышления. Время взаимодействия с клиентами и клиентами увеличивается, выгорание на рабочем месте снижается.

Это возвращает нас к необоснованному страху перед тем, что ИИ заменит людей. Как и большинство других вещей, которые ИИ не сделает, он не заменит людей.

Люди по-прежнему хотят говорить с другими людьми. Индустрия обслуживания клиентов существует для устранения проблем, вызванных машинами. Механические и электронные удобства всегда дают людям больше времени для того, чтобы делать то, что они хотят делать.

Опередить кривую

Надеюсь, теперь вы понимаете преимущества маркетинга ИИ. Как он объединяет то, что вы уже делаете, с тем, чего вы надеетесь достичь. Вы можете опередить конкурентов, узнав больше о новых маркетинговых стратегиях, поговорив с нашими опытными командами.

Узнайте больше обо всех услугах, которые мы предоставляем, и спланируйте свой следующий шаг. Маркетинг сам себя не делает (пока), так что тем временем оттачивайте свои навыки.