Искусственный интеллект в маркетинге: где его используют и как внедрить уже завтра

Возможно, искусственный интеллект изменит digital так же сильно, как в своё время digital изменил весь бизнес. Приведём несколько типичных прогнозов от маркетологов.

• Исследователи из Высшей школы экономики предсказывают, что уже к 2025 году ИИ оставит без работы значительную часть маркетологов. Для тех же, кто останется в профессии, работа с искусственным интеллектом станет обязательным навыком.
• В HubSpot ожидают, что ИИ трансформирует отрасль настолько, что сервисы на его основе заберут на себя 99% телемаркетинга.
• В Unbounce искусственный интеллект называют «уравнителем», который поможет малому бизнесу сделать свой маркетинг таким же эффективным, как и у крупных корпораций.

Мы разберём следующие сферы применения ИИ:

• генерация и обработка контента;
• создание релевантных предложений;
• коммуникация с потребителями: чат-боты и голосовые помощники;
• оптимизация PPC-рекламы и таргетинга;

А также посмотрим на другие примеры ИИ в работе маркетологов.

Что такое искусственный интеллект и для чего он нужен в маркетинге

Искусственным интеллектом называют способность компьютерных программ обучаться, принимать решения и делать что-то, свойственное человеку. Технологии ИИ делят на четыре подраздела: машинное обучение, обработка естественного языка, наука о компьютерном зрении и робототехника.

Выделяют два типа искусственного интеллекта — слабый и сильный.

Слабый давно создан. Это ИИ, способный решать ограниченный круг задач, для которых его создали: обрабатывать фотографии, разговаривать с пользователем, угадывать предпочтения клиента. Слабый ИИ выполняет задачи лучше и быстрее человека и непрерывно совершенствуется. Однако он никогда не научится чему-то принципиально новому. ИИ, обрабатывающий фото, не станет переводить тексты с одного языка на другой.

Сильный пока остаётся в будущем. Сильный искусственный интеллект способен принимать решения в ситуациях, которым его не обучали. Например, создать контент, хотя раньше занимался подбором персональных рекомендаций в новостных лентах соцсетей.

Слабый ИИ давно используют в маркетинге. По статистике Gartner, в 2015–2019 годах доля компаний, применяющих ИИ, выросла на 270%. 37% компаний, IT-директоров которых опросила Gartner, использовали искусственный интеллект в той или иной форме.

Искусственный интеллект решает в маркетинге две задачи:

• снижает расходы — например, за счёт сокращения рабочих мест при внедрении чат-бота с ИИ вместо штата операторов;
• повышает эффективность — например, изучает большие объёмы информации и выдвигает гипотезы для персонализации контента быстрее и точнее, чем человек.

Ниже мы разберём отрасли маркетинга, в которых ИИ применяют для этих целей.

Контент: ИИ пишет новости и карточки товаров

Искусственный интеллект используют, чтобы сократить затраты на производство контента. ИИ способен писать тексты на основе баз данных, заданной тематики или анализа похожих материалов. Также искусственный интеллект может предлагать темы для копирайтеров, готовить отчёты, писать черновики текста.

The Washington Post с 2016 года использует бота Heliograf, помогающего быстрее собирать новости. Это полуавтоматическая система, работающая в тандеме с редакцией. Сначала её использовали для освещения Олимпийских игр: журналисты готовили шаблоны, а ИИ сразу после спортивных событий наполнял заготовки данными и публиковал результаты на разных площадках.

Позднее Heliograf стали применять для любых шаблонных новостей и даже для аналитических статей. Редакторы заранее делали шаблоны, журналисты создавали базу ключевых фраз, а бот подставлял в шаблоны данные и фразы и выдавал готовый текст менее чем за полминуты.

Другой пример — Alibaba Group заменила копирайтеров искусственным интеллектом. Разработчики создали программу, которая может писать 20 тысяч строк текста в секунду. Для этого ИИ обучили на более чем миллионе текстов, написанных людьми. Теперь для создания описания на площадках Taobao, Tmall, Mei.com и 1688.com продавцу достаточно вставить ссылку на страницу товара и выбрать стиль повествования. Бот возьмёт характеристики продукта и выдаст описание. Пока это работает только на китайском языке.

У искусственного интеллекта хорошо получаются только небольшие тексты, а объёмные статьи требуют редактуры. ИИ пока ещё не может заменить подготовленного журналиста, но уже сейчас способен уменьшить объёмы ручного труда и сократить время на производство контента. ИИ может не только создавать, но и обрабатывать контент, а также рекомендовать подходящие решения.

Боты могут работать с текстом, изображениями и видео. В «Одноклассниках» ИИ автоматически создаёт видеоролики с поздравлениями к различным праздникам. Алгоритм Social Network Analysis анализирует поведение и находит 3–5 аккаунтов, с которыми человек взаимодействует чаще всего. Глубокие сверхточные нейросети берут фотографии этих пользователей, вырезают с них лица и интегрируют в видеоконтент.

Соучредитель и директор по развитию компании Postoplan Екатерина Сухенко рассказывает о том, как сервис использует ИИ. Искусственный интеллект отвечает за анализ постов конкурентов и поиск интересных тем. Кроме того, ИИ позволяет удалить фон на фотографиях без перехода в сторонние редакторы.

Как использовать в бизнесе уже сейчас. Описанные нами примеры — это разработки корпораций. У них были инвестиции, недоступные среднему бизнесу. Однако компания любого уровня может подобрать под свои задачи приложения для контента на основе ИИ, которые есть на рынке.

Например, AI-копирайтер от Sber AI x CopyMonkey.ai создаёт описания товаров на основе заданных характеристик (правда, опрошенные Skillbox Media эксперты называли инструмент сырым). Сервис Synthesia генерирует видео более чем на 50 языках, а Articolo создаёт текст на английском на основе заданной темы или переписывает исходник. Однако не для каждой задачи удастся найти приложение, и многие из них не работают на русском языке.

Подбор релевантных предложений: кратный рост конверсии

Технологии на базе ИИ способны проанализировать предпочтения и предлагать пользователям релевантные продукты. ИИ может рекомендовать подходящие товары, перестраивать посадочные страницы под интересы потребителей или составлять персональные подборки.

Так работают рекомендательные системы в социальных сетях и на сайтах с высокой посещаемостью. Алгоритмы на основе ИИ отслеживают действия пользователей и предлагают контент, который понравится им с высокой долей вероятности. В «Яндекс.Музыке» составляют персональные плейлисты на основе предпочтений, а онлайн-ретейлер SimpleWine внедрил персонализацию всего сайта и приложения. Каждая страница перестраивается под интересы пользователя.

В «ВТБ» персонализировали рекламные кампании: ИИ определял принадлежность пользователя к одной из групп и показывал соответствующие креативы. Кликабельность таргетированной рекламы выросла в 1,5 раза, конверсия — от 2 до 6%.

Senior Data Scientist в Grid Dynamics Алексей Романов рассказывает о кейсе применения ИИ: рекомендательная система поиска похожих товаров увеличила конверсию на 11% в интернет-магазине Масy’s. Это принесло компании дополнительные 28 млн долларов ежегодно.

Генеральный директор RTB House в России Алексей Хижов рассказал о внутренней разработке компании — Full-Funnel Marketing Solutions. Она отслеживает действия пользователей, выполняя до 240 трлн операций за несколько секунд. Так система подбирает подходящий контент, сообщение и площадку для коммуникации для каждого потенциального клиента.

Как внедрить в бизнес уже сейчас. Рынок предлагает широкий набор сервисов персонализации на базе ИИ для разных типов коммуникаций и для разных отраслей. Например, Dynamic Yield персонализирует имейлы, товарные рекомендации, предлагаемый контент и рекомендации внутри приложений.

К этому разделу можно отнести и платформы для автоматизации маркетинга, такие как Mindbox. Платформы собирают все данные о пользователях в одном месте, а также связывают все каналы коммуникации. Это позволяет маркетологам отправлять персонализированные материалы без обращения к программисту: SMS, email, всплывающие окна на сайте, продуктовые рекомендации.

Чтобы повысить эффективность таких коммуникаций, используют ИИ. Платформы для автоматизации повышают конверсию уже существующего трафика и требуют ресурсов для интеграции. Поэтому их чаще используют крупные компании.

Виртуальные ассистенты и чат-боты: автоматическое общение с клиентами

Искусственный интеллект используют для виртуальных ассистентов, помощников и чат-ботов. ИИ может вести десятки диалогов одновременно и обрабатывает запросы быстрее операторов. Искусственный интеллект может решать задачи, недоступные для построенных по простым линейным алгоритмам чат-ботов и голосовых меню (как работают линейные чат-боты — мы подробно разбираем в этой статье).

«Искусственный интеллект, обрабатывающий естественный язык, используют в основном при очень большом числе сценариев, по которым нужно консультировать пользователя», — объясняет Никита Морозов, директор по маркетингу ИИ-компании Cleverbots. По его словам, ИИ нужен для задач, которые невозможно решить линейным способом без потери в качестве сервиса. Окупаемость ИИ в коммуникациях зависит от числа клиентов: чем больше пользователей, тем быстрее вернутся инвестиции.

Так работает бот в «Сбере» — транскрибирует речь, извлекает смысл и относит обращение к конкретной тематике. У каждой тематики — свой сценарий решения. Если бот чего-то не понимает, он передаёт обращение профильному сотруднику. Бот повысил скорость обработки обращений в банке на 3%.

Голосовой ассистент на базе ИИ «Почты России» работает так же, но преобразует ответы в речь с помощью технологии Yandex SpeechKit: он отвечает на вопросы голосом с интонациями, характерными для человека. Благодаря боту отслеживание отправлений автоматизировали на 65%, а экономия составила 9,5 млн рублей в июне — декабре 2020 года.

В «МегаФоне» используют ИИ для исходящих коммуникаций. Искусственный интеллект формирует предложения на основе данных о клиентах и общается с собеседником с помощью синтезированной речи. Голосовые роботы обучались на записях звонков реальных операторов. Это позволило им освоить сложные функции: например, боты понимают просьбу перезвонить и связываются с пользователем в заранее оговорённое время.

Руководитель Data Science направления в Usetech Илья Смирнов рассказал о своём кейсе — чат-боте для страховой компании. Бот полностью закрывал 30% запросов в автоматическом режиме без участия оператора, ещё 35% запросов требовало только подтверждения оператора. Средний срок решения запроса, требующего участия оператора, был сокращён с нескольких часов до 10–15 минут.

Ещё один пример ИИ в коммуникациях — виртуальные аватары. По словам СЕО Black VR (разработчик AR/VR технологий) Кристины Шумской, благодаря ИИ 3D-модель может повторять мимику, эмоции человека и поведение.

Некоторые считают, что применение ИИ в чат-ботах неоправданно для малого и среднего бизнеса. CEO Popmechanic Капитон Смирнов говорит, что ИИ — инструмент крупных корпораций уровня Apple и «Яндекса». На старте проекта важно создать MVP, минимально жизнеспособный продукт, и постепенно его совершенствовать.

Как можно внедрить в бизнес уже сейчас. Есть два способа создать чат-бота с искусственным интеллектом. Первый — это использовать конструктора ботов с ИИ, например Pipe.bot и SAP Conversational AI. Второй — привлечь разработчиков, которые сделают помощника на заказ.

Мнения маркетологов по поводу конструкторов разделились. Как мы уже писали в гайде Skillbox Media по чат-ботам, некоторые считают, что хорошего помощника с искусственным интеллектом без разработчиков не сделать.

Что касается голосовых помощников, то на рынке доступны сервисы, которые создают и распознают речь. Они работают на искусственном интеллекте. Например — Yandex SpeechKit. Однако, чтобы поместить эти программы внутрь голосовых помощников, нужно привлекать команду программистов.

Реклама и таргетинг: ИИ управляет кампанией вместо специалиста

Искусственный интеллект помогает оптимизировать рекламу и делать её эффективнее. Его уже давно используют в своих системах Google, Facebook* и «Яндекс».

Главный запуск последнего года в этой сфере — Google Performance Max. Система с искусственным интеллектом управляет рекламой сразу на всех площадках Google. Пользователю нужно только предоставить материалы для креативов, описать целевую аудиторию и выполнить ещё несколько настроек.

Алгоритм сам соберёт креативы и выберет самые сильные, оптимизирует бюджет кампании, настроит время показа и уточнит целевую аудиторию. Подробно о pMax мы рассказываем здесь.

В Google использовали ИИ не только для управления онлайн-рекламой, но и для офлайн-продвижения. Так, креативный директор Google Unskippable Labs Ноэль Пааш рассказывал о кейсе с наружной рекламой в Лондоне.

Кампания Google Outside в поддержку поиска в Google объединила 160 рекламных конструкций по всему городу. Рекламные баннеры показывали прохожим рекомендации о ближайших маршрутах, событиях, рецептах и идеях на вечер. Контент баннера менялся в зависимости от времени суток, погоды, географии, последних новостей и поисковых трендов.

Так ИИ помогал оптимизировать наружную рекламу. 81% прохожих, которые видели кампанию, назвали Google самым инновационным брендом. А каждый пятый пользователь после этого установил «Google Поиск» на свой телефон.

В коммуникационном холдинге Dentsu поделились следующим кейсом: компания использует модель от Owox BI. Модель оценивает вероятность покупки для каждого посетителя сайта. Она понимает, стоит ли тратить на пользователя бюджет. ИИ обучается на истории данных о поведении посетителей, данных из CRM и агрегированных, анонимизированных данных десятков тысяч клиентских проектов Owox. Благодаря ему ROI рекламных кампаний Dentsu вырос в 2,2 раза.

Как можно внедрить в бизнес уже сейчас. Рекламные системы от Google, «Яндекс» и Facebook* используют искусственный интеллект. Формально любой рекламодатель этих систем применяет ИИ. Однако рекламу нужно ещё правильно настроить. Чтобы разобраться с ИИ-системой от Google, в Skillbox Media есть специальный гайд по Google Performance Max.

Как и в случае с генерацией контента, для разных задач и рекламных каналов существуют свои приложения. Например, это уже упомянутые разработки от Owox или сервис для автоматического управления рекламой Alytics, который работает с контекстом в «Яндекс.Директе» и Google Ads.

Другие примеры: от оценки квартир до каталогов одежды

Искусственный интеллект можно использовать для разнообразных задач — от обработки фотографий до управления бюджетом. Мы опросили предпринимателей, маркетологов и разработчиков и получили от них примеры самых разных инструментов с ИИ.

Снижение юридических расходов. В ГК «Технологии и бизнес» используют ИИ для обработки договоров. Как рассказал генеральный директор компании Андрей Мелков, до внедрения искусственного интеллекта договорами занимались 30 человек, сейчас — пять. Специалисты проверяют документы, в то время как бот распознаёт 95% информации.

Анализ трафика в офлайн-магазинах. Системы распознавания лиц, работающие на ИИ, используют для аналитики в офлайн-магазинах. По словам директора по продуктам Ivideon Заура Абуталимова, такие сервисы могут заносить данные сразу в CRM-систему. ИИ от Ivideon посчитает количество повторных покупок, поймёт возраст и пол клиентов, оценит конверсию из посетителей в покупателей.

Снижение трат на услуги подрядчиков. В «ДомКлик» внедрили автоматическую оценку стоимости жилья. Раньше стоимость оценивали подрядчики, теперь этим занимаются компьютерные модели. Они анализируют цены в объявлениях сайта и суммы ипотечных сделок и составляют прогноз цены. В результате компания экономит 15 млн рублей в год на услугах подрядчиков, а доля автоматически одобренных заявок выросла на 8%.

Поиск лучшего места для точек продаж в офлайне. «ВТБ» и «Ростелеком» разработали геоплатформу, которая прогнозирует спрос, потоки клиентов и другие факторы в конкретных локациях. Это позволяет принять решение о размещении новой точки продаж, офиса или филиала.

Аналитика каталогов в интернет-магазинах. Как рассказал СЕО компании Expasoft Владимир Дюбанов, разработанный его компанией инструмент diVision умеет распознавать предмет одежды на фото. Сервис изучает фотографию и описывает её с помощью тегов. Например, он сообщит, что это платье, назовёт материал и цвет.

ИИ знает больше ста тегов и 2500 цветов. Технология нужна для того, что показать пользователям похожие товары, подобрать рекомендации под их предпочтения, сделать поиск по товарам разнообразным.

Что будет дальше?

Искусственный интеллект могут использовать в своём маркетинге и крупные, и небольшие компании. У первых, как правило, есть ресурсы на собственные разработки, в то время как небольшие команды используют no-code-сервисы.

Пока малый и средний бизнес не так активно внедряет ИИ, как крупные бренды, констатирует старший менеджер практики Applied Intelligence компании Accenture в России Алексей Сергеев. Он призывает небольшие компании действовать смелее и активнее осваивать искусственный интеллект.

«Есть множество готовых инструментов и подходов, испытанных крупными брендами, не требующих длительных циклов проверки гипотез. Эти инструменты можно внедрить с предсказуемыми сроками и затратами», — говорит эксперт.

Технологии будут развиваться и будут брать на себя больше рутины маркетологов. Однако вряд ли ИИ полностью заменит человека. «Нужно смотреть на искусственный интеллект как на способ проверить предположения и максимизировать отдачу от ресурсов, потраченных на маркетинг», — считает креативный директор Google Unskippable Labs Ноэль Пааш.