Тема: Влияние искусственного интеллекта на современный маркетинг

Искусственный интеллект постепенно заменяет традиционный маркетинговый функционал и рутинные операции, позволяет анализировать большие массивы данных и выявлять паттерны между ними, создавать воронки продаж и разрабатывать маркетинговую стратегию, включая позиционирование и сегментирование рынка. На сегодняшний день более 28% ведущих мировых компаний уже внедрили в свои маркетинговые процессы инструменты ИИ, что позволяет принимать более эффективные решения на основе применения современных технологий.
Целью данной работы является оценка влияния искусственного интеллекта на современный маркетинг.
Объектом исследования является искусственный интеллект в бизнесе.
Предмет исследования - методы и инструменты искусственного интеллекта, применяемые в маркетинге, и их влияние на различные аспекты маркетинговой стратегии.
Методы исследования: анализ, синтез, индукция, дедукция, классификация, обобщение, сравнительный анализ методов ИИ в маркетинге, обобщение, статистический анализ данных.
Для достижения поставленной в работе цели требовалось решить следующие задачи:
1. Определить место и роль искусственного интеллекта в современном маркетинге;
2. Выявить основные подходы к понятию «искусственный интеллект в маркетинге», дать авторское определение данной категории;
3. Рассмотреть основные направления применения искусственного интеллекта в современном маркетинге, инструменты и методы анализа;
4. Рассмотреть возможности применения искусственного интеллекта в аналитике маркетинга с использование конкретных программных продуктов;
5. Проанализировать возможности применения искусственного интеллекта в автоматизации бизнес-процессов, выявить основные последствия такого применения;
6. Оценить существующие барьеры и угрозы использования ИИ в современном маркетинге в России и в мире;
7. Проанализировать роль ИИ в маркетинговых стратегиях Amazon, Ozon и Яндекс;
8. Исследовать практики применения ИИ в маркетинге Amazon, Ozon и Яндекс с помощью статистических методов;
9. Сравнить Amazon, Ozon и Яндекс по основным показателям эффективности в контексте их маркетинговых стратегий, основанных на искусственном интеллекте.
Работа состоит из трех глав. В первой главе анализируются теоретические подходы к оценке влияния искусственного интеллекта на современный маркетинг, рассматриваются различные определения ИИ и место ИИ в маркетинге. Во второй главе более детально проведен анализ возможностей применения ИИ в аналитике маркетинга и автоматизации маркетинговых процессов, определены возможные риски и барьеры применения ИИ. В третьей проведен анализ маркетинговых стратегий и роли в них ИИ для трех крупнейших маркетплейсов Amazon, Ozon и Яндекс.
Купить

В результате проведенного исследования была достигнута основная цель работы - определено влияние искусственного интеллекта на современный маркетинг.
Можно выделить различные подходы к категории ИИ (системный, функциональный, процессный).
В результате анализа различных подходов к определению категории ИИ в современном маркетинге было сформулировано авторское определение: «Искусственный интеллект в маркетинге - неотъемлемый инструмент компаний на современном этапе цифровой трансформации экономики, представляющий собой программное обеспечение, используемое в автоматизации бизнес-процессов компании на всех этапах цепочки создания стоимости для повышения эффективности деятельности и ключевых показателей организации, обработки больших данных и совершенствования практики корпоративного управления, взаимодействия с клиентами на всех этапах создания ценности до непосредственной реализации и персонифицированного предложения продукта, а также применения в бизнес-аналитике с целью последующего повышения продаж и обеспечения конкурентоспособности бизнеса».
Мировой рынок ИИ ежегодно растет высокими темпами, сегмент рекламы и медиа в 2022г. занял 19,5% от всего мирового рынка ИИ, что свидетельствует о росте значимости ИИ в маркетинговых процессах. Место ИИ в современном маркетинге в результате анализа было определено на пересечении с маркетингом в области инновационного маркетинга, поскольку предполагает применение современных инновационных методов
Два основных направления применения ИИ в современном маркетинге - это
1) аналитика данных и
2) автоматизация маркетинговых процессов.
В аналитике данных преобладают алгоритмы классификации и прогнозирования (спроса, продаж, бюджета рекламной кампании), кластерного анализа, в то время как в автоматизации маркетинговых процессов чаще применяются алгоритмы машинного обучения и нейронные сети. Согласно статистическим данным ИИ в маркетинге позволяет снижать издержки компаний до 60%, что является по сути прорывной инновацией бизнес-процессов в маркетинге.
ИИ в аналитике маркетинга позволяет прогнозировать такие важные характеристики как спрос, объем продаж, потребительские предпочтения, создавать персонализированные предложения, экономить время и ресурсы в процессе обработки и анализа данных.
К примеру, сеть розничных магазинов "Лента" успешно интегрировала решение магазины, процесс анализа и прогнозирования выполняется с использованием динамического вычислительного кластера Azure Databricks, что позволяет ускорить разработку и поддержку процедур обработки данных, сокращая время расчетов на 30%. Это также значительно улучшит точность планирования запасов, предотвратит излишнее заполнение складов и снизит возможные потери товаров
Алгоритмы искусственного интеллекта также широко используется в формировании маркетинговой стратегии, в процессе позиционирования и сегментирования, с использованием алгоритмов машинного обучения.
Согласно данным маркетингового CRM-агентства «INBRIEF», самые востребованные технологии в области ИИ - продвинутая бизнес-аналитика (43% респондентов отдают предпочтение именно данному инструменту), а не нейронные сети и более сложные методы анализа, предпочтение отдается более простым и эффективным способам анализа, среди которых также машинное обучение (популярно у 37% респондентов), рекомендации с помощью ИИ, аналитика потребительского поведения.
Применение ИИ в маркетинге экономит время для продаж и взаимодействия с клиентами, совершенствовать процесс коммуникации с клиентами благодаря применения самообучаемых чат-ботов, основанных на нейронных сетях, благодаря чему пользователю не нужно приспосабливаться к новому интерфейсу сайта, кроме того, в процессе диалога чат-бот может самостоятельно регулировать сценарий коммуникации с пользователем. Одним из примером таких чат-ботов является бот Bold360, способный взаимодействовать с живыми агентами и самообучаться в процессе взаимодействия с клиентом.
Инструменты генеративного искусственного интеллекта способны создавать уникальный контент, такой как статьи для блогов, электронные письма, описания характеристик продуктов, что также приводит к экономию времени и повышает результативность рекламных кампаний. Один из примеров таких инструментов - Copy.ai, который способен генерировать рекламные объявления, посты в социальных сетях, электронные письма и многое другое.
Автоматизация рекламных кампаний и продаж с использованием ИИ позволяет планировать и рационально распределять рекламные затраты и бюджеты компании. На данных платформах можно собирать аналитику о новых (потенциальных) клиентах и о клиентах, соответствующих целевой аудитории, что позволяет расширять для компании целевую аудиторию и предлагать персонализированный продукт.
Согласно исследованию Statista наиболее перспективным направлением ИИ в маркетинге в области автоматизации бизнес-процессов является автоматизация обслуживания клиентов, популярность которой ежегодно набирает обороты и ожидается, что будет еще более востребована в ближайшем будущем.
Несмотря на активное развитие ИИ российскими компаниями, в том числе благодаря реализации Указа Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации», не менее важной остается этическая проблема внедрения ИИ. Так, скрытая опция отправки данных может привести к непреднамеренной покупке или передаче персональных данных. Еще одним примером "цифрового темного паттерна" является незаметная кнопка отключения сервиса или информационных рассылок, что усложняет доступ пользователя к этим функциям. Кроме того, обучение алгоритмов ИИ на данных «большинства» может приводить к дискриминационным последствиям для отдельных групп покупателей и, следовательно, снижения потенциального дохода, товарооборота, прибыли и ROI компании.
Наряду с этическим аспектом ИИ к проблемам внедрения ИИ в России и в мире так же относится дефицит кадров в сфере ИИ, а также высокая стоимость программного обеспечения для использования организациями ИИ.
Таким образом, можно сделать вывод о том, что искусственный интеллект является по- настоящему прорывной инновацией в маркетинге, который может существенно преобразить как аналитические процессы, так и многие другие маркетинговые процессы. Однако в процессе внедрения ИИ необходимо особое внимание уделить имеющимся проблемам и рискам, которые с этим связаны. Так, необходимо не только развивать концепцию ИИ в Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года, но и решать проблемы на уровне отдельных организаций, осуществлять подготовку и обучение специалистов в области ИИ, расширять возможности финансирования ИИ, что позволит существенно преобразить маркетинговые процессы компании и улучшит основные показатели её деятельности. Перспективы применения ИИ в маркетинге на сегодняшний день очень велики, что делает ИИ в маркетинге отдельным объектом исследования и создает перспективы для целого ряда исследований в данной сфере.
Маркетинговые стратегии компании Amazon нацелены на максимальное повышение лояльности клиента и как можно более глубокое изучение каждого клиента по отдельности. Система персонализированных рекомендаций, после внедрения которой в том числе, как показало исследование, показатель ROI составил 3,006, заявило себя как мощнейший инструмент, позволяющий компании оставаться на лидирующих позициях. Существует ряд других направлений помимо маркетинга, в которых компания использует технологии ИИ, это характеризуется огромными возможностями, но и большими рисками, вызовами, проблемами, к которым нужно быть готовым.
Анализ ROI показал, что каждая исследуемая компания в новом году увеличивает возврат инвестиций, что говорит о положительной динамике развития ИИ в маркетинге и операционной деятельности.
По доле рынка сделаны закономерные выводы о лидерстве Amazon в регионе США, Ozon в СНГ и развивающейся деятельности Яндекса в отрасли электронной коммерции также в регионе СНГ.
В данной работе проведен статистический анализ ANCOVA с помощью программы Jasp. Целью анализа являлось тщательное изучение внешних экономических факторов, которые прямо или косвенно могли повлиять на количественную оценку изменения продаж Amazon до и после внедрения ИИ , в частности системы персонализированных рекомендаций. Результаты показали что ВВП значительно предсказывает изменение объема продаж (F = 6,495, p = 0,026), подразумевая, что более широкие экономические условия оказывают существенное влияние на покупательское поведение потребителей, тем самым влияя на объем продаж. И наоборот, расходы на маркетинг, хотя по сути они являются ключевым элементом динамики продаж, не достигли статистической значимости в этой модели (F = 2,743, p = 0,124). Был сделан вывод о том, что достигнутый результат может свидетельствовать о пороге, за которым дополнительные расходы на маркетинг приносят убывающую прибыль, особенно в сравнении со сложными инструментами искусственного интеллекта, которые потенциально могут стимулировать продажи за счет усиленного таргетинга клиентов и персонализированных стратегий взаимодействия.
Переменная, представляющая центральный интерес, - время интеграции ИИ - не оказала статистически значимого влияния в этом анализе (F = 3,331, p = 0,093). Это может показаться противоречивым, учитывая растущее внимание к ИИ как катализатору продаж, но это заставляет критически оценить стратегию внедрения ИИ, зрелость технологии и готовность потребителей к взаимодействию с платформами, управляемыми ИИ. Обязательным условием является понимание того, что данные взятые из открытых источников - публичной отчётности компании в форме 10-К, в которой они отражены достаточно обобщенно, то есть маркетинговые расходы, например, отражались сугубо по 3-4 строкам, что усложняло процесс сбора данных.
Итак, технологии искусственного интеллекта в сегодняшнем мире играют огромную роль в процветании и эффективности исследуемой компании, позволяя обходить конкурентов и покорять новые рынки в ускоренном темпе. Однако, проблемы который стоят перед бизнесом - вопрос безопасности и оценка всестороннего влияния внедрения таких технологий во все процессы - остается открытым и внушает тревогу.

Купить