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