Понимание желаний потребителей еще до совершения покупки -- максимально ценная информация для маркетологов. Искусственный интеллект и глубокое обучение могут значительно облегчить этот процесс, изменить будущее маркетинга, и помочь компаниям прогнозировать поведение клиентов. Метод машинного обучения с использованием многоуровневых нейронных сетей может в разы быстрее обучаться новым навыкам и решать сложные проблемы, чем реальные люди. Такие системы помогают компьютерам (или роботам) справляться с «человеческими» задачами, такими как восприятие объектов, распознавание голосов и перевод языков.
Хотя оно требует меньшей предварительной обработки данных людьми, чем традиционные методы машинного обучения, глубокое обучение позволяет обучить ИИ предсказывать результаты при заданном наборе входных данных. Звучит просто, но это не совсем так: глубокое обучение требует большого набора данных и огромных вычислительных мощностей.
В процессе развития технологии глубокого обучения компании могут использовать огромные массивы данных, которые они собирают о текущих, прошлых и потенциальных клиентах со всех возможных онлайн- и офлайн-каналов.
Глубокое обучение может «находить закономерности» внутри шаблонов данных, а также, открывает новые возможности для гиперперсонализации маркетинговых сообщений и клиентского опыта, поскольку учитывает намерения клиента, а не только историю транзакций или взаимодействие с сайтом. Например, исследователи из Китайского университета Жэньминь обнаружили, что такие исходные данные, как информация о хобби и рабочих ситуациях потребителей, могут помочь предсказать намерение и предпочтения клиентов при покупке автомобиля.
Способность предугадывать потребности клиента и правильно их понимать -- огромное преимущество для маркетологов. А с помощью хорошо обученного искусственного интеллекта маркетологам не придется полагаться на предположения, а на аналитические данные для более точного прогнозирования поведения клиентов.
Достижения в области искусственного интеллекта и аналитики формируют новую эру «социального прогнозирования». Маркетологи могут использовать социальные данные, например, информацию о настроениях клиентов, собранную с помощью инструментов прослеживания социальных сетей для выявления закономерностей, которые могут помочь спрогнозировать поведение потребителей даже на несколько месяцев вперед.
Например, компания Netflix уделяет особое внимание персонализации с помощью ИИ, а ее система рекомендаций влияет примерно на 80% контента. По оценкам компании, ее алгоритмы помогают ежегодно экономить 1 миллиард долларов за счет удержания внимания постоянных клиентов.
Google настолько заинтересован в развитии глубокого обучения, что предлагает облачное программное обеспечение, которое предоставляет все необходимое для запуска вашего собственного проекта глубокого обучения в Google Cloud. Компания Facebook также находится в авангарде исследований области глубокого обучения и разработала несколько мощных приложений, в том числе приложение для проверки лиц под названием DeepFace, которое может с высокой точностью распознавать людей на фотографиях.
Все эти достижения в развитие глубокого обучения, несомненно, откроют для маркетологов невероятные возможности. Фактически, большинство вариантов использования ИИ в бизнесе можно разделить на две области: управление цепочкой поставок и производства, а также маркетинг и продажи. Согласно исследованиям, возможности искусственного интеллекта в маркетинге и продажах приносят 1,4–2,6 триллиона долларов мировой экономике.
Возможность прогнозировать поведение потребителей с помощью искусственного интеллекта -- перспектива скорого будущего. А глубокое обучение уже сегодня меняет маркетинговые тактики и методы, главная задача маркетолога — следить за этими изменениями и использовать их в пользу бизнеса.
