Штучний інтелект має змінити спосіб нашої роботи, але його потенціал залишається невикористаним. У маркетинговій аналітиці штучний інтелект обіцяє революціонізувати цю сферу завдяки:

• Дозволяє істотно підвищити продуктивність.
• Розблокування неймовірної операційної ефективності.
• Покращення рівнів розвідки та інтерпретації для покращення розуміння та ефективної аналітики.

Враховуючи потенціал трансформаційних здобутків, широке впровадження штучного інтелекту має стати нормою маркетингової аналітики. Чому ні? Які перешкоди заважають цьому зсуву? Що ще важливіше, що можуть зробити організації та їхні команди, щоб змінити це? Тут ми даємо практичні відповіді на ці запитання.

Чому впровадження ШІ в маркетингову аналітику відстає

Почнемо з блокувальників, як зазначено в Індексі впровадження штучного інтелекту від IBM за 2023 рік. Вони визначають п’ять основних перешкод:

• Труднощі з інтеграцією та масштабуванням.
• Складність базових даних.
• Витрати.
• Обмежений набір навичок.
• Етичні проблеми.

Ці проблеми є значними, але ми розглядаємо їх більше як перешкоди, ніж непереборні бар’єри — перешкоди, які можна подолати за допомогою підходу до розгортання штучного інтелекту, орієнтованого на конкретний варіант використання.

Протягом минулого року ми застосували цей підхід до майже дюжини брендів, досягнувши швидкого окупності та значного покращення продуктивності. Ось як.

Копайте глибше: шлях до розумнішого маркетингу на основі ШІ

Визначення варіанту використання

Іноді випадки використання очевидні. Наприклад, великий роздрібний продавець, з яким ми працюємо, стикається з проблемою відтоку клієнтів, де підхід до прогнозування відтоку за допомогою штучного інтелекту може принести значну цінність для бізнесу.

В інших випадках найрелевантніший варіант використання не такий очевидний. У цих випадках створення каталогу варіантів використання допомагає визначити пріоритети можливостей. У цьому каталозі перераховано потенційні випадки використання розширеного штучного інтелекту та оцінено їх на основі впливу, масштабу та необхідних зусиль.

Ось кілька основних прикладів використання ШІ в маркетинговій аналітиці, з якими ми стикалися:

• Відображення та трансформація даних для прискорення адаптації даних.
• Генерація метаданих і класифікація даних для збагачення наборів даних.
• Прогностична оцінка та сегментація для стимулювання дій клієнтів.
• Кластерний аналіз на основі ШІ для швидкого виявлення аудиторії.
• Оптимізація повідомлень і каналів для підвищення частоти відповідей.
• Асистенти штучного інтелекту, які забезпечують запити даних природною мовою.

Ці приклади ілюструють, як штучний інтелект може принести значну цінність бізнесу. Після того, як варіанти використання визначено, фокус має бути перенесений на подолання бар’єрів для впровадження.

Копайте глибше: штучний інтелект і машинне навчання в маркетинговій аналітиці: підхід, орієнтований на дохід

Подолання перешкод: практичні рішення

1. Інтеграція та масштабування ШІ

Першу перешкоду можна подолати, зосередившись на високовартісному варіанті використання з низькими зусиллями, як зазначено в підході до каталогу варіантів використання. Наприклад, наша стратегія запобігання відтоку для одного клієнта передбачає використання аналізу клієнтів на основі штучного інтелекту для ініціювання електронних повідомлень клієнтам із високим ризиком. Це рішення було плавно інтегровано в існуючі робочі процеси, демонструючи, як цільові варіанти використання спрощують масштабування.

2. Вирішення проблеми складності даних

Складність базових даних є найпоширенішою перешкодою, з якою ми стикаємося. Доречним є афоризм: «Нехай добро не буде ворогом великого». Дані ніколи не бувають ідеальними. Найкращий підхід — відкласти прагнення досконалості й зосередитися на даних, які мають значення.

Дані про взаємодію з веб-сайтами та дані про транзакції клієнтів — це два типи даних, які зазвичай доступні на більшості підприємств. Вони особливо потужні для створення моделей сегментації на основі ШІ для схильності, залученості, лояльності та відтоку. Крім того, підготовка та очищення даних за допомогою ШІ може автоматизувати виснажливі завдання, забезпечуючи швидший і повніший доступ до даних.

Копайте глибше: 4 способи виправити неправильні дані та покращити свій ШІ

3. Обґрунтування витрат

Проблеми з витратами часто виникають через фундаментальне нерозуміння створення вартості. Впровадження ШІ в маркетингову аналітику вимагає інвестицій. Це може коливатися від скромних $50 000 для початку до семизначної суми для більш амбітних проектів. Однак ці витрати є інвестиціями, а не просто витратами.

ROI можна спрогнозувати, кількісно визначити та виміряти. Зосереджуючись на конкретних випадках використання, легше побудувати надійне бізнес-обґрунтування рентабельності інвестицій, щоб виправдати інвестиції. Наприклад, сегментація та оцінка за допомогою ШІ зазвичай дають покращення на 10%-15%. Бренд, який інвестує 20 мільйонів доларів США у зовнішній маркетинг, може отримувати річний прибуток від 2 до 3 мільйонів доларів США, що є переконливим аргументом для інвестицій у штучний інтелект.

4. Подолання прогалин у навичках

Розширення наявного досвіду може вирішити обмежені навички. Хоча небагато професіоналів володіють як технічними навичками, так і предметними знаннями для розгортання штучного інтелекту для маркетингової аналітики, ця проблема в основному є внутрішньою для підприємства. Рішення полягає в тому, щоб передати експертизу аутсорсингу.

У середовищі, що швидко змінюється, де спеціалізовані навички є водночас рідкісними та необхідними, підприємствам часто непрактично розвивати ці можливості всередині компанії. Найефективнішим підходом із низьким ризиком є ​​партнерство зі спеціалістом для створення адаптованих додатків маркетингової аналітики ШІ. Ці зусилля зрештою можуть стати власністю, але без безпосереднього тягаря створення та впровадження їх всередині.

5. Вирішення етичних і правових питань

Останній блокувальник, етичні проблеми, стоїть окремо від попередніх чотирьох. Хоча етичні міркування в штучному інтелекті є серйозними та впливовими, ми не бачили, що вони є суттєвою перешкодою для впровадження штучного інтелекту в маркетингову аналітику. Більш поширений блокувальник практичний: юридичні питання та питання відповідності.

Юридичні групи та відділи відповідності особливо стурбовані генеративним штучним інтелектом, де побоювання щодо невідповідного або небрендового контенту, а також ризики щодо авторських прав та інтелектуальної власності можуть значно уповільнити або навіть зупинити ініціативи штучного інтелекту.

Подолання проблем впровадження ШІ за допомогою варіантів використання

Зрештою, кожна організація повинна створити власне управління та контроль для впровадження ШІ. Щоб почати, зосередження на ефективних випадках використання з низьким ризиком виявилося успішним. Наприклад:

• Використання генеративного штучного інтелекту для нормалізації та класифікації назв кампаній у маркетингових каналах забезпечує високу корисність і економію часу з мінімальним ризиком.
• Подібним чином, використання машинного навчання для прогнозування майбутніх дій і результатів клієнтів є сценарієм використання, орієнтованим на цінності, проти якого більшість юридичних команд (не дивлячись на галузеві правила) не заперечують.

Прокладання шляху до трансформації ШІ в маркетинговій аналітиці

AI є трансформаційним і зробить революцію в маркетинговій аналітиці. Підхід, орієнтований на прецеденти використання, надає чітку дорожню карту для подолання бар’єрів на шляху впровадження ШІ в маркетингову аналітику. Ця виважена стратегія прокладає шлях до стабільної інтеграції штучного інтелекту, підвищує внутрішню впевненість команди та сприяє розвитку досвіду ШІ всередині організації.

Керівники відділу маркетингової аналітики, які приймуть ці стратегії, матимуть хороші можливості для підвищення ефективності, оптимізації операцій і розвитку культури, що керується даними, готовою використовувати потенціал ШІ.

Копайте глибше: чому причинно-наслідковий штучний інтелект є відповіддю на розумніший маркетинг