Почему сейчас ИИ актуален для маркетинговой аналитики?



В 2011 году на рынке было 150 маркетинговых инструментов, а сейчас их больше 5000.
В 2000-х клиенты были единственной точкой данных, а теперь у нас есть обширные данные о временных рядах по каждому пользователю. Сейчас инструменты на основе искусственного интеллекта необходимы для согласования данных и автоматизированной прогнозной аналитики.

Вам нужно слишком много инструментов!


У маркетологов есть доступ к бОльшему количеству инструментов и каналов, чем когда-либо. Потребуется гений, чтобы быть в курсе всех инструментов и технологий, которые становятся доступными.
Распространение инструментов создает сложную задачу по унификации их результатов для аналитики. Обычно это включает в себя создание резервных копий CSV, написание сценариев и другую работу по уборке данных.

У вас слишком много данных!


Точно так же данные, с которыми маркетологи должны работать ежедневно, в последние годы экспоненциально выросли как с точки зрения разнообразия, так и сложности, а задача обработки и анализа этих данных давно превзошла человеческие возможности. Таким образом, маркетологи полагались на эвристику и ярлыки для принятия решений.

Ручная аналитика не масштабируется!


Даже если вы очень быстро применили свои аналитические возможности, требуются усилия для реализации необходимых оптимизаций в ваших маркетинговых коммуникациях и продукте. Имея множество инструментов и все более сложные данные, ваше время тратится на анализ, а не на улучшение маркетинговых результатов.

Проблемы, с которыми сталкивалась маркетинговая аналитика до ИИ


Неправильная интерпретация данных


Это основная причина неудач маркетинговой аналитики. Данные хороши только в качестве анализатора, поэтому интерпретация данных имеет жизненно важное значение. Неправильная интерпретация фактов, нечеткие заметки и идеи могут привести к ошибкам в принятии решений, разрушающим весь процесс маркетинговой стратегии.

Интеграция данных


Часто бывает сложно объединить данные с различных маркетинговых платформ в одном центре. Целостный взгляд на клиентов под одним фокусом может сделать маркетинговую аналитику более надежной. Поэтому интеграция данных из различных дисциплин в организации имеет абсолютное значение.

Разрозненные хранилища данных


В ИТ «разрозненные» данные относятся к данным, которые не используются совместно с другими соответствующими потоками информации. Например, показатели SEO и PPC часто сообщаются отдельно по сравнению с маркетинговой кампанией по электронной почте. Причины могут различаться относительно того, почему они представлены отдельно или индивидуально, но в действительности коллективное сближение такой информации может привести к подлинной маркетинговой стратегии.

Каково решение?

Технологии искусственного интеллекта помогают упростить работу маркетинговых аналитиков, одновременно повышая ее эффективность.
ИИ упрощает аналитику и делает ее более удобной для естественного языка.
Построение моделей занимает больше времени, чем просто задавание простых вопросов. Новые аналитические платформы на основе естественного языка могут создавать интерфейсы на естественном языке для сложных запросов.
ИИ может помочь объединить разрозненные источники данных для выявления закономерностей и прогнозирования будущих результатов
С помощью исторических данных ИИ может узнать о поведении клиента в прошлом и определить вероятность его ухода. С помощью такой аналитики маркетологи могут определить дальнейший план действий организации.

ИИ прокладывает путь для аналитики социальных сетей


Технологии искусственного интеллекта, такие как обработка естественного языка и компьютерное зрение, нацелены на понимание, анализ и генерирование ответов, что в конечном итоге позволяет маркетологам в социальных сетях получать значимые маркетинговые результаты и тщательно продуманные идеи в режиме реального времени.
Например, можно детально анализировать активность конкурентов в социальных сетях, помогая раскрыть новые стратегии.

ИИ позволяет автоматизировать управление решениями


Методы искусственного интеллекта можно использовать для создания моделей, сочетающих аналитику и принятие решений, постоянно повышая эффективность маркетинга.
Например, механизмы рекомендаций, анализируют эффективность своих же рекомендаций в режиме реального времени и соответствующим образом корректируют свои рекомендации)) Эти персонализированные и целевые предложения предоставляют клиентам именно то, что им нужно, вместо того, чтобы бомбардировать клиентов нерелевантными предложениями.

ИИ помогает лучше понять мнения и предпочтения клиентов


Основная цель маркетинговой аналитики — получить представление о предпочтениях клиентов и понять их. Маркетологи хотят понять, что нравится их клиентам и что они думают об их продуктах.
Кроме того, отзывы покупателей больше не представляют собой горы текста, которые невозможно проанализировать. При использовании обработки естественного языка, могут анализировать тысячи отзывов и резюмировать результаты простыми предложениями. Это помогает маркетологам понять истинные источники удовлетворенности и неудовлетворенности клиентов.
ИИ может помочь вашей организации понять и использовать маркетинговую аналитику.
Упрощенные интерфейсы, с которыми пользователи могут общаться, намного лучше электронных таблиц. Простота аналитики позволяет организациям решать свои собственные проблемы и меньше полагаться на специализированные команды маркетинговой аналитики.

Показательный пример

Глобальная медиа и развлекательная компания хотела выявлять и отслеживать истинную популярность своих артистов в социальных сетях; а затем сравнить и сопоставить эти данные в разных регионах с точки зрения конкурентоспособности.
Были использованы алгоритмы машинного обучения для оценки артистов на основе их «виральности» с использованием показателей взаимодействия в социальных сетях (например, количества поклонников, фаворитов, лайков, антипатий и комментариев). 1600 артистов были отслежены в 7 социальных сетях и 13 географических регионах.


Были использованы следующие технологии:
• Определение языка и перевод
• Текстовая аналитика для тональности и классификации тем
• Распознавание лиц
• Анализа аудитории