В маркетинге на любую технологию принято вешать ярлык ИИ, хотя описываемые некоторые маркетологами инструменты на машинном обучении, повышающие прирост клиентов и конверсий — лишь небольшая часть, на что способен ИИ. Для вышеописанных инструментов есть другое, более точное описание — интеллектуальная автоматизация (IA).

Но в чем разница между AI и IA?

AI и IA в маркетинге

Общий ИИ и узкоспециализированный ИИ

Чтобы понять, почему большинство маркетинговых технологий не относятся к ИИ, следует разделить его на два типа: общий (general AI) и узкоспециализированный (narrow AI).

 Общий ИИ

Искусственный интеллект, знакомый нам из научной фантастики, относится к общей категории. Это адаптирующаяся технология, находящаяся в процессе постоянного обучения, которую можно сравнить с человеческим интеллектом. Единственной большой разницей между ИИ и человеческим интеллектом является то, что ИИ создается человеком. Такой ИИ способен менять свои параметры и, как и люди, понимает зачем нужны знания, как их получить и что с ними делать.

Вероятно, однажды общий ИИ станет реальностью, но сейчас нельзя сказать, когда произойдет этот прорыв и какие он принесет последствия. Поэтому пока что мы довольствуемся узкоспециализированным интеллектом.

Узкоспециализированный ИИ

В маркетинге применяется именно узкоспециализированный ИИ, и он совсем не похож тот, который мы привыкли наблюдать в фильмах. Alexa и Siri — самые известные примеры такого интеллекта, но он всегда работает незаметно для нас. Узкоспециализированный ИИ может выполнять простые задачи покупателей, организовывать календари, выявлять потенциальный фрод и неприемлемый контент. Он обрабатывает информацию исходя из заданных параметров. Хотя он справляется с многовариантным выбором, его область действий довольно узкая.

Узкоспециализированный ИИ фактически является автоматизацией следующего уровня, а автоматизация существовала еще во времена греческого инженера Ктесибия, создавшего механизм управления обратной связи для водяных часов. Все, начиная с автоматических конвейеров до лифтов и кончая многоканальными телефонами, использует автоматизацию, но параметры задают операторы или инженеры. Даже очень сложную систему автоматизации нельзя назвать «умной».

AI и IA в маркетинге

Например, лифт совершит другое действие, если вы нажмете кнопку открытия дверей во время движения, а не когда он доедет до нужного этажа. Здесь нет процесса мышления, поэтому лифт нельзя назвать умным. Тем не менее, мы вешаем на e-mail маркетинговые платформы ярлык «ИИ», хотя они делают то же самое, что и лифт.

Поэтому существует другой термин — интеллектуальная автоматизация (IA). Конечно, сама автоматизация в какой-то степени умная, но назвать ее искусственным интеллектом нельзя.

Как автоматизация меняет маркетинг

Не стоит отбрасывать автоматизацию только потому, что она не из научной фантастики. Она уже начала менять маркетинг.

Автоматизация маркетинга дает:

  • Увеличение прибыли. Почти 80% руководителей называют рост прибыли главной причиной применения автоматизации. Автоматизированные дополнительные и перекрестные продажи могут увеличить пожизненную ценность клиентов, а если к этому добавить повторные письма и приоритезацию потенциальных клиентов, то прибыли станет еще больше.
  • Повышение продуктивности. Автоматизация повторяющихся задач позволит сохранить время для маркетинговой команды, которое можно уделить разработке стратегий, созданию контента и подготовке кампаний, и для этого не требуется организовывать и решать рутинные задачи вручную.
  • Снижение времени конверсии. Автоматизация позволяет генерировать контент и сообщения для потенциальных клиентов быстрее, чем если бы это делал человек. В некоторых случаях автоматизация уменьшала время конверсии на 70%.
  • Другие плюсы. Автоматизация стабилизирует процесс планирования, позволяет содержать меньший штат сотрудников и дает возможность создавать отчеты для отслеживания ROI и других метрик.

И это лишь верхушка айсберга. При правильно заданных параметрах автоматизация окажет существенный эффект как на вашу работу, так и на то, как быстро вы ее выполняете.

Максимизируем автоматизацию на примере CallTrackingMetrics

Существует два способа максимизировать автоматизацию. Первый — сделать этот процесс всеобъемлющим, учитывая все системы, функции и параметры. Второй — выбрать правильные параметры для вашей индустрии, покупателей, сотрудников и бизнес нужд. CallTrackingMetrics (CTM) использует оба способа в совокупности: использует автоматизацию для объединения разных каналов и систем, а также задает параметры, повышающие продуктивность и эффективность. Результатом является увеличенный доход и низкое время конверсии.

Первый способ. Интеллектуальная автоматизация дала возможность интегрировать платформу CTM с другими системами, включая аналитические платформы и инструменты для работы с клиентами. Она позволила управлять оценкой звонков, ключевыми словами, информацией по клиентам и другими данными, а также персонализировать маркетинговые меры, ускорять конверсии, увеличить эффективность и т.д.

Второй способ. Со всеобъемлющими данными можно работать только после тщательного анализа. CTM использует технологию анализа речи (Speech Analytics) при работе со звонками и расшифровками, что дает возможность редактирования, если система находит что-то персональное, например, медицинские или платежные данные. Такая технология способна включать подготовленные сообщения или события в зависимости от ключевых слов: например, уведомить администратора при появлении неприемлемых слов или дать сигнал команде по продажам при упоминании продукта.

В это же время технология анализа разговора (Conversation Analytics) автоматически оценивает звонки исходя из использованных ключевых слов, а технология выбора маршрута (Smart Routing) перенаправляет звонки конкретным отделам или агентам в зависимости от места, откуда был сделан звонок, маркетингового канала и демографических данных клиента. Все это позволяет командам маркетинга и продаж быстро реагировать на запросы клиентов.

Кстати, примерно так же работает российская AmoCRM.

Настоящее и будущее ИИ в маркетинге

Конечно, есть и другие примеры применения автоматизации в маркетинговых технологиях. В APSIS провели глубокое исследование в области автоматизации со впечатляющими результатами:

  • 300% больше взаимодействия с клиентами;
  • 180% больше переходов;
  • 330% больше CTR;
  • 12,2% меньше маркетингового перебора;
  • 80% организаций отмечают прирост потенциальных клиентов;
  • 69% больше доходов с e-mail маркетинга за период в 6 месяцев;
  • 1% продаж создаются благодаря «холодному обзвону»;
  • 14,5% повышение продуктивности отдела продаж.

Сегодня некоторые автоматизированные платформы делают больше, чем просто определяют контент в базах данных: они создают его. The Associated Press уже применяет ИИ для написания статей, а The Washington Post пользуется услугами робота по имени Heliograf, способного создавать отчеты для колонки про школьный спорт и даже обсуждать политику и Олимпийские игры 2018 года. Такой ИИ лучше всего работает с простыми информационными статьями, так как при прочтении иногда может показаться, что вы читаете не текст, написанный человеком. Тем не менее, можно ожидать, что ИИ инструменты вроде Heliograf со временем научатся выполнять более точную работу.

Понравилась статья? Подписывайтесь на email-рассылку Unilead News и на наш канал в Telegram. Есть что сказать? Давайте обсудим в нашем чате.
Поделиться:Share on FacebookShare on VKTweet about this on TwitterShare on LinkedInEmail this to someone
Автор: