Искусственный интеллект в деле: как нейросети меняют правила игры в бизнесе?

Технологии искусственного интеллекта, которые еще несколько лет назад казались чем-то из области фантастики, сейчас активно применяются в самых разных сферах жизни — от генерации изображений и музыки до анализа и обработки объемных массивов данных. В последние годы ИИ стал незаменимым помощником и в бизнес-процессах. Согласно недавнему исследованию компании McKinsey & Company, в 2024 году более 80% мировых компаний в той или иной степени полагаются на нейросети при решении рабочих задач. Очевидно, эта цифра будет только расти. Но как именно нейросети помогают наводить мосты между бизнесом и клиентом, какие задачи решают? И есть ли минусы в этом новом способе взаимодействия? Давайте разбираться.

Анализ рынка – одна из самых сложных задач при разработке любой бизнес-стратегии. Как понять «боли» потенциального клиента, узнать спрос на тот или иной товар, оценить конкурентов? Для того, чтобы создать идеальное УТП, нужно учесть множество факторов, обработать огромные массивы данных. Без комплексного анализа рынка риски для бизнеса возрастают в разы.

Однако традиционный «ручной» анализ рынка, хоть и дает понимание бизнес-стратегии, все же во многом строится на предположениях, а не на неоспоримых фактах. Даже при наличии качественного исследования маркетологам часто приходится действовать вслепую, рисковать, и зачастую эти риски не оправдываются: спрос оказывается ниже, чем ожидалось, конкуренты опережают, и в результате бизнес терпит убытки. Здесь все упирается в масштаб анализируемых данных. С таким огромным объемом информации довольно сложно работать, и в процессе исследования тот или иной аспект (особенности ЦА, состояние рынка, логистика и т.д.) может просто затеряться и не получить должного внимания. И, конечно, традиционный анализ занимает больше времени, что влечет за собой риск упустить идеальный момент для выхода товара или услуги на рынок.

Тут на помощь приходят нейросети. Они не только ускоряют процесс анализа, но и способны одновременно обработать такой объем данных, с которым человеку справиться не под силу, и при этом ничего не упустить. С помощью ИИ компании прогнозируют спрос, определяют ЦА и даже просчитывают эффективность маркетинговых кампаний еще до их запуска. Бизнес-стратегии, разработанные с помощью нейросетей, более конкретны и оставляют меньше шансов на ошибки, ведь они основаны не на предположениях, а исключительно на data-driven подходе.

Так, например, нейросеть GapScout помогает досконально изучить потенциальных конкурентов: она анализирует отзывы клиентов на различных платформах, выделяет сильные и слабые стороны соперников по нише, дает советы, которые помогут выделиться вашему УТП и закрыть боли потребителей. А нейросеть Userpersona предоставляет подробное описание будущего клиента, основываясь на анализе бизнес-сегмента, чтобы ваше УТП попало точно в цель.

На первый взгляд использование нейросетей для такой ответственной задачи кажется рискованным, но компании по всему миру уже прибегают к автоматизированному анализу рынка. В одной только Великобритании, согласно недавнему исследованию профильного веб-издания Marketing Week, процент компаний, которые прибегают к ИИ для анализа рынка, вырос до 46%. Становится ясно, что нейросети не только помогают бизнесу наиболее точно оценить шансы в сегменте, но и экономят время и, конечно, деньги, ведь для традиционного маркетингового исследования часто приходится обращаться к сторонним агентствам.

Минусы: У автоматизированного подхода к анализу рынка есть и свои минусы. ИИ-технологии в маркетинге вещь относительно новая, чтобы анализ был проведен качественно, пускать процесс на самотек нельзя. Владельцам компаний необходимо привлекать специалистов по нейросетям, выбирать правильные инструменты для исследования и в целом четко понимать, какое место автоматизированный анализ займет в их маркетинговой стратегии. Поможет ли он развитию бренда или наоборот, замедлит его? Каждая компания должна дать свой ответ.

Маркетологи сходятся во мнении, что реклама «для всех» в прошлом. Персонализация – вот настоящий тренд. При коммуникации с бизнесом клиенту хочется чувствовать свою исключительность, поэтому адресность важна как никогда. Бизнесу нужно не просто предложить абстрактному клиенту свой товар или услугу, но попасть в уже существующий запрос конкретной аудитории, а для этого необходимо досконально эту аудиторию изучить. Таргетированная реклама не только позволяет привлечь внимание к предложению, но и «расшевелить» лояльных клиентов, сподвигнуть их на новые покупки. Только так достигается наиболее эффективная оптимизация маркетинговой стратегии, которая приведет к высоким результатам.

Здесь технологии ИИ снова приходят на помощь. Нейросети способны быстро обработать огромные пласты информации, которые включают в себя все аспекты ЦА: возраст, профессию, местоположение, и предложить им релевантную рекламу на нескольких площадках одновременно в режиме реального времени. ИИ также берет во внимание многие нюансы, которые в традиционном таргетинге отследить невозможно. Например, среди маркетологов до сих пор бытует мнение, что количество показов объявления одному и тому же пользователю в конечном итоге подтолкнет его к покупке, однако нейросети доказали обратное. Платформа Facebook Ads (деятельность организации запрещена на территории РФ), управляемая искусственным интеллектом, учитывает обратную связь от пользователей: если рейтинг релевантности падает, то рекламный пост уходит из поля зрения юзеров и заменятся на что-то более подходящее потенциальному клиенту. Такой подход уже доказал свою эффективность: согласно исследованию сайта Search Logistics, Facebook является самым прибыльным маркетинговым каналом для более чем 70% компаний, которые размещают рекламу на платформе.

Интересное применение нейросетям в сфере таргетинга нашла стриминговая платформа Netflix. Встроенные ИИ-алгоритмы не только анализируют историю просмотров пользователя, чтобы предложить ему наиболее релевантные фильмы и сериалы, но и персонализирует обложки предложенных видео под каждого зрителя. Таким образом, даже обложки одного и того же фильма у разных людей будут отличаться. Такой персонализированный подход идет компании только на пользу – недаром Netflix приобрел славу стримингового сервиса с самыми точными рекомендациями.

Минусы: Однако AI-driven таргетинг вызывает вопросы в первую очередь с этической точки зрения. Остро встает вопрос о сохранности данных, ведь нейросети обрабатывают внушительные пласты информации, в том числе конфиденциальной. Владельцы бизнеса должны внимательно следить за тем, чтобы не потерять доверие клиентов, и быть открытыми во всем, что касается хранения и обработки данных.

Яркие привлекательные баннеры, цепкие слоганы, вовлекающие видео – те кирпичики, на которых строится узнаваемость бизнеса для клиентов. В суровой борьбе за наше внимание компании не жалеют денег, времени и сил на создание имиджа своего бренда, поэтому креативный маркетинг при продвижении своего товара на рынке недооценивать нельзя.

На первый взгляд может показаться, что использовать ИИ для генерации креативов – рискованная затея, ведь именно в этой сфере как никогда необходима «рука человека». Однако возможности нейросетей давно перешагнули работу с сухими цифрами: их активно применяют и в креативном маркетинге. Нейросети вовсю пишут SEO-статьи и посты для соцсетей, создают рекламные изображения и озвучивают видео, и все это в гораздо более сжатые сроки и с меньшими затратами, чем реальные люди. Кроме того, результаты «творчества» ИИ основаны опять-таки на данных: проанализировав успешные кейсы прошлых маркетинговых кампаний, он генерирует только тот контент, который гарантированно увеличит конверсию.

Например, крупный фэшн-маркетплейс Farfetch уже несколько лет прибегает к ИИ-технологиям в email-рассылках, лендингах и описаниях товаров на сайте. Согласно статистике компании, с переходом на нейросети CTR электронных писем с информацией о новинках и акциях повысился на 38%.

Минусы: Среди алармистов и не только уже возникают опасения, что ИИ полностью вытеснит людей из креативной индустрии, и нельзя сказать, что они беспочвенны. Кроме того, к нейросетям все еще есть вопросы по поводу качества генерируемого контента – ошибки ИИ при генерации изображений и особенно видео расходятся на мемы (чего только стоит «война» нейросетей с анатомией человеческих пальцев на выдаваемых ими картинках). Поэтому по крайней мере на ближайшие годы дизайнерам и копирайтерам не стоит волноваться: несмотря на то, что с каждым годом ИИ делает уверенные шаги вперед, без чуткого надзора и доработок сгенерированный контент оставляет желать лучшего.

Важно также брать во внимание отношение потребителей к такому новшеству. Недавний опрос портала YouGov, охвативший 17 стран, показал, что около половины опрошенных относятся к любым формам рекламы, сгенерированной нейросетями, скорее настороженно. Конечно, со временем эта цифра уменьшится, однако компаниям стоит относится к такому контенту с предельным вниманием, чтобы не потерять лояльность клиентов.

Чем быстрее технический прогресс движется вперед, тем чаще мы будем сталкиваться с нейросетями в повседневной жизни и в работе, а сами нейросети будут только совершенствоваться в своих подходах. Бизнесу важно помнить о нескольких вещах: во-первых работу нейросетей нужно держать под контролем с помощью соответствующих специалистов. Во-вторых: в креативном маркетинге относиться к целевой аудитории с предельным вниманием и выпускать «в мир» только качественные рекламные материалы. Только так дихотомию человека и машины в бизнесе ждет удачный финал.