В тренде мирового рынка находятся технологии искусственного интеллекта. Отмечается появление большого числа приложений и платформ на базе AI и машинного обучения. Исследовательская компания SkyQuest опубликовала отчет, в котором прогнозируется, что рынок искусственного интеллекта вырастет с 93,5 миллиарда долларов в 2021 году до 895,71 миллиарда долларов к 2028 году при среднем росте на 38,1% в течение прогнозируемого периода 2022-2028 годов.
Источник: Моргачева, И.Н. (2023). Контент-маркетинг как стратегия усиления бренда в цифровой среде: монография. – М.: Знание-М, 204 с.
Такое бурное развитие обусловлено в первую очередь интересом коммерческих организаций к способности искусственного интеллекта не только быстро и точно анализировать огромные объемы данных, но и определять закономерности, которые человеком могут быть упущены. Искусственный интеллект может анализировать потребительское поведение, схемы поиска необходимых товаров и услуг. При этом используются данные из соцсетей и блогосферы, что помогает компаниям понять, как пользователи находят в сети их продукты и становятся клиентами.
Новая концепция маркетинга
Шет и Келлштадт отмечают, что сейчас необходимы технологии обработки данных, способствующие получению объективного знания и принятию оптимального решения: «в прошлом техники (обработки данных) занимались поиском данных, а будущем данные будут в поиске техник обработки». Это открывает пути к нестандартным подходам в поисках решений, а порой и совершенно новым бизнес-моделям. В этой связи актуальна новая концепция маркетинга на основе данных (с англ. data-driven marketing), которая основывается на анализе массивов потребительских данных, таких как:
- коэффициент оттока клиентов;
- уровень удовлетворенности потребителей, их оценка качества товаров и услуг, сервиса;
- доля привлеченных потребителей;
- затраты на привлечение и удержание клиента;
- возвращаемость клиентов;
- показатель пожизненной ценности клиента;
- конверсия;
- прибыль;
- внутренняя норма рентабельности;
- окупаемость и т. д.
Собранные данные о целевой аудитории позволяют осуществлять прогнозирование, контроль и помогают управлять результатами маркетинговой деятельности компании. При этом центральная задача Data-driven маркетинга — выявить эффективные каналы продвижения продукта и уменьшить стоимость привлечение клиента.
Искусственный интеллект эффективен в сочетании с технологиями больших данных и другими направлениями сквозной цифровизации, основываясь на которые прогнозируются и идентифицируются проблемы, выдвигаются решения по их устранению при минимальном человеческом участии.
Роль нейросетей в контент-маркетинге
Создание нейросетей подразумевает разработку цифровых аналогов естественных нейронных сетей и их использование для имитации поведения нейронов в мозге. Специфика нейросетей заключается в их обучаемости. Существуют ряд форм обучения (урок, лекция, тренинг, обучение с наставником и без, смешанные), но все они базируются на анализе примеров из определенной базы данных.
Процесс обучения состоит из нескольких последовательных шагов: из базы данных выбирается пример, который пропускается через нейронную сеть в виде сигнала, после чего сеть выдает ответ, и если ошибка ответа незначительна, то сеть считается обученной, в противоположном случае происходит подстройка весов, и обучающий процесс возвращается в исходную точку. На современном этапе данная методология активно развивается, благодаря появлению программ «визуализации мозга», которые наблюдают за мозговыми структурами в действии при решении когнитивных задач.
Инновационные маркетинговые исследования, используя достижения нейротехнологий, выявляют активности различных областей мозга на конкретные маркетинговые посылы (изображения, текст, звуки, запахи и др.). Оцениваются подсознательные и бессознательные действия потребителей, путем измерения медико-биологических показателей человека.
С помощью нейротехнологий маркетологи могут определять психологические механизмы восприятия продукта и принятия решений, стоящие за внешне похожим поведением. К примеру, могут отграничить систему предвкушения «нравится» (англ. liking) от системы «хочется» (англ. wanting), оценить влияние эмоций на процессы принятия финансовых решений, отследить процесс обработки потребителями информации о товарах в реальном времени и интерпретировать процесс потребления путем моделирования реальных сценариев, чтобы избежать влияния других посторонних факторов на результаты исследования, изучить, как предпочтений потребителей товарам и брендам, так и процесса их отбора и выбора с учетом индивидуальных особенностей потребителей.
Преимущества использования нейросетей в контент-маркетинге
Пока еще с помощью нейросетей нельзя создать полноценный экспертный контент, но можно осуществить следующие действия:
- спрогнозировать потребительское поведение и информационные потребности пользователей,
- оценить эффективность различных каналов контент-маркетинга,
- персонализировать контент и рекламные креативы,
- подключить сервисы персональных рекомендаций,
- внедрить чат-боты для мгновенного обмена сообщениями.
Однако эволюция контент-маркетинга продолжается. По данным сравнительного исследования функциональности чат-ботов, проведенного консалтинговым агентством Markswebb, уже сейчас чат-бот компании «Альфа банк» способен распознать сразу два запроса и дать ответы разными сообщениями.
Список использованных источников
Для цитирования: Моргачева, И.Н. (2023). Контент-маркетинг как стратегия усиления бренда в цифровой среде: монография. – М.: Знание-М, 204 с. https://doi:10.38006/00187-674-8.2023.1.204 Morgacheva, I.N. (2023) Content marketing as a strategy to strengthen the brand in the digital environment: monograph. Moscow, Znanie-M, 204 p. (in Russ.).
