«В отличие от людей, машина не женится на своих идеях, она берет гипотезу и проверяет её»

МЕНЮ


Новости ИИ
Поиск

ТЕМЫ


Внедрение ИИНовости ИИРобототехника, БПЛАТрансгуманизмЛингвистика, обработка текстаБиология, теория эволюцииВиртулаьная и дополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации

АРХИВ


Август 2017
Июль 2017
Июнь 2017
Май 2017
Апрель 2017
Март 2017
Февраль 2017
Январь 2017
Декабрь 2016
Ноябрь 2016
Октябрь 2016
Сентябрь 2016
Август 2016
Июль 2016
Июнь 2016
Май 2016
Апрель 2016
Март 2016
Февраль 2016
Январь 2016
0000

RSS


RSS новости
Ураган харви в США

Новостная лента форума ailab.ru

Колонка исполнительного директора платформы Digital Contact Ольги Кутейниковой о настоящем и будущем маркетинга.

Материал подготовлен при поддержке Digital Contact

Digital Contact — американская компания, которая разрабатывает продукты для автоматизации и управления маркетинговыми процессами. Её клиентами, в основном, являются крупные американские корпорации.

Исполнительный директор Digital Contact Ольга Кутейникова рассказала, как будет развиваться индустрия маркетинга и какую роль в этом играет компания.

Ольга Кутейникова

Об использовании искусственного интеллекта в маркетинге

Объём сгенерированных за последние два года данных составляет 90% от всех когда-либо созданных данных. Онлайн-маркетологи собрали и продолжают собирать такой объем информации, что уже не в состоянии его осмысленно обработать, а тем более использовать для принятия эффективных решений.

Не так давно мне довелось обедать с директором по диджитал-маркетингу одного из крупнейших российских интернет-магазинов. Когда я начала рассказывать о том, что мы можем собрать данные о каждом посетителе его сайта, он вздохнул и с тоской в глазах сказал: «У меня этих данных столько, что я не успею их посмотреть, даже если три года буду заниматься только этим. Вот если бы вы дали мне инструмент, который сам за меня эти данные изучит, проанализирует и сделает выводы, это было бы великолепно».

К слову, применение первых алгоритмов, способных обучаться, широко всем известно. Каждый из нас сталкивается с искусственным интеллектом ежедневно, просто не знает об этом, поэтому большинство людей все ещё считает ИИ чем-то недоступным, из области фантастики.

Между тем, с конца 90-х Google нашел применение концепции для улучшения результатов поисковой выдачи и своих рекламных технологий. Amazon использует ИИ в своих рекомендациях и, по заявлениям компании, более 30% заказов она получает именно благодаря персонализации товарной выдачи под каждого посетителя. Netflix выдает вам подборки сериалов и фильмов, сгенерированных машиной.

Уже сейчас рекламные платформы, используя данные о профиле и поведении пользователей, ищут похожие аудитории, строят предположения о том, кому и в какой момент времени имеет смысл показать тот или иной баннер, находят все новые и новые сегменты, которым может быть интересен рекламируемый продукт.

В маркетинге есть интересная тенденция — распространение ИИ на мир офлайна. Интернет вещей открыл новые возможности, которые, например, успешно внедрил в своей сети Walmart: они научили машину узнавать своих посетителей, вплоть до учёта их перемещений внутри магазина.

В России, надеюсь не без нашего участия, эта технология скоро станет такой же обыденной, как возможность оплатить покупку с помощью смартфона.

Конечно, нельзя не упомянуть применение технологии для улучшения качества коммуникаций с клиентами, в частности с помощью рассылок.

Представьте себе, вы создали несколько писем, рассказывающих о вашем продукте, предлагающих скидки, специальные предложения, и нажали одну кнопку — «Запустить». Машина сама приняла решение о том, кому и в каком порядке эти письма нужно выслать.

Теперь ещё круче — вы дали ей возможность влиять на контент, менять в письме блоки местами, менять цвет кнопок. Уже существуют кейсы, когда ИИ протестировал 380 тысяч вариантов дизайна формы подписки, выбрал лучший, и только за счёт этого увеличил конверсию на 45%.

О запоминающихся кейсах

В 2012 году в Forbes была опубликована забавная история о том, что алгоритм рекламной системы определил по поведению пользователя, что девушка беременна, ещё до того, как об этом узнала ее семья. Это пугает, но с другой стороны дает надежду, что бизнес научится бороться с неопределенностью и сможет понимать внешний мир и своих потребителей намного лучше, чем мы могли это делать раньше.

Вот как на практике работает умный алгоритм Walmart. В США знакомая пошла в магазин за продуктами, и долго выбирала возле стойки с соками, какой сок ей купить, но в итоге так и не выбрала, а когда она вернулась домой, у нее на почте уже было письмо от магазина с предложением купить сок со скидкой.

Она была под впечатлением, что за ней кто-то следил в магазине, а на самом деле просто отлично отработало зонирование и сопоставление офлайн- и онлайн-данных. Мы в этом направлении тоже активно работаем, это очень интересно для России, где почти 97% бизнесов ведут основную деятельность в офлайне.

О будущем маркетинга

В ближайшие пять лет технологии performance-маркетинга (направление рекламы, в котором продажи определяют бюджет на будущие размещения — vc.ru) ждут революционные изменения. Это, безусловно, повлияет и на требования к самим маркетологам: если раньше маркетолог считался скорее гуманитарием, то сегодня от маркетинга требуется решение сложных аналитических задач и работы с программистами над автоматизацией процессов — они просто обязаны говорить на языке цифр и хорошо адаптироваться к технологиям.

К сожалению, большая часть того, что сейчас делают люди, будет автоматизирована, а это значит, что некоторым из нас придется переквалифицироваться.

Например, в нашей области интернет-маркетологи ведут рассылки за клиентов, выявляют сегменты, рисуют сложные логические схемы вроде «если это мужчина, то отправить вот это, если женщина — то вот это, если это утро, то показать на сайте солнышко, если ночь — то луну», проводят сплит-тесты, анализируют результаты и затем принимают решения, что сработало, а что нет, и так по кругу.

Но кто сказал, что всем мужчинам надо отправлять одно и то же? Кто сказал, что вообще им что-то надо отправлять? С чего мы взяли, что смена предложений в зависимости от времени суток как-то влияет на конверсию?

В отличие от людей, машина не «женится» на своих идеях, она берет гипотезу и проверяет её — ей все равно, кто в компании эту гипотезу выдвинул, уборщица или генеральный директор, она смотрит на конечный результат и влияние на него конкретного фактора.

О Digital Contact

Digital Contact на рынке автоматизации коммуникаций с 2008 года, и на наших глазах происходила эволюция систем коммуникаций с клиентами. Сначала на рынке появились инструменты, которые позволили автоматизировать процесс массовых рассылок. Тогда у каждого, в том числе и у нас, были свои собственные разработки для того, чтобы общаться с клиентской базой по email, собирать статистику взаимодействия.

Потом появились стандартные решения для доставки больших объемов email-рассылок, такие как Sendgrid, Sparkpost. Мы оперировали огромными базами, одна рассылка могла состоять из нескольких миллионов получателей.

Простая транспортная система эволюционировала в системы с возможностью сегментации аудитории и автоматизации коммуникаций с помощью автореспондеров. Мы вместе с рынком стали использовать для таргетирования такие параметры, как открытия конкретных рассылок, клики, настраивать автоматические серии писем на 100 дней и больше, которые запускались после подписки на рассылки.

Поняв, что даже простые манипуляции с аудиторией дают потрясающий прирост в эффективности, рынок вступил в программатик-эпоху, когда в ход пошла дополнительная информация о клиенте, чтобы еще более точно настроить сегмент.

?В США появились платформы-агрегаторы данных, в которых мы начали закупать информацию о поле, возрасте, интересах, финансовом положении. Процент открытий приблизился к 30%.

Но чем больше становилось данных, тем сложнее стало управлять процессом выставления условий и взаимосвязей. Поскольку мы, чаще всего, работаем с очень крупными клиентами, для выстраивания и поддержания актуальности стратегий небольшая команда поддержки клиентов разрослась до невероятных размеров. Пропорционально выросли и расходы. У нас появилась система выстраивания логических алгоритмов, которая настраивалась вручную, но это лишь отчасти решало проблему.

Клиенты, поняв, что это работает, озаботились вопросами объединения данных о пользователях из всех систем и расширением каналов коммуникаций. Это понятно, ведь даже у крупнейших банков в России адрес электронной почты есть только у 15% клиентской базы, а хочется достучаться до каждого.

Мы стали предоставлять решения по объединению данных внутри системы и использовать для дистрибуции коммуникаций другие каналы. Но объем работы, конечно, от этого только возрос. Выросла и стоимость для клиента.

И вот, наконец, у нас появилось революционное решение, благодаря развитию технологий машинного обучения, которое мы готовы предложить рынку. С каждым кликом система становится умнее и результаты онлайн-продаж постоянно улучшаются без дополнительных затрат на трафик и людей.

Об автоматизации маркетинга

Мы предлагаем платформу автоматизации маркетинга, которая позволяет конвертировать до 80% посетителей в покупателей благодаря использованию технологий машинного обучения на всех уровнях жизненного пути клиента. Она делится на модули, которые решают основные маркетинговые задачи: повышение конверсии на сайте, повышение продаж, сбор и управление данными о клиентах. Модули могут работать как по отдельности, так и вместе.

Модуль «Динамический контент» позволяет каждому посетителю показать ту версию сайта, которая удержит его на большее время и с наибольшей вероятностью приведет к целевому действию. Система сама решает, что и кому показывать, на основе полученных ранее результатов и истории поведения посетителей.

Модуль «Товарные рекомендации» интересен, прежде всего, интернет-магазинам, у которых есть стандартизированная выгрузка товарной базы по ссылке (фид). С помощью нашей системы вы сможете без усилий предложить каждому посетителю именно то, что ему нужно. У нас реализованы следующие сценарии:

  • «Возможно, вам понравится» — модель строит свои предложения, ориентируясь на схожесть вкусов пользователей. Например, при покупке колы, одним порекомендует аэрогриль, другим — пиццу, третьим — стол для пинг-понга.
  • «С этим продуктом покупают» — предложит товары, которые отлично сочетаются друг с другом, например, соус к пицце.
  • Сценарий «Похожие товары» — предложит разные варианты пиццы, в зависимости от того, какую пиццу смотрит потенциальный посетитель.

Модуль «Динамический контент» + «Товарные рекомендации» в триггерах, которые отправляются по email тем, кто бросил корзину, ушел с сайта без покупки, давно не покупал или при достижении любой цели на сайте, которая вас интересует. Модуль «Динамический контент» выбирает самый подходящий получателю шаблон письма, из сохраненных, а модуль «Рекомендаций» принимает решение о том, какие товары вставить в письмо для каждого конкретного получателя.

Модуль «Динамические Триггеры» даёт ответы на вопросы что, кому, по какому каналу и в какое время лучше слать, при этом весь процесс требует единовременной настройки, а далее работает самостоятельно, постоянно улучшая результаты.

Наш продукт — это результат многолетнего практического опыта, мы создали его, прежде всего, чтобы упросить свою жизнь. Можно смело утверждать, что наша платформа — это решение, которые создано маркетологами для маркетологов. Мы постоянно улучшаем продукт и технологии, которые за ним стоят.

О результатах, которых удалось достичь

Эффективности инструмента мы не перестаем удивляться, но самое главное, что цифры постоянно улучшаются. Недавно мы готовили серию рассылок для банка, где целевое действие — оформление кредитной карты.

Одну рассылку мы провели по нашей стандартной схеме с обычной сложной сегментацией по условиям, для второй нашей системе дали креатив, базу получателей, и она сгенерировала список тех, кому, по ее мнению, нужно отправить это письмо. По обычной рассылке письмо открыло около 30%, оформили карту 0,045% от объема рассылки.

?По рассылке, что предложила нам система, результаты по конверсии в оформление карты оказались в три раза лучше, при том что мы отправили её по базе втрое меньше первой. Рассылка сгенерировала на 40% меньше отписок, в полтора раза больше открытий и CTR на 35% выше.

Наши технологии полезны любому типу бизнеса, всем компаниям, которые платят за трафик, но недовольны его конвертацией в бизнес-результат. Эффективный онлайн-маркетинг и продажи более невозможны без точечной и гибкой персонализации, которая недоступна человеку.

В ближайшие несколько лет бизнес ждут глобальные изменения. У нас уже сегодня есть решения для будущего.

Узнать больше

По вопросам публикации рекламных материалов обращайтесь в коммерческий отдел


Источник: vc.ru