Нейронные сети и маркетинг

Ис­кус­ствен­ный ин­тел­лект и ней­рон­ные сети — это уже не на­уч­ная фан­та­сти­ка, а часть нашей жизни, ко­то­рая с каж­дым годом ста­но­вит­ся все зна­чи­тель­нее. Эти тех­но­ло­гии обе­ща­ют по­мочь брен­дам лучше узнать своих по­ку­па­те­лей и мак­си­маль­но пер­со­на­ли­зи­ро­вать ком­му­ни­ка­ции.

WITGET узнал, как это из­ме­нит (и уже ме­ня­ет) жизнь мар­ке­то­ло­гов. Рас­ска­зы­ва­ем.

Что про­ис­хо­дит?

О том, что ней­рон­ные сети могут пол­но­стью из­ме­нить кар­ти­ну в сфере мар­ке­тин­га ак­тив­но за­го­во­ри­ли в 2015 году, когда агент­ство M&C Saatchi London раз­ме­сти­ло ин­тер­ак­тив­ную ре­кла­му на оста­нов­ке. Бан­нер ана­ли­зи­ро­вал лица про­хо­дя­щих мимо людей (с по­мо­щью Kinect) и почти мгно­вен­но пе­ре­стра­и­вал свой ди­зайн и кон­тент в за­ви­си­мо­сти от вы­ра­же­ний лиц “зри­те­лей”. Ал­го­ритм “вы­би­рал” из тысяч раз­ных кар­ти­нок и шриф­тов, чтобы вы­явить самую эф­фек­тив­ную ком­би­на­цию.

IT-кор­по­ра­ции ухо­дят от жест­ких ал­го­рит­мов к си­сте­мам, по­хо­жим по “мыш­ле­нию” на че­ло­ве­че­ский ин­тел­лект: ви­зу­аль­ное вос­при­я­тие, рас­по­зна­ва­ние речи, при­ня­тие ре­ше­ний. Эти про­грам­мы спо­соб­ны к са­мо­обу­че­нию. Они де­ла­ют вы­во­ды и на­хо­дят ре­ше­ние на их ос­но­ве. Это по­вли­я­ет на весь мар­ке­тинг: от ис­сле­до­ва­ний рынка до ком­му­ни­ка­ций с поль­зо­ва­те­ля­ми.

Ис­сле­до­ва­ния рынка

2В ос­но­ве про­даж лежат эмо­ции, по­это­му ком­па­нии тра­тят мил­ли­о­ны на ана­лиз своих по­тен­ци­аль­ных по­тре­би­те­лей.

Аме­ри­кан­ская ком­па­ния Emotient раз­ра­бо­та­ла си­сте­му, ко­то­рая ска­ни­ру­ет ми­ми­ку поль­зо­ва­те­ля (ра­дость, злость, вос­торг и т.д.) и оце­ни­ва­ет его эмо­ци­о­наль­ный фид­бек.

Эту си­сте­му уже при­ме­нял про­из­во­ди­тель сти­раль­но­го по­рош­ка при вы­бо­ре от­душ­ки для но­во­го про­дук­та. Тех­но­ло­гия без­оши­боч­но спро­гно­зи­ро­ва­ла, какой аро­мат ста­нет самым по­пу­ляр­ным. Со вре­ме­нем такие си­сте­мы обе­ща­ют за­ме­нить тра­ди­ци­он­ные ме­то­ди­ки.

Ком­па­ния BBC тоже об­ра­ти­лась к ис­кус­ствен­но­му ин­тел­лек­ту (ИИ). От­но­ше­ние зри­те­лей к раз­ным пе­ре­да­чам оце­ни­ли на ос­но­ве их ак­тив­но­сти в соц­се­тях и бло­гах. Ав­то­про­из­во­ди­тель KIA ис­поль­зо­вал Watson (су­пер­ком­пью­тер IBM) для вы­бо­ра аген­тов вли­я­ния в соц­се­тях.

Ме­диа­пла­ни­ро­ва­ние

Перед мар­ке­тин­гов стоит за­да­ча оп­ти­маль­но рас­пре­де­лить бюд­жет по пло­щад­кам. С этой за­да­чей с лег­ко­стью справ­ля­ет­ся “умный” ал­го­ритм. Ему же можно по­ру­чить ру­ти­ну: от­прав­ка бан­не­ра или от­че­та, ана­лиз. Мно­гие про­цес­сыы в ре­кла­ме уже се­год­ня легко оп­ти­ми­зи­ро­вать.

В 2017 году о programmatic не го­во­рит толь­ко ле­ни­вый мар­ке­то­лог: ком­па­нии HIS и SpotX вы­яс­ни­ли, что к 2020 году не менее по­ло­ви­ны до­хо­дов от раз­ме­ще­ния ви­део­ре­кла­мы при­дут от­сю­да. В ре­зуль­та­те таких кам­па­ний по­лу­ча­ют те­ра­бай­ты дан­ных, для опе­ра­тив­ной об­ра­бот­ки ко­то­рых тре­бу­ет­ся ИИ. А ней­рон­ные сети по­мо­га­ют оп­ти­ми­зи­ро­вать кре­а­тив в ре­аль­ном вре­ме­ни.

Rocket Fuel эф­фек­тив­но тар­ге­ти­ро­ва­ли ауди­то­рию. Они точно по­па­ли в по­тен­ци­аль­ных кли­ен­тов, пра­виль­но под­би­рая время об­ще­ния. Мо­биль­ная ви­део­плат­фор­ма LoopMe ис­поль­зу­ет ИИ для вы­бо­ра ре­кла­мы в за­ви­си­мо­сти от устрой­ства и ка­те­го­рии зри­те­лей.

Мо­ни­то­ринг

Ней­рон­ные сети спо­соб­ны в корне из­ме­нить си­ту­а­цию на рынке мо­ни­то­рин­га. «Умные» про­грам­мы спо­соб­ны не толь­ко со­би­рать упо­ми­на­ния, но и про­во­дить ана­ли­зи­ро­вать со­об­ще­ния с точки зре­ния струк­ту­ры и эмо­ций, а потом са­мо­сто­я­тель­но де­лать вы­во­ды. Ком­па­нии смо­гут в ре­аль­ном вре­ме­ни от­сле­жи­вать по­ве­де­ние це­ле­вой ауди­то­рии без по­мо­щи ана­ли­ти­ков.

Сей­час Facebook с по­мо­щью ИИ рас­по­зна­ет за­пре­щён­ный фото- и ви­део­кон­тент. Скоро такие тех­но­ло­гии ста­нут до­ступ­нее и ком­па­нии смо­гут мо­ни­то­рить не толь­ко тек­сто­вые со­об­ще­ние, но и изоб­ра­же­ния и видео в Instagram, YouTube и дру­гих ре­сур­сах.

Ком­му­ни­ка­ции

Сей­час глав­ный при­мер при­ме­не­ния ИИ в быту — это Siri, Google Now, Cortana, то есть пер­со­наль­ные ас­си­стен­ты. Они опре­де­ля­ют, чего хочет поль­зо­ва­тель, и от­ве­ча­ют на его за­прос. Вско­ре они нач­нут возь­мут на себя и более се­рьез­ную за­да­чу: смо­гут ре­ко­мен­до­вать про­дук­ты и сер­ви­сы на ос­но­ве чужих об­зо­ров, на­стро­е­ния юзера или его поль­зо­ва­тель­ско­го опыта. Ком­па­нии смо­гут ин­те­гри­ро­вать­ся в эту си­сте­му ре­ко­мен­да­ций.

Это ра­бо­та­ет не толь­ко в чат-бо­тах. Для про­дви­же­ния брен­да Knorr в раз­ви­ва­ю­щих­ся стра­нах, где до­ступ в ин­тер­нет бы­ва­ет огра­ни­чен, ком­па­ния Uniliever за­пу­сти­ла ку­ли­нар­но­го SMS-по­мощ­ни­ка по имени Шеф Венди.

Дру­гой при­мер “ин­тел­лек­ту­аль­ной” ком­му­ни­ка­ции по­ка­зал бренд спор­тив­ной и ту­ри­сти­че­ской одеж­ды North Face. Они за­пу­сти­ли он­лайн-по­мощ­ни­ка, ко­то­рый спо­со­бен ком­му­ни­ци­ро­вать как ре­аль­ный кон­суль­тант. Он за­да­ет поль­зо­ва­те­лям во­про­сы и дает ре­ко­мен­да­ции. За два те­сто­вых ме­ся­ца к по­мощ­ни­ку об­ра­ти­лись 50 тысяч кли­ен­тов. Они про­бы­ли на сайте в сред­нем на две ми­ну­ты доль­ше, чем в про­шлый раз.

В чем под­вох?

Пер­спек­ти­вы впе­чат­ля­ют, но тех­но­ло­гии ИИ пока толь­ко на­ча­ли при­хо­дить в мар­ке­тинг. Пока ос­нов­ная про­бле­ма и од­но­вре­мен­но за­да­ча — на­учить ал­го­рит­мы эм­па­тии.

Мно­гие опа­са­ют­ся, что ре­кла­ма очень глу­бо­ко про­ник­нет в нашу жизнь и будет раз­дра­жать. Но нега­тив­ный от­клик вы­зы­ва­ет не любая ре­кла­ма, а ре­кла­ма бес­по­лез­ная. Когда тех­но­ло­гии, ос­но­ван­ные на ней­рон­ных сетях, нач­нут пол­но­цен­но при­ме­нять­ся, мар­ке­тинг на­учит­ся опре­де­лять по­треб­но­сти и же­ла­ния поль­зо­ва­те­ля даже до того, как они воз­ник­нут. Воз­мож­но, даже сло­га­ны будут ме­нять­ся в за­ви­си­мо­сти от поль­зо­ва­те­ля и вос­при­ни­мать­ся как ре­ко­мен­да­ция друга.

Такая ре­кла­ма будет хо­ро­шо тар­ге­ти­ро­ва­на и вы­зо­вет толь­ко по­ло­жи­тель­ную ре­ак­цию — она будет до­хо­дить до поль­зо­ва­те­ля в нуж­ное время и нуж­ном месте.

Комментарии: