Будущее маркетинга за машинным обучением?

Что ждет маркетинг в будущем? Будет ли эта сфера полностью автоматизирована искусственным интеллектом, который научится понимать человеческие потребности? Скорее всего, нет. А, может быть, маркетинг станет полностью «ручным», и все будут делать люди без привлечения каких-либо технологий? Ответ также отрицательный. В этом переводе статьи мы попробуем во всем разобраться.

Авторитетные лица в мире маркетинга совместно ищут ответы на вышеуказанные вопросы, и их мнения могут вас удивить. Как бы то ни было, мы можем уверенно предположить, что маркетинг вряд ли вернется к временам рекламных щитов, объявлений в газетах и сообщений на радио. Статистика не врет: будущее маркетинга – за цифровыми технологиями.

Цифровой маркетинг не перестает развиваться: в течение последних пяти лет объем онлайн-продаж вырос вдвое, а более двух третей взрослого населения США хотя бы раз в месяц совершают покупки в интернет-магазинах. Недавно в первый раз в истории доходы от рекламы в Сети превзошли доходы от рекламы на телевидении, при этом эксперты прогнозируют, что объем традиционной рекламы на телевидении и в печатных изданиях останется на прежнем уровне, в то время как объем газетной рекламы будет падать.

Все это говорит о том, что специалистам по маркетингу необходимо создать эффективные технологии реализации тех перспектив, которые открывает цифровое пространство. Тем не менее, существует ряд факторов, которые могут способствовать или противодействовать реализации экспертных усилий в области цифрового маркетинга, и все они связаны с пользовательскими данными и пользовательским поведением в Сети.

Много данных и мало ответов

Задача специалистов по маркетингу – предугадывать потребности потребителей, поэтому digital-маркетинг основывается на данных, полученных непосредственно от них. Позитивная новость состоит в том, что в интернет-поиске можно обнаружить огромное множество всевозможных данных, при помощи которых можно узнать много полезного о поведении покупателей и их демографических характеристиках. В теории маркетологам следует опираться на эту информацию, формируя стратегии по привлечению клиентов с целью увеличения доходов компаний.

Проблема состоит в том, что сами по себе эти данные не являются готовым решением существующих проблем: их нужно собирать, ими нужно управлять и их следует правильно истолковывать – только тогда они будут представлять какую-либо ценность. Даже полезные данные могут пропасть впустую, если их не обрабатывать как следует, и большинство маркетологов тратят до половины своего бюджета именно на анализ полученной информации, что в результате не позволяет их компаниям достигать серьезного прогресса.

Данные зачастую не приносят пользы в том числе и по причине отсутствия единого владельца. В результате образуются серьезные «провалы» в области цифровых технологий, которые, по прогнозам экспертов, уже к 2020 году обойдутся компаниям в 3,3 миллиардов долларов США, поскольку значительная часть данных не обрабатывается достаточно качественно. В результате они становятся неактуальными, устаревшими или вовсе ненужными.

Финансовые вложения в данные, которые в итоге не находят никакого применения, нельзя назвать успешными. Именно по этой причине необходимо разработать метод решения проблем, связанных с управлением данными, который позволит специалистам освоить все их преимущества с точки зрения нужд цифрового маркетинга.

Потребители сами решают, куда им идти

Раньше реклама была похожа на шоссе в одну сторону: бизнес отправлял рекламные послания клиентам по односторонним каналам – через рекламные транспаранты, печатные издания и телевидение. Между брендами и их клиентами не существовало диалога. Потребители не знали об Интернете, который помогал бы им отыскивать самые выгодные предложения, и у них не имелось под рукой современных социальных сетей, где люди делятся впечатлениями от совершенных покупок. В наши дни большую часть онлайн-покупки контролирует клиент.

Вдобавок ко всему, пользователи Сети перестали мириться с надоедливой и нерелевантной рекламой, поэтому сегодня всплывающие окна и прочие объявления рекламного характера блокируются все чаще. На самом деле 11 процентов потребителей по всему миру сегодня устанавливают специальный софт, блокирующий рекламу – это на 30% процентов больше показателей прошлого года. В Google Chrome скоро также появится встроенный сервис фильтрации рекламы. Применение неэффективных маркетинговых приемов не просто разоряет бюджет компании, это может негативно отразиться и на имидже бренда, поскольку такое раздражение может заставить клиентов полностью отвернуться от компании.

Таким образом, мастера маркетинга вынуждены тщательно формулировать свои рекламные послания и одновременно следить за тем, чтобы они доходили до нужного клиента в нужный момент времени. Если им это не удается, они рискуют нарваться на недовольство своих клиентов, которые могут просто «проголосовать ногами».

Машинное обучение помогает использовать данные для взаимодействия с современным поколением потребителей

Теоретически, экспертам по маркетингу следует использовать информацию, полученную на основе пользовательских данных, чтобы обращаться к нужным потребителям и помогать им принимать разумные решения о покупке посредством цифрового маркетинга. Однако в реальности маркетологам приходится иметь дело с огромным количеством информации для обслуживания нужд постоянно меняющегося рынка, который жестко наказывает за каждую совершенную ошибку.

Маркетологи отдают работе последние силы, и они обязаны работать именно так в эти сложные времена, но им трудно охватить тот огромный объем данных, который они ежесекундно получают в ходе проведения маркетинговых кампаний. С этой точки зрения машинное обучение, как процесс, основанный на автоматизации, просто необходим для грамотной обработки всей собранной информации. Машинное обучение поможет организовать и упорядочить имеющиеся данные, чтобы затем использовать их для разработки наиболее действенных способов привлечения внимания людей своими рекламными сообщениями, что позволит стимулировать рост их интереса к бренду.

Машинное обучение предполагает применение методов аналитики и интеллектной автоматизации для формулирования прогнозов, основанных на имеющихся массивах данных. Такие методы дают маркетологам возможность определять будущее поведение рынка на основе ретроспективных данных. В ходе недавнего исследования 97% авторитетных лиц из мира маркетинга сошлись во мнении, что будущее маркетинговой индустрии будет определяться талантливыми людьми, опирающимися на машинное обучение. Говоря проще, в будущем тон развитию маркетинга будет задавать ­машинное обучение. Среди популярных вариантов практического применения этой технологии на сегодняшний день:

• Чатботы и голосовые помощники. Рост популярности чатботов и голосовых помощников от Google, Amazon и Facebook демонстрирует важность умения предложить пользователю релевантный сервис с элементами общения, сформированный на основе данных, добытых опытным путем.
• Взаимодействие с пользователем – применение машинного обучения с целью построения моделей аналитического прогнозирования (наподобие систем Urban Airship и Microsoft Azure) может помочь как в определении причин оттока клиентов, так и в том, что касается их удержания.
• Обработка естественного языка. Машинное обучение может применяться для оптимизации процесса торгов в сфере digital-рекламы, компенсируя нехватку данных за счет высокоточных прогнозных моделей, в основе которых лежат семантически схожие группы ключевых слов. Такую модель использует сервис QuanticMind.

Развитие digital-маркетинга ставит перед маркетологами множество проблем и одновременно открывает множество возможностей. Тот, кто научится грамотно управлять данными с целью налаживания эффективной коммуникации потребителем, будет иметь серьезную фору перед тем, кто этого не сделает. Технология машинного обучения дает специалистам по маркетингу возможность использовать все преимущества digital-маркетинга, оно дает шанс наладить постоянный контакт с пользователем вместо того, чтобы бесследно затеряться на рынке … и, в конечном итоге, оно позволяет развивать свой бренд и увеличивать прибыль за счет того, что компания всегда идет со своим клиентом «нога в ногу».