Lifestyle

Как искусственный интеллект меняет подход к коммуникациям и рекламе

В сфере рекламы эволюция в сторону более персонализированных взаимодействий с потребителями потребовала смещения фокуса с простых метрик эффективности кампаний на более глубокое понимание причин, определяющих поведение потребителей. Традиционные модели, несмотря на их эффективность, зачастую не учитывают многоуровневый путь, который проходит потребитель — от первого контакта с брендом до совершения покупки или формирования лояльности. Совместно с основательницей пиар и маркетингового агентства “JS Agency” Еленой Сафроновой, рассмотрели, как внедрение технологий искусственного интеллекта меняют коммуникативный ландшафт, а также какие статистические данные подтверждают его эффективность.

finger hand person smile photography portrait formal wear adult female woman

Елена Сафронова
основательница пиар и маркетингового агентства “JS Agency”

  • Окончила Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
  • 6 лет профессионального опыта в Москве и Риге
  • Бывший менеджер по маркетингу и PR Grand Hotel Kempinski Riga
  • PR-директор Riga Fashion Week

Персонализация и анализ данных

Использование данные клиентов позволяет более точного сегментировать новые аудитории. Применение ИИ для анализа поведения и предпочтений позволяет создавать релевантные и персонализированные рекламные сообщения. Перед внедрением этих технологий специалистам по рекламе стоит ознакомиться с их основами, учитывать этические аспекты и устанавливать четкие цели, соответствующие стратегии бренда. По данным McKinsey, компании, использующие персонализацию на основе ИИ, могут увеличить доход на 10-15% быстрее, чем их конкуренты.

Чат-боты и автоматизированные коммуникации

По данным Salesforce, более 58% клиентов предпочитают взаимодействовать с чат-ботами из-за их доступности 24/7. Использование ИИ-ботов в сфере клиентской поддержки и продаж позволяет компаниям сократить операционные расходы и повысить уровень удовлетворенности клиентов. Прежде чем интегрировать этот инструмент, стоит убедиться, что выбранный чат-бот способен эффективно взаимодействовать с клиентами. Если сэкономить на готовом решении или сократить время разработки индивидуального бота, в итоге можно получить механизм, который отвечает неестественно, не удовлетворяет запросы клиентов и не передаёт разговор живому оператору, когда выходит за рамки своих возможностей. Важно чётко позиционировать бота именно как автоматизированного помощника, а не как человека, чтобы аудитория не думала, что ее пытаются обмануть.

art graphics collage modern art person
Изображение: Gerd Altmann / Pixabay

Оптимизация рекламы и медиапланирование

ИИ позволяет анализировать огромные массивы данных, чтобы выявлять наиболее эффективные рекламные стратегии, основанные на данных медиастратегии, анализируя исторические показатели кампаний, поведение аудитории и текущие рыночные условия. Это помогает строить стратегии на основе актуальных трендов, а не полагаться на устаревшие методы, которые могли потерять свою эффективность. Согласно eMarketer, автоматизированные рекламные закупки (programmatic advertising) в 2024 году составят более 88% всех цифровых рекламных расходов. Алгоритмы ИИ оптимизируют рекламу в режиме реального времени, подстраивая ее под аудиторию, что увеличивает ROI кампаний.

Распознавание эмоций и тональности

Технологии анализа тональности (Sentiment Analysis) помогают брендам понимать, как аудитория реагирует на их сообщения. Исследование IBM показало, что 80% компаний, использующих анализ эмоций клиентов, отмечают улучшение качества клиентского сервиса и коммуникации. Кроме этого, широкую популярность приобретает анализ настроений с использованием аспектов (Aspect-Based Sentiment Analysis). Этот тип анализа направлен на выявление настроений, привязанных к конкретным аспектам или характеристикам продукта. Например, можно анализировать, как потребители относятся к качеству, цене, дизайну и другим характеристикам товара, тем самым повышая качество продукта и / или услуги.

accessories goggles person helmet light vr headset
Изображение: Leo / Pixabay

Вызовы и перспективы

Несмотря на очевидные преимущества, использование ИИ в рекламе и коммуникациях сопряжено с определенными вызовами. Среди них — вопросы этики, защиты персональных данных и необходимость регулирования алгоритмов. В частности, алгоритмы могут отражать и усиливать предвзятости, заложенные в обучающих данных. Например, если ИИ обучается на исторических данных, которые содержат предвзятость (гендерную, расовую и т.д.), система может воспроизводить эти предвзятости. 

Еще один наиболее острой вопрос при использовании инструментов машинного обучения — вопросы конфиденциальности. Внедрение ИИ часто требует обработки больших объемов данных, включая персональные данные пользователей. Это вызывает опасения по поводу утечек данных и нарушения политики конфиденциальности. Однако тенденции показывают, что ИИ продолжит развиваться и становиться неотъемлемой частью маркетинговых стратегий.

Рекомендованные статьи