Использование инструментов искусственного интеллекта для продвижения товаров народного потребления, перспективы для российского рынка

Размещено на http://www.allbest.ru/

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНСТРУМЕНТОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПРОДВИЖЕНИЯ ТОВАРОВ НАРОДНОГО ПОТРЕБЛЕНИЯ, ПЕРСПЕКТИВЫ ДЛЯ РОССИЙСКОГО РЫНКА

Борисовский С.А. магистр 1 курса

Аннотация

искусственный интеллект продвижения маркетинг

В данной статье рассмотрены новейшие подходы к использованию искусственного интеллекта (далее ИИ) в продуктовом маркетинге, актуальные на начало 2023 года. Определены наиболее эффективные инструменты продвижения продукции с помощью ИИ, подходящие для современного российского рынка товаров народного потребления. Данная статья может быть полезна в качестве обзорного материала для специалистов по маркетингу.

Ключевые слова: искусственный интеллект, нейросети, продуктовый маркетинг, маркетинг FMCG, ИИ маркетинг.

Annotation

Borisovsky S.A. USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TOOLS TO PROMOTE CONSUMER GOODS, PROSPECTS FOR RUSSIAN MARKET

This article discusses the latest approaches to the use of artificial intelligence (hereinafter AI) in product marketing, relevant at the beginning of2023. The most effective tools for promoting products using AI, suitable for the modern Russian consumer goods market, have been identified. This article can be useful as a review material for marketing specialists.

Keywords: artificial intelligence, neural networks, product marketing, FMCG marketing, and marketing.

Основная часть

Искусственный интеллект, или ИИ -- это область компьютерной науки, которая занимается созданием интеллектуальных машин и программ, способных выполнять задачи, для которых обычно требуется человеческий интеллект, такие как понимание языка, распознавание образов и принятие решений. Развитие ИИ было долгим и сложным процессом, с многочисленными прорывами и неудачами на этом пути.

Первый опыт работы с ИИ можно проследить с середины XX века, когда исследователи начали изучать идею создания машин, способных имитировать мыслительные процессы человека. Один из первых прорывов в этой области произошел в 1956 году, когда группа исследователей организовала Дартмутскую конференцию, которая сегодня считается местом рождения ИИ [1]. На этой конференции исследователи изложили дорожную карту создания интеллектуальных машин и придумали термин "искусственный интеллект" для описания своей работы.

На протяжении 1960-х и 1970-х годов исследования в области ИИ значительно продвинулись вперед, исследователи разрабатывали новые алгоритмы и языки программирования, которые можно было использовать для создания интеллектуальных машин. Однако прогресс в этой области был замедлен рядом неудач, включая недостаток финансирования и неспособность компьютеров обрабатывать большие объемы данных.

В 1980-х и 1990-х годах исследования в области ИИ снова начали набирать обороты, и исследователи сосредоточились на разработке нейронных сетей и других алгоритмов машинного обучения, которые могли бы помочь компьютерам учиться на основе данных. Это привело к разработке экспертных систем, которые были созданы для имитации процессов принятия решений человеческими экспертами в определенной области.

В 21 веке исследования в области ИИ продолжали развиваться, совершая прорывы в таких областях, как обработка естественного языка, компьютерное зрение и робототехника. Технологии, основанные на ИИ, сегодня используются в широком спектре приложений, от виртуальных помощников, таких как «Siri» и «Алиса», до самоуправляемых автомобилей и передовых систем медицинской визуализации.

Несмотря на эти достижения, развитие ИИ по -прежнему сталкивается с рядом проблем, включая необходимость в более мощном вычислительном оборудовании, лучших алгоритмах и улучшенных возможностях обработки данных. Однако по мере того, как исследователи продолжают добиваться прогресса в этих областях, новейшие инструменты с использованием ИИ обещают в ближайшие несколько лет совершить революцию во многих аспектах жизни общества, от здравоохранения и образования до транспорта и развлечений. Особенно актуальной данная тема является в 2023 году в связи с появлением инструментов ИИ, открытых для массового использования, таких как современные чат-боты и ИИ иллюстраторы, уже набравшие огромную популярность среди простых пользователей.

Использование ИИ в современном продуктовом маркетинге

ИИ (искусственный интеллект) может быть использован различными способами в маркетинге товаров, чтобы помочь предприятиям принимать более обоснованные решения и совершенствовать свои маркетинговые стратегии. Ниже приведем несколько примеров использования ИИ в продуктовом маркетинге, актуальных на 2023 г.:

1. Персонализация: ИИ можно использовать для анализа данных о клиентах и создания персонализированного опыта для каждого отдельного клиента. Это можно сделать, используя такие данные, как история поиска, история покупок и поведение в браузере, для создания целевых маркетинговых сообщений. Подобные инструменты ИИ могут существовать отдельно либо интегрироваться в существующие ресурсы, например, социальные сети.

2. Прогнозирующая аналитика: ИИ может использоваться для анализа данных и составления прогнозов поведения клиентов. Это может помочь компаниям предвидеть потребности клиентов и вносить соответствующие изменения в свои маркетинговые стратегии. Например, предиктивная аналитика может использоваться для прогнозирования продаж, выявления высокоценных клиентов и предсказания того, какие маркетинговые каналы будут наиболее эффективны для охвата различных сегментов потребителей.

3. Чат-боты: Чат-боты на базе ИИ могут использоваться для предоставления мгновенной поддержки клиентов, ответов на часто задаваемые вопросы и сопровождения клиентов в процессе покупки. Основным преимуществом современных чат-ботов является простота использования, а значит возможность работы с ними пользователей, имеющих даже базовый уровень компьютерной грамотности. Современные чат-боты способны предоставлять комплексные проработанные ответы на текстовые запросы (поисковик Bing), создавать оригинальный текст под разнообразные запросы (Chat GPT, Notion), генерировать уникальные изображения по текстовым запросам (Dall-E, Midjourney). Основным преимуществом ИИ в данном случае является скорость и дешевизна контента.

4. Распознавание изображений и видео: ИИ можно использовать для анализа изображений и видео, чтобы определить наилучший способ продвижения товара на рынке. Например, ИИ может использоваться для определения наиболее популярных цветов, узоров и стилей на изображениях, которые затем могут быть использованы для создания более эффективных маркетинговых кампаний. Распознавание изображений и голоса: Инструменты распознавания изображений и голоса на основе ИИ могут использоваться для идентификации и отслеживания упоминаний бренда и пользовательского контента в социальных сетях, что позволяет маркетологам лучше понимать свою аудиторию и более эффективно взаимодействовать с ней [3].

5. Продвижение в социальных сетях и SEO-продвижение: Помимо генерации привлекательного контента, ИИ может использоваться для анализа данных социальных сетей с целью выявления тенденций, настроений и уровня вовлеченности. Это может помочь компаниям лучше понять свою аудиторию и создать более эффективные маркетинговые кампании в социальных сетях.

6. Обратная связь с клиентами: анализ настроения и тональности отзывов клиентов в режиме реального времени, классификация отзывов по различным категориям и аналитика обратной связи, идентификация ключевых слов и фраз, и, наконец, полноценное общение с помощью современных чат - ботов для предоставления персонализированных ответов на вопросы клиентов. Многие компании уже давно используют автоматизированных голосовых и текстовых помощников, но к 2023 г. возможности ИИ позволяют внедрять его шире и масштабнее, чем когда-либо, благодаря качеству продукта и доступности по цене [3].

Мировой опыт внедрения ИИ в маркетинге

Компании доказали, что использование искусственного интеллекта значительно улучшает процессы маркетинга и продаж. Об этом свидетельствует тенденция массового внедрения ИИ в процессы организаций. Например, по версии Finance Online, 79% участников рынка согласны с тем, что внедрение ИИ в маркетинг и продажи помогло увеличить доходы бизнеса, а также, что стратегии маркетинга и продаж, основанные на ИИ, помогают предприятиям дополнительно генерировать не менее 20% прибыли [6]. Самой перспективной сферой внедрения ИИ к 2025 году эксперты рынка считают именно автоматизацию маркетинга.

Рис. 1 Топ-10 технологий по прогнозу прироста к 2025г, Finance Online

ИИ часто используется в маркетинговых коммуникациях и повысить эффективность таргетинга, персонализации и клиентского опыта за счет использования данных о клиентах. По данным Adobe уже в 2020 году 64% крупных организаций использовали возможности ИИ для автоматизации маркетинга, что на 20% больше, чем в предыдущем году [6]. Из того же исследования видно, что 29% крупных организаций в 2020 году использовали ИИ и ботов для управления маркетинговыми кампаниями и клиентским опытом, а среди малых и средних предприятий этот показатель составил 12% [4].

К 2022 году функции маркетинга и продаж стали наиболее благодатной почвой для активного внедрения ИИ, в том числе, благодаря высокой скорости и низкой стоимости внедрения, в отличие от производства, логистики и финансов, например.

Таб. 1

Внедрение ИИ в различные функции компаний, 2021, Statista

Несмотря на огромные преимущества, которые дает искусственный интеллект, значительное число предприятий продолжают сторониться этой технологии, поскольку опасаются, как она может негативно повлиять на их процессы. К тому же многие организации не желают отказываться от существующих рабочих процессов. Например, согласно отчету PwC, 46% респондентов считают, что искусственный интеллект может привести к сбоям в их бизнес-операциях [5]. Согласно другому исследованию O'Reilly в 2020 году 23% предприятий не признают необходимость ИИ в маркетинге, в 18% компаний мешает внедрению ИИ нехватка квалифицированных специалистов, а в 8% - проблемы с технической инфраструктурой [5].

Российский опыт внедрения ИИ в маркетинге

Согласно отчету, PwC к 2022 году объем рынка ИИ в России должен был достигнуть 1,36 миллиарда долларов, причем большая часть роста приходится именно на счет внедрения ИИ в маркетинг и продажи [5]. Еще одно исследование, проведенное Ассоциацией российских банков, показало, что банки, использующие ИИ в маркетинге, смогли увеличить свою клиентскую базу на 15%, а также повысить уровень удержания клиентов на 20% [5]. Еще одно исследование, проведенное компанией Accenture, показало, что предприятия, инвестирующие в технологии ИИ для маркетинга и продаж увеличивают свой доход на 38% [5]. Все это демонстрирует потенциал ИИ в том, чтобы помочь российскому бизнесу не только привлекать новых клиентов, но и удерживать существующих.

Однако существуют и потенциальные проблемы, связанные с использованием ИИ в маркетинге продукции. Одной из основных проблем является конфиденциальность и защита данных. В России, где действуют строгие законы о защите данных и конфиденциальности, предприятиям необходимо обеспечить соблюдение этих норм при сборе и анализе данных о клиентах. В 2022 году, согласно данным Роскомнадзора, в России произошло более 150 крупных утечек персональных данных клиентов [7]. При этом, основной причиной утечек являются не целенаправленные взломы информационных систем, а неквалифицированный или недобросовестный персонал организаций. При использовании ИИ возрастает скорость сбора и компиляции данных, а также зачастую работа ИИ требует использования облачных хранилищ данных, таким образом создается угроза значительного увеличения количества и масштабов подобных утечек.

Рис. 2 Основные причины утечек данных по версии Tinkoff Journal

Другой проблемой является необходимость в квалифицированном персонале для управления и анализа данных, генерируемых системами ИИ. В России также наблюдается нехватка квалифицированных кадров в области ИИ и машинного обучения, что может препятствовать внедрению ИИ в маркетинг товаров. Также в условиях современной политической ситуации в России ограничен доступ ко многим аспектам мировой инфраструктуры, необходимой для работы ИИ. По этой причине возрастает риск не только замедления внедрения ИИ в российских компаниях, но, как следствие, потеря конкурентного преимущества перед международными компаниями, работающими на российском рынке и теми, которые придут на российский рынок в ближайшем будущем.

Заключение

В заключение следует отметить, что использование ИИ для продвижения товаров на российском рынке - перспективный подход, который может принести бизнесу множество преимуществ. Маркетинговые инструменты на базе ИИ могут помочь компаниям получить ценные сведения о предпочтениях клиентов, способствовать проведению маркетинговых кампаний и повышению вовлеченности клиентов. Маркетинговые решения на базе ИИ также могут помочь компаниям автоматизировать рутинные маркетинговые задачи и оптимизировать маркетинговые стратегии, тем самым высвобождая время и ресурсы для других важных видов деятельности. Кроме того, использование ИИ может помочь компаниям персонализировать свои маркетинговые сообщения, что может привести к повышению привлечения и удержания клиентов.

Для российских компаний очень важно ускоренными темпами создать инфраструктуру и обучить профессионалов, необходимых для внедрения ИИ- маркетинга и сокращения разрыва с международными компаниями в этой области. При этом важнейшим аспектом контроля за внедрением ИИ в маркетинге должно стать нивелирование рисков утечек персональных данных клиентов и предотвращение разрывов в рабочих процессах организаций.

Список литературы

1. Пиковер К. Искусственный интеллект. Иллюстрированная история. От автоматов до нейросетей / К. Пиковер. Москва: Синдбад, 2021. 205 с. ISBN 978 5 00131 330 4

2. Дэвенпорт Т. Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику / Т. Дэвенпорт. Москва: Альпина, 2020. 223 с.

3. Киссинджер Г. Искусственный разум и новая эра человечества / Г. Киссинджер. Москва: Альпина, 2022. 156 с.

4. STATISTA: сайт. URL: https://www.statista.com/statistics/1112982/ai- adoption-worldwide-industry-function/ (дата обращения: 25.02.2023)

5. INFLUENCERMARKETINGHUB.com: сайт. URL: https://influencermarketinghub.com/ai-marketing-tools/ (дата обращения: 25.02.2023)

6. FINANCESONLINE: сайт. URL: https://financesonline.com/artificial- intelligence-statistics/ (дата обращения: 25.02.2023).

7. Малышева, Н. A. Как часто персональные данные россиян утекают в открытый доступ / Н. A. Малышева. Текст: электронный // joumal.tinkoff.ru: [сайт]. URL: https://journal.tinkoff.ru/data-leaks-stat/ (дата обращения.

Размещено на Allbest.ru