Введение

В современном цифровом пространстве технологии искусственного интеллекта (далее ИИ) весомо преобразуют методологию проведения маркетинговых кампаний. Интеграция соответствующих алгоритмов позволяет специалистам высвободить значительные ресурсы, прежде всего, временные, ранее затрачиваемые на рутинные операции, и сосредоточиться на стратегическом планировании.

Проблема исследования заключается в том, что внедрение технологий искусственного интеллекта в маркетинг создает множество дополнительных возможностей для автоматизации, оптимизации процессов, однако это сопряжено с большим количеством организационных, этических вызовов, требующих детального изучения. В связи с этим необходим поиск равновесия между многообещающим потенциалом ИИ и реализацией сопутствующих угроз.

В современных научных публикациях активно исследуется влияние технологий ИИ на различные аспекты маркетинговой деятельности хозяйствующих субъектов.

Так, К.А. Аржанова, Л.Д. Писклакова [1] анализируют нюансы задействования ИИ в соответствующих коммуникациях, раскрывая ключевые преимущества автоматизации, персонализации взаимодействия с клиентами. Т.Р. Бурханов, В.А. Кошель [2] дают характеристику роли нейросетей в маркетинговом продвижении организаций на B2C рынке, подчеркивая повышение эффективности таргетинга, оптимизации рекламных кампаний.

Некоторые исследователи фокусируют свой взгляд на применении ИИ в целях автоматизации предпринимательских процессов в онлайн-торговле. Например, В.В. Воронкин и А.И. Чернова [3] рассматривают использование технологии нейронных сетей для оптимизации различных этапов электронной коммерции. О.Н. Миргородская [5, 6] анализирует интеграцию ИИ-решений в маркетинговые процессы ритейл-фирм, выделяя ключевые направления повышения результативности за счет функционирования систем искусственного интеллекта.

Отдельное внимание в литературе уделяется влиянию генеративного ИИ на формирование и укрепление клиентоцентричной «экосистемы» маркетинга. Например, В.В. Шендрик описывает это через призму пользовательского контента и его оптимизацию [8]. О.В. Иванченко [4] исследует потенциал применения подобных систем для персонализации контента, коммуникаций. В публикациях О.В. Фирсановой, С.В. Бровчак, В.В. Кулебякина [7] описываются различные направления использования ИИ в цифровых кампаниях, в том числе чат-боты, голосовые ассистенты, генерация персонализированного контента.

Многих зарубежных исследователей также интересует рассматриваемая проблематика. Так, N. Ma [9] анализирует воздействие ИИ на digital-маркетинг, обозначая ключевые тенденции, перспективы в этой области. N. Toros Ntapiapis [10] проводит описательный анализ ИИ-стратегий предприятий, касающихся маркетинга, на основе случайной выборки.

Таким образом, исследователи преимущественно сконцентрированы на положительных эффектах от задействования ИИ, а противоречия, разного рода организационные сложности, связанные с рассматриваемым процессом, требуют дополнительного изучения. К тому же в научных трудах недостаточно освещены вопросы этических аспектов применения ИИ в характеризуемой сфере, а также системного подхода к интеграции интеллектуальных механизмов в единую маркетинговую «экосистему».

Цель нашего исследования – выявить преимущества и риски в задействовании технологий ИИ для автоматизации маркетинговых кампаний на основании результатов анализа современных подходов в маркетинговых исследованиях.

Практическая значимость заключается в том, что статья будет полезна исследователям, занимающимся проблематикой цифровизации, а также практикующим специалистам в области управления маркетинговыми кампаниями.

Методы и материалы

При подготовке данной статьи были использованы методы сравнительного анализа, систематизации, обобщения, изучения и характеристики кейсов (конкретные примеры из зарубежного и российского опыта [11-13]).  Источником материала послужили данные отчетов аналитических агентств McKinsey и Forrester Research, данные из открытых источников  компаний Netflix и Lamoda.

Результаты и обсуждение

В качестве фундаментального преимущества использования ИИ в маркетинге выступает способность обрабатывать колоссальные массивы пользовательских данных. Нейронные сети анализируют так называемый «цифровой след» потребителей:

— историю покупок;

— поисковые запросы;

— взаимодействие с контентом;

— активность в социальных сетях.

На базе этого анализа формируются детальные поведенческие портреты целевой аудитории.

Задействование инструментария предиктивной аналитики существенно повышает точность таргетирования рекламных сообщений. Благодаря алгоритмам появляется возможность прогнозировать потребительские предпочтения, обнаруживать скрытые закономерности, успешно и своевременно определять оптимальные моменты для коммуникации с потенциальными клиентами. Это помогает достичь персонализации маркетинговых сообщений при масштабировании кампаний.

Технологические разработки в области обработки естественного языка трансформируют копирайтинг, контент-маркетинг. ИИ генерирует тексты рекламных объявлений, учитывая специфику целевой аудитории, особенности товара, а также сложившуюся рыночную конъюнктуру. При этом интеллектуальные системы способны оптимизировать содержание транслируемых сообщений под различные форматы, площадки — от емких слоганов до развернутых product-статей [3].

Примечательно, что автоматизация затрагивает не только непосредственно создание контента, но и процессы медиапланирования. Алгоритмы анализируют эффективность различных рекламных каналов, оптимизируют бюджеты, корректируют стратегию размещения в режиме «здесь и сейчас».

Чат-боты, виртуальные ассистенты, функционирующие на основе ИИ, преобразуют клиентский сервис. Они обрабатывают запросы круглосуточно, мгновенно реагируют на обращения, поддерживают персонализированный диалог с каждым потребителем. Машинное обучение позволяет данным системам непрерывно совершенствовать качество коммуникации.

Отдельного внимания заслуживает применение компьютерного зрения в визуальном маркетинге. Нейросети оценивают изображения и видеоконтент, выявляя наиболее действенные решения. Это оказывает весьма ценную помощь в генерации креатива, максимально резонирующего с целевой аудиторией.

Приведем пример использования технологий компьютерного зрения в рекламной кампании бренда косметики Sephora и российского ритейлера Lamoda. В рекламной кампании бренда Sephora нейросети анализировали реакцию посетителей магазинов на различные вариации оформления витрин, дисплеев. Такой шаг позволил выявить наиболее действенные визуальные решения, резонирующие с целевой аудиторией. В итоге Sephora зафиксировала существенный рост конверсии в точках продаж [12].

Ещё один наглядный пример — использование технологий компьютерного зрения российским ритейлером Lamoda. Нейросети обрабатывают реакцию покупателей на различные варианты визуального оформления страниц интернет-магазина, а также мобильного приложения. Это позволило организации обнаружить наиболее результативные, по-настоящему успешные дизайнерские решения, увеличивающие конверсию [13]. Помимо этого, алгоритмы ИИ помогают персонализировать предложения товаров для каждого потребителя — с опорой на его предпочтения, поведение на платформе.

Многие субъекты хозяйствования уже фиксируют впечатляющие результаты от внедрения ИИ в маркетинговые процессы. Наиболее явные эффекты систематизированы и представлены на схеме (рис. 1). Наблюдается существенный рост конверсии, снижение стоимости привлечения клиентов, увеличение показателя возврата инвестиций. При этом автоматизация рутинных задач даёт возможность специалистам уделять гораздо больше времени творческой составляющей, а также стратегическому планированию.

Одним из показательных примеров относительно применения ИИ в маркетинговой деятельности является компания Netflix. Алгоритмы машинного обучения платформы анализируют поведение пользователей, их предпочтения, просмотренный контент. С опорой на упомянутые выше сведения ИИ-системы генерируют персонализированные рекомендации фильмов, сериалов для каждого зрителя. Подобный подход не только повышает вовлеченность аудитории, но и ведет к росту числа подписок [11].

Рис. 1. Систематизация основных эффектов от внедрения ИИ в маркетинговые процессы (составлено автором на основе [1, 4, 6, 8])

Тем не менее, интеграция ИИ в маркетинг сопряжена с определенными вызовами. Требуется тщательная проработка этических аспектов использования пользовательских данных. Необходимо обеспечить прозрачность алгоритмов, сохранить равновесие между автоматизацией и человеческим фактором в коммуникации с потребителями. В таблице 1 отражён анализ ключевых проблем задействования искусственного интеллекта в автоматизации в характеризуемой сфере, представлены характеристики организационной, ресурсной, этической, управленческой направленности (с пояснением их влияния на эффективность реализации соответствующих технологий).

Таблица 1

Проблемные зоны применения ИИ в целях автоматизации маркетинговых кампаний (составлено автором на основе [5, 7, 10])

Анализируя представленные проблемы, целесообразно обозначить способы их преодоления.

Так, внедрение искусственного интеллекта требует подхода, сочетающего техническую доработку алгоритмов с обучением персонала. Решение вопросов с дефицитом данных возможно через развитие внутренней инфраструктуры сбора информации, а также интеграцию практик по защите данных клиентов.

Этические, юридические аспекты подчеркивают потребность в разработке национальных, международных стандартов регулирования применения ИИ.

Пристальное внимание целесообразно обращать на проблематику необъяснимости решений ИИ: важнейшим исследовательским ориентиром в данной связи служит выработка методов интерпретации моделей, что повысит доверие, а также заинтересованность бизнеса.

Таким образом, преодоление обозначенных барьеров возможно только при разумном и последовательном объединении технологических, образовательных, правовых усилий.

Перспективы развития ИИ в маркетинге связаны с совершенствованием технологий глубокого обучения, появлением новых методологических направлений, касающихся анализа данных (рис. 2). Ожидается последующая интеграция различных маркетинговых инструментов в единые интеллектуальные «экосистемы», способные самостоятельно координировать все аспекты продвижения продуктов / услуг.

Рис. 2. Перспективы развития инструментария искусственного интеллекта в маркетинге (составлено автором на основе [2, 7, 9])

Таким образом, важно подчеркнуть, что внедрение соответствующих технологий в маркетинговую деятельность субъектов хозяйствования открывает значительные возможности для налаживания и оптимизации ключевых бизнес-процессов. Это позволяет повысить эффективность коммуникаций с клиентами, персонализировать предложения, упорядочить рекламные инвестиции. Одновременно с этим применение ИИ в рассматриваемой сфере сопряжено с рядом серьезных этических, а также организационно-правовых вызовов, требующих детального изучения в нынешних условиях и с прицелом на перспективу.

Выводы

Итак, подводя итоги сказанному, следует отметить, что искусственный интеллект становится неотъемлемым звеном современной маркетинговой среды. Его грамотное применение позволяет существенно повысить эффективность соответствующих кампаний, предпринимаемых в связи с этим усилий, обеспечить качественно новый уровень взаимодействия с потребителями. При этом в качестве ключевого фактора выступает сбалансированное сочетание потенциала и функционала ИИ с профессиональной экспертизой маркетологов.

Успех внедрения технологий искусственного интеллекта в маркетинговую деятельность будет определяться не только их функциональными возможностями, но и способностью субъектов хозяйствования решить комплекс уникальных организационных, этических, культурных задач. Лишь сбалансированный подход, опирающийся как на преимущества, так и на риски задействования ИИ, поможет реализовать весь потенциал появляющихся разработок.