Аутор: Жељко Ињац, новинар
Вештачка интелигенција (АI) игра значајну улогу у савременом маркетингу и представља велики потенцијал за иновације и унапређење различитих аспеката маркетинг стратегија.
AI може анализирати огромне количине података о потрошачима, производима, тржишту и конкуренцији. Ова аналитика омогућава маркетарима да створе боље прогнозе о потребама потрошача, тржишним трендовима и ризицима.
Методе анализирања потреба потрошача и тржишних трендова укључују машинско учење, дубоку анализу, NLP алгоритме, кластеризацију и класификацију, и друге.
Код машинског учења АI користи алгоритме који омогућавају системима да уче из података, идентификују обрасце и праве предвиђања без да су експлицитно програмирани. Примери алгоритама машинског учења укључују прост Бејсов класификатор, линеарну регресију, гранање одлучивања, неуронске мреже, итд.
Приликом дубоке аналитике AI користи приступ који обухвата технике које користе велике скупове података и комплексне алгоритме да би идентификовали скривене обрасце, трендове и информације из датих, односно прикупљених података. Примери дубоке аналитике укључују дубоко учење, конволутивне неуронске мреже, рекурентне неуронске мреже и друге.
Метод NLP алгоритама подразумева фокусирање на обраду, анализу и генерисање текстуалних података. NLP алгоритми могу анализирати текст из различитих извора, укључујући веб-странице, социјалне медије, коментаре корисника, рецензије производа и многе друге онлајн и офлајн изворе.
Методи који се користе за груписање сличних ентитета (кластеризација) или класификацију ентитета у различите категорије (класификација), помажу у идентификацији циљних група потрошача, сегментацији тржишта и анализи понашања потрошача.
Што се тиче ресурса које AI користи при анализирању података за маркетинг, они укључују податке о потрошачима (демографски подаци, куповне навике, интересовања, активности на интернету и социјалним мрежама), производима (карактеристике производа, цене, промоције, локације распродаје, паковања и слично), тржишту (конкурентска анализа, трендови у индустрији, економске промене и друго), податке са социјалних медија (коментари, објаве, рецензије, реакције на производе и услуге) и податке о кампањама (подаци о ефикасности различитих маркетиншких кампања, конверзијама, трафику на веб-сајту и слично).
Изучавање и анализа ових података помаже маркетарима да боље разумеју потребе потрошача, да идентификују тржишне трендове и да креирају ефикасне маркетинг стратегије и обрасце маркетиншког приступа циљним групама.
AI омогућава маркетарима да креирају персонализоване маркетинг кампање на основу података о понашању потрошача. На пример персонализоване поруке е-поште, препоруке производа, индивидуално прилагођене промотивне понуде и друго.
Креирање персонализоване маркетинг кампање помоћу AI на основу података о понашању потрошача подразумева анализу података о потрошачима, скупљањем велике базе података о понашању потрошача, укључујући куповне навике, претходно реализоване онлајн куповине, интеракције на веб-сајту, реакције на маркетинг кампање и социјалне медије. На основу ових података, маркетари могу индивидуалне потребе и преференце потрошача узети у обзир приликом креирања кампање.
Предност коју пружа AI је у аутоматској сегментацији потрошача у различите групе на основу заједничких карактеристика или понашања, што омогућава маркетарима да креирају персонализоване кампање које су усмерене на специфичне сегменте потрошача: анализирање демографских податка као што су године, пол, место живота и образовни ниво да би се идентификовале различите групе потрошача. Затим анализе претходних куповних навика, интеракције на мрежи, преференце производа и услуга, што омогућава идентификацију потрошача који имају слична понашања, као потенцијалну циљну групу кампање. На основу интеракција на друштвеним мрежама, претрага на интернету и других онлајн активности, АI може да образује профиле потрошача засноване на њиховим интересима, ставовима и вредностима, односно да креира психографске профиле. Идентификација потрошача са сличним циљевима, афинитетима или потребама, као што су потрошачи који траже луксузне производе, еколошки свесни потрошачи или потрошачи који траже приступачне алтернативе. АI може да анализира циклусе куповине што омогућава маркетарима да идентификују потрошаче који ће поновити куповину или су склони да истражују нове производе и услуге.
На основу података о понашању потрошача, уз помоћ АI могу се генерисати персонализоване поруке е-поште које су прилагођене интересовањима и потребама сваког појединачног потрошача. На пример персонализоване промотивне понуде, препоруке производа или поруке о новостима. Употреба алгоритама од стране АI за препоручивање производа који су највероватније интересантни за појединачног потрошача на основу њихових претходних куповина или интеракција. На основу података о понашању потрошача, маркетари могу креирати индивидуално прилагођене промотивне понуде, као што су попусти, купони или бонуси који су усмерени на појединачне потрошаче.
Персонализоване поруке и понуде су више релевантне за појединачне потрошаче, што узрокује већу ангажованост и повећава вероватноћу конверзије. Персонализовани маркетинг показује потрошачима да маркетари разумеју њихове потребе и преференце, што за последицу може имати повећање њихове лојалности ка бренду. Успешне компаније улажу велика средства за одржавање лојалности бренду. Персонализоване поруке имају већу вероватноћу да изазову пожељну реакцију код потрошача, као што су клик, куповина или шеровање садржаја. Креирање персонализованих кампања омогућава маркетарима да таргетирају најрелевантније потрошаче, то може смањити трошкове маркетинга, а побољшати поврат инвестиција.
Интелигентне алатке као што су виртуелни асистенти, чет ботови (chatbot) и персонализованa одјава (check out) процеси су заправо вештачке интелигенције која се користи за интеракцију са корисницима. Виртуелни асистенти су програми или апликације које користе АI да би пружала услуге или одговарала на питања корисника. Они могу бити интегрисани у веб-сајтове, апликације или чет платформе (chat platform). Виртуелни асистенти могу помоћи корисницима у проналажењу информација о производима или услугама, решавању проблема, понуди информација о најновијим промоцијама и попустима, итд. Побољшавање корисничког искуства на овај начин може повећати ангажованост корисника с обзиром да су ове машине доступне корисницима 24/7. Чет ботови (chatbot) су апликације које аутоматски комуницирају са корисницима преко текстуалног интерфејса, као што је чет. Они могу бити коришћени за одговарање на питања, обраду поруџбина, пружање информација о производима или услугама и слично. Чет ботови (chatbot) користе вештачку интелигенцију (АI) за разумевање и одговор на поруке корисника, а затим одговарају на њих на основу програмираних алгоритама. Као и виртуелни асистенти, чет ботови (chatbot) могу побољшати корисничко искуство, често омогућавајући брзе и ефикасне одговоре на питања и захтеве корисника. Персонализовани чекаут (check out) процеси су дизајнирани да аутоматизују и персонализују процес куповине за кориснике. Користећи АI, маркетари могу да анализирају податке о куповинама и понашању корисника како би креирали персонализоване понуде, промоције или додатке који су најрелевантнији за сваког појединачног корисника. На пример предлагање сличних производа или услуга, персонализованих попуста или бонуса, аутоматско попуњавање информација за испоруку и плаћање, итд. Персонализовани чекаут (check out) процеси не само што могу убрзати и олакшати процес куповине, већ могу и побољшати корисничко искуство и повећати конверзије.
Рецимо виртуелни асистенти, поједностављујући комуникацију, пружају корисницима могућност да директно комуницирају са брендом или компанијом у реалном времену. Ово олакшава приступ информацијама и услугама и помаже корисницима да реше своје проблеме без чекања на оператера. Доступни су 24 сата на дан, 7 дана у недељи, што омогућава корисницима да добију одговоре на своја питања или помоћ у било које време, а то може значајно побољшати корисничко искуство, дакле ефикасност маркетинга. Напредни виртуелни асистенти могу анализирати претходне интеракције корисника и персонализовати своје одговоре или препоруке на основу тих информација, што доприноси бољем искуству корисника, бржем решавању проблема, уколико га има и ефикаснијој услузи.
Чет ботови (chatbot) су корисни јер могу брзо и ефикасно обрадити велики број захтева корисника, што олакшава компанијама да одговоре на питања или реше проблеме без чекања на оператера. Чет ботови (chatbot) могу персонализовати своје одговоре или препоруке на основу информација о кориснику, такође могу бити интегрисани у процес куповине и помоћи корисницима да пронађу производе или услуге, добију информације о ценама и понудама, и изврше куповину, што олакшава и убрзава процес куповине.
На основу анализе података о куповинама и понашању корисника, персонализовани чекаут (check out) процеси могу понудити персонализоване промоције или попусте који су најрелевантнији за сваког појединачног корисника. Персонализовани чекаут (check out) процеси могу аутоматски попунити информације за испоруку и плаћање на основу претходних интеракција корисника или сачуваних података, што убрзава процес куповине. Понуда персонализованих промоција или попуста на чекауту (check out) може побољшати конверзије и повећати продају.
Вештачка интелигенција (АI) може помоћи и у оптимизацији цена и дистрибуције производа путем анализе тржишних података, конкурентних цена и потрошачких навика.
АI може анализирати тржишне податке о конкурентским ценама, потрошачким навикама, трендовима и потребама потрошача и другим релевантним информацијама. Такве анализе помажу компанијама да схвате динамику тржишта и оптимизују своје цене и дистрибуцију у складу са сазнањима. Користећи алгоритме машинског учења за прогнозирање потреба потрошача на основу претходних тржишних података, АI помаже компанијама да адаптирају своју понуду и цене у складу са предвиђеним потребама потрошача, док на основу анализе потрошачких навика и предвиђања потреба, АI може помоћи у персонализацији понуде и цена за сваког појединачног потрошача. Алгоритми друштвених мрежа могу бити корисни у анализи потрошачких навика и тржишних трендова. Пратећи активности потрошача на друштвеним мрежама, компаније могу добити увиде у њихова интересовања, преференце и мишљења. Ови увиди могу се користити за адаптацију стратегија маркетинга, оптимизацију понуде и цена и усмеравање дистрибуције.
АI може анализирати велике количине података са социјалних медија, укључујући коментаре, објаве и тенденције, да би маркетарима пружио увиде у мишљења потрошача и реакције на производе и услуге. АI може анализирати коментаре, објаве и друге интеракције потрошача на социјалним мрежама. Ово омогућава маркетарима да јасније разумеју мишљења, ставове и представе потрошача о њиховим производима или услугама. АI може проучавати тенденције на социјалним мрежама и идентификовати популарне теме, хаштагове (hashtag) или интересовања потрошача. Ово може помоћи маркетарима да прате трендове у индустрији и адаптирају своје стратегије маркетинга у складу са њима. Анализом реакција на социјалним мрежама, АI може пружити увиде у то како потрошачи реагују на производе и услуге. То значи да могу укључивати препоруке за побољшање производа, разумевање шта потрошачи цене или не цене. Анализа социјалних медија помаже у оцени ефективности кампања маркетинга. АI прати реакције корисника на различите маркетиншке активности и анализира њихову утицајност и ефективност. Поред анализе потрошача, АI може пратити и активности конкуренције на социјалним мрежама. Ово је значајно због увида у конкурентску позицију, стратегије маркетинга и ставове потрошача о конкурентским производима или услугама.
Апликација вештачке интелигенције (АI) у маркетингу веома је значајна за аутоматизацију рутинских активности и побољшање ефикасности кампања.
На пример аутоматизација процеса слања е-поште, укључујући персонализоване поруке, понуде и резултате претходних интеракција са корисницима. Рецимо, систем АI може да анализира претходне интеракције корисника са садржајем и понудама и да персонализује садржај и време слања е-порука у складу са навикама и потребама корисника. Помоћ у анализи трендова на социјалним мрежама, прогнозирање потреба публике и предлагање тема и формата садржаја који су најрелевантнији за циљану групу, веома лако се изводе аутоматизованим АI просецима. То значи аутоматско генерисање наслова, текста или визуела за објављивање на различитим каналима. Аутоматизација процеса креирања, управљања и оптимизације рекламних кампања на различитим платформама, укључујући Гугл, Фејсбук, Инстаграм и друге. На основу анализе података и алгоритама машинског учења, АI препоручује најбоље циљне групе, кључне речи, формате огласа и буџете за кампање. АI може обрађивати и анализирати велике количине података о резултатима рекламних кампања, укључујући конверзије, кликове, ангажовање и ROI. На основу ових анализа, АI предлаже оптималне промене и побољшања за будуће кампање.
Прецизност предвиђања тржишних трендова зависи од различитих фактора, укључујући доступне податке, квалитет модела АI, комплексност тржишта и динамичност амбијента. АI све више има значајну улогу у предвиђању трендова, али не постоји гаранција да ће предвидети све измене са апсолутном прецизношћу. На основу анализе биг дејта (big data – масовни подаци), АI идентификује обрасце и трендове у потрошачком понашању и прогнозира будуће тенденције.
АI модели машинског учења могу учитавати и претпостављати обрасце из историјских података, што им омогућава да предвиде будуће трендове на основу претходних тенденција. Ови модели могу бити тренирани на различитим скуповима података и подешени за предвиђање различитих фактора, од потрошачких навика до продаје и прихода. Алгоритми NLP на пример могу анализирати текстуалне податке, укључујући новинске чланке, блогове, коментаре на социјалним мрежама и друге изворе информација. Ове анализе пружају значајне увиде у ставове потрошача, важне догађаје у индустрији и друге факторе који утичу на тржишне трендове. АI такође може користити прогностичке моделе да предвиди будуће трендове на основу статистичких метода. Ови модели могу узети у обзир различите факторе који утичу на тржиште и предвидети промене у потребама потрошача, конкурентској динамици и другим аспектима.
Иако АI може бити веома користан алат за предвиђање тржишних трендова, важно је знати да тржишта могу бити веома комплексна и динамична, а да подаци који стоје на располагању нису увек потпуни или потпуно репрезентативни. Прогностички модели и вештачка интелигенција од великог су значаја за предвиђање тржишних трендова у маркетингу.
Кључно у интеракцији између вештачке интелигенције (АI) и персоналног искуства маркетара је у синергији између технологије и људских вештина. Исправно употребљена, АI сигурно доприноси напредовању персонализације у маркетингу и унапређењу искуства корисника.
У савременом маркетингу, персонализација је заправо кључни елемент успеха. За персонализацију у маркетингу неопходни су огромни и обими подаци о потрошачима, и то не само о постојећим, већ и о потенцијалним. Развој дигиталних технологија омогућава маркетарима да сакупљају и складиште велике количине детаљних података о потрошачима. Међутим, само сакупљање података није циљ. Битно је разумети и анализирати ове податке како би се дошло до корисних увида. Управо у овим увидима лежи тајна успеха за маркетаре.
Системи вештачке интелигенције захтевају надзор и информације како би били функционални у маркетингу. Маркетиншки стручњаци су неопходни за планирање и вођење кампања, пошто вештачка интелигенција ипак има своја ограничења. Недостатак креативности је велики проблем у АI маркетингу. Иако вештачка интелигенција (АI) може да обавља одређене задатке који су слични интуицији и креативности, треба имати на уму да то не функционише на исти начин као код људи. На пример, алгоритми машинског учења могу анализирати велике количине података и препознати узорке који могу деловати као интуитивни одговори. Исто тако, генеративни модели могу да произведу нове текстуалне или визуелне садржаје који делују креативно. Међутим, ове „интуитивне” одлуке или креације налазе се унутар задатих параметара програма и алгоритама, и не долазе из стварног осећања или интуиције како је то случај код људи.
Тако да, иако АI може симулирати одређене аспекте интуиције и креативности, она не поседује стварно разумевање или оригиналност које је карактеристична за људе. Одсуство креативности представља значајан изазов у маркетингу када се користи вештачка интелигенција (АI). Креативност је често одлучујући фактор у стварању ефективних маркетиншких кампања, јер привлачи пажњу, генерише интерес и подстиче емоционалну везу са брендом.
Иако АI може аутоматски анализирати податке, идентификовати трендове и генерисати садржај, она не може да креира истинску креативност која је неопходна за израду унакрсних и нестандардних идеја. Вештачка интелигенција се ограничава на основу образаца и информација које је примила, што често може довести до стандардних и предвидивих решења.
Стога, док је АI користан алат за обраду и анализу података у маркетингу, креативност и даље остаје важан елемент који је најбоље обезбедити од стране квалификованих креативних стручњака.
Остави коментар