Словарь ИИ
Что такое ИИ в маркетинге
Коротко
ИИ в маркетинге это модели, которые делят аудиторию на группы, прогнозируют отклик на рекламу и предложения и помогают создавать тексты, картинки и видео для кампаний.
ИИ в отраслях · AI in marketing
Михаил МозгПроверено: 1 минута чтения
Ребенку
Представь, что класс готовит стенгазету к празднику. Один придумывает заголовок, другой рисует, третий узнает, что интересно ребятам из параллельных классов. Теперь представь помощника, который за минуту предложит десять заголовков и подскажет, какой рисунок понравится малышам. Выбирать и проверять, что в газете написана правда, все равно будете вы с учителем.
Простыми словами
Маркетологу нужно понять, кому, что и когда предложить. Программа изучает покупки и поведение клиентов и делит их на группы с похожими привычками. Потом она предсказывает, кто откликнется на скидку, а кто купит и без нее, чтобы не тратить деньги зря. Генеративные нейросети пишут варианты текстов для рассылок и объявлений, рисуют баннеры и монтируют короткие ролики. Например, кофейня видит, что часть гостей перестала заходить, и отправляет им личное предложение вместо общей рассылки всем подряд.
Для бизнеса
Деньги здесь приходят из двух мест: из экономии на производстве контента и из точности, с которой бюджет попадает в нужных людей. Типичные задачи: сегменты и прогноз оттока, рекомендации товаров, тексты и креативы, разбор отзывов и упоминаний бренда. Стоимость зависит от качества данных о клиентах, числа каналов и того, нужна ли своя модель или хватит готового сервиса. Риски юридические и репутационные. Сгенерированный текст может пообещать то, чего нет, а реклама с недостоверными сведениями о преимуществах товара нарушает закон «О рекламе» (ст. 5). Данные клиентов подпадают под 152-ФЗ. Порядок внедрения удобно разложить в карте ИИ-решений, начиная с задачи, где эффект легко посчитать.
Для специалиста
Маркетинговые задачи делятся на предиктивные и генеративные. Предиктивные: сегментация кластеризацией (clustering), прогноз оттока (churn prediction) и пожизненной ценности клиента (customer lifetime value), рекомендательные системы (recommender systems) и моделирование аплифта (uplift modeling). Аплифт оценивает не вероятность покупки, а прирост от воздействия, то есть условный причинный эффект кампании для клиентов с такими признаками (conditional average treatment effect). Обзор Gutierrez и Gérardy (2017) сводит методы к трем семействам: две отдельные модели (two-model approach), преобразование целевой переменной (class transformation) и прямое моделирование аплифта; сравнивать их авторы предлагают в причинной модели Рубина. Генеративная часть использует языковые и диффузионные модели для текстов и изображений, а результат проверяют A/B-тестом на контрольной группе. Сгенерированные утверждения о товаре проходят ту же юридическую проверку, что и написанные человеком.
Пример
Интернет-магазин косметики разделил базу на группы по частоте покупок. Модель аплифта отобрала тех, кому скидка действительно нужна для покупки, и магазин перестал дарить ее клиентам, которые купили бы и так.
Связанные термины
Вопросы и ответы
Как ИИ используют в маркетинге?
Можно ли публиковать рекламу, которую написала нейросеть?
Источники
Где это применяют в компании
Не уверены, нужно ли это вашей компании?
Карта ИИ-решений