Важным качеством для продуктовых маркетологов и head of sales всегда была готовность быстро адаптироваться и быстро реагировать на изменяющуюся ситуацию. Искусственный интеллект активно проникает в нашу жизнь и мир sales and marketing уже не будет прежним.
Давайте поговорим почему, и как с этим жить дальше.
Изменился потребитель
Многолетнее использование социальных сетей уже сформировали клиповый тип мышления у миллениалов и более поздних поколений.
Что мы получили в итоге:
- Невозможность длительной концентрации на мысли, книге, объекте, необходимость постоянного переключения между объектами.
- Физиологически тяжело приложить усилия для того, чтобы получить необходимую информацию. Если запрос не был удовлетворен быстро, взамен ему приходит новый запрос.
- Концепция elevator pitch становится актуальной и для диджитала — рост мобильного трафика, меньше размер экрана, мы смотрим в телефон на ходу, за рулем, в лифте.
- Эффект постоянной включенности, всегда быть на связи.
- Клиент изменился, и чтобы получить его внимание нужно учитывать новые паттерны восприятия.
Огромные возможности дать пользователям то, что они хотят, предоставляет искусственный интеллект.
AI эксперты
Лидерство в разработках систем искусственного интеллекта принадлежит технологическим гигантам — Google, Facebook, Amazon, Microsoft. В этот список можно добавить и Netflix, Apple, Nvidia.
У Google есть специальное подразделение, которое занимается R&D в сфере искусственного интеллекта Google Brain, которое разработало самую большую опенсорсную библиотеку для обучения нейронных сетей — «Tensorflow». На разработки в AI Google тратит десятки миллиардов долларов ежегодно. Голосовой ассистент, системы компьютерного зрения уже признаны одними из лучших решений на рынке. В стадии бета-тестирования также рекомендационная система для е-коммерс. В успехе нового продукта нет сомнений. То, что Google умеет разрабатывать рекомендательные модели, мы уже знаем по опыту Youtube и Google search.
У Facebook тоже есть подразделение, которое специализируется на AI, это Facebook AI Research Lab (FAIR). Поскольку генератором дохода Facebook является реклама, основные задачи подразделения направлены на классификацию текста, распознавание изображений и видео.
Amazon внедряет AI во все продукты компании. Amazon AI Labs занимается разработками в сфере компьютерного зрения, NLP, персонализации и прогнозирования.
Одними из первых на рынке Amazon запустили рекомендательную систему для своего маркетплейса. По данным репорта от McKinsey, более 35% продаж на Amazon происходят благодаря системе рекомендаций.
Помимо маркетплейса, персонализация контента работает и на фешн ресурсах Amazon — Zappos, 6pm и других.
Техногигант Microsoft тоже активно развивает собственные разработки в компьютерном зрении и прогнозировании на базе исторических данных.
Netflix построили свою бизнес-модель на персонализации контента. Благодаря разработкам в AI компания получила лидерство в своей нише. Пользователи покупают подписку не только потому, что на Netflix огромное количество качественных сериалов, но и потому, что рекомендации Netflix, что смотреть дальше, настолько идеально соответствуют вкусу каждого, что зритель смотрит только то, что доставляет удовольствие.
Как работает персонализация
Система собирает данные о поведении пользователя на сайте на основе ивентов — что ему интересно, что он покупал ранее, и данные о продуктах каталога — товарах, услугах или контенте, как в случае с Netflix.
После этого происходит магия deep learning — модели искусственно интеллекта строят взаимосвязи между каждым продуктом и каждым пользователем. Базируясь на больших объемах данных, модели определяют паттерны поведения пользователей в оффлайне и онлайне, строят огромное количество прогнозов — какой товар может заинтересовать данного конкретного клиента в данном месте в конкретное время — и дают рекомендацию на базе прогноза, который определен как наиболее вероятный.
Персонализация в продажах и маркетинге
Реклама уже давно таргетирована по интересам и в то же время все менее эффективна для бизнеса. Благодаря эдблокерам, нам все сложнее получить внимание пользователя. Обилие рекламных баннеров сформировало такой эффект последнего десятилетия как рекламная слепота, когда пользователь просто не видит ролик или баннер.
В ближайшем будущем мы окончательно уйдем от модели рекламы, когда пользователь видит обилие баннеров с совершенно ненужными ему продуктами.
Персонализированные маркетинговые сообщения дают клиенту ощущение своей ценности и индивидуальности, благодаря чему бизнес получает значительный рост CTR, конверсии в продажу и других важных показателей роста.
Е-мейл маркетинг считается самым дешевым рекламным каналом. Тем не менее маркетологи уже поют ему заупокойную, так как заинтересовать пользователя все сложнее, open rate все ниже и эффективность классического е-мейл маркетинга как конверсионного инструмента стремится к нулю.
Но рано хоронить е-мейл рассылки, так как е-мейл сендер можно интегрировать с моделями искусственного интеллекта. С помощью чего каждый пользователь будет получать индивидуальные предложения и вероятно, не отпишется от вашей рассылки так быстро, как это происходит сейчас.
Еще это возможность напомнить клиенту о забытых в корзине покупках.
AI уже оказывает влияние и на работу сейлс -менеджеров. CRM системы с встроенными моделями искусственного интеллекта автоматически определяют вероятность совершения конверсии, подсказывают, какой тип услуги или товара клиент купит с большей вероятностью, какой тип месседжей будет наиболее релевантен для клиента. Поэтому действия сейлс-менеджеров могут быть гораздо более сфокусированными.
Также AI может быть очень полезен в работе продуктового маркетолога.
Насколько легче поручить нахождение взаимосвязей между событиями и последующим поведением клиента искусственному интеллекту.
Например, мы можем обнаружить, что реакция на определенный тип сообщений у клиента происходит через 3 месяца и только у клиентов, которые совершили предыдущую покупку не более 6 месяцев тому назад.
Или мы можем увидеть взаимосвязь между количеством и характером (мейл, звонок, пуш-сообщение) коммуникаций с клиентом и вероятностью совершения сделки для разных сегментов клиентов.
Кроме того, персонализация сможет вдохнуть новую жизнь и в программы лояльности, которые для многих онлайн и оффлайн ритейлеров стали неэффективны. Они не влияют на рост продаж или доход, так как основаны в первую очередь на скидках или накоплении баллов. С помощью персонализации программы лояльности могут получить вторую жизнь и стать новым двигателем продаж розничного бизнеса.
Модели искусственного интеллекта будут знать пользователя лучше, чем он сам. Наиболее сознательные из нас понимают насколько обусловлено наше поведение, какое количество влияний оказывается на принятие нами решений, как часто мы хотим быть не теми людьми, которыми являемся. AI же действует совершенно непредвзято. Более того, он может предсказать появление у вас желания о покупке до осознания вами этого желания.
Звучит достаточно апокалиптично. Но остановить развитие технологий нельзя, поэтому принять для себя неизбежность такого развития событий гораздо лучше, чем пребывать в иллюзии сознательно сделанного выбора.
Маркетологам и продакт-менеджерам стоит переосмыслить подход и переключиться с продвижения конкретных товаров на пользователя и его индивидуальные предпочтения.
Предлагайте клиенту, то что он хочет получить, чтобы ваш бизнес не остался в прошлом десятилетии. Не продукты для всех пользователей, а сотни миллионов продуктов, которые адаптируются под желания и предпочтения каждого клиента.
Кавер: Unsplash
Изображения: предоставлено автором