Интеллектуальная автоматизация маркетинга: угроза или возможность?

Введение

Технологическое развитие стало ключевым вызовом для управляющих бизнесом во всем мире. По данным Accenture, 85% лидеров называют технологии силой, оказывающей давление на бизнес [4]. Особенно остро это ощущают менеджеры, внедряющие системы искусственного интеллекта (ИИ). При этом интеллектуальная автоматизация маркетинга входит в число технологичных трендов, влияние которых оценивается неоднозначно. С одной стороны, признается необходимость автоматического сбора и обработки информации, профилирования потребителей, прогнозирования продаж, оптимизации рекламы и другой поддержки маркетинговых решений. Рассматриваются примеры эффективных решений маркетинговых задач по инструментам маркетинга [2] (Bagiev, Yanenko, Yanenko, 2021), бизнес-сферам [3] (Gorodnova, 2021), участникам цепей поставок [5] (Sergeev, 2020).

Глобальный опрос компаний, работающих с технологиями ИИ, показал, что три из пяти самых распространенных целей, для которых он применяется, относятся к сфере маркетинга: создание и модификация продуктов и услуг, улучшение отношений с клиентами [16]. Наибольшее внедрение ИИ происходит в рамках функций разработки продуктов или услуг и сервисного обслуживания [15]. С другой стороны, современные технологии ИИ и машинного обучения (МЛ) вызывают опасения, связанные с потенциальным риском замены специалистов по маркетингу.

Целью исследования является выявление наиболее вероятного сценария распространения интеллектуальных решений в маркетинге. Положения научной новизны включают в себя выявление факторов, препятствующих внедрению ИИ/МЛ в маркетинге. В основе исследования предположение о восприятии ИИ в качестве угрозы вследствие отсутствия достаточной и достоверной информации о потенциальном эффекте от комбинации естественного и искусственного интеллекта.

Оценка результативности внедрений ИИ в мировой практике

Проведенные аналитическими и консалтинговыми компаниями исследования в период 2018–2021 гг. демонстрируют неоднозначные результаты оценки эффективности использования ИИ в маркетинге (табл. 1).

Таблица 1

Оценка внедрений ИИ по результатам глобальных исследований

Обобщение приведенных оценок позволяет разделить компании, использующие технологии ИИ/МЛ, на две группы:

1 – компании, которые отмечают повышение эффективности в части маркетинговых целей и задач;

2 – столкнулись с ошибками или не заметили улучшений.

Первая группа к числу ценных преимуществ от использования инструментов ИИ относит ускорение роста доходов или снижение затрат, позволяя:

- создавать персонализированный потребительский опыт;

- получать более действенные сведения из маркетинговых данных;

- прогнозировать потребности и поведение потребителей с большей точностью;

- сократить время, затрачиваемое на выполнение повторяющихся задач, основанных на данных;

- сократить цикл продаж;

- оптимизировать ценообразование.

Увеличение доходов обеспечивают: автоматизация и масштабирование маркетинговой деятельности по всем каналам; персонализация работы с клиентами; управление лояльностью потребителей; прогнозирование продаж и спроса; оптимизация ценообразования. Более двух третей респондентов, сообщивших о внедрении каждого из этих вариантов, указывают в качестве результата увеличение доходов [15]. Для маркетологов, применяющих ИИ, ускорение доходов (41%) и получение более действенных выводов из маркетинговых данных (40%) являются наиболее распространенными целевыми результатами. Среди всех опрошенных маркетологов большинство (89%) сказали, что для их маркетинговой команды главным приоритетом является ускорение роста доходов [15].

Наиболее распространенными вариантами использования, которые привели к снижению затрат, являются оптимизация управления талантами, автоматизация контакт-центра, автоматизация складских операций и управление запасами. Более половины респондентов, сообщивших о внедрении каждого из них, утверждают, что использование ИИ в этих областях сократило расходы [15]. Однако только 8% внедряют ИИ в маркетинге исключительно для сокращения расходов [14].

Вторая группа компаний получила неоднозначный опыт, который снижает уровень доверия к интеллектуальным технологиям. Примечательно, что респонденты из компаний, внедривших больше возможностей ИИ, чаще, чем другие, сообщают о неправильной работе моделей ИИ в условиях пандемии COVID-19. Модели этих организаций были особенно уязвимы в маркетинге и продажах, разработке продуктов и сервисных операциях, т.е. в тех областях, где чаще всего внедряется ИИ [15].

Цифровизация маркетинга, получившая дополнительный стимул вследствие пандемии, вызванной COVID-19, стала одной из причин роста интереса к ИИ/МЛ. Так, характеризуя применение цифровых экосистем, Солдатова Н.Ф. в числе экономических выгод отмечает повышение качества коммуникаций со стейкхолдерами, эффективную организацию маркетинговых бизнес-процессов и вместе с тем указывает на угрозы – снижение когнитивных, социальных навыков потребителей, потенциальные этические конфликты [6] (Soldatova, 2021).

Виды интеллектуальных решений в маркетинге

В индустрии ИТ-решений для маркетологов прогнозируется стремительный рост: глобальный рынок программного обеспечения для автоматизации маркетинга оценивался в 3,6 млрд долл. в 2020 г., а в 2027 г. составит 11,46 млрд долл. в 2027 г. [10]. Наиболее активно в маркетинге развиваются системы управления отношениями с клиентами (CRM), платформы для работы с большими данными, системы сквозной аналитики и автоматизации вовлечения пользователей.

Маркетинговые решения, реализуемые на основе ИИ, можно разделить на четыре группы в зависимости от типа задач и потребностей (табл. 2).

Таблица 2

Матрица маркетинговых решений с использованием ИИ

Внутренние и внешние задачи отражают двустороннее влияние ИИ на маркетинг. С одной стороны, в результате изменений выгоды получает потребитель, а с другой – новые решения влияют на всю проводимую маркетинговую деятельность [2] (Bagiev, Yanenko, Yanenko, 2021).

Несколько иную типологию представили М. Пагани и Чампьон Р. [12] (Pagani, Shampon, 2021). На основе описания более 800 разных ИИ-систем, используемых в 14 отраслях. ИИ-инструменты разделены на четыре типа по механическим и креативным задачам с учетом этической составляющей.

По результатам исследования Института искусственного интеллекта в маркетинге (Marketing Artificial Intelligence Institute) технологический контур ИИ в маркетинге определен с помощью комплекса 5P [14]:

1. Планирование (Planning): построение интеллектуальных стратегий.

2. Производство (Production): создание интеллектуального контента.

3. Персонализация (Personalization): обеспечение интеллектуального потребительского опыта.

4. Продвижение (Promotion): управление интеллектуальными кросс-канальными рекламными акциями.

5. Производительность (Performance): превращение разрозненных данных в интеллектуальные.

В рамках каждого элемента компании называли кейсы с максимальным и минимальным потенциалом (табл. 3).

Таблица 3

Матрица реализуемых кейсов с использованием ИИ

Факторы, сдерживающие внедрение ИИ в маркетинге

К числу барьеров, препятствующих росту внедрений, относят:

1. Низкое доверие к технологиям ИИ. Это подтверждают данные исследования Gartner [9]. Однако барьер доверия снижается по мере расширения использования – если 75% респондентов, опробовавших ИИ/МЛ, беспокоятся о доверии к технологии, то только 53% тех, кто широко использует современные технологии в маркетинге, беспокоятся о доверии. Это свидетельствует о крутой, но постепенной кривой принятия.

2. Отсутствие понимания и возможностей использования технологий. Большинство специалистов находятся на стадии исследования ИИ (65%), 56% активно изучают примеры использования и технологии, 70% при этом сообщили, что мешает внедрению дефицит обучения [14]. Дефицит понимания и опыта означает, что большинству маркетологов не хватает уверенности при оценке и покупке продуктов с использованием ИИ.

3. Страх и неопределенность, которую ИИ представляет для персонала. Более половины маркетологов (56%) считают, что ИИ создаст больше рабочих мест, чем ликвидирует в течение следующего десятилетия [14]. Страх перед ИИ в качестве препятствия назвали лишь 16%. Мы наблюдаем, как маркетинг становится технологичным, сочетающим интеллектуальные возможности человека и машины. Устойчивость тренда подтверждает появление новой специальности технолога в сфере маркетинга (marketing technologist), функции которого распространяются на интеграцию разнообразных сервисов и источников маркетинговых данных.

Брюс Харди, Ева Аскарза, Майкл Росс перечисляют ошибки, с которыми сталкиваются компании при внедрении ИИ [7] (Ascarza Eva, Ross Michael, Hardie Bruce, 2021). К их числу относятся:

1. Неверное определение задачи на этапе постановки цели.

2. Неумение различить выгоду от верного решения и ущерб от неверного.

3. Проблема агрегирования информации и неспособность использовать детали прогноза.

4. Проблемы коммуникации между маркетологами и аналитиками.

Авторы указывают на допускаемые специалистами ошибки для того, чтобы повысить эффективность внедрения технологий ИИ. Вместе с тем эти ошибки указывают на ведущую роль специалистов. Именно маркетологи устанавливают правила, разрабатывают планы, проводят рекламные акции, персонализируют опыт и анализируют эффективность. Однако чтобы обеспечить персонализацию и опыт, которые ожидают современные покупатели, маркетинг должен стать более интеллектуальным, соединив маркетолога и машину. ИИ в маркетинге создает потенциал, позволяющий дополнить знания и возможности специалистов за счет интеллектуальной автоматизации повторяющихся задач, основанных на больших данных. Городнова Н.В. подчеркивает, что разработка и внедрение таких технологий на сегодня не развиты до такого уровня, чтобы заменить человека абсолютно во всем [3] (Gorodnova, 2021). Этой же точки зрения придерживается Алешина, которая указывает на трудноалгоритмизируемые задачи маркетинга [1] (Aleshina, 2019). Тем самым цель автоматизации маркетинга – ускорить выполнение рутинных операций, а также с помощью машинного обучения добиться таких результатов, которые сложно или невозможно получить людям.

Заключение

Исследование показало, что эра интеллектуальной автоматизации маркетинга уже наступила. С помощью ИИ маркетологи могут сократить расходы, используя интеллектуальную автоматизацию управления данными и повторяющихся задач, а также увеличить доходы за счет повышения точности прогнозирования результативности маркетинговых действий. Компании, которые разрабатывают долгосрочные стратегии, уже используют ИИ для этих целей. Решаемые маркетинговые задачи имеют разный уровень сложности с позиции автоматизации и алгоритмизации и ориентированы как на внешнего, так и на внутреннего потребителя.

Основными проблемами, связанными с внедрением ИИ в маркетинге, являются низкий уровень доверия к новым технологиям и недостаток знаний, подготовки и уверенности специалистов, чтобы понять, опробовать и масштабировать технологии ИИ. Вторая проблема отчасти является причиной первой. Для решения указанных проблем требуются изменения в корпоративной и маркетинговой политике компаний с ориентацией на долгосрочную перспективу, желание самих маркетологов получать новые знания, опыт и искать нестандартные решения. В этой связи необходимы также изменения в образовательных программах подготовки соответствующих специалистов.

Исследование показало двойственный характер ИИ в маркетинге, который представляет собой одновременно и вызов, и возможность. Помимо преимуществ, обеспечиваемых интеллектуальной автоматизацией маркетинга, возникают потенциальные угрозы, связанные с социальной стороной воздействия технологий. Негативное влияние ИИ, способы адаптации технологий в соответствии с этическими нормами и защитой персональных данных, последствия внедрения для общества в целом должны стать предметом изучения в рамках последующих исследований.