Лонгрид
Машинное обучение в маркетинге: помощь или захват власти?
Искусственный интеллект до сих пор вызывает споры об этичности и безопасности для человека. Не получится ли так, что машины вытеснят людей и займут их рабочие места? Нужны ли они маркетологам?
В статье – ответ на вопрос, какую пользу и какой вред приносит машинное обучение в маркетинге.
Где применяют машинное обучение
С ним мы сталкиваемся каждый день. Искусственный интеллект изучает нас, наши предпочтения и предлагает новости, фильмы, музыку.
Яндекс одним из первых в России применил его для создания точных рекомендаций:

Проверка орфографии, спам-фильтры и даже сайты знакомств – это машинное обучение. Для маркетологов это возможность таргетировать с филигранной точностью, чтобы показывать нужный продукт нужным клиентам.
Обучение искусственного интеллекта
Машины обучаются в процессе решения множества похожих задач методами математической статистики, оптимизации, теории вероятности, а также техниками работы с данными.
При этом сама по себе машина научиться не может. Это месяцы и годы работы людей, постоянного повторения информации. Например, инструмент для распознавания лиц Facebook (Tag Suggestion), который работает с точностью 98%, создавали два года.
Первый этап: обучение под присмотром
Люди «пичкают» машину данными, и со временем система самостоятельно классифицирует информацию. К примеру, спам-фильтр Gmail. Когда вы помечаете входящее как спам, вы учите машинный интеллект определять нежелательные письма. Процесс напоминает обучение ребенка.
Второй этап: самостоятельное обучение
Машина поглощает несортированные данные и самостоятельно классифицирует их на основе похожих или отличных признаков. Здесь она анализирует обстоятельства без подсказок и контекста окружающей среды.
Сила машинного обучения
В чем сила машинного интеллекта? В скорости и высокой эффективности обработки информации.
Например, вам нужно отобрать лендинги с одинаковыми признаками и качествами. Сколько одностраничников за день вы обработаете? Максимум пару сотен. Машина за 20 минут исследует не меньше трехсот тысяч лендингов.
И дело не только в скорости, а в умении просматривать, запоминать, распознавать. Может ли человек держать такой объем информации в голове? Вряд ли.
Вопрос «А зачем тогда люди?» справедливо возникает не только у поклонников теорий заговора. Вопрос сложный.
Машинное обучение и digital маркетинг
Маркетологи сортируют огромные массивы данных. На копание в аналитике, сбор данных о кампаниях уходят месяцы. Это трудозатратно и тяжело для человека.
Можно разделить обязанности команды: машина сортирует данные, человек строит гипотезы на основе анализа.
Как машины помогут автоматизировать труд маркетолога
Квалификация лидов
Система определяет ценность и готовность лида к сотрудничеству. Искусственный интеллект помогает маркетологам узнать о пользователе больше и квалифицировать качественнее.
Контент и копирайтинг
Машинный интеллект анализирует данные о контенте сайта: количество слов на лендинге и в рекламе, обороты и слова, которые влияют на клики или вовлечение.
Может ли машина писать тексты? Вполне возможно. По крайне мере, попытки научить этому проводят. Нью-йоркский стартап Persado создает платформу когнитивного контента.

Она использует математику, статистику, лингвистику и данные об эмоциях, чтобы создавать продающие тексты и изображения. Система изучает слова, которые вызывают отклик клиентов, и использует их для вовлечения или конверсии. Даже А/В тестированию такой уровень не под силу.
Не верите в серьезность стартапа? Их венчурный капитал составляет 65 миллион долларов. Средняя конверсия – 49,5% за четыре тысячи кампаний.
Конечно, найдется место и для старого доброго контента. Общение между людьми по-прежнему важно.
Такое письмо получили клиенты от Кори Дилли (Corey Dilley), директора по маркетинговым стратегиям Unbounce. Никаких скрытых продаж и призывов. Просто человеческие слова:

Вкратце суть письма: «Привет! Я Кори, директор по маркетинговым стратегиям. Пишу, потому что вы, вероятно, посещали наши вебинары, загружали контент или как-то еще сообщили нам о своем существовании. Почему пишу? Я просто люблю писать письма.
Хочу сказать, что мечтаю научить вас многому, поделиться опытом и рассказать все, что знаю о маркетинге. Нет, я не пытаюсь вас окрутить, я сам это ненавижу. Я просто хочу убедиться, что вам интересны знания, которыми мы готовы делиться.
Если нет, просто скажите – и мы перестанем вас беспокоить. Если решите пообщаться, расскажите о себе. В любом случае, я рад возможности поговорить».
Показатель открытий этого емэйла составил 41,42%. Кори получил почти 80 личных откликов. Неплохо для письма, которое написал человек.
Иногда важно построить дружеские отношения. Поэтому нельзя сказать, что машины скоро вытеснят людей. Человеческий контент могут делать только люди.
Машинное обучение в борьбе с оттоком
Это процент клиентов, которые перестали пользоваться услугами SaaS-компании. Опросы и прочие методы получения фидбэка от клиентов помогут услышать и понять их мотивы. И снова: человеку трудно работать с массивами данных. Машины обработают много информации без погрешностей и субъективностей. Статистика покажет, какие маркетинговые методы подходят, чтобы предотвратить отток.
Этические вопросы применения машинного интеллекта в маркетинге
Один из важнейших вопросов – этика и толерантность самой машины. У них нет чувств, поэтому она запросто предложит рекламу алкоголя тому, кто лечится от алкоголизма в клинике. Ведь машина знает историю поиска в интернете.
Второй момент – эмоциональное манипулирование. У машины нет совести, есть заданные паттерны и необходимость добиться успеха.
Примеры использования искусственного интеллекта
Российский сервис Findface распознает лица с помощью нейронных сетей. Интеллектуальный алгоритм анализирует черты лица и ищет сходства с фотографиями в соцсети.

Сервис с российскими корнями RYNKL помогает следить за возрастными изменениями лица и подбирает косметические средства.

«Педиатр 24/7» использует бота для диагностики заболеваний.

Российский стартап GuaranaCam с помощью искусственного интеллекта оценивает эффективность размещения товаров и оффлайн-рекламы. Система анализирует поведение посетителей магазинов по камерам видеонаблюдения. Пилотный проект действует в Москве, в торговом центре «Мега Белая Дача».

В идеале нет разделения люди – машины. Есть командная работа: машины делают рутину, а люди создают креативные решения.
Успехов!
Дата публикации: 6/5/2017
Читайте ещё статьи по этой теме
Как сбить стоимость заявки до минимума на рынке с высокой конкуренцией. Кейс по тахографическим картам
Как получить 600 заявок по цене не дороже 250 рублей на рынке с высокой конкуренцией, нестабильным спросом и низкой маржинальностью за 1,5 месяца– рассказывает руководитель «Центра контекстной рекламы» Иван Данилов. .3
Ключевые метрики рекламы в Facebook
Вы знаете, что при создании рекламной кампании в Facebook нужно выбрать цель, аудиторию и написать понятное и привлекательное объявление. Но как узнать, насколько правильно вы всё сделали? И как узнать об этом до того, как вы спустите весь бюджет впустую, чтобы этого не допустить?В рекламном кабинете Facebook очень много метрик, но далеко не на все из них стоит ориентироваться.
Сегментация трафика ВКонтакте
Эта статья – не руководство о том, как проводить сегментацию аудитории среди пользователей ВКонтакте от А до Я, об этом у нас есть отдельный материал. Здесь мы поделимся фишками, которые работают на практике.
Обсуждаемое
Только 6% фрилансеров в России зарабатывают больше 100 тысяч рублей
Консалтинговая компанияPwC исследовала рынок российского фриланса в начале 2021 года. Оказалось, что только 6% специалистов зарабатывают больше 100 тыс.22
Продажи в интернете: от идеи до запуска
С чего начинать и как вести продажи в интернете? Прежде чем думать о продажах, важно знать, на какой рынок вы идете. Пользуется ли этот продукт спросом, достаточно ли хорошо продается, зависит ли от сезонности, высокая ли конкуренция.14
«Яндекс.Маркет» будет скрывать все товары с ценой на 20% выше среднего
С 1 марта 2021 года все товары на Яндекс. Маркете, цена которых на 20% выше среднего показателя по конкретному сегменту, будут сниматься с продажи.9
Чистая польза
Свежее
Facebook создал приложение для чтения рэпа с автотюнами и готовым битом
Приложение называется Bars. Пока оно находится в режиме закрытого тестирования и доступно только на iOS и по приглашениям.
У YouTube и TikTok появился сильный конкурент
Американец Дэвид Базуки создал платформу Roblox, которая принесла своим пользователям сотни миллионов долларов и по популярности скоро будет соперничать сYouTube и TikTok. .
Полиция проверяет бизнес участников митингов
В феврале к ряду предпринимателей в Москве и Московской области пришли с проверками из полиции. Силовики ссылаются на налоговые претензии.1