Mākslīgais intelekts (MI) mūsdienās dažādās nozarēs ieņem arvien lielāku lomu. Tā izmantošana palīdz uzņēmumiem uzlabot mārketinga kampaņu efektivitāti un uzlabot attiecības ar patērētājiem. Pastāv dažādas tehnoloģiskās iespējas, katrai no tām ir savas izmantošanas priekšrocības un trūkumi. Kā MI veiksmīgi izmantot mārketingā?
MI var palīdzēt uzņēmumiem uzlabot savu konkurētspēju un palielināt peļņu dažādās jomās, sākot no mazumtirdzniecības līdz finanšu sektoram, taču tas prasa līdzsvaru starp automatizāciju un cilvēka rīcību. Uzņēmumiem jāspēj izmantot MI apvienojumā ar radošumu un intuīciju, lai izveidotu unikālas mārketinga kampaņas un apmierinātu klientu vajadzības. Mārketinga speciālistu rokās MI ir spēcīgs rīks, kas ļauj veidot unikālākas un efektīvākas mārketinga kampaņas.
Datu analīze patērētāju uzvedības prognozēšanai
Šī ir viena no populārākajām MI izmantošanas metodēm, kas kļuvusi par būtisku daļu no daudzu uzņēmumu darbības. Ar MI rīku palīdzību uzņēmumi var piekļūt lielam datu apjomam, analizēt tos un izveidot precīzākas prognozes par patērētāju vajadzībām un uzvedību.
Viens no veidiem, kā iespējams noskaidrot patērētāju uzvedību, ir personīgais iepirkšanās asistents. Viens no populārākajiem internetveikaliem pasaulē “Amazon” izmanto MI, lai analizētu klientu pirkumu un meklēšanas vēsturi un pat to, cik ilgi klients apskata noteiktu preci. Pamatojoties uz šiem datiem, “Amazon” sniedz personalizētus produktu ieteikumus. Šie ieteikumi ne tikai paaugstina klientu apmierinātību, bet arī veicina pārdošanas apjomus. “Amazon” lieto savu iekšējo MI platformu, kas ietver tādus algoritmus kā dziļā mācīšanās (deep learning) un mašīnmācīšanās (machine learning).
Otrs veids – mērķtiecīga reklāma. Sociālo tīklu platformas, piemēram, “Facebook” un “Google” izmanto MI, lai analizētu lietotāju datus, tostarp viņu meklēšanas vēsturi, klikšķus, laiku, kas pavadīts pie dažādiem satura veidiem, un pat lietotāju mijiedarbību ar reklāmām. Pamatojoties uz šo analīzi, platformas spēj piedāvāt reklāmdevējiem ļoti precīzi mērķētas reklāmas, kas saistītas ar konkrēto lietotāju interesēm un uzvedību. “Facebook” un “Google” izmanto MI rīkus, piemēram, “TensorFlow” un “PyTorch”, lai apstrādātu lielus datu apjomus un veiktu patērētāju uzvedības prognozēšanu.
Vēl MI var izmantot krājumu vadībā un piegādes ķēžu optimizācijai. Mazumtirdzniecības veikalu tīkls “Walmart” izmanto MI, lai prognozētu pieprasījumu pēc dažādiem produktiem, pamatojoties uz vēsturiskiem datiem, sezonalitāti, vietējiem notikumiem un pat laikapstākļiem. Šāda prognozēšana palīdz uzņēmumam optimizēt krājumu līmeni un izvairīties no situācijām, kurās veikalos trūkst konkrētas preces. “Walmart” izmanto tādus MI rīkus kā “IBM Watson” (“IBM Watson studio” vai “Watson machine learning”) un citus mašīnmācīšanās algoritmus, lai veiktu datu analīzi un prognozēšanu.
Kafijas milzis “Starbucks” izmanto klientu lojalitātes programmas, lai analizētu klientu datus, tostarp pirkumu vēsturi un lietotāju mijiedarbību ar lojalitātes programmu. Pamatojoties uz šo analīzi, “Starbucks” spēj izstrādāt personalizētus piedāvājumus un akcijas, kas ir vērstas uz konkrētu klientu uzvedības paradumu veidošanu. “Starbucks” izmanto MI platformas, piemēram, “Azure machine learning”, lai apstrādātu un analizētu klientu datus.
__________________________________________________________________________
MI mārketingā sniedz daudz priekšrocību un ļauj viegli pielāgoties mainīgajām tirgus vajadzībām un ātri reaģēt uz izmaiņām patērētāju uzvedībā
__________________________________________________________________________
Banku sektorā plaši izmanto klientu apkalpošanas čatbotus. Daudzas bankas, piemēram, “Bank of America”, izmanto MI darbinātus čatbotus, lai nodrošinātu klientu apkalpošanu. Šie čatboti spēj atbildēt uz klientu jautājumiem, veikt vienkāršas transakcijas un pat piedāvāt finanšu padomus, pamatojoties uz klienta konta vēsturi un darbībām. “Bank of America” izmanto savu MI darbinātu čatbotu “Erica”, kas izmanto valodas apstrādes (natural language processing) tehnoloģijas.
Satura radīšana
Satura radīšana ar MI palīdzību dažādās nozarēs kļūst arvien populārāka. Uzņēmumi izmanto MI, lai radītu dažāda veida saturu – no rakstiem un ziņām līdz attēliem un video.
Viena no lielākajām ziņu aģentūrām pasaulē “Associated Press” jau vairākus gadus izmanto automatizāciju, lai ģenerētu ziņas par finanšu pārskatiem un sporta notikumiem. Tas ļauj lielā apjomā ātri radīt rakstus, kas balstīti uz datiem. “The Washington Post” izmanto rīku, ko sauc par “Heliograf”, lai atspoguļotu lielus notikumus, piemēram, vēlēšanas. Šis rīks ģenerē gan ziņas, gan atjauninājumus reālajā laikā, izmantojot algoritmus un iepriekš noteiktus parametrus. “Bloomberg” izmanto automatizētus algoritmus, lai radītu finanšu ziņas un ziņojumus. Viņu sistēma var apstrādāt un ģenerēt ziņas sekundes laikā pēc atbilstošu finanšu datu saņemšanas.
MI mārketingā – priekšrocības un trūkumi
Pie priekšrocībām pieder paaugstināta efektivitāte. MI ļauj uzņēmumiem ātrāk un precīzāk analizēt patērētāju datus, kas palīdz pieņemt pārdomātākus lēmumus un samazināt mārketinga izmaksas. Kā vēl viena priekšrocība jāmin darba precizitāte un ātrums. MI izmantošana ļauj uzņēmumiem palielināt savu prognožu un lēmumu precizitāti, kā arī samazināt datu apstrādei un tirgus izpētei nepieciešamo laiku. Turklāt, paaugstinot mārketinga stratēģiju efektivitāti un precizitāti, uzņēmumi var palielināt savu peļņu un nodrošināt augstāku klientu apmierinātības līmeni.
Vienlaikus pastāv arī vairāki trūkumi. Piemēram, atkarība no tehnoloģijām. MI izmantošanai ir nepieciešama atbilstoša tehnoloģija un zināšanas šajā jomā. Dažiem uzņēmumiem tas var izrādīties sarežģīti un dārgi.. Lai gan MI ļauj uzņēmumiem uzlabot savas mārketinga stratēģijas, pastāv kļūdu un neveiksmju risks, kas var negatīvi ietekmēt uzņēmējdarbību.
Neskatoties uz šiem trūkumiem, MI izmantošana mārketingā palīdz uzlabot efektivitāti. Turklāt lielāko daļu trūkumu var novērst, ja tiek veikti atbilstoši drošības pasākumi, izstrādātas efektīvas kvalitātes kontroles sistēmas un notiek personāla apmācības.
MI mārketingā sniedz daudz priekšrocību un ļauj viegli pielāgoties mainīgajām tirgus vajadzībām un ātri reaģēt uz izmaiņām patērētāju uzvedībā. Tomēr MI izmantošanai ir arī savi trūkumi, tāpēc labāka efekta panākšanai uzņēmumiem jāiegulda personāla apmācībā un kvalitātes kontroles sistēmu izstrādē, lai samazinātu riskus.
