- 25 kwietnia 2017
Sztuczna inteligencja w marketingu
Co to jest sztuczna inteligencja?
Według definicji encyklopedii PWN - sztuczna inteligencja (SI), ang. Artificial Intelligence (AI), dziedzina nauki zajmująca się badaniem mechanizmów ludzkiej inteligencji (psychol.) oraz modelowaniem i konstruowaniem systemów, które są w stanie wspomagać lub zastępować inteligentne działania człowieka.
Nowe technologie i rozwiązania z zakresu SI są coraz chętniej wdrażane przez świat biznesu. Dziś wiemy już, że sztuczna inteligencja oferuje nam lepsze rozwiązania podczas prowadzenia prac w obszarze nowych technologii, takich jak udoskonalanie algorytmów przetwarzania danych służących do rozpoznawania mowy i obrazów, analizy zachowań, sztucznej twórczości, budowy sieci neuronowych czy rozwijaniu Big Data, ekonomii lub marketingu.
Poniżej prezentujemy 5 zastosowań sztucznej inteligencji obecnych w marketingu i reklamie, z którymi każdy z nas na pewno się zetknął, ale najprawdopodobniej nie zawsze zdawał sobie sprawy z tego, że ich funkcjonalność oparta została na rozwiązaniach z zakresu SI:
1. Search
W 2005 r. poszukiwanie konkretnego produktu na dowolnej witrynie ecommerce za pośrednictwem wyszukiwarki zwykle nie przynosiło zadowalających efektów, chyba że osoba poszukująca znała dokładnie jego nazwę lub tytuł. Dzisiejsze "wyszukiwanie" jest znacznie mądrzejsze, wydajniejsze i nie dotyczy tylko i wyłącznie wyszukiwarki Google, ale również większości platform ecommerce, takich jak Amazon, Target.com, czy na Netflix.
Trafność wyszukiwania w handlu elektronicznym i marketingu uległa poprawie dzięki tym samym czynnikom, które poprawiły jakoś "wyszukiwania" w ogóle, w tym:
- Technologie takie jak Elasticsearch są obecnie stosunkowo popularne, co pozwala małym sklepom internetowym na stosowanie bardziej zaawansowanych mechanizmów wyszukiwawczych, które wykraczają poza proste słowa kluczowe. Elasticsearch to silnik wyszukiwania oparty o Apache Lucene, który doskonale radzi sobie z dużą ilością danych, pozwalając na szybkie wyszukiwanie pełnotekstowe.
- Data-as-service (np. Indix) ułatwiają przesyłanie danych pochodzących z zewnętrznych źródeł, informując o rezultatach wyszukiwania online bez konieczności używania własnych modeli wyszukiwawczych.
- Inne drobne udoskonalenia technologiczne, takie jak: oprogramowanie do wykrywania typowych błędów pisowni, umożliwiające skalibrowanie błędów w odniesieniu do kontekstu całej frazy.
W przyszłości należy się spodziewać, że coraz więcej witryn eCommerce będzie podążało śladem Google podczas wdrażania autokorekt/sugerowanych korekt, "zaawansowanych" opcji wyszukiwania i innych ulepszeń.
2. Silnik rekomendacji
Obecnie silniki rekomendacji, czyli personalizowane rekomendacje w sklepie internetowym nie są rzadkością w świecie marketingu cyfrowego, ponieważ jest to technologia wyjątkowo doceniana, a nawet uwielbiana przez klientów. Np. zalecenia dotyczące zakupu innych produktów w Amazon są doskonale dopasowane do naszych potrzeb, Spotify zna nasz gust muzyczny i potrafi nam zasugerować utwory, które na pewno nam się spodobają.
Dzisiejsze wyrafinowane rekomendacje wykraczają poza prosty, wymyślony przez ludzi zestaw wskazówek, czy nawet zwykły zestaw historycznych ocen pochodzących od innych użytkowników. Mechanizm rekomendacji (inaczej "system polecający") może bazować na zróżnicowanych danych w celu wyciągania wniosków o zachowaniach użytkowników.
3. Programmatic Advertising
Prosta reklama emitowana w modelu Programmatic to zautomatyzowany proces zakupu i sprzedaży zasobów reklamowych łączący reklamodawców z wydawcami. Proces ten wykorzystuje technologię sztucznej inteligencji, m in. w celu określania stawek w czasie rzeczywistym dla zasobów reklamowych na kanałach mobilnych, display, wideo i sieciach społecznościowych, a nawet dla telewizji.
Technologie sztucznej inteligencji zawierają algorytmy, które analizują zachowanie użytkowników, co pozwala na optymalizację kampanii w czasie rzeczywistym w taki sposób aby można było docierać z reklamą do odbiorców najlepiej reagujących na dany przekaz reklamowy. Platformy Programmatic mają możliwość gromadzenia danych o odbiorcach, a następnie precyzyjnego kierowania reklamy do właściwych użytkowników, niezależnie od tego czy dane na jego temat pochodzą z wewnętrznych zasobów Reklamodawcy (1st party date) czy zostaną pozyskane od zewnętrznych dostawców danych (3th party date).
4. Prognozowanie w Marketingu
Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań danych marketingowych z zakresu Business Intelligence jest zdolność do przewidywania przyszłości, która może być wzbogacana rozwojem SI.
Duże firmy analityczne, takie jak Rapidminer, Birst, Sisense i inni dążą do wypracowania standardów branżowych w zakresie analizy i prognoz biznesowych. Z uwagi na dużą ilość danych marketingowych (liczby kliknięć, wyświetleń, czasu na stronie, konwersji, odpowiedzi na e-mail itp.) budowanie na ich podstawie modeli odbywa się dużo szybciej i lepiej niż w przypadku modeli opartych o dane np. z obszaru HR.
Zdolność do przewidywania efektów kampanii marketingowej może pomóc firmom nieustannie poprawiać metody ich prowadzenia.
5. Rozpoznawanie mowy/tekstu
W 2014 r czy nawet w 2015 r., możemy jasno stwierdzić, że chociaż chat boxy i rozpoznawanie mowy były interesującą ciekawostką z zakresu sztucznej inteligencji, to nadal nie miały one realnego wpływu na marketing i reklamę.
Począwszy od roku 2016 nastąpiła wzmożona popularyzacja interfejsów mowy i czatu w obszarze marketingowym. Niektóre z nich wyglądają obiecująco. Oto kilka przykładów takich zastosowań:
Amazon Echo - Echo odniósł znaczący sukces, przekształcając świat wirtualny w rzeczywistość. Wprowadził możliwość dokonywania zakupów przez użytkowników poprzez składanie zamówień głosowych. Można więc np. zamówić samochód Uber lub pizzę Domino korzystając z interfejsów mowy.
Facebook Messenger - Mając na celu połączenie światów online-offline w strategii ecommerce, Facebook Messenger pozwala użytkownikom zamówić samodzielnie kwiaty (a wkrótce dużo więcej) za pośrednictwem czatu.
Google i (podobno) Apple pracują obecnie nad przygotowaniem produktu konkurencyjnego dla Echo. Nowe rozwiązanie stanie się mówionym "centrum" inteligentnego domu, co pozwala sądzić, że może to być coś na miarę XXI wieku.
Przyszłość SI w marketingu
Ze sztucznej inteligencji korzystają obecnie największe światowe firmy takie jak Google, Facebook, Microsoft czy Baidu.
Raport „Sztuczna inteligencja w biznesie”, przewiduje wdrożenie systemów SI w latach 2016-2020 w USA, co najprawdopodobniej przyniesie 60 miliardów oszczędności. Według niektórych prognoz w roku 2040 sztuczna inteligencja dorówna możliwościom człowieka.
Mimo, że w marketingu i reklamie możemy obecnie znaleźć wiele zastosowań sztucznej inteligencji, poniżej przedstawiamy takie, które naszym zdaniem będą funkcjonowały w niedalekiej przyszłości:
1. Rozpoznanie obrazu
W stosunkowo niedalekiej przyszłości konsumenci korzystający z Internetu na desktopie lub na urządzeniu mobilnym mogą "wyszukiwać" wybrane produkty (lub podobne produkty), wcześniej wypatrzone na dowolnym zdjęciu znalezionym w sieci. Czynność ta może być bardzo prosta i będzie polegać na przyciągnięciu zdjęcia wybranego produktu, który chcielibyśmy zakupić lub poprzez użycie aplikacji do wybrania określonego zdjęcia znalezionego w wyszukiwarce Google. Firmy takie jak CamFind i ich konkurenci przeprowadzają już eksperymenty w tej przestrzeni.
2. Segmentacja klientów
Firmy takie jak AgilOne już teraz umożliwiają prowadzenie działań optymalizacyjnych w ramach komunikacji e-mail i treści stron internetowych, na podstawie ciągłego uczenia się zachowania użytkownika.
3. Tworzenie treści
Czy wiesz, że znaczna część artykułów dotyczących sportu i finansów jest pisana przez maszyny, a nie przez ludzi? Niektóre firmy znalazły sposoby na rozpoznawanie określonych zestawów informacji i budowanie na ich podstawie artykułów czytelnych dla ludzi, czasami niemożliwymi do odróżnienie od artykułów napisanych przez ludzi. W przyszłości opisy produktów i artykuły w całości mogą być przygotowywane właśnie przez maszyny.
Maszyny nie zastąpią człowieka i nie uczynią nas bezrobotnymi. Warto się jednak zastanowić jak można wykorzystać nowe rozwiązania i spojrzeć na sztuczną inteligencję jako partnera dla naszego biznesu.
Źródła:
https://www.techemergence.com/artificial-intelligence-in-marketing-and-advertising-5-examples-of-real-traction/
http://encyklopedia.pwn.pl
https://marketinglink.pl/
Według definicji encyklopedii PWN - sztuczna inteligencja (SI), ang. Artificial Intelligence (AI), dziedzina nauki zajmująca się badaniem mechanizmów ludzkiej inteligencji (psychol.) oraz modelowaniem i konstruowaniem systemów, które są w stanie wspomagać lub zastępować inteligentne działania człowieka.
Nowe technologie i rozwiązania z zakresu SI są coraz chętniej wdrażane przez świat biznesu. Dziś wiemy już, że sztuczna inteligencja oferuje nam lepsze rozwiązania podczas prowadzenia prac w obszarze nowych technologii, takich jak udoskonalanie algorytmów przetwarzania danych służących do rozpoznawania mowy i obrazów, analizy zachowań, sztucznej twórczości, budowy sieci neuronowych czy rozwijaniu Big Data, ekonomii lub marketingu.
Poniżej prezentujemy 5 zastosowań sztucznej inteligencji obecnych w marketingu i reklamie, z którymi każdy z nas na pewno się zetknął, ale najprawdopodobniej nie zawsze zdawał sobie sprawy z tego, że ich funkcjonalność oparta została na rozwiązaniach z zakresu SI:
1. Search
W 2005 r. poszukiwanie konkretnego produktu na dowolnej witrynie ecommerce za pośrednictwem wyszukiwarki zwykle nie przynosiło zadowalających efektów, chyba że osoba poszukująca znała dokładnie jego nazwę lub tytuł. Dzisiejsze "wyszukiwanie" jest znacznie mądrzejsze, wydajniejsze i nie dotyczy tylko i wyłącznie wyszukiwarki Google, ale również większości platform ecommerce, takich jak Amazon, Target.com, czy na Netflix.
Trafność wyszukiwania w handlu elektronicznym i marketingu uległa poprawie dzięki tym samym czynnikom, które poprawiły jakoś "wyszukiwania" w ogóle, w tym:
- Technologie takie jak Elasticsearch są obecnie stosunkowo popularne, co pozwala małym sklepom internetowym na stosowanie bardziej zaawansowanych mechanizmów wyszukiwawczych, które wykraczają poza proste słowa kluczowe. Elasticsearch to silnik wyszukiwania oparty o Apache Lucene, który doskonale radzi sobie z dużą ilością danych, pozwalając na szybkie wyszukiwanie pełnotekstowe.
- Data-as-service (np. Indix) ułatwiają przesyłanie danych pochodzących z zewnętrznych źródeł, informując o rezultatach wyszukiwania online bez konieczności używania własnych modeli wyszukiwawczych.
- Inne drobne udoskonalenia technologiczne, takie jak: oprogramowanie do wykrywania typowych błędów pisowni, umożliwiające skalibrowanie błędów w odniesieniu do kontekstu całej frazy.
W przyszłości należy się spodziewać, że coraz więcej witryn eCommerce będzie podążało śladem Google podczas wdrażania autokorekt/sugerowanych korekt, "zaawansowanych" opcji wyszukiwania i innych ulepszeń.
2. Silnik rekomendacji
Obecnie silniki rekomendacji, czyli personalizowane rekomendacje w sklepie internetowym nie są rzadkością w świecie marketingu cyfrowego, ponieważ jest to technologia wyjątkowo doceniana, a nawet uwielbiana przez klientów. Np. zalecenia dotyczące zakupu innych produktów w Amazon są doskonale dopasowane do naszych potrzeb, Spotify zna nasz gust muzyczny i potrafi nam zasugerować utwory, które na pewno nam się spodobają.
Dzisiejsze wyrafinowane rekomendacje wykraczają poza prosty, wymyślony przez ludzi zestaw wskazówek, czy nawet zwykły zestaw historycznych ocen pochodzących od innych użytkowników. Mechanizm rekomendacji (inaczej "system polecający") może bazować na zróżnicowanych danych w celu wyciągania wniosków o zachowaniach użytkowników.
3. Programmatic Advertising
Prosta reklama emitowana w modelu Programmatic to zautomatyzowany proces zakupu i sprzedaży zasobów reklamowych łączący reklamodawców z wydawcami. Proces ten wykorzystuje technologię sztucznej inteligencji, m in. w celu określania stawek w czasie rzeczywistym dla zasobów reklamowych na kanałach mobilnych, display, wideo i sieciach społecznościowych, a nawet dla telewizji.
Technologie sztucznej inteligencji zawierają algorytmy, które analizują zachowanie użytkowników, co pozwala na optymalizację kampanii w czasie rzeczywistym w taki sposób aby można było docierać z reklamą do odbiorców najlepiej reagujących na dany przekaz reklamowy. Platformy Programmatic mają możliwość gromadzenia danych o odbiorcach, a następnie precyzyjnego kierowania reklamy do właściwych użytkowników, niezależnie od tego czy dane na jego temat pochodzą z wewnętrznych zasobów Reklamodawcy (1st party date) czy zostaną pozyskane od zewnętrznych dostawców danych (3th party date).
4. Prognozowanie w Marketingu
Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań danych marketingowych z zakresu Business Intelligence jest zdolność do przewidywania przyszłości, która może być wzbogacana rozwojem SI.
Duże firmy analityczne, takie jak Rapidminer, Birst, Sisense i inni dążą do wypracowania standardów branżowych w zakresie analizy i prognoz biznesowych. Z uwagi na dużą ilość danych marketingowych (liczby kliknięć, wyświetleń, czasu na stronie, konwersji, odpowiedzi na e-mail itp.) budowanie na ich podstawie modeli odbywa się dużo szybciej i lepiej niż w przypadku modeli opartych o dane np. z obszaru HR.
Zdolność do przewidywania efektów kampanii marketingowej może pomóc firmom nieustannie poprawiać metody ich prowadzenia.
5. Rozpoznawanie mowy/tekstu
W 2014 r czy nawet w 2015 r., możemy jasno stwierdzić, że chociaż chat boxy i rozpoznawanie mowy były interesującą ciekawostką z zakresu sztucznej inteligencji, to nadal nie miały one realnego wpływu na marketing i reklamę.
Począwszy od roku 2016 nastąpiła wzmożona popularyzacja interfejsów mowy i czatu w obszarze marketingowym. Niektóre z nich wyglądają obiecująco. Oto kilka przykładów takich zastosowań:
Amazon Echo - Echo odniósł znaczący sukces, przekształcając świat wirtualny w rzeczywistość. Wprowadził możliwość dokonywania zakupów przez użytkowników poprzez składanie zamówień głosowych. Można więc np. zamówić samochód Uber lub pizzę Domino korzystając z interfejsów mowy.
Facebook Messenger - Mając na celu połączenie światów online-offline w strategii ecommerce, Facebook Messenger pozwala użytkownikom zamówić samodzielnie kwiaty (a wkrótce dużo więcej) za pośrednictwem czatu.
Google i (podobno) Apple pracują obecnie nad przygotowaniem produktu konkurencyjnego dla Echo. Nowe rozwiązanie stanie się mówionym "centrum" inteligentnego domu, co pozwala sądzić, że może to być coś na miarę XXI wieku.
Przyszłość SI w marketingu
Ze sztucznej inteligencji korzystają obecnie największe światowe firmy takie jak Google, Facebook, Microsoft czy Baidu.
Raport „Sztuczna inteligencja w biznesie”, przewiduje wdrożenie systemów SI w latach 2016-2020 w USA, co najprawdopodobniej przyniesie 60 miliardów oszczędności. Według niektórych prognoz w roku 2040 sztuczna inteligencja dorówna możliwościom człowieka.
Mimo, że w marketingu i reklamie możemy obecnie znaleźć wiele zastosowań sztucznej inteligencji, poniżej przedstawiamy takie, które naszym zdaniem będą funkcjonowały w niedalekiej przyszłości:
1. Rozpoznanie obrazu
W stosunkowo niedalekiej przyszłości konsumenci korzystający z Internetu na desktopie lub na urządzeniu mobilnym mogą "wyszukiwać" wybrane produkty (lub podobne produkty), wcześniej wypatrzone na dowolnym zdjęciu znalezionym w sieci. Czynność ta może być bardzo prosta i będzie polegać na przyciągnięciu zdjęcia wybranego produktu, który chcielibyśmy zakupić lub poprzez użycie aplikacji do wybrania określonego zdjęcia znalezionego w wyszukiwarce Google. Firmy takie jak CamFind i ich konkurenci przeprowadzają już eksperymenty w tej przestrzeni.
2. Segmentacja klientów
Firmy takie jak AgilOne już teraz umożliwiają prowadzenie działań optymalizacyjnych w ramach komunikacji e-mail i treści stron internetowych, na podstawie ciągłego uczenia się zachowania użytkownika.
3. Tworzenie treści
Czy wiesz, że znaczna część artykułów dotyczących sportu i finansów jest pisana przez maszyny, a nie przez ludzi? Niektóre firmy znalazły sposoby na rozpoznawanie określonych zestawów informacji i budowanie na ich podstawie artykułów czytelnych dla ludzi, czasami niemożliwymi do odróżnienie od artykułów napisanych przez ludzi. W przyszłości opisy produktów i artykuły w całości mogą być przygotowywane właśnie przez maszyny.
Maszyny nie zastąpią człowieka i nie uczynią nas bezrobotnymi. Warto się jednak zastanowić jak można wykorzystać nowe rozwiązania i spojrzeć na sztuczną inteligencję jako partnera dla naszego biznesu.
Źródła:
https://www.techemergence.com/artificial-intelligence-in-marketing-and-advertising-5-examples-of-real-traction/
http://encyklopedia.pwn.pl
https://marketinglink.pl/
