Маркетинг 5.0. Технологии следующего поколения

В области рыночных исследований компьютеры могут помогать маркетологам обрабатывать информацию и создавать рыночные симуляционные модели. Но в конечном счете маркетологи должны пользоваться своей мудростью для выявления реалистичных выводов и принятия правильных решений. Часто людям требуется отменять рекомендованные искусственным интеллектом решения.

Яркое этому свидетельство – это инцидент с авиакомпанией и участием Дэвида Дао, который был силой выдворен с рейса United flight в 2017 году. Четыре пассажира должны были освободить место для сотрудников авиакомпании, которым срочно потребовалось быть на борту самолета. Направленный на максимизацию прибыли алгоритм определил Дао как одного из пассажиров, которые должны покинуть самолет из-за того, что у него был статус покупателя «с наименьшей ценностью», которая оценивает пассажиров на основе статуса в программе лояльности часто летающих пассажиров и класса билета. Но значительный факт, который компьютер не смог распознать, – это то, что Дао – врач, которому было необходимо посетить пациента на следующий день. Бездумное следование предвзятости компьютера без учета эмпатии часто приводит к неверным решениям. Грубое обращение в этой ситуации также является свидетельством того, что не была учтена важность контакта с человеком в рамках клиентского опыта.

Совместные размышления людей и машин

Люди и машины могут также сотрудничать в конвергентном и дивергентном мышлении. Компьютеры известны своей способностью к конвергентному мышлению: определению закономерностей и кластеров в неструктурированных наборах данных, которые включают не только текст и числа, но также изображения и аудиовизуальные записи. Человек, напротив, хорош в дивергентном мышлении: разработке новых идей и поиске новых потенциальных решений.

Эти взаимодополняющие функции имеют колоссальный потенциал, например в улучшении эффективности рекламы. Компьютеры могут быстро просматривать миллионы рекламных роликов и обнаруживать корреляции между базовыми креативными параметрами (цветовая схема, текст и схема размещения) и результатами (уровень осведомленности, эмоциональная привлекательность и конверсия в покупку). Это может быть сделано либо через предварительное размещение при тестировании творческих гипотез, либо путем аудита исторических данных об успешности рекламных кампаний. Компания Chase, например, использует искусственный интеллект от Persado для копирайтинга. В креативном тестировании программное обеспечение умудрилось превзойти экспертов-копирайтеров в получении наивысшей кликабельности. Выбор слов был сделан на основе массивной базы слов с рейтингом по их эмоциональной привлекательности.

Бренд-менеджеры и креативные рекламные агентства не должны воспринимать это как угрозу. Все еще никакая машина не может заменить человека в написании агентских брифов и создания рекламного текста с нуля – то есть в создании позиционирования бренда, который бы откликался у аудитории, и в переводе его в правильное сообщение. Компьютеры также не идеальны для разработки аутентичных и инновационных рекламных кампаний. Однако искусственный интеллект может помогать оптимизировать рекламу, подбирая лучше слова, цвета и схемы размещения.

Люди и машины при взаимодействии с клиентом

При взаимодействии с клиентом люди и машины могут также работать сообща. Обычно выбор канала зависит от сегмента клиента. Взаимодействия с людьми обычно закрепляются за многообещающими потенциальными покупателями и самыми ценными клиентами из-за высокой стоимости обслуживания. Тем временем машины занимаются квалификацией потенциальных покупателей, а также взаимодействием с низкоприбыльными клиентами. Сегментация сервиса позволяет бизнесу контролировать издержки, в то же время управляя рисками.

Agile-маркетинг – это последняя часть мозаики при внедрении маркетинга 5.0. Эта практика подходит под быстро меняющуюся и непредсказуемую бизнес-среду, с которой сталкиваются компании.

В самом деле, использование искусственного интеллекта для интерактивных целей рискованно. Ныне ликвидированный чат-бот Tay от Microsoft – этому пример. Обучаясь на оскорбительных твитах и отвечая провоцирующим пользователям, чат-бот начал постить в Twitter такие же оскорбительные сообщения. Бот был ликвидирован спустя всего 16 часов после запуска. Google испытал схожую проблему с алгоритмом распознавания изображений, который квалифицировал чернокожих друзей пользователей в категорию «гориллы». Компания исправила алгоритм, убрав совсем категорию «гориллы». Нечувствительность искусственного интеллекта – одна из самых больших угроз в управлении.