Як штучний інтелект змінює підхід до персоналізації в маркетингу

Ідея персоналізації виникла задовго до початку цифровізації маркетингу. Зазвичай вона спиралася на дані, отримані шляхом опитувань споживачів, та демографічні показники, отже, мала низьку точність. Диджиталізація дала змогу суттєво збільшити масиви даних та краще робити висновки про те, чого потребують клієнти. Втім, навіть така персоналізація була доволі обмеженою. Скажімо, компанії могли пропонувати рішення для певних великих груп споживачів, але про справжній індивідуальний підхід переважно не йшлося.

Штучний інтелект змінив це. Нарешті стало можливим автоматизувати “розуміння” кожного окремого клієнта та запропонувати йому те, що вважатиме цінним саме він. Сьогодні алгоритм може проаналізувати історію покупок та переглядів, врахувати інші доступні дані про людину — та запропонувати їй вигідну пропозицію на товар, який може її зацікавити. Наприклад, косметична компанія Yves Rocher впровадила персоналізовані рекомендації у режимі реального часу, що спричинило зростання рівня покупки рекомендованих товарів у 11 разів.

Тож не дивно, що організації вбачають велику цінність у ШІ-персоналізації. У звіті The State of Personalization 2024 компанія Twilio Segment наводить дані опитування 500+ бізнес-лідерів із різних країн:

• 89% респондентів вірять, що у найближчі три роки персоналізація є безцінною для успіху їхніх компаній,
• 73% опитаних лідерів вважають, що застосування ШІ докорінно змінить персоналізацію та маркетингові стратегії,
• 85% бізнесів планують змінити свою маркетингову стратегію, аби вона відповідала побажанням споживачів-зумерів.

За даними McKinsey, використання генеративного ШІ часом дозволяє прискорити створення персоналізованого контенту у 50 разів. Зокрема, ШІ-інструменти можна використати:

• На етапі продукування контенту: для генерації ідей, написання тексту, вибору типу матеріалів (статичні, відео тощо), додавання тегів із метаданими до готових матеріалів та збереження їх у системі управління цифровими активами (digital asset management system, DAM).
• На етапі активації: для обробки запитів на отримання контенту з системи управління цифровими активами та надання відповідних креативів із потрібними параметрами (розмір, формат тощо) для різних каналів. 
• На етапі оцінки ефективності: для точнішого відстеження показників результативності контенту чи кампаній. Скажімо, маркетологи за допомогою ШІ-інструментів можуть зрозуміти, які версії креативу спрацювали найкраще, з яких каналів була найбільша віддача тощо. 

Наприклад, McKinsey розповідає про європейську телекомунікаційну компанію, яка вирішила змінити свою маркетингову стратегію у бік персоналізованих повідомлень, створених за допомогою ШІ. Ідея полягала у тому, щоб визначати “найкращий наступний крок” для кожного користувача і стимулювати його це здійснити. Алгоритми машинного навчання, які застосувала компанія, брали до уваги чимало чинників: вік, стать, використання даних людиною тощо. Тож текстові повідомлення сприймалися як персональні. 

Через декілька місяців компанія оцінила результати експерименту. Виявилося, що користувачі, які отримували такі персоналізовані повідомлення, виконували “найкращі наступні кроки” на 10% частіше, ніж клієнти, яким надходив неперсоналізований контент. 

Є ще чимало можливостей для персоналізації контенту, ось лише декілька з них:

• Кастомізований вебсайт. Наприклад, компанія HP Tronic продає споживчу електроніку на ринках Чехії та Словаччини. Вона змогла збільшити коефіцієнт конверсії нових відвідувачів у клієнтів на понад 130% завдяки використанню персоналізованих веблеєрів. Цей тип банерів може з’являтися на деяких сторінках для обраної аудиторії, але не у вигляді спливаючої реклами, яка часто дратує користувачів та блокується програмним забезпеченням. Коли новий відвідувач потрапляв на сайт, він бачив веблеєр з ваучером на 20 євро — і міг одразу скопіювати код знижки та використати його для покупки.
• Персоналізовані електронні листи. Скажімо, британський косметичний бренд Benefit Cosmetics використав ШІ-інструменти у кампанії Blush Launch: до, під час і після запуску нової лінійки продукції. Аудиторію розділили на декілька сегментів: наявні покупці, VIP та список очікування. На першому етапі електронні листи формували обізнаність про майбутній запуск та стимулювали реєструватися до списку очікування. А на старті компанія відстежувала дії клієнтів та надсилала їм персоналізовані листи, щоб спрямувати їх до наступних кроків. Результатом цих дій стало підвищення кліків (click-through rate) на 50%.
• Персоналізована реклама. ШІ-інструменти дозволяють формувати рекламу в режимі реального часу, залежно від інформації про споживача (демографічні дані, поведінка у соцмережах тощо). Подібні оголошення мають більше шансів “зачепити” потенційного клієнта, ніж реклама, створена для всіх.

Окрім персоналізованих рекомендацій, як-от у Netflix чи Amazon, та кастомізованого контенту, ШІ-інструменти можуть допомогти полегшити взаємодію з клієнтами у режимі розмови. 

Чат-боти аналізують дані про користувача та можуть пропонувати йому поради й рекомендувати товари або послуги. І вони можуть бути доступні цілодобово. Додатковою перевагою чат-ботів є збирання інформації про те, як саме клієнти роблять покупки, які у них купівельні звички й шаблони поведінки. Ці дані можуть стати джерелом цінних інсайтів для маркетологів.

Наприклад, найбільший британський оператор нічних барів та клубів Deltic Group отримував щороку понад 350 тис. повідомлень у Facebook Messenger. Проте лише на 10% з них клієнтська підтримка могла відповісти якісно. Проблема полягала у тому, що більшість повідомлень надходила пізно увечері, коли люди вирішували, куди піти, й оператори були перевантажені. Водночас спілкування з потенційними клієнтами у месенджері могло привести до продажу (бронювання столика чи приватної вечірки), тож компанія втрачала додатковий прибуток через обмеження служби підтримки.

Рішенням стало визнання, що кожне повідомлення може перетворитися на покупку, і використання віртуального помічника. Чат-бот визначає місцезнаходження клієнта та персоналізує відповіді залежно від цієї інформації. А також “проводить” покупця всіма кроками аж до бронювання, тим самим збільшуючи рівень конверсії. Це допомогло компанії збільшити продаж попередніх бронювань на 10%.

Швидше за все, подібних прикладів ставатиме дедалі більше. Адже, за даними опитування Twilio Segment, 58% управлінців вважають, що саме чат-боти на основі ШІ стануть тим чинником, що змінить правила гри в технологіях персоналізації у наступні п’ять років.

Окрім можливостей, є сенс подивитися й на ризики, які приховує поширення ШІ-інструментів для персоналізації. Один із них — приватність даних. Межа між персоналізацією та порушенням приватності доволі тонка, тому потрібно діяти обережно. Зокрема, компаніям варто:

• Розробити чітку політику конфіденційності даних споживачів і донести її до аудиторії.
• Надати користувачам можливість погодитися або відмовитися від передання персональних даних.
• Регулярно переглядати свою політику конфіденційності, стежити за змінами у законодавстві, зокрема європейским законом General Data Protection Regulation (GDPR) та американським California Consumer Privacy Act (CCPA).
• Інвестувати у нові технології захисту даних та навчати працівників основам безпеки використання даних. 

Ще одним викликом може стати надмірне використання ШІ. А що, як взаємодія компанії з клієнтом стане занадто механістичною? Щоб цього уникнути, варто вже на початку розділити зони відповідальності людини та алгоритмів. Наприклад, ШІ-інструменти здатні чудово впоратися з персоналізацією маркетингових активностей, але деякі завдання краще залишити за працівниками, як-от відповідь на скарги.

Використання ШІ можна і варто розглядати не як заміну людини, а як доповнення спроможностей новими вміннями. У такому випадку компанія не ризикуватиме втратити “людське обличчя”, але водночас і користуватиметься усіма перевагами сучасних технологій.