Як використовувати штучний інтелект у маркетингу: стратегія, виклики та перспективи

Нещодавно у статті видання Harvard Business Review було розглянуто, як generative AI змінює підхід до маркетингових стратегій. Автори аналізували потенціал та обмеження цієї технології, акцентуючи увагу на ключових аспектах її інтеграції в бізнес-процеси. Ми підготували короткий виклад найголовнішого, що допоможе зрозуміти, як найкраще використовувати можливості штучного інтелекту у маркетингу.

Новий рівень маркетингу: що змінює generative AI

Штучний інтелект давно став важливим інструментом для маркетологів, але останнім часом generative AI відкрив нові горизонти для створення контенту та персоналізації комунікації. Його можливості дозволяють автоматично генерувати рекламні тексти, статті, персоналізовані пропозиції, відео та навіть зображення. Це не просто підвищує ефективність роботи команди, а й відкриває доступ до нових форматів взаємодії зі споживачами.

Дослідження Salesforce показує, що 96% маркетологів уже використовують або планують використовувати generative AI у своїх стратегіях. Однак лише 32% компаній повністю інтегрували цю технологію в маркетингові процеси. Головна причина — необхідність адаптації нових рішень, визначення оптимальних сфер застосування та управління ризиками.

Generative AI vs. аналітичний AI: який вибір правильний

Generative AI — це не єдиний тип штучного інтелекту, який може бути корисним у маркетингу. Різниця між ним і аналітичним AI суттєва. Якщо generative AI створює новий контент, то аналітичний AI працює із структурованими даними, аналізуючи поведінку клієнтів і прогнозуючи їхні рішення. Тому ідеальна стратегія полягає в комбінації обох технологій.

Наприклад, якщо компанія хоче відправити клієнтам персоналізовані пропозиції, аналітичний AI допоможе визначити, який товар найімовірніше зацікавить конкретного споживача. У той же час generative AI створить унікальний текст або візуальний контент, що зробить пропозицію більш привабливою. Таке поєднання дозволяє значно підвищити ефективність маркетингових кампаній.

Підписуйтеся на наші соцмережі

Як обрати між загальними та кастомізованими AI-моделями

Ще одне важливе питання — це вибір між використанням загальних або спеціалізованих AI-моделей. Найпоширеніші рішення, такі як OpenAI або Google Gemini, працюють із загальнодоступними даними, що дозволяє швидко впроваджувати їх у бізнес. Проте вони можуть не враховувати специфіку конкретної компанії або потреби її аудиторії.

Кастомізовані AI-моделі, такі як Jasper або BloombergGPT, навчаються на унікальних корпоративних даних, що робить їх ефективнішими у вузькоспеціалізованих завданнях. Наприклад, у сфері фінансових технологій або юриспруденції використання таких моделей дозволяє досягти більшої точності та релевантності результатів.

Один із найбільш перспективних підходів — це гібридна стратегія, яка поєднує загальні AI-моделі з власними даними компанії. Така технологія називається Retrieval-Augmented Generation (RAG) і вже використовується великими брендами для підвищення точності AI-відповідей та мінімізації ризиків неправильних прогнозів.

Чи потрібна перевірка контенту людиною

Одним із головних викликів generative AI залишається питання контролю якості контенту. У деяких випадках AI-генерований текст можна використовувати без додаткового редагування, наприклад, при створенні узагальнених оглядів відгуків клієнтів. Однак у більш складних ситуаціях, таких як написання юридичних документів або офіційних пропозицій, помилки можуть призвести до серйозних наслідків.

Прикладом є кейс компанії Air Canada, коли її чат-бот надав клієнту знижку, яку згодом компанія відмовилася визнавати. Суд зобов’язав компанію виконати обіцянку бота, що стало важливим прецедентом у сфері використання AI у бізнесі. Це доводить, що рівень людського контролю має залежати від ризиків, пов’язаних із застосуванням AI-інструментів.

Чотири підходи до впровадження AI у маркетинг

При виборі AI-інструментів компанії можуть використовувати один із чотирьох підходів залежно від потреб бізнесу:

Generative AI стає потужним інструментом для маркетингу, але його використання потребує стратегічного підходу. Поєднання generative та аналітичного AI дозволяє отримати найкращі результати, а вибір між загальними та кастомізованими моделями має ґрунтуватися на потребах бізнесу.

Перевірка контенту людиною є важливим етапом у високоризикових сферах, і компанії повинні ретельно оцінювати потенційні ризики перед впровадженням AI-рішень. Вибір підходу до впровадження AI залежить від рівня необхідної точності, бюджету та швидкості процесів. У майбутньому технологія generative AI стане ще більш доступною та адаптованою, що відкриє ще більше можливостей для маркетингових стратегій.

Цей матеріал підготовлений на основі інформації з відкритих джерел. Редакція самостійно відбирає ключові факти, аналізує їх та структурує за допомогою AI-інструментів.