Чому штучний інтелект краще думає про людей, ніж самі люди.
Що «Альберт» знає про нижню білизну
Спочатку DMP працювала з маркетинговими кампаніями, розробленими маркетологами Cosabella – оцінювала їхню ефективність, коригувала їх. Але поступово вона сама почала їх розробляти – і це їй вийшло краще, ніж у маркетологів.
Після деяких роздумів і тестів штучному інтелекту повністю передали в управління бюджет на маркетингові кампанії. Адже з'ясувалося, що система «Альберт» здатна переміщати бюджети до будь-якої з областей, якими він керує, і якщо точка результативності перевищує обсяг фінансування, вона може рекомендувати його збільшити. Завдяки платформі, за жодною з маркетингових кампаній немає недофінансування та немає перевитрати коштів, що раніше траплялося. Альберт працює без вихідних, своєчасно і без емоцій реагує на кризові ситуації на ринку. Головна перевага системи, на думку маркетологів Cosabella, полягає в тому, що Альберт не думає про людей так само, як люди думають про людей. Її підхід зовсім інший. Коли людина описує іншу людину, вона використовує зазвичай трохи більше десяти властивостей. Цифрова платформа бачить у кожної людини десятки особливостей.
ЯкDMPзнаходить клієнтів для нових продажів
Система ретельно протоколювала, хто заходив на сайт через банери чи самостійний пошук, хто цікавився тими чи іншими марками машин, хто був готовий записатися на тест-драйв і, отже, залишав інформацію про себе. Цю інформацію та інформацію з CRM система доповнювала даними з паблика в інтернеті. Так сформувалися гіпотези про основні профілі потенційних покупців і була зроблена попереднясегментація споживачів.
До речі, виявились нові перспективні аудиторії – за якими раніше не працювали. Наприклад, з'ясувалося, що на сайт приходить чимало власників машин однієї та конкуруючих марок. Виявилося, що це одна із найперспективніших цільових аудиторій, яка раніше не відпрацьовувалася.
Як створити інтелектуальну вирву?
Вирва, керована штучним інтелектом, працює вже більше року, завдяки їй взуттєвий бренд збільшив обсяги продажів більш ніж удвічі, причому зростання від кварталу до кварталу збільшується.
Як штучний інтелект захоплював маркетинг
Однак, як з'ясувалося, штучний інтелект у цьому фіаско не був винний: це з'ясувалося, щойно з ланцюжка виключили маркетологів. Їх замінили Look-alike-аналізом. У DMP завантажуються дані з CRM-системи або сегмент користувачів, які здійснили цільову дію на порталі e-commerce, і DMP за допомогою алгоритмів машинного навчання виділяє справжні цільові аудиторії і знаходить користувачів, «схожих» на цільову групу. Штучний інтелект може обробляти дуже багато параметрів (зазвичай кілька тисяч), яке характеризує кожного інтернет-користувача.
Перспективний інструмент
Аналітики із Econsultancy провели глобальне дослідження, присвячене DMP. 20% опитаних заявили, що почали використовувати DMP більше чотирьох років тому, хоча більшість респондентів, як і раніше, ставляться до штучного інтелекту як нового інструменту. При цьому в Північній Америці темпи зростання використання технології випереджали європейські. Однак у Європі відбувається скачок у використанні DMP.
DMP використовується насамперед для оптимізації маркетингових кампаній, а також маркетингового аналізу. Часткаорганізацій, які планують збільшити віддачу від використання платформ управління даними, збільшилася з 15 до 30%. DMP розглядаються як найважливіша інвестиція для реалізації маркетингової стратегії. Найбільш широко DMP проникли у цифрову торгівлю одягом, взуттям, косметикою, побутовою електронікою, автомобілями. Вони широко використовуються також у телекомунікаційному секторі та роздрібному банкінгу. Вже є цікаві приклади застосування таких систем у b2b.