Практические примеры использования в маркетинге для трансформации взаимодействия с клиентами.
Генеративный ИИ обладает потенциалом радикально преобразить маркетинг, сочетая персонализацию и эффективность для создания увлекательного клиентского опыта, который способствует связи с брендами. Однако маркетологи и торговцы только начинают осознавать все возможности его применения.
Революция в области ИИ началась с автоматизации повторяющихся задач и цифровизации традиционных методов. Но мы можем переосмыслить саму суть маркетинга, объединяя креативность с интеллектом, персонализируя взаимодействие с клиентом и быстрее выходя на рынки.
В этом обзоре представлены семь реальных примеров использования генеративного ИИ, где он становится не просто инструментом, а переворачивает всю игру для маркетологов. От оптимизации создания контента до улучшения взаимодействия с клиентами с помощью дополненной реальности, эти примеры демонстрируют, как можно использовать многосторонние возможности ИИ для получения не только более быстрых, но и более умных и креативных решений.
1. Генеративный ИИ для электронной коммерции: описания товаров
Создание описаний продуктов для обширного каталога товаров может быть утомительным процессом. Это требует тонкого баланса между увлекательным текстом, который находит отклик у людей, и текстом для SEO, обеспечивающим приоритет в поисковых системах.
Инструменты, такие как недавно анонсированный Shopify Magic или ChatGPT, могут быть использованы для автоматизации создания описаний продуктов с использованием ключевых слов и предложенных стилей. Amazon также не отстает и запустил инструмент генеративного ИИ, помогающий продавцам писать «захватывающие описания продуктов, заголовки и детали листинга» (по данным TechCrunch).
Почему это важно и что нас ждет в будущем
По данным Shopify, на их платформе насчитывается миллионы товаров без описаний. А продукция без содержательного описания снижает доверие потребителей и часто не продается. Сколько раз вы заходили на страницу товара в любом интернет-магазине и отказывались от покупки из-за отсутствия информации?
Но помимо очевидных сегодняшних преимуществ, я вижу возможности для будущих усовершенствований. Представьте себе AI-соавторов, создающих несколько вариантов описаний для товаров и одновременно тестирующих их на разных каналах. Динамическое A/B-тестирование персонализированных сообщений; а затем синтезирующих результаты для оптимизации контента на основе профилей потребителей.
Для более персонализированного подхода ИИ мог бы даже узнавать потребителя и адаптировать свой контент, чтобы установить эмоциональную связь. Вместо создания шаблонного контента страницы товаров и их описания могли бы быть индивидуализированы для каждого посетителя.
То, что важно для одного потребителя, например, "эти перчатки произведены этично", может быть не так важно для другого — "эти перчатки лучше всего подходят для катания на горных лыжах!" для действительно динамичного массового персонализированного взаимодействия.
2. Генеративный ИИ для вовлечения: QR-коды как цифровое искусство
Недавно меня заинтересовал потенциал искусства, созданного с помощью ИИ, который может изменить способы взаимодействия брендов с потребителями. Инновационное использование генеративного ИИ для смешивания данных идентификатора продукта с корпоративным брендингом может привести к созданию визуально потрясающих изображений.
Техники смешивания возможны с помощью инструментов вроде ControlNet для StableDiffusion или от новых стартапов в области ИИ, которые я тестировал в бета-версии с удивительно хорошими результатами. С помощью специально обученных моделей можно создавать новые изображения, трансформируя существующий код вместе с текстовыми подсказками. Смешивание использует встроенную в QR-коды функцию коррекции ошибок, что позволяет восстанавливать исходные данные, даже если они частично повреждены или закрыты.
Почему это важно, и что нас ждет
Вы, наверное, уже знаете, что QR-коды используются для маркетинга, трассировки продуктов, рекламы и многого другого. Но QR-коды часто выглядят скучно: это черно-белые, занимающие много места элементы в печатной продукции и упаковке товаров.
В ближайшем будущем маркетинга в розничной торговле мы можем представить себе возрождение QR-кодов и вписать брендинг в идентификаторы товаров.
Один пример показывает аппетитную стопку блинов, чтобы продать опыт растопленного масла для молочного бренда. В другом - стакан с газировкой на пляже, а водоросли на берегу ловко трансформировались в QR-код. Главное - продать опыт, а не продукт, верно?
С дополнительными улучшениями в смешивании изображений мы можем вскоре увидеть скрытые QR-коды в печатных или потоковых медиа.
3. Генеративный ИИ для многоканального взаимодействия
Теперь давайте возьмем предыдущий пример с QR-кодами и искусством, созданным с помощью генеративного ИИ, и добавим к этому элемент дополненной реальности (AR). Сочетание генеративного ИИ и AR может кардинально изменить опыт взаимодействия с клиентами в розничной торговле на разных каналах: в магазине, онлайн и даже после покупки.
Почему это важно и что нас ждет впереди
Маркетологи и рекламщики теперь могут задуматься о том, как удивить и порадовать потребителей вне зависимости от того, где они находятся — непосредственно с продукта, в печатных изданиях, в магазине, онлайн или через стриминговые медиа. Представьте новые возможности взаимодействия непосредственно с упаковки товара или с цифровых ценников на полках. Это позволит брендам действительно переосмыслить будущее розничной торговли.
Переосмыслите более захватывающие "как сделать" или объяснения для продуктов, или более увлекательные процессы после продажи, такие к��к регистрация продукта или подписка на гарантию. Мне не терпится выбросить эти сложные печатные схемы из IKEA в пользу увлекательного AR-опыта, который поможет мне сконструировать мою следующую книжную полку Billy.
4. Генеративный ИИ для разработки клиентских персон
Генеративный ИИ обладает способностью создавать сложные и специализированные клиентские персоны, анализируя данные из истории покупок, интересов и других сторонних источников данных. Для брендов персона служит представлением группы потребителей, основанной на данных, которые помогают маркетологам понимать поведение, потребности и возможности.
Примером может служить персона, созданная генеративным ИИ в ходе недавнего эксперимента с использованием реальных данных транзакций в крупной сети продуктовых магазинов. Подробный анализ чеков из Kroger, разработка персон, анализ и предложения маркетинговых кампаний подробно описаны в исследовании "ChatGPT против директора по маркетингу", в котором я тестировал маркетинговые способности ИИ для удержания клиентов и повышения их лояльности.
Классификация персон является основополагающим шагом в маркетинге по нескольким причинам:
Понимание аудитории: Персоны представляют собой сегменты целевого рынка компании, что позволяет маркетологам понять потребности, цели, болевые точки и поведение своей аудитории. Это помогает создать более яркое представление о том, кто такие клиенты, что крайне важно для создания резонансных сообщений.
Настройка коммуникации: Имея четкую персону, маркетологи могут разрабатывать и адаптировать свои коммуникационные стратегии таким образом, чтобы они напрямую отвечали конкретным потребностям и желаниям различных сегментов, что делает коммуникацию более индивидуальной и эффективной.
Составление карты путешествия клиента: Персоны помогают визуализировать путешествие клиента, выделяя различные точки соприкосновения, в которых компании могут взаимодействовать и оказывать влияние, что в конечном итоге повышает качество обслуживания клиентов. Кроме того, мы можем использовать генеративный ИИ для составления маршрута клиента (этот вариант использования рассматривается ниже).
Контент-стратегия: Они направляют создание целевого контента, обеспечивая соответствие маркетинговых усилий тому, что интересует аудиторию и как она потребляет информацию.
Почему это важно и что нас ждет в будущем
Автоматизация создания персон с помощью генеративного ИИ может означать возможности масштабирования и снижение затрат, связанных с исследованиями и разработкой. Маркетологи смогут генерировать большее количество персон для представления нишевых сегментов рынка, что вручную может быть непрактично из-за ограниченности ресурсов. Кроме того, по мере изменения рыночных условий системы ИИ могут в реальном времени обновлять персоны, обеспечивая соответствие маркетинговых стратегий текущим поведениям и предпочтениям клиентов.
Кроме того, маркетологи смогут реализовывать персонализацию на большом масштабе. Представьте гиперперсонализированные маркетинговые кампании для каждой персоны, что приведет к оптимизированной целевой аудитории. Глядя в будущее, можно предположить, что ИИ будет использовать прогнозные модели для прогнозирования того, как могут измениться поведения персон со временем, и заранее предвидеть потребности различных групп клиентов до того, как они станут очевидными.
5. Генеративный ИИ для раскадровки путешествий клиентов
Благодаря достижениям DALL-E 3 практически каждый может за считанные секунды создать графические раскадровки путешествия клиента. Визуализаторам или маркетологам, которым необходимо передать сложные рабочие процессы другим, часто проще воспользоваться графикой, нежели перечислением пунктов.
Комикс-стиль стендов теперь легко доступен с использова��ием инструментов вроде ChatGPT или Bing Image Creator, которые используют технологии DALL-E.
В этом примере используется простой язык для описания сцены:
Покупатель бродит по голографическому онлайн-торговому центру, ошеломленный множеством вариантов. На помощь приходит AI-помощник в покупках: предлагает персонализированные рекомендации и четкие инструкции. Транзакция? Гладкая, как шелк. Прямая доставка потребителю. И это не только наш одинокий покупатель; вся городская среда будущего живет эффективностью розничной торговли!
Почему это важно и что нас ждет впереди
Несмотря на то, что при рендеринге текста с помощью генеративного ИИ все еще встречаются опечатки, время исполнения перевешивает недостаток совершенства. Маркетологи и дизайнеры, которым необходимо оперативно работать над ранними итерациями, теперь могут делать это быстро и экономично - почти со скоростью мысли. Затем, когда общая тема утверждена, дизайнеры могут взяться за перо и проиллюстрировать окончательный вариант.
6. Генеративный ИИ для визуального мерчердайзинга
Планограммы в розничной торговле, инструменты визуального мерчендайзинга, определяющие, как продукты должны размещаться на полках и стендах магазинов, являются не просто схемами. Это стратегические планы, предназначенные для оптимизации видимости товара, увеличения покупок клиентами и повышения общего объема продаж. Эти схемы разрабатываются посредством тщательного процесса, который учитывает такие факторы, как размер продукта, категория и популярность, а также планировку магазина и демографическую информацию.
В крупных магазинах задача создания и управления планограммами усугубляется в геометрической прогрессии. Обширный ассортимент продуктов, наряду с частыми изменениями в поведении и предпочтениях потребителей, часто делают процесс обновления планограмм чрезвычайно сложным. Это часто приводит к неоптимизированному размещению товаров, что может снизить продажи и удовлетворенность клиентов.
Генеративный ИИ имеет потенциал оптимизировать разработку планограмм, обрабатывая и изучая огромный объем данных. Представьте систему, которая отслеживает эффективность каждого товара на полках, понимает тонкости покупательских поведений и динамически корректирует размещение продуктов для обеспечения максимального товарооборота. Этот интеллектуальный процесс устраняет догадки и человеческие предубеждения, фокусируясь на том, что действительно важно: эффективная продажа продуктов.
Но возможности генеративного ИИ не ограничиваются оптимизацией. Используя такие художественные инструменты генеративного ИИ, как StableDiffusion и Midjourney, мы можем автоматизировать создание уникальных планограмм, эффективно создавая "цифрового двойника" розничной среды. Это не только сэкономит бесчисленные часы, потраченные на ручное создание планограмм, но и обеспечит более точный и эффективный план размещения товаров.
Почему это важно и что нас ждет в будущем
Что, если бы мы могли разместить товары на полках таким образом, чтобы сами по себе они формировали QR-код, видимый с определенного угла или расстояния? Мы могли бы интегрировать тонкие, интерактивные маркетинговые кампании прямо в планограмму, создавая скрытый слой взаимодействия с клиентами.
Представьте, что клиент сканирует своим смартфоном полку в магазине и попадает в погружающий маркетинговый опыт, получает купон на скидку или участвует в забавной игре. Это способ преобразить шопинг в более увлекательный и выгодный для клиента опыт, что, в свою очередь, станет более прибыльным для ритейлера.
Этот инновационный подход к созданию планограмм не только захватывающий, но и ближе, чем мы можем думать. Выше представлен пример, который поделился изобретательный пользователь Reddit в теме «Как отправить секретное сообщение с помощью вашего фруктового прилавка».
7. Генеративный ИИ для брендового маркетинга
Представьте логотип бренда, который вы мгновенно узнаете — например, знаменитый Nike. Этот образ глубоко укоренен в наших умах благодаря последовательному, повторяющемуся и влиятельному маркетингу. Однако создание таких единообразных, ориентированных на бренд маркетинговых активов для различных кампаний и регионов — непростая задача. Это требует творческого видения, которое уважает идентичность бренда и одновременно учитывает уникальные культурные особенности разных рынков.
Здесь на помощь приходят инструменты генеративного ИИ, трансформирующие способы создания последовательных, соответствующих бренду и локализованных активов.
С помощью генеративного ИИ маркетологи могут сливать изображения вместе, позволяя брендам интегрировать их узнаваемые символы, логотипы или другие графические элементы в новый визуал автоматически. Представьте логотип Nike, вписанный в множество различных изображений — например, оживленный городской пейзаж для кампании уличной моды, спокойные горные хребты для продвижения туристического снаряжения или яркий карнавал для уникального ограниченного выпуска.
Эти локализованные, но последовательные визуалы можно автоматически создавать с помощью инструментов генеративного ИИ, таких как StableDiffusion ControlNet или Adobe. Вводя текст и ключевые слова, маркетологи могут инструктировать ИИ создавать активы, которые не только включают логотипы бренда, цвета и другие элементы брендинга, но и учитывают специфические потребности разных демографических групп.
Почему это важно и что нас ждет в будущем
Теперь давайте представим глобальные кампании, требующие локализации месседжа. С помощью генеративного ИИ маркетологи могут автоматизировать создание визуалов кампании, настроенных на резонанс с клиентами в Нью-Йорке, Токио, Сан-Паулу и дальше. Подумайте об этом — одна маркетинговая команда создает локализованные, культурно осведомленные и соответствующие бренду визуалы всего несколькими нажатиями клавиш.
Но речь идет не только о локализации. Генеративный ИИ также открывает двери к массовой персонализации, позволяя брендам динамически адаптировать свою графику к индивидуальным клиентам, сохраняя при этом последовательную идентичность бренда. Это может стать переломным моментом в эпоху, когда потребители все больше ожидают персонализированных впечатлений.
Речь идет не только об экономии времени и ресурсов, хотя это, безусловно, значительное преимущество. Речь идет о переопределении творческого процесса, о предоставлении маркетологам инструментов для создания работы, которая одновременно последовательна и динамична, глобальна и локализована, эффективна и влиятельна.
Времена статичных, универсальных маркетинговых активов скоро останутся позади. Вместо этого мы движемся к будущему, в котором маркетинговые визуальные средства будут такими же динамичными, разнообразными и персонализированными, как и клиенты, на которых они рассчитаны.
Генеративный ИИ - это не просто инструмент, это катализатор революции в маркетинге, и бренды, которые адаптируются и используют его возможности, окажутся в авангарде этой захватывающей новой эры.
