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 как 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 использованием 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.