Drugi jezik na kojem je dostupan ovaj članak: English
Umjetna inteligencija već neko vrijeme budi duhove među analitičarima, novinarima i velikim umovima te kod svih koji se brinu kako će ih roboti zamijeniti na radnim mjestima. Briga je, po mišljenju CBInsights opravdana jer bi umjetna inteligencija u narednih pet do deset godina mogla preuzeti oko 10 miliona radnih mjesta. Nekoliko opipljivih primjera kako će umjetna inteligencija uticati na svakodnevni rad u marketing nudi Gareth Davies, osnivač i izvršni direktor kompanije Adbrain.
Analiza podataka za mase
Analiza i obrada podataka postaje mnogo manje zahtjevna i sve efikasnija. U prošlosti su robne marke i agencije zapošljavale ekipe analitičara podataka čiji je zadatak bio gradnja segmenata koji se temelje na uzorcima podataka prve vreste, koji se često spajaju sa drugorazrednim i trećerazrednim bazama podataka. Posao je uglavnom brzo zastarijevao i bio je otvoren za ljudske greške. Dok bi ekipa pripremila baze podataka, podatci u njima su već zastarjeli.
Danas nauka postaje sve dostupnija zbog otvorenih kodnih knjižica za strojno učenje i alata koji su naučnicima na raspolaganju te računarske infrastrukture u oblaku koja podržava umjetnu inteligenciju i strojno učenje (npr. Amazon AWS plus Apache Spark, Google Cloud Machine Learning Engine i Microsoft Azure Machine Learning Studio). To znači da je analitičarima potrebno manje vremena za analizu podataka i da imaju više vremena za traženje odgovora na pitanja o njima.
Upoznajte ponašanje kupaca
U marketingu strojno učenje sve više pomaže da se razumije i predvidi čovjekovo ponašanje što pomaže da se stvori dodatna vrijednost za potrošača. I pored toga što je za pripremanje prilagođenih marketinških kampanja još uvijek potrebna ručna obrada podataka.
Kada su oglašivačke kampanje dopunjene umjetnom inteligencijom, mogu mnogo više. Može analizirati da li se potrošač dobro odazvao na određen dio kreative i, primjereno tome, prilagoditi oglas za slijedeće objavljivanje. Potrošaču koji je nedavno posjetio trgovinu sa ciglama i malterom, može se pomoću geotargetiranja prikazati oglas povezan sa proizvodima koje je gledao u trgovini. Mapiranje identiteta potrošača sa strojnim učenjem marketingu će omogućiti preciznije i personalizirano kreiranje.
Poboljšajte korisničko iskustvo
Umjetna inteligencija već sad ima veliki uticaj na korisničko iskustvo pomoću alata kao što su Google Assistant, Amazon Alexa i Apple Siri. Digitalni pomoćnici su postali veliki dio našeg života i njihova uloga će sve više rasti.
Marketingaši razumiju i predviđaju potrošačevu interakciju sa strojevima. Pri tom se potrebno zapitati kako nove tehnologije oblikuju ponašanje potrošača i kako to utiče na osviještenost ili korisničko iskustvo s robnom markom? Kakva je uloga pretraživača i otkrivanja novih proizvoda, ako je glas glavna dostupna tačka na internetu? Kakvu ulogu imaju automatizirane pričalice roboti ili digitalni pomoćnici u tradicionalnom tržišnom lijevku i kako ćemo riješiti tu novu paradigmu?
Kada se pojavi mogućnost za predviđanje potreba potrošača – od pomoći pri izboru ulaznica za kino, do odgovora na česta pitanja o proizvodima i uslugama – može nam pomoći umjetna inteligencija.
Marketingaši mogu umjetnu inteligenciju iskoristiti za poboljšanje obrade podataka, mapiranje potrošačevog puta, optimizaciju ponude i poboljšanje općeg korisničkog iskustva. Jedan od načina je da poduzeće izađe izvan okvira marketinga i pomnogne se analizama podatkovnih baza i podrškom inženjerske i proizvodne skupine, a pri tom obezbijedi povjerenja vrijedne partnere i savjetnike.
