6 трендов ИИ в маркетинге и поддержке пользователей в 2024

По данным портала ComNews в этом году искусственный интеллект использует каждая четвертая российская компания. Нейросети используют в агентствах недвижимости, онлайн-школах и медицине. Они автоматизируют рутину и экономят бюджеты, потому что могут выполнять функции нескольких сотрудников из разных отделов. 

В этой статье рассказываем, для каких задач компании используют ИИ в отделах маркетинга и поддержки пользователей. И каких результатов можно ждать от внедрения.

Как искусственный интеллект меняет маркетинг и поддержку

Основная заслуга инструментов на основе искусственного интеллекта в том, что они хранят и обрабатывают большие объемы данных. А значит, ускоряют часть задач маркетолога или менеджера поддержки и помогают принимать более обоснованные решения. 

В конце 2023 года «Авито Работа» опросили 300 российских компаний из разных отраслей. По итогу опроса: 

• 32% компаний планируют внедрять ИИ-решения в процессы маркетинга и поддержки в ближайшее время, 
• 35% не собираются внедрять ИИ-технологии, 
• 20% только начинают определять область применения ИИ-технологий в своем бизнесе.

Ниже мы расскажем, для каких задач можно применить инструменты с ИИ в разных отделах. Ну, вдруг ваша компания входит в те самые 20%. 

Автоматизация процессов

Только 6% компаний считают, что внедрение технологий и искусственного интеллекта не влияет на их скорость производства и продажи. Остальные 94% уверены, что внедрение инструментов с ИИ помогает им увеличивать конверсии и выручку. 

Алгоритмы искусственного интеллекта в маркетинге и поддержке используют, чтобы: 

• Проводить первичный скоринг. Компании активно тестируют инструменты с ИИ для оценки маркетинговых лидов. Вместо ручного разбора заявок после вебинара маркетологи используют алгоритм первичной оценки. Он сортирует заявки по нужным критериям. На старте компания получает сотни заявок, а в итоге — список наиболее целевых или «горячих». Для отдела поддержки такой скоринг помогает определять уровень удовлетворенности клиентов и приоритезировать запросы. 
  Составить такой алгоритм помогают сами AI-инструменты: достаточно создать промт, по которому инструмент будет сравнивать заявку со списком критериев. Это поможет свести ошибки к минимуму.   
  
• Расшифровывать интервью и записи. Часовые записи custdev интервью или демонстрации работы сервиса ключевому клиенту превращаются в текст за несколько минут. А дополнительные вопросы к ИИ помогают не тратить время на поиск ключевых мыслей. 

• Прогнозировать спрос. Инструменты с ИИ и алгоритмами машинного обучения помогают проанализировать поведение групп пользователей и предсказывать их поведение, а значит, и конверсии и выручку. Для маркетинга это источник данных для настройки маркетинговых кампаний, а для поддержки — инструмент работы с оттоком пользователей. 

Сегментация и персонализация

С сегментацией пользователей тоже справится ИИ. Он поможет быстро найти клиентов по ключевым параметрам и создать новый сегмент. 

Компании тестируют разные подходы к разделению базы на группы. Например, по частоте покупок в RFM-анализе, категориям товаров, реакции на маркетинговые кампании или низкая активность в личном кабинете. Все эти данные ИИ способен извлечь из базы клиентов и предложить новый сегмент для теста гипотезы и роста конверсии. 

Отсюда ключевой тренд в маркетинге и поддержке за последние пару лет — точечная персонализация. Пользователи ожидают от брендов индивидуального подхода и игнорируют общие рекламные сообщения. А вот персонализированный контент, предложенный в нужное время и в нужном канале, помогает стимулировать покупки и снижать отток.

Алгоритмы машинного обучения анализируют данные о клиенте, чтобы предложить ему подходящий товар в удобное время. Это уже персонализация на уровне конкретного клиента, а не сегмента. Персонализировать можно рассылки, рекламные объявления и контент на сайте. Например, алгоритм отслеживает действия клиентов на сайте, чтобы предсказать вероятность покупки в этой сессии или их возвращение на сайт в течение какого-то времени. Пользователям, которые похожи на сегмент тех, кто не совершает покупки, алгоритм показывает поп-ап с ограниченной по времени скидкой. Если алгоритм предсказывает, что клиент совершит покупку, то по-пап ему не показывают. 

Сообщение в поп-апе на сайте застройщика «Стрижи» персонализируют за счет упоминания недавних действий пользователя. Например, напоминают о брошенной корзине и показывают товары из нее.

У нас есть большая статья про то, как настроить всплывающие окна с примерами механик клиентов Carrot quest. 

А/B-тесты показывают, что автоматические рекомендации в рассылках работают лучше, чем собранные вручную. 

Нужного уровня персонализации проще добиться, если у компании есть большая база данных о клиентах. В этом помогают системы сбора данных о пользователях. А алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта помогают строить персонализированный маркетинг: создают уникальные сценарии общения для каждого покупателя. Они выбирают товары и услуги, которые могут заинтересовать разные группы клиентов. При подборе они ориентируются на историю просмотров и покупок, а также на данные пользователей с похожими интересами.

Carrot quest собирает и хранит всю информацию о посетителях вашего сайта. Все данные о действующих и потенциальных клиентах хранятся в карточке пользователя. Вы можете в любой момент отправить сообщение через любой инструмент и по любому вопросу. 

Интернет-магазин «DaVita-мебель» регулярно использует данные о пользователях для персонализации общения в разных каналах. 

Чтобы получить результат от персонализации, важно сосредоточиться на потребностях каждого человека. Понять, как сделать жизнь клиента лучше и удобнее может подсказать CJM. Если вам пока сложно персонализировать общение для узких групп и отдельных пользователей, разделите клиентов на сегменты по интересам и потребностям. Так будет проще делать целевые предложения.

Внедрение чат-ботов

79% компаний отмечают, что чат-боты положительно влияют на продажи. Боты решают множество задач бизнеса, автоматизируют процессы и разгружают команды. Чат-боты дают советы о товарах и помогают пользователям на первых этапах общения.

AI также обновил функционал чат-ботов для поддержки пользователей. Современные нейросети быстро обучаются и хорошо справляются с базовой поддержкой клиентов. Чат-боты с ИИ собирают данные о клиентах, фиксируют вопросы пользователей и дают ответ. Это позволяет экономить бюджет на команду. 

Клиенты Carrot quest уже подключают AI-бота к общению с клиентами. Его можно обучить на базе знаний компании, чтобы он отвечал на вопросы клиентов 24/7.

Какие задачи решает AI-бот от Carrot quest: 

• Разгружает поддержку. AI-бот заменяет первую линию поддержки и решает все типовые вопросы, про которые есть информация в базе знаний. 
• Отвечает в нерабочее время. AI-бот работает 24/7 с одинаковой скоростью. Формулирует ответ за минуту.
• Экономит бюджет на новых сотрудников. AI-бот стоит на 30% меньше, чем зарплата оператору первой линии поддержки.

Используйте нашу статью про AI сервисы для обслуживания клиентов, чтобы узнать больше о функционале AI-бота и выбрать подходящий сервис.

Создание контента

Опыт разных компаний показывает, что алгоритмы ИИ могут выполнять задачи начинающих авторов и дизайнеров. Результат все равно требует доработки, но это отнимает меньше ресурсов, чем создание контента с нуля.

Например, мы в команде маркетинга Carrot quest используем ChatGPT, чтобы писать текст, придумывать заголовки или расставлять ключевые слова в статье.

За 2 недели ChatGPT написал 17 SEO-статей про growth-маркетинг. Соответствие техническому заданию — 80%, что достаточно хороший показатель для текста от нейросети. 

Результаты выдачи Google:

• 4 ключа из наших статей по growth-маркетингу попали в ТОП-3;
• 7 ключей попали в ТОП-10;
• 12 ключей попали в ТОП-20.

Выводы

• ChatGPT в 4 раза сократил время на производство контента и разгрузил команду маркетинга. 
• Статьи попадают в ТОП выдачи, и их действительно читают. 
• Нейросеть пишет грамотно, умеет работать с ключами, но любит повторять одни и те же словосочетания.
• ChatGPT хорошо генерирует «поверхностный» контент, по которому уже есть информация в интернете, а вот уникальные экспертные материалы или кейсы написать не может.

А еще бот хорошо справляется с переводом текста на другой язык. По запросу он может сделать выжимку из текста или наоборот, написать статью на основе поста на другом языке. 

Анализ данных 

Инструменты с искусственным интеллектом позволяют анализировать действия пользователей до того, как они их совершат. Это помогает маркетологам анализировать данные о клиентах для прогнозирования рынка и действий покупателей, а команде поддержки — лучше понимать пользователя. Предиктивная аналитика — не новое направление, но оно становится все более совершенным благодаря развитию ИИ. Например, компании используют данные о целевых клиентах для составления портретов потенциальных клиентов и настраивают на последних самые конверсионные сценарии. 

Искусственный интеллект продолжит расширять возможности прогнозирования. Он позволит делать более точные оценки оттока пользователей, давать лучшие рекомендации по продуктам и многое другое. Например, продвинутая предиктивная аналитика даст возможность прогнозировать продажи, предсказывать эффективность кампаний и определять, какие продукты будут более востребованы у пользователей.

Исследование аудитории

Для небольших компаний проведение исследований — сложная и трудоемкая задача. Это ставит их в невыгодное положение по сравнению с крупными организациями, которые могут выделять под это целые команды. Сегодня с этой задачей может помочь искусственный интеллект.

Искусственный интеллект помогает в маркетинговых исследованиях — от ответов на вопросы по теме контента до описания работы различных инструментов и ответов на вопросы от лица потенциального клиента. За счет этого небольшие команды могут ускорить исследования, принимать более обоснованные решения и быстрее осваивать новые инструменты. 

Что еще появится в ИИ

Основная тенденция для развития ИИ сейчас — индивидуальные инструменты с искусственным интеллектом для каждой компании. Крупные компании уже тестируют собственные модели ИИ для внутренних задач. Например, найма сотрудников, написания писем и обучения продавцов. 67% опрошенных уверены, что к 2050 году искусственный интеллект позволит полностью автоматизировать подбор, уточняют в HeadHunter.

Еще один тренд, о появлении которого говорят эксперты — это единая модель, способная выполнять различные задачи. Этот помощник сможет бронировать перелеты, создавать сайты, писать текст и создавать визуал. 

По мере развития искусственного интеллекта расширяются возможности голосового поиска. В 2022 году 27% потребителей могли использовать его для платежей, сейчас эта цифра достигла 40%. Дальнейшее распространение голосового шопинга заставит маркетологов строить стратегии на голосовом опыте. 

В двух словах 

Тренды из списка выше уже работают и продолжат развиваться. Многие компании все еще не нашли применения ИИ в своих процессах. Но сейчас сервисы с искусственным интеллектом — не просто тренд, а полноценный инструмент для роста прибыли. Компании все чаще ищут сотрудников, которые умеют внедрять ИИ в свою работу и уже пользовались им. Присмотритесь к задачам из списка выше, если в вашей команде маркетинга или поддержки есть запрос на ускорение процессов и рост заявок.

Но помните, что ни один тренд не будет работать, если не принесет ценность клиенту или не впишется в ваши планы. А еще, то, что хорошо для одних компаний, не всегда подходит другим. Иногда полезнее сосредоточить усилия на методах, которые точно сработают для вас.