Как искусственный интеллект помогает создавать маркетинговые стратегии
ИИ открывает новые горизонты для маркетологов, освобождая их от рутины и направляя фокус на аналитику и креатив. О том, как нейросети помогают Demis Group формировать маркетинговые стратегии, рассказал Денис Чуприн, менеджер по продуктовому маркетингу Demis Group
Как появилась идея
Практически сразу после открытия широкого доступа к нейросетям агентство Demis Group начало тестировать их в различных задачах, чтобы изучить потенциал. В первую очередь внедрили в работу специалистов юзабилити и дизайна. Это позволило сотрудникам сократить время выполнения рутинных задач.
Например, если раньше перевод изображений в вектор занимал от 20 минут до часа, то благодаря нейросетям, в частности Vectorizer, удалось сократить это время до минуты. Однако подобных задач оказалось не так много — замена или удаление фона, водяных знаков и генерация концептов.
Особенно ИИ помогает в подготовке визуального контента в SMM — креативов для таргетированной рекламы и постов ведь зачастую клиенты не могут организовать полноценную фотосъемку продуктов. Заметим, что добиться результата под ключ только с помощью нейросетей не удалось. Дизайнеру агентства приходилось корректировать получившиеся креативы.
Также тестировали ИИ в работе с текстом. ChatGPT 4 действительно помогает ускорить написание некоторых блоков для сайтов примерно в 3 раза. Но и тут есть нюанс — ни о какой замене копирайтера, а тем более редактора речи пока не идет.
Если говорить о пользе ИИ в оптимизации бизнес-процессов и увеличении продаж, то здесь перспективной является работа с массивами данных, особенно во время построения маркетинговой стратегии. Именно это направление интересовало специалистов больше всего. К сожалению, мы не смогли найти ни одного готового решения, которое подходило для решения задач. Поэтому весь процесс от сбора данных до разработки и тестирования промптов провели самостоятельно.
Выбор нейросети и ее дообучение
В процессе подготовки мы протестировали различные нейросети и в итоге выбрали ChatGPT. Во-первых, эта нейросеть способна анализировать и интерпретировать большие объемы текстовых данных, что очень важно для понимания целевой аудитории. Во-вторых, она лучше других справляется с запоминанием контента. Кроме того, у нее получается аккумулировать огромное количество информации из интернета, что позволяет находить неочевидные инсайты для формулирования гипотез. Такая гибкость делает ее ценным инструментом для выявления всех нюансов в предпочтениях и интересах потребителей за несколько минут.
Ключевым моментом здесь является дообучение нейросети, от которого зависит точность и качество результата. Для этого мы использовали как собственные исследования рынка, так и данные клиентов, которые согласились их предоставить. Следующим этапом последовало обучение ИИ правильно анализировать нужную информацию. Для этого применяли классические схемы и популярные практики, основанные на идеях и концепциях таких специалистов как Филип Котлер, Александр Остервальдер, Ала Райс, Роберт Миллер, Стив Синнотт и Уильям Деминг.
Эти методики работают с сегментами и включают их:
- описание;
- целевой выбор;
- составление профилей;
- оценку потенциала;
- поиск ключевых потребностей;
- формирование гипотез, направленных на увеличение продаж.
Разработка и тестирование промптов для ИИ
Но мало дообучить нейросеть на релевантных данных, нужно добиться того, чтобы она смогла предоставлять правильные ответы на запросы пользователей. Да-да, мы про те самые промпты.
Составить промпт, пусть даже учитывающий несколько десятков переменных, — это даже не половина дела. Следовало убедиться, что нейросеть может адекватно реагировать на запросы и предоставлять полезную для разработки маркетинговых стратегий информацию. Сделать это для одного проекта несложно. Трудности начались, когда попытались масштабировать результат и использовать в качестве исходных данных другие отрасли, УТП и компании.
В процессе тестирования поняли, что формат «диалога с нейросетью» с регулярными корректировками гораздо эффективнее длинного промпта. Это позволило создать единую модель, которая легко адаптируется под разные отрасли и бизнесы. Главным критерием успеха была максимально исчерпывающая вводная информация о компании. То есть речь идет о настоящем брифинге клиента.
Чему еще научили ИИ
В итоге получили нейросеть, которая по минимальному описанию деятельности компании не только составляла сегменты ЦА, но и подробно расписывала их потребности и боли. Однако еще мы хотели научить ИИ выдавать практические рекомендации, которые можно сразу внедрять в работу.
Последовательность итераций следующая:
- Описание сегментов, включая такие параметры, как семейное положение, возраст и основные характеристики каждого сегмента.
- Выбор целевых сегментов рынка и оценка по таким критериям, как емкость, доступность, прибыльность и общий балл. Это помогло определить наиболее перспективные группы, на которые следовало нацелить маркетинговые усилия.
- Формулирование связок «проблемы — задачи потребителя — выгоды*» для каждого сегмента. Команда использовала нейросеть для генерации и тестирования различных гипотез, чтобы углубить понимание потребностей аудитории и получить неочевидные зацепки относительно ожиданий ЦА. На их основе потом сформировали гипотезы по задачам, проблемам и выгодам каждого сегмента.
*Проблемы — нежелательные результаты, риски и препятствия, связанные с задачами потребителя.
Задачи потребителя — то, что он старается делать в профессиональной и личной сфере, по его собственным словам.
Выгоды — результат или конкретные преимущества, которые хочет получить потребитель.
Безусловно, результаты работы ИИ — всего лишь ориентир, который используется для разработки полноценной digital-стратегии.
Есть ли профит от нейросетей
Одним из проектов, для которого маркетинговая стратегия разрабатывалась с применением ИИ, стал Soloma.tech. Это молодой маркетплейс с выбором мебельных комплектующих. Нужно было не просто выйти на рынок, а стать ведущим маркетплейсом мебельной фурнитуры в России.
Demis Group предстояло разработать и реализовать маркетинговую стратегию для привлечения поставщиков и покупателей на площадку. Для выполнения этой задачи опирались в том числе на данные, полученные с помощью ИИ. В целом применение промптов для генерации идей оказалось ключевым фактором в создании персонализированных и целевых маркетинговых кампаний для Soloma.tech.
Во многом за счет использования в рекламных объявлениях предложенных ИИ идей удалось достигнуть самого главного: площадкой заинтересовались, и сейчас на ней активно регистрируются новые поставщики и покупатели. Количество поставщиков увеличилось с 1 в январе до 54 на конец июля 2023 года.
Планы по дальнейшему развитию
После успешной реализации части стратегии с помощью промптов осознали, что подобный опыт может быть ценным для рынка. Так возникла идея создания «Нейромаркетолога», который уже доступен в бета-версии.
