В маркетинге больше технологий, чем когда-либо прежде. Настолько, что четверть всех расходов на маркетинг сейчас приходится на технологии. По некоторым оценкам, технологические расходы CMO могут даже превзойти расходы CIO.

Текущая технологическая база в маркетинге охватывает такие концепции, как программные покупки, точный таргетинг, платформы данных о клиентах и ​​креатив на основе данных, среди прочего. Задача маркетологов состоит в том, чтобы спроектировать и предоставить персонализированный потребительский опыт, согласованный во всех точках взаимодействия, контекстуализированный с учетом индивидуальных потребностей и откалиброванный с учетом пути клиента по маркетинговой воронке. Конечно, более сложная задача состоит в том, чтобы сделать все это и многое другое в масштабе, и именно здесь индустрия ищет машинное обучение и ИИ.

Согласно одному исследованию, более половины лидеров маркетинга и почти три четверти высокоэффективных среди них сегодня уже используют ИИ. Ожидается, что использование ИИ будет расширяться гораздо быстрее, чем другие маркетинговые технологии.

Ожидания маркетологов от машинного обучения и искусственного интеллекта можно разделить на три основные темы: эффективность, персонализация и инновации.

Когда дело доходит до персонализации, большинство маркетологов уже изучают возможности на разных этапах пути к покупке. Однако машинное обучение и искусственный интеллект могут помочь им еще больше отточить свои стратегии гипер-персонализации в масштабе и максимизировать склонность к покупкам. Наряду с повышением эффективности маркетинга происходят дополнительные улучшения операционной эффективности, включая снижение затрат на приобретение и повышение эффективности расходов.

Однако инновации в маркетинге и клиентском опыте — это основное ожидание от новых технологий, таких как машинное обучение и искусственный интеллект. Это выходит за рамки возможности автоматизировать рутину — например, автономную закупку медиа — и поднять планку производительности в каждом маркетинговом процессе на пути клиента. Эти технологии могут открыть совершенно беспрецедентные возможности для инноваций, предоставляя ранее недоступную информацию о покупательском поведении и эффективности маркетинга.

Но есть проблемы, ключевыми из которых являются проблемы безопасности и бюджетные ограничения. Но в решении этих проблем наблюдается быстрый прогресс. Например, RISELab Калифорнийского университета в Беркли предлагает два возможных подхода к защите систем ИИ с использованием аппаратных и программных анклавов, изолированных от ненадежной среды. Точно так же компонуемые системы ИИ могут позволить маркетологам с ограниченным бюджетом ускорить разработку и внедрение ИИ. По словам поставщика программного обеспечения для интеллектуальной автоматизации WorkFusion, эти системы могут разбивать сложное программное обеспечение на модули и помогают снизить затраты и улучшить управляемость в масштабе.

Кроме того, есть более широкие проблемы, такие как то, что определяет BCG, разрыв между амбициями и исполнением, а также общая нехватка талантов в области машинного обучения/ИИ. Несмотря на то, что большинство корпоративных руководителей, в том числе руководителей отдела маркетинга, верят в способность ИИ преобразовать их бизнес, едва ли четверть из них уверены в способности своей организации определить бизнес-стратегию ИИ.

Маркетинговым организациям необходимо будет определить бизнес-стратегию ИИ, если они хотят использовать возможности машинного обучения и ИИ в качестве решения пути клиента, а не точечного решения. По мере развития технологий многие из их проблем, в том числе касающиеся конфиденциальности, безопасности и даже контроля над брендом, вскоре будут решены.