Подарите «Ведомости»

Партнер проекта «Яндекс»

Новый маркетинг

От редакции. Как искусственный интеллект меняет отношения с потребителем

Нас раздражает навязчивая реклама. Она прерывает наши занятия: включается в середине фильма по телевизору, всплывает на сайтах, когда мы читаем интересный материал. Мы все меньше замечаем баннеры и пытаемся оградить себя от рекламного шума: каждый третий российский пользователь применяет программы для блокирования рекламы в интернете, еще 13% планируют это делать, свидетельствуют данные Deloitte.

В 2017 г. исследовательское агентство Forrester выпустило исследование под заголовком «Конец рекламы в том виде, в каком мы ее знаем». Главный вывод, как можно понять из названия, – потребителям больше не нужна реклама в привычном виде. У нас все меньше времени на то, чтобы нас прерывали. Но в то же время мы все легче полагаемся на умные алгоритмы, помогающие принимать решения.

Как успевать меняться вслед за стремительно трансформирующимся миром? Кажется, нет сегодня отрасли, в которой не искали бы ответа на этот вопрос. Маркетинг меняется, пытаясь так наладить коммуникацию с потенциальными покупателями и клиентами, чтобы она не раздражала их, была персонализированной и уместной. В конечном счете это означает более тесную связь с потребителем. В основе этой трансформации лежат технологии – в первую очередь искусственный интеллект и анализ больших данных.

К 2020 г., по расчетам компании Gartner, 85% взаимодействий между компаниями и потребителями будет осуществлять искусственный интеллект. Главный аргумент адептов нового маркетинга – алгоритмы могут найти индивидуальный подход к каждому из миллионов. Это ключ к потребителям. По данным Marketing Insider Group, 78% пользователей интернета в США сообщили, что их желание купить товар возрастает, когда они видят релевантную, подходящую именно им рекламу.

Искусственный интеллект уже предсказывает 16 из 17 победителей «Оскара», выигрывает в го у профессиональных игроков и узнает конкретного кота на входе в хозяйский дом по морде. Многие решения машины принимают лучше человека – например, диагностируют рак. Теперь они рисуют картины и пишут музыку в стиле великих художников и композиторов. И уж точно эффективнее человека умеют организовывать маркетинговые коммуникации – они могут предсказывать желания конкретного потребителя и подбирать релевантную для него рекламу.

$26–39 млрд

составили вложения в технологии, связанные с искусственным интеллектом, в 2016 г., по подсчетам McKinsey. Подавляющее большинство этих денег – от $20 млрд до $30 млрд – вложили технологические гиганты (причем 90% их вложений – R&D), $6–9 млрд могли составить венчурные и прямые инвестиции. Оценки общей суммы за 2017 г. нет, но вложения одних только венчурных инвесторов могли составить уже до $12 млрд, по оценке KPMG. К 2025 г. программные продукты, связанные с искусственным интеллектом, могут принести выручку в $89,8 млрд, ожидает компания Tractica (в 2016 г. – $3,2 млрд). Из пяти направлений развития технологий искусственного интеллекта – роботы и автономный транспорт, компьютерное зрение, языковые технологии, виртуальные агенты и машинное обучение – на последнее приходится 60% инвестиций, по оценке McKinsey. Внедрение искусственного интеллекта за пределами технологического сектора находится на ранней, часто – на экспериментальной стадии. Только 20% из опрошенных консультантами руководителей 3000 компаний сообщили, что используют какие-либо связанные с искусственным интеллектом технологии. Из 160 изученных кейсов только в 12 случаях речь шла о коммерческом внедрении таких технологий (опрос руководителей более чем 3000 компаний из 14 секторов более чем в 10 странах, опубликован в 2017 г.). Самые «продвинутые» в использовании искусственного интеллекта секторы – технологический и телекоммуникационный, автомобильный и финансовый. Средний уровень – ритейл, медиа и индустрия развлечений, а также потребительские товары. Слабее всех продвинулись компании, занимающиеся образованием, здравоохранением, туризмом и путешествиями, по наблюдениям McKinsey.

СвернутьПрочитать полный текст

У человека уйдут годы на то, чтобы подобрать персонализированную коммуникацию хотя бы для сотни тысяч пользователей, у алгоритма это занимает меньше минуты. Но при условии, что у него есть данные. Именно большие данные сделали возможным взрывной рост технологий искусственного интеллекта – на них он учится, анализирует, их он использует, чтобы предсказывать поведение человека и, наконец, показывать ему то рекламное сообщение, которое убедит его купить товар или услугу.

Пока одно из главных ограничений для развития машинного интеллекта в том, что человеку, чтобы чему-нибудь научиться, достаточно гораздо меньшего объема данных, чем машине. Директор по технологиям Yandex Михаил Парахин любит приводить пример с кошкой и собакой: человек, однажды увидевший кошку, с собакой ее не перепутает почти наверняка. Алгоритму одного знакомства пока еще мало.

2,2 млрд гигабайт

Информацию производят ежедневно все люди и устройства на Земле (данные за 2016 г.). 90% всех данных в мире созданы за последние два года, подсчитывали в 2017 г. специалисты IBM.
Именно взрывной рост объема доступных данных сделал возможным быстрое развитие технологий искусственного интеллекта в последние годы. Первые теоретические обсуждения возможности создания машинного интеллекта появились еще в 1940-х гг., а одной из первых работ, заложивших основы искусственного интеллекта, считается статья «Вычислительные машины и разум», которую в 1950 г. опубликовал британский математик Алан Тьюринг. Для решения вопроса, могут ли машины думать, Тьюринг предложил стандартный тест: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы – ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор».

Но зато алгоритмы уже умеют придумывать креатив, быстро тестировать его, исправлять ошибки и запускать рекламные кампании. В этом они точно эффективнее людей, чему доказательством цифры: рынок основанного на данных маркетинга растет на 34% в год в мире и на 71% в год в России.

Новые технологии и подходы рождаются постоянно, их уже столько, что даже краткое знакомство с каждой из них может занять всю человеческую жизнь. Уже сегодня, чтобы покрыть все специальности, связанные с интернет-рекламой, рекламному агентству пришлось бы нанять 62 специалистов, подсчитал вице-президент Dentsu Aegis Network по стратегическому развитию Андрей Чернышов. А маркетологи продолжают искать волшебную кнопку, которая позволит увеличить продажи, создавая все новые и новые технологии. О том, как ориентироваться в этом новом мире, – в колонках Чернышова и директора по онлайн-маркетингу Ozon.ru Константина Баяндина.

Технологии с каждым днем умеют все больше, инструментарий маркетологов, желающих достучаться до наших сердец (и кошельков), становится все разнообразнее, но на другом конце этой коммуникации по-прежнему живой человек. Его мозг по-прежнему обрабатывает 11 млн бит информации в каждый момент времени и отфильтровывает из них 50 нужных. Ему свойственны искажения восприятия, а решения он отнюдь не всегда принимает рационально. И изменить это технологиям пока не удалось.

Развитие искусственного интеллекта сделало актуальными вопросы, прежде лежавшие в поле интересов писателей-фантастов. Заменят ли роботы людей? Как строить отношения с алгоритмами? Безопасны ли они? Можно ли доверять результатам их работы? Наконец, чем займутся люди, если всю их работу смогут выполнять машины?

Есть и более прагматические вопросы. Есть ли у машины право на ошибку? Избавлена ли она от когнитивных искажений? Кого мы простим за ошибку скорее – человека или машину? Об этом – в видеоинтервью нобелевского лауреата Дэниэла Канемана и директора по маркетингу сервисов Яндекса Андрея Себранта.

Вернуться к номеру