По мнению к.п.н., доцента Кафедры математики и анализа данных Финансового университета Магомедова Рамазана Магомедовича, маркетинг как область бизнеса находится под влиянием цифровизации и новых технологий, в которых искусственный интеллект (ИИ) встраивается в маркетинговые процессы, обеспечивая автоматизацию аналитики, персонализацию рекламы и оптимизацию принятия решений. Ряд исследований рассматривают революционный характер этого перехода в том, что ИИ «произвел революцию в сфере маркетинга», стимулируя стремительную цифровую трансформацию процессов и изменяя ландшафт бизнеса. Переход к «индустрии 4.0», включающей ИИ, дополнительно расширяет возможности компаний в привлечении и удержании клиентов. В частности, данный интеллект позволяет обрабатывать большие массивы данных о поведении потребителей и выявлять скрытые закономерности, что недостижимо при традиционном подходе, потому настоящая статья посвящена рассмотрению влияния ИИ на маркетинговую функцию, так как она сочетает теоретический анализ концепций и стратегий с практическими данными о текущих трендах и конкретных примерах использования ИИ-инструментов.
Под теоретическим анализом понимается рассмотрение основополагающих понятий и моделей, которые показывают вклад искусственного интеллекта в современных маркетинговых стратегиях. Следует сказать, что в традиционном маркетинге акцент делался на комплекс маркетинговых коммуникаций и ассортиментных решениях, однако в период данных и искусственного интеллекта упор смещается на персонализацию и гибкость. В основе нового подхода лежит идея о том, что технологии ИИ могут обрабатывать ранее недоступные объемы информации, что способствует индивидуальному подходу к потребителю. Аналитики Ingate Group отмечают, что данный интеллект «является катализатором глубоких изменений» в маркетинге, так как он автоматизирует сложную аналитику, ускоряет сбор и обработку больших данных и углубляет понимание потребительских нужд, создавая новые модели взаимодействия с клиентом.
Соответствие маркетинга парадигме «индустрии 4.0» также актуально, так как современные исследования показывают, что 4.0-технологии (включая ИИ) обогащают стратегии вовлечения клиентов и удержания и выделяют синергию между маркетингом и ИИ. И действительно, ИИ уже применяется в основных маркетинговых инструментах, таких как система автоматических рекомендаций, виртуальные ассистенты и алгоритмически управляемые сигналы социального доверия. Всё вышеперечисленное повышает эффективность стратегий влияния на решения потребителя. К примеру, по результатам эмпирического исследования, внедрение таких ИИ-приложений предоставило положительное воздействие на покупательские намерения потребителей, и данные выводы согласуются с классическими теориями принятия технологий (TAM) и планируемого поведения, примененными к контексту маркетинга с ИИ.
Следовательно, в теоретическом плане ИИ рассматривается как интегральный компонент новой маркетинговой практики, где он выступает средством аналитической поддержки и персонализации, так как на основе машинного обучения возможно выделение микросегментов аудитории и адаптация коммуникации под каждый из них.
Данная структура приводит к смещению акцентов, в которых вместо массовых рассылок используются гиперперсонализированные предложения, созданные алгоритмами, а решение о цене и промоушене во многих случаях принимаются автоматически с учетом текущего спроса и профиля клиента. Упомянутые тенденции соответствуют концепции маркетинга 4.0, когда цифровые каналы и аналитика данных интегрированы с традиционными инструментами.
По данным отраслевых исследований, внедрение ИИ в маркетинговые процессы показывает стабильное развитие, так, организация Gartner сообщила об увеличении доли компаний, применяющих интеллект, на 270 % в период 2015–2019 годов.
Исследование Salesforce показало, что в 2018–2020 годах частота внедрения маркетологами алгоритмов ИИ возросла на 186 %, и опросы специалистов подтверждают эти цифры, так как 57 % маркетологов планируют увеличить бюджет на ИИ-технологии в 2024 году, а по прогнозам Gartner к 2025 году около 75 % взаимодействий с клиентами будут поддерживаться ИИ.
Вместе с тем опрос Demand Spring, описанный в AdIndex, показывает, что полная замена маркетологов ИИ пока редка, где 76% опрошенных отметили, что ИИ не заменил специалистов их компаний, хотя около 10–25% функций (контент, анализ данных) уже автоматизируются. Около четверти респондентов указали на существенную трансформацию маркетинговых ролей под влиянием новых технологий, но при этом 63% респондентов признают нехватку навыков работы с ИИ у своих команд. Данный случай свидетельствует о том, что цифровые технологии развиваются быстрее, чем профессиональная подготовка специалистов, и требует развития компетенций в области ИИ.
Практические кейсы компаний показывают конкретные эффекты от ИИ, где, например, в Сбербанке ИИ используется для генерации персонализированных предложений клиентам, в этом случае нейросеть анализирует историю покупок в реальном времени и предлагает наиболее релевантные предложения. Например, по информации банка, использование таких алгоритмов позволило увеличить число откликов клиентов на предложения на 5%, выручку на 4%, а удовлетворенность взаимодействием на 7%. Аналогичным образом, розничная сеть «585 Золотой» привлекла ИИ для создания новых дизайнов ювелирных изделий, когда нейросеть проанализировала ассортимент компании и тренды рынка, после чего сгенерировала эскизы, которые легли в основу новых коллекций. Кейс «Яндекс.Еда» показателен тем, что ИИ применяется к обработке изображений, где нейросеть автоматически улучшает фотографии блюд ресторанов, делая их более аппетитными, что повышает конверсию в заказы.
Эффект от вышеуказанного интеллекта в маркетинге подтверждают и количественные показатели, по которым публикации Forbes фиксируют значительный прирост метрик при использовании ИИ. Так, применение ИИ увеличивает объемы продаж на 5%, удержание клиентов на 51%, скорость успешного выведения продуктов на рынок на 49%, а прибыль на 79%. ИИ также позволяет повысить эффективность работы, когда, анализируя большие массивы данных, он быстрее генерирует инсайты, чем традиционные методы. Автоматизация через чат-боты сокращает расходы на персонал, где стандартные запросы пользователей обрабатываются роботами 24/7 и это уменьшает потребность в операторах и экономит затраты на оплату труда. Аналитики PwC отмечают, что применение ИИ способствует расширению ассортимента и усилению персонализации, делая товары и услуги более привлекательными для покупателей.
Конечно, следует отметить, что влияние ИИ на маркетинг обладает многофакторной структурой, так как изменяются маркетинговые стратегии и операционные процессы, также интеллектуальные алгоритмы позволили перейти к массово-персонализированному маркетингу, при котором каждое сообщение адаптируется к профилю клиента. Благодаря ИИ компании получают более глубокое понимание потребительских предпочтений, могут строить динамическое ценообразование и таргетировать микросегменты аудитории. Данная концепция приводит к повышению отдачи от маркетинговых усилий, так как измеримые показатели (лиды, продажи, LTV клиентов) растут, что подтверждается исследователями и практикой бизнеса.
Одновременно с выгодами возникают и новые вызовы, когда сохраняется вопрос этики и конфиденциальности при использовании ИИ в маркетинге, поскольку алгоритмы оперируют личными данными клиентов и принимают решения в автономном режиме. Действительно, появляются риски, связанные с прозрачностью моделей, цензурой предпочтений и предвзятостью алгоритмов. Кроме того, опросы показывают потребность в подготовке квалифицированных кадров, когда многие компании признают пробелы в компетенциях своих маркетологов для полноценной работы с ИИ.
Вообще, расширение применения искусственного интеллекта в маркетинге представлено стремлением компаний к снижению транзакционных издержек, ускорению обратной связи с аудиторией и более точному прогнозированию спроса. Также алгоритмические системы создают возможности для адаптации рекламных сообщений к ситуативным изменениям на рынке в режиме реального времени. Вышеуказанное влечёт за собой модификацию традиционных моделей маркетингового планирования, где длительные циклы заменяются динамичными интерактивными стратегиями.
В частности, анализ потребительского поведения на основе ИИ меняет сами критерии оценки эффективности маркетинговых кампаний, когда вместо общих индикаторов используются метрики, основанные на поведении индивидуального клиента, к которым относятся частота взаимодействий, путь клиента до покупки, реакция на динамические предложения. В результате возникает потребность в новых инструментах оценки, которые базируются на математическом моделировании и непрерывной коррекции параметров в зависимости от поведения пользователя.
Автоматизированные решения, взаимодействующие одновременно через email, соцсети, мобильные push-уведомления и web-интерфейсы, требуют единого координирующего ядра, роль которого чаще всего выполняют алгоритмы машинного обучения. Подобные платформы адаптируют стиль, формат и время отправки под предпочтения получателя, а это приобретает особое значение в конкурентных нишах, где насыщенность информационного пространства делает вопрос релевантности критичным.
С развитием генеративных моделей ИИ открывается возможность делегировать креативную составляющую, где генерация рекламных текстов, визуалов, аудиоформатов уже сегодня частично передана ИИ, и прогнозируется дальнейшее расширение его участия в создании маркетингового контента. Вследствие этого возникает новый формат работы маркетинговых команд, где акцент смещается на постановку задач, контроль качества и интерпретацию полученных результатов, а не на ручное производство материалов.
Так, маркетинговые отделы компаний начинают перестраиваться с ориентацией на data science, также появляется спрос на специалистов, способных интерпретировать выводы нейросетевых моделей, отслеживать поведенческие паттерны и предлагать продуктовые решения, исходя из динамической аналитики. Повышается значимость междисциплинарных компетенций на стыке маркетинга, прикладной математики и когнитивной психологии.
Несмотря на очевидные преимущества, сохраняется необходимость оценки долгосрочных эффектов от внедрения ИИ, так как отдельные исследования фиксируют снижение доверия со стороны потребителей при чрезмерной автоматизации, особенно в сферах, предполагающих эмоциональный контакт, а это создаёт предпосылки для возникновения гибридных моделей взаимодействия, в которых технологии искусственного интеллекта используются в сочетании с персонализированным обслуживанием в офлайн- или видеоканалах.
Таким образом, можем отметить, что развитие ИИ в маркетинге сопровождается качественным преобразованием всей логики принятия решений, принципов организации рекламной деятельности, оценки эффективности и управления клиентским опытом. Перспективы его дальнейшего внедрения напрямую связаны с институциональной гибкостью компаний, их способностью адаптировать организационную структуру, обновить модели управления и выстроить архитектуру хранения, обработки и защиты данных. В конечном счёте, технологии, построенные на ИИ, переходят в разряд операционных стандартов маркетинговой функции.