Как появление технологий AI изменит путь покупателя к товару

С появлением диджитал-технологий число точек контакта покупателя с брендом неизмеримо возросло. Черно-белый мир (увидел рекламу – пошел и купил) стал цветным. На каждом этапе у будущего покупателя разные цели и, соответственно, он нуждается в разном контенте. Сначала его надо познакомить с брендом, потом рассказать о нюансах использования, затем о местах продаж. И только все привыкли, худо-бедно наладили производство нужного контента, как… появились технологии AI и вроде бы знакомый «путь к покупке» распался на атомы. Буквально. Как теперь с этим жить? Татьяна Гисматуллина, Co-managing Director, Digital Services, Humanz (ARK Group) называет три базовых, по ее мнению, изменения, связанных с появлением AI, для пользователей, маркетологов и разработчиков сервисов: • Без ожидания, без эмоций, 24/7. Виртуальный помощник и чат-бот имеют неоспоримые преимущества в сравнении с обычным сотрудником службы поддержки. Покупатель не хочет ждать и получить ответ на свой вопрос сразу, в любое время дня и ночи. Да, пока к таким решениям еще много претензий. Но технологии развиваются. • Улучшение персонализации. Рекомендательные сервисы способны сформировать уникальное предложения для конкретных покупателей на основе их предыдущего опыта и предпочтений. Эти предпочтения могут иметь маркеры, что облегчает формулирование предложений для них. Например, по данным опроса компании Salesforce, проведенного в 2018 году в 15 странах (без России), больше половины потребителей (56%) стремятся покупать у инновационных компаний, а способность бренда создать бесшовную коммуникацию в нескольких каналах с 3,7 раза увеличивает вероятность выбора товара именно этой марки. • Трансформация поведенческих шаблонов. Постоянное использование таких виртуальных помощников, как Alexa или Google Assistant меняет привычки людей. Теперь они стремятся оплачивать счета или заказывать продукты только с помощью уже известных им сервисов, доказавших свою эффективность. Виртуальные помощники образуют целую экосистему. «Чат-боты упрощают UI (пользовательский интерфейс, - ДФ), голосовые ассистенты минимизируют UI, более развитые AI ассистенты позволят совершенно отказаться от каких-либо действий со стороны пользователя, - перечисляет Станислав Гуськов, заместитель генерального директора Isobar Moscow. - Общий принцип следующий: Going From One-Click to Zero-Clicks. На практике это означает, что потребителю больше не нужно будет покупать свой любимый товар, например напиток. Его даже не нужно будет заказывать онлайн, эта процедура станет зоной ответственности его AI-ассистента». Персонализацию предложений называют, практически, все опрошенные нами рекламисты, рассуждая об связанных с AI изменениях. Думается, что это не случайно: возможности новой технологии удивительны: новый сервис способен предугадывать действия потребителя! «Это как сходить к гадалке, услышать от нее, что вас ждет дальняя дорога, а придя домой начать выбирать билеты до Мачу-Пикчу, - говорит Ольга Саруханова, директор по стратегическому планированию Wavemaker. – Опираясь на предыдущий опыт, Amazon видит предрасположенность к покупке и сразу пакует ее, - ведь прогнозы верны на 90%». Более того. «Наличие персонализированного предложения станет обязательным критерием для клиента, - уверен Иван Лямин, эксперт системы рекомендаций «ЭР-Телеком Холдинг» (торговая марка «Дом.ru»), - а его отсутствие станет причиной отказаться от продукта, барьером, который нужно устранять». Эксперты уверены, что технологии AI ждет большое будущее. «Уже сейчас в мире зарегистрировано более 7,4 тысяч видов digital-решений в области МарТех. Они справляются с любыми задачами - от настройки медийной кампании до разработки брендбука. – констатирует Елена Калинина, директор по управлению стратегическими изменениями группы компаний RCG. - И всё это приведёт нас к абсолютно контролируемому пути потребления. Мы будем мечтать о том, о чем нам скажут мечтать, и том, в чем дефицита не будет. Сейчас мы как потребители живем в иллюзии, что управляем и персонализируем бренды, пишем их историю. Но на самом деле мы — подопытные, и на нас оттачивают работу искусственного интеллекта для дальнейшего управление человеческим потоком и ресурсом Земли». Ну, что сказать? Печально, конечно. Не хочется думать, что ты лишь «мыслящий тростник», контролируемый внешними силами. Но для наших соотечественников есть хорошая новость. Отвечая на вопрос «Как AI влияет на CJ («путь к покупке»), Альберт Усманов, директор по цифровому маркетингу S8 Capital, лаконично замечает: «В России - никак». Но мы нашли примеры обратного, причем, не вызывающие негативной коннотации. Ведь AI лишь инструмент, все зависит от того, в чьей власти он находится и для какой цели используется. Ножом, как известно, можно колбасу нарезать, а можно и человека убить. Но – к примерам. Борис Карасев, генеральный директор агентства UM С внедрением технологий AI появилась возможность учитывать, анализировать абсолютно всю историю отношений покупателя с брендом. С помощью же предиктивной аналитики и действия алгоритмов можно автоматически генерировать наиболее эффективные коммуникации и действия. Как это реализовать в онлайне – понятно. Другое дело – применение подобных технологий в офлайн-коммуникациях. Но выход есть. Мы в АДВ создали технологическую платформу Aizek™, которая объединяет данные по медиапотреблению, включая телесмотрение, и фактическим покупкам. Использование генетических алгоритмов позволяет даже на телевидении идентифицировать контентные предпочтения покупателей того или иного товара или услуги и обеспечить постановку рекламных роликов в наиболее релевантные для них программы. Иван Лямин, эксперт «ЭР-Телеком Холдинг» В медиаплатформе MOVIX искусственный интеллект представлен в виде системы рекомендаций. Это та зона CJ («путь к покупке»), в которой пользователь получает контентное предложение, взаимодействуя с интерфейсом нашего продукта. И это, пожалуй, самый востребованный на сегодня способ применения AI в мире. Существующее многообразие контента ставит перед пользователем трудную задачу выбора. И если раньше на этом этапе мы говорили им: «У нас много хорошего, тебе есть из чего выбирать», то после внедрения персональных рекомендаций мы говорим: «Прямо сейчас тебе подойдет вот это, не трать время на выбор». В итоге каждый клиент получает свой уникальный опыт взаимодействия и становится лояльнее к продукту, лучше конвертируется в первую, вторую и дальнейшие покупки. Это подтверждают цифры: после внедрения системы показатель конверсии вырос вдвое. Рекомендации строятся на основании поведения пользователя. Система анализирует жанры, актеров, режиссеров ему нравятся, запоминает фильмы каких студий, с каким рейтингом, какой давности он чаще смотрит и так далее. Для этого она обрабатывает любое действие человека, например, клик, на клиентском устройстве: приставке, мобильном приложении, сайте с плеером. И таких действий может быть множество. Далее, формируется некая событийная модель поведения и портрет профиля, с которым уже работают технология машинного обучения и искусственного интеллекта, формируя персональные предложения. Важно понимать, что портрет может изменяться в зависимости от новых сигналов. Например, утром перед школой, дети любят посмотреть мультики. Система подстраивается и именно в это время рекомендует детский контент. Если в семье есть маленький ребенок, то в момент его дневного сна, мама любит расслабиться с чашкой кофе перед телевизором за просмотром любимого сериала. Система понимает это и именно в это время рекомендует подходящие фильмы. Чем чаще пользователь взаимодействует с сервисом, тем точнее будут рекомендации и проще выбор.