Искусственный Интеллект — абсолютное оружие в борьбе за интерес миллениалов. Но неужели они настолько сложное поколение, что маркетологи вынуждены прибегать к помощи ИИ, чтобы выяснить, чего же те хотят
https://habr.com/
Поколение миллениалов (так называют тех, кто родился в период между 1980-ми и началом 2000-х) — демографический сегмент, настолько популярный, что менеджеры по маркетингу всего мира борются за его внимание.
К 2025 году поколение миллениалов будет составлять 75 процентов трудоспособного населения планеты, а его суммарная покупательская способность уже сейчас превышает $ 200 млрд. в год. К счастью, достижения в области машинного обучения помогают понять чего на самом деле хочет этот непостоянный «целевой рынок».
Машинное обучение (ML) анализирует существующие данные и с помощью сложных алгоритмов прогнозирует, что произойдет в аналогичных случаях в будущем. К счастью, непомерное количество времени, которое миллениалы проводят в Интернете, предоставляет для этого достаточное количество информации.
ML изучает полученные данные о покупках, активности в социальных сетях или любой другой онлайн-активности. Все это может быть использовано для успешного таргетинга рекламы, ведь традиционные маркетинговые приемы с миллениалами не работают. Требуются новые подходы, о которых вы узнаете в этой статье.
Подход 1: Интернет Вещей (IoT)
https://www.tadviser.ru/
Количество торговых онлайн-платформ, резко возросло с появлением Интернета Вещей. Мы больше не ограничиваемся ноутбуками и смартфонами. Почти все наши действия можно отслеживать с помощью устройств, которые используются в повседневной жизни: смарт-телевизоры, фитнес-трекеры, часы, GPS-брелоки и многое другое.
В концепции Интернета Вещей все, что мы делаем в сети, преобразуется в данные. Эти данные можно проанализировать с помощью Искусственного Интеллекта и использовать для выявления закономерностей в повседневной жизни миллениалов. Знание того, как живут миллениалы, дает представление о том, как лучше всего привлечь их внимание к своему продукту
По данным Economist Intelligence Unit, три четверти компаний (75%) либо активно изучают IoT, либо уже используют его, а через три года почти все руководители (96%) планируют внедрить Интернет Вещей в свой бизнес IoT.
Подход 2: Социальные медиа
https://semicolon-ltd.com/
Искусственный интеллект — ключевой компонент популярных социальных сетей. Facebook использует передовое машинное обучение, чтобы делать все: от предоставления контента и распознавания лиц на фотографиях до таргетированной рекламы. А в Instagram с помощью ИИ программы чтения с экрана могут описывать фотографии.
Snapchat использует возможности компьютерного зрения, технологию Искусственного Интеллекта, чтобы анализировать черты лица и накладывать фильтры, которые двигаются вместе с человеком в режиме реального времени.
Это всего лишь несколько примеров того, как Искусственный Интеллект работает за кулисами самых популярных социальных сетей в мире. Также ИИ и машинное обучение регулируют то, как создаваемый контент и покупаемая реклама размещаются перед пользователями — часто способами, которые не совсем прозрачны для маркетологов.
Интеллектуальный анализ данных из социальных сетей — один из самых эффективных способов сбора информации о миллениалах. Они крепче связаны с социальными сетями, чем любая другая возрастная группа. Использование машинного обучения для сбора данных в социальных сетях позволяет компаниям определять, что миллениалы говорят о бренде, каково их отношение к определенной категории продуктов, как они реагируют на рекламные кампании конкурентов, а также множество других данных, которые можно использовать для разработки таргетинговых рекламных кампаний.
Подход 3: Кредитный профиль
https://www.ferra.ru/
Сложность, с которой финансовые учреждения сталкиваются при андеррайтинге миллениалов, — это их ограниченная кредитная история. В результате им отказывают в заеме. Таким образом финансовые учреждения минимизируют свои риски, но также уменьшают рост прибыли, который им необходим на сегодняшнем конкурентном рынке. Традиционный андеррайтинг хорошо работает при оценке заемщиков с длинной кредитной историей, но при ограниченных данных невозможно провести различие между кредитоспособными заявителями и заявителями с высоким уровнем риска. Машинное обучение заполняет эти пробелы.
Искусственный Интеллект может анализировать огромные объемы полученных данных, например, данные от службы поддержки, истории платежей и транзакций. Также машинное обучение может добавлять в кредитный профиль и нетрадиционные переменные, например, как клиент заполняет анкету, как он перемещается по сайту кредитора и т. д.
В целом, поколение миллениалов еще много лет останется целевым рынком, на котором нужно сосредоточиться. Однако их постоянно меняющееся поведение будет мешать розничным продавцам и поставщикам услуг соответствовать их требованиям.
Взаимодействие с миллениалами — непростое дело, учитывая огромный объем информации, с которой приходится конкурировать. Машинное обучение ИИ — ключ к пониманию того, как миллениалы ведут свою повседневную жизнь и как они будут реагировать на продукты, события и новые торговые платформы.
Большие Данные (Big Data) и алгоритмы машинного обучения — это путь в будущее.
ЧИТАЙТЕ ТАЖЕ: Австралийские ученые объединили искусственный интеллект с квантовой технологией: что получилось?
