Штучний інтелект — абсолютна зброя у боротьбі за інтерес міленіалів. Але невже вони настільки складне покоління, що маркетологи змушені вдаватися до допомоги ІІ, щоб з’ясувати, чого ті хочуть
https://habr.com/
Покоління міленіалів (так називають тих, хто народився в період між 1980-ми та початком 2000-х) — демографічний сегмент, настільки популярний, що менеджери з маркетингу всього світу борються за його увагу.
До 2025 року покоління міленіалів становитиме 75 відсотків працездатного населення планети, а його сумарна купівельна спроможність вже зараз перевищує $200 млрд. на рік. На щастя, досягнення в галузі машинного навчання допомагають зрозуміти, чого насправді хоче цей непостійний «цільовий ринок».
Машинне навчання (ML) аналізує існуючі дані та за допомогою складних алгоритмів прогнозує, що станеться в аналогічних випадках у майбутньому. На щастя, непомірна кількість часу, яку проводять в Інтернеті, надає для цього достатню кількість інформації.
ML вивчає отримані дані про покупки, активність у соціальних мережах або будь-яку іншу онлайн-активність. Все це може бути використане для успішного націлення реклами, адже традиційні маркетингові прийоми з міленіалами не працюють. Потрібні нові підходи, про які ви дізнаєтесь у цій статті.
Підхід 1: Інтернет Речів (IoT)
https://www.tadviser.ru/
Кількість торгових онлайн-платформ різко зросла з появою Інтернету Речей. Ми більше не обмежуємося ноутбуками та смартфонами. Майже всі наші дії можна відстежувати за допомогою пристроїв, які використовуються у повсякденному житті: смарт-телевізори, фітнес-трекери, годинники, GPS-брелоки та багато іншого.
У концепції Інтернету Речей все, що ми робимо в мережі, перетворюється на дані. Ці дані можна проаналізувати за допомогою Штучного Інтелекту та використовувати для виявлення закономірностей у повсякденному житті міленіалів. Знання того, як живуть міленіали, дає уявлення про те, як найкраще привернути їхню увагу до свого продукту.
За даними Economist Intelligence Unit, три чверті компаній (75%) або активно вивчають IoT, або вже використовують його, а через три роки майже всі керівники (96%) планують запровадити Інтернет Речей у свій бізнес.
Підхід 2: Соціальні медіа
https://semicolon-ltd.com/
Штучний інтелект є ключовим компонентом популярних соціальних мереж. Facebook використовує передове машинне навчання, щоб робити все: від надання контенту та розпізнавання осіб на фотографіях до реклами, що таргетує. А в Instagram за допомогою ІІ програми читання з екрану можуть описувати фотографії.
Snapchat використовує можливості комп’ютерного зору, технології Штучного Інтелекту, щоб аналізувати риси обличчя і накладати фільтри, які рухаються разом з людиною в режимі реального часу.
Це лише кілька прикладів того, як Штучний Інтелект працює за лаштунками найпопулярніших соціальних мереж у світі. Також ІІ та машинне навчання регулюють те, як створюваний контент і реклама, що купується, розміщуються перед користувачами — часто способами, які не зовсім прозорі для маркетологів.
Інтелектуальний аналіз даних із соціальних мереж — один із найефективніших способів збирання інформації про міленіалів. Вони міцніше пов’язані із соціальними мережами, ніж будь-яка інша вікова група. Використання машинного навчання для збору даних у соціальних мережах дозволяє компаніям визначати, що міленіали говорять про бренд, як їх ставлення до певної категорії продуктів, як вони реагують на рекламні кампанії конкурентів, а також безліч інших даних, які можна використовувати для розробки націлених рекламних кампаній.
Підхід 3: Кредитний профіль
https://www.ferra.ru/
Складність, з якою фінансові установи стикаються при андеррайтингу міленіалів, — це їхня обмежена кредитна історія. В результаті їм відмовляють у позиці. Таким чином фінансові установи мінімізують свої ризики, але також зменшують зростання прибутку, яке їм необхідне на сьогоднішньому конкурентному ринку. Традиційний андеррайтинг добре працює при оцінці позичальників з довгою кредитною історією, але за обмежених даних неможливо провести різницю між кредитоспроможними заявниками та заявниками з високим рівнем ризику. Машинне навчання заповнює ці прогалини.
Штучний Інтелект може аналізувати величезні обсяги отриманих даних, наприклад дані від служби підтримки, історії платежів і транзакцій. Також машинне навчання може додавати в кредитний профіль також нетрадиційні змінні, наприклад, як клієнт заповнює анкету, як він користується сайтом кредитора і т.д.
Загалом, покоління мілліалів ще багато років залишиться цільовим ринком, на якому потрібно зосередитися. Однак їх поведінка, що постійно змінюється, заважатиме роздрібним продавцям і постачальникам послуг відповідати їх вимогам.
Взаємодія з міленіалами — непроста справа з огляду на величезний обсяг інформації, з якою доводиться конкурувати. Машинне навчання ІІ — ключ до розуміння того, як міленіали ведуть своє повсякденне життя і як вони реагуватимуть на продукти, події та нові торгові платформи.
Великі Дані (Big Data) та алгоритми машинного навчання – це шлях у майбутнє.
ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Австралійські вчені об’єднали штучний інтелект з квантовою технологією: що вийшло?
Telegram
Viber