Читать книгу Искусственный интеллект в маркетинге и его роль в изменении будущего цифрового маркетинга - Маргарита Васильевна Акулич - Страница 5

Имеет место базирование современного маркетинга на глубоком понимании потребительских предпочтений, желаний и потребностей, а также на способности эффективно и оперативно действовать с опорой на эти знания.

Способность к принятию решений в режиме реального времени, основываясь на данных, вывела маркетинговые AI-решения на передний план для заинтересованных сторон маркетинга. Однако для маркетинговых команд целесообразно проявление разборчивыми при принятии решения о том, как лучше всего добиться интеграции AI в свои операции и кампании.

Разработка и использование маркетинговых AI- инструментов все еще находятся на ранних стадиях. Из-за этого при внедрении AI в вашу стратегию цифрового маркетинга необходимо принятие во внимание наличия ряда проблем, описание которых следует.

3.1 Проблемы времени обучения и качества данных. Проблема конфиденциальности

Проблемы времени обучения и качества данных

Маркетинговые AI-инструменты не знают автоматическим образом, какие именно действия необходимо предпринять для достижения маркетинговых целей. Им, как и людям, требуется время и обучение, чтобы изучить цели компании или организации, исторические тенденции, предпочтения клиентов, понять общий контекст и накопить необходимый опыт.

Данный процесс обучения также требует гарантий качества данных. Если ваши маркетинговые AI-инструменты не будут обучены на высококачественных данных, являющихся репрезентативными, своевременными и точными, то в итоге вы получите не отличающиеся точностью решения, которые не станут реально отражать желания потребителей, что сделает ваш новый блестящий маркетинговый AI-инструмент не более чем цацкой.

Проблема конфиденциальности

Как потребителями, так и регулирующими органами практикуется придирчивое слежение за тем, как компаниями и организациями используются их данные. Членам команд цифрового маркетинга необходимо убедиться, что потребительские данные используются этично и в соответствии с такими стандартами, как GDPR, при реализации маркетинговой AI-стратегии, в противном случае они рискуют столкнуться с получением серьезных штрафов и нанесением ущерба репутации.

Если ваши маркетинговые AI-инструменты не запрограммированы на соблюдение конкретных правовых норм, они могут переступить границы допустимого в плане использования данных потребителей в целях персонализации маркетинга.

3.2 Проблема получения поддержки. Проблема отсутствия лучших практик развертывания AI -маркетинга. Проблема адаптации к меняющемуся маркетинговому ландшафту

Проблема получения поддержки

Командам цифрового маркетинга может оказаться проблематично продемонстрировать заинтересованным сторонам бизнеса ценность инвестиций в AI-маркетинг. В то время как такие KPI, как рентабельность инвестиций и эффективность, легко поддаются количественному измерению, показать того, как маркетинг с помощью AI добился улучшения клиентского опыта или роста репутации бренда, может быть не настолько просто.

Учитывая это, члены команд цифрового маркетинга должны убедиться, что они располагают правильными инструментами измерения, чтобы приписать данные качественные достижения инвестициям в AI.