На июньской конференции Think Performance от Google о настоящем и будущем web-рекламы говорили русские и американские специалисты в области интернет-маркетинга. Мероприятие длилось больше шести часов. Мы перевели выступления англоязычных спикеров и выбрали для вас только самое интересное.
Сегодня речь пойдёт о новых возможностях искусственного интеллекта. Апраджита Джэн из Калифорнии рассказала о том, как влияет машинное обучение на онлайн-торговлю. Апраджита заметила, что 11 лет назад Google translator работал только в одной стране и хранил минимум информации. Сегодня благодаря «умным алгоритмам» и синергетике онлайн-переводчик владеет сотней языков и может переводить по голосу или фото.
Суть в том, что самообучающаяся система анализирует объекты и обобщает данные. Чем больше данных, тем точнее результат. Для интернет-маркетинга это очень удобный инструмент.
Как маркетолог мисс Джэн сформулировала 3 основных вопроса к рекламистам:
- Как вы подстраиваетесь под постоянно меняющееся поведение потребителя?
- Откуда вы берёте уверенность в том, что каждый маркетинговый доллар работает правильно?
- Как подобрать ключевые слова, каналы продвижения и таргетировать?
Чтобы ответить на них, в диджитал-маркетинге нужно пройти 8 этапов:
- Поставить цель.
- Разбить аудиторию на сегменты.
- Выработать несколько гипотез.
- Выставить таргет.
- Дождаться покупки и зафиксировать её канал (онлайн-оффлайн).
- Собрать персональные данные о покупателе (не только стандартная география и демография, но и в какое время суток человек покупает, какие приложения использует потребитель, какие видео он смотрит перед покупкой).
- Преобразовать эти данные в систему.
- Выполнить необходимые измерения.
Маркетолог не может вручную анализировать все этапы. Помочь ему в этом призвано компьютерное обучение. Компьютер сам собирает информацию из cookies, делает вычисления и предлагает оптимальное решение.
Яркий пример – рестораны быстрого питания сети «Макдональдс» в Японии. Они значительно увеличили конверсию благодаря умным мобильным приложениям. Технология «машинное обучение» позволила системе отслеживать данные из приложения «прогноз погоды» на телефоне потребителя и предлагать меню в зависимости от погодных условий. В тридцатиградусную жару Макдональдс предлагает японцам освежающее мороженое, а в прохладные дождливые дни – горячие гамбургеры.
В конце своего выступления американка рекомендовала всем компаниям выделять 10% бюджета на инновации.
