Wykorzystanie sztucznej inteligencji w marketingu budzi wiele wątpliwości. Obawy wzmaga przede wszystkim powszechne przekonanie, że AI zastąpi człowieka i już teraz jest w stanie zagrozić ludzkiej pracy.
Do tego jednak na razie daleko. Póki co sztuczna inteligencja może znacznie usprawnić pracę w sektorze marketingu, oszczędzając czas i pieniądze, pod warunkiem, że nowe rozwiązania będą użytkowane w sposób etyczny i kreatywny.
Poniżej przedstawiamy 6 przykładów wykorzystania AI w marketingu. Większość z nich to marki, które znamy, ale może do tej pory nie patrzyliśmy na nie pod tym kątem.
AI w marketingu – garść przykładów
Aby lepiej zrozumieć, jak działa AI w sektorze marketingu i jak generuje wyniki dla marek z różnych branż, dobrze jest przyjrzeć się przykładom różnych zastosowań. Dlatego do naszego zestawienia wybraliśmy marki takie jak Nutella, Volkswagen, JP Morgan Chase, Cyber Inc, Mastercard i The News Movement.
1. Nutella – opakowanie zaprojektowane przy wsparciu AI
Branża: Spożywcza
Przypadek wykorzystania: Design
Koncepcja: Nutella chciała się wyróżnić na tle konkurencji i sprawić, by opakowanie komunikowało pozytywną strategię marki, a sam produkt stał się przez to bardziej pożądany. Nową strategię miała wprowadzić agencja marketingowa Ogilvy Italia. Specjaliści wsparli się zdobyczami sztucznej inteligencji, by przeanalizować setki wzorów, a na ich podstawie stworzyć aż 7 milionów oryginalnych etykiet – tak ekspresyjnych i unikalnych jak sami Włosi. Tak narodziła się Nutella Unica.
Rezultat: 7 milionów słoików wypuszczonych w ramach tej kampanii sprzedało się w okamgnieniu.
2. Volkswagen – przewidywanie decyzji zakupowych
Branża: Motoryzacyjna
Przypadek wykorzystania: Analiza predyktywna
Koncepcja: Kolejnym znakomitym przykładem wykorzystania sztucznej inteligencji jest koncepcja Volkswagena. Fani motoryzacji zapewne już wiedzą, że marka zautomatyzowała swoje pojazdy. Zaskoczeniem może jednak okazać się fakt, że sztuczna inteligencja pomaga również ekspertom Volkswagena przewidywać zachowania klientów.
Jako że poprzednia agencja reklamowa kierowała się osobistymi interpretacjami w doborze treści reklamowych, specjaliści od marketingu w Volkswagenie postanowili w kolejnej kampanii oprzeć się wyłącznie na danych, pozyskanych przy wsparciu sztucznej inteligencji. Dzięki temu, jak wyliczyli, mogli zainwestować mniejszą kwotę w kampanię reklamową i podnieść zyski ze sprzedaży.
Rezultat: Precyzyjne prognozy dotyczące decyzji zakupowych sprawiły, że Volkswagen był w stanie obniżyć ukryte koszty związane z marketingiem. Dodatkowo dealerzy Volkswagena zaraportowali też o 20% wyższe wyniki sprzedaży.
3. Cyber Inc – filmy instruktażowe tworzone na szeroką skalę
Branża: Usługi informatyczne
Przypadek wykorzystania: Tworzenie treści
Koncepcja: Sztuczna inteligencja do tworzenia treści? Czy to się może udać? Większość zawodów twórczych obawia się tego zastosowania AI, ponieważ maszynowo tworzona treść mogłaby stracić warstwę emocjonalną. W przypadku tutoriali jednak liczy się konkret. Dobrym przykładem takiego zastosowania sztucznej inteligencji jest marka Cyber Inc, która postanowiła skorzystać z platformy Synthesia AI, by opracować serię filmów instruktażowych w ramach kursów online. Marce zależało na szybkim i skalowalnym tworzeniu treści, by poszerzyć zasięgi i jednorazowo wypuścić materiał filmowy w różnych językach.
Przy pomocy sztucznej inteligencji stworzono nawet awatara, który zastąpił aktora, co pozwoliło znacznie obniżyć koszt produkcji filmów. Wiadomo, rzecz jasna, że taka strategia to jednak droga na skróty, która sprawdzi się wtedy, kiedy firmie zależy na czasie, ale już niekoniecznie na jakości, szczegółach czy wartości artystycznej.
Rezultat: Tak jak oczekiwano, filmiki opracowano dwukrotnie szybciej niż dotąd. Treści udało się przeskalować na kilka rynków, a w efekcie kolejne etapy z roadmapy osiągnięto wcześniej niż planowano. Nikt nie wypowiedział się jednak na temat jakości filmów. Nie wiemy też, jak odbiorcy zareagowali na stworzonego przez sztuczną inteligencję lektora. O ile plan został zrealizowany przed czasem, o tyle reakcje odbiorców zostaną zbadane dopiero za jakiś czas, i to też będzie ciekawy przyczynek do analizy możliwości sztucznej inteligencji.
4. JP Morgan Chase – treści na stronę internetową
Branża: Bankowość
Przypadek wykorzystania: Copywriting
Koncepcja: Można było się spodziewać, że w dziedzinie bankowości najprędzej rozpoczną się poszukiwania oszczędności. Tak też się stało, kiedy koncern JP Morgan Chase postanowił zatrudnić maszyny zamiast copywriterów. W ramach umowy z Persado, startupem tworzącym oprogramowanie, powstały treści na stronę internetową, które uzyskały kilkakrotnie wyższy współczynnik klikalności niż dotychczasowe publikacje. Kristin Lemkau odpowiedzialna za dział marketingu JP Morgan Chase uważa, że technologia Persado to niezwykle obiecująca droga rozwoju. Kristin uważa, że tworząc treści, maszyna nie kieruje się subiektywnym osądem i własnym doświadczeniem, tak jak robi to copywriter. Pozostaje się zastanowić, czy to wada czy zaleta AI.
Rezultat: Persado stworzyło treści zgodne z oczekiwaniami banku. Reklamy JP Morgan Chase osiągnęły współczynnik klikalności o 450% wyższy niż wcześniej.
5. Mastercard – AI w walce z groźną konkurencją
Branża: Usługi finansowe/ technologia
Przypadek wykorzystania: Analiza konkurencji
Koncepcja: W czasie globalnej pandemii infrastruktura płatnicza Mastercard Payment Gateway Services (MPGS) z trudem wytrzymywała zwiększone obciążenie. Wkrótce stało się jasne, że jeśli Mastercard nie chce ustąpić pola konkurencji, musi podjąć zdecydowane działania. Marka zdecydowała się sięgnąć po rozwiązania Crayon, które pomogło jej uzyskać informacje na temat perspektywy konkurencji i przewidzieć prawdopodobieństwo zagrożenia.
Rezultat: Platforma Crayon okazała się cennym narzędziem wywiadowczym. Mike Wienke, dyrektor marketingu produktów i usprawnienia sprzedaży, stwierdził, że dzięki rozwiązaniu Crayon ich zespół dowiedział sie, jak do kwestii rynkowych podchodzą poszczególni konkurenci. W ten sposób marka Mastercard mogła na własne działania spojrzeć niejako z dystansu, a zarazem sprawdzić, które obszary warto wzmocnić, by nie zostać w tyle. Wysiłek się opłacił nie tylko ze względu na cenne wnioski, ale również z uwagi na wymiar personalny. W trakcie pracy z platformą Crayon przedstawiciele różnych działów organizacji mieli okazję współpracować i nawiązać konstruktywny dialog, podczas którego padło wiele cennych propozycji i pomysłów.
6. The News Movement – analityka w służbie nasłuchu społecznościowego
Branża: Media
Przypadek wykorzystania: Zarządzanie mediami społecznościowymi
Koncepcja: Portal The News Movement chciał poszerzyć grono odbiorców i zwiększyć ich zaangażowanie na stronie. W tym celu specjaliści musieli zagłębić się w dostępne dane i zrozumieć, jak myślą odbiorcy publikowanych treści i o czym rozmawiają. Serwis postanowił wykorzystać rozwiązanie Sprinklers Unified-CXM, by pobrać petabajty danych z różnych platform, a następnie przeanalizować je, rozpoznać określone wzorce i zrozumieć intencje użytkowników.
Rezultat: Dzięki sztucznej inteligencji serwis TNM oszczędził wiele godzin pracy potrzebnej na analizę wpisów w mediach społecznościowych. W ciągu niecałych 6 miesięcy platforma poprawiła interakcje z odbiorcami, kierując się wnioskami z analizy pozyskanych danych. Analiza objęła dane historyczne z TikToka, do których wcześniej nie uzyskiwano dostępu. Jak się okazało, wnioski pozwoliły wprowadzić istotne zmiany i nadać nowy kierunek strategii komunikacyjnej portalu.
Podsumowanie
Z powyższych przykładów wynika, że nawet giganci tacy jak Nutella czy Volskwagen nie boją się sięgać po wsparcie w postaci sztucznej inteligencji. Grunt, by robić to z wyczuciem i celowo. Jeśli chodzi wyłącznie o oszczędność czasu i pieniędzy podczas jednej kampanii, można wybrać drogę na skróty. Trzeba jednak liczyć się z długofalowymi konsekwencjami w postaci utraty jakości czy wiarygodności. Jeśli jednak narzędzia AI w marketingu są używane umiejętnie i starannie skoordynowane z działaniami zespołu specjalistów, można osiągnąć imponujące wyniki, na jakie nie byłoby stać ani samego człowieka, ani zostawionej samej sobie maszyny.
Przytoczone przykłady pokazują, że przedsiębiorstwa kierują się różnymi założeniami i wykorzystują sztuczną inteligencję w szerszym lub węższym wymiarze, zależnie od potrzeb. Najwięksi gracze wkomponowują nowe narzędzia w swoje struktury i pamiętają o monitorowaniu wyników w dłuższym horyzoncie czasowym. Może się okazać, że sztuczna inteligencja radzi sobie z określonymi zadaniami, ale inne wciąż lepiej wykonuje człowiek.