В 2015 году журнал Information Age подсчитал, что почти 80% крупнейших компаний мира автоматизируют свои маркетинговые процессы. Сегодня, спустя пять лет, сложно найти команду, которая вела бы все свои рекламные коммуникации вручную. За прошедшее время появилось огромное количество инструментов, облегчающих жизнь маркетологам: от сервисов аналитики до сложных систем управления процессами. Нейросети «Яндекса», Google, Facebook и многих других площадок научились анализировать поведение пользователя, чтобы предлагать потенциально интересный ему контент.
Для того, чтобы настраивать контекстную рекламу, уже давно не нужен соответствующий специалист: системы автоматизации сделают всю работу за него. Например, оптимизатор, разработанный Calltouch, рассчитывает оптимальные ставки и анализирует их в процессе кампании, подбирает позиции для ключей и определяет источники звонков и заявок. Аналитические программы собирают данные со всех каналов продвижения и выстраивают на их основе наглядные отчеты. Чат-боты и колл-боты заменяют менеджеров при решении типовых задач: так, банк «Тинькофф» проводит 30% диалогов с клиентами без помощи оператора. Более того, даже в диалогах с сотрудником колл-центра умный помощник следит за ходом разговора и при необходимости дает подсказки обоим собеседникам: как менеджеру, так и клиенту.
Казалось бы, большинство компаний сегодня пользуется всеми этими инструментами, но SMM-менеджеры, email-маркетологи, таргетологи, сотрудники отдела продаж и многие другие специалисты всё еще сохраняют свою востребованность. Насколько устойчива их позиция?
Роботы-маркетологи
В октябре 2016 года международный бренд нижнего белья Cosabella принял решение доверить свой маркетинг платформе искусственного интеллекта. Уже в первый месяц работы робот-маркетолог по имени Альберт, разработанный командой Adgorithms, увеличил рентабельность инвестиций Cosabella в рекламу на 50%, сократив при этом расходы на 12%. К концу года общее количество сеансов на сайтах бренда выросло на 37%, аудитория увеличилась на 30%, а число транзакций — на 1 500.
Управляя кампаниями в соцсетях, Альберт смог увеличить доход от этого канала с 5–10% до 30%, а число покупок в Facebook выросло на 2 000%. Изменились и некоторые процессы: если ранее бренд ориентировался на три достаточно широких категории клиентов, то теперь работа ведется с сотнями микросегментов обоих полов. Помимо этого, Альберт отлично оценивает эффективность кампаний и предлагает лучшие решения. Например, анализирует рекламные акции конкурентов и дает советы, стоит ли перенимать какие-то их идеи.
По похожему пути пошла российская компания — дилер Toyota, доверивший свой маркетинг одной из отечественных DMP-платформ, после чего эффективность рекламных размещений увеличилась на 200–300%, а продажи начали расти и превысили первоначальные показатели.
От чат-ботов до музыкальных альбомов
Чат-боты уже давно стали органичной частью нашей жизни: более 80% американцев позитивно оценивают свой опыт общения с ботами, а как подсчитала компания Juniper Research, благодаря чат-ботам к 2022 году компании смогут экономить до $8 млрд в год. Но чат-боты нашли свое место не только в клиентском сервисе: бот под названием DoNotPay, разработанный в Стэнфордском университете, помогает клиентам оспаривать штрафы, требовать компенсации за задержку авиа- и железнодорожных рейсов, подавать иски к компаниям и многое другое — и всё это без помощи «живого» юриста.
ИИ не только берет на себя функции управления процессами или общения — он способен самостоятельно создавать контент. К примеру, ряд платформ вроде Wix, Bookmark, GoDaddy и других включает в себя функцию дизайн-помощника: обученный алгоритм умеет самостоятельно создавать сайты, достаточно лишь предоставить информацию о компании и выбрать стиль оформления.
И если до какого-то времени казалось, что создание креативного контента уж точно останется прерогативой людей, то сейчас стало очевидно: нейросети и здесь догоняют нас. ИИ умеет писать тексты, музыку и даже рисовать: достаточно вспомнить альбом «Нейронная оборона», созданный по инициативе сотрудников «Яндекса», или картину «Портрет Эдмонда Белами», написанную алгоритмом Generative Adversarial Networks, которая была продана на аукционе за $432,5 тыс.
Эти возможности находят свое применение и в маркетинге: одна из крупнейших торговых площадок Alibaba Group доверяет ИИ создавать описания товаров на сайтах, а компания PepsiCo использует машинное обучение для написания музыки к рекламным роликам.
Роль человека
Несмотря на все примеры, пока нет и в ближайшие лет 10–20, вероятно, не будет ни одного случая, чтобы алгоритм полностью заменил собой отдел маркетинга или продаж, превратившись из помощника в полноценную рабочую единицу. По словам директора по маркетингу Cosabella Кортни Коннел, робот Альберт работает с уже готовыми элементами, а креативная часть все равно остается за человеком.
Тезис о превосходстве человека над машиной (по крайней мере, на сегодняшний день) можно проиллюстрировать интересным примером. Несколько лет назад в японском отделении рекламного агентства McCann Erickson появился новый креативный директор — программа искусственного интеллекта по имени AI-CD ß. Робот занимается тем, что анализирует лучшие кейсы за последние 10 лет и создает на их основе новые рекламные ролики. Но основная работа по производству рекламы, формирование идеи и ее воплощение, остается за людьми. «Он нам не враг, — описывает отношения команды с роботом глава McCann Millenials Шун Мацузака. — Он создан, чтобы помогать нам».
Да, человек не может тягаться с нейросетями во всем, что касается анализа и работы с существующими данными. Но чтобы создать что-то новое, что найдет отклик у многомиллионной аудитории, без человеческого мозга обойтись невозможно. Программы по автоматизации контекстной рекламы могут вести кампанию даже эффективнее, чем многие сотрудники, но ее цель, посыл, аудиторию, период размещения — иначе говоря, общую стратегию — задают маркетологи. И лишь обозначив направление работы, они передают управление машине.
Машинные алгоритмы намного быстрее и лучше человека справляются с обработкой данных, но от этих данных не будет никакой пользы, если не использовать их для принятия дальнейших решений. Количество сессий, кликов, лайков и переходов не даёт ничего само по себе — их нужно интерпретировать в контексте стратегии компании, и огромная роль в этом процессе отводится чисто «человеческим» аргументам, которые машине не понять.
Так, российское отделение PepsiCo, которое активно цифровизует свои маркетинговые процессы, требует обязательного присутствия digital-аналитика в штате каждого агентства, с которым они сотрудничают. По словам представителей бренда, компания постоянно увеличивает число аналитиков и специалистов по работе с Big Data, и это неудивительно: чем больше появляется механизмов, упрощающих многие операции, тем больше сотрудников требуется для работы с ними. В Calltouch тоже существует развернутая структура маркетологов, аналитиков, диджитал-специалистов, менеджеров по продажам, аккаунт-менеджеров — несмотря на то, что наш продукт заточен именно на автоматизацию многих процессов, опытные сотрудники нам требуются для решения нетривиальных сложных задач.
Стратегия продвижения бренда, креативные идеи, качественный контент — всё это пока остается за людьми. И, конечно, в ближайшей перспективе машина точно не сможет заменить человека в живом общении. Чат-боты успешно справляются с решением типовых вопросов, но любой нюанс, выходящий за рамки заданной программы, требует присутствия менеджера. Здесь еще важен психологический аспект: пока что мы предпочитаем общаться с настоящими людьми, с их эмоциями и присущими каждому особенностями — ведь вряд ли вы согласитесь приобретать автомобиль, если вместо сотрудника салона вам придется разговаривать с Google-ассистентом.
Стимул к развитию
Да, ИИ действительно способен на многое, но всё же его задача — не заменить собой человека, а помочь ему в работе и сделать ее эффективнее. С развитием технологий многие процессы, которые ранее требовали долгого кропотливого труда, сводятся к нескольким кликам, но не стоит забывать, что любую программу всегда запускает человек, и он же задает ее направленность. Нейросети умеют обучаться, но понять человека — то, без чего не может существовать маркетинг — они не способны.
Собственно, в этом и нет их задачи: миссия умных алгоритмов — оптимизировать работу специалиста, оставив ему место для более творческой деятельности. Цифровизация уничтожает одни профессии, но им на смену приходит множество новых. Так что маркетологам, специалистам по продажам, копирайтерам, SMM-менеджерам пока опасаться нечего — если, конечно, не стоять на месте, а постоянно прокачивать свои навыки. Профессии трансформируются, и, чтобы не проиграть машине, важно уметь делать то, на что алгоритмы пока не способны.