6 устаревших AI-трендов в маркетинге, от которых стоит отказаться в 2025 году

По мере того, как ИИ становится совершеннее, некоторые маркетинговые тактики теряют свою актуальность. Давайте разберем, какие AI-тренды в маркетинге больше не приносят нужных результатов и почему.

Подобно старому двигателю, который уже изжил себя, некоторые стратегии маркетинга с ИИ отстают от времени, уступая место новым технологиям. То, что раньше казалось передовыми решениями, утратило эффективность.

6 AI-трендов в маркетинге, от которых нужно отказаться

Базовые чат-боты

Тогда: Первые чат-боты появились в конце XX века, начиная с ELIZA в 1966 году. Эти боты выполняли простые задачи по предустановленным сценариям, автоматизируя базовое обслуживание клиентов. Однако они не могли справляться с более сложными запросами.

Сейчас: Современные потребители ожидают взаимодействия с ИИ-ассистентами на базе технологий, таких как обработка естественного языка и машинное обучение, которые адаптируются под более сложные нужды. Новейшие ИИ-модели, как GPT, обеспечивают персонализированные, более «человечные» взаимодействия и помогают быстрее решать вопросы клиентов.

AI-мониторинг социальных сетей (анализ тональности текста)

Тогда: В конце 2010-х анализ социальных сетей на основе ИИ помогал отслеживать реакцию аудитории с помощью ключевых слов. Но такая методика не отличалась глубиной и погружением в нюансы.

Сейчас: С новыми ИИ-моделями с более глубоким контекстуальным пониманием анализ тональности стал точнее. Бренды теперь могут лучше улавливать эмоции из текстов, изображений и видео, что позволяет им глубже понимать аудиторию и быстрее реагировать на изменения.

Предсказательная аналитика на основе исторических данных

Тогда: Ранее маркетологи полагались на поведение в прошлом, чтобы предсказывать будущие покупки. Этот метод стал основой для персонализированных предложений.

Сейчас: Одной лишь базовой презсказательной аналитики уже недостаточно, поскольку клиенты ожидают от компаний адаптации в режиме реального времени. Современные ИИ-системы объединяют историческую аналитику с актуальными данными, что обеспечивает более точные рекомендации и позволяет быстрее подстраиваться под потребности аудитории.

Простые рекомендации продуктов

Тогда: Первые ИИ-системы рекомендаций опирались в основном на историю покупок и посещений. Они предлагали популярные товары на основе прошлых покупок, например, «с этим часто покупают».

Сейчас: Базовых рекомендаций больше недостаточно. Современные системы анализируют намерения клиентов, сезонность и социальные тренды, предоставляя умные, контекстуальные предложения, которые больше соответствуют потребностям клиентов.

Оптимизация для голосового поиска

Тогда: С ростом популярности Alexa и Google Home в 2018–2019 годах многие бренды начали адаптировать контент под голосовой поиск. Предполагалось, что клиенты будут использовать голосовые запросы для поиска информации.

Сейчас: Ожидания не оправдались. Интерес к голосовому поиску не достиг ожидаемых показателей, и фокус сместился на голосовые задачи, такие как покупки и управление услугами через голосовые команды.

Сегментация клиентов на основе демографических данных

Тогда: Ранние модели ИИ сегментировали клиентов по таким характеристикам, как возраст, локация и пол, для персонализации сообщений.

Сейчас: ИИ-сегментация расширилась за счет психографических и поведенческих данных, что позволяет персонализировать контент в реальном времени через различные каналы и платформы.

В современном многоканальном мире микросегментация на основе ИИ позволяет брендам доносить персонализированные сообщения через различные точки взаимодействия, выходя за рамки только электронной почты. Маркетологи могут предлагать персонализированный контент через SMS, push-уведомления, сообщения в приложениях, рекламу в социальных сетях и даже персонализированный опыт на веб-сайтах. Используя гиперперсонализацию, бренды обеспечивают, чтобы клиенты получали релевантные и своевременные сообщения на платформе, с которой они чаще всего взаимодействуют.

Многие тренды в области ИИ значительно улучшились, развившись от базовых техник до сложных инструментов, которые приносят реальные результаты. Маркетологи, которые принимают эти инновационные решения, будут лучше подготовлены к технологическим изменениям и смогут соответствовать ожиданиям потребителей. Использование возможностей ИИ и машинного обучения становится ключевым фактором для успеха в эпоху гиперперсонализации.