6 устаревших AI-трендов в маркетинге, от которых стоит отказаться в 2025 году
- 05.11.2024
- Сообщение от: Надежда Шеина
- Категория: Маркетинговые мысли
БАЗА 2.0
ОГРАНИЧЕННОЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ
База знаний по маркетингу и исследованиям: доступ на 3 месяца – 9 000 рублей 3 000 рублей
АКЦИЯ 1+4
5 курсов с проверкой заданий: Исследования для результата в маркетинге – 54 500 рублей только сейчас по цене одного курса – 19 900 рублей
ВСЕ КУРСЫ
Надежды Шеиной с проверкой заданий: Полный комплект из 11 курсов Все везде и сразу – 119 100 рублей только два дня – 29 000 рублей
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.