маркетинговые решения на базе AI предоставляют цифровым маркетологам центральную платформу для управления огромными массивами собираемых данных. Эти маркетинговые платформы на AI-основе обладают способностью к извлечению глубоких маркетинговых данных из вашей целевой аудитории, чтобы вы имели возможность принятия базирующиеся на данных решений о том, как лучше всего к ней обращаться. К примеру, такие фреймворки, как Bayesian Learning and Forgetting, способны на оказание маркетологам помощи в получении более четкого представления о том, насколько восприимчивы клиенты к конкретным цифровым маркетинговым усилиям.
III Проблемы AI-маркетинга
Имеет место базирование современного маркетинга на глубоком понимании потребительских предпочтений, желаний и потребностей, а также на способности эффективно и оперативно действовать с опорой на эти знания.
Способность к принятию решений в режиме реального времени, основываясь на данных, вывела маркетинговые AI-решения на передний план для заинтересованных сторон маркетинга. Однако для маркетинговых команд целесообразно проявление разборчивыми при принятии решения о том, как лучше всего добиться интеграции AI в свои операции и кампании.
Разработка и использование маркетинговых AI- инструментов все еще находятся на ранних стадиях. Из-за этого при внедрении AI в вашу стратегию цифрового маркетинга необходимо принятие во внимание наличия ряда проблем, описание которых следует.
3.1 Проблемы времени обучения и качества данных. Проблема конфиденциальности
Проблемы времени обучения и качества данных
Маркетинговые AI-инструменты не знают автоматическим образом, какие именно действия необходимо предпринять для достижения маркетинговых целей. Им, как и людям, требуется время и обучение, чтобы изучить цели компании или организации, исторические тенденции, предпочтения клиентов, понять общий контекст и накопить необходимый опыт.
Данный процесс обучения также требует гарантий качества данных. Если ваши маркетинговые AI-инструменты не будут обучены на высококачественных данных, являющихся репрезентативными, своевременными и точными, то в итоге вы получите не отличающиеся точностью решения, которые не станут реально отражать желания потребителей, что сделает ваш новый блестящий маркетинговый AI-инструмент не более чем цацкой.
Проблема конфиденциальности
Как потребителями, так и регулирующими органами практикуется придирчивое слежение за тем, как компаниями и организациями используются их данные. Членам команд цифрового маркетинга необходимо убедиться, что потребительские данные используются этично и в соответствии с такими стандартами, как GDPR, при реализации маркетинговой AI-стратегии, в противном случае они рискуют столкнуться с получением серьезных штрафов и нанесением ущерба репутации.
Если ваши маркетинговые AI-инструменты не запрограммированы
