10 прогнозів на наступне десятиріччя: штучний інтелект, персоналізація та «діджиталізація людини»

Інновації, які зараз ми спостерігаємо у всіх сферах, включаючи маркетинг, дають такі можливості удосконалення роботи з даними, про які 10 років тому можна було лише мріяти.

Ось 10 прогнозів від експертів й аналітиків від Adobe Analytics про те, як штучний інтелект й аналітика будуть розвиватися і формуватися протягом наступних 10 років.

Світові дані виростуть на 61% до 175 зетабайт до 2025 року

 Штучний інтелект буде всюди

Штучний інтелект проникне в усі сфери життя, активно впливаючи на взаємодію споживачів з брендами, технологіями, «розумними» будинками та навіть близькими. ШІ також буде використовуватися на всіх корпоративних платформах й інструментах, допомагаючи краще зрозуміти клієнтів і забезпечити більш персоналізований досвід.

Gartner прогнозує, що до 2021 року 80% нових технологій матимуть ознаки штучного інтелекту. До 2023 року штучний інтелект і методи глибокого навчання замінять традиційне машинне навчання, як найбільш поширений підхід. Бренди, які використовують ці можливості краще, ніж їх конкуренти, отримають конкурентну перевагу.

У той же час, Gartner прогнозує, що до 2020 року створення «контрафактної реальності» або «фальшивого контенту» на основі штучного інтелекту буде випереджати здатність алгоритмів виявляти фейкові новини, створюючи цифрову недовіру. Тому буде необхідно запровадити нові стандарти та етичні норми контролю для забезпечення достовірності інформації.

Світові витрати на штучний інтелект сягнули 35,8 млрд доларів в 2019 році. Очікується, що вони збільшаться більш ніж удвічі до 79,2 млрд доларів в 2022 році

Персоналізація стане нормою

Очікування клієнтів від персоналізованого багатоканального досвіду досягли рекордно високого рівня. Експерти пророкують, що в довгостроковій перспективі персоналізований досвід – одне з найважливіших умов ефективної взаємодії зі споживачами.

Хейді Бесик, менеджер відділу маркетингу в Adobe, прогнозує, що наступний рівень персоналізації перейде на управління відносинами, коли бренди встановлюють особисті зв’язки, наближаючись клієнтського досвіду.  Щоб виростити та зберегти лояльність клієнтів, бренди повинні будуть змінити своє мислення і розглядати персоналізацію й атрибуцію відповідно до бажань кожного клієнта. Йдеться про розуміння того, як, та навіть де і коли клієнти хочуть взаємодіяти з ними і потім про досягнення цих бажань в масштабі бренду.

«Гострим питанням буде швидкість контенту. Бренди повинні будуть створювати достатньо контенту, щоб задовольнити прагнення своїх клієнтів до нових і актуальних вражень», – сказала Хейді.

До 2020 року 90% брендів будуть використовувати як мінімум одну форму персоналізації маркетингу, але основною причиною невдач буде контент, а не дані.

Прогнозна аналітика допоможе створити дійсно персоналізований клієнтський досвід

Штучний інтелект допомагає брендам сформувати правильну пропозицію, а в деяких випадках – визначити правильний канал розповсюдження інформації. Прогнозна аналітика допомагає знайти правильний час для максимізації шансів на успіх у споживача.

Експерти пропонують розглядати прогнозну аналітику як спосіб управління досвідом, а не просто як певні кроки автоматизації процесів.

Крім того, прогнозна аналітика допоможе краще розібратися в тому, що традиційно було «неаналітичною» інформацією. Це дані, які впливають на споживчий попит, від макроекономічних показників до погоди. Адже, якщо на вулиці дощ, споживачі більш схильні залишатися вдома, замовляти їжу або брати напрокат фільми. За допомогою прогнозної аналітики компанії можуть враховувати такі ситуації та робити актуальні пропозиції в потрібні моменти.

Обробка природної мови дозволить легко зрозуміти дані

У міру того, як все більше людей звертаються до голосових пристроїв Siri, Alexa і Google Home за інформацією, обробка природної мови (NLP) стане нормою для її  отримання. І аналітика – не виняток.

Обробка природної мови не тільки виявляє нові ідеї, а й спрощує нашу взаємодію з аналітичними технологіями та демократизує  такі матеріали для всіх підприємств. Більше людей отримають інформацію, необхідну для створення переконливішого життєвого досвіду.

Разом з використанням машинного навчання та штучним інтелектом,  обробка природної мови є одним з найбільш багатообіцяючих розробок, що поліпшують розуміння поведінки користувачів.

 AI дозволить співробітникам переорієнтуватися на пріоритети бізнесу

 Gartner прогнозує, що штучний інтелект, вбудований в аналітику та інше маркетингове програмне забезпечення, до 2022 року звільнить більше третини співробітників аналітичних відділів у маркетингових організаціях. Це дозволить їм зосередитися на бізнес-пріоритетах, а не витрачати час на ручні процеси, такі як персоналізація, оцінка потенційних клієнтів, виявлення аномалій, управління ефективністю маркетингу і звітність.

Розглянемо приклад Netflix, який надає персоналізовані рекомендації, засновані на споживчих моделях. Алгоритми дивляться не тільки на одного користувача, але і на всіх споживачів зі схожою поведінкою. Потім вони знаходять відмінності та створюють пропозиції з високим ступенем ймовірності інтересів. Без роботи алгоритмів бренд не зміг би створити їх настільки точними.

Споживачі будуть вибагливіше ставитися до конфіденційності своїх даних

Чи є ознакою нового часу той факт, що Банк Англії вибрав Тьюринга в якості нового обличчя своєї банкноти номіналом в 50 фунтів? Ми вступили в світ, де особисті дані сприяють комерції. Права на персональні дані стали головним питанням для підприємств та споживачів.

Довіру щодо використання персональних даних споживачів компаніями зруйновано. Натомість зростає прагнення споживачів контролювати свої власні дані. Експерти вважають, що все більше країн приймуть свої власні закони про конфіденційність даних на основі закону GDRP.

Блокчейн стане більш поширеним і забезпечить більшу прозорість

Технології розподілених регістрів дають можливість впровадити прозорість та довіру в кожну транзакцію. Це світ технологій, в якому підприємства здійснюють операції, покупці купують, а дані та цифрові активи використовуються спільно – без посередників та без проблем з шахрайством або безпекою.

 До кінця 2019 року понад 50% з 100 провідних рекламодавців будуть використовувати блокчейн для прозорості та правозастосування ланцюжка поставок.

Стандарти даних дозволять брендам створювати уніфіковані профілі

Здатність бренду розуміти потреби, бажання та цінності клієнта буде залежати від наявності доступу до всіх даних та їх стандартизації.

Адже сьогодні перегляд відео можна вимірювати різними способами: від перегляду протягом двох секунд до відтворення або відсутності звуку. І відвідування розраховуються по-різному. Тому бажання брендів стандартизувати дані та способи їх вимірювання цілком виправдані. Це створить більш високий рівень ефективності для організацій, які використовують кілька різних технологій і мають відносини з декількома постачальниками.

 Аналітика споживчого досвіду дозволить брендам краще оцінювати задоволеність кінцевого користувача

Аналітика клієнтського досвіду (CX) – це зростаюча тенденція, коли поведінкові сценарії збираються за допомогою декількох видів даних, щоб отримати цілісне розуміння настрою, задоволеності та лояльності клієнта. Експерти прогнозують ширше використання машинного навчання і штучного інтелекту, щоб зрозуміти ставлення людей і їх клієнтський досвід в набагато більшому масштабі.

Бренди використовуватимуть свої власні дані, включаючи поведінкові взаємодії з веб-сайтом й іншими каналами, щоб допомогти визначити позитивні або негативні настрої користувачів.

Ще одна тенденція поведінкової аналітики – розпізнавання емоцій осіб. Хоча ця технологія лише починає розвиватися, вона дозволяє визначити вирази облич, такі як посмішки і похмурість, щоб визначити реакції покупців на товар або послугу.

Портативні пристрої будуть сприяти «діджиталізації людини»

Згідно з дослідженням Global Market Insights, до 2025 року ринок портативного штучного інтелекту досягне 180 мільярдів доларів. Від навушників з біосенсорами, які відстежують серцебиття, щоб налаштувати взаємодію з користувачем, до фітнес-трекерів, які можуть виявити аномалії серця, наші тіла створюють абсолютно новий вид потоку даних.

Under Armour, якій належить Fitbit, вже використовує інформацію такого роду. Компанія аналізує загальні дані про клієнтів, щоб рекомендувати нові продукти, ґрунтуючись на звичках людини.

Найбільшими проблемами тут будуть мобільність і конфіденційність. Ідея сховищ даних повинна бути ідеально оптимізована: суб’єкти можуть вибирати, якою біо інформацією вони хочуть поділитися і з ким – від своїх лікарів до своїх улюблених брендів. Просування конфіденційності даних призведе до все більшої довіри користувачів, які дозволятимуть брендам збирати інформацію, оскільки саме вони встановлюватимуть умови.

До 2022 року ваш персональний пристрій буде знати про ваш емоційний стан більше, ніж ваша власна сім’я.

Аналітика зробила революцію в роботі з клієнтами. Нові можливості постійно зростають, оскільки штучний інтелект розкриває свій справжній потенціал – створюючи феноменальні технології, які ми навіть не могли уявити кілька років тому.Бренди, які інвестують в штучний інтелект та аналітику, зможуть гнучкіше управляти бізнесом,зможуть розуміти поведінку споживачів, та побудувати довготривалі стосунки з клієнтами.