May 26, 2023

Маркетинг и продажи на основе ИИ достигают новых высот благодаря GenAI

Технология ИИ произвела революцию в маркетинге и продажах. Теперь генеративный ИИ обещает изменить представление игроков B2B и B2C о клиентском опыте, производительности и росте.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) продолжают расширять границы возможного в маркетинге и продажах. И сейчас, когда генеративный ИИ (gen AI) продолжает эволюционировать, мы видим, как платформы с открытым исходным кодом проникают на передовые рубежи продаж, а также растущие инвестиции игроков рынка продаж в инновации gen AI. Учитывая растущую сложность и скорость ведения бизнеса в мире цифровых технологий, эти технологии становятся необходимыми инструментами.

Это неизбежно повлияет на то, как вы работаете, как вы общаетесь с клиентами и обслуживаете их. На самом деле, возможно, это уже происходит. Дальновидные руководители высшего звена думают о том, как приспособиться к этому новому ландшафту. Здесь мы описываем возможности (и риски) маркетинга и продаж в этой динамичной сфере и предлагаем продуктивные пути продвижения вперед.

Исследования McKinsey показывают, что пятая часть текущих функций отдела продаж может быть автоматизирована.

Как искусственный интеллект меняет маркетинг и продажи

ИИ способен изменить работу маркетинга и продаж во всех отраслях. Это результат изменений в настроениях потребителей наряду с быстрыми технологическими изменениями.

Омниканальность — это ключевая ставка

Во всех отраслях меняются модели взаимодействия: современные клиенты хотят иметь все, везде и всегда. Хотя они по-прежнему стремятся к равномерному сочетанию традиционных, удаленных каналов и каналов самообслуживания (включая личные встречи, внутренние продажи и электронную коммерцию), мы наблюдаем постоянный рост предпочтений клиентов в отношении онлайн-заказа и повторного заказа.

Компании-победители - те, кто ежегодно увеличивает свою долю рынка как минимум на 10 процентов - как правило, используют передовые технологии продаж; создают гибридные команды и возможности продаж; разрабатывают стратегии для сторонних и собственных торговых площадок; достигают совершенства электронной коммерции по всей воронке; и обеспечивают гиперперсонализацию (уникальные сообщения для отдельных лиц, принимающих решения, основанные на их потребностях, профиле, поведении и взаимодействии - как прошлом, так и прогнозируемом).

В области оцифровки и автоматизации происходят поэтапные изменения

Технологии искусственного интеллекта развиваются стремительными темпами. Их внедрение становится все более простым и менее затратным, при этом сложность и скорость работы постоянно возрастают и намного превосходят возможности человека. Наши исследования показывают, что пятая часть текущих функций отдела продаж может быть автоматизирована. Кроме того, с появлением генеративного ИИ открываются новые горизонты (см. ниже выноску «Что такое генеративный ИИ?»). Более того, за последние десять лет объем венчурных инвестиций в ИИ вырос в 13 раз.1 Это привело к бурному росту "пригодных для использования" данных (данных, которые можно использовать для формулирования выводов и предложения ощутимых действий) и доступных технологий (таких как увеличение вычислительной мощности и алгоритмов с открытым исходным кодом). Огромные и постоянно растущие объемы данных теперь доступны для обучения фундаментальным моделям, а с 2012 года вычислительная мощность увеличилась в миллион раз - удваиваясь каждые три-четыре месяца.

Что такое генеративный ИИ?

Многие из нас уже знакомы с онлайн-чатботами ИИ и генераторами изображений, используя их для создания убедительных изображений и текста с поразительной скоростью. В этом и заключается огромная сила генеративного ИИ, или gen AI: он использует алгоритмы для создания нового контента - письма, изображений или аудио - на основе обучающих данных.

Для этого генерирующий ИИ использует модели глубокого обучения, называемые фундаментальными моделями (ФМ). ФМ предварительно обучаются на огромных наборах данных, а алгоритмы, которые они поддерживают, адаптируются к широкому спектру последующих задач, включая создание контента. Генетический ИИ можно обучить, например, предсказывать следующее слово в строке слов и обобщить эту способность на множество задач по созданию текста, таких как написание статей, шуток или кода.

В отличие от этого, «традиционный» ИИ обучается на одной задаче под руководством человека, используя данные, специфичные для этой задачи; он может быть настроен с высокой точностью, но его необходимо заново обучать для каждого нового случая использования. Таким образом, генный ИИ представляет собой огромный шаг в изменении мощности, сложности и полезности, а также фундаментальный сдвиг в нашем отношении к искусственному интеллекту.

Что несет GenAI для маркетинга и продаж?

Развитие искусственного интеллекта, и особенно искусственного интеллекта поколения, способно оказать влияние на три области маркетинга и продаж: клиентский опыт (CX), рост и производительность.

Например, в CX гиперперсонализированный контент и предложения могут быть основаны на индивидуальном поведении клиентов, персонах и истории покупок. Рост может быть ускорен за счет использования ИИ для ускорения роста производительности, предоставляя отделам продаж необходимую аналитику и информацию о клиентах для захвата спроса. Кроме того, ИИ может повысить эффективность и результативность продаж за счет разгрузки и автоматизации многих рутинных операций по продажам, высвобождая потенциал для проведения большего времени с клиентами и потенциальными клиентами (при одновременном снижении стоимости обслуживания). Во всех этих действиях ключевую роль играет персонализация. ИИ в сочетании с данными о конкретной компании и контекстом позволил получить представление о потребителях на самом гранулированном уровне, что позволяет B2C персонализировать рычаги с помощью целевых маркетинговых и торговых предложений. Выигрывающие B2B-компании выходят за рамки маркетинга на основе учетных записей и непропорционально часто используют гиперперсонализацию в своей работе с клиентами.

Внедрение искусственного интеллекта в жизнь на пути клиента

Пример использования GenAI в продажах: Динамический таргетинг и сегментация аудитории

GenAI может объединять и анализировать большие объемы данных - например, демографическую информацию, данные о существующих клиентах и рыночные тенденции - для выявления дополнительных сегментов аудитории. Затем его алгоритмы позволяют компаниям легко и масштабно создавать персонализированный информационно-разъяснительный контент.

Вместо того чтобы тратить время на изучение и создание сегментов аудитории, маркетолог может использовать алгоритмы GenAI для выявления сегментов с уникальными характеристиками, которые могли быть упущены из виду в существующих данных о клиентах. Не зная всех деталей об этих сегментах, можно попросить инструмент GenAI составить автоматически адаптированный контент, например, посты в социальных сетях и целевые страницы. После их доработки и проверки маркетолог и руководитель отдела продаж могут использовать GenAI для создания дальнейшего контента, например, шаблонов для проведения соответствующей кампании по продажам.

Внедрение этих методов потребует определенной открытости к изменениям. Организациям потребуется всеобъемлющий и агрегированный набор данных (например, оперативное озеро данных, которое привлекает разрозненные источники) для обучения модели искусственного интеллекта, способной генерировать релевантные сегменты аудитории и контент. После обучения модель может быть операционализирована в коммерческих системах для оптимизации рабочих процессов при постоянном совершенствовании с помощью гибких процессов.

Наконец, может потребоваться корректировка коммерческой организационной структуры и операционной модели для обеспечения надлежащего уровня надзора за рисками и соответствия оценок эффективности новым методам работы.

Существует множество специфических для GenAI вариантов использования на протяжении всего пути клиента, которые могут принести пользу:

  • В верхней части воронки GenAI превосходит традиционное определение и нацеливание потенциальных клиентов с помощью искусственного интеллекта, который использует веб-скреппинг и простую расстановку приоритетов. Передовые алгоритмы GenAI могут использовать закономерности в данных о клиентах и рынке для сегментирования и нацеливания на релевантную аудиторию. Благодаря этим возможностям компании могут эффективно анализировать и выявлять высококачественные лиды, что приводит к более эффективным и индивидуальным кампаниям по активизации лидов (см. выше выноску «Пример использования GenAI в продажах: Динамический таргетинг и сегментация аудитории»).

Кроме того, GenAI может оптимизировать маркетинговые стратегии посредством A/B-тестирования различных элементов, таких как макеты страниц, рекламные тексты и SEO-стратегии, используя предиктивную аналитику и рекомендации на основе данных для обеспечения максимальной отдачи от инвестиций. Эти действия могут быть продолжены на протяжении всего пути клиента, при этом GenAI автоматизирует кампании по взращиванию потенциальных клиентов на основе развивающихся моделей клиентов.

  • В процессе продаж GenAI выходит за рамки первоначального взаимодействия с командой продавцов, обеспечивая постоянную критически важную поддержку на протяжении всего процесса продаж, от предложения до закрытия сделки.

Благодаря способности анализировать поведение, предпочтения и демографические характеристики клиентов, искусственный интеллект может генерировать персонализированный контент и сообщения. С самого начала он может помочь с гиперперсонализированными последующими письмами в масштабе и контекстной поддержкой чат-бота. Он также может выступать в качестве круглосуточного виртуального помощника для каждого члена команды, предлагая индивидуальные рекомендации, напоминания и обратную связь, что приводит к повышению вовлеченности и конверсии.

По мере продвижения сделки GenAI может предоставлять рекомендации по ведению переговоров в режиме реального времени и прогнозы, основанные на всестороннем анализе исторических данных о сделках, поведении клиентов и конкурентных ценах.

  • Существует множество вариантов использования GenAI после того, как клиент поставил свою подпись под пунктирной линией, включая включение и удержание. Когда новый клиент присоединяется к компании, GenAI может обеспечить теплый прием с персонализированным обучающим контентом, подчеркивая соответствующие передовые методы. Функциональность чат-бота может обеспечить немедленные ответы на вопросы клиентов и улучшить учебные материалы для будущих клиентов.

GenAI также может предложить руководству отдела продаж рекомендации по следующим шагам в режиме реального времени и непрерывное моделирование оттока клиентов на основе тенденций использования и поведения клиентов. Кроме того, для определения критических точек соприкосновения и повышения вовлеченности клиентов можно использовать динамическое картирование пути клиента.

Этот революционный подход меняет ландшафт маркетинга и продаж, повышая эффективность и вовлеченность клиентов с самого начала их пути.

Коммерческие директора настроены оптимистично и пожинают плоды

Мы обратились к группе руководителей коммерческих организаций с просьбой высказать свое мнение о вариантах использования и роли искусственного интеллекта в маркетинге и продажах в целом. Примечательно, что мы обнаружили осторожный оптимизм по всем направлениям: респонденты ожидают, по крайней мере, умеренного влияния от каждого предложенного нами варианта использования. В частности, наибольший энтузиазм эти игроки проявляют в отношении сценариев использования на ранних этапах пути клиента - идентификации лидов, оптимизации маркетинга и персонализированной работы с клиентами (Рисунок 1).

Рисунок 1

Все эти три лучших варианта использования сосредоточены на поиске и привлечении клиентов, где мы наблюдаем значительный импульс на ранних этапах. Это неудивительно, учитывая огромный объем данных о потенциальных клиентах, доступных для анализа, и исторически сложившуюся проблему персонализации первоначального маркетинга в масштабах компании.

Различные игроки уже внедряют варианты использования искусственного интеллекта, но это, несомненно, только начало. Наше исследование показало, что 90 процентов руководителей коммерческих компаний ожидают, что в ближайшие два года решения на основе искусственного интеллекта будут использоваться «часто» (Рисунок 2).

Рисунок 2

Исследование McKinsey показало, что 90% руководителей коммерческих организаций ожидают, что в ближайшие два года они будут «часто» использовать решения на основе искусственного интеллекта.

В целом, наиболее эффективные компании отдают приоритет и внедряют передовые технологии продаж, создают гибридные команды и обеспечивают гиперперсонализацию. Они также максимально используют электронную коммерцию и сторонние торговые площадки с помощью аналитики и искусственного интеллекта. В успешных компаниях мы обнаружили:

  • Существует четко сформулированное видение и стратегия в области ИИ.
  • Более 20% цифровых бюджетов инвестируется в технологии, связанные с ИИ.
  • Команды специалистов по анализу данных работают над алгоритмами для разработки стратегии быстрого ценообразования и оптимизации маркетинга и продаж.
  • Стратеги смотрят в будущее и определяют простые варианты использования ИИ.

Такие первопроходцы уже осознают потенциал искусственного интеллекта для повышения эффективности своей деятельности.

Исследования McKinsey так же показывают, что игроки, инвестирующие в ИИ, отмечают рост доходов от 3 до 15 процентов и рост рентабельности продаж от 10 до 20 процентов.

Прогнозирование и снижение рисков в GenAI

Несмотря на убедительность бизнес-доводов в пользу искусственного интеллекта, скорость изменений в технологиях ИИ поразительно высока - и не без риска. Когда руководителей коммерческих компаний спросили о самых серьезных препятствиях, ограничивающих внедрение технологий ИИ в их организациях, внутренние и внешние риски возглавили список.

От нарушения прав интеллектуальной собственности до конфиденциальности данных и безопасности - существует целый ряд проблем, которые требуют продуманных стратегий снижения рисков и управления. Необходимость в человеческом надзоре и подотчетности очевидна, и может потребоваться создание новых ролей и возможностей, чтобы в полной мере использовать открывающиеся возможности.

В дополнение к немедленным действиям руководители могут начать стратегическое мышление о том, как инвестировать в коммерческое превосходство ИИ в долгосрочной перспективе. Важно определить, какие варианты использования являются настольными, а какие могут помочь вам дифференцировать свое положение на рынке. Затем определите приоритеты с учетом влияния и осуществимости.

Ландшафт ИИ развивается очень быстро, и победители сегодня могут оказаться нежизнеспособными завтра. Небольшие стартапы - отличные новаторы, но они могут оказаться не в состоянии обеспечить необходимое масштабирование или создать ориентированные на продажи сценарии использования, отвечающие вашим потребностям. Тестируйте и итерации с разными игроками, но стратегически выбирайте партнерство, основываясь на инновациях, связанных с продажами, скорости инноваций по сравнению со временем выхода на рынок и способности к масштабированию.


Искусственный интеллект меняется с бешеной скоростью, и хотя трудно предсказать развитие этой революционной технологии, она наверняка сыграет ключевую роль в будущем маркетинге и продажах. Лидеры в этой области добиваются успеха, обращаясь к генному ИИ, чтобы максимально оптимизировать свою деятельность, используя преимущества достижений в области персонализации и внутреннего совершенствования продаж. Как отреагирует ваша отрасль?


В статье использованы материалы исследований отчётов McKinsey & Company