Sztuczna inteligencja w służbie marketingu 4.0 - NowyMarketing

Kiedy 12 lat temu swoją premierę miał „Raport mniejszości” Stevena Spielberga, chyba nawet najbardziej zagorzali fani futurystycznej adaptacji książki Philipa K. Dicka nie przypuszczali, jak szybko uda się urzeczywistnić niektóre innowacyjne wizje przedstawione w filmie. Pamiętne gigantyczne wyświetlacze reklamowe personalizujące treści po zeskanowaniu siatkówki już mają swe prototypy w Tokio. W Internecie coraz większą popularnością cieszą się systemy remarketingowe, które polecają w boksach reklamowych produkty oglądane wcześniej w sklepach internetowych. Pojawienie się pierwszego komercyjnego, opracowanego w całości w Polsce systemu analizy języka naturalnego Applica może przynieść kolejną rewolucję w zakresie personalizacji nie tylko przekazu reklamowego, ale także indywidualnego dostosowywania oferty w zależności od potrzeb każdego z klientów. Czy będzie to krok w stronę marketingu 4.0?

Pragnieniem chyba każdego właściciela firmy czy marketera jest przewidywanie reakcji konsumentów, które bezpośrednio wpływają na popyt. Posiadanie dostępu do informacji na temat preferencji zakupowych w czasie rzeczywistym daje olbrzymie możliwości tworzenia oferty dostosowanej do potrzeb potencjalnych klientów. Uchwycenie tendencji rynkowych i natychmiastowe zmaterializowanie oferty, stworzenie produktów dokładnie w momencie zapotrzebowania byłoby doskonałym przepisem na biznes w każdym segmencie. Choć w odniesieniu do niewielkich firm, obsługujących indywidualnych klientów realizacja teorii marketingu 4.0 (uchwytnego marketingu wirtualnego) ma szanse się urzeczywistnić, realizacja tego podejścia w przypadku korporacji wydaje się być czczą mrzonką, a przewidywanie na bieżąco zachowań konsumenckich wróżeniem z fusów. Czy na pewno?

Zobacz również

Dzięki najnowocześniejszym systemom analizy języka naturalnego (ang. Natural Language Processing) uzbrojeni w sztuczną inteligencję marketerzy zyskują już dziś niezwykle skuteczne narzędzie do przewidywania przyszłości, by szybko reagować na zmieniające się trendy rynkowe i opinie konsumentów. Na polskim rynku dostępnych jest wiele aplikacji analizujących wypowiedzi na podstawie nagromadzonych słów kluczowych. Są one w stanie analizować treści językowe na tyle efektywnie, by można było za ich pomocą tworzyć liczbowe statystyki opinii konsumentów w Internecie. Jednak dla uzyskania pełnego obrazu głębokiego wydźwięku, jaki mają poszczególne komentarze, konieczne jest zastosowanie systemów precyzyjnie rozpoznających niuanse językowe, takie jak chociażby związki frazeologiczne czy podwójne przeczenia, które są specyficzne dla języka polskiego – tłumaczy Piotr Surma z Applica – takie możliwości dają nam wyłącznie systemy NLP.

Z pomocą w oznaczeniu sarkazmu, ironii, zrozumieniu związków frazeologicznych czy innych konstruktów językowych przenoszonych z mowy potocznej, zapożyczeń obcojęzycznych, idą rozwiązania rozpoznające język naturalny, których zastosowanie w obszarze marketingu, wydaje się nie mieć granic. Monitorując platformy społecznościowe, fora i grupy dyskusyjne, korespondencję mailową możemy wychwytywać informacje o niezadowoleniu klientów, by zaproponować im korzystniejsze rozwiązania, zanim podejmą decyzję o rezygnacji ze współpracy. Analizując treść korespondencji konsultantów z biura obsługi klienta możemy zdiagnozować najbardziej newralgiczne elementy naszej oferty, by elastycznie ją zmodyfikować. To także nieocenione narzędzie w zarządzaniu wizerunkiem marki, pozwalające na szybkie i skuteczne diagnozowanie sytuacji, które mogą zaowocować kryzysem.

Systemy analizy języka naturalnego bazują na treściach, które konsumenci sami upubliczniają w sieci lub kierują w formie wiadomości e-mail do firm. Nie ma tu więc mowy o kradzieży danych czy poufnych informacji. Korzystając z serwisów internetowych wyrażamy zgodę na wykorzystanie plików cookies, a instalując aplikacje na smartfonach jesteśmy pytani o zgodę na wykorzystanie prywatnych danych o np. naszej lokalizacji. Obawy konsumentów przed utratą prywatności w kontekście tego typu narzędzi nie są zatem do końca uzasadnione.