Искусственный интеллект уже тесно вплетен в современный облик мира, весомо воздействуя на информационные системы в различных сферах. Предметом этой научной статьи являются основные аспекты и значение искусственного интеллекта в развитии и продвижении корпоративных брендов на развивающихся рынках.
Ключевые слова: поведение потребителей, сфера маркетинга, данные, искусственный интеллект, использование нейросетей
Определение нейросетей
Нейросети, также известные как искусственные нейронные сети (ИНС), являются вычислительными моделями, вдохновленными работой биологической нервной системы. Они используются для обработки информации и решения задач, которые традиционно считались сложными для программирования. Нейросети состоят из множества связанных между собой искусственных нейронов, которые работают параллельно и обрабатывают входные данные. Каждый нейрон принимает входные данные, выполняет простые математические операции и передает результат следующему нейрону в сети. Эти связи между нейронами имеют числовые значения, называемые весами, которые определяют значимость каждой связи. Обучение нейросети происходит путем настройки весов связей между нейронами на основе обучающих данных. Во время обучения нейросеть пытается минимизировать ошибку между предсказанными и ожидаемыми результатами. Это позволяет нейросети научиться выявлять шаблоны и закономерности в данных и делать предсказания на основе полученной информации. Нейросети используются во многих областях, включая распознавание образов, обработку естественного языка, рекомендательные системы, управление роботами, медицинские диагностики, маркетинговые исследования и многое другое. В последние годы нейросети стали особенно популярными благодаря доступности больших объемов данных и развитию вычислительных технологий. Многие новые инновации и достижения в области искусственного интеллекта основаны на использовании нейросетей. Они продолжают развиваться и улучшаться, открывая новые возможности для решения сложных задач и применения в различных областях жизни.
Сеть состоит из трех слоёв — входного (принимающего информацию), скрытого (обрабатывающего данные) и выходного («озвучивающего» результат).
Пример. Когда обученной и подготовленной нейросети задают вопрос — «В какой из книг Достоевского студент совершает убийство»? В «сознании» машины вопрос тут же разбивается на фрагменты и в таком «разобранном» виде эта информация проходит через «нейроны» сети.
Каждая из ячеек по отдельности достаточно «глупа» и способна решить только однотипную задачу. Они и отвечают только «да» или нет: например, на запрос «Солнце = звезда» ячейка ответит положительно, а на запрос «Солнце = планета» — отрицательно.
краткая историческая сводка
Нейросети возникли из попыток моделировать работу человеческого мозга и его нейронной сети. Концепция искусственных нейронных сетей возникла в 1940-х годах, когда ученые, такие как Уоррен Маккаллок и Уолтер Питс, предложили математическую модель нейронов и изучили способы, как они могут взаимодействовать друг с другом. Здесь важно упомянуть работу Фрэнк Розенблатта, который в 1957 году разработал персептрон — простую форму нейросети, способную обучаться распознаванию образов. Это стало одним из первых практических применений искусственных нейронных сетей. Однако в последующие годы исследования нейросетей пережили спад интереса из-за ограничений вычислительных ресурсов и сложностей в обучении. Возрождение нейросетей произошло в конце 1980-х годов, когда появились новые алгоритмы обучения, такие как обратное распространение ошибки. Прорывы в развитии нейросетей происходили благодаря работе таких ученых, как Ян Лекун, Йоханнес Хинтон и Юрген Шмидхубер. В последние десятилетия искусственные нейронные сети стали все более популярными и приобрели широкое применение в различных областях, особенно в машинном обучении и глубоком обучении. Таким образом, искусственные нейросети представляют собой результат многолетних исследований и разработок ученых, причем история этих исследований охватывает десятилетия работы с целью понимания и имитации нейронной активности в человеческом мозге.
Как появление нейросетей повлияло на сферу маркетинга?
Появление нейросетей существенно повлияло на сферу маркетинга, предоставляя новые инструменты и возможности для лучшего понимания и взаимодействия с потребителями. Вот несколько способов, как нейросети оказали влияние на маркетинг:
- Анализ больших объемов данных: Нейросети способны обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, что позволяет маркетологам получать глубокие и детальные инсайты для принятия более информированных решений.
- Определение поведения потребителей: Нейросети могут анализировать данные о поведении потребителей, предсказывать их предпочтения и предлагать персонализированные рекомендации и предложения, оптимизируя таргетинг и повышая эффективность маркетинговых кампаний.
- Обработка естественного языка: Нейросети могут понимать и анализировать естественный язык, что позволяет автоматически обрабатывать отзывы, комментарии, социальные медиа и другие текстовые данные, что помогает в определении ощущений и мнений потребителей.
- Повышение точности прогнозов и предсказаний: С использованием нейросетей можно более точно предсказывать спрос, рыночные тенденции и результаты маркетинговых кампаний, что позволяет разрабатывать более эффективные стратегии и бюджетирование маркетинга.
- Создание и оптимизация контента: Нейросети могут использоваться для создания автоматического контента, проверки его качества и оптимизации под интересы и предпочтения конкретных аудиторий.
В целом, нейросети предоставляют маркетологам мощные инструменты для обработки данных, определения предпочтений и поведения потребителей, а также для более эффективного взаимодействия с ними. Это позволяет повысить эффективность маркетинговых стратегий, улучшить пользовательский опыт и повысить конкурентоспособность бренда.
Кто и как использует нейросети в качестве инструмента для маркетинга? Какие компании?
В современном мире любой человек может в течение нескольких секунд найти ваш профиль в социальных сетях. Ему достаточно просто сделать тайное фото и воспользоваться сервисом FindFace, который сможет найти вас в социальных сетях по этой фотографии. Каждый год нейросети все больше совершенствуются в распознавании лиц. В настоящее время они достигли нового уровня: искусственный интеллект не только способен найти человека среди миллиона лиц, но и может распознавать эмоции с точностью до 98 %.
Для таргетологов с творческим мышлением, способность нейронных сетей к распознаванию лиц может стать полезным инструментом в рекламе. Им удастся установить контакты с целевой аудиторией, анализируя фотографии с разных мероприятий и с помощью этого прописывать персонализированные предложения. Технология распознавания эмоций уже применяется для изучения реакции покупателей на рекламу
X5 Retail Group с 2019 года использует «зрячую» нейросеть для улучшения обслуживания. Она помогает оптимизировать раскладку товара и рекламных постеров, исходя их распределения покупателей в торговых залах.
А еще она подсказывает работникам Пятерочки, что нужно открывать еще одну кассу — за несколько минут до того, как этого начнут требовать недовольные покупатели.
Также нейросети научились писать неплохие тексты. Стоимость подобной услуги, сделанной человеком, обойдется в 20–50 рублей за каждые 1000 знаков, в то время как робот способен выдавать тот же результат в несколько раз быстрее и гораздо дешевле.
AliExpress, гигант китайской экономики, уже давно пользуется услугами копирайт-роботов, которые могут создавать описания для десятков миллионов товаров в их ассортименте. При этом описания, написанные роботами, практически неотличимы от описаний, созданных для российских интернет-магазинов.
В России первой компанией, предложившей автоматизацию процесса рерайтинга, стала IT-компания Meanotek. Они разрабатывают и обучают роботов-рейтеров, и уже сейчас можно заказать у них уникальные тексты, которые по качеству ничуть не уступают работе среднестатистических авторов.
Еще одной удивительной способностью нейросетей является предсказывание будущего.
ИНС имеют доступ к огромным объемам данных, которые они обрабатывают с невероятной скоростью. Используя результаты из миллионов схожих ситуаций и учитывая все вероятности, они выдает прогнозы, которые наиболее часто сбываются. К примеру, они оценивают вероятность изменения цен на ценные бумаги и валюту. Они предсказывают банкротство компаний и риски неплатежеспособности клиентов, которые берут кредиты. Они также оценивают прибыльность проектов при инвестировании.
У Яндекса есть алгоритм Data Factory, который выполняет прогнозы о влиянии промоакций на рост продаж товаров. Для анализа ему требуются данные о продажах, формате и ассортименте магазина. На основе этих данных Data Factory предоставляет прогнозы о объемах продаж с точностью до коробки (с вероятностью 87 %) и с точностью до одной единицы товара (с вероятностью 61 %).
Помимо этого, нейросети овладели умением предсказывать отток клиентов задолго до того, как эта идея появится у них в мыслях, анализируя объемные данные о клиентском поведении.
В онлайн-магазинах рекомендации играют ведущую роль в торговой деятельности. Нейросети лучше людей справляются с выполнением этой функции. Они создают индивидуальные рекомендации, исходя из анализа истории покупок каждого клиента, начиная с момента его первого посещения интернет-магазина.
Пример успешного применения системы рекомендаций в России — платформа Яндекс Дзен, интеллектуальный контентный поток, запущенный в 2015 году. Применение искусственных нейронных сетей привело к взрывному росту популярности платформы: ежедневно ее посещают более 14 миллионов человек.
Выводы:
В недалеком будущем искусственные нейронные сети получат полное доминирование в сферах рекламы, маркетинга, банковского дела, инвестиций и других отраслях. Человечеству останется лишь контролировать и генерировать новые идеи.
О предстоящих изменениях в свое время Герман Греф выразил свою точку зрения. Во время выступления перед студентами Балтийского федерального университета в Калининграде он приветливо и душевно заявил: «Вы — студенты вчерашнего дня! Забудьте свою профессию. Нам не нужны юристы, не понимающие, что такое нейросеть и не умеющие с ней работать. Нейронная сеть Сбербанка составляет исковые заявления лучше, чем юристы БФУ. Мы вас на работу брать не будем».
Нейронные сети не являются ни хорошими, ни плохими. Это просто неизбежная реальность, с которой нужно считаться. В настоящее время на производственных заводах ручной труд замещается роботизированными конвейерами, и то же самое происходит с «ремесленниками» в сферах маркетинга, рекламы, копирайтинга и других отраслях интеллектуального труда. Владельцам бизнесов и специалистам еще предоставляется некоторое время для того, чтобы учесть эту тенденцию в своих планах. Сегодня самое время задаться вопросом о творческих задачах, которые невозможно автоматизировать с помощью нейронных сетей, чтобы правильно выбрать сферу своей деятельности.
Литература:
- Нейросети и маркетинг: на пороге глобальных перемен. — Текст: электронный // business-online.: [сайт]. — URL: https://business-online.su/blog/neyroseti-i-marketing/ (дата обращения: 20.12.2023).
- Второй разум: как развивается искусственный интеллект и что его ждёт в будущем. — Текст: электронный // practicum.yandex: [сайт]. — URL: https://practicum.yandex.ru/blog/chto-takoe-iskusstvennyi-intellekt/ (дата обращения: 20.12.2023).
- Сферы применения искусственного интеллекта: от медицины до сельского хозяйства. — Текст: электронный // geekbrains: [сайт]. — URL: https://vc.ru/geekbrains/636983-sfery-primeneniya-iskusstvennogo-intellekta-ot-mediciny-do-selskogo-hozyaystva (дата обращения: 20.12.2023).
- Применение искусственного интеллекта в маркетинге. — Текст: электронный // cyberleninka: [сайт]. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-iskusstvennogo-intellekta-v-marketinge/viewer (дата обращения: 20.12.2023).
