Борис Тхориков - Нейромаркетинг. Физиология рекламы

Если глобально взглянуть на сложившуюся ситуацию, то наращивание расходов на телевизионную и digital-рекламу объясняется просто – это следствия общемировой тенденции экономического роста, развития новых технологий и увеличения численности населения планеты. При этом существующие затраты позволяют охватывать в целом всю необходимую целевую аудиторию, объективно теряющую интерес к газетам и журналам, при обеспечении заданной прибыльности бизнеса. В обозримом будущем не предвидится кардинальных преобразований жизненного уклада, способных вывести на новые уровни объёмы мировой торговли. Напротив, действия и ожидаемые последствия от распространения коронавирусной инфекции в 2020 году только замедлили общественное потребление. В подобных условиях дальнейшее увеличение рекламных бюджетов для стимулирования продаж окажется просто нецелесообразным. Да, можно раздуть рынок рекламы и в два, и в три раза, однако, это уже отрицательно отразится на рентабельности и не будет иметь экономического смыла, т. к. реклама станет избыточной по отношению к глобальному потребительскому спросу, величина которого в любом случае конечна из-за ограниченности производственной базы и доступных природных ресурсов.

Рисунок 1.1 – Динамика расходов на различные виды рекламы, 1980–2020 гг, млрд долларов США [3] Visualizing the Evolution of Global Advertising Spend (1980–2020) – https://www.visualcapitalist.com/evolution-global-advertising-spend-1980-2020.

4) Участие искусственного интеллекта в реализации маркетинговых процессов .Маркетинговая деятельность компаний на 80 % состоит из рутин, поддающихся эффективной систематизации и автоматизации, снижающей количество человеческих ошибок. Первыми IT-решениями для этих целей стали системы управления взаимоотношениями с клиентами (Customer Relationship Management). Следом, по мере развития технологий работы с Big Data и искусственным интеллектом (ИИ), начали создаваться программные продукты, способные самостоятельно собирать, анализировать информацию и предлагать управленческие решения. Socialbakers, Streaming Ad Insertion от Spotify, MRM-платформа СберМаркетинга, МТС-маркетолог – далеко не полный перечень подобных программ.

Искусственный интеллект в маркетинге уже сегодня решает следующие задачи:

составление портрета целевой аудитории, выходящего за привычные рамки социально-демографических характеристик, включающего анализ и систематизацию поведенческих факторов, получаемых, как правило, из социальных сетей – комментарии пользователя, поставленные им лайки, круг друзей и пр.;

подготовка рекомендаций по контент-плану и его оперативной корректировки, на основании анализа текущей информационной повестки. Это помогает упреждать репутационные риски, например, при размещении развлекательного контента в день, когда случилась какая-либо крупная трагедия. И применять разнообразные методы продвижения, актуальные в контексте происходящих событий – ситуативный маркетинг или ньюсджекинг (упоминание бренда в связке с обсуждаемой новостью);

постоянный анализ эффективности контента, размещаемого брендом, для оптимизации затрат и роста вовлеченности аудитории. По сути, это гибкий метод «проб и ошибок». ИИ отбирает на будущее лучшие рекламные материалы или их элементы, получившие высокий отклик у целевой аудитории, и отсекает контент, который «не зашёл»;

анализ и отбор инфлюенсеров, подходящих для продвижения бренда, в том числе по составу аудитории, отсутствию всевозможных «накруток», необходимой репутации или авторитетности и прочим факторам;

бенчмаркинг рекламной политики и инструментов конкурентов, в том числе анализ эффективности органического продвижения.

Таким образом, поиск и описание целевой аудитории, выбор каналов коммуникации и настройка таргетированной рекламы, распределение бюджета по различным рекламным кампаниям, выдвижение и тестирование маркетинговых гипотез на основании оперативного и многофакторного анализа больших данных, закупка трафика – вот лишь небольшой список возможностей для применения искусственного интеллекта. И традиционно именно данные разделы в работе компаний содержат наибольшее количество ошибок и неточностей, приводящих к снижению или не достижению результативности от рекламной активности. Следовательно, своего рода стандартизированный подход ИИ, гарантирующий определенный результат, обеспечит равные условия для большинства компаний, играющих сейчас в «русскую рулетку» при подборе маркетологов и иных специалистов, занимающихся рекламой.