Konferencje
Mobile Trends

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja w marketingu

W ostatnich dziesięcioleciach technologia zrobiła ogromny skok naprzód. To, co jeszcze kilkanaście lat temu kojarzyło się z science-fiction, dziś jest rzeczywistością, z której można powszechnie korzystać. Rozwój sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego jest zauważalny na wielu płaszczyznach oraz zapewnia korzyści wielu branżom. Jedną z nich jest marketing, którego skuteczność i efektywność wspierają nowoczesne technologie.

Koncepcja AI, czyli sztucznej inteligencji

Koncepcja sztucznej inteligencji (z ang. Artificial Intelligence, w skrócie AI) wbrew pozorom nie jest wytworem naszych czasów – powstała bowiem już w latach 50-tych XX w., a użyta została po raz pierwszy przez Johna McCarthy’ego na konferencji w Dartmouth w 1956 r. Pojęcie te może być rozumiane w dwojaki sposób – jako hipotetyczną inteligencję stworzoną przez inżynierów lub jako nazwę technologii i działu informatyki, który zajmuje się konstruowaniem modeli inteligentnych zachowań i programów komputerowych nimi sterujących.

W rozumieniu potocznym, sztuczna inteligencja to po prostu komputerowy odpowiednik mózgu człowieka, czyli maszyna posiadająca zdolność do naśladowania jego procesów myślowych. Sztuczna inteligencja różni się w zależności od konkretnej dziedziny, w której jest stosowana. W marketingu najczęściej wykorzystywana jest w nieco węższym zakresie jako program, którego zadaniem jest imitowanie rozumowania człowieka w określonych aspektach, czyli tzw. inteligencję dziedzinową. Tu AI łączy się z inną koncepcją – uczeniem maszynowym.

Czym są sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe (z ang. Machine Learning, w skrócie ML) jest koncepcją istniejącą w ramach sztucznej inteligencji. Jej pojęcie zostało stworzone przez Arthura Samuela w 1959 r. i polega na umożliwieniu maszynom uczenia się i zdobywania doświadczeń samodzielnie, przy użyciu zdolności myślenia. Cały proces u maszyn przebiega inaczej niż u człowieka – ich zdolności myślowe są bowiem uzależnione od mocy obliczeniowej, z kolei doświadczenie jest czerpane z danych i informacji.

Sztuczna inteligencja jest więc szerszą koncepcją, która zakłada, że maszyny są zdolne do realizacji zadań uznawanych przez człowieka za inteligentne. Jej główną siłą napędową jest z kolei uczenie maszynowe, które na podstawie dostarczonych danych daje maszynom zdolność przewidywania, a wszystkie podejmowane przez nie działania określa się jako sztuczną inteligencję.

Zastosowanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w marketingu

Jedną z dziedzin, które aktywnie korzystają z możliwości oferowanych przez sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe jest marketing. Doskonałym przykładem ich wykorzystania jest m. in. rozpoznawanie twarzy wykorzystywane przez Facebook oraz narzędzia stosowane w programach afiliacyjnych, które dzięki uczeniu maszynowego pozwalają na zastosowanie optymalnych stawek, pozycji oraz harmonogramów wyświetlania komunikatów reklamowych w czasie rzeczywistym.

Z uczenia maszynowego korzysta także DoubleClick w Google Ads, który dzięki rozwiązaniu Custom Algorithm pozwala na wyświetlanie komunikatu najlepiej dobranej grupie odbiorców. Innym przykładem wykorzystania sztucznej inteligencji i Machine Learning w marketingu jest należący do Google projekt DeepMind, który był w stanie nauczyć się zasad gry w popularną grę planszową Go dzięki śledzeniu poczynań graczy i pokonać w rozgrywce najlepszych graczy. Google Cloud Machine Learning Engine pozwala z kolei startupom na tworzenie własnych modeli systemów uczących się, które są w stanie pracować na zestawach danych dowolnej wielkości.

6 obszarów wykorzystania AI i Machine Learning w marketingu

Zastosowanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego można podzielić na 6 głównych obszarów. Według SAS Institute, AI i Machine Learning doskonale sprawdzają się jako wsparcie procesów decyzyjnych i sprzedaży, wspomaganie działań z zakresu cross i up-selling, pomoc w poznaniu opinii klienta, usprawnieniu kontaktu z klientem i analizowaniu danych z licznych źródeł oraz wsparcie w podejmowaniu trafnych działań w czasie rzeczywistym.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe otwierają ogromne możliwości specjalistom od marketingu. Pozwalają na analizowanie kampanii pod kątem tysięcy parametrów, branie pod uwagę wielu czynników oraz monitorowanie licznych źródeł. Wykonanie takich operacji jest praktycznie niewykonalne dla człowieka oraz obarczone zbyt wielkim ryzykiem błędów, gdyż wiąże się z analizą ogromnych ilości danych. Z tym z kolei świetnie radzą sobie sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe.

Zastosowanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w marketingu nie jest przyszłością, a teraźniejszością. Jako przykład warto podać chociażby popularnych asystentów głosowych – Siri z iOS, Alexę od Amazona i Asystenta Google, które korzystają zarówno z AI, jak i uczenia maszynowego. Machine Learning i AI są obecne także w aplikacjach korzystających z funkcji rozpoznawania twarzy oraz chatboxy oparte na zaawansowanych schematach dialogowych. To, co odróżnia AI od innych rozwiązań technologicznych, jest jej zdolność nie tylko do wyszukiwania dostępnych informacji w zbiorach danych, ale zdobywanie i tworzenie nowych, co pozwala przypuszczać, że popularność AI i uczenia maszynowego w marketingu będzie rosnąć.

Udostępnij
Mobile Trends
Zobacz także