Нейросети, как одно из направлений искусственного интеллекта (ИИ, AI), становятся важным инструментом в области маркетинговых исследований. Их способность быстро обрабатывать и анализировать большие объемы данных позволяет компаниям разрабатывать новые продукты и предлагать более эффективные решения.
Как используются нейросети в маркетинговых исследованиях
Роботы-операторы служб поддержки клиентов, отвечающие на вопросы. Нейросети давно применяются для создания чат-ботов и голосовых помощников, способных обрабатывать звонки и взаимодействовать с клиентами. Такие системы способны понимать запросы пользователей, предоставлять информацию и решать стандартные вопросы без участия живого оператора.
Роботы-операторы колл-центров, проводящие телефонные интервью. Также отдельно развивается направление роботов-операторов колл-центров, которые могут проводить полноценные телефонные интервью. В последнее время данные направление настолько активно развивалось, что роботы-операторы практически стали неотличимы от операторов-людей. Между роботами-операторами проводятся конкурсы по эффективности опросов.
Роботы-модераторы, проводящие глубинные интервью. Нейросети могут автоматически обрабатывать информацию, полученную в ходе интервью, выявляя ключевые темы и паттерны поведения участников, генерировать уточняющие вопросы на основании ответов участников, а также анализировать эмоциональную тональность ответов (сентимент-анализ), что позволяет учитывать не только содержание, но и эмоциональный контекст ответов участников.
Распознавание голоса и транскрибация. Нейросети активно используются для преобразования аудиозаписей в текст. Это позволяет анализировать интервью и фокус-группы, превращая голосовые данные в текстовый формат для дальнейшего анализа.
Анализ потребительского поведения (ритейл, е-сом и прочее). Нейросети способны выявлять сложные зависимости и паттерны в данных о покупках, что помогает компаниям понять, какие факторы влияют на решения потребителей.
Сегментация рынка (ритейл, е-сом и прочее). Алгоритмы нейросетей могут делить целевую аудиторию (ЦА) на сегменты на основе анализируемых данных, что позволяет брендам разрабатывать персонализированные предложения конкретным группам ЦА.
Прогнозирование спроса (ритейл, е-сом и прочее). Нейросети могут использоваться для прогнозирования потребительского спроса на основе анализа имеющихся данных за прошлые периоды, учитывающих сезонность, тренды и экономические факторы.
Обработка и анализ отзывов. Нейросети, использующие методы обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), позволяют автоматизировать анализ отзывов и комментариев, выявляя основные темы и настроения потребителей.
Модерация контента. Нейросети могут автоматически в режиме реального времени отслеживать и фильтровать как текстовый, так и аудио- и видеоконтент в обсуждениях и комментариях, классифицировать контент по категориям, идентифицировать троллинг и манипуляции, обеспечивая быструю реакцию и фильтрацию, включая блокировку.
Примеры использования нейросетей в маркетинговых исследованиях
1. Роботы-операторы служб поддержки клиентов
Компании: Сбербанк, Точка, Модульбанк и другие.
Что делают: используют чат-боты, которые помогают клиентам получать ответы на часто задаваемые вопросы и справляться с простыми запросами, обеспечивая круглосуточную поддержку на сайтах и в приложениях. В целом, такие системы избавляют персонал от рутины, снижают нагрузку на бизнес и помогают высвобождать человеческие ресурсы для ответов на более сложные вопросы.
2. Роботы-операторы колл-центров
Компании: Т-Банк, Ipsos, Ашманов и Партнеры, Robotmia, MAICS, ALTUERA, KD-SYSTEMS, TWIN, CallWork и другие.
Что делают: применяют автоматизированные системы для проведения телефонных интервью и опросов клиентов, что позволяет собирать данные и проводить исследования клиентского мнения.
3. Роботы-модераторы
Компании: Яндекс, Tiburon Research (InsightChat) и другие.
Что делают: разработали и используют автоматизированную модерацию обсуждений и глубинных интервью в рамках различных сервисов, что помогает получать полезные инсайты из открытых данных.
4. Распознавание голоса и транскрибация
Компании: Any2Text, Teamlogs, Speech2text, Conspecto, WordVoice, Pisec, Helprobot Dialog, YaZapishu, SaluteSpeech (Сбер) и другие.
Что делают: предоставляют технологии распознавания речи, которые могут использоваться для транскрибирования разговоров и видео, улучшая процесс анализа интервью и опросов.
5. Анализ потребительского поведения
Компании: Ozon, Т-банк и другие.
Что делают: используют алгоритмы машинного обучения для анализа пользовательских данных и поведения пользователей, например, в мобильных приложениях и оптимизации своих предложений, включая рекомендации релевантных продуктов.
6. Сегментация рынка
Компании: Яндекс.Маркет, Купер, Rambler Group и другие.
Что делают: анализируют данные о пользователях с помощью ИИ для сегментации целевой аудитории и настройки рекламных кампаний (таргетированной рекламы) в своих медиа и рекламных платформах.
7. Прогнозирование спроса
Компании: Магнит, Сберлогистика и другие.
Что делают: применяют системы на основе ИИ для прогнозирования спроса на продукты в своих магазинах, что помогает лучше управлять запасами и уменьшать издержки.
8. Обработка и анализ отзывов
Компании: Brand Analytics, Сертум и другие.
Что делают: предлагают инструменты на основе ИИ с использованием обработки естественного языка для анализа отзывов, мнений и упоминаний клиентов о брендах и продуктах в социальных сетях, предоставляя клиентам ценные инсайты для управления репутацией.
9. Модерация контента
Компании: Voxell, MTS AI.
Что делают: разрабатывают решения для автоматической модерации контента в Интернете, включая стриминговые видео.
Эти примеры иллюстрируют, какие продукты и решения на основе ИИ (нейросетей) предлагают рынку и используют в своих бизнес-процессах российские компании для проведения маркетинговых исследований и повышения эффективности бизнеса.
Ограничения использования ИИ (нейросетей)
Необходимость накопления больших объемов данных (пп. 5–9). Эффективность нейросетей зависит от наличия качественных и объемных данных для обучения. Обычно такими объемами обладают только крупные корпорации.
Сложность интерпретации результатов (пп. 5–9). Нейросети часто рассматриваются как «черные ящики», и интерпретировать их выводы может быть сложно, что затрудняет принятие решений.
Ошибки в распознавании (пп. 2–9). Несмотря на достижения в распознавании голоса, ИИ может ошибаться в интерпретации, особенно в условиях шума, технических сбоев в связи или при наличии акцентов.
Этические вопросы (пп. 3–4). Использование персональных данных и возможные предвзятости в алгоритмах могут вызывать опасения по поводу конфиденциальности и честности.