Искусственный интеллект в маркетинге: компании внедряют, клиенты ненавидят
94% маркетологов активно внедряют ИИ «во благо клиентов». 64% клиентов не хотят ИИ ни в рекламе, ни в обслуживании. Парадокс? Компании вкладывают миллионы в то, что клиенты ненавидят.
Гонка за автоматизацией маркетинга
94% маркетологов в США для подготовки или выполнения маркетинговых задач используют ИИ (исследование Epsilon). Директора по маркетингу крупных компаний считают ИИ решающим конкурентным преимуществом. Используют везде: анализ данных, обслуживание клиентов, медиапланирование, разработка продуктов, — и намерены увеличивать долю ИИ-инструментов в работе (данные NielsenIQ).
В ноябре 2024 Coca-Cola выпускает новогодний ролик, полностью сгенерированный искусственным интеллектом. По словам исполнительного директора компании Д. Квинси, использование ИИ позволяет создавать рекламу быстрее и дешевле.
Пользователи, однако, не разделяют восторг компании. В комментариях под роликом сходятся, что реклама «зловещая», «бездушная», «холодная» и «утратила человечность».
Это не единичный пример негативного отношения к ИИ. Бизнес видит в ИИ панацею, но порой упускает серьезные риски.
Клиентское сопротивление ИИ растет
Gartner опросила 6 тысяч потребителей в четырех странах. Результат: 64% не хотят ИИ в обслуживании. 40% взрослых в США — согласно CivicScience — негативно воспринимают бренды, использующие ИИ в рекламе. 80% потребителей заявляют, что готовы перестать покупать продукты компании, если та будет злоупотреблять ИИ в коммуникации, утверждает Exclaimer.
Приведу пример из моей жизни: в студенчестве я писал песни. Затем направил энергию в другое русло, но периодически просыпается желание услышать свою музыку со сцены. Частично реализовал его с помощью ИИ-сервиса Suno — загрузил текст, описал мелодию, получил полную аранжировку и исполнение. Часть знакомых, которым показал результат, сказали, что принципиально не будут слушать ИИ-музыку. Технология помогла мне воплотить идею, но часть аудитории отвергла ее из-за участия нейросетей.
ИИ поможет создать продукт, но не может сгенерировать его принятие.
ИИ в маркетинге: между фанатизмом и отказом
Складываются противоречивые тенденции. Одни компании хотят заменить на ИИ всех и все. Их цель — использовать нейросети везде, где это возможно: в аналитике, в создании контента, в общении с клиентами. Драйвер здесь — эффективность и экономия. Риск — как минимум обвинения в фальшивости и потеря доверия клиентов.
Фанатичное погружение в мир ИИ стимулирует появление антитренда. Замечали? Все чаще вижу надписи «статья написана без ИИ» или «реклама создана человеком». Как будто бы ИИ — нечто постыдное.
Уверен, есть вариант, где использование ИИ не разрушит доверие клиентов. Далее я разберу решения, как внедрять ИИ без потери пользователей, какие процессы автоматизировать безопасно, а где человек незаменим. Покажу примеры компаний, которые нашли баланс и выиграли.
Матрица ролей: где машина, где человек, где симбиоз
Парадокс решается не выбором между ИИ и человеком, а правильным распределением ролей. Нам нужно определить, в каких задачах машины справляются лучше людей, где нужен симбиоз, а где человек незаменим.
Вариант 1: Полная автоматизация (машина вместо человека)
Есть задачи, где ИИ объективно превосходит людей. Сбор и анализ данных — машины делают это быстрее, точнее и без ошибок усталости. Мониторинг показателей в реальном времени — алгоритмы не спят и не отвлекаются. Простые FAQ — чат-боты отвечают мгновенно и одинаково корректно.
Здесь замена человека машиной экономически и качественно оправдана.
Вариант 2: Симбиоз (человек + машина)
Некоторые до сих пор воспринимают использование искусственного интеллекта как банальное списывание — будто студент тайком переписывает готовую контрольную работу. Если вы придерживаетесь такой точки зрения, задумайтесь об игре в шахматы против компьютера.
Эксперименты показали, что в игре «человек vs. машина» побеждает машина. Но когда Гарри Каспаров объединился с компьютером и они играли как команда, им удалось обыграть другой компьютер. Вместе они достигли результата, который был недоступен ни человеку, ни машине поодиночке.
* Гарри Каспаров — 13-й чемпион мира по шахматам, 11-кратный обладатель «шахматного Оскара».
Ключевой вопрос — какая роль Каспарова в победе? Что было бы, если бы вместо него за компьютер сел обычный школьник? Смогли бы они победить? Очевидно, нет. Школьник не сможет использовать потенциал компьютера, да и ошибок допустит столько, что компьютер не справится с исправлением.
Тогда списывал ли Каспаров? Вовсе нет. Компьютер не делал всю работу за него. Каспаров играл в другие шахматы, на качественно другом уровне.
Вопреки бытовому мнению, нейросеть (языковая модель) не «думает» и не «понимает» то, что говорит. Ее работа основана не на мышлении, а на статистике: модель оценивает вероятность появления следующего слова, опираясь на контекст и закономерности, выявленные в данных во время обучения. Поэтому ответ ИИ может выглядеть как шаблонный, «бездушный», а порой и бессмысленный.
Здесь и проявляется роль человека — отбросить лишнее из всего сгенерированного и выбрать то, что достойно дальнейшей работы. Важен не сам факт использования нейросети, а способность интерпретировать и адаптировать ее ответы к конкретной ситуации. Именно профессионализм пользователя превращает механическую генерацию в осмысленный и полезный результат.
В ситуациях, когда важно, например, понимать эмоции, требуется креативная адаптация плюс необходимо быстро обработать большой массив данных, маркетолог в связке с ИИ добьется большего, чем каждый из них по отдельности.
В маркетинге такой симбиоз нужен для персонализации контента: ИИ анализирует данные и генерирует варианты, человек выбирает лучшие и адаптирует их согласно редакционной политики бренда. Или для разработки рекламной стратегии: машина предоставляет инсайты из данных, человек принимает решения с учетом факторов, которые не поддаются алгоритмизации.
Вариант 3: Только человек
Человек незаменим в тех аспектах маркетинга, где требуется эмпатия, ответственность, этика, интуиция и личный опыт. ИИ может быть инструментом, но не архитектором глубокой человеческой коммуникации.
Также ИИ не справится с разработкой концепции бренда. Нейросеть может анализировать рынок, веером предлагать идеи, но формирование идеи бренда, которая будет резонировать с целевой аудиторией, требует человеческого понимания контекста, культуры и ценностей.
В чем проблема с роликом Coca-Cola, который упоминал выше? Десятки лет Coca-Cola старалась стать символом семейных праздников, живых эмоций и отношений. Новогодняя реклама компании стала почти что ритуалом. И когда покупатель вдруг получает алгоритмический продукт, он интуитивно чувствует: «что-то здесь не так». Масло в огонь подлила и сама компания, заявив, что с ИИ можно экономить на рекламе. Ощущение праздника заменили заботой о марже. И эти нюансы восприятия, как видим, не каждый маркетолог чувствует, не то, что математическая модель.
| Тип задачи | Решение | Пример |
|---|---|---|
| Рутина / данные | Полная автоматизация | Сбор метрик, FAQ |
| Анализ + креатив | Симбиоз | Персонализация контента |
| Стратегия / эмоции | Только человек | Создание концепции бренда, кризисные коммуникации |
Главная ошибка — попытки применить один подход ко всем задачам. Либо «все автоматизируем», либо «ИИ только помогает, не заменяет».
Примеры правильного распределения ролей
Nike использует ИИ для анализа беговых данных и рекомендаций кроссовок под конкретный стиль бега. Алгоритмы определяют размер стопы через приложение. Но дизайн продуктов, бренд-стратегия и эмоциональные кампании остаются за людьми — сообщает AIM Research .
IBM с помощью ИИ анализировал предпочтения пользователей, и копирайтеры на основе данных создавали персонализированные письма. Результат — +25% к открываемости рассылки (источник: Codiste).
AdRoll уже 15 лет совершенствует баланс автоматизации и человеческого участия. Алгоритмы анализируют миллиарды запросов (полная автоматизация), а специалисты адаптируют стратегии под конкретные кампании — отмечает Vibhor Kapoor в LinkedIn Pulse .
Как внедрить ИИ в маркетинге: пошаговый план
Как маркетологу внедрить ИИ в работу и избежать возмущения клиентов? Лучший подход — постепенный, начиная с простых и наименее чувствительных для клиента процессов, двигаясь к более значимым.
Шаг 1: Аудит процессов
Составьте лист задач и оцените, насколько легко можно автоматизировать каждую и насколько важно личное, человеческое участие для клиента в этой задаче.
Так мы выделим процессы, которые можно передать ИИ без риска навредить клиентскому опыту. Поймем, где нужно участие человека и предусмотрим возможность «ручного» вмешательства.
Шаг 2: Пилотное внедрение
Внедряем ИИ-инструменты в 1-2 процесса и оцениваем результат:
- Насколько быстро выполняется задача
- Насколько качественным остается результат
- Насколько довольны клиенты
Шаг 3: Масштабирование
Если все довольны, берем в работу другие задачи. При этом важно назначить ответственного за каждый автоматизированный процесс и регулярно оценивать работу ИИ, отслеживать обратную связь от клиентов.
Задача не в том, чтобы ИИ «помогал» маркетологу везде. Задача — правильно определить зоны ответственности: где нужна полная замена, где симбиоз, а где только человек.