USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN B2B MARKETING

Abstract

Experts in the field of B2B marketing see the potential in artificial intelligence to improve the effectiveness and efficiency of B2B marketing. This article analyzes current research and highlights the potential applications of artificial intelligence in B2B marketing, including personalization, automation, predictive analytics, and CJM construction. The role of AI in improving the effectiveness of customer interaction and marketing decision-making is emphasized, as well as the limitations of the B2B environment.

Full Text

Проникая во многие сферы жизни и бизнеса, искусственный интеллект (ИИ) привлекает большое количество внимания к возможностям, которые он предлагает. Отмечается [1], что многие руководители маркетинга согласны с тем, что ИИ – это бизнес-возможность для их компании. В контексте B2B-маркетин-га ИИ может автоматизировать задачи, генерировать контент на основе персонализированных данных, помогать в отслеживании эффективности маркетинговых кампаний. Но уникальные особенности B2B-среды создают определённые барьеры для внедрения.

ИИ уже оказывает значительное влияние на трансформацию рекламных кампаний и обработку данных, но на данный момент достаточно ограничено количество и направления исследований по данной тематике: как организации должны подходить к своим инициативам в области ИИ, какие методы использовать. В том числе, недостаточна эмпирическая поддержка того, что эти инвестиции приводят к какой-либо измеримой ценности для бизнеса [1]. Кроме того, многие исследования сосредоточены на технологических аспектах.

Отдельную сложность составляют особенности B2B-маркетинга, часть которых является ограничением использования ИИ [3, c. 755]. В частности, узкой целевой аудитории сопутствует низкое количество информации, которую может использовать ИИ для анализа. Это поднимает вопрос о возможности ИИ, который нуждается в высококачественных данных для составления релевантных выводов, использовать эти данные для создания знания в B2B-маркетинге. Кроме того, для сферы характерен долгий и сложный процесс принятия решения, при котором основная деятельность маркетинга направлена на выстраивание и поддержание отношений с клиентами, то есть многоступенчатый процесс с участием нескольких лиц и зависимость от построения доверительных отношений. Помимо общих особенностей для каждого сектора деятельности характерна различная целевая аудитория, различная законодательная база и иные отраслевые особенности, которые также могут быть ограничением для применения ИИ.

В процессе исследования проводился анализ актуальных публикаций на тему использования искусственного интеллекта в цифровых коммуникациях и маркетинге в целом B2B сектора.

Отмечается, что ИИ уже давно начал трансформировать рекламные кампании и функционал специалистов по маркетингу. Рассматривая различные варианты применения ИИ в цифровом маркетинге в целом [4], выделяют следующие:

- генерацию контента – автоматическое создание текстов, новостей, презентаций по сформулированному запросу;

- обработку естественного языка (NLP) – для анализа отзывов, переписок и генерации предложений;

- анализ больших данных;

- оптимизацию эффективности рекламных кампаний,

- прогнозную аналитику (прогнозирование спроса, оттока, поведения клиентов на основе исторических данных) – она может применяться в разных сферах – от таргетинга до формирования рекламного бюджета;

- автоматизация в виде чат-ботов, организации email-рассылок, управления рекламными кампаниями.

В контексте управления рекламными кампаниями, в частности настроек маркетинговой и контекстной рекламы, на сегодняшний день зачастую искусственный интеллект используется, как один из вариантов настройки, такими платформами как «VK реклама», «Яндекс.Директ» и др. Платформы предлагают генерацию текста и фото для рекламы на основе информации о сообществе, сайте, продукции, а также заполненной заказчиком. Кроме того, платформы предлагают автоматическую настройку аудиторий для показа рекламы. Данная функция полезна для малого бизнеса, где часто нет специалиста для полноценной настройки рекламных кампаний на данных платформах.

В том числе интересным направлением является CG-реклама [4]: ИИ способен генерировать часть 3Д моделей, которые могут быть использованы в рекламе и способны персонализировано подстраиваться под потребителя. В контексте B2B коммуникаций могут быть также использованы эти способы с учетом ограничений.

Основная суть ИИ заключается в его способности анализировать большие объемы данных, а также выявлять в них скрытые закономерности. Затем искусственный интеллект интерпретирует полученную информацию в удобном для пользователя виде в контексте поставленных бизнес-целей. Его зачастую предлагают использовать для принятия решений, так как он способен прогнозировать поведение клиентов, формировать выводы и предлагать оптимальные сценарии действий из заданного контекста. Так ИИ может выступить как основа для проведения стратегического анализа и принятия решений, но как дополнение и помощник для человека.

В рамках статьи были проанализированы эмпирические исследования, касающиеся применения искусственного интеллекта в B2B-сфере.

В количественном исследовании [5], проведённом на примере предприятий горнодобывающей отрасли, было проанализировано в способен ли искусственный интеллект, основанный на базе анализа больших данных, создавать знания о клиентах, положительно влиять на создание пользовательских знаний о компании, а также быть положительно связанным с принятием рациональных решений в сфере B2B-маркетинга и в последствии оказывать влияние на эффективность деятельности компании.

Исследование проводилось среди представителей горнодобывающей промышленности, было заполнено 306 анкет. На основе анализа выдвинутые гипотезы были подтверждены:

- ИИ может выступать хорошим инструментом управления знаниями, который способе систематизировать информацию и превращать её в ценные инсайты;

- создание знаний при помощи ИИ важно при принятии рациональных решений в B2B-маркетинге.

Таким образом, ИИ может быть фактором повышения конкурентоспособности компаний в B2B-среде.

Кроме того, ИИ может служить инструментом полезным для управления маркетинговыми операциями B2B в условиях быстро изменяющихся, динамических сред, в которых существует любой бизнес. В таких неопределенных условиях, где требуется оперативная адаптация стратегий и гибкость в подходах к клиентам, искусственный интеллект позволяет обеспечить более точную настройку маркетинговых процессов.

На примере высокотехнологичных фирм [2] было проведено исследование, результаты которого показали, что использование ИИ привело к улучшению понимания, ускорению реакции, разработке новых маркетинговых подходов и созданию новых источников дохода.  В данном контексте ИИ может быть не просто вспомогательным инструментом, а в том числе и ключевым элементом в трансформации маркетинговой функции в B2B-сегменте.

Обобщая, можно сказать, что в последних исследованиях выделены различные направления и важность дальнейших исследований. Помимо этических и технологических вопросов, подчёркивается [2] также актуальность поиска новых способов применения ИИ в B2B маркетинге: согласно исследованиям [1], на 2022 год число маркетологов в сфере B2B, которые использовали ИИ составило около 37%, при этом персонализация и настройка для привлечения и удержания клиентов были двумя основными методами, которые использовались, а другие возможности ИИ были им неизвестны.

Так, имеет смысл обобщить то, как используется искусственный интеллект в B2B маркетинге. ИИ-маркетинг в значительной степени опирается на машинное обучение и автоматизацию, в отличии от традиционного маркетинга, поэтому все методы стоит рассматривать через призму машинного обучения и B2B сферы.

ИИ может помочь в аналитике прогнозов (для создания прогнозных моделей для различных целей бизнеса), в том числе он может помочь в выстраивании маркетинговой стратегии и бюджета. Однако как упоминалось ранее остро стоит вопрос достаточности данных. Однако, когда речь идет о B2B, то у компании может быть большое количество данных об одном клиенте, с которым у них достаточно долгое партнерство. В данном случае ИИ может быть полезен.

ИИ может создавать прогнозы спроса на текущий период по клиенту, по региону, по ассортименту, прогнозы оттока клиентов, повышая качество принятия управленческих решений.

ИИ помогает в автоматизации маркетинга. Например, чат-боты, которые в B2B-маркетинге могут быть полезны, например, как «консультант», который отсеивает частые и повторяющиеся вопросы, а в перспективе за счет машинного обучения круг вопросов может расширяться. ИИ также автоматизирует рассылки, управление рекламными компаниями, приглашения партнеров на мероприятия. Помимо автоматизации все это он может также сгенерировать и подстроить под конкретного клиента. В сфере B2B это может быть, например, лицо принимающее решение или дающее советы. Сюда можно отнести также генерацию статей и новостей.

Здесь стоит отметить, что существует проблема потенциальной «предвзятости» алгоритмов искусственного интеллекта, из-за чего возникает высокая вероятность «дискриминационного» таргетирования [4]. Так компания может упустить потенциально перспективного клиента, так как ИИ ориентировался на старые обучающие модели.

Использование ИИ для создания персонализированного опыта. Сюда можно отнести персонализацию сайтов и приложении на основе данных ИИ. Как отмечалось ранее, B2B-маркетинг обычно строится на выстраивании и поддержании отношений с клиентами, важны доверие, взаимовыгода, учет индивидуальных нужд, поэтому персонализация предложений и контактов имеет даже большее значение, чем в B2C. Персонализация с применением ИИ более эффективна и может подстраиваться в реальном времени, например он может отправить письмо именно в то время, когда получатель скорее всего его прочитает. Использование ИИ таже может быть направлено на создание новых услуг на основе анализа.

Важным направлением развития ИИ является анализ естественного языка (NLP). Используя NLP и машинное обучение для понимания потребностей клиента и предоставления индивидуальных предложений, можно снизить время принятия решения и повысить шансы на сделку. ИИ способен одновременно вести несколько диалогов и собирать информацию. Это полезно для построения динамичных CJM.

Однако наилучший эффект достигается при совместной работе ИИ и человека: алгоритмы отвечают за рутинную часть, а специалист, взаимодействующий с клиентом - принимает окончательное решение с учётом живого контекста и своевременно подключается в диалог.

Анализ пути клиента (Customer Journey) и построение карты клиентского путь – это процессы, в которых речь также идет про анализ данных. Данные процессы важны для маркетинга, так как в своей идее направлены на повышение качества взаимодействия с клиентами или партнерами и повышение качества их пользовательского опыта. ИИ выявляет закономерности в поведении клиентов, например история заказов, объем заказов, взаимодействия с отделом продаж и технической поддержкой, продолжительность сотрудничества, индивидуальные нужды. Так, он позволяет эффективно анализировать разрозненные данные из различных точек контакта клиента с компанией.  Система способна автоматически сегментировать клиентов, выделять поведенческие паттерны и прогнозировать следующий этап клиентского пути. Например, ИИ может определить, что клиент, ранее просматривавший определенные технические спецификации и участвовавший в вебинаре, с высокой вероятностью находится на стадии оценки решения. Или же он может определять «узкие горлышки», где чаще всего происходит потеря интереса клиента.

Однако стоит учесть, что в B2B, несмотря на более формальный подход, помимо меньшего количества информации из-за меньшего числа клиентов и более закрытого характера взаимодействий, в роль может вступить человеческий фактор. Поэтому ограничением использования ИИ в данном случае будет отсутствие эмпатии, так как при высокой аналитической способности он не обладает интуицией, не всегда может верно понять контекст, присущий живому взаимодействию.

В том числе искусственный интеллект можно использовать как для расшифровки, так и для анализа глубинных интервью. В данном случае все также играет роль фактор отсутствия эмпатии, и не стоит забывать и про возможные ошибки в виду несовершенства системы: на данном этапе развития искусственного интеллекта необходимо контролировать верность интерпретации. Тем не менее в качестве вспомогательного инструмента он показывает себя отлично - автоматизированный анализ интервью и самой карты потребительского пути происходит куда быстрее и позволяет оперативно вносить изменения в стратегию, устраняя барьеры и повышая конверсию на каждом этапе. И в том числе ИИ обладает значительным потенциалом для развития.

ИИ способен помочь при анализе внешней среды: он проводит анализ рынка, анализ конкурентов и выявляет их слабые места.

При этом положительная сторона ИИ в том, что в отличии от традиционных маркетинговых методов может постоянно совершенствоваться на основе новых данных, поэтому может быть более адаптивным. ИИ намного быстрее обрабатывает данные и дает им интерпретацию. Однако при быстрой обработке и иных плюсах, ИИ все же нуждается в высококачественных данных для использования и развития.

Таким образом основные ограничения и потенциальные риски использования искусственного интеллекта это:

1. Недостаток качественных данных, приводящий к снижению эффективности обучения моделей. В B2B-секторе количество клиентов и транзакций зачастую ограничено, а объёмы данных могут быть фрагментарными.
2. Проблемы интерпретации и эмпатии. Даже самые продвинутые алгоритмы не заменят живое общение и восприятие, что особенно важно в B2B, где доверительные отношения играют большую роль.
3. Возможность образования «черного ящика» при принятии решений. Специалисты, обращающиеся за помощью к технологии, могут не понимать, почему был рекомендован тот или иной вариант решения, что может значительно снизить доверие и затруднит процесс.
4. Возможность дискриминации на основе устаревших обучающих данных. На B2B-рынке, каждая компания-клиент уникальна, особенно если она крупная, а также подвержена множеству отраслевых, правовых и географических факторов: ИИ может некорректно интерпретировать данные, исключая потенциально ценных клиентов.
5. Вытеснение человеческого труда, снижение количества рабочих мест. Часть воронки продаж переходит ИИ системам, что может привести к снижению востребованности части профессий, а также большая часть аналитической работы выполняется при помощи системы. Это может вызывать тревогу среди персонала и потребовать масштабного переобучения.
6. Повышение зависимости от технологий.
7. Возникновение угрозы безопасности и конфиденциальности данных. Особенно это важно в B2B-сфере, так как компании оперируют большим количеством внутренних данных не только своей, но и других компаний, которые являются их клиентами. Это договоренности, условия контрактов, спецификации. Нарушение в защите данных в результате уязвимости ИИ-систем могут привести к юридическим, финансовым и репутационным рискам.

В ходе работы были приведены и проанализированы в том числе с позиции ограничений способы применения ИИ в B2B маркетинге, с акцентом на их возможности и ограничения, присущие именно данной сфере. Также предложены возможные направления его дальнейшего использования.

Особое внимание уделено важности персонализации предложений и контактов с клиентами с использованием ИИ для B2B-сектора. В данном секторе, где основное внимание сосредоточено на долгосрочных отношениях, доверии и точном понимании потребностей, применение ИИ позволяет формировать индивидуализированные предложения, адаптировать коммуникации под каждого участника процесса принятия решений и обеспечивать более релевантный клиентский опыт.

ИИ имеет большой потенциал для трансформации B2B-маркетинга: рекламных кампаний, оптимизации маркетинговых операций (в особенности рутинных) и улучшения понимания клиентов в B2B-секторе. В условиях цифровой трансформации и высокой конкуренции на B2B-рынке, применение ИИ становится не просто возможностью, а необходимостью для сохранения конкурентного преимущества. Однако на сегодняшний день в виду недостаточного развития в части аспектов работы с ИИ все еще необходим факт человеческого контроля и вмешательства.