Как нейросети помогают с массовыми рассылками

Технологии искусственного интеллекта все активнее внедряются в корпоративную среду. Согласно исследованию McKinsey, в 2023 году более трети организаций уже используют нейросети для решения бизнес-задач, а по данным отчета американского сервиса телекоммуникационных услуг Twilio, 83% компаний применяют нейросети для улучшения маркетинговых процессов. О том, как автоматическая обработка данных изменит цифровое общение бизнеса и клиентов, рассказал Александр Сильченко, основатель и операционный директор компании Stream Telecom, разработчика платформы для автоматизации массовых коммуникаций. До начала развития нейросетей работа с массовыми рассылками была менее точной и персонализированной. Сегментация аудитории производилась вручную на основе известных о пользователях данных, результаты А/В/N-тестов также анализировались человеком, время отправки определялось общими рекомендациями. Сейчас технологии на основе больших данных позволяют выстраивать процесс директ-коммуникаций намного эффективнее, и, что радует, стадия развития нейросетей позволяет их использовать не только крупным корпорациям, но и среднему и малому бизнесу. Какие возможности для улучшения качества и доставляемости рассылок нейросети могут предоставить сейчас:

Написать текст и создать визуальный контент. Для написания сообщений можно использовать ChatGPT или российские YandexGPT2 и GigaChat Sber. Сгенерировать картинки помогут Midjourney и Kandinsky. Например, в Stream Telecom мы используем ChatGPT и YandexGPT2 для автоматизированной модерации текстов мобильных рассылок. Сегментировать аудиторию по социально-демографическим данным и истории взаимодействий с услугами компании по любым заданным параметрам. Определять оптимальное время отправки сообщений исходя из данных о статусах доставки и просмотрах сообщений, переходах по ссылкам и звонкам на телефоны. Создавать контент для A/B/N-тестов и делать выводы об их эффективности на основе текущих и прошлых данных экспериментов. Предсказывать действия пользователей, выделяя наиболее характерные сценарии взаимодействия с продуктами компании в зависимости от действий клиента. Улучшать работу с базой клиентов с помощью анализа данных о доставляемости и открываемости, что помогают скорректировать коммуникационную стратегию и удалять нерелевантных подписчиков из рассылки.

Анализ данных об аудитории с помощью нейросетей С начала 2010-х годов для точной сегментации и предсказаний действий пользователей крупнейшими IT-компаниями использовались рекуррентные нейросети. Такие нейросети образуют связи между блоками, при которых конечный результат зависит от данных в предыдущих блоках. Сохраняя данные об открываемости писем и сообщений, переходам по ссылкам, времени реакции на рассылку, рекуррентные нейросети добавлялили полученную информацию в разные блоки и могли формировать персональные предложения, предсказывая следующие действия пользователей. Революцию в анализе больших данных совершили разработчики из Google Brain, представив модель нейросети-трансформера в 2017 году. Если рекуррентные модели обрабатывали данные только последовательно, то трансформеры работают с данными параллельно. Это увеличивает объем информации, которую может обработать нейросеть, и ускоряет ее работу. Для работы с текстовой информацией трансформеры универсальны — на основе их архитектуры работают СhatGPT, Google Translate и "Яндекс.Новости". Как глобальные компании используют нейросети для рассылок Американская компания Mailchimp, специализирующаяся на email-маркетинге, внедрила в свой сервис ChatGPT. Нейросеть можно использовать для написания текстов, а затем измерить их эффективность с помощью A/B/N тестов. Бизнесу это помогает оптимизировать работу отдела маркетинга: специалистам больше не нужно тратить время на создание разных вариантов сообщений, чтобы проверять гипотезы — текст подготовит искусственный интеллект. Компания также разрабатывает внутренние алгоритмы, которые помогут точнее сегментировать аудиторию, вычислять подходящее время отправки сообщения и предсказать целевые действия пользователя. Другая американская компания-разработчик программного обеспечения для маркетинга HubSpot внедрила в платформу нейросеть, которая создает текстовый и визуальный контент для рассылок и прогнозирует действия пользователей. Чат-бот, генерирующий ответы также на основе ИИ, можно подключить к CRM-системе. Такая платформа удобна тем, что объединяет все каналы коммуникаций в один сервис. Будущее ИИ в рассылках Технологии на базе искусственного интеллекта развиваются нелинейно, поэтому дать точный прогноз о перспективах его использования невозможно. Но на ближайшие годы уже намечены основные тенденции в использовании нейросетей для рассылок.

Внедрение во все профессиональные сервисы рассылок нейросети, которая будет генерировать тексты, изображения и контент в N вариантах, а затем проводить A/B/N-тесты и автоматически предоставлять отчет с результатом рассылки. Создание индивидуальных рекламных сообщений на основе действий пользователя. Это позволит настроить комфортную частоту контактов и повысить конверсию в продажах. Интегрирование искусственного интеллекта с CRM-системами для определения оптимальных стратегий рассылок и исключения из базы неактуальных контактов.

Важным аспектом применения искусственного интеллекта в коммуникациях остается обеспечение безопасного хранения персональных данных пользователей. При утечках люди начинают с большей осторожностью относится к информации, которую передают компаниям. Но если нейросети будут обучаться на некорректных данных, например, о дате рождения, то это может привести к неверной аналитике и прогнозам. Для специалистов же ключевым навыком становится умение точно формулировать запросы и контролировать результаты нейросетей, Насколько глубоко искусственный интеллект будет внедрен в коммуникации, зависит и от того, будут ли люди согласны получать автоматически сгенерированный контент. Ссылка на источник