Майкл Михалис, генеральный директор DigitalMR, рассуждает на портале Information Age о том, как анализ неструктурированных данных при помощи искусственного интеллекта может сделать маркетинговые стратегии более осмысленными и целенаправленными, поскольку в них хранятся детали, раскрывающие клиентские настроения, отношения к конкурирующим брендам, оттенки реакций и др.

В большинстве своем предприятия не могут раскрыть потенциал неструктурированных данных со всеми их нюансами и тонкостями, которые отсутствуют в структурированных данных. Следует подробнее взглянуть на то, как маркетинговые стратегии могут выиграть от анализа неструктурированных данных на основе ИИ.

Сказка о двух принцах

Недавно в социальных сетях распространилась вирусная шутка, которая, хотя и забавна, может также научить нас кое-чему о границах возможностей структурированных данных. В ней нам предлагается представить себе двух людей, которые идентичны по результатам опроса. Оба они — 72-летние мужчины, проживающие в Великобритании, владеют титулом и доходом, который относит их к категории High-Net-Worth (лицо с высоким уровнем собственного капитала). С точки зрения целевой категории в глазах любого продавца или маркетолога эти два джентльмена выглядят теми, кому можно предлагать товары и услуги одинаковым образом.

Есть только одна небольшая проблема. Хотя они носят титул «принц», их личности и происхождение абсолютно разные. Один из них — Чарльз, принц Уэльский, а другой — Оззи, Принц тьмы. Хотя у этих антипоподов, предположительно, может быть несколько общих интересов, небезосновательно предположить, что они будут представлять собой очень маленькое пересечение на диаграмме Венна, отражающей их симпатии и антипатии.

Урок здесь простой. Структурированные данные, представленные цифрами в таблицах или взятыми из анкет ответами на вопросы, не позволяют маркетинговым отделам компаний раскрыть те нюансы и тонкости, которые предлагают неструктурированные данные. Эти детали проявляются благодаря огромному количеству последних и разнообразию форм, которые они могут принимать — от терабайтов текста и изображений на платформах социальных сетей до аудио- и видеоинформации.

Объем неструктурированных данных продолжает расти. По прогнозам IDG, в 2022 г. 93% цифровых данных будут неструктурированными, поэтому понимание того, как их использовать, станет конкурентным преимуществом для любого бизнеса.

Далекий голос в темноте

Важно четко понимать, что неструктурированные данные — это информация, которую невозможно быстро проанализировать и понять. Они есть везде и составляют подавляющее большинство всех данных. Фирмы имеют к ней доступ в огромных количествах, но ценность от ее применения оставляет желать лучшего. Из-за сырости, скрытости и сложностей с анализом неструктурированные данные в мире бизнес-данных иногда называют «темной» информацией. Однако такие данные могут быть очень полезны для маркетологов, и задействовав так называемую «темную аналитику», специалисты смогут легко понять, что Оззи, Принц тьмы, является лучшей целью для продаж, чем его королевский коллега.

Как мы можем это выяснить? Достижения в области ИИ означают, что у специалистов по продажам и маркетингу теперь есть возможность оттачивать свои стратегии, прислушиваясь непосредственно к голосу имеющихся и потенциальных клиентов (voice of customer,VoC). Используя инструменты ИИ и методы машинного обучения, огромное количество неструктурированных данных можно превратить в ценный источник информации для улучшения маркетинга.

Слушайте клиентов и применяйте машинное обучение

VoC может принимать самые разные формы, включая обзоры, отзывы о продуктах, звонки в службы поддержки клиентов, а также выражение ими позитивных, негативных и нейтральных чувств по отношению к брендам-конкурентам. Постоянно растущие достижения в этой области означают, что ИИ способен использовать неструктурированные данные для все более сложного анализа настроений. Последние позволяют не только отличить Чарльза от Оззи, но и могут рассказать маркетологам, как каждый из них относится к ряду тем. Такой анализ, проводимый с помощью инструментов мониторинга соцсетей и подпитываемый ростом неструктурированных данных, в конечном итоге дает гораздо более сложное понимание конкретного рынка, чем традиционные и устаревшие методы демографической сегментации, на которые когда-то полагались маркетологи.

Организации вполне могут развертывать маркетинговые стратегии, ориентируясь на демографические тонкости, которые касаются Чарльза и Оззи, но при условии, что они готовы к работе с неструктурированными данными и «темной аналитикой». ИИ и инструменты мониторинга соцсетей позволяют обнаружить и проанализировать неструктурированные данные, которые наполнены отзывами клиентов, их покупательскими настроениями — а это настоящий кладезь информации, позволяющей по-новому взглянуть на формирование маркетинговых стратегий.