Как дилер Harley-Davidson в Нью-Йорке использовал для повышения продаж искусственный интеллект
Результат превзошел все ожидания
С наступлением зимы продажи нью-йоркского дилерского центра Harley-Davidson, которым руководит Асаф Якоби, сократились всего до одного-двух мотоциклов в неделю. Прогуливаясь по Риверсайд-парку и раздумывая над тем, как изменить ситуацию, Якоби случайно встретил Ора Шани, генерального директора фирмы Adgorithms, занимающейся разработками в области искусственного интеллекта. Шани предложил Якоби попробовать Albert – маркетинговую платформу Adgorithms, которая работает с Facebook и Google, анализирует данные, а затем автоматически настраивает маркетинговые кампании. Якоби подумал и решил протестировать Albert.
На следующих выходных Якоби продал 15 мотоциклов – почти в 2 раза больше, чем за самый успешный для него аналогичный период летом (восемь мотоциклов). Разумеется, он продолжил работу с Albert. За первый месяц количество потенциальных покупателей в сутки увеличилось с одного до 40, причем 15% из них были так называемыми «двойниками» – звонившими в центр и договаривавшимися о встрече людьми, которые напоминали предыдущих ценных клиентов и потому могли с большей вероятностью приобрести мотоцикл. К третьему месяцу доля таких людей уже составляла 50%, а общее число потенциальных покупателей выросло на 30%. Якоби пришлось срочно нанять шесть сотрудников и организовать колл-центр для обработки всех этих заявок.
Якоби считал, что только 2% жителей Нью-Йорка – его потенциальные клиенты, но Albert выяснил, что целевая аудитория значительно больше, и стал находить покупателей, о существовании которых Якоби даже не догадывался. Как ему это удалось?
Искусственный интеллект в действии
Сегодня Amazon, Facebook и Google возглавляют революцию искусственного интеллекта, что позволяет им опережать большинство ритейлеров, а также привлекать клиентов с помощью маркетинга и рекламы с предельно персонифицированным характером и узкой направленностью. Однако такие компании, как Salesforce, IBM, и ряд стартапов уже предлагают маркетинговые инструменты на основе искусственного интеллекта, которые стали более удобными в использовании и менее затратными благодаря тому, что они предоставляются по модели SaaS (софт как услуга) и оплачиваются по факту использования. Эти новые инструменты используют все маркетинговые каналы сразу, вместо того чтобы работать по отдельным направлениям и выборочно оптимизировать задачи.
В случае с Harley-Davidson система искусственного интеллекта Albert увеличила посещаемость дилерского центра за счет привлечения потенциальных клиентов, которые общаются с продавцами путем заполнения специальной формы на сайте. Взяв на вооружение креативный контент Harley-Davidson (заголовки и иллюстративные материалы), а также основные целевые показатели, Albert проанализировала данные о текущих клиентах Якоби и выявила характеристики и модели поведения особо ценных потребителей: тех, кто совершил покупку, добавил товар в онлайн-корзину, посмотрел контент сайта или вошел в число 25% его посетителей, которые провели на нем больше всего времени.
Не бояться экспериментов
Искусственный интеллект – новая технология, и маркетологи с опаской относятся к тому, чтобы передать какому-то черному ящику контроль над принятием решений о том, как будут действовать потребители. Поэтому разумно было бы внедрять такие инструменты и системы поэтапно, следуя примеру Harley-Davidson. Наилучшим образом раскрыть их потенциал можно за счет проведения небольших обратимых экспериментов, например в пределах одной географической территории, с одним брендом или каналом. Для этого нужно:
определить ключевые результаты деятельности, которых вы хотите добиться: количество новых клиентов, потенциальных покупателей или повышенный доход с вложений в рекламу;
выбирая инструменты, четко понять, чего вы хотите: одни из них заточены под конкретный канал или задачу – скажем, оптимизацию контента, демонстрируемого клиенту на сайте; другие, как Watson, созданная IBM, обладают более широким функционалом, который необходимо настраивать под конкретные проекты и компании.
На основе этой информации Albert обнаружил «двойников» предыдущих клиентов и объединил их в микросегменты – небольшие выборки для проведения тестовых кампаний, перед тем как увеличить масштаб работы. Он использовал полученные данные, чтобы предугадать, какие возможные сочетания заголовков и иллюстративных материалов, а также тысяч других переменных могли бы с наибольшей вероятностью привлечь те или иные сегменты аудитории по различным цифровым каналам (социальным сетям, поиску в интернете, рекламным объявлениям, рассылкам по электронной почте или sms).
Как только Albert определил, что работает, а что – нет, он сразу же начал масштабировать кампании, самостоятельно перераспределять ресурсы между каналами, вносить рекомендации по контенту и т. д.
Например, выяснив, что объявления со словом «позвоните» (например: «Успейте заполучить Harley с пробегом по выгодной цене! Позвоните прямо сейчас!») работают на 447% эффективнее, чем те, которые содержат призыв «купите» (например: «Купите Harley с пробегом в нашем магазине прямо сейчас!»), Albert сразу же внес изменения во все объявления. Результаты говорят сами за себя.
Преимущества искусственного интеллекта
В случае с Harley-Davidson искусственный интеллект оценил эффективность цифровых каналов, создавая на основе полученной информации дополнительные возможности для привлечения клиентов.
Для поиска новых клиентов маркетологи, как правило, используют так называемый портрет покупателя – набор общих поведенческих характеристик потребителей. Эти портреты составляются отчасти на основе статистических данных, отчасти – с опорой на догадки, интуицию и опыт специалистов. Искусственный же интеллект находит реальных клиентов, что называется «в поле», определяя, какие модели их поведения в интернете с наибольшей вероятностью приводят к конверсии, а затем по ним же ищет потенциальных покупателей. Для выяснения того, что сработало, а что – нет, робот руководствуется только фактами. Повысило ли данное конкретное действие конверсию? Обеспечило ли продажи это ключевое слово? Повысилась ли окупаемость инвестиций благодаря этой статье расходов?
Обладая цифровыми инструментами и прочими маркетинговыми технологиями, человек составляет только несколько сотен ключевых слов за раз, при этом он не может внедрить полученные результаты по всем направлениям. Искусственный интеллект, наоборот, анализирует миллионы связей в минуту, составляет сотни тысяч ключевых слов и сразу тестирует тысячи сообщений и иллюстративных комбинаций для прогнозирования оптимального результата.
Подобные системы могут точно подсказать, сколько денег компании нужно потратить и куда ей стоит их направить для достижения наилучшего результата. Принимая решения о закупке средств рекламы, искусственный интеллект действует мгновенно и самостоятельно исходя из постоянно меняющихся рабочих параметров каждой кампании.
Использовать искусственный интеллект, несмотря на все риски, все же стоит, тем более что внедрять технологию на раннем этапе всегда проще. Как сказал мне Якоби, «система постоянно улучшается, а алгоритмы совершенствуются. Только за прошлый год мы утроили наш оборот». Подобный результат – отличная новость для Якоби и его сотрудников, а вот конкурентам есть над чем задуматься.
Об авторе: Брэд Пауэр – консультант, специализируется на вопросах изменения продуктов, сервисов и систем
Статья опубликована в журнале «HBR Россия» http://hbr-russia.ru