Термин Индустрия 4.0 появился в 2011 году и с тех пор многие производства преобразились. Роботизированные линии, 3D печать, компьютерное зрение, дополненная аналитика для прогнозирования брака и текущего состояния, целые цифровые двойники производственных процессов.

Тысячи параметров считываются и обрабатываются ежеминутно, алгоритмы указывают где будет брак, где процесс пошёл не по плану, подстраивают режимы и настройки для получения идеального качества с наименьшими затратами энергии.

Конечно, пока подобные технологии внедряются далеко не везде, но передовые предприятия, внедрившие у себя элементы индустрии 4.0, получают существенное преимущество перед конкурентами.

Маркетинг последние 10 лет также не стоял на месте. Контекстная реклама, социальные сети, таргетированная реклама, реклама у лидеров мнений существенно изменила и продолжает менять расклад в распределении маркетинговых бюджетов, и повышает эффективность использования каждого рубля. 

CRM системы также помогли уделять больше внимания каждому лиду и клиенту.

Но с ростом клиентской базы и увеличением объёма собираемой информации о каждом клиенте, обрабатывать их в ручном или полуавтоматическом режиме становится всё труднее. С цифровизацией коммуникаций с клиентами, применением CRM систем и мобильных приложений данные становятся уже “Большими Данными”. А значит работать с ними нужно иначе. С помощью соответствующих методов науки о данных и машинным обучением.

Именно рост количества данных о клиентах и процессах компании позволит совершить качественный скачок в клиентском сервисе, ценообразовании и продвижении. Подобно тому, как математика позволила в промышленности предсказывать состояние отдельной детали без прямого измерения даже в сложнейших гидродинамических или сталелитейных процессах, в маркетинге и продажах алгоритмы машинного обучения позволяют прогнозировать вероятность покупки, лояльность, предпочитаемый канал связи или наиболее предпочтительный бонус для конкретного клиента.

Рекомендательные алгоритмы ведущих социальных сетей и поисковых систем будут всё больше баловать нас с вами и наших клиентов и коммуникация от бренда не должна уступать по точности и своевременности.

Согласитесь, что массовые смс рассылки или звонки от банков бывают достаточно неудачны и весьма раздражают. Скидочные акции в приложениях магазинов на товары, которые мы никогда не покупаем, тоже не очень уместны.

Поэтому в ближайшие годы именно автоматическая ультра персонализация предложений позволит как увеличить выручку, так и предлагать клиентам именно то, что им нужно в конкретный момент, а это увеличит лояльность к бренду компании.

Кроме персонализации машинное обучение даст возможность получать в реальном времени аналитику существующей клиентской базы, видеть проблемы в продукте и пути их решения, сегментировать аудиторию текущих и потенциальных клиентов, выявлять скрытые закономерности в потреблении и генерировать идеи для развития продукта, угадывать потребности клиентов до их возникновения.

В следующих статьях мы рассмотрим более детально, как искусственный интеллект будет менять маркетинг с конкретными кейсами на примере работы с клиентами, в продажах, в социальных сетях и рекламе.