Viisin 16.jaanuaril 2025 läbi Ettevõtlusakadeemia raames seminari “TEHISINTELLEKTI KASUTAMINE TURUNDUSES JA MÜÜGIS”. Ürituse korraldasid Tallinna tehnikaülikool ja Tallinna linn. Üritus toimus kohapeal nign kokku tuli sadakond huvilist.
Eksperiment reklaamidega
Alustuseks tegime eksperimendi, kus palusin osalejatel hinnata kahele tootele kujundatud taustagraafikat. Mõlemale tootele esitati neli graafilist kujutist, millest üks oli AI loodud. Reklaamigraafikal hinnati 5-palli skaalas erinevaid kvalitatiivseid aspekte. Osalejate hinnang näitas järgmist:
Esimese toote (suhkrukuubikud) puhul tehisintellekti loodud reklaamid edestasid inimese loodud reklaame eriti visuaalses tonaalsuses (+1,01p), graafilistes elementides (+1,10p) ja stseeni kompositsioonis (+1,01p). See näitab, et tehisintellekti loodud reklaamid olid visuaalselt kaasahaaravamad, temaatilisemad ja tonaalselt tõhusamad.
Hoopis teisesed tulemused olid teise toote puhul (laktoosivaba piim), mis oli kompositsioonilt ja sisult lihtsam. Tehisintellekti loodud reklaamid näitasid marginaalseid parandusi peene tähenduse (+0,25) ja teema (+0,15) osas. Inimese loodud reklaam edestas pisut toonis ja graafilistes elementides.
Tehisintellekti loodud reklaamides esinesid mõnedes aspektides parendused võrreldes inimloodud reklaamidega. Eriti tuli see välja järgnevas: temaatiline rikkus, toon, graafilised elemendid ja edasi antud peened tähendused. Seega võib visuaalsete reklaamide loomisel tehisintellekti tugevusteks lugeda 1) visuaalselt keerukate ja detailsete reklaamide loomise ning 2) peene sõnumiedastuse ja emotsionaalse mõju parandamise.
Jätkan teadusuurimustööd reklaamigraafika osas ning huvilised on teretulnud ühendust võtma.
Tehisintellekt (AI) pole enam tulevikuvisioon, vaid praktiline tööriist, mis kujundab ümber ettevõtete lähenemist turundusele ja müügile. Jagan allolevalt ettekande põhisisu.
Masinõppe põhiprintsiibid turunduses ja müügis
AI rakendamise alus turunduses ja müügis on masinõppe (ML) põhimõtted. Kasutades juhendatud ja juhendamata õppe meetodeid, saavad ettevõtted kasutada andmeid ennustavate mudelite loomiseks.
- Juhendatud õpe: Mudelite treenimine märgistatud andmete põhjal tulemuste prognoosimiseks, näiteks tarbijate tuvastamine, kes tõenäoliselt ostu sooritavad.
- Juhendamata õpe: Keskendub mustrite avastamisele andmetes, näiteks klientide segmenteerimine.
Õige algoritmi valik on oluline, ning meetodid nagu k-lähimad naabrid, lineaarne regressioon ja otsustuspuud aitavad luua praktilisi teadmisi.
Andmed on AI rakenduste vundament
Tõhusad AI-lahendused vajavad kvaliteetseid andmeid. Turunduses ja müügis moodustavad mitmesugused andmetüübid AI-põhiste strateegiate aluse:
- Kliendiandmed: Eelistused, demograafilised andmed ja ostukäitumine.
- Müügiandmed: Tehingute ajalugu ja tulemuslikkuse mõõdikud.
- Kampaaniaandmed: Turundustegevuste analüüs.
- Sotsiaalmeedia ja sentimentide andmed: Avaliku arvamuse ja trendide mõistmine.
Andmete kvaliteet on ülioluline, keskendudes täpsusele, terviklikkusele, asjakohasusele ja ajakohasusele. See hõlmab andmete puhastamist ja ettevalmistamist, näiteks duplikaatide eemaldamist, puuduva teabe käsitlemist ja andmekogumite normaliseerimist.
AI-põhine personaliseerimine ja soovitussüsteemid
Üks AI kõige muutlikumaid rakendusi turunduses on personaliseerimine. Soovitussüsteemid kasutavad algoritme, et pakkuda kasutajatele isikupärastatud soovitusi, parandades kliendikogemust ja suurendades müüki.
- Koostööpõhine filtreerimine: Kasutab kollektiivset kasutajate käitumist soovituste tegemiseks.
- Sisupõhine filtreerimine: Tugineb kasutajaprofiilidele ja eelistustele.
- Hübriidmudelid: Kombineerivad tehnikaid täpsemate soovituste jaoks.
Need süsteemid mitte ainult ei suurenda kaasatust, vaid lahendavad ka selliseid väljakutseid nagu külmkäivituse probleem uute kasutajate jaoks.
Peamised õppetunnid
AI võimalused turunduses ja müügis on tohutud ning selle rakendused arenevad pidevalt. Mõned mõjukamad valdkonnad hõlmavad:
- Kliendikäitumise ja turutrendide prognoosimine.
- Potentsiaalsete klientide tuvastamine.
- Kliendisegmenteerimine, näiteks sihtkampaaniate loomine.
- Ettevõtete ressursijaotuse tõhustamine.
AI integreerimise abil saavad ettevõtted mitte ainult parandada operatiivset tõhusust, vaid pakkuda ka paremaid kliendikogemusi.
Kokkuvõttes on AI turunduse ja müügi jaoks mängureeglite muutja, mis võimaldab ettevõtetel teha andmepõhiseid otsuseid ja luua sügavamaid kliendisuhteid. Kasutades masinõppemudeleid, soovitussüsteeme või virtuaalassistente, on võimalused lõputud. Kuna AI areneb pidevalt, on nende tööriistade omaksvõtmine kriitiline konkurentsivõime säilitamiseks kiiresti muutuvas keskkonnas.