Logo

Глеб Клюйко

Автор статей eSputnik

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект – это симуляция работы человеческого интеллекта компьютерными системами, их способность получать, обрабатывать и применять знания и умения.

Три основных когнитивных навыка, которые используются ИИ, – это:

  • распознавание информации; 
  • принятие решений;
  • обучение. 

Как работает искусственный интеллект

Зарождение искусственного интеллекта обычно связывают с созданием машины Тьюринга в 1936 г. Говоря о том, что такое искусственный интеллект, Алан Тьюринг считал его главной отличительной особенностью способность проявлять разумное поведение, эквивалентное человеческому или неотличимое от него. Так, в 1960-х активно развивались программы, которые анализировали шашечные партии и в скором времени могли с легкостью обыграть среднего игрока, решали математические задачи, доказывали теоремы и т. д.

Но уже в конце 1990-х и в начале 2000-х виртуальный интеллект начал использоваться гораздо шире: в логистике, для интеллектуального анализа данных, в медицинской диагностике и многих других областях. Успех был обусловлен увеличением вычислительной мощности, большим упором на решение конкретных проблем, новыми связями между ИИ и другими областями (такими как статистика, экономика и математика).

Сегодня в развитии искуственного интеллекта существуют разные направления и подходы. Рассмотрим их определения, чтоб лучше понять принципы работы искусственного интеллекта в целом.

  1. Machine Learning: программы обучаются делать выводы и принимать решения на основе полученного опыта без привлечения человека. Алгоритмы ИИ выявляют закономерности, анализируют исторические данные, чтобы в следующий раз получить лучший результат при схожих обстоятельствах. Такая автоматизация экономит человеческие ресурсы и помогает принимать более точные решения без скидки на человеческий фактор.
  2. Deep Learning: разновидность машинного обучения, которая заключается в обработке данных на входных слоях для их классификации и моделирования  представления на выходных слоях.
  3. Нейронные сети: алгоритмы работают по тем же принципам, что и нейронные клетки человека, фиксируя взаимосвязь между различными переменными и обрабатывая эти данные.
  4. Обработка естественного языка: направление ИИ, посвященное пониманию и синтезу естественных языков с помощью компьютера.
  5. Компьютерное зрение: алгоритмы пытаются понять изображение, разбивая его на части. Это помогает машине классифицировать разрозненные визуальные данные и точнее их интерпретировать на основе предыдущих наблюдений.
  6. Когнитивные вычисления: алгоритмы пытаются имитировать человеческий мозг, анализируя объекты так, как это делает человек, чтобы увеличить скорость принятия решений и повысить их точность.

Использование ИИ в маркетинге

Сегодня маркетинг – одна из областей человеческой деятельности, в которой возможности искусственного интеллекта используются активнее всего. Это обусловлено широким ассортиментом товаров и услуг, разнообразием интересов потребителей, обилием каналов коммуникации и, как результат всего этого, огромным массивом данных, доступных для машинного обучения.

Главная маркетинговая задача, стоящая перед искусственным интеллектом, – это создание максимально персонализированного предложения. Чем больше данных доступно алгоритмам, тем точнее будет таргетинг. Важно и онлайн-поведение человека, и его товарные интересы, геолокация, история покупок, используемые устройства, предпочтитаемые каналы коммуникации и мн. др.

Когда алгоритмы ИИ накапливают достаточный объем данных, становится доступной еще одна крайне важная для маркетинга возможность – предиктивное моделирование поведения клиентов. Благодаря такому прогнозированию мы можем с большой долей вероятности предсказать будущие покупки, их время, средний чек и т. п., основываясь на общих паттернах, которые выделил ИИ в поведении исследуемой целевой аудитории. Как это работает на практике, можно узнать из этого кейса.

В итоге ИИ преобразует клиентские данные в действенные модели актуального и персонализированного омниканального взаимодействия с потребителями. Это способствует привлечению лидов, усилению лояльности, увеличению жизненного цикла и пожизненной стоимости клиентов.

Искусственный интеллект в eSputnik

Система eSputnik собирает и систематизирует данные из всех точек соприкосновения пользователя и бренда: магазинов, рассылок, сайтов. Например, наш скрипт веб-трекинга, установленный на сайте, отслеживает и запоминает поведение каждого посетителя: на какие страницы он заходил, сколько времени провел на каждой из них, что положил в корзину и т. п. Алгоритмы ИИ анализируют эту информацию и на ее основе формируют персональные товарные рекомендации: в рассылке каждый получатель видит именно товары, которые с наибольшей вероятностью купит. Аналогичным образом мы можем настроить персональные рекомендации на сайте: попадая в интернет-магазин, пользователь прежде всего увидит товары, которые алгоритмы ИИ считают актуальными именно для него. Наш кейс показывает, что товарные рекомендации способны генерировать дополнительные 16% продаж при том же трафике, а также эффективно связать офлайн и онлайн.

Подробнее об использовании искусственного интеллекта в eSputnik читайте здесь.


Алгоритмы ИИ превратились в мощный маркетинговый инструмент. Он помогает анализировать клиентские Big Data, прогнозировать поведение пользователей, создавать точечные сегменты, персонализировать контент, оптимизировать время отправки и канал маркетинговых сообщений.

Чем разнообразнее ваш ассортимент и аудитория, тем полезнее будут рекомендации ИИ. Используйте их, чтобы выработать индивидуальную коммуникационную стратегию и найти уникальное целевое предложение для каждого клиента. Такой подход вызовет больший отклик, превратит разовых клиентов в лояльную аудиторию и увеличит ваши продажи.

Глеб Клюйко

Автор статей eSputnik