02.07.2014 Новости, Искусственный интеллектКто расставляет акценты в маркетинговой реальности. Роль Applied Scientist через опыт Дмитрия Тимошенко. #IMAGE_232511# По данным McKinsey, лишь 1 % компаний достигли зрелости в применении ИИ — остальные либо на стадии пилотов, либо не видят устойчивого бизнес‑эффекта. Многие организации внедрили ИИ в отдельные функции, но не могут масштабировать решения или получить реальную отдачу. Особенно остро это проявляется в маркетинге, где эффективность каналов становится всё менее очевидной из-за роста мультиканальности, нестабильности пользовательского поведения и ограничений по сбору данных. Отказ от third-party cookies (трекеров, используемых для сбора информации на сторонних ресурсах), ужесточение законодательства в области конфиденциальности, фрагментация устройств — всё это подрывает традиционные подходы к анализу пользовательского поведения. Одной из самых уязвимых областей становится атрибуционное моделирование (attribution modeling) — то есть определение, какой именно канал коммуникации (баннер, email, видео, push) действительно повлиял на решение пользователя и какие маркетинговые действия привели к продаже. Согласно Statista, в 2024 году мировые расходы на digital‑рекламу превысили 1,1 трлн $, причём только на соцсети было потрачено около четверти этой суммы. Ошибочная оценка эффективности каналов немедленно отражается на бюджете и ROI бизнеса. В этих условиях возникает потребность в специалистах, которые умеют не только «делать модели», но и встраивать их в реальную ...
читать далее.
