ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ИНСТРУМЕНТ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВНУТРЕННЕГО МАРКЕТИНГА

Алексеев А.И., аспирант,

РЭУ им. Г.В. Плеханова, г. Москва, Россия

Аннотация. Персонал компании является основой формирования конкурентного преимущества. Для направления усилий работников на достижение рыночных целей компании используются инструменты внутреннего маркетинга, однако классические инструменты не поспевают за потребностями современной рабочей силы. В этой статье рассматривается, как искусственный интеллект может модернизировать внутренний маркетинг, способствуя созданию более заинтересованного, информированного и эффективного рабочего коллектива.

Ключевые слова: Внутренний маркетинг, запуск новых продуктов, искусственный интеллект.

В динамично развивающейся бизнес-среде инструменты внутреннего маркетинга играют важную роль в направлении усилий сотрудников на достижения успеха компании на рынке. Внутренняя коммуникация обеспечивает понимание сотрудниками нового продукта, целевого рынка и ценностного предложения [6, c. 74]. Вдохновляющее видение и четкая коммуникация объединяют и мотивируют сотрудников [1, c. 1655]. Изучение восприятия сотрудников позволяет выявить понимание продукта, пробелы в знаниях и потенциальные проблемы. Программы профессионального развития расширяют возможности сотрудников как посланников бренда. Признание и поощрение вклада способствует открытости и вовлеченности. Участие сотрудников в принятии решений о запуске повышает уровень ответственности, сопричастности и инноваций.

Однако классические инструменты внутреннего маркетинга требуют значительных инвестиций времени и ресурсов и часто не успевают за меняющимися потребностями разнообразного персонала. Именно здесь искусственный интеллект (ИИ) становится преобразующей силой. Возможности ИИ в области анализа данных, персонализации контента и автоматической коммуникации открывают уникальную возможность для рационализации внутренних маркетинговых процессов. В данной статье рассматривается как ИИ может повысить эффективность инструментов внутреннего маркетинга.

В условиях, когда сотрудники требуют особого внимания и подхода, использование стандартных инструментов внутреннего маркетинга не всегда оказывается эффективным. Единый подход к коммуникации со всеми сотрудниками, приводит к информационной перегрузке или, наоборот, к пробелам в знаниях в среди отделах и отдельных сотрудников [5, c. 2]. В рамках программ повышения профессиональных навыков и развития назначаются нерелевантные программы обучения без возможности персонализации. Программы вознаграждения не учитывают потребности и предпочтения сотрудников, а также степень влияния инициатив на мотивацию.

Ограничения традиционных методов становятся заметными в динамичной бизнес-среде. Имеющиеся объемы данных, доступные в организациях, открывают возможности для целенаправленных и персонализированных стратегий внутреннего маркетинга. Однако для эффективного использования данных необходимы сложные аналитические инструменты, которыми не все сотрудники умеют пользоваться.

Решением проблемы предлагают инструменты, основанные на ИИ благодаря возможности работать с большими массивами данных [2, c. 105]. В контексте внутреннего маркетинга ИИ может помочь в успешном запуске нового продукта, анализируя данные о сотрудниках и создавая персонализированные коммуникационные стратегии.

         Интеграция искусственного интеллекта в процесс работы внутреннего маркетинга дает ряд дополнительных преимуществ. ИИ помогает персонализировать инструменты внутреннего маркетинга, анализируя данные о сотрудниках, выделяя сегменты и подготавливая точечную коммуникацию и подбирая целевое обучение. Это повышает вовлеченность сотрудников и способствует лучшему усвоению знаний.

ИИ упрощает управление информацией. Он эффективно анализирует огромные массивы данных и выявляет закономерности, которые не под силу человеку. Это позволяет при выборе инструментов внутреннего маркетинга и из настройки принимать решения на основе потребностей и предпочтений сотрудников.

ИИ позволяет управлять эффективностью инструментов. Инструменты с применением ИИ анализируют вовлеченность сотрудников, настроения и результаты прошлых действий, чтобы определить, что работает, и скорректировать стратегии в режиме реального времени. Это позволяет эффективно распределять ресурсы на наиболее результативные инициативы.

ИИ также позволяет экономить время специалистов. С помощью ИИ можно автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как создание контента и анализ данных, высвобождая специалистов для более стратегической и приоритетной работы. Это способствует созданию более творческой и сопереживающей рабочей среды.

В заключение следует отметить, что искусственный интеллект обеспечивает персонализированный маркетинг, принятие решений на основе данных и эффективное управление информацией. Это способствует формированию более информированной и вовлеченной рабочей силы, что в конечном итоге приводит к успешному запуску продуктов и долгосрочному росту компании.

Стоит отметить, что ИИ предлагает мощный набор инструментов для внутреннего маркетинга, открывая новые возможности персонализации, роста вовлеченности и принятия решений на основе данных. ИИ позволяет создать более информированную и вовлеченную рабочую силу, что в свою очередь обеспечивает успешный запуск новых продуктов и долгосрочный успех компании.

Одним из наиболее действенных инструментов внутреннего маркетинга является коммуникация. Традиционно компании используют универсальную сообщения для всех сотрудников.Повысить эффективность внутренних коммуникаций можно за счет персонализации. Инструменты на основе ИИ могут анализировать данные о сотрудниках, такие как роль, обязанности, реакция на коммуникацию и предпочтения, чтобы выделять сегменты на уровне конкретных людей или отделов. Создавая персонализированные сообщения под каждый сегмент, можно обеспечить получениеважной информации нужными людьми в нужное время и в нужном формате, повышая вовлеченность и улучшая усвояемость информации. Распространение релевантной информации усилить с помощью чат-ботов на базе ИИ, которые могут персонализировать общение, доставляя целевые сообщения и информацию о продуктах до сегментов аудитории, а также создавая возможность диалога с компанией.

Новые возможности открывают лингвистические модели, которые позволяют анализировать настроения сотрудников на внутренних и внешних форумах, рабочих переписках. Данную информацию необходимо использовать для своевременной реакции на проблемы и адаптации коммуникационных стратегий [7, c. 2].

Компаниям необходимо использовать ИИ для улучшения процесса планирования в компании. Анализируя тенденции рынка, поведение сотрудников и стратегии конкурентов, нужно создавать видение компании, которое будет выделяется на фоне конкурентов и будет привлекательным для сотрудников.С помощью искусственного интеллекта компании могут формировать видение, основываясь на том, что важно для работников, повышая вовлеченность. Это способствует созданию более целенаправленной рабочей среды и позволяет сотрудникам чувствовать себя причастными к формированию картины будущего компании.

Применение ИИ в исследовании сотрудников позволяет избавиться от ограничений стандартных методов. Инструменты на основе ИИ способны анализировать отзывы сотрудников [3, c. 1162], полученные в ходе опросов, на платформах социальных сетей, в рамках внутренней коммуникации, выявляя скрытые закономерности и обеспечивая более полное понимание паттернов поведения и опасений сотрудников в отношении компании и её продуктов. Это позволяет компаниям адаптировать внутренние маркетинговые кампании для закрытия конкретных запросов бизнеса.

Более того, для менее ориентированных на данные компаний ИИ может стать необходимостью для создания прогнозов о том, что происходит внутри компании. Используя алгоритмы ИИ для анализа данных о поведении, и вовлеченности сотрудников, компании могут получить ценные сведения о факторах, определяющих успех деятельности и производительность.

Виден потенциал ИИ и в улучшение процесса обучения. Традиционные программы обучения не учитывают индивидуальности потребности в освоении навыков и стили обучения. Системы управления обучением на базе искусственного интеллекта могут персонализировать учебные модули в зависимости от роли сотрудника [4, c. 38], пробелов в знаниях и предпочитаемых стилей обучения. Они могут анализировать текущие трудности и составлять дорожные карты для их преодоления. Это гарантирует, что сотрудники получат наиболее актуальное обучение, максимально сохранят знания и, в конечном счете, повысят эффективность продвижения нового продукта.

В заключение, стоит сказать, что интеграция ИИ во внутренний маркетинг дает множество преимуществ, которые могут значительно повысить эффективность запуска новых продуктов и общую вовлеченность сотрудников. Используя аналитические возможности искусственного интеллекта, потенциал персонализации и данные, компании могут создать более информированную и вовлеченную рабочую силу, что в конечном итоге заложит основу для успешного запуска новых продуктов, которые выведут продукцию на рынок с прочным и устойчивым фундаментом для долгосрочного успеха.

Литература

1.                Fiset J., Boies K. Positively vivid visions: Making followers feel capable and happy //Human Relations. – 2019. – Т. 72. – №. 10. – С. 1651-1670.

2.                Gröger C. There is no AI without data //Communications of the ACM. – 2021. – Т. 64. – №. 11. – С. 98-108.

3.                 Katragadda S. et al. Performance analysis on student feedback using machine learning algorithms //2020 6th international conference on advanced computing and communication systems (ICACCS). – IEEE, 2020. – С. 1161-1163.

4.                Maghsudi S. et al. Personalized education in the artificial intelligence era: what to expect next //IEEE Signal Processing Magazine. – 2021. – Т. 38. – №. 3. – С. 37-50.

5.                Nematzadeh A. et al. Information overload in group communication: From conversation to cacophony in the twitch chat //Royal Society open science. – 2019. – Т. 6. – №. 10. – С. 1-14.

6.                van de Sand F. et al. User experience Is brand experience. – Springer International Publishing, 2020.

7.                Zubek J. et al. Social adaptation in multi-agent model of linguistic categorization is affected by network information flow //PloS one. – 2017. – Т. 12. – №. 8. – С. 1-25.