WPP сократила работу над рекламным креативом и стратегией с четырёх недель до трёх часов. По данным Google Cloud, объём выпускаемого контента вырос в 33 раза, а отдача от рекламных кампаний - в 2,8 раза. Производственная эффективность выросла на 70%.
Эти результаты компания получила после того, как собрала данные и инструменты для маркетинговых команд на платформе WPP Open. Кейс показывает, что ИИ в маркетинге зависит от подготовки данных и рабочего процесса. Одного генератора текстов или изображений для такого эффекта мало.
Почему WPP начала с данных
WPP объединяет сотни агентств в разных странах. Сведения об аудиториях и результатах кампаний хранились в разрозненных системах. Командам было трудно быстро подключать модели и проверять, какие данные попали в расчёт.
Компания перенесла общие наборы данных в единое хранилище и разделила права доступа. Сырые сведения поступают в отдельные разделы, затем система очищает их и приводит к общей структуре. Для описания аудитории WPP использует пять признаков: возраст, пол, регион, продукт и интерес.
Каждую запись можно проследить до источника. Это нужно маркетологам для проверки выводов модели, а аудиторам - для контроля доступа к данным.
Как ИИ вошёл в работу маркетологов
На подготовленных данных работает WPP Open. Платформа помогает командам создавать материалы, подбирать аудитории и оценивать рекламные идеи до запуска кампании.
В одном из пилотных проектов WPP использовала 21 виртуального агента. Они провели больше 10 000 проверок рекламных концепций от лица разных групп покупателей. Команда получила замечания до публикации материалов и смогла уточнить сообщения для каждой аудитории.
WPP также собрала готовые шаблоны для запуска приложений и обработки данных. Разработчики используют один проверенный порядок сборки, проверки и выпуска. Новая кампания поэтому не требует каждый раз заново настраивать всю техническую часть.
Что проверить в своей компании
Начать можно с одного повторяемого этапа: подготовки рекламного сообщения для нескольких групп клиентов. Команда собирает прошлые материалы, правила бренда и результаты кампаний в одном месте. Затем ИИ предлагает варианты, а маркетолог проверяет факты и выбирает материал для теста.
Для связи маркетинга с ИИ в продажах полезно заранее определить один показатель: число целевых обращений, стоимость заявки или выручку с кампании. Тогда команда сравнивает результат с прежним процессом и понимает, стоит ли расширять сценарий.