Xplore Marketing - Еп. 22: Христо Хаджичонев - Прогнозен маркетинг и изкуствен интелект за маркетинг

В епизод 22 на Xplore Marketing гост е Христо, който има над 25 години опит в разработката на софтуер, включително за компании като Apple, HP, Experian и Anglo American. Той има магистърска степен по Аналитично моделиране на икономически системи, чрез която задълбочава професионалните си интереси в BI системите и Data Mining решенията. Заедно с Жоро Малчев си говорят за прогнозен маркетинг, изкуствен интелект за целите на маркетинга - както винаги с много примери. Христо споделя, че маркетингът е прогнозиране - да достигнеш до хора, на които нещо би им представлявало интерес, като колкото по-вярна е аудиторията ти, тогава използваш по-малко ресурси, за да осигуриш планираното въздействие от точната аудитория. Ще чуете, че хората не се замислят, че ние живеем изцяло на базата на прогнози. Има непрекъсната връзка между действие и очакван резултат - като натиснем педала на газта, безопасно е да пресичаме на зелено. Но и прогнозите невинаги са верни. Христо споделя колко е важно да познаваш добре платформите като Google и Meta (Facebook), за да ползваш техните препоръки правилно и без да бъдеш подведен. Разликата спрямо маркетинга досега е в мащаба на информационните източници за извършване на прогнозата. През 50-те години на миналия век - експертите са натрупвали знания за изградени връзки в следствие на години опит като например “жените са по-добри кредитополучатели”. Христо споделя много примери от опита си - за категории кисели млека, за торти, за кредити, за нишово скъпо уиски, в които изкуственият интелект позволява на маркетинг екипите да прилагат augmented marketing. Живеем в ерата на Men with machines vs. Men. Какво не могат да разберат алгоритмите? Примери са какъв traction ви трябва в маркетинга и продажбите, за да можете да минете на следваща фаза на продукта, услугата, финансиране и т.н. Хората ще продължават да са тези, които дават посоката, а технологиите ще им помагат по-бързо и по-правилно да постигат целите си. Конкретно в епизода ще чуете: Какво всъщност е една прогноза Колко от времето си през деня хората отделят за прогнозиране Как детските игри служат за изграждане на причинно-следствените връзки Че мозъкът мисли линейно - не можеш да имаш повече от една мисъл и че не виждаме връзката на една мисъл с това, което я причинява. Не можем да построим модел защо мозъкът ни мисли дадено нещо в конкретния момент Огромната разлика между нагласи и реално поведение и нуждата акцентът да е на момента на вземане на решението и реалното действие За важността на поведенчески икономикс и как бизнесите могат да дават и извличат сигнали от и към потребителите За класовете алгоритми, спецификите на технологиите за клъстеризация и как AI може да ти покажа дали няма скупчване на данни Защо хората правят грешни прогнози - отдават голямо значение на някои събития и това влияе на решението им, както и бидейки ежедневно в нещата - пропуснат трендове Достатъчно бързо ли са се настроили алгоритмите за промените в поведението във връзка с COVID-19 Изкуственият интелект позволява да опазваме природата Ресурси:  https://www.a4everyone.com https://forbesbulgaria.com/2020/05/22/новото-нормално-обявени-намерения-ср/ https://iztok-zapad.eu/robart-chaldini https://iztok-zapad.eu/ikonomist-pod-prikritie https://xplora.academy/course/modul-3-marketing-5-0-2021/lessons/hristo-hadjitchonev-a4e-4/ https://xplora.academy/course/modul-4-povedenie-na-potrebitelite-2021/lessons/ivan-aleksandrov-7/ https://locus-publishing.com/product/това-е-маркетинг/ http://books.unwe.bg/?product=поведенски-икономикс https://locus-publishing.com/product/маркетинг-5-0-за-технологиите-и-хората/ https://www.linkedin.com/pulse/трите-подхода-за-успешен-маркетинг-50-georgi-malchev/