Что представляет собой компьютерная имитация с точки зрения маркетинга
Искусственный интеллект внедряется сегодня повсеместно, и сфера маркетинга — не исключение. Digital-агентство «Интериум» сделало сокращённый перевод статьи из блога Socialbakers о том, как ИИ помогает маркетологам и сммщикам в их ежедневной работе в соцсетях.
Вообще изначально статья Socialbakers выступает по сути рекламой их собственного сервиса мониторинга и аналитики. Но нам показалось интересным рассказать о приведённых в материале кейсах и мыслях. Во-первых, тренды на автоматизацию будут только набирать силу и понимать их стоит уже сейчас. А, во-вторых, отдельные ИИ функции уже присутствуют в распространённых на российском рынке решениях — Youscan, Brand Analytics, Медиалогия, так что оценить, как роботы помогают в маркетинге, можно и нам.
Когда мы погружаемся в процесс принятия стратегических решений и планирования контента, мы считаем, что теперь даже больше, чем обычно, маркетологи, которые с умом применяют маркетинговые технологии, будут на шаг впереди тех, кто полагается на подход в стиле “сделай сам”.
Искусственный Интеллект (ИИ) — большое дело, и вот почему. Он помогает маркетологам расширить спектр анализа и унифицировать инсайты, чтобы принимать лучшие решения, и быстро. С учетом всё большего количества вызовов в сфере соцмедиа маркетинга, ИИ — это не просто модное словцо, а ценный актив. Так что же всё-таки ИИ в цифровом маркетинге делает? В чём тут фишка?
Далее мы рассмотрим, как ИИ помогает маркетологам, обращая внимание на его добавленную стоимость в ключевых областях маркетинговой стратегии на отдельных кейсах.
Проще говоря, основанный на ИИ маркетинг — это использования машинного обучения и систем на основе ИИ для дополнения процесса принятия стратегических решений. Системы ИИ выполняют сложные вычисления и выдают рекомендации на основе того, что они узнали из данных и того, как их учили обрабатывать.
Например, ИИ Socialbakers, в частности, использует как контролируемые, так и неконтролируемые процессы обучения, а также алгоритмы, снабженные структурированными и неструктурированными данными для создания гибкой лидирующей в отрасли системы. Не говоря о технических деталях, в чем же заключается маркетинг на основе ИИ?
Темпы в маркетинге могут быть ошеломляющими; так много всего надо сделать. Маркетологам нужна любая поддержка, которая поможет им работать быстрее и умнее. Когда маркетологи полагаются на ручной самостоятельный подход или устаревшие процессы, на собственно инновации и рост времени уже не остаётся. Для команд, которые хотят изменить свой подход к маркетингу, у ИИ есть, что предложить.
ИИ автоматизирует утомительные ежедневные задачи
- ИИ в маркетинге помогает большим командам со сложной структурой существенно промасштабировать процессы, сохраняя их целостность и организованность.
ИИ помогает маркетологам быстрее использовать их же собственные данные
ИИ анализирует шаблоны и даёт рекомендации на основе больших объёмов данных, которые позволяют специалистам делать быстрые и стратегические решения на протяжении всего цикла контентного плана.
ИИ извлекает больше из ваших данных, что улучшает процесс принятия решений
ИИ помогает маркетологам выходить за рамки, накладываемые ограниченными API социальных сетей, и при том без нарушения неприкосновенности персональных данных или сомнительных схем, чтобы можно было делать больше с ценной информацией.
Самостоятельный подход в определении соцдема аудитории
У многих маркетологов есть доступ к разного рода данных о фанатах бренда и фолловерах, типа где они живут, на каких языках говорят. Это знание достигается через агрегацию лайков, охватов, изучением тех, кто взаимодействовал с профилем и сортировкой по стране\городу, полу, возрасту и языку.
Какой результат? Поверхностное понимание аудитории, ассоциированной с определенным профилем. Отсюда маркетологи могут формировать свой контент исходя их общего демографического разреза. Это базовые, но полезные первые шаги на пути к релевантному контенту. Если это ваш текущий подход, вы опережаете те бренды, которые всё ещё полагаются на сложные или ручные методы исследований, а то и хуже: спамят однотипными постами по профилям и платформам.
ИИ вступает, чтобы мгновенно определить buyer personas
Чтобы создать привлекающей в ленте внимание контент и персонализировать подход, нужно идти дальше демографических характеристик. Вот тут ИИ как раз и вступает. Он помогает маркетологам выявить портрет покупателя или Buyer personas и его интересы. На платформе Socialbakers эти портреты автоматически создаются ИИ для предоставления сегментации аудитории в форме легкочитаемых профилей, интересов и сходств.
Хайп вокруг инфлюенсер-маркетинга всё ещё растёт — как и нужда в аутентичном контенте. Траты на инфлюенсеров, как ожидается, превысят $9 млрд в 2020. Но интересоваться инфлюенсер-маркетингом — это одно, а преуспеть в нём — совсем другое. Поиск и отбор сами по себе могут занять кучу времени. Уж это мы знаем.
С ИИ маркетологи могут сделать поиск проще. Безусловно, самый важный аспект этой современной технологии — это обнаружение фейка, позволяя специалистам избавиться от боли несоответствия.
Самостоятельный подход в обнаружении фейковых инфлюенсеров
Многие маркетологи имеют доступ к данным, позволяющим выявить их самых популярных подписчиков. Эти активные члены сообщества имеют потенциал стать лояльными “адвокатами бренда”, что ценно любому СММщику. Но найти правильных инфлюенсеров? Это задача и риск одновременно.
Поиск инфлюенсеров вручную по хэштегам или анализу пользовательского контента может быть сложным с точки зрения объёмов с маленькой отдачей или гарантией. И даже когда вы найдёте горстку интересных кандидатов, то сделать нормальную проверку каждого — это значит прочесать бесконечные потоки данных по вовлечениям, подписчикам, контенту, упоминаниям брендов и т.п. Неудивительно, что фейковые инфлюенсеры умудряются пройти эти проверки.
ИИ Socialbakers распознает более 27 млн микро- и макроинфлюенсеров, обеспечивая пользователей подкрепленными данными портретами инфлюенсеров, включая интересы, страну, количество подписчиков, контент, языки, упоминания брендов и действия на разных соцмедиа каналах — всё в одном месте.
Поиск на основе ИИ размещает наиболее качественных инфлюенсеров первыми, снижая приоритет или вовсе отфильтровывая ботов и менее предпочтительные варианты.
Один из наших клиентов из сферы ритейла попробовал ИИ, обнаружив существенную разницу между списком блогеров от своего агентства и теми, что нашла система. Блогеры из системы постили на 40% меньше инфлюенсеров из списка агентства, но привлекали на 48% больше вовлечения на 1000 подписчиков.
Создать релевантный контент — это только полдела. Нужно ещё, чтобы его увидели правильные люди. Выбор верного времени для постинга всегда был проблемой. Если у вас нет данных, чтобы сделать это решение, то даже лучший контент может пропасть втуне. Вот где ИИ и маркетинг составляют отличную пару.
Самостоятельный подход к постингу
СММщики, которые обращают внимание на ретроспективные данные, могут принимать лучшие решения о планировании контента, чем те, кто так не делает. Чтобы лучше выбирать время для постинга, для начала изучите количество постов, комментариев и вопросов по времени и дням недели.
Так вы узнаете, в общем, лучшее время для постинга. Отсюда уже можно экспериментировать со временем и делать нужные поправки. Результат? Лучший по времени слот, у которого потенциально возможно наибольшее вовлечение, можно припасти для самых важных постов.
ИИ вступает с рекомендациями по планированию постинга
Вы справились с самой трудной задачей: созданием резонирующего у аудитории контентом. Постинг должен быть облегчением, а не ещё одним сложным процессом. Для этого СММщик может использовать ИИ в рекомендациях по планированию контента на основе поведения аудитории. Поверх ретроспективных данных ИИ добавляет слои алгоритма: исторически лучшее время для постинга, пользовательская активность и время, когда пользователи онлайн.
Рекомендации по постингу также доступны напрямую из раздела паблишинга и календаря; просто выберете функцию PrimeTime, когда планируете пост, и он он автоматически опубликуется точно, когда надо.
Это удобно для агентств со множеством клиентов и решает проблемы: как установить контакт с различными аудиториями во множестве профилях, создать индивидуальные стратегии и проанализировать результаты для удержания клиентов.
Согласно докладу 2019 World Media Group 78% маркетологов считают, что маркетинговые кампании, ориентированные на контент, продолжат расти в течение следующих двух лет. Хотя не каждый пост станет хитом, умные специалисты смогут обнаружить закономерности в своём наиболее эффективном контенте и использовать это понимание для улучшения своих стратегий.
Самостоятельный подход к выявлению вовлекающих постов
Многие СММщики отслеживают наиболее эффективный контент, используя публично доступные данные, частные инсайты и даже группы постов для полного обзора всей картины. Если вы можете видеть все нужные соцмедиа метрики в одном месте, тем лучше. Скорость и доступность являются ключевыми факторами для эффективного анализа различных платформ и позволяют командам принимать продуманные решения в кратчайшие сроки.
Для команд, которые создают контент сразу на нескольких профилях и платформах, эта потребность только растёт. Но если ваша команда тратит слишком много времени, собирая и подсчитывая данные вручную, вы теряете возможность вместо этого продвигать пост и увеличивать вовлечение.
ИИ вступает, чтобы анализировать эффективность на большем масштабе
Используя ИИ, вы сможете получить мгновенное понимание самого эффективного контента, чтобы оптимизировать траты и нарастить вовлечение, прежде чем станет слишком поздно.
Маркетологи могут использовать ИИ, чтобы мониторить сравнительные критерии персонализированного контента и оценивать их прогресс. ИИ Socialbakers выставляет оценки от 2 до 5+, чтобы сделать анализ простым и удобным для пользователя. На основе анализа ретроспективных данных каждому органическому посту присваивается оценка по алгоритму. Оценка основана на потенциальной эффективности поста, определяемой обучающимися моделями и ИИ.
Доступы оценки для конкурентов и инфлюенсеров обеспечивают более широкую перспективу трендов и триггеров. С помощью оценок контента намного легче извлекать выгоду из важных тем или форматов, чтобы получить большее вовлечение.
Исследование контента очень облегчает выявление лучшего материала, но также делает возможным обнаружение шаблонов в вовлечении — горячая тема для маркетинговых команд в следующую планировочную сессию. Как заметила Стейси Марине, вице-президент по маркетинговой стратегии и коммуникациям Adobe: “Компании, которые интегрируют данные и креатив в свои ежедневные практики, на самом деле растут дважды быстрее компаний, что имеют те же возможности, но делают это по отдельности”. Преимущества тут очевидны.
Быть всегда в курсе всего самого важного происходящего в индустрии — это неотъемлемая часть целостного маркетингового плана. Что делают конкуренты, и что они делают лучше? Знание о пересечении аудиторий, обнаружение самого актуального и выявление взлётов и падений в отрасли позволяют лучше спозиционировать бренд, чтобы предоставлять исключительный контент.
Самостоятельный подход к проведению отраслевого анализа
Для большинства брендов проведение исследований рынка — часть ежедневной рутины. Мониторинг конкурентов в широком информационном поле помогает сформировать чёткое понимание своих собственных преимуществ и недостатков. С этими инсайтам можно улучшить эффективность контента и достигнуть важных KPI в соцмедиа.
Этот процесс может быть как времяпоглощающим, так и быстрой и полезной ежедневной проверкой, в зависимости от вашего настроя. Чтобы анализ был своевременный и действенный, рекомендуется включать в него все доступные данные в виде легко читаемых сравнений. Имея перед глазами большую картину, будет просто определить, где вы находитесь и установить лучшие цели для конкуренции.
ИИ вступает, чтобы дать инсайты сверх чистых данных
А что насчёт инсайтов по всем направлениям, включая платные размещения в соцсетях? В недавнем исследовании Gartner говорится, что 26% маркетинговых бюджетов идут на платные посты. Сегодня специалистам нужно даже больше сведений, чтобы успешно играть на этом поле. С помощью ИИ понимание отрасли станет глубже.
ИИ Socialbakers в этом случае помогает с разными типами анализа. Один интересный кейс заключается в обнаружении, является ли пост другого бренда органическим или продвигаемым. Изучая поведение поста во времени (как быстро и каким образом он собирал вовлечение) и сравнивая его с обычным поведением продвигаемого контента, ИИ может действительно определить, был ли это продвигаемый пост.
Таким образом легко ответить на ключевые вопросы: какие бренды моей отрасли инвестируют в соцмедиа? Какой контент они продвигают и когда? Как хорошо этот контент себя показывает? Этот бонусный инсайт может перевесить баланс чашу весов, когда нужно оправдать увеличение бюджетов, или даже дает право хвастаться тем, насколько разумнее ваши расходы.
Самостоятельный подход к разметке тональности
Маркетинговые команды полагаются на СММ-менеджеров, чтобы вручную отслеживать тональность комментариев, которые они получают — это утомительный процесс, который невозможно масштабировать без ИИ. Обученные специалисты должны оценивать контекст каждого комментария — позитивный, негативный, нейтральный — на основе внутренних практик, гайдлайнов или своего опыта.
Хотя это позволяет бренду видеть изменения в чувствах по отношению к бренду или отдельной кампании, тут слишком много работы и почти невозможно действовать аккуратно без ИИ. Для тех специалистов, кто ценит тональность как интегральную часть контент-стратегии, должен быть более надёжный подход.
ИИ вступает, чтобы отлавливать кризисные шаблоны в сообществе
В крупномасштабных кампаниях определение тональности и на основе этого коммьюнити-менеджмент должны быть быстрыми и персонализированными, чтобы оставаться полезными. Используя ИИ, СММщики могут легко отследить, что аудитория чувствует по отношению к контенту, измеряя коммуникации, поскольку они все идут с автоматизированных подходом.
ИИ Socialbakers AI специально обучен распознавать даже малейшие фразеологические кусочки, включая комментарии и прямые разговоры. Он постоянно учиться развивать своей словарь. Анализ тональности на основе ИИ равен человеческому восприятию по точности примерно на 80%, открывая доступ к инсайтам на огромных массивах информации без задержки.
Коллеги, спасибо за статью! Согласна с тем, что еще пару лет назад роботы существовали только в наших фантазиях и мысль о помощи ИИ в маркетинге была из области научной фантастики.
Сегодня искусственный интеллект стал неотъемлемой частью нашей жизни. ИИ приносит пользу маркетингу и помогает склеить разрыв между сбором данных, аналитикой и выполнением стратегических планов.
ИИ - это огромное «бизнес-преимущество» для маркетолога в виде инструментов для лучшего понимания потребностей потребителей, поиска интересных инсайтов, определения трендов, использования “умного” таргетинга, настройки поисковой оптимизации, email-маркетинга, и еще многих других бонусов.
При этом ИИ не только помогает нам выполнять свою работу, но и повышает ее качество, скорость, и главное точность. Если вам интересно узнать больше о том, как бренды могут использовать технологии ИИ, анализировать текст, визуальный контент соцмедиа, распознавать лого, объекты, сцены, конкурентов на иллюстрациях, прикрепила ссылку ниже:
Компьютерная имитация имеет те же цели, что и любое лабораторное исследование: воспроизвести в контролируемых условиях достоверную модель некоторой реальной жизненной ситуации, которая интересует исследователя. Сегодня это осуществляется с помощью высококачественных видеомониторов и мультимедийного программного обеспечения. Думается, что в недалеком будущем технологии создания виртуальной реальности обеспечат еще большую достоверность моделей. Следу-ющие два примера помогут раскрыть их суть.
Рэй Берк (Ray Burke) разработал в Гарварде компьютеризованный интерактивный метод тестирования дизайна упаковки. На большом видеомониторе показывается полка супермаркета. Существующая упаковка или упаковка с новым дизайном может размещаться на этой полке среди упаковок конкурентов точно так же, как покупатель видит ее в реальном магазине. Участники исследования могут направлять движение между «полками» виртуального магазина с помощью мышки. Если потребители хотят изучить упаковку более подробно (как все мы и поступаем время от времени, когда ходим за покупками), они могут «приблизить» упаковку и посмотреть список ингредиентов, содержание жиров или что-то еще, что может быть напечатано на упаковке. Лучше всего то, что программа отслеживает и измеряет все, что делает участник исследования. Соответственно, можно экспериментировать с различным оформлением упаковок и измерять их эффективность разными способами.
Ученые Массачусетского технологического университета проводили исследование с помощью техники, которую они назы-вают методикой ускорения (или наращивания) информации (information accele-ration), предназначенной для проведения маркетингового исследования по совершенно новым продуктам. Компьютеризированная система позволяет участникам рассматривать, изучать и искать информацию по новой концепции продукта. Задачей является выход за рамки простого описания («Этот электромобиль имеет скорость 100 миль в час», «Он может заряжаться от любой домашней розетки…»), с тем чтобы смоделировать реальный процесс поиска информации, который проходят потребители в процессе принятия решения о приобретении нового продукта. В ответ на запрос участников исследования компьютерная система может выдать описание продукта, устные высказывания о продукте, сравнительные технические показатели или любую другую информацию, которая может понадобиться потребителю при решении, принимать ему эту инновацию или нет. Путем воспроизведения поискового процесса вместо простого предоставления «пассивно» воспринимаемого описания исследователи надеются сделать концепцию нового продукта достаточно живой и реалистичной для того, чтобы потребители могли судить о ее достоинствах и недостатках, тем самым помогая производителю адекватно оценить потенциал нового продукта и определить его сильные и слабые стороны. Когда не задействуется столь глубинный подход, всегда остается опасность того, что изучение реакции потребителя на совершенно новые продукты окажется не особенно эффективным из-за отсутствия у потребителей ясного представления о продукте, который им предлагается оценить.
Компьютерная имитация обладает несколькими преимуществами — она дает возможность воссоздать экспериментальные условия и легко провести измерения различных эффектов путем соответствующей настройки программного обеспечения, позволяющего демонстрировать различные изображения или варианты выбора.
Более того, поскольку демонстрация стимульного материала компьютеризирована, эксперимент проводится для каждого участника одинаково, с постоянными условиями. И наконец, использование компьютера с мультимедийными программами позволяет добиться гораздо более достоверного воссоздания условий реального мира, повышая таким образом реалистичность эксперимента и вероятность того, что те же результаты будут получены и вне стен лаборатории.
Компьютерная имитация сравнительно недавно стала использоваться в качестве маркетингового исследования. По сути, это то же лабораторное исследование, ведь наша главная задача – достоверно воспроизвести поведение модели. Естественно раньше отсутствие в маркетинговой науке компьютерных имитаций объяснялось отсутствием качественного мультимедийного компьютерного обеспечения. Однако технологии движутся семимильными шагами и уже сегодня можно при помощи виртуальных технологий создать достоверную реальную модель.
Компьютерная имитация сравнительно недавно стала использоваться в качестве маркетингового исследования. По сути, это то же лабораторное исследование, ведь наша главная задача – достоверно воспроизвести поведение модели. Естественно раньше отсутствие в маркетинговой науке компьютерных имитаций объяснялось отсутствием качественного мультимедийного компьютерного обеспечения. Однако технологии движутся семимильными шагами и уже сегодня можно при помощи виртуальных технологий создать достоверную реальную модель.
Хотя все, конечно, легче объяснить на примерах. Итак, как-то раз ученый Берк из Гарвардского университета создал интерактивный метод тестирования дизайна упаковок. На видеомониторе показывалась обычная полка супермаркета. На этой полке были представлены разные упакованные продовольственные продукты. Причем можно «поставить» на эту полку и уже ранее созданные упаковки, и совершенно новые дизайнерские разработки. Суть эксперимента – посмотреть на какие конкретно упаковки обращает внимание покупатель. То есть потенциальные покупатели (фокус-группа) были приглашены в зал с подобным монитором. Каждую отдельную упаковку посредствам компьютерных инструментов можно было «достать» с полки и оценить внешний вид в целом или состав, который указан на задней части коробки или пакета. Участники фокус-группы могли вести себя ровно так, как они себя ведут в магазине. Все действия, совершаемые на мониторе, записывались в компьютер и впоследствии пересматривались маркетологами. То есть маркетологи могли реально оценить, какая упаковка больше привлекает внимание покупателей и главное, поэкспериментировать над ее дизайном, не создавая наглядного образца. Компьютерная имитация не просто облегчает труд маркетолога, но и экономит денежные средства на проведение исследований.
Начните получать постоянный доход!
Станьте автором на Web-3
Нашли ошибку в тексте? Выделите и нажмите Ctrl+Enter
Использование искусственного интеллекта в маркетинге в последнее время стало одной из наиболее популярных и обсуждаемых тем. ИИ открывает перед маркетологами и владельцами бизнеса множество новых возможностей и перспектив, и интерес к этой технологии только возрастает.
Достаточно долго ИИ воспринимался как нечто из области научной фантастики или как технология отдаленного будущего, однако сегодня системы на основе ИИ решают практические задачи и приносят реальную пользу бизнесу. ИИ стал незаменимым инструментом маркетинга, и это обусловлено изменениями, которые происходят в настоящее время.
В числе причин таких изменений в первую очередь стоит отметить рост объемов данных. Это глобальная тенденция, обусловленная повышением популярности мобильных устройств и расширением бизнеса в сфере онлайн. При этом значимость и польза ИИ как инструмента для анализа больших объемов информации не подлежит сомнению.
Еще одной причиной является развитие технологий. Это непосредственно связано с увеличением объемов данных: обработка большого количества информации требует более продвинутой и современной технологической базы.
В результате произошедших изменений на современном этапе развития ИИ-сферы стал возможным персонализированный маркетинг в режиме реального времени. Персонализация стала одним из основополагающих мировых трендов в маркетинге, и это непосредственно связано с внедрением ИИ-технологий.
Персонализированный подход
Получить отклик у целевой аудитории, готовой приобрести продвигаемую продукцию или услуги, – основная цель каждой маркетинговой кампании. Исходя из этого разрабатываются подходы и мероприятия, ориентированные на удовлетворение потребностей целевой группы потребителей. Еще недавно это выглядело приблизительно так: например, рекламный ролик стирального порошка размещался в перерывах во время трансляции сериала, популярного среди домохозяек.
Но сегодня благодаря ИИ стал реальностью адресный подход, когда реклама может быть направлена уже не на широкую аудиторию, а на конкретного потребителя, а значит, она становится максимально эффективной. Персонализированный и релевантный рекламный контент, отвечающий всем потребностям конкретного потребителя, позволяет получить нужный отклик и стимулировать совершение покупки.
Применение ИИ в качестве маркетингового инструмента дает представителям бизнеса ряд преимуществ:
· анализ и практическое применение информации в реальном времени. Современные системы на основе ИИ способны не только накапливать огромные объемы информации о посетителях, но и систематизировать ее, а затем применять на практике. Они могут распознавать множество разнообразных сценариев и мгновенно принимать решения на основе полученных данных;
· углубленное знание потребностей своей аудитории. ИИ-технологии позволяют лучше узнать потребности и интересы целевой аудитории, оценить реакцию потребителей на каждую рекламную кампанию и впоследствии использовать эти знания при разработке маркетинговых мероприятий;
· оптимизация затрат на рекламу. Применение ИИ-технологий дает возможность оптимизировать бюджет благодаря более четкому пониманию потребностей аудитории и сокращению расходов на нерелевантную, а значит, неэффективную рекламу. Таким образом, средства на маркетинг будут расходоваться более эффективно и рационально.
Сегодня ИИ-технологии активно развиваются, появляются новые возможности, расширяется функционал систем. Поэтому исследование и внедрение ИИ становится важной задачей в рамках реализации маркетинговой стратегии.
Чтобы маркетинг был эффективным, современные специалисты-маркетологи с помощью ИИ изучают воздействие на результаты проводимой кампании различных факторов и источников информации в режиме реального времени, таких как погода, сезон, время суток и др. Все это влияет на потребительское поведение и необходимо для повышения эффективности рекламы. Нельзя забывать о том, что релевантная реклама, максимально подстроенная под данного потребителя и окружающие условия, воспринимается не как навязывание продукта или услуги, а как полезный помощник при совершении покупок, поэтому она приносит наилучшие результаты.
Цены в магазинах
Компьютерные имитации
Компьютерные имитации
Имитация на компьютере используется для создания интересующей реальной ситуации в контролируемой обстановке, все это осуществляется с помощью высокотехнологичного оборудования и разнообразного программного обеспечения, а с внедрением технологии виртуальной реальности можно будет создавать более реальные модели.
Пример:
Рэй Берк в Гарвардском университете создал метод диалогового тестирования дизайна упаковок на компьютере. Суть метода в том, что на экран монитора выводится прилавок магазина. На этом прилавке среди конкурентов размещается упаковка с новым дизайном, которую потребитель видит точно также как в реальной жизни. При исследовании имеется возможность при помощи мышки пройтись между полками, изучить состав ингредиентов и упаковку более детально приблизив ее, при этом программа полностью измеряет и отслеживает все действия при проведении исследования, что позволяет проводить эксперименты над дизайном упаковок и получать данные об ее эффективности.
Читайте также: