27 июня 2024 г.

Сергей Сидоров

В современном мире, где скорость и точность являются ключевыми факторами успеха, искусственный интеллект открывает новые горизонты для бизнеса. Одной из важнейших возможностей, которые предоставляет ИИ, является способность обходить традиционный этап выявления потребностей клиента. Это позволяет компаниям быстрее и эффективнее реагировать на постоянно меняющиеся требования рынка. Как именно можно применять ИИ для решения этой задачи — рассказывает сооснователь и технический директор компании MiXBS Сергей Сидоров.

Я вижу в ИИ не просто инструмент, но и стратегического партнера, способного предвидеть и адаптировать бизнес-процессы в реальном времени. Рассмотрим несколько способов, которыми ИИ, по моему мнению, может трансформировать подход к удовлетворению потребностей клиентов.

Способ 1. Предиктивный анализ

Предиктивная аналитика является ключевой функцией корпоративного искусственного интеллекта. Основное предназначение корпоративных AI-приложений — выступать в роли «прогнозирующего механизма», предоставляя данные для принятия решений, которые способствуют улучшению бизнес-процессов и повышению производительности.

Рост предиктивной и расширенной аналитики идет рука об руку с развитием систем больших данных, где более обширные массивы данных позволяют усиливать интеллектуальный анализ для получения прогнозных инсайтов. Прогресс в области машинного обучения на больших данных также способствовал расширению возможностей прогнозной аналитики.

Предиктивная аналитика имеет безграничные возможности применения в разных сферах деятельности организации. Модели машинного обучения можно использовать для коммуникации с клиентами (например, для рекомендаций по продуктам), финансовых операций, производства (определение необходимого объема производства для удовлетворения прогнозируемого спроса) и многих других областей.

Предиктивная аналитика осуществляется с применением трех основных методов:

  • Регрессия

Метод статистического анализа, предназначенный для оценки взаимосвязи между переменными. Она полезна для выявления закономерностей в больших наборах данных и определения корреляции между входными данными. Регрессию особенно эффективно применять к непрерывным данным, которые следуют известному распределению. Этот метод часто используется для выяснения, как одна или несколько независимых переменных влияют на другие: например, как изменение цен повлияет на объем продаж продукта.

  • Дерево решений

Это классификационные модели, которые распределяют данные по различным категориям на основе различных переменных. Этот метод особенно полезен для понимания процесса принятия решений человеком. Модель представляет собой дерево, где каждая ветвь соответствует возможному выбору, а лист ветви обозначает результат этого выбора. Деревья решений обычно легко интерпретировать и они эффективно работают даже при наличии нескольких недостающих переменных в наборе данных.

  • Нейронные сети

Представляют собой методы машинного обучения, которые особенно полезны в предиктивной аналитике для моделирования очень сложных зависимостей. Нейронные сети наиболее эффективны при выявлении нелинейных связей в данных, особенно когда нет известной математической формулы для анализа. Они также могут быть использованы для проверки результатов, полученных с помощью деревьев решений и регрессионных моделей.

Применяя алгоритмы машинного обучения, ИИ может анализировать исторические данные и выявлять закономерности для прогнозирования будущих трендов клиентского поведения. Например, технологии, такие как платформа Яндекс, Apache Spark и Hadoop, могут обрабатывать большие объемы данных, повышая тем самым точность прогнозов. Это позволяет компаниям адаптировать свои продукты и услуги еще до того, как клиенты осознают свою потребность в них.

Способ 2. Персонализация

Решения для персонализации, основанные на искусственном интеллекте, анализируют множество данных, в том числе касания с клиентом в социальных сетях, историю посещений веб-ресурсов и автоматически предоставляют полезную информацию. Бизнес может использовать эту информацию для формирования индивидуального опыта своих клиентов на различных этапах взаимодействия с ними.

Технологии ИИ весьма разнообразны и адаптируются в зависимости от конкретных сценариев использования. Давайте рассмотрим несколько примеров использования персонализации, которые продемонстрировали превосходные результаты как в сфере улучшения пользовательского опыта, так и в целом в процессе достижения компаниями поставленных целей.

  • Персонализация контента веб-сайтов и мобильных приложений

Современные инструменты персонализации на базе ИИ позволяют адаптировать практически все элементы веб-сайтов и приложений для разных пользователей, включая, например, категории, баннеры и всплывающие окна. При правильной настройке пользователи могут думать, что весь сайт или приложение сконструированы максимально ориентированными именно на них.

  • Персонализированные рекомендации по продуктам

Алгоритмы ИИ могут автоматически подбирать подходящие товары для каждого пользователя на основе его интересов, предпочтений, предыдущих покупок и других ключевых данных.

  • Прогностическая сегментация

Традиционная сегментация позволяет бизнесу использовать многие известные параметры, такие, как местоположение, тип устройства, демографические данные или история предыдущих покупок, для разделения клиентов на группы. Искусственный интеллект поднимает этот процесс на новый уровень, буквально предсказывая поведение клиентов в будущем, например, вероятность покупки, отказа или реакции на скидку.

  • Омниканальная персонализация

Практика создания единообразного клиентского опыта во всех точках взаимодействия. ИИ может упростить этот сложный процесс и улучшить результаты, автоматически предоставляя персонализированный контент и рекомендации по продуктам по каждому каналу.

  • Чат-боты

Традиционные чат-боты были в некоторой степени функциональным решением, но они также вносили свои собственные проблемы, так как ограничивались предварительно заданными ответами на основе правил. К счастью, благодаря искусственному интеллекту, многие из этих проблем, связанных с использованием чат-ботов, начали решаться. Чат-боты с интегрированным искусственным интеллектом способны понимать запросы клиентов (благодаря NLP) и запоминать предыдущие разговоры. Это позволяет имитировать естественный человеческий диалог и улучшать взаимодействие в Интернете.

Системы рекомендаций, основывающиеся на коллаборативной фильтрации и контент-ориентированной фильтрации, дают ИИ возможность предлагать индивидуализированные рекомендации. Такие платформы как Яндекс, ЦРТ, Tensor Flow и PyTorch, предоставляют инструменты для создания сложных моделей персонализации. С помощью машинного обучения ИИ способен предлагать персонализированные рекомендации, основываясь на предыдущих взаимодействиях клиента с компанией. Это создает ощущение индивидуального подхода и повышает лояльность клиентов.

Способ 3. Автоматизация обслуживания клиентов

Автоматизация обслуживания клиентов представляет собой стратегическое использование технологий с целью оптимизации и улучшения процессов поддержки клиентов. Эффективная обработка большого объема запросов клиентов с использованием автоматизированных систем обслуживания клиентов является ключевым аспектом для эффективного управления этими запросами и определения их приоритетов.

Чат-боты и виртуальные помощники, работающие на основе ИИ, могут обрабатывать стандартные запросы клиентов, освобождая время сотрудников для решения более сложных задач и улучшения качества обслуживания.

Кроме того, аналитика, основанная на искусственном интеллекте, может отслеживать взаимодействия и собирать информацию для постоянного улучшения эффективности и персонализации обслуживания. Этот интеграционный процесс не только сокращает время реакции, но также обеспечивает последовательную и точную поддержку, что в результате улучшает глобальный клиентский опыт.

Платформа автоматизированного обслуживания клиентов имеет возможность отслеживать взаимодействие, анализировать тенденции и создавать подробные отчеты, что помогает принимать обоснованные решения и настраивать услуги в соответствии с возрастающими ожиданиями клиентов.

Способ 4. Оптимизация цепочек поставок

ИИ может прогнозировать спрос и оптимизировать запасы, что снижает издержки и уменьшает риск недостатка или пересорта товаров на складе. Математические методы и исследования операций уже давно используются для оптимизации цепочек поставок, но в этой сфере также возникают новые возможности. Например, стохастическое планирование цепочек поставок может звучать сложно, но по сути это разумное решение для решения проблемы неопределенности. Одним из примеров может быть замена статических запасов продуктов вероятностной оптимизацией заказов, чтобы учитывать изменчивость спроса и неопределенность в течение недели. Это позволяет компаниям найти оптимальный баланс между риском убытков и потерей продаж.

Способ 5. Улучшение пользовательского опыта

ИИ может анализировать пользовательский опыт и предлагать улучшения как в дизайне и функциональности продуктов, делая их максимально удобными и привлекательными для потребителей, так и в логистике и дизайне торговых помещений, адаптируя их, например, для более комфортного движения покупателей в пространстве.

Активно используя решения на базе искусственного интеллекта, компания может разрабатывать дизайн-макеты, ориентированные на свою ЦА, повышая тем самым уровень удовлетворенности клиентов и стимулируя рост продаж.

Суммируя вышесказанное, следует отметить, что ИИ предоставляет бизнесу инструменты для глубокого понимания потребностей его клиентов, что безусловно позволяет предприятиям быть на шаг впереди конкурентов и предлагать те решения, которые действительно востребованы на рынке. В моей компании мы интегрируем ИИ в некоторые аспекты нашей работы, чтобы и наши партнёры и их клиенты получали актуальные и эффективные решения, соответствующие их ожиданиям и потребностям.

Источник: Сергей Сидоров, сооснователь и технический директор компании MiXBS