За словами генерального директора Британської торгової палати, доктора Адама Маршалла (Adam Marshall), британський бізнес «сильно гальмує». Нескінченна сага про Brexit сформувала затяжний період економічної невизначеності в країні. У зв’язку з цим британські бізнесмени зробили жорсткішою фінансову політику. Це пояснюється слабкою упевненістю в прибутковості і оборотності бізнес-активів. Також знижується намір інвесторів вкладати кошти в яку б то не було галузь. Сектор технологій не виняток – інтерес до нього теж знизився.

На думку аналітиків, підприємствам не потрібно відмовлятися від технологій. Слід лише знайти ті, які допоможуть їм бути конкурентними в нинішніх економічних умовах. Триваюча технологічна революція диктує свої правила учасникам ринку. Зараз близько трьох чвертей інвесторів заявляють про те, що компанії, які отримують фінансування, повинні чітко розуміти їх індивідуальні потреби. Штучний інтелект – це якраз та технологія, яка допомагає підприємствам адаптуватися до динаміки запитів клієнтів, стати орієнтованими на них.

Кілька ефективних способів застосування ШІ для переорієнтації компаній на запити інвесторів:

Скорочення витрат без шкоди для обслуговування клієнтів
Інвестиції в ШІ підвищують ефективність і продуктивність фірм в довгостроковій перспективі, одночасно підвищуючи якість обслуговування клієнтів. Такі рішення, як, наприклад, DigitalGenius, автоматизують функції підтримки клієнтів за допомогою технології глибокого навчання. Рішення позбавляє клієнта від нескінченних телефонних «черг» центру обробки викликів. Фахівці вирішують більш складні питання, а машини дають відповідь на найпоширеніші проблеми клієнтів.

З цією ж метою компанія Salesforce створила Einstein Bots. Вони дозволили компаніям автоматизувати рутинні запити і прискорити процес збору даних. Наприклад, бот може обмінюватися повідомленнями з клієнтом, щоб ідентифікувати всі деталі проблеми, а потім передавати ланцюжок бесіди співробітникам, щоб вони почали діяти.

Створення ультра-персоналізованого досвіду
Всі споживачі хочуть, щоб до них ставилися як до особистостей з унікальними запитами і очікують, що компанії їм це нададуть. Персоналізація споживчого досвіду може бути особливо прибутковою, якщо врахувати, що 1% постійних клієнтів «коштує» в 18 разів більше, ніж ті, хто приходять на сайт або в магазин «просто подивитися» (без конкретного запиту або коштів на покупку).

60% компаній стверджують, що настройка реклами на основі попередніх придбань користувача важлива для високих обсягів продажів. Інструменти ШІ позбавляють фахівців від трудомістких робіт по персоналізації. Хорошим прикладом такого сервісу є інструмент Salesforce Einstein Next Best Action, який ґрунтується у своїй діяльності на дані, зібрані Einstein Bots.

Одним з хедлайнерів персоналізації є також компанія Amazon, яка адаптує домашні сторінки клієнтів до їх перевагам і рекомендує продукти на основі даних пошуку, переглядів і попередніх покупок. Ці точки даних використовуються для поліпшення алгоритмів глибокого навчання, щоб потім забезпечити клієнту максимальну персоналізацію.

Аналітика великих даних
Витяг корисної інформації з величезних обсягів даних сам по собі є складним завданням, і компанії, які впораються з ним, в кінцевому підсумку будуть найбільш успішними. Технології штучного інтелекту прискорюють процес обробки даних, дозволяючи підприємствам отримувати корисні дані в той момент, коли вони необхідні.

Приклад можливостей ШІ і аналітики даних на практиці – програма Virgin Velocity Frequent Flyers. Коли до аналітики підключили підготовлену нейронну мережу, швидкість обробки даних зросла у 10 разів, отже, у постачальника послуг з’явилася можливість детальної сегментації клієнтів і більш глибокого взаємодії з кожним сегментом аудиторії.

Автоматизація створення контенту
Створення контенту має життєво важливе значення для залучення і підтримки уваги споживачів в просторі, переповненому новинами, інструкціями та цікавими статтями, доступними на самих різних платформах. Виробництво якісного контенту – трудомістка робота, тому маркетологи звертаються до технологій штучного інтелекту, щоб прискорити або спростити процес.

У цій сфері ШІ вже застосовується різними способами: від функції нейронного переписування в Microsoft Word, яка використовує глибоке навчання, щоб запропонувати альтернативні способи написання фрази, до Heliograf від Washington Post – додатка для створення історій, заснованого на штучному інтелекті, який формує новини на основі наявної інформації.

Ще один приклад – інструмент для написання документів від OpenAI. Його статті настільки переконливі, що розробники побоюються застосування програми для виробництва підроблених новин. Незважаючи на очевидні переваги ШІ, створення контенту зумовлює елемент творчості, імпровізацію, поки не властиву машинам.

Перспективи Brexit для бізнесу поки чітко не визначені, але скорочувати застосування рішень для якісного обслуговування клієнтів не варто, переконані аналітики. Використовуючи технології AI, підприємства стають більш продуктивними, підвищують рівень обслуговування. І оскільки більше половини світових маркетингових компаній вже використовують ту чи іншу форму штучного інтелекту, меншим фірмам не залишається нічого іншого, як наслідувати приклад гігантів.

Автор: Олена Семенчук


Читайте також:

Логістична платформа Gobeba підкорює ринок Кенії

HR-стартап Ntalents: ШІ відбирає співробітників за ступенем розвитку їх когнітивних навичок

Коментарi