У 1960-х Уолт Дісней коштував 1 мільярд доларів.
Сьогодні його компанія оцінюється в 278 мільярдів доларів.
Секрет його успіху?
Як і в багатьох інших бізнесах, це інновації.
Давно минули часи, коли Дісней був просто традиційним тематичним парком. Компанія першою в світі запустила керований комп’ютером атракціон, браслети що ідентифікують радіочастоти та, нещодавно, таку технологію ШІ, як аніматроніка, для взаємодії з гостями парку.
Не дивно, що компанії все частіше звертаються до ШІ у своїх бізнес-стратегіях. Підприємці інвестують у рішення з використанням штучного інтелекту, щоб збільшити продажі, вивчити поведінку споживачів та стати більш ефективними.
У цій статті ми поговоримо про найсоковитіші можливості штучного інтелекту:
-
Автоматизація бізнес-процесів
-
Створення точних прогнозів (продаж, попит тощо)
-
Аналітика статистики споживачів.
Автоматизація бізнес-процесів з допомогою штучного інтелекту
Згадайте про робочі завдання, які вимагають повторюваних дій. Одне й те саме. Знову і знову. Виснажливо. Нудно. Демотивуюче.
Додатки на основі штучного інтелекту можуть допомогти компаніям автоматизувати багато повторюваних завдань і дозволити людям зосередитися на більш творчих речах.
Приклад–
Створення цифрових маркетингових кампаній.
Повне маркетингове рішення на базі ШІ може охоплювати весь процес, від глибокої сегментації клієнтів до рекомендацій щодо вмісту, що відповідає інтересам обраних сегментів.
Крім того, алгоритми машинного навчання (ML) можуть пропонувати змінні кампанії, такі як довжина рядка теми, заголовки, кольори та час доставки.
Як? Інструменти генерації природної мови вивчають стилі комунікації бренду та генерують тексти та рекомендації щодо вмісту на основі історичних даних про ефективність кампанії.
Маркетологи усвідомлюють ці переваги. Опитування британських маркетологів виявило їхні очікування щодо використання ШІ в імейл маркетингу.
Джерело: Statista
Який вплив це може мати на імейл-маркетингові кампанії? Персоналізовані теми електронних листів на 26% частіше відкриваються, тож підприємства можуть збільшити свої доходи до 760% від сегментації кампаній.
ШІ може звільнити маркетологів, копірайтерів, SMM-ників, дизайнерів та багатьох інших фахівців для роботи над більш творчими завданнями. Подбавши про значну частку повторюваних бізнес-процесів, технологія також може підвищити загальну ефективність та результативність бізнесу.
Пов’язане: Штучний інтелект: основні принципи
ШІ та прогнозування у бізнесі
Прогнозування попиту та продажів — найкращі приклади використання штучного інтелекту. Дві сфери, в яких здатність штучного інтелекту прогнозувати аналітику справді захоплює.
Ось як підприємства використовують переваги цієї технології.
Покращення точності прогнозу роздрібного попиту
Звичайні системи прогнозування роздрібного попиту зазвичай використовують історичні дані. Це означає що потрібно переглянути незліченну кількість звітів та електронних таблиць і скласти прогноз, приймаючи до уваги інші фактори, як, наприклад, сезонні коливання.
Системи прогнозування попиту на основі штучного інтелекту збільшують швидкість і точність, використовуючи дані з більшої кількості джерел, ніж традиційні методи. Можна проаналізувати майже будь-який тип цифрового документа, що знімає з плечей команди продажів.
Приклад —
Алгоритм машинного навчання може аналізувати безліч даних про продажі, особливості товару та рекламну діяльність та знаходити коливання попиту на основі зміни цін та інших факторів, що залежать від контексту. Отже, підприємства можуть з’ясувати, як зниження цін може сприяти збільшенню доходів.
Зрозумійте ймовірність досягнення цілей стосовно продажів за допомогою AI Forecasting
Досягати цілей стосовно продажів весело, а ШІ ще й покращує цей процес. Донедавна прогнозування продажів було скоріше грою в здогади, але тепер машинне навчання може аналізувати вашу аналітику продажів за вас.
Додаток для прогнозування продажів на основі штучного інтелекту:
-
Збирає дані про ваші минулі продажі, як закриті, так і втрачені
-
Аналізує сигнали даних, такі як мітинги стосовно продажів, телефонні дзвінки, електронні листи, безкоштовні підписки та пов'язує їх із результатами продажу
-
Прогнозує продажі, беручи до уваги різні стратегії та показники продажів (кількість дзвінків, зустрічей з потенційними клієнтами тощо)
Звіти, створені ШІ, можуть показати цінну інформацію для бізнесу. Наприклад, звичайний аналіз даних про продажі може виявити, що компанія не зможе досягти цілей за кількістю продажів і на скільки відсотків.
Пов’язане: Штучний інтелект: професійний погляд
ШІ та бізнес-аналіз
ШІ значно розширює роль бізнес-аналітиків, надаючи їм доступ до більшої кількості інформації про клієнтів. Деякі сфери є особливо перспективними: зменшення відтоку клієнтів, вплив на поведінку клієнтів та вдосконалення управління репутацією в інтернеті.
Менший відтік клієнтів
Відтік клієнтів — це те, з чим бореться кожен бізнес. Його не уникнути, тому використання якомога більшої кількості ресурсів, щоб утримати клієнтів, є обов’язковим. Бізнес-аналітики відіграють головну роль у цьому процесі — вони аналізують дані клієнтів вручну, щоб знайти фактори, які змішіють людей припинити користуватись продуктом чи послугою.
Алгоритми машинного навчання змінили спосіб роботи бізнес-аналітиків. Наприклад, якщо компанія зібрала 2000 стенограм live-чату від служби підтримки клієнтів, бізнес-аналітик може запустити алгоритм для пошуку прогнозів відтоку.
Провісниками відтоку можуть бути конкретні слова або фрази, які ML знаходить за лічені секунди. Крім того, ця технологія проводить аналіз настроїв, завдяки чому аналітики можуть краще зрозуміти досвід клієнтів.
Вплив на поведінку клієнтів
Найкращим прикладом є системи рекомендацій щодо продуктів, згенеровані штучним інтелектом. Вони переглядають дані про характеристики користувачів, поведінку в інтернеті та історію транзакцій, щоб запропонувати персоналізовані рекомендації щодо товарів.
Великі роздрібні торговці вже користуються перевагами цих систем. Наприклад, механізм рекомендацій товарів Amazon приносить 35% від 96 мільярдного річного доходу компанії.
Механізм рекомендацій товарів Amazon. Джерело: Amazon.com
Таким чином, аналіз даних споживачів з допомогою ШІ може допомогти покращити продажі. Надаючи влучні рекомендації товарів, підприємства можуть зробити покупки приємнішими для своїх клієнтів.
Спеціалісти з налізу і обробки даних, які працюють з аналізом даних клієнтів, також можуть спробувати різні способи персоналізації рекомендацій — єдиним обмеженням є кількість даних клієнтів, до яких бізнес може здобути доступ.
Поліпшити управління репутацією
Алгоритми на основі штучного інтелекту можуть переглядати мільйони публікацій у соціальних мережах, та інформувати бренди про настрої клієнтів, залучення та загальну репутацію бренду. SMM-аналітик може створити алгоритм ШІ для вилову публікацій, конкретних ключових слів або зображень, що згадують певний бренд.
Моніторити публікації брендів у соціальних мережах також корисно для визначення характеристик найпопулярнішого контенту. Наприклад, відео може залучати більше коментарів та публікацій, ніж лише текстові публікації, і ви можете визначити, чому, адже ШІ оброблює неймовірну кількість даних.
Підсумки
ШІ є частиною інновацій у бізнесі, яка забезпечує конкурентоспроможність. Завдяки новій статистиці власники бізнесу можуть створювати більш персоналізовані маркетингові кампанії, автоматизувати бізнес-процеси, генерувати прогнози продажів та коригувати свої стратегії для залучення більшої кількості клієнтів.