26 апреля
Объявлены победители ежегодного исследования Pharma Digital Awards от AMDG
3 | 10 | 1 |
Технологичные решения полезны не только в ИТ и онлайн-бизнесе — например, с их помощью банки, торговые сети и другие компании из реального сектора повышают продажи, предотвращают кражи и многое другое. Мы нашли проекты, связанные с искусственным интеллектом (AI) и машинным обучением, которые разрабатываются для реального сектора — посмотрите, как эти технологии решают задачи бизнеса.
Применение высоких технологий, в частности AI — одна из тем, которые будут обсуждаться на крупнейшем форуме «Про бизнес» HI-TECH NATION 20−21 апреля в Минск-Арене. Генеральный партнер события — Альфа-Банк (Беларусь). Cпикеры форума — всемирно известные эксперты, предприниматели, топ-менеджеры крупнейших компаний, инвесторы из Кремниевой долины, Сингапура, Кипра, Беларуси. Cреди них — Нуриэль Рубини, Рэй Курцвейл, Сол Сингер, топ-менеджеры General Electric, Bayer, Google.
— Я вместе с Антоном Яцко и Богданом Козловским разрабатываем проект ТИГР (торгово-информационный геомаркетинговый радар). Он будет прогнозировать эффективность торговой недвижимости — сколько посетителей будет в торговом объекте, сколько чеков он будет приносить. В разработке применяем алгоритм машинного обучения на основе геомаркетинговых, демографических и других данных. Всего 140 параметров.
По задумке, программа снизит риск открытия убыточной точки. Неудачный вход в торговый центр может обходиться в несколько сотен тысяч долларов. Во вторую очередь продукт снижает риски застройщиков и инвесторов построить «пустой» торговый центр. А городские власти смогут грамотно планировать расположение торговых объектов.
Мы делаем этот проект в первую очередь для розничных сетей, сетей общепита, застройщиков, инвесторов и городских властей. Продукт могут также использовать банки, страховые компании, операторы бытовых услуг, чтобы прогнозировать функционирование фронт-офиса. Наверное, для путешественников-шопперов можно будет создать лайт-версию с каталогом торговых центров, количеством арендаторов и их ассортиментом.
⇒ Читайте также: Посмотрите на эти заброшенные моллы в США. Как офлайн-бизнесам не остаться без клиентов
Для запуска прототипа необходимо много замеров в «полях» и данных из открытых источников, на чем мы сейчас и сосредоточены. Я отвечаю за методологию сбора «полевых» данных, в ее основе моя авторская методика оценки торговой недвижимости. Например, мы собираем пешеходный и автомобильный трафик, количество их потоков и направлений, расстояния между торговыми объектами, население в близлежащих радиусах, его демографию и многое другое.Самая большая проблема — это данные и их точность. Решение этой проблемы — недешевое удовольствие. Для Беларуси цена годовой подписки для конечного пользователя может быть $ 10 000–15 000, для России себестоимость сбора данных будет в разы выше за счет территории, но там и рынок больше. Цена сильно зависит от количества подписчиков, и в конце концов финальную цену сформирует рынок. Пока делаем все на собственном энтузиазме и ищем инвесторов. Прототип мы хотим запустить в июне.
— Мы занимаемся разработкой чат-ботов для автоматизации бизнес-процессов и проведения маркетинговый кампаний. И это — один из примеров применения AI в реальном секторе (если он также представлен в интернете). Например, мы сделали чат-бота для сети магазинов комиксов.
Компания на рынке с 2013 года, активно ведет соцсети, куда и приходит бóльшая часть заказов. Ей нужно было сократить ожидание ответа на запрос пользователя, автоматизировать ответы на популярные вопросы, показать инновационность бренда. Так мы и придумали бота Hero и подключили его к группе ВКонтакте. Он обучен отвечать более чем на 50 популярных вопросов про магазин. Например, где вы находитесь, режим работы, можно ли рассчитаться карточкой, доставляете ли по Минску. У нас есть заготовленные ответы — и в 7% случаев бот сразу выдает нужный. Мы увеличиваем эту цифру до 20%. Стилистика ответов схожа со стилем общения целевой аудитории. Ежедневно бот собирает информацию от 15-ти лояльных покупателей из их профилей и вносит в свою базу для рассылки.
С момента запуска бота количество сообщений выросло в 2 раза. Бот общается с десятками покупателей в день. Время ответа сократилось до нескольких секунд в любое время суток. А если ответ возможен только в рабочее время, то клиент погружается в квест, и победителям бот отправляет скидочный купон. Также в группе произошел прирост подписчиков. А когда мы запустили рекламную кампанию с призывом пообщаться с чат-ботом, то сгенерировали более 10 000 сообщений. 34% пользователей, получивших купон со скидкой, пришли в магазин за покупкой.
Теперь планируем автоматизировать заказ товара с помощью чат-бота. В сообществе ВКонтакте есть галерея с товарами, пользователь пишет боту, и тот проверяет наличие, говорит, в каком из магазинов можно купить товар и предлагает заказать доставку.
Такого бота можно применять везде, где есть общение с покупателями и где можно автоматизировать процессы. Мне сложно ответить, сколько может стоить такое решение. Есть мелкие стандартные кейсы, которые делаются за пару дней, есть кейсы с индивидуальным подходом, где команда работает несколько месяцев. Думаю, что любой кейс с ботами можно уместить в бюджет $ 1000−5000. И я уверен, уже через лет 5 более чем у трети европейских и американских компаний с клиентами общаться будет бот.
— Мы занимаемся продуктовой разработкой и сейчас сфокусированы на e-commerce и retail. AI может анализировать очень много данных и выдавать решения для этих сегментов. Приведу несколько примеров.
В нашем онлайн-магазине ZOOQI мы внедрили рекомендательные системы. Это значит, что по базе заказов нейронная сеть определяет похожие товары, заказы и пользователей, которые совершают похожие покупки. Допустим, если есть тысяча человек, которые покупают корм и наполнитель, а еще тысяча — еще и миску, то первой тысяче система будет советовать тоже миски. Так мы увеличиваем средний чек.
Такое решение применимо в любом магазине, не только в онлайне. Например, мы адаптировали решение для крупной торговой сети. Мы взяли данные чеков с 1000 карт лояльности этой сети — это небольшая выборка, но для старта ее хватило. Кстати, самым популярным товаром оказался пакет. :) И важно было исключить его из выборки, чтобы система не предлагала на него скидки и спецпредложения.Из данных чека определяем, что интереснее пользователям для дополнительной покупки. Так мы можем предложить персональную скидку на товар конкретному пользователю, а не всем сразу. Мы уведомляем через SMS, а система касс активирует скидку по предъявлению карты. Так мы тоже повышаем средний чек и оборот.
Еще мы тестируем объектное детектирование товаров на кассе для крупной сети. Камеры определяют и заносят в базу данных товары, которые клиент несет на кассу. Так можно уменьшить количество краж. Это же решение можно внедрять по всему торговому залу. Нас на это вдохновил Amazon с его идеей делать магазины без кассиров.
Чтобы проект состоялся, нам еще нужно улучшить камеры в торговых залах, но уже сейчас система определяет вид товара, размер, бренд. Собственник магазина говорит, что видел такое только в кино. :) Стоят такие проекты на рынке точно больше $ 10 000, а то и все 50 000. Это скрупулезная работа. Разработать такой проект можно месяца за 3, если использовать наработки. Больше всего времени уходит на сбор датасета и тестирование.
— Мы создаем проект для банка, который предоставляет целевой аудитории релевантные предложения на сайте или в приложении.
Когда человек заходит на сайт или в приложение, система на 90% знает, что это за пользователь (его возраст, пол, предпочтения, вкусы). Мы достаем эти данные, исходя из истории запросов в поисковых системах, истории браузера и т.д. До этого была проделана колоссальная работа по сегментированию пользователей, исходя из истории их предыдущих покупок. В результате пользователь получает только интересные его группе товары/магазины на главной странице и рекламные баннеры на всем диджитал-канале. Например, если сделать это для других сегментов бизнеса, мужчина-водитель будет получать предложения АЗС, СТО, магазинов запчастей, молодой девушке мы предложим магазины одежды или косметики. За счет этого повышается вовлеченность и интерес пользователя к ресурсу. Наша система самообучается и повышает процент успешного распознания.
Мы не можем показывать цифры, но внедрение решения повысило транзакционную активность на десятки процентов.Прежде всего это решение применимо для банков и e-commerce. Но и для других сфер его можно адаптировать. Главное условие — наличие большого трафика, более 100 000 уникальных пользователей в месяц. Хорошие результаты можно получить, имея от $ 20 000−30 000 и месяц-два на построение гипотез и эксперименты.
— Мы сделали решение для американской компании Apiterra (родом из Беларуси), которая производит мед в Беларуси, а импортирует и продает в Америке. На американском рынке есть проблема: собственного меда почти нет, 75% импортируется и представляет собой жидкий сироп, который получают, смешивая разные сорта. Разумеется, ничего полезного не остается, и на этикетках пишут обычно «Product of …» и перечисляют 3−5 стран, откуда взяты эти смеси.
Компания пытается показать конечному потребителю цепочку поставки конкретной баночки: где находится пасека, кто пчеловод, где и когда собрано/упаковано, как она попала на прилавок магазина. Чтобы донести эту историю до покупателя, мы сделали бота, который открывается при сканировании телефоном этикетки и доносит информацию в мессенджере, оптимизируя диалоги под конкретного человека.
Затраты компании в основном связаны с обновлением этикетки товара / размещением стикера с уникальным кодом. Мы же берем ежемесячную плату в зависимости от объема партии (начиная от $99). Такое решение применимо для любых товаров повседневного использования. Мы ориентируемся на продукты питания, напитки, одежду, healthcare.
26 апреля
Объявлены победители ежегодного исследования Pharma Digital Awards от AMDG
25 апреля
Минский Гольф-клуб официально открыл сезон 2024. Посмотрели на новую локацию
25 апреля
Подведены итоги премии «Банк Года Беларуси»: победители и лауреаты
25 апреля
Цифровая трансформация как путь и условие существования
23 апреля
В Минске пройдет бизнес-форум для юристов из Беларуси и России
23 апреля
Из Минска возобновили чартерные рейсы в Катар. Чем это может быть полезно для бизнеса?
18 апреля
25 лет с А1: в честь своего дня рождения компания поздравила своих первых абонентов
17 апреля
«Чего хотят женщины»: Белагропромбанк запустил пакет услуг для женщин в бизнесе