Наверняка, многие стали чаще слышать от коллег: «Мы уже вовсю работаем с помощью нейросетей. А вы когда начнете?»; «Уже опробовали ИИ в своей работе? Давно пора». И, если вы еще не знакомы с искусственным интеллектом, подобные вопросы могут вызывать недоумение и растерянность. Эта статья поможет разобраться, нужен ли вам ИИ сейчас.
Остается всё меньше компаний, не использующих искусственный интеллект в своей работе. ИИ помогает сэкономить ресурсы, оптимизировать и ускорить процессы, исключить ошибки, связанные с человеческим фактором. Но и о ловушках ИИ забывать нельзя.
Хороший предприниматель, владелец бизнеса, маркетолог, менеджер по продажам стремится к лучшему пониманию своих клиентов. Тщательно изучает ключевые потребности аудитории, чтобы получить продукт, максимально соответствующий ожиданиям потребителя. Делается это внутренними силами компании или с помощью маркетинговых агентств. При этом традиционные методы исследования потребителей (фокус-группы, интервью, опросы и т.д.) – это почти всегда ресурсозатратный процесс.
Сегодняшние реалии предлагают бизнесу новый подход – определять предпочтения клиента с помощью ИИ. Насколько эффективен данный подход? И что важно учесть?
Провести анализ отзывов из нескольких источников через ИИ
ИИ давно научился выделять из большого объема информации самое важное и часто цитируемое. Он может выявить главные и второстепенные темы, повторяющиеся жалобы: клиент недоволен качеством товара, сроком доставки или условиями гарантии. ИИ может выявить рост интереса аудитории к спонтанным покупкам, определить контекст и предположительную тональность отдельного отзыва: положительный он или отрицательный, с какими эмоциями был написан (разочарование, гнев или радость от покупки). В совокупности эта информация дает нам понять общее настроение потребителя.
Сегментировать целевую аудиторию машинный интеллект может также через отзывы. Группы отзывов – это разные кластеры клиентов. Учитывая то, что соцсети входят в основные источники информации для ИИ, определить базовые параметры (пол, возраст, географию, семейное положение и др.) для сегментации ему будет несложно. Даже обыватель уже проинформирован, что в eCommerce ИИ автоматически выбирает товары за него, ссылаясь на прошлый опыт покупок и предпочтения каждого потребителя.
Ловушка: мы не учли, что здесь машинный интеллект работает с мнениями заведомо активных потребителей. Отзывы пишут не все и не при каждой покупке. Полученная таким способом информация будет искаженной, потому что исследование не охватывает все сегменты аудитории.
Дать чат-боту правильные промты и проверить результат
Верно сформулированная задача чат-боту может дать неожиданные и работающие советы бизнесу.
Приведем пример. Мы продаем детские развивающие игрушки. Нам нужно понять, что подталкивает родителя купить наш продукт. Формулируем подходящий промт и просим бота: «Опиши 10 ситуаций, в которых человек покупает наши игрушки».
Здесь важно не останавливаться, если нейросеть выдаст банальные ответы. Нужно дать вводную информацию о компании, описать актуальную ситуацию максимально подробно, несколько раз уточняя детали.
Так, мы получаем 10 гипотез от ИИ, 3 из которых нам не подходят по каким-то причинам, 2 кажутся нам нелепыми, 5 мы дорабатываем и берем на проверку. Делаем несколько звонков клиентам или проводим небольшой опрос. Примеры правильных промтов есть в открытом доступе.
Ловушка: не стоит возлагать на чат-бот большие надежды. Ничего нового и оригинального он не придумает. Некоторые идеи могут показаться интересными, но они требуют тщательной проверки. Здесь ИИ выступает помощником, может дать дельный совет, но доверять ему весь процесс анализа нельзя.
Провести опрос с помощью ИИ-бота
Можно потратить время, подключить людей и провести опрос своей аудитории. А можно дать задачу ИИ-боту и оперативно получить тот же результат. Масштабность исследования не пострадает, ИИ-бот выявит ключевые тренды и подскажет, куда двигаться. А ваши сотрудники продолжат заниматься другими обязанностями.
Подобный предварительный опрос наша компания провела для производителя кондитерских изделий. С помощью ИИ удалось получить ориентировочные результаты об отношении потребителей к сладостям, узнать их мотивы и предпочтения. ИИ-бот помог нам определить направления дальнейшего полномасштабного исследования.
Ловушка: проведение полноценного исследования ЦА через нейросеть не заменит глубинные интервью или фокус группы, где потребитель раскрывается под влиянием опытного модератора и доверяет ему свои истинные мотивы, ожидания и боли. Это не сухой опрос с основной информацией и простыми ответами. Здесь важны эмоциональная составляющая и более глубокие смыслы. Но ИИ можно использовать в исследованиях потребителей для того, чтобы сформировать гипотезы, которые будут впоследствии проверяться в ходе количественного и качественного полевого исследования.
Использовать ИИ для интерпретации результатов полевого исследования потребителей
В последнее время многие стали всё чаще поручать нейросетям анализировать массивы собранных данных: можно попросить ИИ составить таблицу, описать закономерности, выявить тренды. Это удобно, так как обычно первичный анализ результатов исследования – это нудная и долгая работа, а нейросеть выполняет ее быстро и эффективно.
Наша компания проводила исследование потребителей товаров для активного отдыха. Когда мы анализировали итоги количественного опроса, мы предложили выполнить эту задачу аналитику и ИИ, а затем сравнили результаты. ИИ справился с задачей существенно быстрее, но смог предложить лишь поверхностные выводы и очевидные рекомендации. Аналитик в лице человека смог выявить гораздо более глубокие мотивы поведения потребителей, в частности обратил внимание на эффект низкой цены, узкого фрейминга и важность фактора транзакционной полезности.
Ловушка: ИИ может выявить и описать стандартные тренды, но не сможет выявить глубинные мотивы или нестандартные тенденции, несмотря на то, что у ИИ есть информация обо всем. К примеру, если в основе поведения покупателей лежат когнитивные искажения, свойственные всем потребителям, ИИ сможет их уловить только в том случае, если вы поставите ему такую задачу в промпте. В противном случае вы рискуете получить нелепое объяснение той или иной закономерности.
Дать ИИ расшифровать звонки/письма от клиентов и подготовить КП для них
Основываясь на анализе звонка/письма, ИИ способен предложить клиенту персонализированное коммерческое предложение. Менеджеру по продажам нужно только проверить его корректность и устранить неточности (при их наличии). Если в компанию поступает целый поток запросов, то ИИ ускорит и оптимизирует процесс знакомства с клиентом.
Например, организация, занимающаяся услугами сертификации продукции, передает право первого контакта с клиентом искусственному интеллекту. Даже такую сложную услугу на этапе знакомства можно доверить ИИ. Он проанализирует звонок или письмо и выявит потребности клиента: нужен сертификат соответствия на комбайн марки N, модели S на 3 года в течение двух месяцев. Затем изучит информацию о рынке и подготовит коммерческое предложение с описанием всех условий и стоимости. Итог: клиент быстро получит уникальное предложение, которое будет учитывать актуальные рыночные тенденции, и с большой вероятностью примет положительное решение.
Ловушка: нельзя забывать о безопасности информации, а также о свойственных нейросетям галлюцинациях. Искусственный интеллект может спровоцировать утечку данных компании, а также, основываясь на непроверенных данных, предложить клиенту нелепые или нереализуемые опции.
Искусственный интеллект в маркетинге и продажах может стать хорошим ассистентом при определении предпочтений клиента. Важно понимать, что анализ целевой аудитории через нейросеть не является полноценной заменой традиционным методам исследования потребителей. Рекомендуется использовать ИИ как дополнительный инструмент и всегда перепроверять полученные им результаты. Итог: искусственный интеллект – это быстро, экономно, но не всегда точно и качественно, а иногда и не очень безопасно.