Нейросети и их применение в бизнесе

Как ИИ меняет бизнес и помогает компаниям больше зарабатывать

Искусственному интеллекту приписывают разные фантастические свойства и небывалые сценарии будущего. Что-то из этого правда, а что-то нет. Но вот что действительно важно, так это способность ИИ помогать бизнесу ускориться, снизить текущие расходы, улучшить рентабельность и высвободить ресурс действительно важных сотрудников. И для того, чтобы продемонстрировать эффективность их применения я собрал для вас несколько кейсов.

ИИ в маркетинге

AirBnb

Компания AirBnb увеличила продажи и сократила риски потерь, благодаря использованию искусственного интеллекта.

Как это получилось?

AirBnb использует нейросети, чтобы посмотреть, что о человеке известно в интернете, и понять, насколько он надежный, открытый, склонный к самолюбованию или обману.

Это помогает компании понять, с кем можно иметь дело, а с кем – нет.

Так AirBnb уменьшает свои риски и потери. А еще благодаря этому пониманию компания может предложить клиенту то, что ему точно понравится, учитывая его характер, ценности и ожидания.

В результате клиент находит жилье, которое полностью соответствует его желаниям, и это занимает меньше времени.

Очевидно, такой подход помогает AirBnb увеличивать количество первичных покупок и удерживать клиентов, повышая вероятность повторных.

Amazon

Amazon использует искусственный интеллект, чтобы улучшить рекомендации по товарам и рекламе на своем сайте.

Они придумали систему рекомендаций, которая помогает покупателям находить то, что им нужно. Эта система работает, запоминая, какие товары вы смотрели или покупали раньше, а затем предлагает вам похожие вещи.

Благодаря этому каждый, кто заходит на сайт Amazon, видит свой личный магазин, собранный специально под вас. Сайт подстраивается под ваши интересы, показывает те товары, которые могут вам понравиться, и убирает те, которые, скорее всего, вас не заинтересуют.

При этом Amazon учитывает не только то, что вы уже купили, но и то, что покупали другие люди, которые интересовались тем же товаром. Также они смотрят на отзывы других покупателей и на то, насколько они были довольны покупкой.

И как все это работает?

Amazon предлагает рекомендации, которые соответствуют вашим интересам, уровню удовлетворенности от прошлых покупок, цене и качеству товара.

Очевидно, такой подход помогает Amazon увеличивать количество первичных покупок и удерживать клиентов, повышая вероятность повторных.

ИИ в поддержке клиентов

Додо Пицца

Компания “Додо Пицца” автоматизировала обработку запросов клиентов с помощью нейросетей. Теперь вместо людей эти вопросы решает искусственный интеллект. Это помогло компании сэкономить около полумиллиона рублей в месяц.

Клиенты обращаются в поддержку с разными вопросами: например, если курьер опоздал, если хотят изменить способ оплаты или адрес доставки, если хотят отменить заказ или им не понравилось качество пиццы.

У “Додо Пиццы” есть специальный робот, которого зовут Таня. Она обзванивает клиентов и за два месяца уже обзвонила 150 тысяч человек в 24 разных городах. Благодаря этому удалось вернуть больше 5 тысяч клиентов и в три раза снизить стоимость обращения в службу поддержки.

Все это позволило увеличить продажи и улучшить взаимодействие с клиентами.

Еще у “Додо Пиццы” есть чат-бот, который называется Lia. Он помогает ответить примерно на 20% всех вопросов, которые задают клиенты. Благодаря этому количество обращений в поддержку увеличилось, но при этом нагрузка на сотрудников осталась прежней.

Банк Точка

Нейросеть превратила поддержку банка Точка в справочную с ответами на любые вопросы предпринимателя

Банк “Точка” внедрил искусственный интеллект (ИИ) в свой интернет-банк, который теперь может отвечать на любые вопросы предпринимателей.

ИИ работает на основе нейронной сети, которая способна обрабатывать запросы за считанные секунды и предоставлять ответы на различные вопросы бизнеса, такие как увеличение лояльности клиентов, планирование акций и разработка рекламных сообщений.

Этот сервис абсолютно бесплатный и каждый клиент “Точки”, использующий обновленную версию банка, может воспользоваться им.

Благодаря внедрению ИИ, банк смог улучшить качество обслуживания клиентов и повысить их интерес к своим продуктам.

ИИ в HR

Unilever

Как Unilever сократила время на подбор персонала в 10 раз с помощью ИИ

Компания Unilever решила использовать искусственный интеллект для подбора персонала. Они сделали это, чтобы сэкономить время и деньги. Вместо того чтобы нанимать людей обычным способом, они использовали игровые тесты, которые оценивает ИИ. Эти тесты помогают определить, подходит ли человек для работы в компании.

С помощью ИИ компания смогла сократить время найма кандидатов на 75%, а затраты на подбор персонала - на 25%. ИИ также помогает отфильтровать большинство кандидатов, оставляя только тех, кто наиболее подходит для работы.

Сначала кандидаты заполняют цифровую анкету, которая помогает их отфильтровать. Затем они проходят тесты, которые проверяют их когнитивные способности, умение решать проблемы и склонность к риску. Если кандидат проходит все тесты, его нанимают на работу.

В результате, компания Unilever сэкономила около 70 000 рабочих часов и сократила время на подбор персонала с 4 месяцев до 4 недель.

IBM

Компания IBM применяет искусственный интеллект Watson для создания персональных обучающих курсов для своих сотрудников. С его помощью обучение становится более эффективным и адаптированным под нужды каждого конкретного работника.

Watson умеет общаться на разных языках, анализировать большие объемы данных и понимать, какие знания и навыки необходимы каждому сотруднику для успешного выполнения своей работы.

В качестве примера можно привести разработанное IBM приложение для планшетов, которое помогает изучать новые слова с использованием искусственного интеллекта.

Применение ИИ в сфере управления персоналом помогает решать проблемы, связанные с автоматизацией рабочих процессов и необходимостью постоянного обучения большого количества сотрудников. По прогнозам IBM, в ближайшие три года 120 миллионам сотрудников потребуются новые знания и навыки.

В этом тексте я привел лишь 6 примеров из 3 бизнес-процессов. На практике таких примеров гораздо больше. О них я рассказываю в своем блоге по ссылке внизу.

Там больше материала, он более фундаментальный , часто уникальный и кроме того, блог удобнее, потому что туда сваливается самое интересное из того, что я публикую на разных каналах.

Подписывайтесь https://t.me/askerych_ai
Работа с нейросетями