Как искусственный интеллект помогает анализировать данные о клиентах
- Для чего используют ИИ
- Как с помощью ИИ разработать новый продукт
- Что мешает внедрению ИИ
- Практические советы
В недалеком прошлом разработка стратегий продвижения основывалась исключительно на опыте маркетологов. Однако с развитием технологий искусственного интеллекта предприниматели бьюти-индустрии получили возможность применять автоматизированные методы анализа данных. Объясняем, как ИИ помогает оптимизировать рабочие процессы и улучшает взаимодействие с потребителями.
Для чего используют ИИ
В индустрии красоты искусственный интеллект используют для визуализации товаров, составления рекомендаций и розничных продаж. Рассмотрим все 3 направления более подробно.
Визуализация товаров
Чаще всего для визуализации используется дополненная реальность (AR). Благодаря ей можно создать для пользователей что-то вроде виртуальной примерочной, максимально приблизив онлайн-опыт к реальному. Вот несколько примеров такого применения ИИ:
Приложение ModiFace, разработанное L’Oreal. Скачав его, можно «примерить» различные варианты макияжа, экспериментируя с цветами помады или тенями для век.
Платформа Skin Advisor, запущенная в 2017 году брендом Olay. Умеет анализировать состоянии кожи по фотографии и подбирать соответствующую косметику.
Инструмент Virtual Try-On от компании Maybelline. Благодаря ему пользователи могут «наносить» до 4-х косметических средств одновременно, сравнивая товары в режиме реального времени.
Приложение Virtual Artist от бренда Sephora. Может анализировать данные о типах кожи, предлагая подходящие продукты для ухода.
Опросы Google свидетельствуют, что использовать виртуальных помощников для онлайн-покупок хотят 66% потребителей. При этом 88% компаний малого и среднего бизнеса уже применяют AR. Еще одно исследование от Vertebrae показывает, что технологии дополненной реальности повышают коэффициент конверсии на 90%. Все это говорит о том, что внедрение искусственного интеллекта приносит значительные выгоды.
Составление рекомендаций
Подбор персонализированных рекомендаций осуществляется с помощью машинного обучения. Например, платформа Proven Skin Care использует базу данных генома кожи, в которой хранятся сведения об эффективности 20 000 ингредиентов косметических средств, а также характеристики продуктов, отзывы пользователей и научные публикации.
Другая платформа, Skin Deep от EWG, представляет собой онлайн-инструмент для поиска информации о косметических средствах. Благодаря ему можно просмотреть рейтинги безопасности для 70 000 продуктов и изучить их составы. А сервис Function of Beauty использует алгоритмы машинного обучения для создания индивидуальных формул шампуней и кондиционеров, основанных на типе волос клиентов.
Розничные продажи
Крупные мировые ритейлеры также активно внедряют технологии ИИ. Это облегчает работу с большими объемами данных и помогает корректировать маркетинговые стратегии. Искусственный интеллект может справляться с такими задачами, как:
- Прогнозирование. ИИ способен обработать информацию о продажах за предыдущие годы и предсказать результаты, которые ожидают компанию в будущем.
- Оценка посещаемости торговых точек. На основе данных об активности клиентов ИИ может построить математическую модель и спрогнозировать число посетителей или транзакций в день, месяц и т. д.
- Анализ поведения клиентов на основе геолокации. Если ритейлеру нужно выяснить уровень дохода потребителей в определенном районе или городе, ИИ может автоматически собрать необходимые сведения и рассчитать средние показатели.
Искусственный интеллект также улучшает коммуникацию с потребителями. Анализ пользовательской активности (с какого устройства открываются рекламные письма, какие сообщения показывают большую конверсию т. д.) дополняет общий портрет целевой аудитории и позволяет найти персональный подход к каждому клиенту.
Как с помощью ИИ разработать новый продукт
Интеграция и использование искусственного интеллекта — сложный процесс, требующий ряда преобразований:
- сбор данных: для обучения нейросетей нужно собрать и структурировать отчеты за последние 3 года или за все время существования компании;
- подготовка персонала: руководство должно проанализировать рабочие процессы и определить, готовы ли сотрудники к изменениям, которые сопровождают внедрение ИИ;
- создание IT-отдела: для бесперебойного функционирования системы потребуются услуги квалифицированных специалистов. Их можно нанять в штат или заключить договор с подрядчиком.
Только после выполнения этих 3-х шагов можно задумываться о полноценном использовании искусственного интеллекта. Вот пример пошагового алгоритма для разработки нового продукта с помощью ИИ.
1. Выявление проблемы
В первую очередь необходимо провести исследование своей ниши и выявить проблему или «боль» целевой аудитории. Это можно сделать с помощью опросов или анкетирования. Также полезно изучить деятельность конкурентов, чтобы получить более глубокое понимание рынка. Хорошей аналогией для определения проблемы является головоломка. Потребитель сталкивается с затруднением, и задача маркетологов — создать продукт, помогающий принять решение.
2. Сбор данных
Следующий этап — создание базы данных для модели ИИ. Для сбора информации могут использоваться различные источники: социальные сети, поисковые системы и др. Например, если салон красоты хочет создать виртуального онлайн-консультанта, нужно проанализировать историю посещений и покупок каждого клиента. Это позволит определить его предпочтения, чтобы впоследствии рекомендовать подходящие товары и процедуры.
3. Разработка модели ИИ
На этом этапе к созданию продукта подключаются разработчики программного обеспечения. Их задача — убедиться, что функциональные возможности продукта точно соответствуют проблеме, которую он будет решать. Хорошей аналогией для понимания процесса разработки может служить строительство дома. Функционал — это чертежи, команда разработчиков — строители, а маркетологи — архитекторы, которые следят, чтобы результат соответствовал целям заказчика (клиента).
4. Тестирование
Прежде чем выпускать продукт на рынок, необходимо удостовериться, что при заданных входных данных получаются верные результаты. Для этого разработчики могут организовать бета-тестирование, предоставив доступ к предварительной версии ПО ограниченному числу пользователей. Подобная механика позволит собрать быструю обратную связь, чтобы обучить модель ИИ и оптимизировать алгоритмы для более точной работы программы.
5. Продвижение
После тестирования и проверки продукт может считаться готовым к запуску. Однако без эффективной маркетинговой стратегии его потенциал будет растрачен впустую. Поэтому основная задача на этом этапе — донести до аудитории преимущества продукта и сформировать четкое УТП. Также необходимо создать обучающий видеоконтент, чтобы показать пользователям, как правильно пользоваться продуктом, или провести онлайн-презентацию.
Что мешает внедрению ИИ
Внедрение технологий искусственного интеллекта связано с двумя проблемами: сложностью процесса разработки и большими расходами. Например, создание AR-инструмента для виртуального нанесения косметики требует детальной визуализации каждого товара. Некачественный рендер 3D-моделей может привести к искажению цветов и разочарованию клиентов в продукте. С учетом высокой стоимости таких проектов, их широкое применение в электронной коммерции сильно ограничено.
Практические советы
Согласно исследованиям, почти 84% потребителей готовы тратить больше, чтобы получить лучший опыт. Это весьма обнадеживающие цифры, но для реального повышения продаж необходима регулярная аналитика. И здесь на помощь может прийти искусственный интеллект. Вот 5 советов, как улучшить пользовательский опыт с помощью ИИ.
Анализ отзывов
Сбор и обработка отзывов — первый шаг на пути к пониманию привычек клиентов. С помощью искусственного интеллекта можно автоматизировать этот процесс и обрабатывать большие объемы данных. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать текстовые данные отзывов и классифицировать их по категориям, выделяя наиболее часто встречающиеся проблемы или жалобы. Кроме того, искусственный интеллект умеет выявлять скрытые паттерны и причинно-следственные связи, подмечая важные тенденции в поведении пользователей.
Использование чат-ботов
Чат-боты — один из наиболее распространенных способов применения искусственного интеллекта. Умные помощники способны оперативно решать многочисленные вопросы и обрабатывать до 1,2 миллиона обращений в месяц. Однако для корректной работы ИИ нужно регулярно отслеживать важные метрики. Например, показатель FCR (First Contact Resolution) — количество обращений, которые бот решает с первого раза. Также необходимо обращать внимание на то, насколько точно бот понимает намерения пользователей, и учитывать обратную связь от клиентов.
Анализ эмоций
Применение инструментов искусственного интеллекта позволяет определять эмоции клиентов на основе их сообщений или видеозаписей разговоров. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать текстовые сообщения, язык тела и выражение лица, фиксируя эмоциональную окраску каждого обращения. Примером такого инструмента может служить Replika AI. Это чат-бот, который умеет подстраиваться под собеседника, считывая его настроение и поддерживая разговор на любую тему.
Анализ речи
Большая часть записей, сделанных в центре обработки звонков, преобразуется в текстовые стенограммы для последующего анализа. Однако они не позволяют передать эмоциональную окраску сообщения и узнать настроение клиента во время разговора. Применение инструментов анализа речи на основе искусственного интеллекта дает возможность исправить эту ситуацию и предупредить потенциально конфликтные ситуации. Кроме того, с помощью ИИ можно обработать больший объем звонков и оптимизировать работу колл-центра или службы технической поддержки.
Сбор отзывов
Одной из наиболее сложных задач, с которыми сталкиваются маркетологи — сбор обратной связи от клиентов на каждом этапе воронки продаж. Главная трудность заключается в том, что клиенты проходят множество точек касания, в результате чего данные о взаимодействии оказываются распределены по разным базам. Решить эту проблему можно с помощью предиктивной аналитики, которая является частью машинного обучения. Если у вас есть идентификатор пользователя, все данные можно собрать в едином хранилище — Data Warehouse (DWH). Это позволит вычислить путь Х, где были сделаны шаги Х1, Х2 и Х3, давшие наилучшую конверсию и процент удержаний.
Использование искусственного интеллекта для анализа данных имеет огромный потенциал. Благодаря технологиям ИИ, можно получить более глубокое понимание целевой аудитории и выявить закономерности в ее поведении и привычках. Это позволит улучшить качество сервиса, разработав систему индивидуальных рекомендаций на основе предпочтений каждого покупателя. Чем больше персонализированных предложений получат клиенты, тем выше будет их лояльность и доверие к бренду. Чтобы подключить систему автоматизации 1С:Салон красоты, оставьте заявку. Наши менеджеры свяжутся с вами для бесплатной консультации!
