Яку роль відіграє ШІ в бізнес-аналізі

Використання ШІ в бізнес-аналітиці — далеко не нове явище. Але лише нещодавно воно стало доступним широкому колу користувачів завдяки появі програм нового покоління. Багато інструментів ШІ мають збалансовані ціни та прості інтерфейси, якими можна оперувати без додаткової технічної підготовки. Отже, сьогодні штучним інтелектом можуть користуватися навіть представники малого бізнесу. Розповідаємо, які можливості їм доступні, які переваги вони отримують і чого можна чекати в найближчому майбутньому. 

Вплив ШІ на бізнес-аналітику

Почнемо з того, що штучний інтелект сьогодні охоплює майже всі аспекти діяльності бізнесу — від закупівлі сировини до продажів, від розробки маркетингових кампаній до клієнтської підтримки. Якщо ШІ поки що десь не використовується, цілком імовірно, що необхідне рішення з’явиться найближчим часом. Технологія досі залишається молодою, а тому її потенціал дуже далекий від вичерпання. 

Отже, розповідаємо, як саме поєднання бізнес-аналітики та ШІ може приносити користь бізнесу. 

1. Гіперперсоналізація

Цей термін означає формування маркетингових кампаній для дуже вузьких сегментів цільової авдиторії чи навіть для окремих споживачів. За даними Monetate, гіперперсоналізація збільшує прибутковість підприємства на 10% і підвищує імовірність повторних покупок на 56%. Наведемо кілька прикладів, які ілюструють роботу такого механізму:

• Користувач відкриває сайт —  і штучний інтелект моментально аналізує його соціально-економічні, демографічні, географічні та поведінкові характеристики. Система перебудовує сайт за кілька секунд, вибираючи оптимальні мультимедійні елементи, рекомендовані продукти та заклики до дії.
• Мобільний застосунок рекомендує доставлення певних страв. Проаналізувавши локацію користувача, історію замовлень, погоду навколо та ще кілька десятків факторів, він вибирає оптимальний варіант, від якого буде складно відмовитися.
• Підписника не влаштовує SaaS-сервіс і він збирається перейти до конкурента. Штучний інтелект аналізує звернення, складає статистику використання певних функцій і визначає елементи інтерфейсу, на яких найчастіше зупинявся користувач. Він створює персоналізований гайд і пропонує індивідуальну знижку для утримання клієнта. 

Якщо ви використовуєте гіперперсоналізацію у своїх маркетингових кампаніях на різних каналах комунікації, Claspo забезпечить послідовний досвід для клієнтів на сайті. Налаштуйте ваше спливаюче вікно таким чином, щоб воно відображалося тільки тим відвідувачам, які перейшли на сайт із певної кампанії, каналу трафіку або після використання певного ключового слова, яке запустило показ вашого рекламного оголошення. 

Таким чином, ваші спливаючі вікна також будуть таргетуватися на вузькі сегменти аудиторії. А з нашою можливістю А/B тестування ви зможете визначити яка пропозицію та тригер найкраще працюють для кожного сегменту та ще більше покращити ваші результати.

2. Захист від помилок і шахрайства

За даними Zipdo, світова економіка втрачає 5–7% свого потенціалу від шахрайства й ще 2–3% — від ненавмисних помилок.  У перерахунку на гроші це витрати в трильйони доларів, які могли б розв’язати чимало глобальних соціальних, економічних, екологічних, технологічних проблем. І, здається, ситуація вже поліпшується. Опитування Inscribe показують, що 58% фінансових установ світу вже використовують засоби боротьби з шахрайством на основі штучного інтелекту. Вони здатні виявляти підозрілі трансакції з точністю до 98%. 

Поєднання бізнес-аналітики та ШІ особливо ефективне в таких сценаріях:

• Для протидії відмиванню коштів. Штучний інтелект здатен обробляти десятки мільйонів трансакцій за секунду. Він може простежити гроші аж до першоджерела та виявити операції з підозрілими рахунками.
• Для запобігання корпоративному шпигунству. Платформи для керування даними та цифровими активами здатні попереджати керівників про порушення корпоративної політики використання інформації окремими співробітниками.
• Для зменшення кількості помилок. Штучний інтелект не просто будує математичні моделі, він також може перевіряти «сирі» дані, що використовуються в розрахунках. Експерти консалтингової компанії V500 Systems кажуть, що з огляду на їхній досвід, штучний інтелект підвищує якість 80% баз даних.
• Для захисту від хакерських атак. Штучний інтелект може впоратися з аудитом кібербезпеки набагато краще, ніж спеціаліст найвищого рівня кваліфікації. Протягом лічених годин він знайде всі вразливі місця й дасть рекомендації щодо посилення їхнього захисту.

На ранньому етапі розвитку цих технологій штучний інтелект просто надсилав попередження про можливу проблему. Сьогодні він може діяти самостійно — блокувати трансакцію, виправляти інформацію в базі даних чи контактувати з користувачем за допомогою чат-бота, попереджаючи про наслідки порушення правил. 

3. Автоматизоване обслуговування

Одна з ключових переваг штучного інтелекту — його здатність навчатися, самостійно змінюючи свій код і приймати все більш ефективні рішення. Доволі проста система бізнес-аналізу на основі ШІ допоможе впровадити в роботу нові технології, отримавши суттєві конкурентні переваги. 

Уже сьогодні можна побачити такі приклади використання штучного інтелекту в автоматизації клієнтського обслуговування:

• Чат-боти, які мають доступ до баз даних. Вони володіють інформацією про залишки й ціни товарів, терміни проведення маркетингових акцій, умови доставлення та історію взаємодії з певним клієнтом. Статистика Master of Code показує, що такі програми можуть збільшувати конверсію на 70%.
• Віртуальні текстові чи голосові помічники. Вони замінюють звичний вебсерфінг на спілкування зі штучним інтелектом. Формуючи запити природними фразами, клієнт може знаходити потрібні йому товари, послуги чи розділи сайту.
• Віртуальні особистості. Ні, це не щось із фільмів про кіберпанк — варто лише глянути на проєкт Samsung Neon. Програми вже здатні імітувати поведінку, міміку й мовлення людини на екранах цифрових пристроїв. Лишився всього крок до інтерактивних голограм та андроїдів у сфері обслуговування. 

До речі, швидше за все, ви вже мали справу з використанням штучного інтелекту в цій сфері. За статистикою Dashly, 84% компаній у роздрібній торгівлі вже користуються чат-ботами з ШІ, а 80% їхніх клієнтів спілкувалися з подібними програмами хоча б раз. 

Переваги використання ШІ в бізнес-аналізі

Штучний інтелект — тема для обговорень №1 як у бізнес-середовищі, так і за його межами. З його ефективністю не посперечаєшся. Зі звіту Accenture можна зрозуміти, що використання ШІ в бізнес-аналізі підвищує продуктивність робочих процесів у середньому на 40%. А в перспективі нова технологія здатна збільшити прибутковість корпорацій на 38%. 

І це ще не всі переваги штучного інтелекту. Розповідаємо докладніше, чому він став настільки популярним. 

1. Вихід у нові сегменти

Якщо певна група споживачів зацікавиться продуктом компанії, на прийняття рішення звичними методами про здатність поповнити свій асортимент новим товаром може піти кілька місяців чи навіть років. Зі штучним інтелектом цей період скорочується до тижнів і днів. Щоб перевірити чи справді товар буде мати попит, використовуйте спливаючі вікна Claspo. Наприклад, ви можете запропонувати аудиторії оформити попереднє замовлення на новий товар. Це дозволить оцінити інтерес до нього, отримати контактні дані зацікавлених покупців та уникнути надлишку запасів або надвиробництва.

Спробувати цей шаблон

2. Оптимізація потоків інформації

За словами генерального директора MasterCard, дані — це нова нафта, відмінність полягає тільки в тому, що нафта колись закінчиться, а дані будуть з нами завжди. Маючи певні масиви інформації, можна обмінюватися ними з партнерами. Наприклад, розробники мобільних застосунків часто надають своїм колегам дані про клієнтів для формування спільних пропозицій. Важливе зауваження: інформація може поширюватися лише в знеособленому вигляді, без можливості відстежування конкретного користувача. 

3. Поліпшення взаємодії з клієнтами

Іноді здається, що ШІ та бізнес-аналітика — всесильні інструменти в руках корпорацій, які працюють лише для їхнього збагачення. Дійсно, нові технології значно підвищують продуктивність робочих місць, зменшують витрати робочого часу та оптимізують бюджети. Але вони також поліпшують якість обслуговування — зменшують час пошуку товарів, дають змогу швидко отримувати підтримку та оптимізують інтерфейси сайтів. Таке поліпшення  двосторонніх відносин дає змогу бізнесу формувати кращі комерційні пропозиції, а також підвищує рівень лояльності клієнтів. 

Майбутній вплив ШІ на бізнес-аналітику

Підвищення продуктивності на 40% вже виглядає дуже серйозно. І при цьому спеціалісти зазначають, що потенціал використання ШІ в бізнес-аналітиці далеко не вичерпано. Вони прогнозують появу нових способів застосування технології у найближчому майбутньому:

• Створення комплексних бізнес-екосистем. Вони складатимуться з багатьох підприємств, які використовують спільні набори даних, але не конкурують між собою безпосередньо. Ці конгломерати об’єднуватимуть свої зусилля для поліпшення обробки даних і точнішого прогнозування поведінки клієнтів.
• Точне прогнозування ринкових коливань завдяки підвищенню точності предиктивних моделей. Поєднуючи ШІ з бізнес-аналітикою, компанії зможуть заздалегідь готуватися до змін, а не реагувати на них. Це підвищить стійкість підприємств та дасть їм змогу краще переживати кризові періоди.
• Наноперсоналізація. Підвищена продуктивність інтелектуальних систем аналітики дасть змогу формувати індивідуальні комерційні пропозиції для кожного користувача, гнучко регулюючи ціни, терміни доставлення та інші параметри. У більш віддаленому майбутньому можна буде побачити й індивідуальний підбір характеристик різних товарів — одягу, побутової техніки, автомобілів тощо. 

Багато експертів також вбачає майбутнє штучного інтелекту в бізнес-аналітиці як моделі «підписки на все». Розумні помічники відстежуватимуть потреби людей, автоматично замовляючи для них необхідні товари й послуги в межах встановлених бюджетів. Цілком можливо, що таке постінформаційне суспільство дасть поштовх для розвитку нової ери технологій, мистецтв і соціальних наук.