Только представьте, что к концу XXI века, а может быть и раньше, торговля в интернете будет происходить без вмешательства продавца. Маркетологи тоже будут прилагать минимум усилий для продвижения продукта, ведь все анализы и исследования они доверят роботам и умным технологиям.
Почему эксперты предполагают такое будущее? Потому что специалисты IT-индустрии активно работают над механизмами машинного обучения под названием нейронные сети, и уже сейчас крупные компании используют их для того, чтобы улучшить опыт потребителей.
От нейрона к нейрону
Нейронные сети – это механизмы, благодаря которым электронная система получает информацию, необходимую для приобретения новых навыков и знаний. Какую пользу это приносит разным сферам человеческой деятельности? Нейронным сетям под силу выполнять разные интеллектуальные задачи. Например, распознавать лица на фото, переводить сложные тексты, автоматически управлять автомобилем и т. д.
Сейчас механизмы машинного обучения – тренд, который нашёл отклик у Google, Tesla, Amazon, Apple. Американский торговый гигант представил новую разработку – приложение Amazon Go, решающее сложную задачу: избавление супермаркетов от образования очередей и заодно от необходимости нанимать на работу кассиров.
Принцип работы приложения таков: на входе в магазин покупателю нужно просканировать QR-код с экрана своего смартфона, затем положить все нужные товары в тележку, после чего на выходе с его счёта снимут требуемую сумму. Удивительно, но разработка определяет, какие товары взял посетитель с полок и положил ли он их в тележку. То есть, спрятать пачку чипсов или 15-летнего коньяка под курткой и спокойно выйти из магазина у него не получится.
Где можно использовать нейронные сети
1. При создании онлайн-чатов
Даже хорошо обученный продавец-консультант не может быстро и бесперебойно отвечать на сообщения клиентов. Часто ему нужно уточнить стоимость, характеристики и наличие товара. Это усложняет диалог между компанией и покупателем, способствует плохому опыту. Нейронная сеть избавляет от проблем с коммуникацией, потому что:
а) распознаёт речь человека;
б) отлично знает ассортимент;
в) ей доступна история покупок клиента;
г) даёт естественные ответы на вопросы посетителей сайта.
Ещё один плюс нейронных сетей в данном случае – им не нужно платить зарплату, предоставлять больничный и отпуск. По этой и другим описанным причинам крупные компании инвестируют в чат-ботов.
2. При модерации контента пользователей
Одному или нескольким людям сложно качественно проверять комментарии и отзывы посетителей. Поэтому лучше возложить эту задачу на нейронные сети. Например, на сервис Disqus, который вовсю использует машинное обучения для отслеживания и удаления нецензурных слов и прямой рекламы.
Благодаря специальным алгоритмам, сети-модераторы умеют выявлять неподходящие изображения в отзывах. Они распознают, что именно изображено на картинке. Подобные технологии используют Pinterest и Google Photos.
3. Для улучшения поиска по ключевым словам
Наверняка вы заметили, что за последние годы роботы Google распознаёт запросы пользователей намного лучше, чем раньше. Дело в том, что поисковая система научилась понимать, что нужно пользователю, а не просто обрабатывать ключевые слова.
Если человек введёт в поисковую строку фразы «Спортивные костюмы для бега осенью» или «Смартфон с 16-мегапиксельной камерой, который работает 2 дня без зарядки», то в выдаче он увидит те сайты, которые предлагают подходящий товар. Именно такую технологию поиска применяет YouTube, поисковая система и некоторые другие сервисы Google.
4. Для размещения товаров и создания их описаний
Важно: на данный момент нейронные лишь помогают копирайтерам создавать описания продуктов. Их плюс в том, что они хорошо осведомлены о товарах, поэтому в материалах не будет домыслов и непонятной информации.
Даже знаменитое издание The Washington Post «наняло» на работу такой бот. Ведь он избавляет сотрудников от рутинной работы, позволяя сосредоточиться на серьёзных материалах.
5. Для анализа мнения клиентов о продукте/услуге/компании
Инструменты на основе нейронных сетей сканируют социальные медиа, чтобы обнаружить и проанализировать отзывы пользователей о совершённом действии, рекламе, продукте. Благодаря нейронным сетям можно без проблем понять реакцию клиентов на событие или действие, ведь в поле их зрения тысячи комментариев. Некоторые эксперты считают, что штаб Дональда Трампа тоже привлекал такие технологии во время президентской гонки.
6. Для автоматического создания товарных рекомендаций и контекстной рекламы
Нейронные сети способны рекомендовать покупателям сопутствующие товары, делать полезные предложения. Их также можно привлекать при создании контекстной рекламы, ведь им известна история покупок клиента и другая связанная с ней информация. То есть, объявления будут более целевыми.
Считается, что нейронные сети умеют прогнозировать спрос и сегментировать покупателей. Как именно – пока неизвестно.
Нейронные сети VS «живой» копирайтинг
Некоторые оптимизаторы уверены, что у бизнеса скоро отпадёт необходимость привлекать профессиональных авторов, ведь написание уникальных текстов можно будет поручить сервисам на основе искусственного интеллекта. Прогресс в этом направлении действительно заметен. Но у нейронных сетей, которые используются для автоматической генерации текстов, остаются существенные недостатки:
– ограниченный словарный запас. Подобные сервисы ещё не способны подбирать качественные синонимы. Им не под силу выбирать слова, которые повышают уникальность текстов. Они используют часто употребляемую лексику, из-за чего страдает оригинальность материала.
– неестественность выражений. Нейронные сети умеют определять слово, которое должно идти следующим в предложении, анализируя все возможные смыслы. И это большое достижение. Но тексты, которые создаются автоматически, получаются менее естественными, чем написанные копирайтером. В них отсутствуют законченные предложения, используются обрывки фраз.
– смысловые и синтаксические ошибки. К сожалению, технологии с применением искусственного интеллекта и нейронов ещё не настолько развиты, чтобы правильно формулировать мысли. Делать заключения и выводы пока что способен только человек.
Не исключено, что в будущем технологии заменят людей, ведь они уже начали это делать. Но ясно одно: человеческую креативность и умение мыслить они приобретут нескоро. Нейронные сети помогают копирайтерам, но полностью взять на себя их работу пока не могут. Возникает вопрос: а смогут ли вообще?..
Но зато вы можете применять их в маркетинге для проведения анализов и исследований, улучшения взаимодействия с потенциальными и реальными клиентами.
