В бизнес-среде сейчас наблюдается масштабная смена парадигмы от универсальных решений до индивидуальных, и причина тому – это, конечно, развитие технологий. Какие новые инструменты уже использует бизнес для персонализации сервиса и что еще предстоит внедрить – своим опытом делится латвийский ИТ-интегратор Tet (ранее компания называлась Lattelecom).
Робот за прилавком
Покупатели интернет-магазинов уже привыкли, что после проявления интереса к какому-либо продукту на разных посещенных сайтах появляется реклама с похожими предложениями. Часто в углу экрана возникают просмотренные, но не купленные товары, однако бывает и так, что рекламируются давно приобретенные вещи или услуги.
В обозримом будущем в этой сфере ожидаются изменения, в результате которых покупатель получит не только пассивное отображение интересов, но и полезные рекомендации. Подобное решение – алгоритм покупки техники – разрабатывает и Tet, который в Латвии имеет свой интернет-магазин по продаже электронных устройств. Алгоритм будет учитывать информацию покупателя, чтобы рекомендовать ему максимально подходящий товар.
«Если посетитель интернет-магазина хочет приобрести, например, телевизор, алгоритм машинного обучения в будущем теоретически предусмотрит (разумеется, если человек даст согласие на использование его данных), какой телевизор он желает приобрести – его размер и другие параметры. У такого алгоритма большой потенциал, который будет полезен каждому поставщику услуг», – рассказывает ученый по данным компании Tet Станислав Давидович, добавляя, что в будущем подобные средства станут ценным инструментом в розничной торговле.
В Украине Tet больше известен как поставщик услуг ЦОД и облачных решений, однако в Латвии одно из главных направлений бизнеса предприятия – это интернет и ТВ-услуги, в том числе интерактивное телевидение. Собственная разработанная технология рекомендаций уже сейчас используется для облегчения жизни клиентов интерактивного телевидения Helio. Tet ежемесячно рассылает рекомендации о фильмах, которые основаны на алгоритмах – истории просмотров и вкусах клиента. Высокий процент открытия писем говорит о том, что рекомендации соответствуют ожиданиям пользователей. По словам представителя Tet, со временем это решение будет предлагаться и на экспорт.
Обратная связь
В цифровой век мысли клиента о предприятии редко остаются при нем. Часто они выражаются в какой-то социальной сети или на другом канале, который влияет на мнение остального общества о конкретном бренде. Каналов очень много, поэтому предприятиям нужно тратить много времени на анализ своего имиджа и репутации. В этой сфере тоже можно рассчитывать на помощь искусственного интеллекта, который не только будет обобщать найденные в Сети записи, но и помогать с прогнозированием дальнейших действий.
«Ежеквартально мы рассылаем нескольким тысячам клиентов анкеты, чтобы выяснить их мнение об услугах и предприятии, с целью усовершенствовать свою работу и спектр предоставляемых услуг. В этих вопросах самым ценным являются комментарии клиентов, написанные в свободной форме. И тут появляется обширное поле деятельности для анализа содержания. Мы разрабатываем решение, которое сможет оценить удовлетворенность клиентов предприятием и отзывы, оставленные в разных каналах коммуникации. Если сейчас это информация из опросов, то в будущем – информация из Twitter, Facebook и интернет-порталов с разделением на положительные, отрицательные, нейтральные или нелогичные предложения. Инструмент анализа текста оценивает не только эмоциональную окраску предложения, но также может их классифицировать и направлять ответственным лицам для немедленного реагирования. Такой алгоритм освобождает сотрудников от выполнения монотонной работы и позволяет более эффективно использовать человеческий ресурс», – разъясняет С.Давидович.
Каждому свой сайт
Разумеется, персонализация затрагивает не только сами услуги и обратную связь, но и информационные каналы компаний – сайты, мобильные приложения, порталы самообслуживания. «Мы понимаем, что восприятие людей изменилось, поэтому больше не делаем универсальных продуктов для всех целевых аудиторий. Развивая эту логику, в будущем даже меню программ будут персонализированы. Одним нравятся широкие и легко просматриваемые меню, а другим – открывать папку за папкой, чтобы попасть в нужный раздел. Алгоритмы машинного обучения дают возможность узнать желание каждого клиента и приспособиться к нему», – рассказывает дизайнер цифровых продуктов Tet Янис Путанс. Он подчеркивает, что в наши дни сделать что-то универсальное, что удовлетворит все группы, становится всё труднее, поэтому предприятия всё чаще обращаются к персонализированным решениям. Машинное обучение и искусственный интеллект позволят эффективнее задавать вопросы и выяснять, что работает эффективнее всего. Универсальные решения же пока останутся в государственном секторе.
