ИИ менеджер. Как создать менеджера, который работает 24/7 и не косячит

Применение искусственного интеллекта в торговле становится нормой. Основная цель этого заключается в росте эффективности бизнес-процессов, особенно, в части маркетинга. В то же время приходится сталкиваться с рядом заблуждений относительно технологии (из-за чрезмерного доверия машине или недооцененных функций). Разберемся подробнее в ситуации, с какими трудностями предстоит столкнуться при использовании и т.д.

Преимущества

Быстро плюсы машинного интеллекта проявляются при автоматизации рутинных задач независимо от их направленности. Например, компьютер самостоятельно персонализирует отправления Email, если ему предоставить список имен «привязанный» к контактам. На основании динамики система автоматически сделает прогноз потребности в складских остатках, прибыльности проекта, если дать вводные в виде результатов предыдущих запусков рекламы.

Реальные примеры:

• виртуальный ассистент Сбера, способный консультировать по общим финансовым вопросам вроде подачи заявки на кредит, выяснения подробностей тарифов;
• робот-консультант в сети «М.Видео-Эльдорадо» помогающий покупателям сделать выбор между моделями техники, отвечающий согласно запросам;
• виртуальный стилист Lamoda предлагающий модные образы, построенные на предпочтениях, отраженных в предыдущих заказах.

Еще в список стоит добавить AI-помощника X5 Retail Group, который «заточен» на автоматизацию предложений подходящих продуктов на основе анализа покупательского поведения. Инструменты подобного рода функционируют автономно, без контроля со стороны владельца. Все, что требуется, это однажды создать универсальный алгоритм, подходящий под разнообразные случаи и внедрить в ИТ-инфраструктуру организации.

Выделим обобщенные преимущества решения:

1. Продукты забирают на себя рутину: обработку заказов, сбор сведений, ответы на часто задаваемые в чатах вопросы.
2. Персонализация взаимодействия увеличивает конверсии на всех этапах коммуникации, вплоть до отправки коммерческих предложений, повторных покупок.
3. Круглосуточная поддержка обусловлена ботами для продаж, консультаций в режиме 24/7, с мгновенной реакцией на типовые запросы.
4. Служебные программы гарантируют надежное соединение между платформами, включая CRM, ERP, ITSM.

Компьютеры умеют самостоятельно генерировать контент с процентом уникальности до 70-90%, как тексты, так и изображения, анимацию. Отдельным направлением является парсинг информации, который используют для подготовки запуска стартапов, конкурентного аудита или мониторинга рыночной конъюнктуры.

Тренды развития

Ряд разновидностей «машинного мозга» уже пару лет как стали привычными, общепринятыми. Например, объединение с голосовым меню IP-телефонии, интерфейсом браузера. Здесь стоит вспомнить «разговорчивого» помощника Алису, которая точно реагирует на запросы пользователей. То же относится к автоматике, работающей при звонках в компанию. Она самостоятельно переключит на указанный отдел, запишет сообщение, попросит подождать и пр.

В ряде случаев софт заменяет менеджеров. Машина генерирует скрипты для звонков, личного обсуждения, создает персонализированные КП, Email-кампании. Среди российских компаний популярен ChatGPT. Он умеет создавать тексты, писать программный код, решать математические примеры, сочинять тексты песен, переводить с одного языка на другой и пр. Боту еще учиться и учиться, но и текущие способности поражают.

Весьма активно продвигаемым считается прогнозирование. При содействии цифрового ассистента повышается точность прогнозов, снижаются трудозатраты на оценку больших массивов сведений. Например, ритейлы часто прибегают к машинному мониторингу и «предсказанию» спроса. Это упрощает управление запасами, повышает удовлетворенность потребителя и снижает потребность в персонале, что положительно сказывается на себестоимости.

Примеры GPT-решений

Области использования не ограничены голосовыми ассистентами, персонализацией рекламы (это «вершина айсберга»).

Помощь предоставляется в операциях:

• поддержание контекста беседы в онлайн-чате;
• обновление клиентских карточек в CRM, других приложениях;
• адаптация стиля контакта в мессенджерах исходя из реакции респондента;
• классификация лидов на основе паттернов поведения, общения;
• составление планов на базе произошедшего, текущих тенденций;
• подготовка уникальных предложений на основании истории взаимодействия;
• отрисовка красочных, информативных презентаций, продающего контента.

Сервисы умеют парсить важное о конкурентах, сравнивать с «собственными» результатами, давать советы по оптимизации маркетинговых кампаний.

Заблуждения и ошибки бизнесменов

При внедрении новых технологий предпринимателю желательно трезво взвешивать плюсы-минусы выбранных решений. Существует масса мифов, мешающих грамотно распорядиться функционалом и снижающих эффект от применения инструментов автоматизации.

Менеджеры больше не понадобятся

Часто говорят, что торговля с помощью ИИ будет идти без участия человека. Персонал становится «балластом». На самом деле цифровой интеллект лишь помогает работать, взяв на себя рутинные операции, освобождая людей для выполнения наукоемких задач. Переговоры с поставщиками, покупателями не обходятся без личных разговоров. То же относится к решениям стратегического уровня. Стоит избегать «слепого» следования рекомендациям машины.

Результаты проявляются мгновенно

Объяснение – техника думает быстро, ничего не упускают, не дублируют. Практика же говорит об ином. Например, одна только адаптация к процессам, характерным для фирмы, занимает время. Без настройки к конкретной специфике алгоритмы остаются малозначащими в объеме заданий.

Программа выдает неточную информацию

Качество прогнозирования, точность отчетов зависит от вводных сведений. Цифровые механизмы работают только с тем, что предоставит пользователь. Неполная или некорректная информация существенно снижает результативность системы. Недостоверные цифры легко приведут к ошибке в выводах. Например, менеджер не всегда указывает тип контрагента, B2C или B2B. В этом случае много контактов останется в разделе «несортированные», придется отрабатывать их вручную.

Внедрить GPT легко даже без опыта

Недостаток экспертизы приводит к ошибкам в алгоритмах. Да, конструкторы для создания ботов доступны даже новичкам без навыков. Но масштабировать такой успех трудно, каждый инструмент обладает особенностями. Чтобы использовать «цифрового разума» для точного прогноза продаж, желательно создавать системы с поддержкой RAG-подхода, Fine-Tuning моделей, GraphRAG. Только так получится сделать те же чат-боты «умными», без глюков.

Реальность, с которой бизнес вынужден работать

Сложность ничуть не преувеличивают. На начальном этапе достаточно пользоваться небольшим функционалом. Например, в Unisender есть свой модуль, поддерживающий в ВКонтакте, WhatsApp, WebChat и Telegram. При более полном погружении придется коснуться некоторых аспектов. Рассмотрим их ниже.

Технические

Перед внедрением понадобится адаптировать действующую IT-инфраструктуру под обновленные требования. Процедура включает массу мероприятий:

• модернизацию оборудования;
• обновление программных продуктов;
• переобучение персонала работе с новыми средствами.

Вычислительные мощности становятся критичными, поэтому ряд опций иногда недоступен для малых и средних предприятий, где нет ресурсов для покупки производительной техники. Отчасти компенсируют ситуацию облачные сервисы, которые берут на себя основную часть вычислений и хранение объемных архивов.

Экономические

Полноценный ИИ в личном владении – это дорого. Большинство ограничивается внешними сервисами, охватывающими узкий перечень опций. Собственные инвестиции окупаются годами, тогда как простые модули легко компенсируются текущей прибылью. Оплату за них просто вносят в себестоимость товаров и услуг, учитывают при бюджетировании подразделений.

Организационные

Еще при переходе ИИ пересматривают внутренние процедуры, стандарты работы, чтобы они были адаптированы к изменившимся условиям. Сотрудники часто «сопротивляются» любым нововведениям, т.к. ощущают угрозу для своей профессиональной позиции. Руководству, чтобы «закрыть» предмет обсуждения, остается изменять подход к мотивации, стимулировать участие в тестах, адаптации к изменившейся реальности.

Заключение

Роботизация бизнес-процессов в торговле превращается из диковинки в мощное средство для роста результативности работы. Программы автоматизируют рутину, улучшают взаимодействие, повышают точность деления лидов по категориям. Но оптимизация требует тщательной подготовки, инвестиций и понимания реальных возможностей ИИ.