ИИ в приложениях для бизнеса: персонализированный маркетинг, виртуальные помощники, голосовая оптимизация

Искусственный интеллект помогает приложениям быть удобнее, функциональнее, интереснее для пользователя и для бизнеса. Рассказываем подробнее о его возможностях.

По прогнозам Marketsandmarkets, к 2022 году рынок искусственного интеллекта в России составит 115$ млрд. Рост индустрии связывают с внедрением технологии в отрасли: автомобилестроения (беспилотники Яндекс), здравоохранения (оцифровка генетического материала для все более быстрых испытаний новых лекарств), розничной торговли (показ рекламы на основе собранных предпочтений пользователя), банкинга, сферы услуг, мобильной разработки. За последний год, по данным Gartner, интеграция ИИ в мобильные приложения увеличилась втрое. Около 37% мировых брендов, компаний и стартапов внедрили технологию искусственного интеллекта. Среди них такие транснациональные технологические гиганты, как Amazon, Apple, Microsoft.

Персонализировать общение с пользователем в приложениях и делать его более эффективным и прибыльным для компании помогает ИИ.

ИИ встраивается в повседневный опыт пользователя. В тот момент, когда клиент выполняет целевое действие или бесшовно передвигается по интерфейсу, на невидимой технической стороне работают сложные алгоритмы, которые решают спектр задач. Для распознавания речи применяется NLP (Natural Language Processing), для идентификации лиц – нейронные сети, а для визуализации элементов – AR (Augmented reality). Разные области искусственного интеллекта позволяют создавать уникальные продукты, которые могут быть интегрированы в мобильные приложения.

Технология AR в ритейле активно используется бьюти и фэшн-брендами. Успешным кейсом можно считать онлайн-примерочную Lamoda. По словам управляющего директора по маркетингу и продукту Lamoda Group Юлии Никитиной, сразу после запуска виртуальной примерочной продажи спортивной обуви увеличились на 5%.

В марте 2021 г. replicant.fashion вместе с Texel запустили @Texel_Materia_Bot в телеграмме, с помощью которого можно примерить цифровой лук. Разработка на основе ИИ и генеративной сети распознает особенности фигуры человека и способна примерять одежду на фото пользователя быстро и качественно. Чтобы попробовать новый образ, нужно загрузить фронтальное фото в полный рост в облегающей одежде. Цифровая примерочная также доступна на сайте replicant и в приложении IN3D.

На основе ML (Machine Learning), NLP и обучения нейронных сетей можно создать персонализированный чат между пользователем и компанией. Чат-бот не требует высоких затрат на техобслуживание и легко настраивается под разные задачи компании. Чат-боты – это эффективный инструмент для самых разных сфер, который снижает расходы на сотрудников службы поддержки, удерживает клиента в цифровом пространстве экосистемы, повышает продажи, создавая персонализированные предложения, и проводит онбординг для пользователя.

Агентство Markswebb проанализировало чат-боты в банках, e-commerce, телекоме и составило список лучших разработок.

В банковской сфере лучшим решением был признан чат с Олегом. В нем реализовано множество UX и UI-решений: всплывающие подсказки, баннеры и кнопки.В e-commerce отметили приложение Ozon, где пользователь в чате может полностью пройти сценарий по кнопкам или написать сообщение.

В телекоме – чат-боты МТС и «Мегафон». С ними пользователи могут подключать услуги и получать персональную информацию по балансу, условиям по тарифу и другим функциям.

Для того, чтобы научить искусственный интеллект понимать человеческую речь используется обработка естественного языка (NLP). Голосовая навигация уже дополняет интерфейсы приложений «Сбер» и Тинькофф банк. Для пользователя это открывает новые сценарии и расширяет возможности взаимодействия с брендом. Разговорный UX экономит время на поиск нужной информации. Например, голосовой помощник Сбера работает круглосуточно и без доступа к интернету. По данным Сбербанка, он оперативно решает более 65% вопросов клиентов.

Голосовой интерфейс – актуальное направление в развитии мобильных приложений. Согласно исследованию Voicebot, более 45% американских пользователей хотели бы использовать голосовых ассистентов в своих любимых приложениях.

ИИ-решения улучшают пользовательский опыт и обеспечивают персонализацию взаимодействия с продуктом. Разработка мобильных приложений с использованием ИИ в краткосрочной перспективе может открыть для бизнеса новые возможности.

ИИ использует данные, которые были вложены в него в процессе обучения, а также получены при всех предыдущих коммуникациях с человеком, и анализирует их. Благодаря этому ИИ может точнее реагировать на запросы клиентов и производить автоматическую обработку. Для удобства пользователь должен иметь возможность получать информацию по продукту на любой удобной для него платформе. При переходе с сайта в мобильное приложение и наоборот ИИ запомнит историю запроса. Клиент не будет представляться вторично. ИИ узнает пользователя по номеру телефона, учетной записи или другим заложенным параметрам и продолжит разговор.

ИИ помогает компаниям принимать более эффективные решения на основе анализа данных клиентов.

Выдача наиболее релевантных продуктов и услуг для пользователя связана с пониманием его паттернов поведения в приложении. Крупные ритейлеры уже используют ИИ для понимания шаблонов поисковых запросов.

Например, приложение eBay работает на технологиях ML, NLP, CV.

ML используется для распознавания изображения продукта после его загрузки пользователем в строку поиска. Кроме того, ML помогает сравнивать цены на конкурирующие продукты и предлагать клиентам лучшую цену для быстрых продаж.

Мобильные приложения с ИИ могут персонализировать пользовательский интерфейс. Встроенный ИИ отслеживает поведение пользователя и предлагает индивидуальные изменения для каждого. Популярные приложения, реализующие персонализацию с интеграцией ML – Uber и UberEats. Пользователи могут отслеживать предполагаемое время прибытия и доставки с мониторингом в режиме реального времени на карте.

Мобильные приложения с ИИ, использующие ML и прогностическую аналитику, способны с высокой точностью прогнозировать результаты на основе анализа данных, предсказывать выбор клиента и динамику рынка. ИИ наблюдает определенные шаблоны и закономерности в данных и поведении клиентов, которые могут в дальнейшем показать, будет ли актуален тот или иной товар или услуга, а если да, то в каких объемах. Прогнозирование потребностей может использоваться во всех отраслях. Например, в банковской сфере для определения колебания курсов валют.

ИИ способен заменить специалиста, выполняющего типовые задачи: отправка электронной почты, переписка в чате, телефонные звонки и другие функции.

***

Роль ИИ в разработке мобильных приложений постепенно увеличивается. Внедрение технологий способствует цифровой трансформации и стимулирует рост бизнеса. Во второй части статьи скоро расскажем о том, как можно внедрить ИИ в ваше мобильное приложение 🤖