{"id":9130,"title":"\u0417\u0430\u0449\u0438\u0442\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u044b \u0438 \u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0445\u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0443","url":"\/redirect?component=advertising&id=9130&url=https:\/\/vc.ru\/promo\/305439-reshenie-dlya-biznesa-zashchitit-rabochie-kompyutery-i-tratit-menshe-na-tehpodderzhku&placeBit=1&hash=85c54b2e13f250dedc65edea594d27f2b8d3772b0cf075b87dc84abeac949895","isPaidAndBannersEnabled":false}
Machine learning
AGIMA

Как применять Machine Learning в Digital-продуктах?

3 марта мы организовали онлайн-конференцию Machine Learning в Digital-продуктах с участием спикеров из Тинькофф, СБЕРа, МТС, Checklens GmbH, Brickit, Epoch8 и AGIMA. Для тех, кто любит читать, мы сделали печатную версию докладов.

Первым спикером стал Антипин Иван, заместитель технического директора в компании AGIMA. Ваня рассказал о том, как применять машинное обучение в консервативных бизнесах, где строится все на эмоциях и личном общении с клиентами.

Изменения с помощью ML

Сегодня Machine Learning присутствует в каждом цифровом бизнесе и с легкостью меняет отрасли. Вспомним про драматическую трансформацию рынка такси, когда пришли IT-гиганты и дали новые возможности потребителям в виде цифровых витрин, соединив водителя и клиента с помощью мобильных приложений и веб-сайтов. Также и сейчас, ML способен кардинально изменить рынок такси. Только представьте себе, что машина по сигналу мобильного приложения сможет сама подъехать к шаговой доступности, например, к дому или к терминалу при выходе из аэропорта. Действительно, таксистам будет трудно конкурировать с таким сервисом основанным на базе ML-решений автопилота и компьютерного зрения.

Применение ML в ресторанном бизнесе

Сеть ресторанов — яркий пример консервативного бизнеса, несмотря на то, что многие процессы оцифрованы, основная добавочная ценность и эмоции от пользования продуктом генерируются людьми в офлайне: интерьеры, внешний вид блюда, его подача, уровень обслуживания клиента. Но даже здесь есть возможность найти те бизнес-продукты и процессы, в которые можно внедрить ML-решения и получить невероятный эффект:

  • компьютерное зрение (используется чтобы распознать эмоции клиента, оценить качество предоставленных блюд и, возможно, принять решение что-то изменить).

  • анализ естественной речи (поможет сократить время на принятие заказа и сосредоточится на процессах внутри, перенести фокус на более творческие задачи).

Алгоритмы компьютерного зрения могут искать клиентов, которые пытаются привлечь внимание к себе. Например, когда персонал занят и упускает из вида желание клиента сделать заказ, гостю не будет комфортно кричать или привлекать внимание к себе иным способом. И тут начинается магия: с помощью ML-алгоритмов клиент попадает в поле зрения менеджера. Подобно поднятой руке в Clubhouse, когда модератор видит, что кто-то хочет высказаться, система на базе компьютерного зрения распознает желание клиента сделать свой заказ. Это повышает лояльность к бренду, дарит клиенту чувство значимости и создает ореол магических технологий.

Unsplash

Если говорить о том, где еще в ресторанном бизнесе мы можем использовать компьютерное зрение, стоит отметить, контроль качества приготовленных блюд, и в первую очередь, здесь мы говорим про их визуальный вид. Нет ничего хуже для клиента получить в заказе то, что будет кардинально отличаться от фотографии в меню. Оформление и подача блюда — это весомая часть формирования дополнительной стоимости и целостности предложения. Возможность контролировать поваров и отдаваемые блюда, помогает оценивать сервис, а самое главное держать его на высоком уровне, заданным позиционированием бренда.

Международный опыт использования ML

Анализируя опыт крупного игрока рынка фастфуда (все мы знаем о ком идет речь, но НДА, сами понимаете), видны инвестиции в покупку решений для анализа естественной речи и первые пилотные проекты по их запуску для приема заказов из автомобиля. Проекты, которые внедряют, направлены на то, чтобы с помощью алгоритмов машинного обучения узнавать своих клиентов и внедрять эти сервисы в свои рекомендательные программы, программы лояльности и системы рекомендаций. Такого клиента можно узнать на киоске самообслуживания и предложить ему более релевантный товар в виде апсейла, либо рекомендацию, которая вызовет положительные эмоции.

Пример «умного» табло в McDonald's

Видео для тех, кто любит смотреть и слушать.

ML-решения для ресторанного бизнеса

Здесь вы можете посмотреть онлайн-конференцию: Практическое применение Machine Learning в Digital-продуктах.

Продолжение в следующем выпуске.

0
7 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...

Раньше думала, что искусственный интеллект - это что-то далекое от реальности. Теперь понимаю: ML внедряют практически во все сферы бизнеса. Спасибо за полезный материал!   ред.

1

Да, сейчас ML проникает всё глубже и мы не всегда это замечаем.

1

Вы реально думаете, что машина сможет заменить человека?

–2

Я думаю, что машина сможет забрать на себя рутинные операции и позволит человеку заниматься более творческими задачами.

Точнее уже сейчас ML-решения забирают на себя рутинные операции. 

1

По факту)

0

А есть примеры сервисов, которые можно интегрировать в свой продукт, например, которые помогут собрать обратную связь от посещения и при этом гость не поймет, что это машина??

0

Чат-боты и голосовые ассистенты. Человек может понять, что это машина. Важно чтобы новый пользовательский опыт с машиной вызывал положительные эмоции и был полезен для клиента.

0
Читать все 7 комментариев
Факап на 45 млн рублей, выгорание и новый стартап

Это история моего прошлого проекта: ошибок, выводов и опыта, который я применил при создании нового стартапа.

Это я (слева) и Саша (аккаунт менеджер), гуляем по Москве, ждем встречи с партнерами
В «Чёрную пятницу» объем трафика Yota на сайты ритейлеров вырос более, чем на треть

По данным Yota, в «Чёрную пятницу» объем трафика и число переходов на сайты различных ритейлеров среди пользователей оператора выросли более чем на 30% по сравнению с 29 октября, последней пятницей прошлого месяца.

Юбилей кешбэка: как в 130 лет выглядеть «на все сто»

Кешбэк — возврат определенного процента наличных на карточный счет клиента после покупок в магазинах-партнерах банка или полетах на самолетах авиакомпаний-партнеров-банка или вообще за любые покупки в конкретный период времени — очень популярен в народе. Он выглядит как современная модная финансовая фишка

IKEA начала сдавать в Токио квартиры в 10 м² за $0,86 в месяц, чтобы показать, что в них тоже можно жить Статьи редакции

Внутри есть мини-спальня, рабочая зона, диван, стиральная машина и другое.

Зачем приложению банка игры, в которые играют миллионы? Опыт Альфа-Банка
Зимний набор на оплачиваемую стажировку в Тинькофф Старт: какие задачи решают стажеры

С 1 декабря 2021 года начинается зимний набор в Тинькофф Старт — программу оплачиваемых стажировок от Тинькофф.

Время входа

Управляющий активами Дмитрий Космодемьянский — о том, что происходит с рынком облигаций.

«Как иронично, что фирме в сфере психического здоровья плевать на психическое здоровье собственных работников» Статьи редакции

Сотрудники Spring Health жалуются на соучредительницу Эйприл Го: она запугивает их, увольняет при всех, вынуждает работать по 70 часов в неделю и не нанимает тех, кто спрашивает про переработки. Го объясняет: «Мы носимся как безголовые цыплята, потому что на кону человеческие жизни».

Эйприл Го — на ноябрь 2021 года самая молодая женщина-директор компании с оценкой более $1 млрд Slush
Кейс «АнтиШколы»: мы впустую потратили два года на разработку своей платформы и выжили в пандемию благодаря Edvibe

После вуза мы с партнером запустили неформальную АнтиШколу по английскому — с кофе, печеньками, играми и атмосферой антикафе. Но столкнулись с проблемой в онлайне: два года разрабатывали приложение для студентов и потратили порядка $40 тысяч в никуда. Рассказываю, как это было.

Так мы занимаемся английским на крыше! Никаких унылых парт

Помощь друга: какие новые программы психологической поддержки внедряют компании

Опыт Технологического Центра Дойче Банка, Skyeng и MediaСom

Как мы сделали проект про ВИЧ и почему это важно для развития бизнеса

С 2018 мы стали вновь выпускать спецпроекты на общественно-социальные темы: сделали проект о ДТП в России и неофициальную версию гибели подлодки «Курск». В этой статье я расскажу, как социальные проекты помогают агентству развиваться и что стоит учесть, когда вы решаетесь на этот шаг.

null