Как ИИ помогает увеличивать продажи: опыт cтартапа по анализу личности

Основатель компании DataSine Игорь Волжанин – о том, зачем вам искусственный интеллект и как на нем заработать.

Бизнес разучился общаться с людьми. Если раньше, чтобы продать свои услуги, нужен был лишь в меру улыбчивый клерк, который мог бы убедить клиента что-то приобрести, то теперь такая схема не работает. Сейчас потребители все реже выходят в офлайн, а компании воспринимают в лучшем случае как посредника, в худшем – как навязчивую помеху. Виной тому бесконечный поток спама, которым компании заваливают своих клиентов.

Согласно исследованию Gartner, к 2020 году 85% контактов бизнеса и клиентов будет происходить в интернете. Поэтому, чтобы «достучаться» до потребителя, недостаточно просто разослать 5 000 одинаковых SMS (как это делает, например, мексиканская дочка испанского банка BBVA). Нужно искать индивидуальный подход к каждому клиенту, общаться на понятном ему языке, выявлять его “боль” и помогать справляться с ней. При этом не обязательно составлять подробное досье на каждого из них. Чтобы создать содержание, ориентированное на конкретного пользователя, то есть персонализированный контент, достаточно искусственного интеллекта и доступа к клиентской базе.

Персонализация – это предоставление пользователю уникального контента, основанного на нашей информации о нем (географическое положение, предыдущие запросы или история покупок). Количество компаний, ежегодно тратящих миллиарды на персонализацию, постоянно увеличивается.

Сам же рынок растет примерно на 10% в год и к 2020 году составит более $5 млрд. В этом сегменте пока нет своего Google или другого условного «гиганта», но есть пара заметных представителей, вроде Persado и PSYCHEA (которые занимаются просто персонализацией контента) и более узкопрофильной Textio (занимается персонализацией рабочих объявлений, чтобы привлекать более квалифицированных специалистов).

Спрос на персонализацию контента растет за счет стремительного устаревания старых способов взаимодействия с потребителями. Если 10 лет назад условный банк нанимал IBM, чтобы создать собственную систему управления взаимоотношениями с клиентами, то теперь компании предпочитают отдавать эту функцию профильным компаниям на аутсорс, так как со старым CRM невозможно работать. Им приходится заново узнавать свою аудиторию, чтобы создать под нее подходящий контент.

Рынок персонализации достаточно новый и пока трудно посчитать его объемы, но крупные американские корпорации уже вкладывают миллиарды в эту технологию, так как не хотят проиграть в нарастающей борьбе за внимание потребителей. Среди них такие компании, как:

● Amazon

Алгоритм рекомендаций Amazon A9 постоянно генерирует предложения, основываясь не только на предыдущих покупках пользователя, но и на отдельных аспектах его личности. С момента внедрения этой технологии компания отчиталась об увеличении продаж на 29% до $12,83 млрд за второй квартал 2018 года, по сравнению с $9,9 млрд годом ранее.

● Starbucks

В 2016 году команда Starbucks подключила к рассылке писем с рекламными предложениями искусственный интеллект. Если раньше такие рассылки делались вручную (это занимало 2 недели, и в итоге получалось 30 шаблонных писем), то теперь система создает 400 000 персонализированных рассылок в неделю, а клиенты получают новые предложения в режиме реального времени. Активные инвестиции в искусственный интеллект привели к тому, что уже в 2016 выручка Starbucks выросла до $21,3 млрд.

● Netflix

Американский стриминговый сервис известен своими рекомендациями по просмотру. Он использует алгоритм, который постоянно дорабатывается и совершенствуется. Система под названием Cinematch анализирует предыдущие запросы пользователей и генерирует на их основе новые предложения (если вы уже смотрели комедии, то с большой долей вероятности сервис предложит вам триллер с избытком черного юмора, который наверняка вам понравится). Но на этом Netflix не останавливается. Cinematch также используют для разработки визуальной составляющей сайта. По словам представителя сервиса, для каждого пользователя сайт выглядит по-разному, так как он подстраивается под их индивидуальные предпочтения. Благодаря тому, что Netflix уделяет огромное внимание персонализации, в начале июля он обогнал YouTube, кабельные каналы и всех своих конкурентов, став самой популярной платформой для просмотра видеоконтента в США.

Компании сегодня довольно успешно персонализируют услуги, выявляют потребителя, подбирая подходящий канал связи и разрабатывая под него контент. Проблема в том, что такой подход неэффективен и требует дополнительной оптимизации, которая заключается в поиске подходящего формата и «языка» для каждого клиента. Забегая вперед, стоит отметить, что речь пойдет не о поиске наиболее подходящего потребителю продукта, а о правильной подаче уже имеющегося.

Работа над этим проходит в 2 этапа:

1 этап – выявление психотипа

Как бы мы ни любили считать себя единственными в своем роде, с точки зрения психологии мы не уникальны. В нашей личности преобладает несколько качеств, из которых складывается наш психотип. Психотип – это совокупность черт характера, которые позволяют предсказать поведение человека в тех или иных ситуациях. Всего их пять:

● Открытость/Закрытость

● Сознательность/Импульсивность

● Экстраверсия/Интроверсия

● Соперничество/Дружелюбность

● Эмоциональность/Спокойствие

Опознать, к какому психотипу относится потребитель, можно, изучив, где он предпочитает тратить деньги, в каких размерах, а также проанализировав его демографические данные (пол, возраст). При этом необязательно вникать в тонкости человеческого устройства. Достаточно лишь выделить доминирующую черту и уже на ее основе составить рекламное предложение.

2 этап – составление предложения

После разделения всей клиентской базы на психотипы создаются 5 вариантов рекламных объявлений, «подогнанные» под предпочтения клиентов. Типичным примером персонализации контента может быть выбор цвета. Если ваш клиент - интроверт, то письмо должно быть в спокойных холодных тонах и с темными фотографиями. Если экстраверт, то письмо лучше оформлять в ярких цветах (красный, бордовый и т.д) или с фотографиями семьи и домашних животных.

Персонализация необязательно должна проходить только в сфере электронной коммерции. Из нашего опыта сотрудничества с французской страховой компанией BNP Paribas Cardif ясно, что можно скорректировать и живое общение. Анализ данных проходит по тому же принципу, что и для e-mail-рассылки, но здесь нет цели полностью поменять или срежиссировать диалог с каждым из психотипов (хотя когда-нибудь до этого, безусловно, дойдет). Например, экстравертам мы предлагали страховку, аргументируя это тем, что страховка жизни поможет им и дальше наслаждаться миром, а доброжелательным – что она позволит защитить семью.

Казалось бы, какая разница, какого цвета стандартная рассылка или как с вами здороваются по телефону? Но наш опыт подсказывает, что из таких деталей и складывается доверие потребителей. Правильно подобранный цвет рассылки или выбранное начало разговора могут увеличить конверсию с 59% до 150% (вплоть до 300%, по данным некоторых компаний).

Сейчас технология быстро развивается, и уже скоро персонализация примет более радикальные формы. Например, раньше было достаточно подобрать для сайта цвет и формат, которые бы подходили большей части аудитории. Теперь же всё движется к тому, что для каждого пользователя будет существовать его собственная версия сайта, оформленная только в тех тонах, которые ему нравятся.

Пока нет примеров бизнеса, который прогорает, не вкладываясь в персонализацию, но через пару лет отставание архаичных компаний вроде британских или американских банков станет очевидно. Если вы не хотите потерять связь с клиентами навсегда, то вам стоит уже сейчас активно вкладываться в персонализацию собственных коммерческих предложений, как это делают более 37% успешных американских компаний.

#стартапы #ии #искусственныйинтеллект #персонализация #психология