Как нейросети могут улучшить процессы продаж и повысить эффективность бизнеса

В статье рассмотрим причины популярности нейронных сетей и те задачи, которые помогают решать нейросети для бизнеса и продаж, а также расскажем, какие решения в этой сфере уже реализует TWIN.

Популярность нейросетей в бизнесе не случайна, ведь они могут выполнять множество полезных функций. Вот лишь некоторые из них:

Разработчики обучают нейросети по тем же принципам, по которым учится и человек: нужная информация подается на нейроны, имитирующие нейроны человеческого мозга. Теперь приступим к рассмотрению функций нейросетей в продажах более подробно.

Если вкратце, то искусственный интеллект может помочь любому сотруднику: маркетологу, менеджеру по продажам, специалисту по рекламе, бизнес-аналитику. Рассмотрим основные задачи, которые можно делегировать нейросетям уже сейчас.

Нейросети могут использоваться для анализа данных о покупках и поведении покупателей, чтобы предсказывать будущий спрос на продукты и услуги. Это поможет компании лучше планировать запасы, управлять производством и оптимизировать свою стратегию продаж.

ИИ делает прогнозы комплексно, используя данные о прошлых продажах, выявляя тенденции, которые могут помочь предсказать будущий спрос. Также нейросети анализируют экономические условия, изменения законодательства и другие факторы, которые могут влиять на спрос. Для прогнозирования используются и модели глубокого обучения, которые могут обрабатывать большие объемы данных и выявлять сложные зависимости между различными факторами, далеко не всегда заметные человеку.

Нейронные сети обеспечивают более точное прогнозирование продаж за счет учета большего числа факторов, выявления скрытых закономерностей в данных и моделирования альтернативных сценариев. По имеющимся данным нейросеть может моделировать разные сценарии продаж и отбирать наиболее перспективные с точки зрения прибыльности.

Также ИИ хорош в выявлении трендов и сезонных колебаний на основе данных за определенный период. Конечно, это может делать и человек, но модели машинного обучения позволяют точнее моделировать сезонные изменения. Кроме того, нейросети анализируют данные посетителей сайта. Например, по увеличению трафика с определенных страниц или из определенных регионов они могут спрогнозировать повышение интереса к конкретному продукту.

Определить оптимальный уровень запасов и избежать их излишков или дефицита помогает прогнозирование спроса на товары. Для этого ИИ анализирует исторические данные о продажах и тренды. Также нейросети помогают снижать логистические расходы при одновременном удовлетворении спроса. Это достигается за счет точного определения объема каждой партии. Кроме того, ИИ анализирует данные о хранении конкретных товаров, чтобы определить, насколько быстро они продаются, и соотносит это с их сроком годности. Это позволяет компании избежать серьезных потерь из-за просроченных товаров.

В крупных торговых сетях нейросети уже давно мониторят спрос в реальном времени и оповещает менеджеров о необходимости корректировки уровней запасов определенных продуктов. Это помогает избежать перегрузки логистических цепочек, например, в предпраздничные дни. Также нейросети анализируют данные о продажах в каждом магазине, чтобы определить размер «стратегических» запасов, которые должны располагаться поблизости от точек продаж. Это обеспечивает высокую доступность товаров при минимальных логистических издержках.

Здесь нейросети могут быть полезны тем, что помогут выделить целевую аудиторию для каждой рекламной кампании, подберут оптимальные каналы коммуникации, распределят бюджет и посодействуют в тестировании кампаний, а также в прогнозировании результатов. Разумеется, ни о какой замене маркетологов и специалистов по рекламе речи и быть не может, но ИИ станет для этих сотрудников верным помощником.

Здесь ИИ поможет отслеживать тренды по текстам комментариев в соцсетях и хештегам. Это позволит сосредоточиться на темах, которые волнуют широкую аудиторию, чтобы затем грамотно выстроить маркетинговую кампанию. Также нейросети определяют положительный, отрицательный или нейтральный тон упоминаний о бренде в текстах, что даст представление об удовлетворенности пользователей товарами или услугами. Кроме того, нейросети умеют выделять влиятельных пользователей по различным показателям (число подписчиков, вовлеченность, частота публикаций) и анализировать тексты отзывов о бренде, выявляя скрытые паттерны в поведении пользователей.

Таким образом, ИИ обеспечивает глубокий анализ текстов социальных медиа на основе больших данных, что дает возможность маркетологу прогнозировать изменения интересов аудитории еще до того, как это проявится на масштабном уровне. В результате вы будете лучше понимать свою аудиторию и сможете разработать эффективную стратегию продвижения в социальных сетях.

Нейросети позволяют точнее прогнозировать эффект от решений об инвестировании и более объективно оценивают связанные с ними риски. Анализируя большие объемы финансовых данных, ИИ поможет отойти от субъективных оценок при принятии решений. Это позволит превратить вашу инвестиционную деятельность из «черного ящика» в управляемый процесс на объективной основе, что минимизирует риск убытков.

Эффективность нейросетей при анализе данных в том, что они используют не интуитивный процесс, а выявляют скрытые объективные закономерности в данных, позволяя точно прогнозировать результаты. На основе глубокого изучения данных ИИ может формировать обоснованные рекомендации по оптимизации бизнес-процессов. Это обеспечивает последовательный переход от интуитивного управления к научно обоснованным процессам, направленным на максимизацию результатов при минимальных затратах.

Модели ИИ, обученные на больших объемах текстов, изображений и другого контента, обнаруживают скрытые паттерны, позволяющие точнее предсказывать будущие тенденции и результаты тех или иных решений. В результате снижается неопределенность и появляется возможность оценивать преимущества и риски различных вариантов развития более объективно. Это улучшает эффективность управления, позволяя руководителям принимать взвешенные решения на основе рекомендаций AI.

Это достигается благодаря автоматизации рутинных процессов, отнимающих много времени. В результате снижается потребность в сотрудниках с низкой квалификацией, выполняющих монотонную и трудоемкую работу. Одновременно ИИ повышает эффективность работы квалифицированных специалистов за счет обработки больших объемов данных и более точного планирования и прогнозирования.

В результате рутинные задачи выполняются с меньшими трудозатратами, что освобождает время специалистов для выполнения более творческих задач. И не менее важно, что компании с помощью нейросетей могут достичь значительной экономии на зарплатах, причем при одновременном повышении производительности труда и качества выполняемой работы. Ведь одно дело, когда автор создает текстовые описания или посты, что называется, из головы, или дизайнер самостоятельно рисует иллюстрации. И совсем другое, когда у них уже есть готовые идеи, а поиск всей информации выполняют нейросети.

Когда-то всё начиналось с готовых фотографий для бесплатного использования и программ для генерации фонов и простейших картинок. Сейчас же мы получили полноценные дизайн-платформы для генерации и выбора фото с персональной обработкой по заданным стилям и генераторы идей для проектов, связанных с текстами. А скоро будут доступны новые технологии, и можно будет, например, сгенерировать видео по запросу из ключевых слов. И эксперты не случайно видят перспективы для применения ИИ в различных областях в будущем, но преимущественно не для замены человека, а скорее в качестве роботов-помощников.

Использование искусственного интеллекта в маркетинге может повысить эффективность кампаний благодаря глубокому анализу данных и прогнозированию поведения потенциальных клиентов. Это позволит компании точнее настраивать рекламу и создавать эффективные рекламные тексты и поможет значительно улучшить взаимодействие с клиентами за счет персонализированных предложений.

Вот лишь несколько интересных примеров в формате кейсов, как наши боты, обученные нейросетями, работают на благо бизнеса.

В нашем цикле статей по работе с NLU-агентом вы сможете узнать, как настроить бота на основе нейросетей для своего сервиса. При этом мы обеспечиваем поддержку пользователей на всех этапах. А в этой статье рассказывается об интеграции с ChatGPT.

#боты #твин #твин_боты #голосовые_боты