Как да започнем да използваме изкуствен интелект
Изглежда, че AI е много трудно, и то в малка компания
Но не винаги е необходимо да се съставя нещо трудно.сами. Големите компании вече са измислили всичко и са го открили в GitHub. Там можете да намерите невронни мрежи и интелигентни библиотеки. За разработчиците това е чудесна възможност да опитате нови неща и да видите как други са решили проблема.
В Aviasales много решения, свързани с AI технологиите, се измислят по време на вътрешни хакатони.
Hackathonе състезание между разработчиците, когатонеобходимо е да се реши някакъв проблем за много кратко време, например 48 часа. Естествено, през това време е невъзможно да се създаде нещо от нулата, затова се използват готови решения.
Най-важното - бързите експерименти с готови технологии почти винаги показват добри резултати, било то увеличаване на конверсията или намаляване на разходите.
"Пророкът" предсказва кога да си купите билет
По време на един от хакатоните се появи хипотеза, чеима връзка между времето преди заминаването и деня, в който започвате пътуването. След като анализира огромен бройструктурирани данни, натрупани за 11 години работа на услугата Aviasales, беше възможно да се докаже, че хипотезата е правилна. Така се появи услугата Prophet, която прогнозира най-добрия момент за закупуване на билети с грешка от 10%.
Благодарение на новата услуга компанията започна да спестявачрез получаване на данни от трети страни и успя да вмъкне цени в календара за онези дати и дестинации, където няма реални данни - с малка грешка, Пророкът помага да се разбере цената предварително.
„Пророкът“ дава съвети на пътниците завреме за търсене на билети: „Купете сега“ или „Изчакайте“. Заедно с думите за търсене се показва графика, показваща как ще се държи цената въз основа на прогнозите на компанията.
AI избира най-добрия продавач на билети
В Metasearch Aviasales, 200 билети са представени.и 728 авиокомпании. Ясно е, че на първо място винаги е билетът с най-ниска цена. Но билетът може да има няколко продавачи и често някои имат същата стойност. Тогава възниква въпросът: кой трябва да върви напред?
Жълтият бутон "Купи" - това е първото място сред всички продавачи, Под бутона е списък на агенциите иавиокомпании, където можете да закупите този билет: за същата цена или по-скъпо. За да се определи кой да постави магическия бутон, се вземат под внимание два фактора - комисионната, която партньорът плаща за продадения билет, и превръщането му от сайта на продавача до покупката. Това са фактори, които вземат предвид интересите на двете страни - мета-търсенето и удобството на пътника.
Всички данни за двата фактора са записани вмасата. Данните постоянно се променят, тъй като продавачите работят за подобряване на сайтовете си. Беше решено да се автоматизира този процес, за да не се въвеждат числата в таблицата ръчно. Така, в 5% от случаите, от бутона "Купи", продавачът се оказва с не най-ниската цена, за да разбере какъв процент от потребителите ще отидат на неговия уебсайт и да си купят билет. По този начин параметрите се преизчисляват през цялото време, системата се обучава въз основа на получените данни и избира най-доброто решение.
AI избира снимки към описанието на хотела
Ако изборът на продукт или услуга е свързан с качествотоснимки и има огромен брой от тях, е нерационално да избирате снимки ръчно. Нуждаете се от AI. Проблемът е, че всеки партньор изпраща своите снимки на хотела на хотелската услуга Aviasales, а партньорите не винаги са гиганти на веригата като Hilton или Marriott. Понякога това е собственик на малка къща за гости в Крим, който снима стаите на телефона си.
За да анализирате снимки, имате нужда от AI, койторазпознава качеството и определя в какъв ред да се показват изображенията. Решението е намерено в една обучена невронна мрежа, която може да определи местоположението. Резултатът е например следната разбивка: 63% - сграда, 20% - басейн, 11% - дърво, 6% - плаж.
В градските хотели е интересно как изглежда стаятазатова първо се показват снимки с легло. В плажните хотели, напротив, басейнът и шезлонгите са важни. По правило, в курортните зони цифрите са доста оскъдни, а интериорът на помещението е най-добре показан последен.
Започва да работи с снимки с помощта на AI,компанията е намалила цената на ръчния труд: преди това наети на свободна практика, които са снимали в популярни градове и също са увеличили конверсията с 12%, главно поради експерименти със снимки на басейни на морски курорти.
Как AI помага за създаването на красиви сайтове с дизайнера Weblium
Конструкторът на уебсайтове Weblium използва AIDesign Supervisor, който проследява дейностите по създаване на уебсайт на потребителя в реално време и идентифицира грешки в дизайна, като ги коригира в движение.
Тъй като целият проект използва продуктов стекGoogle, тогава разработчиците използваха Google Cloud AI, за да изпълнят тази задача. Най-трудната задача беше да се научи невронната мрежа да вижда проблеми в дизайна с неправилно използване на цветове, двойки шрифтове и други подобни.
За да получите достатъчно голям набор от данни,разработчиците обучиха модела върху набор от данни с 30 милиона дизайнерски решения, взети от водещите ресурси Behance и Dribbble. Структурите на сайтовете и елементите бяха разпознати с помощта на Cloud Vision API. Това ни позволи да направим „квантов скок“ в постигането на точността на AI Design Supervisor.
Все още не можем да се похвалим с този AI DesignСупервайзерът работи безупречно, но вече може да се използва точно като основна точка на диференциация от конкурентите. Потребителите постоянно пишат, че превръщането на един сайт в друг непрекъснато причинява ефект на уау, дори когато AI Design Supervisor се използва многократно.
Дейвид Браун, основател на Weblium
В същото време Weblium работи заопределяйте контекстуално съдържанието, което потребителят добавя към сайтовете, разбирайте неговите задачи и му предлагайте най-подходящите блокове при изграждането на сайта. За да направят това, разработчиците използват Cloud Natural Language API.
И най-новото развитие, много важно вперспектива - гласови интерфейси. Weblium AI Lab прототипите гласовия контрол на строителя на сайтове, използвайки библиотеката Cloud-to-Text. Крайната идея е, че потребителят може да постави техническа задача в глас и по доста прости думи, например: „Искам модерен функционален сайт за моята автомивка“. И в резултат на това TK, вие получавате приличен сайт.
Как се използват Sephora и Lamoda AI
Платформата за персонализиране на Dynamic Yield помага на партньорите да подобрят клиентското изживяване. Използва се от известни марки като Sephora и Lamoda.
Dynamic Yield може да сегментира вашата аудитория,изберете персонализирани продукти и съдържание. Платформата работи в мрежата, на мобилни устройства и може да се използва за изпращане на бюлетини и поставяне на реклами. Той предоставя персонализирани препоръки на потребителите във всички комуникационни канали.
Тествана от Sephora система за персонализиранепрепоръки в осем онлайн магазина в Азия. Във всеки от тях бяха избрани препоръчани продукти за потребителите, ръководени от три стратегии: подобни продукти, свързани продукти и автоматични препоръки.
До въвеждането на AI, окончателният изборПродуктите, които ще бъдат показани на потребителя, са направени в зависимост от страната и KPI. Сега те се показват в зависимост от това какви продукти потребителят е добавил в количката и кои в крайна сметка е закупил.
Благодарение на този подход CTR се увеличи с 4%.И всеки долар, изразходван за използване, Dynamic Yield спечели $ 6,5 в приходите.
Преди това Lamoda сегментира потребителите поместоположение и препоръчително облекло, съобразено с метеорологичните условия. Сега препоръките се основават не само на географско местоположение, но и на история на покупките, потребителско поведение, предпочитани марки и продукти.
Ламода разделя потребителите на 160микросегменти и подготвени персонализирани купони за всеки сегмент. В сравнение с предишната кампания за отстъпка, това е увеличило конверсията, средния доход на посетител и приходите на сесия.
Lamoda пусна лични банери, на коитобяха показани дрехи и аксесоари от цвета, който потребителят е предпочел по време на търсенето. Когато кликне върху банера, потребителят вижда дрехи от любимия си цвят, подредени в реда, който обикновено предпочита при търсене.
Благодарение на използването на AI Lamoda увеличи приходите на сесия с 8% ибрутната печалба нарасна с $ 15 милиона.
Готови решения, бърз ефект.
Примери: Aviasales, Weblium, Sephora и Lamodaдоказват, че използването на изкуствен интелект помага на компаниите да растат значително, понякога за кратко време: от няколко месеца до година. Освен това някои показатели никога не биха били подобрени без въвеждането на AI.
Можете да започнете да експериментирате с AIбърз. В началния етап най-вероятно силата на разработчиците, които вече имате, ще бъде достатъчна. Потърсете в GitHub разработки, които могат да бъдат персонализирани за вашата компания, вижте дали използването на напълно готов продукт на трета страна би се изплатило и опитайте да приложите поне малка идея, за да видите резултатите. Със сигурност те ще ви впечатлят толкова много, че ще продължите да експериментирате с AI.