Jak umělá inteligence pomůže růst jakékoli internetové společnosti

Jak začít používat umělou inteligenci

Zdá se, že AI je velmi obtížná a v malé společnosti

nebo technologie, která se bude spouštět, nebude nikdy schopna implementovat, protože není dostatek zdrojů a znalostí.

Není však vždy nutné něco složitého skládat.na vlastní pěst. Velké společnosti už vynalezly všechno a daly ho do otevřeného přístupu na GitHub. Najdete zde neuronové sítě a inteligentní knihovny. Pro vývojáře je to skvělá příležitost vyzkoušet si nové věci a zjistit, jak ostatní problém vyřešili.

V Aviasales, mnoho AI-příbuzná řešení jsou vynalezena během vnitřních hackathons.

Hackathon - to je konkurence mezi vývojáři, kdyje třeba vyřešit nějaký problém ve velmi krátkém čase, například za 48 hodin. Přirozeně, během této doby není možné něco vytvořit od nuly, takže se používají hotová řešení.

Nejdůležitější věc - rychlé experimenty s hotovými technologiemi téměř vždy vykazují dobré výsledky, ať už jde o zvýšení konverze nebo snížení nákladů.

"The Prorok" předpovídá, kdy koupit lístek

Během jednoho z hackathonů se objevila hypotéza existuje spojení mezi časem před odjezdem a dnem zahájení cesty. Po analýze obrovského množstvístrukturovaná data, která se nahromadila za 11 let služby Aviasales, dokázala, že hypotéza je správná. Tak se objevila služba Prophet, která předpovídá nejlepší čas na nákup vstupenek s chybou 10%.

Díky nové službě začala společnost šetřitpři přijímání dat třetích stran a byl schopen nahradit ceny za tato data a směry v kalendáři, kde nebyla k dispozici reálná data - s malým množstvím chyb Prophet pomáhá zjistit cenu předem.

Cestovatelé "The Prorok" dává tipyčas vyhledávání vstupenky: „Kup teď“ nebo „Počkejte“. Spolu se slovy ve vyhledávání je zobrazen graf, jak se bude cena chovat na základě prognóz společnosti.

AI vybírá nejlepšího prodejce vstupenek

V Aviasales metasearch je prezentováno 200 pokladen.a 728 leteckých společností. Je jasné, že na prvním místě je vždy jízdenka s nejnižší cenou. Jízdenka však může mít několik prodejců a často mají stejnou hodnotu. Pak vyvstává otázka: kdo by měl být před námi?

Žluté tlačítko "Koupit" - to je první místo mezi všemi prodejci. Pod tlačítkem je seznam agentur aaerolinie, kde si můžete také zakoupit tuto jízdenku: za stejnou cenu nebo dražší. K určení, kdo má dát na kouzelné tlačítko, jsou vzaty v úvahu dva faktory - provize, kterou partner zaplatí za prodanou jízdenku, a konverze z prodeje na místo prodávajícího na nákup. To jsou faktory, které berou v úvahu zájmy dvou stran - meta-hledání a pohodlí cestujícího.

Všechna data o obou faktorech jsou zaznamenána vtabulky. Data se neustále mění, protože prodejci pracují na zlepšení svých stránek. Bylo rozhodnuto o automatizaci tohoto procesu, aby se čísla do tabulky nezadávala ručně. V 5% případů se tedy na tlačítku „Kupující“ ukáže, že prodávající nemá nejnižší cenu, aby zjistil, jaké procento uživatelů půjde na jeho webové stránky a zakoupí si letenku. Parametry jsou tak neustále přepočítávány, systém je zaškolen na základě získaných dat a sám si volí nejlepší řešení.

AI vybírá fotografie k popisu hotelu

Pokud výběr výrobku nebo služby souvisí s kvalitoufotografie a obrovské množství z nich, je iracionální vybrat obrázky ručně. Potřebujete AI. Problém je v tom, že každý partner posílá své fotografie hotelu do hotelového servisu Aviasales a partneři nejsou vždy síťovými giganty jako Hilton nebo Marriott. Někdy je to vlastník malého penzionu na Krymu, který fotografoval pokoje v telefonu.

Chcete-li analyzovat fotografie, potřebujete AI, kterározpoznává kvalitu a určuje, v jakém pořadí se mají obrázky zobrazovat. Řešení bylo nalezeno v jedné vyškolené neuronové síti, která umí určit polohu. Výsledkem je například následující členění: 63% - budova, 20% - bazén, 11% - strom, 6% - pláž.

V městských hotelech je zajímavé, jak vypadá místnostnejprve se zobrazí fotografie s postelí. Naopak v plážových hotelech je důležitý bazén a lehátka. Platí pravidlo, že v rezortních oblastech jsou čísla spíše vzácná a interiér pokoje je nejlépe ukázán jako poslední.

Začíná pracovat s fotografiemi pomocí AI,Společnost snížila náklady na manuální práci: dříve zaměstnaní na volné noze, kteří fotografovali v populárních městech a také zvýšili konverzi o 12%, především díky experimentům s fotografiemi bazénů v plážových letoviscích.

Jak AI pomáhá dělat krásné webové stránky s designérem Weblium

Tvůrce webu Weblium používá AI.Design Supervisor, který sleduje akce uživatele, aby vytvořil web v reálném čase a identifikoval chyby návrhu, opravil je za běhu.

Protože celý projekt využívá hromadu produktůGoogle, pak pro realizaci tohoto úkolu, vývojáři používali Google Cloud AI. Nejtěžším úkolem bylo naučit neuronovou síť, aby viděla konstrukční problémy s nesprávným použitím barev, párů fontů a podobně.

Chcete-li získat dostatečně velký soubor dat,Vývojáři trénovali model na datové sadě s 30 milióny návrhových rozhodnutí vzatých z předních zdrojů Behance a Dribbble. Struktura stránek a položek byla rozpoznána pomocí rozhraní Cloud Vision API. To umožnilo provést "kvantový skok" při dosahování přesnosti práce AI Design Supervisor.

Ještě se nemůžeme chlubit AI DesignemSupervizor pracuje bezchybně, ale může být již přesně použit jako hlavní bod diferenciace od konkurence. Uživatelé neustále zapisují, že otáčení jednoho webu do druhého za běhu vždy způsobuje efekt wow, i když je opakovaně používán AI Design Supervisor.

David Brown, zakladatel Weblium

Souběžně pracuje Webliumkontextově určovat obsah, který uživatel přináší na stránky, pochopit jeho úkoly a nabídnout mu nejdůležitější bloky při stavbě webu. Za tímto účelem vývojáři používají rozhraní Cloud Natural Language API.

A nejnovější vývoj, velmi důležité vperspektiva - hlasová rozhraní. Weblium AI Lab prototypuje hlasové ovládání stavitele stránek pomocí knihovny Cloud Speech-to-Text. Konečná myšlenka je, že uživatel může dát technický úkol hlasem a poměrně jednoduchými slovy, například: „Chci moderní funkční místo pro mytí aut“. A díky této TK získáte slušné stránky.

Jak se používají Sephora a Lamoda AI

Dynamická platforma personalizace pomáhá partnerům zlepšovat služby zákazníkům. Používají ho známé značky jako Sephora a Lamoda.

Dynamický výnos může segmentovat divákyvyberte osobní produkty a obsah. Platforma funguje na webu, na mobilních zařízeních, může být použita při odesílání newsletterů a umisťování reklam. Prostřednictvím všech komunikačních kanálů poskytuje uživatelům individuální doporučení.

Sephora testovala systém osobníchdoporučení v osmi internetových obchodech v Asii. V každém z nich byly pro uživatele vybrány vybrané produkty, řízené třemi strategiemi: obdobné produkty, související produkty, automatická doporučení.

Až do zavedení AI, konečná volbazboží, které bude uživateli zobrazeno, bylo provedeno v závislosti na zemi a KPI. Nyní jsou zobrazeny v závislosti na tom, jaké produkty uživatel přidal do košíku a které si nakonec koupil.

Díky tomuto přístupu se CTR zvýšila o 4%. A každý dolar vynaložený na použití, Dynamic Yield vydělal 6,5 dolarů na příjmech.

Lamoda dříve segmentoval uživatele podleumístění a doporučené oblečení vhodné pro povětrnostní podmínky. Nyní jsou doporučení založena nejen na geo, ale také na historii nákupů, chování uživatelů, preferovaných značkách a produktech.

Lamoda rozdělil uživatele o 160mikrosegmenty a připravené personalizované kupóny pro každý segment. Ve srovnání s předchozí diskontní kampaní došlo ke zvýšení konverze, průměrnému příjmu na návštěvníka a příjmům za relaci.

Lamoda zahájil osobní bannery, na kterýchzobrazované oblečení a doplňky barvy, kterou uživatel preferoval při vyhledávání. Při kliknutí na banner, uživatel viděl oblečení své oblíbené barvy, seřazené v pořadí, které obvykle preferuje při vyhledávání.

Díky využití AI zvýšil Lamoda tržby o 8% a hrubý zisk vzrostl o 15 milionů dolarů.

Připravená řešení, rychlý efekt.

Příklady Aviasales, Weblium, Sephora a LamodaProkázat, že využití umělé inteligence pomáhá společnostem výrazně růst a někdy v krátkém čase: od několika měsíců do jednoho roku. Některé ukazatele by navíc nikdy nemohly být zlepšeny bez zavedení AI.

Můžete začít experimentovat s AIrychle. V počáteční fázi, s největší pravděpodobností, bude dostatek síly těch vývojářů, které již máte. Podívejte se na GitHub pro vývoj, který můžete přizpůsobit pro vaši společnost, zjistit, zda se vyplatí použití kompletně dokončeného produktu třetí strany, a pokusit se provést alespoň malý nápad podívat se na výsledky. Určitě vás ohromí natolik, že budete pokračovat v experimentování s AI.