Jak začít používat umělou inteligenci
Zdá se, že umělá inteligence je velmi složitá a v malé společnosti
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.
Ve společnosti Aviasales vzniká mnoho řešení souvisejících s technologiemi umělé inteligence během interních hackathonů.
Hackathonje soutěž mezi vývojáři, kdy je potřeba vyřešit problém ve velmi krátkém čase, například do 48 hodin.Během této doby je samozřejmě nemožné vytvořit něco od nuly, proto 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, žeexistuje spojení mezi časem před odjezdem a dnem zahájení cestyAnalýzou obrovského množství strukturovaných dat, která se nashromáždila za 11 letTak se objevila služba Proroka, která předpovídá s chybou 10 %Nejlepší okamžik pro nákup vstupenek.
Díky nové službě začala společnost šetřit na získávání dat třetích stran a mohla do kalendáře vkládat ceny pro ty termíny a destinace, kde nebyla žádná skutečná data – s malou chybou pomáhá "Prorok"Zjistěte si cenu předem.
Cestujícím Prorok radí, kdy je třeba letenky hledat: "Kup teď" nebo "Čekej".Spolu se slovy se při vyhledávání zobrazí graf toho, jak se bude cena chovat na základě předpovědí 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 produktu nebo služby souvisí s kvalitou fotografií a je jich obrovské množství, je iracionální vybírat obrázky ručně.Problém je v tom, že každý partner posíláVaše hotelové fotografie jsou v hotelové službě Aviasales a partnery nejsou vždy řetězcoví giganti jako Hilton nebo Marriott.Někdy je to majitel malého penzionu na Krymu, který si pokoje fotil na telefon.
K analýze fotografií potřebujete AI, kterározpozná kvalitu a určí, v jakém pořadí se obrázky zobrazí. Řešení bylo nalezeno v jedné trénované neuronové síti, která dokáže 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 webových stránek Weblium používá umělou inteligenciDesign Supervisor, který sleduje aktivity uživatele při vytváření webových stránek v reálném čase a identifikuje chyby návrhu a opravuje je za běhu.
Protože celý projekt používá zásobník produktůGoogle, pak vývojáři použili Google Cloud AI k implementaci tohoto úkolu. Nejtěžším úkolem bylo naučit neuronovou síť vidět konstrukční problémy s nesprávným použitím barev, dvojice písem a podobně.
Chcete-li získat dostatečně velký soubor dat,vývojáři trénovali model na datovém souboru s 30 miliony návrhových řešení převzatých z předních zdrojů Behance a Dribbble. Struktury webů a prvků byly rozpoznány pomocí Cloud Vision API. To nám umožnilo udělat „kvantový skok“ v dosahování přesnosti 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
Zároveň na tom Weblium pracujekontextově určit obsah, kterým uživatel na stránky přispívá, porozumět jeho úkolům a nabídnout mu nejrelevantnější bloky při budování webu. K tomu vývojáři používají 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
Personalizační platforma Dynamic Yield pomáhá partnerům zlepšit zákaznickou zkušenost. Používají ho takové slavné značky jako Sephora a Lamoda.
Dynamický výnos může segmentovat vaše publikum,vybrat personalizované produkty a obsah. Platforma funguje na webu, na mobilních zařízeních a lze ji použít k zasílání newsletterů a zadávání reklam. Poskytuje personalizovaná doporučení uživatelům napříč všemi komunikačními kanály.
Sephora testovaný systém personalizacedoporučení v osmi internetových obchodech v Asii. V každém z nich byly uživatelům vybrány doporučené produkty, které se řídily třemi strategiemi: podobné produkty, související produkty a automatická doporučení.
Až do zavedení AI konečná volbaProdukty, které se zobrazí uživateli, byly vyrobeny v závislosti na zemi a KPI. Nyní se zobrazují v závislosti na tom, jaké produkty uživatel přidal do košíku a které si nakonec zakoupil.
Díky tomuto přístupu vzrostlo CTR o 4 %.A každý dolar vynaložený na použití, Dynamic Yield vydělal 6,5 dolarů na příjmech.
Dříve Lamoda segmentovala uživatele podleumístění a doporučené oblečení odpovídající povětrnostním podmínkám. 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 spustila osobní transparenty, na kterýchse zobrazilo oblečení a doplňky v barvě, kterou uživatel při vyhledávání preferoval. Při kliknutí na banner se uživateli zobrazilo oblečení jeho oblíbené barvy, seřazené v pořadí, které obvykle preferuje při vyhledávání.
Díky použití AI zvýšila Lamoda tržby na relaci o 8 % ahrubý zisk vzrostl o 15 milionů dolarů.
Připravená řešení, rychlý efekt.
Příklady: Aviasales, Weblium, Sephora a Lamodadokázat, že využití umělé inteligence pomáhá společnostem výrazně růst, někdy v krátké době: od několika měsíců až po rok. Některé ukazatele by se navíc nikdy nezlepšily bez zavedení umělé inteligence.
Můžete začít experimentovat s AIrychle. V počáteční fázi bude s největší pravděpodobností dostatečná síla vývojářů, které již máte. Vyhledejte na GitHubu vývoj, který lze přizpůsobit pro vaši společnost, zjistěte, zda by se použití zcela běžně dostupného produktu třetí strany nevyplatilo, a zkuste implementovat alespoň malý nápad, abyste viděli výsledky. Určitě na vás zapůsobí natolik, že budete s AI experimentovat i nadále.