Comment commencer à utiliser l'intelligence artificielle
Il semble que l'IA soit très difficile, et dans une petite entreprise
Mais il n'est pas toujours nécessaire de composer quelque chose de difficile.sur leurs propres. Les grandes entreprises ont déjà tout inventé et l'ont mis en libre accès sur GitHub. Vous y trouverez des réseaux de neurones et des bibliothèques intelligentes. Pour les développeurs, c'est une excellente occasion d'essayer de nouvelles choses et de voir comment d'autres personnes ont résolu le problème.
Chez Aviasales, de nombreuses solutions liées aux technologies d’IA sont inventées lors de hackathons internes.
Hackathonest une compétition entre développeurs lorsqueil est nécessaire de résoudre un problème dans un délai très court, par exemple 48 heures. Naturellement, pendant cette période, il est impossible de créer quelque chose à partir de zéro, c'est pourquoi des solutions toutes faites sont utilisées.
La chose la plus importante: les expériences rapides avec des technologies toutes prêtes donnent presque toujours de bons résultats, qu’il s’agisse d’une augmentation de la conversion ou d’une réduction des coûts.
"Le Prophète" prédit quand acheter un billet
Lors d'un des hackathons, une hypothèse est apparue selon laquelleil y a un lien entre l'heure avant le départ et le jour où vous commencez le voyage. Après avoir analysé un grand nombreAvec les données structurées accumulées au cours des 11 années de fonctionnement du service Aviasales, il a été possible de prouver que l'hypothèse est correcte. C'est ainsi qu'est apparu le service Prophet, qui prédit le meilleur moment pour acheter des billets avec une erreur de 10 %.
Grâce au nouveau service, l'entreprise a commencé à économiseren obtenant des données tierces et a pu insérer des prix dans le calendrier pour les dates et destinations où il n'y avait pas de données réelles - avec une petite quantité d'erreur, le Prophète aide à connaître le prix à l'avance.
Le « Prophète » donne aux voyageurs des conseils suril est temps de rechercher des billets : « Acheter maintenant » ou « Attendez ». Parallèlement aux mots recherchés, un graphique s'affiche montrant comment le prix se comportera en fonction des prévisions de l'entreprise.
AI sélectionne le meilleur vendeur de billets
Dans la métarecherche Aviasales, 200 guichets sont présentés.et 728 compagnies aériennes. Il est clair qu’en premier lieu se trouve toujours le billet avec le prix le plus bas. Mais un billet peut avoir plusieurs vendeurs, et souvent certains ont la même valeur. Alors la question se pose: qui devrait être devant?
Le bouton jaune "Acheter" - c'est la première place parmi tous les vendeurs. Sous le bouton se trouve une liste d’agences et decompagnies aériennes où vous pouvez également acheter ce billet: pour le même prix ou plus cher. Pour déterminer qui mettre sur le bouton magique, deux facteurs sont pris en compte: la commission que le partenaire paie pour le billet vendu et la conversion de l’affichage sur le site du vendeur. Autrement dit, ce sont des facteurs qui prennent en compte les intérêts des deux parties - la méta-recherche et la commodité du voyageur.
Toutes les données sur les deux facteurs sont enregistrées dansla table. Les données changent constamment, les vendeurs s'efforçant d'améliorer leurs sites. Il a été décidé d’automatiser ce processus afin de ne pas entrer les nombres dans le tableau manuellement. Donc, dans 5% des cas, sur le bouton "Acheter", le vendeur s'avère ne pas être au prix le plus bas, afin de savoir quel pourcentage d'utilisateurs iront sur son site web et achèteront un billet. Ainsi, les paramètres sont recalculés tout le temps, le système est formé sur la base des données obtenues et choisit lui-même la meilleure solution.
AI choisit des photos pour la description de l'hôtel
Si le choix du produit ou du service est lié à la qualitéphotographies, et il y en a un grand nombre, il est irrationnel de sélectionner les images manuellement. Besoin d'IA. Le problème est que chaque partenaire envoie ses photos de l'hôtel au service hôtelier Aviasales, et les partenaires ne sont pas toujours des géants de la chaîne comme Hilton ou Marriott. Parfois, c'est le propriétaire d'une petite maison d'hôtes en Crimée qui a photographié les chambres avec son téléphone.
Pour analyser des photos, vous avez besoin d'une IA, quireconnaît la qualité et détermine dans quel ordre afficher les images. La solution a été trouvée dans un réseau neuronal entraîné capable de déterminer l'emplacement. Le résultat est par exemple la répartition suivante : 63% - bâtiment, 20% - piscine, 11% - arbre, 6% - plage.
Dans les hôtels en ville, l’aspect de la pièce est intéressantpar conséquent, les photos avec un lit sont affichées en premier. Dans les hôtels de plage, au contraire, la piscine et les chaises longues sont importantes. En règle générale, dans les zones de villégiature, les chiffres sont plutôt rares et l'intérieur de la salle est mieux montré en dernier.
Commencer à travailler avec des photos en utilisant AI,la société a réduit le coût du travail manuel: des pigistes précédemment embauchés qui prenaient des photos dans des villes populaires et avaient également augmenté leur taux de conversion de 12%, principalement grâce à des expériences avec des photographies de piscines de stations balnéaires.
Comment l'IA aide à créer de beaux sites Web avec le designer Weblium
Le constructeur de sites Web Weblium utilise l'IADesign Supervisor, qui suit les activités de création de sites Web de l'utilisateur en temps réel et identifie les erreurs de conception et les corrige à la volée.
Parce que l'ensemble du projet utilise une pile de produitsGoogle, puis les développeurs ont utilisé Google Cloud AI pour mettre en œuvre cette tâche. La tâche la plus difficile consistait à apprendre au réseau neuronal à détecter les problèmes de conception liés à une utilisation incorrecte des couleurs, des paires de polices, etc.
Pour obtenir un ensemble de données suffisamment grand,les développeurs ont formé le modèle sur un ensemble de données contenant 30 millions de solutions de conception provenant des principales ressources Behance et Dribbble. Les structures des sites et des éléments ont été reconnues à l'aide de l'API Cloud Vision. Cela nous a permis de faire un « bond quantique » dans l’obtention de la précision d’AI Design Supervisor.
Nous ne pouvons pas encore nous vanter que AI DesignSupervisor fonctionne parfaitement, mais il peut déjà être utilisé avec précision comme principal facteur de différenciation par rapport à la concurrence. Les utilisateurs écrivent constamment que transformer un site en un autre à la volée provoque invariablement un effet wow, même si AI Design Supervisor est utilisé à plusieurs reprises.
David Brown, fondateur de Weblium
En parallèle, Weblium travaille àdéterminer contextuellement le contenu que l'utilisateur contribue aux sites, comprendre ses tâches et lui proposer les blocs les plus pertinents lors de la construction du site. Pour ce faire, les développeurs utilisent l'API Cloud Natural Language.
Et le dernier développement, très important dansperspective - interfaces vocales. Weblium AI Lab prototypise le contrôle vocal du constructeur de site à l'aide de la bibliothèque Cloud Speech-to-Text. L'idée finale est que l'utilisateur puisse définir une tâche technique dans une voix et dans des mots plutôt simples, par exemple: «Je veux un site fonctionnel moderne pour mon lave-auto». Et grâce à ces savoirs traditionnels, vous obtenez un site décent.
Comment les IA de Sephora et Lamoda sont utilisées
La plateforme de personnalisation de Dynamic Yield aide les partenaires à améliorer l'expérience client. Il est utilisé par des marques aussi célèbres que Sephora et Lamoda.
Dynamic Yield peut segmenter votre audience,sélectionner des produits et du contenu personnalisés. La plateforme fonctionne sur le Web, sur les appareils mobiles et peut être utilisée pour envoyer des newsletters et placer des publicités. Il fournit des recommandations personnalisées aux utilisateurs sur tous les canaux de communication.
Système de personnalisation testé par Sephorarecommandations dans huit boutiques en ligne en Asie. Dans chacun d'eux, des produits recommandés ont été sélectionnés pour les utilisateurs, guidés par trois stratégies : produits similaires, produits connexes et recommandations automatiques.
Jusqu'à l'introduction de l'IA, le choix finalLes produits qui seront présentés à l'utilisateur ont été réalisés en fonction du pays et du KPI. Désormais, ils sont affichés en fonction des produits que l'utilisateur a ajoutés au panier et de ceux qu'il a finalement achetés.
Grâce à cette approche, le CTR a augmenté de 4 %.Et chaque dollar dépensé en utilisation, Dynamic Yield a généré des revenus de 6,5 $.
Auparavant, Lamoda segmentait les utilisateurs paremplacement et vêtements recommandés adaptés aux conditions météorologiques. Désormais, les recommandations sont basées non seulement sur la géolocalisation, mais également sur l'historique des achats, le comportement des utilisateurs, les marques et produits préférés.
Lamoda divisé par 160 utilisateursmicrosegments et préparé des coupons personnalisés pour chaque segment. Par rapport à la campagne de réduction précédente, cela a augmenté la conversion, le revenu moyen par visiteur et le revenu par session.
Lamoda a lancé des bannières personnelles sur lesquellesles vêtements et accessoires de la couleur préférée de l'utilisateur lors de la recherche étaient affichés. En cliquant sur la bannière, l'utilisateur a vu des vêtements de sa couleur préférée, triés dans l'ordre qu'il préfère habituellement lors de sa recherche.
Grâce à l'utilisation de l'IA, Lamoda a augmenté ses revenus par session de 8 %, etbénéfice brut a augmenté de 15 millions de dollars.
Solutions prêtes, effet rapide.
Exemples : Aviasales, Weblium, Sephora et Lamodaprouver que l’utilisation de l’intelligence artificielle aide les entreprises à se développer de manière significative, parfois en peu de temps : de plusieurs mois à un an. De plus, certains indicateurs n’auraient jamais été améliorés sans l’introduction de l’IA.
Vous pouvez commencer à expérimenter l’IArapide. Au stade initial, il est fort probable que la force des développeurs dont vous disposez déjà sera suffisante. Recherchez sur GitHub les développements qui peuvent être personnalisés pour votre entreprise, voyez si l'utilisation d'un produit tiers entièrement disponible serait rentable et essayez de mettre en œuvre au moins une petite idée pour voir les résultats. Ils vous impressionneront sûrement tellement que vous continuerez à expérimenter l’IA.