Kako početi koristiti umjetnu inteligenciju
Čini se da je umjetna inteligencija vrlo teška, i to u maloj tvrtki
Ali nije uvijek potrebno sastaviti nešto teško.samostalno. Velike tvrtke već su sve izmislile i stavile ga u otvoreni pristup na GitHubu. Tamo možete pronaći neuronske mreže i pametne knjižnice. Za programere, ovo je sjajna prilika da isprobate nove stvari i vidite kako su drugi riješili problem.
U Aviasalesu su mnoga rješenja vezana uz AI tehnologije izmišljena tijekom internih hackathona.
hackathonje natjecanje među programerima kadapotrebno je riješiti neki problem u vrlo kratkom vremenu, npr. 48 sati. Naravno, za to vrijeme nemoguće je stvoriti nešto od nule, pa se koriste gotova rješenja.
Najvažnije - brzi eksperimenti s gotovim tehnologijama gotovo uvijek pokazuju dobre rezultate, bilo da je riječ o povećanju konverzije ili smanjenju troškova.
"Prorok" predviđa kada će kupiti kartu
Tijekom jednog od hackathona pojavila se hipoteza dapostoji veza između vremena prije polaska i dana početka putovanja. Nakon što je analizirao ogroman brojstrukturiranih podataka prikupljenih tijekom 11 godina rada Aviasales servisa, bilo je moguće dokazati da je hipoteza točna. Tako se pojavio servis Prophet koji s pogreškom od 10% predviđa najbolji trenutak za kupnju karata.
Zahvaljujući novoj usluzi, tvrtka je počela štedjetidobivanjem podataka treće strane i mogao je umetnuti cijene u kalendar za one datume i odredišta za koje nije bilo pravih podataka - s malom količinom pogreške, Prorok pomaže unaprijed saznati cijenu.
“Prorok” putnicima daje savjete ovrijeme za traženje ulaznica: "Kupite sada" ili "Pričekajte". Uz riječi za pretraživanje, prikazan je grafikon koji pokazuje kako će se cijena ponašati na temelju predviđanja tvrtke.
AI bira najboljeg prodavatelja ulaznica
U meta-istraživanju Aviasales prikazano je 200 ureda za prodaju karata.i 728 zrakoplovnih tvrtki. Jasno je da je na prvom mjestu uvijek ulaznica s najnižom cijenom. No, ulaznica može imati nekoliko prodavača, a često i neki imaju istu vrijednost. Zatim se postavlja pitanje: tko bi trebao biti ispred?
Žuti gumb "Kupi" - ovo je prvo mjesto među svim prodavačima, Ispod gumba nalazi se popis agencija izrakoplovne tvrtke gdje možete kupiti ovu kartu: za istu cijenu ili skuplje. Da bi se utvrdilo tko će staviti magični gumb, uzimaju se u obzir dva faktora - provizija koju partner plaća za prodanu ulaznicu i konverzija od odlaska na prodajno mjesto kupnje. Odnosno, to su faktori koji uzimaju u obzir interese dviju strana - meta-traženje i pogodnost putnika.
Svi podaci o oba faktora su zabilježeni una stolu. Podaci se stalno mijenjaju, jer prodavači rade na poboljšanju svojih web-lokacija. Odlučeno je automatizirati taj proces kako se ne bi ručno unosili brojevi u tablicu. Dakle, u 5% slučajeva, na "Kupi", prodavatelj se ispostavlja da nije s najnižom cijenom, kako bi otkrio koji će postotak korisnika otići na njegovu web stranicu i kupiti kartu. Dakle, parametri se stalno preračunavaju, sustav se obučava na temelju dobivenih podataka i odabire najbolje rješenje.
AI odabire fotografije za opis hotela
Ako je izbor proizvoda ili usluge vezan uz kvalitetufotografija, a ima ih ogroman broj, neracionalno je ručno birati slike. Treba AI. Problem je što svaki partner svoje fotografije hotela šalje hotelskoj službi Aviasales, a partneri nisu uvijek divovi lanaca poput Hiltona ili Marriotta. Ponekad je to vlasnik malog pansiona na Krimu, koji je fotografirao sobe na svom telefonu.
Za analizu fotografija potrebna vam je umjetna inteligencija, kojaprepoznaje kvalitetu i određuje kojim redoslijedom prikazati slike. Rješenje je pronađeno u jednoj istreniranoj neuronskoj mreži koja može odrediti lokaciju. Rezultat je, primjerice, sljedeća podjela: 63% - zgrada, 20% - bazen, 11% - stablo, 6% - plaža.
U gradskim hotelima zanimljivo je kako soba izgledastoga se najprije prikazuju fotografije s krevetom. U hotelima na plaži, naprotiv, bazen i ležaljke su važni. U pravilu, u odmaralištima su brojevi vrlo oskudni, a unutrašnjost sobe najbolje je prikazana posljednja.
Početak rada s fotografijama pomoću AI,Tvrtka je smanjila cijenu ručnog rada: prethodno angažirane slobodnjake koji su snimali u popularnim gradovima i povećali konverziju za 12%, uglavnom zbog eksperimenata s fotografijama bazena na odmaralištima na plaži.
Kako AI pomaže izraditi prekrasne web stranice s dizajnerom Webliumom
Weblium alat za izradu web stranica koristi AIDesign Supervisor, koji prati korisnikove aktivnosti kreiranja web stranice u stvarnom vremenu i identificira pogreške u dizajnu, ispravljajući ih u hodu.
Budući da cijeli projekt koristi hrpu proizvodaGoogle, zatim su programeri koristili Google Cloud AI za provedbu ovog zadatka. Najteži zadatak bio je naučiti neuronsku mrežu da vidi probleme u dizajnu s netočnim korištenjem boja, parova fontova i slično.
Da biste dobili dovoljno velik skup podataka,programeri su obučili model na skupu podataka s 30 milijuna dizajnerskih rješenja preuzetih iz vodećih izvora Behance i Dribbble. Strukture stranica i elementi prepoznati su pomoću Cloud Vision API-ja. To nam je omogućilo da napravimo "kvantni skok" u postizanju točnosti AI Design Supervisora.
Ne možemo se još pohvaliti da je AI DesignSupervizor radi besprijekorno, ali se već može točno koristiti kao glavna točka diferencijacije od konkurencije. Korisnici stalno pišu da okretanje jedne stranice u drugu u letu neizbježno uzrokuje wow efekt čak i kada se AI Design Supervisor koristi više puta.
David Brown, osnivač Webliuma
U isto vrijeme, Weblium radi nakontekstualno odrediti sadržaj koji korisnik pridonosi stranicama, razumjeti njegove zadatke i ponuditi mu najrelevantnije blokove pri izgradnji stranice. Da bi to učinili, programeri koriste Cloud Natural Language API.
I najnoviji razvoj, vrlo važan uperspektiva - sučelja glasa. Weblium AI Lab prototip je glasovne kontrole graditelja web-lokacije pomoću biblioteke govora u tekst u oblaku. Konačna ideja je da korisnik može postaviti tehnički zadatak glasom i jednostavnim riječima, na primjer: „Želim modernu funkcionalnu stranicu za moje pranje automobila“. I kao rezultat ovog TK, dobivate pristojno mjesto.
Kako se koriste Sephora i Lamoda AIs
Platforma za personalizaciju Dynamic Yielda pomaže partnerima poboljšati korisničko iskustvo. Koriste ga tako poznati brendovi kao što su Sephora i Lamoda.
Dynamic Yield može segmentirati vašu publiku,odaberite personalizirane proizvode i sadržaj. Platforma radi na webu, na mobilnim uređajima i može se koristiti za slanje biltena i postavljanje oglasa. Korisnicima pruža personalizirane preporuke na svim komunikacijskim kanalima.
Sephora testirala sustav personalizacijepreporuke u osam online trgovina u Aziji. U svakom od njih odabrani su preporučeni proizvodi za korisnike, vođeni trima strategijama: slični proizvodi, srodni proizvodi i automatske preporuke.
Do uvođenja AI, konačni izborProizvodi koji će biti prikazani korisniku napravljeni su ovisno o zemlji i KPI-ju. Sada se prikazuju ovisno o tome koje je proizvode korisnik dodao u košaricu i koje je na kraju kupio.
Zahvaljujući ovom pristupu, CTR je porastao za 4%.I svaki dolar potrošen na korištenje, Dinamički prinos zaradio je 6,5 dolara prihoda.
Prethodno je Lamoda segmentirala korisnike premalokaciju i preporučenu odjeću primjerenu vremenskim uvjetima. Sada se preporuke temelje ne samo na geografiji, već i na povijesti kupovine, ponašanju korisnika, preferiranim markama i proizvodima.
Lamoda je podijelila korisnike za 160mikrosegmentima i pripremljeni personalizirani kuponi za svaki segment. U usporedbi s prethodnom kampanjom s popustom, to je povećalo pretvorbu, prosječan prihod po posjetitelju i prihod po sjednici.
Lamoda je lansirala osobne transparente na kojimaprikazana je odjeća i dodaci boje koju je korisnik preferirao tijekom pretraživanja. Klikom na banner korisnik je vidio odjeću svoje omiljene boje, poredanu redoslijedom koji inače preferira prilikom pretraživanja.
Zahvaljujući korištenju umjetne inteligencije, Lamoda je povećala prihod po sesiji za 8% ibruto dobit porasla je 15 milijuna dolara.
Spremna rješenja, brzi učinak.
Primjeri: Aviasales, Weblium, Sephora i Lamodadokazati da korištenje umjetne inteligencije pomaže tvrtkama značajno rasti, ponekad u kratkom vremenu: od nekoliko mjeseci do godinu dana. Štoviše, neki pokazatelji nikada ne bi bili poboljšani bez uvođenja umjetne inteligencije.
Možete početi eksperimentirati s umjetnom inteligencijombrzo. U početnoj fazi, najvjerojatnije, snaga programera koje već imate bit će dovoljna. Potražite na GitHubu razvoje koji se mogu prilagoditi vašoj tvrtki, provjerite isplati li se korištenje potpuno gotovih proizvoda treće strane i pokušajte implementirati barem malu ideju kako biste vidjeli rezultate. Sigurno će vas se toliko dojmiti da ćete nastaviti eksperimentirati s umjetnom inteligencijom.