Cum să începeți să utilizați inteligența artificială
Se pare că AI este foarte dificil, și într-o companie mică
Dar nu este întotdeauna necesar să compunem ceva dificil.pe cont propriu. Companiile mari au inventat deja totul și au pus-o în acces liber pe GitHub. Acolo puteți găsi rețele neuronale și biblioteci inteligente. Pentru dezvoltatori, aceasta este o mare oportunitate de a încerca lucruri noi și de a vedea cum alții au rezolvat problema.
La Aviasales, multe soluții legate de tehnologiile AI sunt inventate în timpul hackathon-urilor interne.
Hackathoneste o competiție între dezvoltatori cândeste necesar să se rezolve o problemă într-un timp foarte scurt, de exemplu, 48 de ore. Desigur, în acest timp este imposibil să creați ceva de la zero, așa că sunt folosite soluții gata făcute.
Cel mai important lucru - experimentele rapide cu tehnologii gata fac întotdeauna rezultate bune, fie o creștere a conversiei, fie o reducere a costurilor.
"Profetul" prezice când să cumpere un bilet
În timpul unuia dintre hackathon-uri, a apărut o ipoteză căexistă o conexiune între perioada de timp înainte de plecare și ziua în care începeți călătoria. După ce am analizat un număr maredate structurate care au acumulat pe parcursul a 11 ani de funcționare a serviciului Aviasales, s-a putut demonstra că ipoteza este corectă. Așa a apărut serviciul Prophet, care prezice cel mai bun moment pentru a cumpăra bilete cu o eroare de 10%.
Datorită noului serviciu, compania a început să economiseascăprin obținerea de date de la terți și a putut să introducă prețuri în calendar pentru acele date și destinații în care nu existau date reale - cu o mică eroare, Profetul ajută la aflarea prețului în avans.
„Profetul” oferă călătorilor sfaturi despretimpul să cauți bilete: „Cumpără acum” sau „Așteaptă”. Alături de cuvintele de căutare, este afișat un grafic care arată cum se va comporta prețul pe baza previziunilor companiei.
AI selectează cel mai bun vânzător de bilete
În metazarul Aviasales sunt prezentate 200 de birouri de bilete.și 728 de companii aeriene. Este clar că, în primul rând, este întotdeauna biletul cu cel mai mic preț. Dar un bilet poate avea mai mulți vânzători și de multe ori unii au aceeași valoare. Apoi apare întrebarea: cine ar trebui să fie înainte?
Butonul galben "Cumpărați" - acesta este primul loc dintre toți vânzătorii. Sub butonul este o listă de agenții șicompaniile aeriene unde puteți cumpăra și acest bilet: pentru același preț sau mai scump. Pentru a determina cine să apară butonul magic, sunt luați în considerare doi factori - comisionul pe care partenerul îl plătește pentru biletul vândut și conversia de la vânzarea către site-ul vânzătorului până la cumpărare. Acestea sunt factorii care iau în considerare interesele celor două părți - meta-căutarea și confortul călătorului.
Toate datele despre ambii factori sunt înregistrate întabelul. Datele se schimbă în mod constant, deoarece vânzătorii se străduiesc să-și îmbunătățească site-urile. Sa decis automatizarea acestui proces pentru a nu introduce manual numerele în tabel. Deci, în 5% din cazuri, pe butonul "Cumpărați", vânzătorul se dovedește a nu avea cel mai mic preț, pentru a afla ce procentaj de utilizatori va merge pe site-ul său și cumpăra un bilet. Astfel, parametrii se recalculează tot timpul, sistemul este instruit pe baza datelor obținute și alege cea mai bună soluție în sine.
AI alege fotografii la descrierea hotelului
Dacă alegerea produsului sau serviciului este legată de calitatefotografii și există un număr mare de ele, este irațional să selectați fotografiile manual. Am nevoie de AI. Problema este că fiecare partener își trimite fotografiile hotelului către serviciul hotelier Aviasales, iar partenerii nu sunt întotdeauna giganți ai lanțurilor precum Hilton sau Marriott. Uneori, acesta este proprietarul unei mici pensiuni din Crimeea, care a fotografiat camerele cu telefonul său.
Pentru a analiza fotografii ai nevoie de AI, carerecunoaște calitatea și determină în ce ordine să fie afișate imaginile. Soluția a fost găsită într-o rețea neuronală antrenată care poate determina locația. Rezultatul este, de exemplu, următoarea defalcare: 63% - clădire, 20% - piscină, 11% - copac, 6% - plajă.
În orașele hotelului este interesant cum arată cameraprin urmare, sunt afișate primele fotografii cu un pat. În hotelurile de plajă, dimpotrivă, piscina și șezlongurile sunt importante. De regulă, în zonele de stațiune numerele sunt destul de rare, iar interiorul camerei este cel mai bine arătat ultimul.
Începând să lucreze cu fotografii utilizând AI,compania a redus costul muncii manuale: personal angajat anterior care a fotografiat în orașe populare și, de asemenea, a crescut conversia cu 12%, în principal datorită experimentelor cu fotografii ale piscinelor din stațiunile de pe plajă.
Cum AI ajută la crearea unor site-uri frumoase cu designerul Weblium
Creatorul de site-uri Weblium folosește AIDesign Supervisor, care urmărește activitățile de creare a site-ului web ale utilizatorului în timp real și identifică erorile de proiectare, corectându-le din mers.
Pentru că întregul proiect folosește o stivă de produseGoogle, apoi dezvoltatorii au folosit Google Cloud AI pentru a implementa această sarcină. Cea mai dificilă sarcină a fost să învețe rețeaua neuronală să vadă problemele de design cu utilizarea incorectă a culorilor, perechilor de fonturi și altele asemenea.
Pentru a obține un set de date suficient de mare,Dezvoltatorii au instruit modelul pe un set de date cu 30 de milioane de soluții de proiectare preluate de la resursele lider Behance și Dribbble. Structurile site-urilor și elementelor au fost recunoscute folosind API-ul Cloud Vision. Acest lucru ne-a permis să facem un „salt cuantic” în obținerea preciziei AI Design Supervisor.
Nu ne putem lăuda încă cu AI DesignSupervizorul funcționează perfect, dar poate fi deja utilizat cu precizie ca punct principal de diferențiere față de concurenți. Utilizatorii scriu în mod constant faptul că transformarea unui site în altul pe mută generează un efect wow chiar și atunci când AI Design Supervisor este folosit în mod repetat.
David Brown, fondatorul Weblium
În același timp, Weblium lucrează ladetermină contextual conținutul pe care utilizatorul îl contribuie la site-uri, îi înțelege sarcinile și îi oferă cele mai relevante blocuri la construirea site-ului. Pentru a face acest lucru, dezvoltatorii folosesc API-ul Cloud Natural Language.
Și cea mai recentă dezvoltare, foarte importantă înperspectivă - interfețe vocale. Weblium AI Lab prototipuriază controlul vocal al constructorului site-ului folosind biblioteca cloud-to-text. Ideea finală este că utilizatorul poate pune o sarcină tehnică într-o voce și cu cuvinte destul de simple, de exemplu: "Vreau un site modern funcțional pentru spălarea mașinilor mele". Și ca rezultat al acestui TK, veți obține un site decent.
Cum se utilizează AI-urile Sephora și Lamoda
Platforma de personalizare a Dynamic Yield ajută partenerii să îmbunătățească experiența clienților. Este folosit de branduri renumite precum Sephora și Lamoda.
Randamentul dinamic vă poate segmenta publicul,selectați produse și conținut personalizat. Platforma funcționează pe web, pe dispozitive mobile și poate fi folosită pentru a trimite buletine informative și a plasa reclame. Oferă recomandări personalizate utilizatorilor pe toate canalele de comunicare.
Sistem de personalizare testat Sephorarecomandări în opt magazine online din Asia. În fiecare dintre ele au fost selectate pentru utilizatori produse recomandate, ghidate de trei strategii: produse similare, produse conexe și recomandări automate.
Până la introducerea AI, alegerea finalăProdusele care vor fi afișate utilizatorului au fost realizate în funcție de țară și KPI. Acum sunt afișate în funcție de ce produse a adăugat utilizatorul în coș și pe care le-a achiziționat în cele din urmă.
Datorită acestei abordări, CTR a crescut cu 4%.Și fiecare dolar cheltuit pentru utilizare, Dynamic Yield a câștigat venituri de 6,5 dolari.
Anterior, Lamoda segmenta utilizatorii dupălocația și îmbrăcămintea recomandată adecvată condițiilor meteo. Acum, recomandările se bazează nu numai pe geografic, ci și pe istoricul achizițiilor, comportamentul utilizatorilor, mărcile și produsele preferate.
Lamoda a împărțit utilizatorii cu 160microsegmente și cupoane personalizate pregătite pentru fiecare segment. Comparativ cu campania de reducere anterioară, aceasta a sporit conversia, venitul mediu pe vizitator și venitul pe sesiune.
Lamoda a lansat bannere personale pe careau fost afișate haine și accesorii de culoarea pe care utilizatorul a preferat-o în timpul căutării. Făcând clic pe banner, utilizatorul a văzut haine de culoarea sa preferată, sortate în ordinea pe care o preferă de obicei atunci când caută.
Datorită utilizării AI, Lamoda a crescut veniturile pe sesiune cu 8% șiprofitul brut a crescut cu 15 milioane de dolari.
Soluții gata, efect rapid.
Exemple: Aviasales, Weblium, Sephora și Lamodademonstrează că utilizarea inteligenței artificiale ajută companiile să crească semnificativ, uneori într-un timp scurt: de la câteva luni la un an. Mai mult, unii indicatori nu ar fi fost niciodată îmbunătățiți fără introducerea AI.
Puteți începe să experimentați cu AIrapid. În stadiul inițial, cel mai probabil, puterea dezvoltatorilor pe care îi aveți deja va fi suficientă. Căutați în GitHub dezvoltări care pot fi personalizate pentru compania dvs., vedeți dacă folosirea unui produs terță parte complet disponibil ar fi rentabil și încercați să implementați măcar o idee mică pentru a vedea rezultatele. Cu siguranță te vor impresiona atât de mult încât vei continua să experimentezi cu AI.