ปัญญาประดิษฐ์จะช่วยให้ บริษัท อินเทอร์เน็ตเติบโตอย่างไร

วิธีการเริ่มใช้ปัญญาประดิษฐ์

ดูเหมือนว่า AI จะเป็นเรื่องยากมากและในบริษัทเล็กๆ

หรือสตาร์ทอัพเทคโนโลยีดังกล่าวจะไม่ถูกนำไปใช้เพราะมีทรัพยากรและความรู้ไม่เพียงพอ

แต่มันก็ไม่จำเป็นเสมอไปที่จะแต่งเรื่องที่ยากด้วยตัวเอง บริษัท ขนาดใหญ่ได้คิดค้นทุกอย่างแล้วและเปิดให้เข้าถึงได้บน GitHub คุณสามารถค้นหาเครือข่ายประสาทและห้องสมุดอัจฉริยะได้ที่นั่น สำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์นี่เป็นโอกาสที่ดีในการลองสิ่งใหม่ ๆ

ที่ Aviasales มีการคิดค้นโซลูชันมากมายที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี AI ในระหว่างแฮ็กกาธอนภายใน

Hackathonเป็นการแข่งขันระหว่างนักพัฒนาเมื่อจำเป็นต้องแก้ไขปัญหาบางอย่างในเวลาอันสั้น เช่น 48 ชั่วโมง โดยปกติแล้วในช่วงเวลานี้มันเป็นไปไม่ได้ที่จะสร้างบางสิ่งตั้งแต่เริ่มต้นดังนั้นจึงใช้วิธีแก้ปัญหาสำเร็จรูป

สิ่งที่สำคัญที่สุด - การทดลองอย่างรวดเร็วด้วยเทคโนโลยีสำเร็จรูปมักจะให้ผลลัพธ์ที่ดีไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มขึ้นของการแปลง

"ท่านศาสดา" ทำนายว่าเมื่อไหร่ที่จะซื้อตั๋ว

ในช่วงแฮ็กกาธอนครั้งหนึ่ง มีสมมติฐานปรากฏว่ามีการเชื่อมต่อระหว่างเวลาก่อนออกเดินทางและวันที่คุณเริ่มต้นการเดินทาง- มีการวิเคราะห์จำนวนมากข้อมูลที่มีโครงสร้างที่สั่งสมมายาวนานกว่า 11 ปีของการดำเนินงานบริการ Aviasales สามารถพิสูจน์ได้ว่าสมมติฐานนั้นถูกต้อง นี่คือลักษณะที่บริการศาสดาปรากฏขึ้นซึ่งคาดการณ์ช่วงเวลาที่ดีที่สุดในการซื้อตั๋วโดยมีข้อผิดพลาด 10%

ด้วยบริการใหม่นี้ บริษัทจึงเริ่มประหยัดโดยรับข้อมูลจากบุคคลที่สามและสามารถแทรกราคาลงในปฏิทินสำหรับวันที่และจุดหมายปลายทางที่ไม่มีข้อมูลจริง - มีข้อผิดพลาดเล็กน้อยพระศาสดาจะช่วยค้นหาราคาล่วงหน้า

“พระศาสดา” ให้คำแนะนำนักเดินทางเกี่ยวกับเวลาในการค้นหาตั๋ว: “ซื้อเลย” หรือ “รอสักครู่” นอกจากคำค้นหาแล้ว ยังมีกราฟแสดงพฤติกรรมของราคาตามการคาดการณ์ของบริษัทอีกด้วย

AI เลือกผู้ขายตั๋วที่ดีที่สุด

ในการค้นหาข้อมูล Aviasales จะมีสำนักงานขายตั๋ว 200 แห่งและ 728 สายการบิน เป็นที่ชัดเจนว่าในสถานที่แรกเสมอตั๋วที่มีราคาต่ำสุด แต่ตั๋วสามารถมีผู้ขายหลายคนและบางครั้งก็มีมูลค่าเท่ากัน แล้วคำถามก็เกิดขึ้นใครควรจะไปข้างหน้าบ้าง

ปุ่มสีเหลือง "ซื้อ" - นี่เป็นที่แรกในบรรดาผู้ขาย. ภายใต้ปุ่มรายการของหน่วยงานและเป็นสายการบินที่คุณสามารถซื้อตั๋วได้ในราคาเดียวกันหรือแพงกว่า ในการพิจารณาว่าจะใส่ใครลงไปบนปุ่มวิเศษนั้นจะต้องคำนึงถึงปัจจัยสองประการ ได้แก่ ค่าคอมมิชชั่นที่พันธมิตรจ่ายสำหรับตั๋วที่ขายและการแปลงจากการไปยังไซต์ของผู้ขายเป็นการซื้อ นั่นคือปัจจัยที่คำนึงถึงความสนใจของทั้งสองฝ่าย - การค้นหาเมตาและความสะดวกสบายของนักเดินทาง

ข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับปัจจัยทั้งสองจะถูกบันทึกไว้ในตาราง ข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาเนื่องจากผู้ขายกำลังทำงานเพื่อปรับปรุงเว็บไซต์ของตน มีการตัดสินใจที่จะทำให้กระบวนการนี้เป็นอัตโนมัติเพื่อไม่ให้ใส่ตัวเลขลงในตารางด้วยตนเอง ดังนั้นใน 5% ของกรณีที่ปุ่ม "ซื้อ" ผู้ขายจะไม่ได้ราคาต่ำสุดเพื่อดูว่าผู้ใช้จะไปที่เว็บไซต์ของเขาและซื้อตั๋วเป็นเปอร์เซ็นต์ ดังนั้นพารามิเตอร์จะคำนวณใหม่ตลอดเวลาระบบได้รับการฝึกอบรมบนพื้นฐานของข้อมูลที่ได้รับและเลือกทางออกที่ดีที่สุด

AI เลือกรูปภาพตามคำอธิบายของโรงแรม

หากการเลือกผลิตภัณฑ์หรือบริการเกี่ยวข้องกับคุณภาพรูปถ่ายและมีจำนวนมาก - การเลือกรูปภาพด้วยตนเองนั้นไม่มีเหตุผล ต้องการเอไอ ปัญหาคือพันธมิตรแต่ละรายส่งรูปถ่ายของโรงแรมไปที่ฝ่ายบริการของโรงแรม Aviasales และพันธมิตรก็ไม่ใช่เครือยักษ์ใหญ่เช่น Hilton หรือ Marriott เสมอไป บางครั้งเขาก็เป็นเจ้าของเกสต์เฮาส์เล็กๆ ในไครเมีย ซึ่งถ่ายรูปห้องต่างๆ ด้วยโทรศัพท์ของเขา

ในการวิเคราะห์ภาพถ่าย คุณต้องมี AI ซึ่งตระหนักถึงคุณภาพและกำหนดลำดับที่จะแสดงภาพ พบวิธีแก้ปัญหาในโครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับการฝึกอบรมหนึ่งเดียวซึ่งสามารถระบุตำแหน่งได้ ตัวอย่างเช่น ผลลัพธ์คือรายละเอียดต่อไปนี้: 63% - อาคาร, 20% - สระว่ายน้ำ, 11% - ต้นไม้, 6% - ชายหาด

ในโรงแรมในเมืองเป็นที่น่าสนใจว่าห้องมีลักษณะอย่างไรดังนั้นภาพถ่ายที่มีเตียงจะปรากฏก่อน ในโรงแรมชายหาดตรงกันข้ามสระว่ายน้ำและเตียงอาบแดดมีความสำคัญ ตามกฎแล้วในพื้นที่รีสอร์ทตัวเลขค่อนข้างหายากและการตกแต่งภายในของห้องจะแสดงได้ดีที่สุด

เริ่มทำงานกับภาพถ่ายโดยใช้ AIบริษัท ได้ลดค่าใช้จ่ายของการใช้แรงงาน: ก่อนหน้านี้จ้างฟรีแลนซ์ที่ถ่ายภาพในเมืองยอดนิยมและเพิ่มการแปลง 12% ส่วนใหญ่เนื่องจากการทดลองกับรูปถ่ายของสระว่ายน้ำที่ชายหาด

AI ช่วยสร้างเว็บไซต์ที่สวยงามด้วย Weblium ดีไซเนอร์ได้อย่างไร

เครื่องมือสร้างเว็บไซต์ Weblium ใช้ AIDesign Supervisor ซึ่งติดตามกิจกรรมการสร้างเว็บไซต์ของผู้ใช้แบบเรียลไทม์ และระบุข้อผิดพลาดในการออกแบบ และแก้ไขได้ทันที

เนื่องจากทั้งโปรเจ็กต์ใช้สแต็กผลิตภัณฑ์Google จากนั้นนักพัฒนาก็ใช้ Google Cloud AI เพื่อดำเนินงานนี้ งานที่ยากที่สุดคือการสอนโครงข่ายประสาทเทียมให้มองเห็นปัญหาการออกแบบโดยใช้สี คู่แบบอักษร และอื่นๆ ที่คล้ายคลึงกันอย่างไม่ถูกต้อง

เพื่อให้ได้ชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่เพียงพอนักพัฒนาได้ฝึกฝนโมเดลบนชุดข้อมูลด้วยโซลูชันการออกแบบ 30 ล้านรายการที่นำมาจากแหล่งข้อมูลชั้นนำ Behance และ Dribbble โครงสร้างของไซต์และองค์ประกอบได้รับการยอมรับโดยใช้ Cloud Vision API สิ่งนี้ช่วยให้เราสามารถ "ก้าวกระโดดควอนตัม" ในการบรรลุความแม่นยำของ AI Design Supervisor

เรายังไม่สามารถอวดว่า AI Designหัวหน้างานทำงานได้อย่างไร้ที่ติ แต่สามารถใช้งานได้อย่างถูกต้องเป็นจุดหลักของความแตกต่างจากคู่แข่ง ผู้ใช้งานเขียนอยู่เสมอว่าการเปลี่ยนไซต์หนึ่งให้กลายเป็นเว็บไซต์อื่นได้อย่างคงเส้นคงวาทำให้เกิดผลกระทบว้าวแม้เมื่อใช้ AI Design Supervisor ซ้ำ

เดวิด บราวน์ ผู้ก่อตั้ง Weblium

ในขณะเดียวกัน Weblium ก็กำลังทำงานเพื่อกำหนดเนื้อหาที่ผู้ใช้มีส่วนร่วมในไซต์ตามบริบท ทำความเข้าใจงานของเขา และเสนอบล็อกที่เกี่ยวข้องมากที่สุดแก่เขาเมื่อสร้างไซต์ ในการดำเนินการนี้ นักพัฒนาจะใช้ Cloud Natural Language API

และการพัฒนาล่าสุดสำคัญมากค่ะเปอร์สเปคทีฟ - อินเตอร์เฟสเสียง ต้นแบบ Weblium AI Lab ควบคุมเสียงของเครื่องมือสร้างไซต์โดยใช้ห้องสมุด Cloud Speech-to-Text แนวคิดสุดท้ายคือผู้ใช้สามารถใส่งานทางเทคนิคด้วยเสียงและพูดง่าย ๆ เช่น:“ ฉันต้องการไซต์ที่ทันสมัยสำหรับการล้างรถของฉัน” และเนื่องจาก TK นี้คุณจะได้รับเว็บไซต์ที่เหมาะสม

วิธีใช้งาน Sephora และ Lamoda AIs

แพลตฟอร์มส่วนบุคคลของ Dynamic Yield ช่วยให้พันธมิตรปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ถูกใช้โดยแบรนด์ดังเช่น Sephora และ Lamoda

อัตราผลตอบแทนแบบไดนามิกสามารถแบ่งกลุ่มผู้ชมของคุณได้เลือกผลิตภัณฑ์และเนื้อหาส่วนบุคคล แพลตฟอร์มนี้ทำงานบนเว็บ บนอุปกรณ์เคลื่อนที่ และสามารถใช้เพื่อส่งจดหมายข่าวและลงโฆษณาได้ โดยให้คำแนะนำส่วนบุคคลแก่ผู้ใช้ในทุกช่องทางการสื่อสาร

Sephora ทดสอบระบบการตั้งค่าส่วนบุคคลคำแนะนำในร้านค้าออนไลน์แปดแห่งในเอเชีย ในแต่ละผลิตภัณฑ์ มีการเลือกผลิตภัณฑ์ที่แนะนำสำหรับผู้ใช้ โดยมีกลยุทธ์ 3 ประการ ได้แก่ ผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกัน ผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง และคำแนะนำอัตโนมัติ

จนกระทั่งมีการนำ AI เข้ามาเป็นทางเลือกสุดท้ายผลิตภัณฑ์ที่จะแสดงต่อผู้ใช้นั้นขึ้นอยู่กับประเทศและ KPI ตอนนี้จะแสดงโดยขึ้นอยู่กับผลิตภัณฑ์ที่ผู้ใช้เพิ่มลงในรถเข็นและสินค้าใดที่เขาซื้อในที่สุด

ด้วยวิธีนี้ CTR เพิ่มขึ้น 4%และทุกดอลลาร์ที่ใช้ไปกับการใช้งาน Dynamic Yield จะได้รับรายได้ $ 6.5

ก่อนหน้านี้ Lamoda แบ่งกลุ่มผู้ใช้ตามสถานที่และเสื้อผ้าที่แนะนำเหมาะสมกับสภาพอากาศ ตอนนี้คำแนะนำไม่ได้ขึ้นอยู่กับภูมิศาสตร์เท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับประวัติการซื้อ พฤติกรรมผู้ใช้ แบรนด์และผลิตภัณฑ์ที่ต้องการอีกด้วย

Lamoda แบ่งผู้ใช้เป็น 160 คนmicrosegments และคูปองส่วนบุคคลที่เตรียมไว้สำหรับแต่ละส่วน เมื่อเทียบกับแคมเปญส่วนลดก่อนหน้านี้มีการแปลงเพิ่มขึ้นรายได้เฉลี่ยต่อผู้เข้าชมและรายได้ต่อเซสชัน

Lamoda เปิดตัวแบนเนอร์ส่วนตัวซึ่งเสื้อผ้าและเครื่องประดับที่มีสีที่ผู้ใช้ต้องการระหว่างการค้นหาจะปรากฏขึ้น เมื่อคลิกที่แบนเนอร์ ผู้ใช้จะเห็นเสื้อผ้าที่มีสีโปรด โดยเรียงลำดับตามที่เขามักจะชอบเมื่อค้นหา

ด้วยการใช้ AI ทำให้ Lamoda เพิ่มรายได้ต่อเซสชันขึ้น 8% และกำไรขั้นต้นเพิ่มขึ้น 15 ล้านดอลลาร์.

การแก้ปัญหาพร้อมผลด่วน

ตัวอย่าง: Aviasales, Weblium, Sephora และ Lamodaพิสูจน์ว่าการใช้ปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้บริษัทต่างๆ เติบโตอย่างมีนัยสำคัญ บางครั้งในระยะเวลาอันสั้น จากหลายเดือนถึงหนึ่งปี ยิ่งไปกว่านั้น ตัวบ่งชี้บางตัวจะไม่มีวันได้รับการปรับปรุงหากไม่มีการนำ AI มาใช้

คุณสามารถเริ่มทดลองกับ AI ได้เร็ว. ในระยะเริ่มแรก เป็นไปได้มากว่าจุดแข็งของนักพัฒนาที่คุณมีอยู่แล้วจะเพียงพอ ค้นหา GitHub เพื่อดูการพัฒนาที่สามารถปรับแต่งสำหรับบริษัทของคุณได้ ดูว่าการใช้ผลิตภัณฑ์ของบริษัทอื่นที่มีจำหน่ายทั่วไปจะคุ้มค่าหรือไม่ และลองใช้แนวคิดเล็กๆ น้อยๆ อย่างน้อยเพื่อดูผลลัพธ์ แน่นอนว่าพวกเขาจะทำให้คุณประทับใจมากจนคุณจะทดลองกับ AI ต่อไป