Человек + машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта

Искусственный интеллект в продажах и маркетинге

Широкая доступность данных, миграция продаж и продвижения товара в интернет означают, что искусственный интеллект становится чрезвычайно важным инструментом для разработки новых стратегий продаж.

• State Farm комбинирует оценку мастерства водителя с его биометрическими данными (характеризующими эмоциональное состояние), получаемыми при помощи датчиков и камер. Это помогает компании точнее выставлять оценки в соответствии с реальным риском и фактическим уровнем безопасности[83].

• GlaxoSmithKline использует платформу Watson Ads от IBM для создания интерактивной онлайн-рекламы. Пользователь, который увидел рекламу, может задавать ей вопросы голосом или через систему распознавания текста[84]

.

• Google использует искусственный интеллект для анализа миллионов сигналов с целью определить оптимальную стоимость рекламы на AdWords и DoubleClick Search, максимально используя свои маркетинговые инструменты[85].

Другие варианты применения искусственного интеллекта в продажах и маркетинге могут показаться не столь впечатляющими, однако их эффект не менее значим. Например, компания-производитель супов Campbell совместно с Ditto Labs задействовала искусственный интеллект для извлечения данных из общения пользователей в социальных сетях. Приложение перебирает и анализирует колоссальные объемы визуальных данных. Пока компания успела испытать эту технологию на своем бренде V8 и, по словам Умана Шаха, глобального директора Campbell по цифровому маркетингу и инновациям, анализ спонтанных и достоверных данных позволил сделать ряд ценных выводов о клиентах[86]

. Искусственный интеллект показывает отличные результаты на любом этапе реализации — продажа конечному покупателю, бизнес, реклама, ценообразование, маркетинг. Подробнее об этом см. врезку «Искусственный интеллект в продажах и маркетинге».

Рабочие места будущего

В этой главе мы говорили о компаниях, которые первыми переосмыслили принципы работы фронт-офиса и взаимодействия с клиентом. Coca-Cola запустила пилотный проект, который может трансформировать весь процесс поставок безалкогольных напитков — установив по всему миру 16 миллионов «умных» холодильников, оснащенных искусственным интеллектом. Это относится к элементу мышление

модели MELDS. Компания Ralph Lauren разработала «умное» зеркало, помогающее покупателю с выбором одежды. Зеркало не просто советует другой цвет или размер, оно собирает информацию о клиентах. Здесь мы видим на практике работу с данными (согласно структуре MELDS), поскольку Ralph Lauren может анализировать собранную информацию и извлекать ценные сведения — например, выявлять такие изделия, которые часто примеряют, но редко покупают. Однако использование умных зеркал, а также «подслушивающих» манекенов и других подобных устройств создает моральную дилемму и нарушает конфиденциальность — с этими проблемами бизнесу еще предстоит разобраться. Вот почему нельзя пренебрегать элементом L — лидерством. По мере развития таких ИИ-систем, как умные зеркала, им потребуется более высокий уровень обучения. И Siri, и Alexa уже достаточно долго учатся у людей, чтобы проявлять сочувствие к клиенту, когда он расстроен, разозлен или нервничает. Вот почему руководители должны уделять внимание элементу S, то есть навыкам, и гарантировать, что в компании найдутся специалисты, способные организовать подобное обучение. Организациям также следует выделять достаточно ресурсов на экспериментирование (еще один элемент MELDS), чтобы, например, находить оптимальный баланс эмоций для таких ботов, как Siri и Alexa.