Роботехника пока что не может полностью повторить поведение человека даже в текстовых сообщения, хотя они очень стараются. Но всё есть сфера для уместного применения искусственного интеллекта.
Робот, не сможет красиво рассказать о каком – либо продукте или просто провести разговор, но зато они облегчают жизнь, когда подбирают конкретный продукт для данного клиента. После чего остаётся только позвонить человеку и завершить продажу.
Каким способом соединить покупателей и продукты бизнеса?
Подбираем правильный инструмент искусственного интеллекта. Робот не может продать продукт без существующей базы клиентов, с помощью которой, он будет выполнять свою работу. Когда сформированная база, нужно понять, какой продукт и кому стоит предлагать. В этом и заключается работа искусственного интеллекта. Взяв за основу прошлые данные, он строит соответствующую модель, ГД показано, кто и что покупал. После чего покупатели, которые еще не приобретали этот продукт строятся в модели, и затем она предсказывает все, кто бы мог купить данный продукт.
Эта система не является удобной для всех сфер деятельности. Например, если это банк где продуктов не так уж и много – несколько видов карт и 15 -20 кредитов и депозитов, то её применить можно. А если это огромный онлайн магазин или онлайн кинотеатр, проанализировать каждый продукт будет очень сложно и займет длительное время. Именно здесь уместна рекомендательная система.
В рекомендательной системе выстраивается матрица "продукты – клиенты". Главным плюсом этой системы является то, что для каждого из потребителей продукт, который он вероятнее всего приобретет, считается автоматически.
Допустим, что у компании есть свои активные и пассивные клиенты. Активные, это те, кого мы привлекаем сами путём звонков, сообщений, писем на электронку. А пассивные – это те, кто пришли к нам сами. Модель, которая строится под каждый продукт, будет постоянно уменьшать число потребителей для предложения, и будет отбирать только тех, кому бы этот продукт был интересен. То есть, когда приходит пассивный клиент, показывать ему нечего, а рекомендательная система рассчитана на предложения для каждого из клиентов. В этом случае существует проблема.
Если бы введён новый продукт, который срочно нужно продать, рекомендательная система не сможет ничем нам помочь. Она не рассчитана продавать именно тот продукт, который мы должны продать. Поэтому в такой ситуации данная система не эффективна.
В продажах, где в основе лежит Big data приветствуются оба метода модель, чтобы ограничить набор продуктов и рекомендательная система, для общего набора продуктов.
Подписывайтесь на канал, и будьте всегда на шаг впереди конкурентов!
Читайте также: Создан самый маленький термометр в мире сделали из ДНК