Костяк нашей компании - выпускники факультета информационной безопасности НИЯУ МИФИ. Шесть лет мы занимались защитой информации и анализом данных в университете, а теперь автоматизируем российский бизнес. Успели принять участие в проектах, связанных с Национальной биометрической системой, системой контроля бодрствования операторов и анализа багажа на рентгеновских снимках. Все эти системы активно развиваются, пилотируются в регионах страны и поддерживаются нашими специалистами на разных уровнях.
Основная наша работа - разработка, интеграция и поддержка проектов в области искусственного интеллекта.
В интернете можно найти сотни статей про ИИ. Но нынешние возможности этой технологии сильно преувеличены СМИ, которые любое "чудо" отождествляют с искусственным интеллектом.
Особенно популярным направлением для внедрения в бизнес является компьютерное зрение. Специально разработанные алгоритмы, в основе которых лежат искусственные нейронные сети, "обучившиеся" на тысячах, а то и на сотнях тысяч изображений. Такие системы помогают с помощью камер видеонаблюдения автоматизировать рутинные процессы, повышать уровень безопасности объектов или лояльность посетителей (в зависимости от основной сферы деятельности и потребностей клиента). Разработкой таких автоматизированных систем и занимается большинство наших коллег, гордо называющих себя data scientist'ами.
Каналы привлечения клиентов
Для того, чтобы передать основные боли, связанные с превращением запросов в успешную сделку нужно сказать о способах привлечения самих заявок, которые мы используем.
А каким образом компания без имени и знакомств в отрасли может привлечь внимание? Для того, чтобы люди могли найти о нас хоть какую-то информацию, первым делом был создан сайт, который претерпел уже три этапа глобальных изменений. Вот один из более ранних вариантов:
Примерно столько же итераций происходило и с визитками, ведь они должны соответствовать стилю интернет-ресурса, а главное быть запоминающимися.
Вернемся к способам привлечения: после сайта была настроена реклама в интернете - это наш первый канал, digital marketing. Визитки для личных встреч - второй, используемый нами способ для привлечения внимания. И ниже приведен еще один способ, о работоспособности которого никто и не догадывался.
Диджитал маркетинг
Несколько лет назад, когда мы только начали экспериментировать с интернет-рекламой, запросов в сети интернет по отрасли было в разы меньше чем сегодня. Часто при общении по телефону приходилось слышать удивление клиентов: «Нашли только вашу компанию по запросам видеоаналитики/систем распознавания, а вы действительно этим занимаетесь?». На тот момент, мы, полные уверенности, что вот сейчас и пойдет поток заказов, начали активнее развивать данное направление: контекстная, поисковая реклама, разные комбинации предложений и формулировок в объявлениях. Но радоваться было рано. Поток действительно пошел, но "качество" приходящих заявок оставляло желать лучшего. В сухом остатке первого года запуска - перед глазами разочарование, потраченный рекламный бюджет и горы проработанных КП (коммерческих предложений) без доведения до подписания. Ниже приведен скриншот с количеством переходов по разным типам рекламных кампаний. В настоящее время Яндекс оценивает рекламный кабинет на 8,50 баллов: в каждой группе объявление не более 10-15 ключевых слов, каждое объявление имеет автоматические шаблоны для подстановки в них части ключевых фраз, что повышает конверсию при поиске. Также со временем перестали показывать объявления в выходные дни, что позволило значительно сэкономить рекламный бюджет при том же объеме заявок.
Конечно, со временем мы научились чувствовать интерес и оценивать перспективность запросов, находясь на берегу, что позволило совершать долгожданные превращения в клиенты по одному в два-три месяца (в зависимости от сезона) из двадцати приходящих в среднем за период. Но тем не менее, процесс оказался в разы сложнее, чем кто-либо предполагал.
Сарафанное радио
Один из наиболее эффективных способов привлечения запросов с учетом соотношения затрат к результату - личное общение с представителями отрасли. Стоит достичь достойных метрик - показателей качества при выполнении проекта и коллеги начнут делиться успехами с партнерами, упоминать о компании. В России рынок искусственного интеллекта только развивается, все активно общаются между собой, что помогает обзавестись нужными знакомствами. В процессе общения нам удалось выделить тезисы, которые представляют реальную ценность для заказчика: Экспертность - выбор лучшего подхода для реализации задачи на основе уже имеющегося бэкграунда; Гибкость - элемент Scrum'a, ставящий пожелания клиента выше подписанного ТЗ (Сколько не детализировали, в процессе работы отдельные функции продукта деформируются и преобразуются в более полезные); Взгляд со стороны - помощь в формировании видения конечного продукта и повышении его полезности;
Не все понимают особенности данной сферы при формировании запросов на проработку проектов. Из-за чего в процессе переговоров приходится выявлять конечную выгоду и основную ценность от внедрения конкретного решения для бизнеса. Будь это даже уже обыденная система распознавания лиц или автомобильных номеров. Другими словами, люди часто пытаются решать не ту задачу.
Внимание - резюме: "Находитесь в поиске?"
В самом начале работы компании у нас с товарищами были размещены резюме с опытом работы в сфере Computer Vision и на какое-то время мы вовсе забыли об этом. Тем временем интерес к специалистам данной отрасли активно повышался. Однажды, просмотрев почту, увидел ряд запросов не от рекрутеров, а от представителей малого бизнеса, небольших стартапов, которые самостоятельно пытаются собрать команду по разработке в сфере ИИ. Было большим удивлением, что через объявления о поиске работы можно заключить контракт длительностью в несколько лет на целую команду разработки. И это действительно работало, да, тут нет системности и трудно прогнозировать объем запросов, но в качестве дополнительного канал привлечения - найденный способ себя отлично зарекомендовал.
Также, по мере развития, мы начинали пробовать и другие способы привлечения, "работа под прикрытием" был одним из таких заходов. Если интересно узнать подробнее или в случае возникновения иных вопросов, буду рад общению, например, в телеграме - @youngeeks.
Цикл сделки, как камень преткновения в b2b
Рассмотрим один из запросов, с которым обратились к нам коллеги несколько лет назад. Хотя сейчас он неактуален и никаких соглашений о неразглашении у нас подписано не было, тем не менее обезличим данные, оставив лишь описание кейса с нашими комментариями.
На формализацию задачи и выявление болей в данной ситуации ушло: 9 рабочих дней с учетом пауз между ответами и калибровкой итоговой цели.
Следующим этапом было утверждение используемых методов, в ряде случаев он является опциональным, но тут нас очень просили согласовать и этот пункт. Компания задумывалась о стоимости владения продуктом и дальнейшей его самостоятельной поддержки. Еще + 7 рабочих дней и мы всё зафиксировали:
Далее мы начали рассчитывать сроки реализации проекта, +2 дня с нашей стороны и +6 дней на согласование со стороны заказчика.
Описанный запрос является узкоспециализированным, необходима работа с уникальными данными, сбором которых также приходится заниматься в процессе выполнения аналогичных кейсов. Касательно данной задачи, то в конечном итоге она не запустилась по ряду причин, в том числе и из-за длительных сроков проработки проекта. И это далеко не предел при детализации схожих отраслевых запросов. Чтобы сократить риски незапуска трудоемких исследовательских проектов мы стали разбивать работы на несколько этапов, которые продвинут нас вперед на пути к заключению сделки. Для начала мы заключаем договор на разработку технического задания - выделяем ценности продукта, формируем функциональное описание и особенности эксплуатации. Следующим этапом реализуем пилотный проект и запускаем его в боевых условиях для объективного тестирования и калибровки вместе с заказчиком. И финальным этапом является улучшение качества распознавания, для этого обычно приходится собирать и размечать большой объем данных или придумывать способы искусственной генерации таковых. Вот так, например, может выглядеть процесс разметки уникальных данных специалистами:
В процессе проработки проекта и выявляется подлинность интереса заказчика к внедрению системы искусственного интеллекта в свой бизнес: мы видим реальны ли потребности и помогаем компаниям функционировать оптимальнее. Мы понимаем, что наши предложения иногда сложно внедрять. Поэтому мы предпочитаем начинать работу с небольших пилотных проектов.
Заключение
Соберем сложности превращений воедино и опишем используемые нами пути их преодоления:
- Раздутые описания возможностей ИИ обывателями: описание реальных кейсов на сайте и при личных встречах;
- Непонимание, какие решения и для чего могут быть полезны бизнесу: демонстрация уже работающих продуктов, пилотных проектов;
- Отсутствие знаний о процессе внедрения ИИ: личные встречи с погружением в сферу, тезисные презентации экспертов;
- Длительный цикл согласования: разделение на отдельные законченные этапы, которые имеют ценность для заказчика.
Мы верим во всё более глубокую имплементацию искусственного интеллекта в процессы компаний. Будем рады видеть у себя в офисе для демонстрации возможностей ИИ и более глубокого погружения в сферу. Ведь постепенно возможности ИИ расширяются, что позволяет решать более сложные задачи, достигая поставленные KPI. Запросы становятся осмысленнее и интерес к компьютерному зрению начинает подкрепляться и знаниями благодаря появлению обучающих материалов и статей, написанных доступным языком. Надеюсь, что описанная выше информация оказалась хоть сколько-нибудь полезной и поможет выбрать оптимальный путь при работе с инновационными проектами, сэкономить время, деньги и энергию!
