В нашей стране всегда имели склонность полагаться на интуицию, особенно когда дело касается бизнеса. Ситуация изменилась, и теперь данные играют ключевую роль, заменяя предположения так же, как смартфоны вытеснили стационарные телефоны. Давайте разберемся, как нейронные сети и большие данные превращают аналитику в мощное орудие для предпринимателей.
Подпишись на наш телеграм, чтобы быть в курсе событий: https://t.me/astralot_ai
Одним из злейших врагов бизнес-интуиции является подход, основанный на данных. Это значит, что решения больше не принимаются исходя из привычки или «потому что так всегда было», а основываются на реальных данных, алгоритмах и аналитических графиках. Как говорится в одном известном анекдоте про дизайнера: «Я не выбираю цвета, я их вычисляю».
Существуют реальные проблемы, вредящие бизнесу, например:
- Рекламные бюджеты теряются из-за неверных предположений о целевой аудитории.
- Производственные процессы останавливаются из-за неверных прогнозов спроса.
- Логистика сталкивается с проблемами, вызванными человеческим фактором.
И именно здесь на помощь приходит сочетание больших данных и искусственного интеллекта. Давайте подробнее рассмотрим, как это работает.
Основные элементы аналитики нового поколения
Представьте себе трёхногого зверя, на котором держится современная аналитика:
- Первая нога — это данные, собранные из различных источников, таких как CRM-системы, социальные сети и IoT-датчики на производстве.
- Вторая нога — нейронные сети, которые способны выявлять закономерности в данных, даже когда человек видит лишь хаос.
- Третья нога — это системы визуализации, которые помогают преобразовать гигабайты информации в понятные графики и диаграммы.
Существуют современные платформы ИИ, такие как решения от Unite.AI, которые могут выполнять задачи, которые ещё вчера казались фантастикой:
- Прогнозировать уход клиентов за 30 дней до того, как это произойдет.
- Оптимизировать ценообразование в реальном времени.
- Моделировать последствия бизнес-решений до их принятия.
Примеры успешного применения ИИ в бизнесе
Рассмотрим несколько примеров того, как ИИ и большие данные меняют различные сферы бизнеса.
Ритейл
В ритейле нейросети анализируют видео с CCTV-камер и данные с касс, чтобы понять, какой товар чаще берут правой или левой рукой. Этот неожиданный подход позволяет размещать товары на полках более эффективно и, как результат, увеличивать продажи.
Банковская сфера
В банковском секторе алгоритмы машинного обучения помогают выявлять мошенников. Они оценивают более 150 параметров одновременно, включая время суток и скорость ввода CVC-кода.
Производственные процессы
На производственных заводах ИИ способен предсказывать поломки оборудования, анализируя вибрации и звуки. Он работает так же, как опытный механик, только без необходимости отдыхать или перекуривать.
Почему это не просто мода
Есть три ключевых аспекта, способствующих эффективности использования ИИ в бизнесе:
- Скорость — данные анализируются за считанные минуты вместо нескольких недель.
- Точность — погрешность прогнозов составляет 2-3%, в то время как у человека этот показатель может достигать 15-20%.
- Масштаб — возможность обрабатывать миллионы событий одновременно.
Как утверждает исследование BigData от Beeline, современные системы поддержки решений уже умеют предлагать готовые действия — человеку остается лишь выбирать.
Как внедрять анализ данных в бизнес
Если вы хотите перейти к data-driven подходу, приведем несколько полезных советов.
1. Собирайте данные без колебаний
Начните собирать данные с того, что доступно. Даже если вы не понимаете, для чего они понадобятся, помните, что данные, как хорошее вино, с возрастом только приобретают ценность. Вот несколько пошаговых действий:
- Подключите Google Analytics к своему интернет-сайту.
- Внедрите сквозную аналитику в вашу CRM-систему.
- Записывайте все обращения клиентов, даже те, которые проходят через мессенджеры.
2. Выберите подходящие инструменты
Для начала вам понадобятся правильные инструменты. Они могут быть такими:
- Power BI для визуализации данных.
- Python с библиотеками типа Pandas для анализа данных.
- Готовые облачные сервисы ИИ, например, от Яндекса или Сбера.
3. Фокусируйтесь на конкретных задачах
Не стремитесь сразу предсказать обстановку на рынке криптовалют. Сосредоточьтесь на более конкретных, осязаемых вопросах:
- Почему клиенты уходят после второго заказа?
- Какие фразы в чатах с поддержкой предвещают, что покупка будет отменена?
- В какое время суток менеджеры работают наиболее эффективно?
Будущее, которое уже здесь
Согласно прогнозам, важно понимать, что аналитика в будущем будет:
- Автономной — системы смогут предлагать решения самостоятельно, без запросов.
- Предсказательной — как метеопрогноз, но для бизнес-процессов.
- Интегрированной — объединит данные от поставщиков до конечных покупателей.
Сегодня нейросети, как GPT-4, уже способны создавать аналитические отчеты лучше, чем начинающие стажеры. А в скором будущем они могут заменить целые аналитические отделы.
Вопрос не в том, стоит ли внедрять ИИ-аналитику, а в том, насколько быстро ваши конкуренты это сделают.
Подпишись на канал: https://t.me/astralot_ai
Больше информации в блоге: https://blog.astralot.ru
Наш сайт: https://astralot.ru
