В 2023 году Google, IBM, Bild и Dukaan заявили, что заменят часть персонала искусственным интеллектом. Заявление коснулось менеджеров продаж рекламы и работников клиентского сервиса, но выглядело достаточно пугающе. Я решила разобраться, рискуют ли CRM-маркетологи попасть под сокращение. Спойлер: бояться нам нечего, но стоит изменить свой подход к работе.
Нейросети, искусственный интеллект и машинное обучение — не одно и то же, хотя тесно связанные понятия. Рассмотрим подробно, что есть что.
Искусственный интеллект, ИИ — общий термин для технологий и методов создания имитации интеллектуальных функций человека. Цель ИИ — создание алгоритмов и систем под умственные задачи, которые обычно решает человек. Пример ИИ в повседневной жизни — навигатор, который подбирает лучший маршрут и находит способ объехать пробки.
Машинное обучение, МО — подраздел ИИ. Машинное обучение используют люди, когда не могут найти точное решение какой-то задачи. И им проще создать механизм, который будет постоянно обучаться и сам придумает метод для поиска нужного решения. Пример МО в обычной жизни: умная колонка, которая запоминает предпочтения каждого из членов семьи. И по голосу определяет, для кого подобрать плейлист.
Нейронные сети — один из способов реализации ИИ, вид машинного обучения. Нейросеть учится на своих прошлых ошибках, каждый раз совершенствуя результат. В отличие от других методов машинного обучения, нейросеть нуждается в постоянной обратной связи от человека. Так она понимает, верно ли решает задачу, и в дальнейшем делает результат точнее. Нейросеть — самая узнаваемая часть ИИ: обработка фото, видео и текста используются повсюду.
Понимание терминов пригодится, если руководство вашей компании объявит о передаче части задач ИИ. Это необязательно сигнал обновлять резюме — возможно, бизнес просто начнёт использовать нейросети для помощи в работе.
Моя коллега Ольга Репина, старший CRM-маркетолог, уже долгое время пользуется нейросетями в своей работе, и недавно была на конференции по теме искусственного интеллекта. Я стараюсь не отставать: регулярно мониторю сервисы на базе ИИ, подбираю для себя инструменты оптимизации. Считаю, это положительно влияет на мою работу и комфорт.
Я работаю с нейросетью в двух направлениях — серьёзном и несерьёзном.
Серьёзное использую для аналитических задач. Например, я знаю, что в базе есть ошибки, но не могу найти самостоятельно. Ускорить эту работу помогает нейросеть.
Допустим, у нас есть клиентская база, которую мы собирали много лет. В ней с большой долей вероятность есть дубли информации. Это происходит, если подписчик сначала оставил данные с ошибкой, а после — правильные. Или несколько раз оставлял данные в разных формах. Всё это добавляется в базу. В итоге мы получаем дубли среди тысяч строк данных. Вручную такое проверить сложно, есть риск что-то пропустить.
Если объём данных большой или нужно сравнить несколько баз и выявить несоответствия, ИИ справится лучше всего. Я пользуюсь возможностями сервисов CDP и коммуникационных платформ с уже вшитыми функциями, которые решают наши задачи. Обращение к ИИ за помощью в таких ситуациях в разы экономит рабочее время и сводит к минимуму риск, что какие-то дубли останутся в базе после проверки.
*Customer data platform или CDP — сервисы, которые помогают собирать большие объемы данных о клиентах из различных источников.
К несерьёзным задачам я отношу генерацию текста, картинок, видео с помощью нейросетей. Это удобно, когда нужны идеи, а время поджимает. С вариантами, которые предложила нейросеть, я работаю дальше: беру свежую мысль, докручиваю и получаю желаемый результат.
Я однажды ломала голову над push-сообщениями. Был большой список триггеров, и сформулировать текст не получалось. Спросила совет у нейросети: через несколько секунд я получила по три варианта на каждый промпт. Выбрала подходящие, подровняла формулировки под человеческий язык, и задача была решена.
*Промпт — запрос для нейросети с целью получить конкретное изображение или текст.
Нейросеть — прекрасный инструмент для помощи в задачах CRM-маркетолога. Но я не стану доверять все свои задачи искусственному интеллекту — это не замена специалисту. На каждом этапе требуется контроль и взаимодействие.
Я использую Chad AI, сейчас начинаю изучать ИИ от Яндекса. Использую в основном для генерации текстов. Не для того, чтобы за меня написали текст, а чтобы добиться лучшей формулировки.
Ещё для клиентских проектов иногда генерирую картинки для писем, когда не получается подобрать стоковые.
Мне нравится идея использования СRM-маркетологом сервисов для коммуникаций с ИИ. Например, nGrow AI помогает автоматически тестировать огромное количество креативов push-сообщений, увеличивая при этом метрики.
На самом деле нейросети могут помочь не только с картинками и текстом. Нейронки развиваются каждый день и могут существенно облегчать работу специалисту. Ниже расскажу, какие задачи можно делегировать нейросети.
Создавать персонализированные письма. Интеграция нейронной сети ChatGPT с CRM генерирует письма и прогнозирует следующие действия клиента. Инструмент предоставляет шаблоны точных ответов и снимает нагрузку с маркетологов. Благодаря анализу истории переписки, нейросеть делает вывод о текущих отношениях с человеком и выстраивает доверительное общение.
Анализировать и расшифровывать звонки с клиентами. ИИ выдаёт краткую сводку и транскрибацию разговора. Кроме этого, он может предлагать аналитические выводы о встрече. Это удобно — после созвона с клиентом можно прислать ему постмит, и уточнить понимание задачи.
ИИ быстро обучается и набирает популярность. Но нейросети пока не способны снять все задачи с CRM-специалистов и заменить их полностью.
К проблеме замены любой специальности автоматическими системами я отношусь скептически. Раньше говорили про бухгалтерию: «В онлайн-банках есть информация о транзакциях, есть системы электронного документооборота — можно не нанимать бухгалтера, так как машины упакуют и подадут отчётность по щелчку пальцев». Но специалисты по первичке до сих пор актуальны.
Я убеждена, что нейросеть не способна заменить человека в экспертном подходе и работе с клиентом. Послушное исполнение поручений клиенту неинтересно. Нейросети не умеют докапываться до сути, не предлагают нестандартные решения или новый способ взаимодействия.
*AI-скоринг — инструмент для определения вероятности совершения сделки.
Ни одна нейросеть пока не умеет быть в контексте: она делает задачу по ТЗ и обучается выдавать результат с каждым разом всё точнее, но последнее слово остаётся за человеком. На мой взгляд, только специалист учитывает фоновый контекст и видит исполнение шире.
Уже сейчас появляются компании, которые предлагают инновационные продукты создания ботов при помощи ИИ. Но чтобы система работала автоматически, без привлечения человека, заказчик должен уметь чётко формулировать свой запрос, а это непросто.
Кроме того, нейросеть не способна считывать эмоций и заботу о чувствах клиента, на это способен только человек. Клиенту, который обращается за помощью к CRM-маркетологу, важно чувствовать участие и понимание. При всём прогрессивном обучении искусственного интеллекта, заменить человека в эмоциональном плане он пока не способен.
Нейросети не заменят и профессиональный взгляд специалиста. Только у человека есть возможность смотреть на ситуацию глубже и шире. Нейросеть же помогает усилить эту экспертность.
Не стоит бояться нейросетей. Их можно и нужно использовать для повышения эффективности работы CRM-маркетолога. Ценность специалиста растёт, если он умножает свои человеческие преимущества за счёт помощи нейросети.
Возможно, в будущем CRM-специалистов смогут заменить нейросети. Но даже в этом случае мы не останемся без работы. Понадобятся эксперты для обучения нейросети на базах данных. Кто-то должен продумывать алгоритмы для машинного обучения и следить за исполнением задач.
Если вам понравилась статья, делитесь мыслями в комментариях, а ещё подписывайтесь на наш Телеграм-канал. Там наши сотрудники делятся опытом, как помогают бизнесу расти с помощью диджитал-каналов.