Нейросети в помощь: как оптимизировать любой бизнес-процесс?
То, что ускоряет бизнес-процессы и экономит ресурсы, заслуживает пристального внимания предпринимателей.
Именно поэтому искусственный интеллект (ИИ) взяли на вооружения компании самого разного уровня. Он позволяет оптимизировать работу сотрудников, автоматизировать рутинные процессы, провести глубокую аналитику и, что немаловажно, минимизировать влияние человеческого фактора.
В каких сферах применение искусственного интеллекта актуально?
Генерация контента
Если бизнес представлен в интернете, активно ведет социальные сети, общается с клиентами в мессенджерах и по электронной почте, на создание контента уходит много времени и денег.
Помимо дизайнерских задач (баннеры, логотипы, обложки в корпоративном стиле), ИИ с успехом генерирует тексты, синтезирует голоса, пишет музыку и даже создает видео.
То есть ИИ может полностью заменить или ускорить работу дизайнера, видеографа, копирайтера, при этом качество контента при умелом использовании искусственного интеллекта очень достойное.
Маркетинг и продажи
Ключевая задача маркетинга - создание бренда и его продвижение - с успехом может выполняться искусственным интеллектом.
Например, бот-маркетолог, созданный компанией T-Box, способен анализировать целевую аудиторию, разрабатывать маркетинговые и контентные стратегии, проводить маркетинговые исследования, реализовывать торговый и событийный маркетинг.
Нейросеть также может продумывать и проводить брифинги, анализировать ответы, исследовать целевую аудиторию, выстраивать для нее оптимальную продуктовую линейку, создавать контентные автоворонки и многое другое.
На российском рынке компания T-Box предлагает для повышения продаж современные инструменты, созданные на базе искусственного интеллекта. Это боты, которые занимаются генерацией лидов, анализом скриптов, ответами на базовые вопросы клиентов, прослушиванием звонков, быстрой подготовкой коммерческих предложений и других документов.
На работу такого бота не влияет состояние здоровья и настроение, как бывает у сотрудников. Он без устали демонстрирует продукты, ведет переговоры, заключает сделки, отрабатывает возражения и генерирует письма.
Приведем пример. В T-Box обратилась компания, которая занимается древесно-плитными материалами и продает по холодным базам. В компании было 150 тысяч контактов и всего 2 менеджера, которые успевали сделать 100-150 звонков в день. Нанять еще десяток менеджеров для временного прозвона у компании возможности не было, с продажами дела шли неважно.
За полторы недели T-Box создала нейросотрудника, разработала для него скрипт, подобрала голос. Робот обзванивал в день 10-15 тысяч человек.
Результат: всего робот прозвонил 150 тысяч контактов, из них 19% подтвердили свой интерес, 7% оставили заявку и 33% из семи совершили покупку. Робот окупил себя в 53 раза.
Нейросотрудник по сути стал самым главным инструментом менеджера по продажам, который настраивал этого робота, определял, сколько звонков сделать и в какую базу идти сегодня. Останавливал в тот момент, когда было достаточное для обработки количество заявок.
По прогнозам T-Box, нейросотрудник будет работать в этой компании лет 10 или пока не возникнет необходимость поменять ему скрипт или голос.
Юлия Орлова, эксперт по искусственному интеллекту, владелец экосистемы продуктов с ИИ T-BOX, основатель онлайн-академии «Войти в ИИ»:
«Любая рутинная работа, состоящая из определенных процессов, может быть автоматизирована.
Для этого берем сотрудника - линейного или нелинейного - и находим самые высокочастотные задачи, потому что именно высокочастотные процессы можно оцифровать.
Отвечаем себе на вопрос: какие именно цели мы хотим достигнуть?
Затем подбираем нейросети, с помощью которых мы будем решать поставленные задачи. Создаем план внедрения этих инструментов в рабочие процессы. Занимаемся обучением сотрудника и проверкой первых его результатов.
Если готового решения нет, то мы его разрабатываем».
Например, производственный центр, который в Санкт-Петербурге производит двигатели и их комплектующие, столкнулся с проблемой: при отсутствии CPM на подготовку одного коммерческого предложения с большим перечнем деталей у сотрудника уходит 2 часа. При этом в компании есть разные прайсы и более 2000 артикулов товара, которые находятся в таблицах.
Компания T-Box специально разработала сервис, внутри которого и нейросеть, и алгоритм. Теперь сотрудник компании просто отправляет полученную заявку в Telegram-сервис (в любом формате), дает команду, с каким прайсом работать, и через 3 минуты получает готовое коммерческое предложение.
Причем сервис всегда подскажет, где отсутствует цена или где клиент неверно указал каталожный номер.
Для компании T-Box важно, чтобы решение было удобным и дешевым. Находить такие решения можно благодаря курсу «Войти в ИИ».
Онлайн-академия Юлии Орловой обучает личных ассистентов, маркетологов и менеджеров по продажам решать свои повседневные задачи с помощью нейросетей.
Отличие курса в том, что студенты на практике учатся применять ИИ для реальных задач: берут несуществующий бизнес и урок за уроком упаковывают его. От бизнес-модели и анализа ЦА до подготовки рекламных креативов и описанию вакансий.
За время курса студентом решается более 60 задач по упаковке и продвижению бизнеса. Причем для каждой задачи студент осваивает минимум две нейронные сети.
После такого обучения из академии выходят универсальные специалисты, которые понимают принцип написания промта для нейросети и получают качественный результат быстро.
Можно воспользоваться и готовыми решениями.
Среди бизнесменов особенно востребованы IT-решения компании T-BOX, созданные на базе искусственного интеллекта:
- Анализ звонков с помощью сервиса речевой аналитики (нейросеть прослушивает и анализирует, как менеджеры соблюдают скрипты и продают);
- Автоматизированное создание коммерческих предложений (нейросеть, которая создаёт КП по заявке от клиента);
- Обзвон с помощью роботов холодной базы, приглашение на мероприятия, сбор обратной связи, активация «спящей» базы;
- Создание чат-ботов и виртуальных ассистентов для сайтов и мессенджеров.
Боты и сервисы компании помогают увеличивать прибыль, не раздувая штат и оптимизируя расходы.