ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ ПРЕДЛОЖЕНИЙ В ОПТОВОЙ ТОРГОВЛЕ ОБУВЬЮ

АННОТАЦИЯ

В настоящее время благодаря бурному развитию технологий особый интерес вызывают возможности, которыми обладает искусственный интеллект. Так благодаря внедрению возможностей ИИ можно существенно уменьшить затраты на выполнение определенных задач, поскольку вместо сотрудника он может их делать, однако не стоит забывать о том, что это лишь инструмент, который направлен на оптимизацию процессов в организации, однако он в ближайшее время не заменит человека, так как работает на основе данных загруженных в него и малейшая их неточность может привести к неверным результатам.

Технологии машинного обучения и алгоритмы анализа данных позволяют точно предсказывать предпочтения потребителей и создавать уникальные, индивидуализированные предложения, отвечающие их потребностям.

Целью данной работы является рассмотрение возможностей от использования ИИ для персонализации предложений в оптовой торговле обувью. Теоретической базой в работе выступали научные труды, экспертные мнения и ранее проведенные исследования.

ABSTRACT

Currently, due to the rapid development of technology, the possibilities of artificial intelligence are of particular interest. So, thanks to the introduction of AI capabilities, you can significantly reduce the cost of performing certain tasks, because instead of an employee, he can do them, but do not forget that this is only a tool that aims to optimize processes in the organization, but it will not replace a person in the near future, since it works on the basis of data uploaded to it and the slightest inaccuracy can lead to incorrect results.

Machine learning technologies and data analysis algorithms allow you to accurately predict consumer preferences and create unique, customized offers that meet their needs.

The purpose of this work is to consider the possibilities of using AI to personalize offers in the wholesale shoe trade. The theoretical basis of the work was scientific papers, expert opinions and previously conducted research.

Ключевые слова: ИИ, искусственный интеллект, машинное обучение, персонализация, торговля, маркетинг.

Keywords: AI, artificial intelligence, machine learning, personalization, trade, marketing.

Введение

Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и нейронные сети представляют собой передовые технологии, основанные на алгоритмах машинного обучения, способные успешно справляться с многочисленными задачами в реальном мире.

Современные технологии машинного обучения и ИИ, в сочетании с подготовленными тщательно и правильно подобранными обучающими данными, позволяют компьютерам «программировать» без необходимости привлечения человека для создания конкретных алгоритмов.

1. Общая характеристика ИИ

Термин «искусственный интеллект» (ИИ) сегодня широко используется во всем мире и представляет собой динамичную технологию, нацеленную на обучение машин мыслить, действовать и реагировать подобно человеку. Поэтому каждый должен иметь ясное представление о сути ИИ, его принципах работы, а также о ключевых инструментах и приложениях.

Искусственный интеллект, или ИИ, — это технология, придающая компьютерным программам способность учиться, рассуждать и действовать автономно. Это эмуляция человеческого интеллекта в мире машин, заставляющая их выполнять действия, характерные для человека. Проще говоря, ИИ означает, что устройства могут функционировать, как если бы они обладали человеческим интеллектом, и выполнять задачи, которые в обычных условиях выполняют люди.

Искусственный интеллект вносит существенный вклад в улучшение нашего мышления и способности исследовать новые горизонты. Он поднимает нашу способность к воображению и открывает новые перспективы. Погружение в область науки о данных может быть ключом к успешному вхождению в ИТ-сферу, обучая основам ИИ, его функциональности и применению. Это обеспечит необходимые знания и позволит развивать собственный набор навыков [1].

Существует три типа искусственного интеллекта, каждый из которых обладает своими особенностями:

1. Слабый или ограниченный искусственный интеллект. Сосредоточенный лишь на одной задаче, слабый ИИ имеет свои ограничения и не способен действовать за пределами своего функционала. В то же время он успешно выполняет отдельные задачи, не разделяя своих усилий.
2. Сильный или универсальный искусственный интеллект. Способный понимать и обучаться таким задачам, которые по силам любому человеку, сильный ИИ опережает свои ограничения, проявляя способность к пониманию, обучению и адаптации в разнообразных сценариях.
3. Суперискусственный интеллект. Как следует из названия, супер ИИ переходит границы человеческого интеллекта и способен выполнять любую задачу более эффективно, чем человек [2].

Если же говорить об областях, в которых применяется ИИ, то к ним можно отнести следующие:

1. Интернет: Проект Google Brain (2011 год) стал отправной точкой для использования искусственного интеллекта в поисковике Google, где появились опции, управляемые ИИ. Примером является голосовой ввод в Google-переводчике.
2. Логистика, транспорт: Компании Nissan, BMW, Honda, Volkswagen и Audi с 2000-х годов работают над беспилотными автомобилями, где ИИ принимает решения, анализируя информацию о движении. В логистике Amazon использует беспилотники для доставки заказов.
3. Финансы: Decision Intelligence в MasterCard позволяет с высокой точностью подтверждать и выполнять финансовые транзакции, уменьшая риски мошенничества и сбоев в системе безопасности.
4. Бизнес, ритейл: Walmart использует искусственный интеллект для автоматических платежей, учета и доставки с применением дронов. Роботы Bossa Nova в магазинах сети отслеживают товары на полках и корректируют ценники с использованием ИИ.
5. Медицина: Искусственные нейронные сети помогают врачам диагностировать патологии на маммографиях, МРТ и других изображениях. ИИ также способен подбирать оптимальные методы лечения для спортсменов.
6. Системы безопасности: Применение ИИ в системах безопасности включает распознавание лиц, идентификацию личности, обнаружение опасных предметов.
7. Спорт: Искусственный интеллект используется для формирования команд в спорте, учитывая индивидуальные способности игроков. Также машины с ИИ могут прогнозировать результаты спортивных событий, учитывая различные факторы.

2. Искусственный интеллект в современном маркетинге.

Одним из современных решений для предпринимателей является внедрение искусственного интеллекта (ИИ). Для многих компаний в области маркетинга ИИ все еще находится на стадии «в тренде», но не является обязательным инструментом.

Однако, со временем все более широко распространится использование ИИ в бизнесе. Эта технология предоставляет возможность решать разнообразные задачи, которые раньше требовали участия человека. Искусственный интеллект способен анализировать обширные объемы информации, выявлять закономерности, оптимизировать маркетинговые стратегии, персонализировать предложения и способствовать увеличению конверсии.

Персонализация на основе искусственного интеллекта предполагает использование искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа данных клиентов, понимания их предпочтений и потребностей и соответствующей адаптации их опыта. Для внедрения требуются четкие цели, высококачественные данные, непрерывное тестирование и доработка, прозрачность и интеграция во всех точках соприкосновения. Преимущества персонализации на основе искусственного интеллекта включают улучшение качества обслуживания клиентов, увеличение доходов, сокращение оттока и анализ данных.

Применение искусственного интеллекта в сфере маркетинга автоматизирует рутинные задачи, освобождая людей от необходимости выполнять их вручную. Это также означает значительную экономию времени. Более того, использование ИИ повышает качество выполнения задач: риск ошибок минимизируется, в отличие от возможных недочетов, связанных с человеческим фактором [3].

С привлечением искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения предиктивная аналитика предоставляет возможность прогнозировать будущие события и принимать обоснованные решения на основе данных.

Прогнозирование действий потребителя - одна из ключевых областей применения предиктивной аналитики. Анализируя поведенческие данные, искусственный интеллект способен предсказывать будущие шаги клиента и предоставлять меры для увеличения конверсии. Например, анализируя историю покупок и пользовательское поведение, система предиктивной аналитики может рекомендовать дополнительные продукты или услуги, повышая вероятность успешной сделки.

Прогнозирование бюджета - еще одна значимая функция предиктивной аналитики. С привлечением искусственного интеллекта и анализа данных о предыдущих расходах и доходах, система предиктивной аналитики может оптимизировать распределение бюджета между различными каналами и рекламными кампаниями, максимизируя эффективность рекламных затрат.

Сегментация клиентов - еще одна важная задача предиктивной аналитики. Анализируя данные о предпочтениях, истории покупок и демографических переменных, система предиктивной аналитики может группировать клиентов по схожим характеристикам и поведению, позволяя компаниям создавать персонализированные предложения и маркетинговые сообщения.

Точки роста - предиктивная аналитика, используя искусственный интеллект, помогает выявить потенциал роста и возможные точки развития. Анализируя данные о клиентах и продажах, она выявляет тенденции, прогнозирует будущие возможности и предоставляет стратегии развития бизнеса.

Улучшение коммуникаций с использованием искусственного интеллекта включает в себя чат-боты, работающие на основе ИИ. Эти боты, применяемые в банковских приложениях, такси и других сферах, отличаются способностью к лучшему распознаванию смысла вопросов и предоставлению более «человеческих» ответов, повышая качество коммуникации в сфере обслуживания клиентов.

Рисунок 1. Пример чат-ботов Сбера и Альфа-банка

Преимущества умных чат-ботов ощутимы в бизнес-среде, несмотря на внушительные возможности голосового управления. Взаимодействие с умным чат-ботом обеспечивает клиентам свободу обращения в любое время, минуя ожидание ответа оператора. Бот способен предоставить информацию о товарах, ценах, доставке, а также помочь в выборе товара, опираясь на критерии клиента. Используя искусственный интеллект, чат-боты обрабатывают большие объемы данных, обеспечивая оперативный доступ к наиболее актуальной информации.

Качество коммуникации также выделяется среди преимуществ умных чат-ботов. Они не только предоставляют точные данные, но и создают комфортное общение. Умея адаптироваться к стилю клиента, боты предоставляют персонализированные рекомендации, что делает взаимодействие поистине партнерским.

Осуществление заказа такси через чат-бот в Телеграме дополнительно демонстрирует преимущества мгновенного взаимодействия с клиентом. Это позволяет оперативно решать вопросы, сокращая время реакции и повышая эффективность обслуживания.

В области создания контента искусственный интеллект также проявляет свою полезность. Он может стать творческим союзником, предлагая новые идеи и создавая креативный контент. Особенно важен его вклад в графический контент, где нейросети, например, StyleGAN от Nvidia или Midjourney, способны генерировать реалистичные портреты, изображения животных и запоминающиеся рекламные элементы. Такие технологии позволяют веб-сайтам получать высококачественные графические компоненты, превосходя конкуренцию [4].

Рисунок 2. Создание уникального изображения с помощью Midjourney

Технологии искусственного интеллекта также находят свое применение в области видео. С помощью нейросетей, можно создавать персонализированные видео-ролики, которые подходят для каждого сегмента аудитории. Примером такого подхода является Нейросеть Runway или продукт IBM Watson Advertising Accelerator. Он анализирует сотни переменных и собирает видеоролики из отдельных частей, таких как фон, образы, заголовки, чтобы максимально эффективно влиять на целевую аудиторию. Таким образом, сайты могут предоставить своим клиентам уникальный видеоконтент, который будет привлекать больше внимания и генерировать больше конверсий [5].

Рисунок 3. Пример создания видеоролика с помощью нейросети Runway

Искусственный интеллект вносит свой вклад в создание качественного текстового материала, который почти неотличим от того, что создан человеком. На данный момент, в мире языковых нейросетей выделяются GPT-3 для английского языка и ruGPT-3 для русского. Они способны генерировать текстовый контент, однако качество их работы требует дальнейшего усовершенствования, и результаты часто требуют доработки [6].

Искусственный интеллект также эффективно применяется для анализа отзывов и обратной связи от покупателей. Выделение общих тем, выявление недовольства или положительных моментов и предложение улучшений на основе этой информации помогает интернет-магазинам совершенствовать свой сервис и товары, делая их более соответствующими потребностям клиентов.

Еще одним полезным применением искусственного интеллекта в интернет-магазинах является автоматическое управление запасами. Алгоритмы анализируют данные о продажах, прогнозируя, сколько товаров необходимо заказывать, чтобы удовлетворить спрос без избытка или дефицита.

Путем использования данных о покупках и предпочтениях клиентов искусственный интеллект может создавать персонализированные акции и скидки, стимулируя повторные покупки и укрепляя лояльность клиентов. Эффективное применение искусственного интеллекта в интернет-магазинах для персонализации предложений открывает новые возможности для улучшения опыта покупателей и повышения конкурентоспособности бизнеса в онлайн-торговле. Постоянное обновление и совершенствование систем AI обеспечивают их актуальность и эффективность в долгосрочной перспективе [7].

Заключение

Подводя итог, использование искусственного интеллекта в маркетинге несет в себе потенциал для повышения эффективности маркетинговых кампаний. Это обеспечивает не только персонализацию предложений, оптимизацию рекламных бюджетов и улучшение взаимодействия с аудиторией, но и генерацию контента, способного заинтересовать потенциальных клиентов. Несмотря на текущие ограничения в работе искусственного интеллекта в области текстового контента, его потенциал в маркетинге огромен, предоставляя новые перспективы для веб-сайтов и компаний.

Внедрение искусственного интеллекта в сферу оптовой торговли обувью открывает новые перспективы для бизнеса, позволяя не только улучшить качество обслуживания клиентов, но и повысить эффективность маркетинговых стратегий. Персонализированные предложения, основанные на данных и аналитике, способствуют укреплению связи с клиентами, увеличению лояльности и, как следствие, росту прибыли.

Список литературы:

1. Всё, что вам нужно знать об ИИ — за несколько минут. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://habr.com/ru/articles/416889/.– (дата обращения  25.01.2024).
2. What is Artificial Intelligence (AI): Types, Benefits, Tools. [Электронный ресурс] Режим доступа:https://www.knowledgehut.com/blog/data-science/what-is-artificial-intelligence#how-does-artificial-intelligence%C2%A0(ai)%C2%A0work?%C2%A0.– (дата обращения  25.01.2024).
3. Роль искусственного интеллекта в современном маркетинге . [Электронный ресурс] Режим доступа: https://pinschercrm.ru/blog/rol-ai-v-marketinge/.– (дата обращения  25.01.2024).
4. Искусственный интеллект в маркетинге: новые возможности и перспективы. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://uxi.run/blog/iskusstvennyy-intellekt-v-marketinge-novye-vozmozhnosti-i-perspektivy/.– (дата обращения  25.01.2024).
5. Искусственный интеллект и интернет-магазины: как применять AI для персонализации предложений покупателям.. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://zoomapps.kz/news-iskusstvennyj-intellekt-i-internet-magaziny-kak-primenyat-ai-dlya-personalizacii-predlozhenij-pokupatelyam.html.– (дата обращения  25.01.2024).
6. Как искусственный интеллект используется в российской торговле, какие технологии наиболее эффективны и зачем ИИ нужен покупателям. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://rg.ru/2023/03/14/kak-iskusstvennyj-intellekt-ispolzuetsia-v-rossijskoj-torgovle-kakie-tehnologii-naibolee-effektivny-i-zachem-ii-nuzhen-pokupateliam.html.– (дата обращения  25.01.2024).
7. Применение искусственного интеллекта в розничной торговле: от персонализации до цепочки поставок . [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.tutorialspoint.com/the-applications-of-ai-in-retail-from-personalization-to-supply-chain.– (дата обращения  25.01.2024).