В наши дни основой технологического прогресса стали нейросети и Big Data. Самообучающиеся алгоритмы давно вышли за пределы научных изысканий и используются для улучшения качества жизни в разных ее сферах, от бизнеса до творчества. Например, нейросеть Midjourney рисует потрясающе детализированные картины по текстовым описаниям. Используемые в диагностической медицине алгоритмы компьютерного зрения с точностью до микрон определяют размеры и глубину локализации патологических образований. Боты техподдержки определяют эмоции и настроение клиента по тону голоса или стилю сообщений в чате. Примеров множество.
Как высокие технологии работают на благо бизнеса
Проникновение высоких технологий в маркетинг было неизбежным. Нейросети, обучающиеся на основе больших данных, в совокупности с передовыми инструментами пользовательской аналитики помогают маркетологам не просто определить, а даже предугадать поведение клиента и выстроить эффективные сценарии взаимодействия с ним. Вот конкретные способы улучшения клиентской политики, которые уже активно внедряют многие компании — от А-брендов до небольших локальных:
- Создание персонализированных предложений с учетом самых свежих потребностей отдельного сегмента аудитории или отдельных клиентов.
- Сбор и анализ обратной связи по разным каналам взаимодействия бренда с аудиторией. Нейросети хорошо научились анализировать контекст сообщений, выдавая точные и объемные данные по каждому аспекту.
- Обеспечение своевременной и непрерывной клиентской поддержки с помощью чат-ботов.
- Узкая сегментация аудитории по любым параметрам и их совокупностям. Как следствие – более точная настройка рекламных активностей.
Со стороны потребителя «роботизация» маркетинга и клиентского сервиса проходит незаметно. Компании, которые не успеют перейти на рельсы нейросетей, облачных технологий и Big Data, рискуют остаться за бортом. Высокотехнологичный бизнес – это уже не преимущество, а почти стандарт.
Оборудование, которое успевает за технологиями
Обучение нейросетей – весьма ресурсоемкий процесс, требующий особых аппаратных решений. На рынке появились процессоры с наборами команд, адаптированными к алгоритмам самообучения ИИ, и видеокарты для многоуровневой визуализации больших пространств. Сложность процессов, выполняемых нейросетями, растет пропорционально ресурсам аппаратных средств.
Компания «Ителон» предлагает эффективные решения для оптимизации вашей IT-инфраструктуры под запросы нейросетей и работы с большими объемами данных:
- высокопроизводительные серверы;
- продвинутые и емкие системы хранения данных;
- надежные быстрые сети передачи информации;
- облачные инфраструктуры (частные, публичные, гибридные).
Оптимизация процессов не только упрощает работу с аудиторией, но и сокращает операционные расходы. А это хороший задел для развития приоритетных или новых направлений бизнеса.
Как данные помогают привлечь клиента на свою сторону
Многие компании уже накопили достаточно много данных о каждом клиенте, и теперь их задача – эффективно применить результаты аналитики. Для этого необходимо инвестировать в технологии, которые предоставляют соответствующие инструменты. Они помогут выделить клиентов, ищущих товары или услуги, которые предлагает компания, а также обслужить их исходя из реальных, а не надуманных потребностей.
Сложно переоценить, насколько бренду важно установить контакт с клиентом, – и персонализированные предложения хорошо подходят для этого
Чем больше подобных шагов на пути к клиенту сделает компания, тем больше шансов завоевать его лояльность и выделиться из массы конкурентов. Другими словами, нужно любой ценой оптимизировать бизнес-операции и внедрить как можно больше новых решений, которые помогут стать ближе к конечному потребителю. Качество обслуживания при этом повышается естественным образом. В таких ситуациях приобретается значительный бонус – сокращаются операционные расходы и высвобождается дополнительное время, которое можно использовать для развития приоритетных или новых направлений.
Любому бизнесу важно понять, что продажи – не основная цель, а логичное следствие правильно налаженных отношений с клиентом. Причем эти отношения должны выстраиваться поэтапно, от знакомства с продуктом до его потребления и фидбэка в соцсетях или на сайте компании.
