Как нейросети продают онлайн-курсы: что не так с ботами?

Алгоритмы с искусственным интеллектом могут решать сложные задачи: например, в медицине они помогают диагностировать заболевания на ранних стадиях, анализируя снимки МРТ с очень высокой точностью; в образовании нейросети используют для разработки индивидуальных методик обучения, которые могут адаптироваться под уровень подготовки каждого ученика.

И, само собой, искусственный интеллект активно используется в маркетинге и продажах для анализа больших объёмов данных о поведении покупателей (в том числе и потенциальных) — так компании лучше понимают своих клиентов и предлагают им соответствующие товары и услуги.

И хотя нейросети и алгоритмы могут работать 24/7 без «человеческих» ошибок, есть и недостатки, и слабые места. Особенно в сегменте онлайн-продаж. Разберёмся во всех особенностях нейросетей как инструмента продаж в этой статье.

Что такое нейросети и боты?

Нейросети, грубо говоря, — это модели, которые имитируют работу человеческого мозга. Нейросети состоят из нескольких слоев нейронов (да, точно так же, как и в нашем мозге), где каждый элемент выполняет свою функцию в обработке данных.

Обучение нейросетей происходит «с учителем» и «без учителя»: отличие только лишь в том, корректирует «учитель» ошибки и неточности алгоритмов или нет. Если правильно обучить алгоритмы, они могут распознавать сложные сценарии и делать точные и сверхточные предсказания — например, как это работает в медицине.

Важно: есть нейросети (которые могут самообучаться) и есть боты. Это два разных понятия. Боты — это программы на базе нейросетей, которые выполняют автоматизированные задачи по заданному сценарию. Боты имеют ограниченный функционал и реагируют на триггер: например, на сообщение пользователя в чате.

Такие боты используются в онлайн-бизнесе повсеместно:

1. В службах поддержки для обработки простых запросов клиентов без участия человека;
2. В интернет-магазинах помогают пользователям находить товары, отслеживать заказы и получать персонализированные рекомендации;
3. В банках для управления счетами клиентов, проведения транзакций и анализа расходов и доходов, например.

В чём проблема использования нейросетей в продажах?

По данным MarketsandMarkets, ожидается, что рынок искусственного интеллекта вырастет с 87 миллиардов долларов в 2022 году до 407 миллиардов долларов к 2027 году — при среднем росте на 36% в год. А рынок чат-ботов за последние пару лет уже вовсе вырос на 92%.

Использование алгоритмов искусственного интеллекта в продажах всегда обещает автоматизацию, оптимизацию процессов и улучшение взаимодействия с клиентами. Вот только на практике этот процесс не всегда идёт гладко.

Разработчики и маркетологи ожидают от «умных» алгоритмов круглосуточного доступа и мгновенной реакции на запросы. Только пользователи не слишком любят нейронки: по данным ВЦИОМ, 67% россиян считают, что использовать ИИ нужно только в узких нишах, а треть россиян считает, что искусственный интеллект и нормы морали сложно сочетать в образовании.

Кроме того, пользователи часто не знают о том, какие именно данные собираются и как они используются — так может развиться недоверие к компании, которая используют алгоритмы на базе ИИ.

Технические ограничения — ещё одна головная боль для компаний, которые используют ботов в продажах. Боты работают на основе заранее заданных алгоритмов и сценариев, а значит, не всегда они могут справляться с нестандартными ситуациями или реагировать на новые сценарии. Для того, чтобы внедрить бота или нейросети, которые действительно будут помогать вашему проекту, всегда нужно нанимать соответствующего человека. Любая ошибка здесь может привести к тому, что клиент просто уйдёт, не получив ответа на свой вопрос или не найдя то, что ему нужно.

Примеры внедрения ботов

Одним из ярких примеров здесь можно считать Starbucks, которые внедрили бота для заказов через мобильное приложение. Так клиенты могут заказывать напитки с помощью голосовых команд или сообщений, а это, в свою очередь, ускоряет процесс покупки и в целом улучшает пользовательский опыт — не нужно ждать очереди и думать, что заказать. Как итог: в 2020 году более 24% всех оплат Starbucks в США совершались именно через мобильные устройства.

Ещё один пример: Sephora. Они запустили бота с функциями виртуального ассистента на базе Dynamic Yield. 82 сценария поведения были добавлены в бот в течение первых 6 месяцев! Искусственный интеллект помогает пользователям подобрать косметику на основе их предпочтений и истории покупок. А ещё предоставляет советы по макияжу и уходу за кожей. В результате ROI — показатель эффективности и прибыльности — вырос аж в 6 раз!

Однако не все компании сумели достичь таких результатов. Например, Microsoft запустили чат-бота Tay на платформе Twitter в 2016 году для изучения поведения молодёжи. Проект оказался провальным: из-за недостаточной модерации контента бот начал генерировать очень странные и неэтичные посты уже через несколько часов после запуска. А это удар по репутации всей компании.

KLM Royal Dutch Airlines решили использовать чат-бота в соцсети для ответа на вопросы пользователей о статусе рейсов и бронированиях. Из-за технических проблем и ограниченной функционала бот часто ошибался или давал неточные ответы клиентам.

Как использовать ИИ правильно?

Чтобы максимально эффективно использовать нейросети и боты для вашего проекта, нужно всегда помнить о 4 главных правилах:

1. Определите бизнес-цели и задачи, которые будут решаться именно с помощью искусственного интеллекта;
2. Обучайте сотрудников работе с ИИ или наймите специалистов, которые будут контролировать работы алгоритмов;
3. Сформируйте внутреннюю «этическую» политику в работе с ботами: какие ответы будет давать искусственный интеллект, в какой именно манере он будет отвечать, с какими вопросами нужно обращаться напрямую к специалисту;
4. Регулярно отслеживайте результаты использования ботов и нейросетей, чтобы своевременно скорректировать стратегию и продолжить повышать эффективность вашего проекта.

Где и как использовать ботов для создания онлайн-курсов

1. Боты могут помочь автоматизировать рутинные процессы: регистрация пользователей, отправка уведомлений и управление расписанием занятий.
2. Вы можете адаптировать материалы курса под индивидуальные запросы учеников: например, настроить отправку персонализированных рекомендаций по материалам или настройку уровня сложности заданий.
3. Боты могут предоставлять круглосуточную поддержку, отвечая на часто задаваемые вопросы и помогая решать мелкие технические проблемы.
4. Опросы и формы обратной связи помогут собирать мнения студентов о курсе для его последующей доработки и улучшения.
5. Интерактивные элементы (создание карточек для запоминания, тестов и т.д.) могут сделать процесс обучения более увлекательным и мотивирующим для студентов.

Где лучше не использовать ботов

1. Поддержка учеников — эту задачу лучше отдать кураторам или координатором, чтобы они смогли дополнительно мотивировать студентов.
2. Полноценные консультации по курсу. Бот поможет ответить на часто задаваемые вопросы, а с более сложными лучше обращаться к менеджеру курса или преподавателям.
3. Оценка творческих заданий и проектов.
4. Продажи. Боты помогут вам «подвести» потенциальных студентов к покупке, но прямую продажу должен проводить живой человек — пока боты не научились продавать так, как менеджеры.

А что будет в будущем?

ИИ уже меняет рынок онлайн-проектов, помогая компаниям оптимизировать свои процессы. Например, согласно исследованию McKinsey, около 60% всех профессий уже частично автоматизированы при помощи современных технологий. Так уменьшаются затраты на оплату сотрудникам и при этом увеличивается производительность команд.

Модели по типу GPT уже активно используются в маркетинге и даже в создании искусственных персонажей для фильмов и видеоигр.

С одной стороны, повсеместная «ИИзация» угрожает рядовым рабочим профессиям, но с другой — она создаёт новые профессии в разработке, маркетинге, продажах и других сферах. К 2025 году технологии ИИ могут создать более 85 миллионов новых рабочих мест по всему миру.

Искусственный интеллект очень хорош для бизнеса (особенно онлайн-проектов), когда речь идёт о сборе и анализе данных, введения новых функций. Но всё же алгоритмы остаются тем полем, которое требует к себе большого внимания и проверки.

Материал подготовлен командой платформы для онлайн-курсов Антитренинги.

Наш сайт: https://antitreningi.ru