Пять эффективных платформ для оптимизации работы малого бизнеса

• 54% задействуют ИИ-инструменты для решения маркетинговых и рекламных задач;

• 33% — во во взаимодействии с клиентами;

• 25% — для самообразования и обучения. 

Среди прикладных задач, которые бизнес решает с помощью нейросетей: создание изображений для рекламных кампаний и макетов, написание текстов в этих же целях, генерация видео, таргетирование рекламы, распознавания речи и ее перевода в текст, автоматизация общения с клиентами.

ИИ преимущественно выполняет роль ассистента в бизнес-процессах, высвобождая время сотрудников и помогая оптимизировать расходы на персонал. Например. часть специалистов можно переводить на новые позиции.

• Формировать отчетность, заполнять данные в информационных системах, распознавать, проверять и классифицировать документы. Становится проще оформлять отпуска, командировки, вести работу с документацией. Например, проверять контрагентов на благонадежность по ИНН и анализировать коммерческие предложения на соответствие требованиям. 

• Анализировать базу резюме и подбирать наиболее подходящих кандидатов. Программа умеет отбирать на онлайн-площадках подходящие резюме и автоматически рассылать приглашения кандидатам, если речь идет о подборе на массовые позиции.

• Автоматизировать клиентский сервис: цифровой ассистент может принять обращение клиента, составить ответ на простой запрос (с помощью доступа к внутренней базе знаний), завести и маршрутизировать обращение во внутренней сервисной системе. 

• Коммуницировать с клиентами в чатах: отвечать на их вопросы, находя ответы в корпоративной документации и базе знаний. 

Например, ассистент помогает автоматизировать промоакции и опросы. Оно способно делать до 10 млн звонков в день, при этом можно настроить разные скрипты для обзвонов клиентской базы в зависимости от потребностей бизнеса.

• Организовать виртуальный колл-центр с чат-ботами, работающими на базе больших языковых моделей (LMM). Нейросети с LMM способны поддерживать с клиентами диалог: отвечать на типовые запросы либо переводить их дальше по клиентскому маршруту. 

• Использовать голосовые помощники в телефонии, мобильных приложениях, на сайтах компаний в клиентском сервисе. 

• Создавать ИТ-решения самостоятельно, используя инструменты, которые не требуют глубоких знаний кода (Low и No-code), и конструкторы с интуитивно понятным интерфейсом. 

• Обучать сотрудников с помощью голосовых тренажеров, которые умеют анализировать работу персонала и отмечать его ошибки. Такое обучение является интерактивным и может быть кастомизировано под отдельного специалиста. Допустим, голосовой тренер задает сотруднику вопрос и в реальном времени анализирует его ответ. 

• Использовать дашборды для ведения отчетности, визуализации данных о показателях бизнеса и их анализа в реальном времени.

Платформа умеет анализировать клиентский путь, отслеживая «касания» клиента с бизнесом и продуктом как онлайн, так и офлайн. Например, в онлайне это делается с помощью веб-трекера, установленного на сайте компании или в мобильном приложении.

• Создавать карты бизнес-процессов и дашборды с их временными метриками. Например, анализировать процессы закупок, потребительского кредитования, подбора массового персонала: в зависимости от специфики и потребностей бизнеса.

• Анализировать отдельные бизнес-операции и искать новые возможности для автоматизации и роботизации, чтобы сэкономить время бизнеса на выполнение повторяющихся задач. 

• Анализировать влияние процессов друг на друга, чтобы бизнес мог более эффективно координировать взаимодействие сотрудников.

Позволяет небольшим и крупным селлерам, в том числе начинающим, сэкономить средства на неудачные выходы на площадки: с не подходящим товаром, неправильно настроенной рекламной кампанией и не просчитанной рентабельностью продаж.

• Искать поставщиков перспективных товаров с помощью аналитических ИИ-сервисов и предлагать новые идеи по расширению ассортимента. При этом сервис способен выбрать наиболее подходящий для этого момент.

• Оценивать перспективность ниши и создавать резюме о перспективности выхода на рынок конкретного товара с учетом анализа конкурентной среды, уровня цен и возможностей для ценового маневра. Например, сервис позволяет оценивать работу конкурентов в выбранной нише по их объемам продаж, рекламной активности и ассортименту. Кроме того, учитывается, какую схему работы используют конкуренты, — FBO или FBS

• Создавать SEO-оптимизированные карточки товаров и определять наиболее эффективные ключевые слова, по которым покупатели чаще ищут товар. Для этого на платформе есть отдельный сервис, подсказывающий селлерам «ключи», которые чаще всего предлагают покупателям разные маркетплейсы. 

• Настраивать, запускать и автоматизировать рекламные кампании. Например, продавцам трудно с помощью «ручных» расчетов сохранять баланс между рентабельностью продаж и максимальным уровнем скидок, которых требует маркетплейс в рамках рекламных кампаний. Нейросети помогают постоянно анализировать цифры и не уходить в минус.

Например, можно анализировать разговоры сотрудников с клиентами и оценивать беседы в зависимости от тона, наличия «ключевых» слов и соответствия скриптам. Это помогает улучшить сервис (сотрудники понимают, что их работа контролируется и стараются меньше ошибаться), вносить коррективы в скрипты.

• Создавать единое рабочее видеопространство с хранилищем записей. Доступ к ним есть в любой момент.

• Проводить совещания с участием ИИ-ассистента, который в режиме реального времени переводит звук в текст и создает заметки. Предприниматель может оценивать, насколько продуктивно проходят видеовстречи, от каких можно отказаться и какие вопросы не стоит поднимать в таком формате. 

• растут скорость и качество решения рядовых бизнес-задач, 

• высвобождение времени сотрудников, порой даже можно сократить штат.