Подружить бизнес с AI:
как искусственный интеллект помогает завоевать лояльность клиентов

Последние несколько лет инфопространство «кипит» разговорами про нейросети и искусственный интеллект. Голосовые помощники, нейросети-художники, композиторы, транскрибаторы аудиозаписей. Казалось бы, давно пора интегрировать нейросетевые решения в бизнес. И такой опыт, конечно, есть: крупные компании имеют ресурсы для экспериментов в этой области, они могут собрать штат специалистов, вложить десятки миллионов рублей, тестировать гипотезы. Например, Netflix анализирует поведение своих подписчиков и использует ИИ для рекомендации контента конкретному зрителю. А сеть кофеен Starbucks разработала платформу Deep Brew, с помощью которой контролируются рабочий график персонала, порядок приготовления напитков.

Но может ли что-то подобное проникнуть в сегмент МСБ? По определению, малый бизнес не был способен — и до недавнего времени не хотел — примерять инновации у себя. У такого бизнеса совсем нет ресурсов, людей и идей для работы в этом направлении, а вместо этого есть простые и прагматичные задачи. Нужно окупаться, быть достаточно стабильными на горизонте хотя бы в несколько месяцев, формировать устойчивую базу постоянных клиентов. А главное, искусственный интеллект — это роскошь для «других».

И этот сдвиг в массовом сознании очень помог таким, как мы, — авторам нейросетевых решений для бизнеса. Если раньше наши идеи воспринимались как безумные, странные или гиковатые, то теперь у МСБ отношение совсем другое.

Возможно, вначале в этой условной компании появился дизайнер, который стал использовать в работе DALL-E, или программист, который правил код с помощью чат-бота. Затем такое новшество стало привычным — но также было понятно, что эти сервисы работают на персону, они не рассчитаны на общебизнесовые задачи. На этом этапе идея о нейросетевом сервисе для организации перестала казаться дикой, она обрела почву. С тех пор мы растем в среднем на 25% от прошлого месяца.

SWIP — это нейросетевая система, придуманная нами в 2021 году. Она выполняет очень конкретную задачу: повышает выручку за счет сохранения клиентов и повышения их активности. Представим, что 1 тыс. гостей из действующей базы не приходили к вам в последние три месяца. В обычном случае ничего не поделаешь: максимум можно прислать sms-сообщение с промокодом на случайный товар или скидкой на него. Конверсия с таких рассылок составляет около 1%. А 99% бизнес вернуть не сможет.

Очевидно, повысить конверсию могла бы индивидуальная работа с каждым покупателем: персональная скидка на любимый продукт, которая приходит в определенный день и даже в определенный час. И если в обычном случае у бизнеса нет инструментария проникнуть в личный опыт отдельного человека, то у нейросети он есть, если такую нейросеть создать. Мы увидели эту нишу и взялись за дело.

Возможно, мы первые потому, что остальные пионеры ИИ пока пробуют вещи, которые носят не самую фундаментальную задачу. Например, что-то с чем-то сопоставляют (картинку с картинкой), что-то примеряют (чехол на диван), упрощают анализ событий, помогают что-либо предположить. В этих процессах нет прямой связи между нейросетью и увеличением прибыли.

Конверсия конверсией, но как это выражается в деньгах в нашем случае? За месяц я потратил на раздачу скидок 3,2 тыс. руб., заработал 60 тыс. руб., стоимость подписки — 4,49 тыс. руб., — это настоящий пример результата одной кассы одного нашего партнера. По меньшей мере по итогу трех месяцев мы обязуемся дать партнеру окупаемость подписки в три раза. Этот кейс может выглядеть магическим — но не больше чем Chat GPT, который в 2020 году написал колонку для The Guardian. Прошло три года — и сенсация стала нормой.

Можно не сомневаться, что нейросетевые сервисы для МСБ — это свершившееся событие и обратного пути нет. Каждый год разработка будет дешеветь на 20–30%, отсюда порог входа в это направление будет снижаться и через 5–10 лет предложение станет гораздо шире. Нейросети в рутине МСБ будут привычными для всех. Это хорошая новость для меня не только как для руководителя SWIP, но и как для обычного клиента магазинов, кофеен, ресторанов, гостиниц.

С системой лояльности разобрались: здесь персонализация будет иметь хирургическую точность. Представьте такой же точный анализ товаров на каждой полке: какой раскупают мгновенно, а какой не очень нужен; этот круассан испекли пять часов назад — скидка 15%, потому что завтра дисконт должен быть 50%. Это удобно и выгодно всем сторонам сделки.