ТОП просматриваемых книг сайта:
ИИ в деле: 50 перспективных бизнес идей для современного рынка. Виталий Александрович Гульчеев
Читать онлайн.Название ИИ в деле: 50 перспективных бизнес идей для современного рынка
Год выпуска 2023
isbn
Автор произведения Виталий Александрович Гульчеев
Издательство Автор
Аналитика на основе ИИ выводит общий сентимент по бренду, отдельным товарам, категориям. Можно отслеживать динамику, сравнивать с конкурентами, анализировать влияние маркетинговых кампаний. Это дает полезные данные для принятия бизнес-решений, повышения лояльности.
Шаги реализации:
Сбор и хранение отзывов клиентов в одной базе.
Внедрение системы анализа сентимента на базе NLP.
Формирование отчетности и визуализация аналитики.
Настройка автоматических оповещений о негативных отзывах.
Рекомендации: использовать решения для анализа тональности, например, MeaningCloud.
Идея 6. Автоматизация модерации контента сайта
Контент интернет-магазина создается не только компанией, но и пользователями – отзывами, вопросами, фотографиями. Чтобы избежать нежелательного контента, применяют модерацию. ИИ помогает автоматизировать этот процесс за счет компьютерного зрения и обработки естественного языка.
Система анализирует тексты, изображения, видео и выявляет потенциально опасный контент – спам, оскорбления, ненормативную лексику, фейки и т.д. Всё это отправляется на дополнительную проверку модератором. Применение ИИ для предварительной фильтрации позволяет сэкономить до 60% ручного труда модераторов.
Шаги реализации:
Разработка модератором руководства по модерации контента.
Внедрение инструментов модерации UGC на основе AI.
Автоматическая модерация с подключением человека по необходимости.
Постоянная доработка модели модерации на основе обратной связи.
Рекомендации: использовать решения для автоматизации модерации, например, Two Hat.
Идея 7. Управление ценообразованием с помощью ИИ
Установление оптимальной цены на товары – важная задача в e-commerce. ИИ-системы помогают в этом, анализируя спрос, стратегии конкурентов, сезонность, стадию жизненного цикла товара. На основе этих данных строятся модели предсказания спроса при разных ценах.
Это позволяет гибко менять цены, запускать автоматические флэш-распродажи товаров со слабым спросом, оптимально управлять скидками. Благодаря таким алгоритмам конверсия повышается на 3-5%, а выручка растёт на 7-10% за счет оптимального ценообразования.
Шаги реализации:
Сбор данных по истории цен, спросу, факторам влияния.
Построение модели предсказания спроса от цены на базе AI.
Интеграция модели с инструментами управления ценами.
Тестирование и оптимизация модели.
Рекомендации: использовать решения для автоматизации ценообразования, например, Prisync.
Идея 8. Прогнозирование оттока клиентов с помощью ИИ
Потеря