Содержание
- Как использовать искусственный интеллект для повышения эффективности программы лояльности
- Какие бывают программы лояльности
- Инструменты ИИ для повышения лояльности
- Преимущества автоматизации и оптимизации программы лояльности с помощью искусственного интеллекта
- Практические примеры использования ИИ
- Как разработать приложение с искусственным интеллектом: этапы работы
- Стоимость и сроки разработки приложения с искусственным интеллектом
Как использовать искусственный интеллект для повышения эффективности программы лояльности
Что такое программа лояльности
Программа лояльности — это меры, которые принимает бренд для укрепления своих отношений с клиентами. В результате у клиентов может появиться чувство симпатии к бренду и желание рассказать о нем своему окружению. Поощряя пользователя за лояльность, вы стимулируете его повторно пользоваться вашими услугами.
Главным атрибутом программы лояльности для клиентов является пластиковая карта с системой накопительных бонусов или скидками. Но последние годы карта становится, скорее, символическим аксессуаром — ее виртуальный аналог оказывается куда практичнее.
Чтобы быть полезными для своих клиентов, вы должны быть в курсе их потребностей и ожиданий. Поначалу определить их может быть сложно, поэтому не торопитесь и потратьте время на составление портрета покупателя и анализ взаимодействия пользователей с вашим приложением.
Программы лояльности начинают давать осмысленные результаты только после того, как вы хорошо узнаете своих клиентов и выясните, как они пользуются вашим приложением.
Что такое искусственный интеллект
В широком смысле, искусственный интеллект (AI, Artificial Intelligence) — это процесс, который имитирует деятельность человеческого сознания. Он используется в программах, приложениях и различных технических системах, чтобы расширить их возможности.
Системы с искусственным интеллектом могут развиваться. Один из методов их развития — машинное обучение (ML, machine learning) — набор технологий и алгоритмов, который позволяет программе учиться на собственном опыте, обрабатывая огромный массив данных и находя в них закономерности.
Внедрение искусственного интеллекта и технологий машинного обучения делает мобильное приложение умнее и учит его навыкам, которые будут помогать бизнесу в достижении поставленных KPI.
Хотите заказать разработку приложения с ИИ уже сейчас? Тогда заполняйте форму и наш менеджер свяжется с вами и бесплатно проконсультирует по всем вопросам.
Какие данные собирать и как использовать их с помощью искусственного интеллекта
Нейросети собирают и анализируют множество данных. Это может быть возраст, место проживания, время проведенное на сайте или в приложении, поисковые запросы, действия пользователя на веб-ресурсе. Все эти массивы данных помогают прогнозировать будущее поведение клиента и составить его портрет.
Какие бывают программы лояльности
Вот несколько примеров того, как можно реализовать программу лояльности в своем приложении.
1. Вознаграждения
Бонусы и вознаграждения дают клиентам почувствовать, как вы их цените. Клиенты в свою очередь проводят в приложении больше времени и поднимают все важные для ретейла метрики. Звёздочки, очки, монеты и прочие виды валюты внутри приложения — отличная идея для бонусной системы вознаграждений. Они становятся частью увлекательной системы, в которой клиенты ощущают количественно измеримый прогресс.
2. Персональные предложения
Пользователям можно предлагать то, что нужно только им, основываясь на их повседневных заказах и предпочтениях. Персонализация — ключ к потребительской лояльности и способ увеличения среднего чека и частоты покупок.
3. Мобильные платежи
Именно эта возможность лишает покупателей необходимости носить с собой бумажник, набитый пластиковыми картами.
Для идентификации покупателя по виртуальной карте используется штрих-код или QR-код. Они считываются цифровым сканером, веб-камерой или мобильным приложением кассира.
4. Предзаказ
Предзаказ и предоплата экономят кучу времени. Всегда приятно сделать заказ в приложении и не стоять в длинных очередях, а получить его сразу, как придете в магазин.
5. Игра внутри приложения
Новым трендом сейчас становится добавление мини-игры в приложение. Не так давно это сделали в KFC: за покупки в кафе пользователь растит своего игрового персонажа, а в конце участвует в розыгрыше призов. Так у клиентов появляется стимул чаще посещать заведение.
Инструменты ИИ для повышения лояльности
Алгоритмы машинного обучения
Они помогают анализировать данные, чтобы обеспечить более глубокую персонализацию. Эти технологии используют клиентские данные, выявляют паттерны и делают прогнозы. Алгоритмы машинного обучения способны обрабатывать огромные объемы данных, анализировать поисковые предпочтения клиентов и проведенное время на платформе. Это позволяет предоставлять индивидуальные рекомендации клиентам. Следование потребностям клиентов и оперативный отклик на их запросы содействуют успеху вашего бизнеса.
Геймификация
Программы лояльности на базе ИИ могут включать элементы геймификации. Значки, уровни и задания помогут стимулировать клиентов участвовать в программе лояльности и получать вознаграждения. С помощью ИИ адаптируются к модели поведения каждого клиента и делают опыт более персонализированным и привлекательным.
Чат-боты
Чат-боты могут помочь улучшить качество обслуживания клиентов, предоставляя немедленную и персонализированную помощь.
Используя технологию обработки естественного языка (NLP), чат-боты могут понимать запросы клиентов и быстро давать нужные ответы. Это сделает работу с программой лояльности более плавной и удобной для пользователя. Чем дольше работают такие боты, тем эффективнее они будут отвечать на запросы благодаря возможности самообучения.
Поиск по фотографии
Каждый месяц на Pinterest выполняется более 600 млн таких запросов, и этот тренд только набирает популярность — 62% миллениалов предпочитают визуальный поиск другим новыми технологиями в сфере цифровых покупок.
Возможность визуального поиска позволяет клиентам загружать фотографии продуктов и искать аналогичные или похожие. Технологию значительно улучшили за последние годы и сделали более доступной. Например, Google Lens позволяет пользователям найти в интернете любой предмет, который они видят, наведя на него камеру смартфона.
Android и iOS также внедрили визуальный поиск: пользователи могут открыть камеру на своем смартфоне, навести ее на предмет и найти похожие товары.
Пример применения визуального поиска можно найти в мобильном приложении ASOS. Они создали инструмент под названием Style Match, позволяющий пользователям сделать фотографию и найти аналогичные товары из каталога. Таким образом, ASOS стимулирует клиентов покупать именно у них. Пользователи часто загружают изображения дизайнерской одежды и находят более доступные варианты в том же стиле.
Преимущества автоматизации и оптимизации программы лояльности с помощью искусственного интеллекта
Вот несколько веских причин для перехода к ИИ-решениям:
1. Повышение эффективности
ИИ может выполнять повторяющиеся и отнимающие много времени задачи, например, обновление профилей клиентов или отправка целевых предложений и сообщений. Так вы оптимизируете работу программ лояльности и переключите сотрудников на другой вид работы, чтобы сосредоточить их на других важных аспектах деятельности компании.
2. Экономия средств
ИИ поможет снизить операционные расходы на отдельных сотрудников и повысить рентабельность инвестиций в программы лояльности. Изначально затраты на внедрение технологий ИИ могут показаться высокими, но когда вы взвесите все за и против, то поймете, что в будущем это будет только окупаться и приносить прибыль.
3. Постоянное развитие
Возможности машинного обучения ИИ позволяют ему учиться на взаимодействии с клиентами. Это значит, что со временем нейросеть станет лучше понимать ваших покупателей и их потребности, даже если они будут меняться.
Это не статичный инструмент, обеспечивающий одинаковые результаты для всех. Он адаптируется и учится. Технологии, которые внедряются сейчас, со временем будут только совершеннее по мере того, как вы будете вкладывать все больше ресурсов. Это позволит вам улучшить взаимодействие с клиентами через программу лояльности и создавать уникальные предложения для каждого покупателя..
Практические примеры использования ИИ
1. Starbucks
Программа лояльности Starbucks Rewards анализирует покупки клиентов и выдает им персональные предложения и рекомендации.
Алгоритм ИИ анализирует историю покупок клиента и предлагает новый напиток или блюдо на основе его предпочтений. Например, если клиент часто покупает кофе со льдом по утрам, Starbucks Rewards может отправить ему купон на этот напиток в жаркий день лета. Или, если человек какое-то время не посещал кофейню, он может получить скидку или кофе в подарок — как поощрение за повторный визит
Программа лояльности также использует искусственный интеллект для отправки электронных писем и push-уведомлений участникам — например, напоминания о том, что их купон скоро истечет.
2. Sephora
Программа лояльности косметической компании называется Beauty Insider и использует ИИ для анализа данных клиентов: истории покупок, поведении при просмотре веб-страниц и активности в соцсетях. А затем предоставляет рекомендации: какой продукт подойдет человеку и советы по уходу. Например, функция виртуального художника Sephora использует ИИ для сканирования лица клиента и предлагает средства, которые подойдут под тип его кожи.
Анализируя предыдущие покупки клиента, Sephora предлагает рекомендации. Допустим, клиент в прошлом покупал средства для ухода за жирной кожей — машинное обучение предполагает, что у этого человека такой тип кожи. Таким образом, люди будут получать сообщения о новых продуктах специально для них. Или, если клиент просматривал определенную категорию товаров, например, помады, но ничего не купил, Sephora может предложить ему скидку на популярный товар из этой категории, чтобы побудить совершить покупку. Программа лояльности также использует чат-ботов на базе искусственного интеллекта для ответов на вопросы клиентов.
Поддержкой и развитием этого приложения занимаемся мы — «Лайв Тайпинг». Если хотите создать такой же современный и конкурентоспособный продукт, записывайтесь на консультацию с нашим менеджером.
3. Hilton
Всемирная сеть отелей использует робота-консьержа Connie, который распознает и реагирует на человеческие эмоции. Он может понять интонацию, с которой человек сказал ту или иную фразу и, в зависимости от ситуации, дать ответ. Робот разработан таким образом, что продолжает учиться благодаря постоянному взаимодействию с людьми.
Если клиент недоволен своим номером в отеле, Connie может уловить его плохое настроение и рассказать о других видах размещения. Робот встречает новых гостей отеля и отвечает на вопросы о графике и сервисах. Кроме этого, он рассказывает о местных достопримечательностях и ресторанах.
Как разработать приложение с искусственным интеллектом: этапы работы
Шаг 1. Анализ идеи
Перед созданием продукта нужно проанализировать рынок, аудиторию и конкурентов. Вам необходимо понять, чем будет выделяться продукт на фоне других и какие проблемы пользователей он будет решать. Только после этого этапа можно приступать к дальнейшей работе.
Шаг 2. Поиск команды разработчиков
Этот пункт не менее важный, чем предыдущий. Без квалифицированной команды вы не создадите качественный и конкурентоспособный продукт.
Есть два варианта развития событий: нанять фрилансеров или заказать разработку у аутсорсинговой компании.
Второй способ подойдет больше. Так вы получите готовую команду и будете уверены, что разработчики имеют релевантный опыт. Помимо этого снизите расходы на создание продукта, ведь вам нет необходимости тратить время и деньги на поиск нужных сотрудников. Также вы получите поддержку приложения даже после запуска приложения.
Шаг 3. Поиск данных
Источники данных можно разделить на конкретные и общие. Если у компании есть свой собственный набор данных, специфичный для задачи машинного обучения, то это самый простой сценарий. Однако обычно имеющихся данных недостаточно, поэтому всегда нужно искать способ получения необходимых данных.
Важно, чтобы данные были качественные и релевантные, иначе вы не сможете использовать их для обучения ИИ.
Шаг 4. Выберите платформу
Для начала отметим, что ИИ относится не к самому приложению, а к определенной базе данных или серверу. Это значит, что сначала вы создаете продукт, а затем используете его как инструмент взаимодействия технологии с пользователем.
Мобильные приложения разрабатывают на платформы Android и iOS. Однако если нужно сэкономить бюджет, можете остановиться только на одной из них и выбрать ту, на которой у приложения меньше конкурентов. Этот вариант лучше использовать в крайнем случае, потому что рано или поздно вы закажете разработку приложения на вторую платформу. По нашему опыту, если начинать разработку на две платформы одновременно, то будет дешевле, чем создавать приложения на iOS и Android по очереди. Подробнее об этом рассказали в статье про мифы о мобильных платформах.
Шаг 5. UX/UI-дизайн
Студия, которой вы поручите разработку, должна проанализировать конкурентов, чтобы понять, какие визуальные решения сделают ваш продукт привлекательным для пользователей. Затем обычно создаётся прототип всех экранов. И в конце — готовый дизайн, который понравится будущим пользователям приложения.
Шаг 6. Разработка и тесты
И наконец — создание готового продукта. Разработчики пишут код, подключают сторонние сервисы. Перед запуском приложения в магазин, его работу проверяют: тестируют продукт на наличие багов. А затем, если нужно, устраняют их. Только после этого этапа можно запускать продукт на рынок.
Шаг 7. Поддержка и развитие
После релиза приложению требуется техническая поддержка. Разработчики должны регулярно обновлять приложение под выходящие версии систем, обрабатывать отзывы пользователей и вносить изменения, которые позволят сделать ваш продукт лучше. Поэтому при выборе разработчиков обращайте внимание ещё и на то, готова ли команда сотрудничать с вами вдолгую.
Технологии, на которых создается ИИ
- Python;
- Tensorflow;
- Pytorch;
- Scikit-Learn;
- DialogFlow;
- Apache Spark;
- IBM Watson;
- RASA.
Стоимость и сроки разработки приложения с искусственным интеллектом
В среднем разработка такого приложения стоит 10-15 млн рублей:
- аналитика и проектирование — 500 тысяч;
- дизайн — 420 тысяч;
- разработка бэкенда — от 500 тысяч;
- разработка функциональности — 1 млн 600 тысяч;
- создание ИИ-решения — до 10 млн.
Важно понимать, что стоимость зависит от нескольких факторов. Прежде всего — это расходы на специалистов, инфраструктуру и обеспечение безопасности . Соответственно, чем больше работы над каждым из этих пунктов, тем дороже обойдется создание.
Как проводим оценку мы? Первый раз стоимость приложения считается на этапе знакомства клиента и студии. Заказчик рассказывает нам, каким он представляет функциональность будущего продукта. Затем мы проводим интервью, чтобы детализировать требования, и готовый перечень функций отдаём разработчикам на оценку.
На этом этапе мы стараемся сориентировать будущего клиента, какой бюджет ему потребуется на создание проекта. Второй раз мы будем производить оценку после этапа аналитики и проектирования — так как именно он позволит нам до конца определить все механики. Разработка — процесс с большим количеством неизвестных, поэтому цена может меняться как в большую, так и в меньшую сторону. Но в любом случае — ценой управляете вы и без вашего решения она не изменится. Подробно рассказали об этом в нашей статье.
Хотите заказать разработку приложения с ИИ для бизнеса в «Лайв Тайпинге»? Позвоните +7-495-204-35-03 или напишите нам. Мы выясним цели и задачи вашего сервиса и назовем примерную стоимость создания приложения.
Почему клиенты выбирают нас
Лайв Тайпинг — надежный и ответственный партнер в разработке мобильных приложений. Мы уже сделали более 200 проектов и получили за них множество наград.
Наши клиенты остаются у нас на поддержке и часто не останавливаются на одном проекте. Обращайтесь к нам, если хотите, чтобы ваше приложение:
✅ учитывало актуальные тенденции в дизайне и технологиях;
✅ надежно работало и всегда было доступно пользователям;
✅ мотивировало людей возвращаться к вам.