Amazon — компания, ставшая эталоном в сфере электронной коммерции

• Amazon использует ИИ-сервис для анализа истории заказов, истории поиска клиентов, их поведения на сайте. Благодаря этому пользователи получают индивидуальные рекомендации товаров — на главной странице, в разделах «Похожие товары» и «Часто покупают вместе». Это стимулирует рост продаж: до 35% продаж Amazon приходится именно на рекомендации.
• ИИ с помощью обработки естественного улучшает качество поисковых результатов, понимая намерения пользователя и предлагая наиболее подходящие товары, даже если запрос сформулирован неточно. Так повышается лояльность клиентов и снижается вероятность отказа от покупки из-за нерелевантных результатов поиска.

Netflix — один из крупнейших стриминговых сервисов в мире

Алгоритмы рекомендаций — это, пожалуй, самая известная область применения ИИ в Netflix. С помощью искусственного интеллекта стриминговый сервис анализирует:

• просмотры каждого пользователя;
• оценки, поставленные пользователями контенту;
• время, проведенное за просмотром контента;
• поисковые запросы;
• время суток и день недели, когда пользователь смотрит контент;
• жанры, актеров, режиссеров и другую информацию о предпочитаемом контенте;
• тип устройства, с которого просматривается контент.

На основе этих данных ML-сервис предсказывает, какие фильмы и сериалы с наибольшей вероятностью заинтересует пользователя, и формирует персонализированные рекомендации. Это помогает компании значительно увеличить время, проводимое пользователями на платформе, и сделать его более качественным. По данным, предоставленным сервисом, теперь 75–80% всего времени зрители проводят за просмотром контента, а не за выбором, что посмотреть. В итоге удовлетворенность пользователей растет, снижается их отток. По оценкам Netflix их система рекомендаций экономит компании около 1 миллиарда долларов в год за счет удержания подписчиков. Также благодаря этой системе и стабильно растущей аудитории растет и стоимость акций компании.

Netflix также использует ИИ для выбора наиболее привлекательной обложки и трейлера для каждого пользователя. Для этого алгоритмы машинного обучения анализируют, какие изображения и видео лучше всего привлекают внимание различных групп пользователей. Например, для любителей мелодрам фильм будет сопровождаться обложкой с целующимися героями, а для любителей динамичного кино — с экшн-сценой. Netflix применяет и технологию, которая создает персонализированные трейлеры для разных групп пользователей с помощью нейросети, которая выбирает наиболее привлекательные моменты из фильма. Так удается добиться роста кликабельности и вовлеченности пользователей, увеличить количество просмотров.

Персонализируется даже интерфейс приложения для каждого пользователя с учетом его предпочтений и поведения. Например, порядок отображения категорий и рекомендаций может меняться в зависимости от текущих интересов пользователя.

Starbucks — сеть кофеен, которая охватывает 75+ стран

Deep Brew — AI-платформа, разработанная Starbucks для оптимизации различных аспектов работы компании, в том числе — персонализации предложений.

• AI-сервис изучает данные о покупках, предпочтениях и местоположении клиентов, чтобы создавать персонализированные предложения, скидки и бонусы в мобильном приложении. Так увеличивается лояльность клиентов, стимулируются повторные покупки и повышается средний чек. Персонализированные предложения делают посещение Starbucks более привлекательным и удобным для каждого клиента.
• ИИ также применяется для предсказания заказов пользователей, которые часто покупают одни и те же напитки и продукты. Это позволяет пользователям быстро и удобно оформлять новые заказы, а кофейне — увеличивать количество заказов через мобильное приложение.

Amazon

• Алгоритмы машинного обучения анализируют исторические данные о продажах, сезонные факторы, тренды и даже погодные условия, чтобы точно прогнозировать спрос на различные товары в разных регионах. Как результат — сокращаются складские издержки, снижаются дефицит и излишки товаров, повышается скорость доставки.
• Amazon использует роботов и автоматизированные системы на складах для перемещения товаров, комплектации заказов и упаковки. Роботы, например, подвозят стеллажи с товарами к сотрудникам для комплектации заказов. Это увеличивает скорость и эффективность складских процессов, уменьшает трудозатраты и риск ошибок.
• ИИ оптимизирует маршруты доставки для курьеров, учитывая дорожную ситуацию, трафик и погодные условия. Так удалось сократить сроки доставки и снизить расходы на транспортировку.

Starbucks

• Starbucks применяет искусственный интеллект для оптимизации управления запасами: прогнозирует спрос на различные продукты в каждой кофейне. Это позволяет компании сократить потери из-за просрочки и снизить затраты на хранение запасов.
• Также ИИ используется для планирования работы персонала с учетом прогнозируемого спроса и количества посетителей в каждой кофейне. Это позволяет компании обеспечить оптимальное количество сотрудников в течение дня и снизить время ожидания заказов — а значит, повысить эффективность работы персонала, снизить время ожидания заказов.

Amazon

ИИ анализирует транзакции в режиме реального времени, выявляет подозрительные действия и предотвращает различные виды мошенничества — от фрода до поддельных отзывов. Это позволяет снизить финансовые потери и обеспечить безопасность клиентов.

Технологии машинного обучения позволили компании увеличить число продаж и прибыль, сформировать позитивный образ бренда Amazon среди покупателей.

Netflix

Netflix использует алгоритмы машинного обучения для борьбы с воровством своего контента. Нейросеть обнаруживает и помогает удалить пиратские копии фильмов и сериалов в интернете.

Netflix

Netflix использует ИИ для анализа сценариев будущих фильмов и сериалов, чтобы спрогнозировать их потенциальную популярность. Алгоритмы учитывают множество факторов, включая жанр, актеров, режиссеров, сюжетные элементы и даже настроение. Команда может добавлять и убирать какие-то показатели, чтобы понять, как это скажется на успехе проекта — например, система предсказывает, что будет, если добавить в каст известных актеров. Это помогает продюсерам стримингового сервиса принимать более обоснованные решения о финансировании и производстве контента, повышает вероятности успеха новых проектов и снижает риски.

Google

RankBrain — это AI-инструмент, который помогает Google лучше считывать смысл запросов пользователей, особенно — длинных и сложных, и выдавать наиболее подходящие результаты. Он анализирует исторические данные о поисковых запросах и поведении пользователей, чтобы интерпретировать их намерения и ранжировать страницы по релевантности.

BERT — еще один важный алгоритм на основе нейронных сетей, используемый для понимания контекста и нюансов языка в поисковых запросах. BERT позволяет Google лучше интерпретировать предлоги — например, «для» и «от», — и понимать взаимосвязь между словами в предложении.

ИИ используется также для выявления и фильтрации спама в поисковых результатах, обеспечивает пользователям более безопасный и полезный опыт.

Таким образом, применение ИИ-систем в Google улучшает качество поисковых результатов — особенно для редких и неоднозначных запросов, а также способствует повышению доверия пользователей.

Также технология NMT позволяет переводчику Google Translate переводить целые предложения, а не отдельные слова, что значительно улучшает качество перевода и делает его более естественным. В результате пользователи могут общаться на разных языках более эффективно.

Amazon — Alexa

• Alexa использует сложные алгоритмы обработки естественного языка для понимания голосовых команд, управления умными устройствами и выполнения других задач. С помощью этого Amazon расширяет возможности взаимодействия с пользователями, создает новые каналы продаж и повышает лояльность к своему бренду.
• Alexa учится на основе взаимодействия с пользователями, чтобы предоставлять более персонализированные ответы и рекомендации. Это также увеличивает доверие и симпатию покупателей к Amazon.

Google — Gemini

Google создала персонального помощника на базе ИИ — сейчас это модель Gemini. Вот, что она делает:

• Использует передовые алгоритмы расшифровки естественного языка для понимания команд и текстовых запросов пользователей.
• Учится на основе взаимодействия с пользователями, чтобы предоставлять более персонализированные ответы и рекомендации.
• В результате растет удовлетворенность пользователей, их количество.

Google Ads

ИИ используется для оптимизации ставок и таргетинга в Google Ads, позволяя рекламодателям достигать максимальной эффективности и увеличивать ROI. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные о пользователях, их поведении и контексте, чтобы показывать рекламу наиболее заинтересованным лицам.

Также нейросетевые модели применяются для выявления и предотвращения мошенничества с рекламой, защищая рекламодателей от недействительных кликов и показов. Это снижает финансовые потери и повышает доверие пользователей.

Мы собрали для вас примеры успешных компаний, которые показывают, что ИИ может стать конкурентным преимуществом в самых разных отраслях. ML-сервисы решают широкий спектр задач — от персонализации обслуживания клиентов до оптимизации логистики и разработки новых продуктов. Главное — правильно определить цели, четко описать бизнес-процессы и выбрать подрядчика, который создаст для вас инструмент, который будет полезен именно вашему бизнесу.