Skip to content
Blog/YouTube📺 »

Work_Meetings_12

Встреча с производителем игрушек. Обсуждали возможности нейросетей.


🔻​

Основные возможности нейросетей#

Разделим нейросети на три группы: звук, графика и текст. 🎯

Звук. Здесь мы говорим обо всем, что связано с обработкой звука. Что можно сделать? 🎧

  1. Расшифровка разговоров в текст и дальнейшая обработка.
  2. Клонирование голосов, например, для создания виртуального менеджера с определенным голосом.
  3. Адаптация телефонных звонков: бот может отвечать и совершать звонки с использованием человеческого голоса. 💬

Музыку пропустим, это вам не нужно. 🎵

Графика. Мы можем автоматизировать создание изображений для сайта. 📸 Например, есть подушка, и можно создать изображения с ней на диване, кресле или полу. 🚀

  1. Красивые картинки с текстом для постов и рекламы.
  2. Генерация заставок или шаблонов для соцсетей, например, для Facebook. 🌐 Это можно сделать как вручную, так и с использованием нейросетей.

Текстовые модели (LLM). Здесь речь идет о обработке и структурировании больших объемов информации. В реальном бизнесе три главные задачи: 📊

  1. Определение данных в тексте.
  2. Категоризация.
  3. Ответы на вопросы клиентов. 📝

Пример: если клиент пишет вам на русском в Instagram, нейросеть ответит на русском. Если на немецком — автоматически ответит на немецком. Одним из главных преимуществ является возможность работы на нескольких языках без переделки системы.

Реальные кейсы с нейросетями#

  1. Если у вас есть записи разговоров, их можно преобразовать в текст, который автоматически распределится по нужным полям в CRM. 📞 Менеджеру достаточно будет просто положить трубку, и информация заполнится автоматически.

  2. Создание базы ответов на частые вопросы клиентов. Если клиент задает вопрос из этой базы, ответ предоставляется без участия менеджера. 🤖

  3. Можно создать обучающего бота для новых сотрудников, который будет шаг за шагом обучать их и проверять знания. 📚

  4. Пример — база продукции. Если у вас много товаров, система подскажет менеджеру актуальную информацию по запросу, что поможет быстро находить нужные товары и предлагать актуальные предложения. 💡

Предварительная обработка лидов#

Я бы предложил изменить подход: вместо того чтобы просто собирать данные, можно сразу заносить детальную информацию о клиенте с помощью чатботов. 🤖 Бот сможет ответить на предварительные вопросы, собрать данные и передать их менеджеру. Так менеджер получит более полное представление о клиенте еще до начала общения. 🧑‍💻

Важно отметить, что нейросети — это не просто инструмент, который работает бесплатно после первой настройки. Каждая обработка лида требует затрат. Если у вас много лидов, с которыми вы не можете справиться, или вы планируете масштабную рекламную кампанию и опасаетесь не справиться с потоком, нейросети могут помочь. 📈

Какие процессы мы автоматизируем#

Человек — самый слабый элемент в цепочке, потому что он непредсказуем. Но есть один важный момент, который хочу подчеркнуть. 🔑 Если у нас есть процесс или человек, который хорошо знает этот процесс и он отлажен, мы можем скопировать его и сделать так, чтобы нейросеть выполняла этот процесс. ⚙️

Однако если процесс не описан, и никто его не знает, то, по сути, мы создаем его с нуля и не понимаем, как он будет работать. Это совсем другая история.

Например, если у нас есть продавец или менеджер, мы можем оцифровать его работу, создать карту рабочего дня, а затем определить, какие элементы можно передать нейросети. 🎯 Но это возможно только при условии, что процесс уже готов и нуждается только в копировании. Здесь важно понимать, что нейросеть не придумывает что-то новое — она копирует уже существующее. 🔄

С чего начинается проект#

Как обычно, мы строим наш процесс поэтапно. 📅

  1. Первый этапбизнес-анализ. Мы погружаемся в бизнес и описываем схемами и текстом, как он работает или как должен работать. 📊 В вашем случае, процесс описывается с нуля, так как знания есть только у владельцев компании или главного менеджера, и их нужно извлечь и оцифровать.

  2. Второй этап — решение, что конкретно будем внедрять. Если это CRM-система, то мы настраиваем её так, чтобы описанный процесс работал внутри системы. 🛠️

  3. Третий этап касается маркетинга. Мы определяем, какие каналы будем использовать для привлечения клиентов и как собирать данные из различных источников, таких как чат-боты, Instagram и другие заявки. 📲 Эти коммуникации связываются с CRM, и процессы, которые должны быть автоматизированы, описываются и внедряются. ⚡

Самое важное — это данные#

Все, что может делать нейросеть в Salesforce, можно реализовать и в любой другой CRM. Это не проблема. Главное — понять, что именно нужно автоматизировать и какие данные для этого необходимы. 🗃️

Проблема большинства бизнесов заключается в том, что нет достаточных данных. Salesforce — это огромный агрегатор, который используют крупные бизнесы с десятками магазинов, собирая данные для последующей обработки нейросетями. Но ключевой вопрос — есть ли у нас такие данные?

Из моего опыта, вам, как руководителю компании, очень важно определить, какие данные вы хотите собирать в CRM. Раньше фиксировались только базовые данные, такие как email, телефон, Instagram. 📧📞 Сейчас с помощью нейросетей, которые могут автоматически заполнять поля, можно расширить профиль клиента до множества параметров — например, семейное положение, количество детей и т.д. 👨‍👩‍👧‍👦 Чем больше мы знаем о клиенте, тем лучше можем предложить что-то подходящее. 🎯

CRM сейчас — это не просто записная книжка с контактами, это подробное описание каждого клиента. На каждом этапе взаимодействия можно узнать что-то новое и внести эту информацию в систему. Поэтому вам нужно определиться, какие данные собирать, и продолжать расширять их список. Чем больше данных у вас будет, тем качественнее будут принимаемые решения. 📈

Производство и нейросети#

В производстве мы сталкиваемся с физическим миром, где нейросети пока слабее. 🏭 Например, для физической работы, как в производстве, требуется использование роботизированных рук, которые программируются обычными инженерами. 🤖

Однако, когда речь идет о простых задачах, таких как передача данных с производства в CRM, можно автоматизировать этот процесс. Например, если нужно зафиксировать количество произведенных подушек, человек вводит данные в систему, а автоматизация передает их в CRM. 📊 Это уже решаемая задача. Таким образом, автоматизация на производстве помогает в более простых процессах, в то время как LLM (языковые модели) более полезны в маркетинге и продажах. 📈

Маркетинг и нейросети#

Сейчас мы сосредоточены на маркетинге и продажах. Почему? Во-первых, всё происходит онлайн. 🌐 Во-вторых, многое можно автоматизировать с помощью ботов, сайтов или их комбинации. 🤖💻 И, наконец, мы можем собирать данные в онлайн-режиме, агрегировать их в CRM и обрабатывать с помощью нейросетей. Это самый эффективный путь на данный момент, и многие компании следуют именно ему. 📉 Поэтому разделим производство и маркетинг: нейросети работают в маркетинге, но не в производстве — по крайней мере, пока. ⚖️

Важен доступ по API#

Когда выбираете CRM, важно убедиться, что она поддерживает необходимые API для интеграции данных. 🔌 Каждый инструмент имеет свои особенности и ограничения. Например, если CRM не позволяет собирать или обрабатывать большое количество данных через API, это может стать проблемой для автоматизации и нейросетей. Поэтому, прежде чем выбирать систему, нужно оценить её возможности и ограничения. ⚠️

Новый формат вебинаров#

Представьте ситуацию с вебинаром. Вы получаете приглашение на вебинар, настроенный именно под вас, хотя вы этого не знаете. 🖥️ На вебинаре вам кажется, что участвуют другие люди и происходит общение в чате, но на самом деле вебинар персонализирован. Все, что вы пишете в чате, сохраняется в CRM, а весь диалог и контент адаптируются под ваши ответы. 💬

Например, если вы выбираете взрослые подушки, вебинар перестраивается так, что дальнейший контент рассказывает только про взрослые подушки, хотя другой участник видит информацию о детских подушках. 🎁 У вас создается впечатление живого общения, хотя всё это записано заранее и адаптировано под ваши потребности. 🎯