Маховик Amazon: как технический гигант использует ИИ
Маховик Amazon: как технический гигант использует ИИ
Если вы не жили под скалой, вы знаете, как Amazon одним из первых внедрил искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО). Это компания, которая реорганизовала и реструктурировала себя, чтобы извлечь выгоду из этих технологий во многих областях.
Amazon использует искусственный интеллект и машинное обучение во многих своих подразделениях, начиная со складов, полных товаров, и заканчивая умными колонками Echo, чтобы эффективно управлять внутренними процессами и повышать качество обслуживания клиентов. Это классический пример успешной цифровой трансформации.
По сути, это использование современных цифровых инструментов и технологий для преобразования традиционных и нецифровых методов или создания более эффективных методов, соответствующих развивающемуся рынку и ожиданиям клиентов. И это именно то, что Amazon сделала со своим подходом к ИИ «маховик»!
В этой статье рассказывается, как Amazon продолжает цифровую трансформацию с помощью ИИ, а также области, в которых компания добилась значительного прогресса за последнее десятилетие.
Что означает термин «маховик» и как его использует Amazon
«Маховик» — это инженерная концепция, описывающая, как предприятия могут экономить энергию и поддерживать темп.Маховик поддерживает постоянный поток энергии, распределяя ее по другим частям машины.
Возьмем в качестве примера гончарный круг. Чтобы запустить его, ему нужен первоначальный импульс, иначе колесо никогда не сдвинется с места. Вы можете продолжать нажимать на педаль и постоянно вращать колесо, добавляя немного энергии за раз.
Точно так же использование ИИ требует много энергии для начала работы. Однако, как только колесо начинает вращаться, его гораздо легче поддерживать, постоянно давая ему небольшие толчки.
Используя импульс искусственного интеллекта, Amazon гарантирует, что данные распределяются по всей организации, а не накапливаются в одном отделе. Таким образом, инновации в области искусственного интеллекта в одном отделе или команде могут быть перенесены в другие области для роста бизнеса.
Например, если покупатель посещает магазин Amazon Go, чтобы купить несколько продуктов на ужин, и просит Alexa найти рецепт, его модель ИИ может сделать вывод, что покупателю, вероятно, нужно купить определенный тип кастрюли.
Пять областей, в которых Amazon использует маховик для интеграции ИИ
Amazon стремится предложить наилучшее качество обслуживания клиентов. «Начните с клиента и работайте в обратном направлении» — таков ее девиз.
Когда основатель Amazon Джефф Безос был генеральным директором, он, как известно, на каждой встрече оставлял свободное место для клиента. Это может звучать глупо, но для компании это был способ включить клиента в каждое обсуждение или подумать о нем.
Даже после ухода Безоса сотрудники высшего звена продолжают резервировать места на ключевых встречах. Вот как Amazon заботится о клиентском опыте. В следующем разделе мы обсудим пять областей, в которых компания использует маховик для интеграции ИИ:
1. Чат-боты
Исследования показывают, что к 2025 году чат-боты будут обеспечивать 95% всех взаимодействий со службой поддержки клиентов. Это неудивительно, поскольку 62% клиентов готовы использовать ИИ для улучшения своего покупательского опыта, а 88% ожидают, что компании ускорят свои цифровые инициативы.
Естественно, Amazon добилась больших успехов в использовании технологии чат-ботов. Проще говоря, он использует ранжировщик шаблонов, где модель ИИ управляет словарным запасом чат-бота, выбирая среди шаблонов ответов, созданных вручную.
Эти шаблоны, по сути, являются общими формами предложений с переменными для названий продуктов, сроков доставки, дат, цен и так далее.
Возьмем пример отмены заказа. В этом сценарии модель ИИ получает контекст диалога и информацию о профиле учетной записи клиента.
Получив ответ клиента в качестве входных данных, ранжировщик шаблонов применяет механизм внимания, метод гибкого использования наиболее важных частей входной последовательности. Это помогает определить слова в ответе, особенно полезные для его ранжирования.
Модель ИИ включает в себя новые шаблоны с небольшой дополнительной работой из-за предварительной подготовки на наборе данных о взаимодействиях между представителями службы поддержки клиентов и самими клиентами.
Учитывая, как чат-боты обеспечивают двустороннюю связь с клиентом, очевидно, что ваш бизнес электронной коммерции также может извлечь выгоду из использования чат-ботов на основе ИИ во многих отношениях:
1. Вы можете записывать взаимодействие с посетителями интернет-магазина в режиме реального времени и улучшать свои услуги в соответствии с их мнением.
2. Разместив робота-покупателя на своей витрине и в своих официальных учетных записях Facebook Messenger, Telegram и WhatsApp, вы позволяете потенциальным покупателям легко просматривать ваш каталог и совершать покупки непосредственно на платформе по своему выбору.
3. Чат-бот может мгновенно отвечать на часто задаваемые вопросы и направлять посетителей магазина на соответствующие страницы вашего веб-сайта и повышать вовлеченность.
Например, бот Sephora Kik делится предложениями по макияжу, задавая вопросы (о предпочтительных брендах косметики, случае, возрасте) для сбора информации, а затем перенаправляет пользователя в приложение Sephora или на мобильный сайт для совершения покупки.
2. Рекомендации по продукту
С самого начала Amazon применял искусственный интеллект для получения рекомендаций по продуктам на основе того, что клиенты уже сказали, что им понравилось. Это, безусловно, самый сложный элемент усилий компании в области электронной коммерции.
Вы найдете рекомендации по продуктам на каждой странице, канале и устройстве Amazon. Исследования показывают, что только на главной странице приложения отображается 45 различных виджетов с рекомендациями, что свидетельствует о стремлении Amazon продвигать новые продукты.
Со временем алгоритмы претерпели масштабную трансформацию и стали более динамичными. В алгоритмах рекомендаций по продуктам играют роль многие переменные, от местоположения и недавних покупок до сохраненных товаров/списков и отзывов пользователей до покупок, сделанных другими покупателями после просмотра похожих товаров.
Эта технология помогает Amazon полностью понять контекст и намерения поисковых запросов клиентов, чтобы они знали, почему посетители ищут определенные продукты, и, соответственно, составляют список, который приведет к более высоким конверсиям. Неудивительно, что сегодня механизмы рекомендаций Amazon по продуктам обеспечивают 35% от общего объема продаж.
Чтобы увеличить продажи, вы должны полагаться на рекомендации по продуктам, чтобы привлекать и конвертировать посетителей вашего магазина электронной коммерции. Исследования показывают, что 75% современных потребителей ожидают персонализированного опыта онлайн-покупок. Вот несколько способов внедрить такие технологии, как Amazon:
1. Продемонстрируйте свои самые продаваемые продукты на странице каждой категории, чтобы предложить социальное доказательство того, что нравится похожим покупателям и что может понравиться посетителю.
2. Разместите на главной странице классический раздел «Рекомендуемые для вас» с предложениями продуктов на основе того, что посетитель ранее добавил в список желаний или купил у вас.
3. Отобразите «недавно просмотренные» товары, которые проверили другие онлайн-покупатели. Это может познакомить ваших посетителей с новыми продуктами, которые они могут не искать или о которых не знают.
Есть несколько программ на основе ИИ, которые вы можете использовать для развертывания технологии.Например, Dynamic Yield рекомендует продукты в вашем магазине электронной коммерции — будь то домашняя страница или страница продукта. Точно так же Adoric склонен рекомендовать «самые просматриваемые», самые продаваемые и «недавно просмотренные» продукты.
3. Голосовой шопинг на основе Alexa
Amazon — одна из первых компаний, которая занялась машинным обучением с помощью ИИ-бота Alexa. Например, виртуальный помощник с голосовым управлением позволяет покупателям находить и покупать продукты на мобильных устройствах и проходить через кассу с помощью голосовых подсказок вместо того, чтобы нажимать или нажимать на экран.
Когда элементы добавляются в список покупок с помощью Alexa, клиент может получить доступ к текстовой версии списка в своем приложении Alexa и позже внести изменения. В целом, голосовая технология помогает им работать без помощи рук.
Точно так же вы можете получить рекомендации от Alexa. Amazon Echo, интеллектуальный динамик с поддержкой Alexa, использует встроенную технологию для сопоставления того, что говорит клиент, с акустическими паттернами слова пробуждения. Затем он отправляет запрос в безопасное облако Amazon, где слово пробуждения проверяется и обрабатывается. После подтверждения заказчику отправляется ответ на запрос.
Например, если вы скажете «Алекса, включи No Time To Die by Billie Eilish», он будет использовать запись запроса и информацию из Amazon Music, чтобы воспроизвести песню для вас.
Удивительно видеть, как такая технология позволяет потребителям искать и покупать товары в Интернете с помощью простых голосовых команд. Вы можете получить Alexa Skills, Cortana Skills или Google Actions, простые в загрузке приложения для голосового помощника.
Например, продуктовый интернет-магазин Ocado использует Amazon Skill. Вы можете просто сказать: «Алекса, попроси Окадо добавить помидоры в мою корзину». Таким образом, потребители могут делать покупки в других компаниях электронной коммерции, а не только в Amazon через Alexa.
4. Прогнозирование продукта
Amazon продает 4000 товаров каждую минуту и обслуживает более 185 стран. Тем не менее, большой объем продукции делает поддержание избыточного уровня товарных запасов непомерно затратным.
Хотя исторические модели покупок можно изучить, чтобы принять решение о пополнении запасов товаров для дома, таких как мешки для мусора или стиральный порошок, большинство товаров демонстрируют изменчивость спроса из-за внешних факторов, неподконтрольных Amazon.
Например, внезапный рост покупок спортивных костюмов в начале 2020 года было трудно предсказать, поскольку никто не предвидел последствий пандемии COVID-19.
Сегодня Amazon продвинулась в таких областях, как распознавание изображений, глубокое обучение и обработка естественного языка для разработки моделей прогнозирования, которые помогают принимать точные решения по различным категориям продуктов.
Прогнозирование продуктов сложное, но при правильном подходе вы можете получить полезную информацию для вашего бизнеса в области электронной коммерции, которая поможет принять правильные решения, касающиеся закупок продуктов, ценообразования и рыночного потенциала. Вот как вы можете сделать это лучше:
1. Программное обеспечение AI для розничной торговли, такое как Vue.ai, Symphony RetailAI и Peak AI, выводит прогнозирование спроса на продукты на новый уровень точности. Используя машинное обучение, эти инструменты анализируют тенденции с учетом таких переменных, как местоположение, сезонность, типы продуктов и конкуренция. С помощью машинного обучения можно точно прогнозировать спрос по артикулам/магазинам даже без учета истории продаж.
2. Точно так же изображения продуктов могут помочь в прогнозировании спроса. Измеряйте спрос на продукты, в том числе те, которые вы даже не производили, с помощью платформ 3D-конфигурации, таких как Threekit и Vendavo. Например, если ваш зеленый диван находится в производстве, вы все равно можете почувствовать первоначальный интерес клиентов, запустив специальную страницу для этого дивана.
5. Оптимизация склада и доставки
Работники Amazon в центрах выполнения заказов могут отказаться от ручного сканирования товаров благодаря искусственному интеллекту. Это позволяет им хранить товары, поступившие от производителей и дистрибьюторов, в любом месте на полках склада и фиксировать их местонахождение на компьютере.
Рабочие могут взять товар из коробки с помощью сканера штрих-кода, отсканировать его, поместить на полку, а затем отсканировать саму полку.Процесс двойного сканирования связывает элемент с его местоположением. Кроме того, фулфилмент-центры Amazon автоматизированы с помощью умных роботов.
Эти объекты хорошо структурированы — больше похожи на сетку. Такая конфигурация позволяет системам компьютерного зрения эффективно находить каждый заказ.
Роботы, которые выполняют заказы, работают на базе искусственного интеллекта, а алгоритмы помогают им узнавать такие детали, как, например, где находится заказ, где он должен быть и как выполнить его максимально быстро. Все это происходит в режиме реального времени.
Расширенные электронные таблицы остаются предпочтительным выбором для многих розничных продавцов для управления цепочками поставок. Однако такая практика приводит к неструктурированным и разрозненным наборам данных, что приводит к более высоким эксплуатационным расходам.
Amazon научилась использовать искусственный интеллект для изменения структуры поставок и осмысления данных, автоматизации процесса прогнозирования покупательского спроса, оптимизации маршрутов доставки и персонализации коммуникаций с клиентами — при этом отслеживая всю цепочку поставок.
Интернет вещей (IoT) значительно изменил управление цепочками поставок (SCM), позволив машинам подключаться и взаимодействовать с продуктами и клиентами.
1. Умные очки, например, позволяют работникам склада видеть текст и изображения о продукте на складе. Вы можете сканировать штрих-коды и использовать голосовые команды для подтверждения действий на ходу и нацеливаться на ручной сканер для автоматического ввода важной информации, что упрощает вашу работу.
2. Система визуального комплектования самостоятельно документирует партии продукции, полностью устраняя необходимость в кропотливой бумажной работе.
3. Использование совместных ботов (таких как роботы Mobile Rack GTP AMR) ускоряет работу склада, поскольку боты работают быстрее, чем средний человек.
4. Упростите отслеживание ваших физических запасов на складе с помощью меток RFID. Следите за тем, когда истекает срок годности продукта, чтобы гарантировать, что нужные товары переместятся в конец цепочки поставок до истечения срока их действия.
к вам
Когда вы думаете об онлайн-покупках, Amazon — это первое имя, которое приходит на ум, и вы, вероятно, по крайней мере один раз зайдете на платформу, чтобы просмотреть продукты. Поскольку гигант электронной розничной торговли продолжает разрабатывать новые категории продуктов, внедрять новые технологии и проводить новые приобретения, можно с уверенностью сделать вывод, что компании любого размера могут многое узнать о том, как Amazon трансформировалась с помощью ИИ и машинного обучения.
