Содержание:
В свежем выпуске 1win voice к нам в гости пришёл CEO Famesters, Infinity & Chatterfy — Павел Бения. Вместе с Дианой и Алексеем он рассказал про искусственный интеллект всё, что может пригодиться арбитражнику. Ведь, ИИ с каждым днем всё больше интегрируется в профессиональную и повседневную жизнь, но есть ли у него применение в работе с трафиком? Как его внедрить в CRM систему? Какие минусы есть у ИИ на текущий момент? Всю самую важную информацию, специально для тебя, мы собрали в текстовый формат, и, кроме того, взяли комментарии у “виновника торжества” — ChatGPT.
Внедрение и обучение ИИ
Самый прямолинейный путь обучения — брать готовые модели, загружать в них массивы данных и смотреть на качество ответов. Но из-за размеров таких моделей и объёмов данных этот путь нераздельно связан с большими ресурсными затратами, которые в итоге далеко не всегда смогут окупиться в плане результатов.
Другой подход связан с принципом: “зачем учить самое умное создание на планете?”. Это звучит более логично, ведь ChatGPT использует огромный объем информации. Поэтому, можно просто использовать правильную промтовку, то есть грамотно задавать темп и формат общения. Выбрав этот путь, вы откроете для себя то, что ChatGPT уже умеет продавать и правильно выделять “боли” потребителей. Нужно лишь правильно это задать и инициировать.
Всё это делается простым методом перебора, то есть продолжительным “общением” с нейросетью, но есть небольшой нюанс — не общайтесь с нейросетью внутри ChatGPT потому, что результаты будут кардинально отличаться. Это связано с тем, что ИИ уже подстроен под определенные промты и у него уже есть выстроенная логика, поэтому делать это нужно только через api.
Но одно дело общаться по api, другое — внедрить это в телеграм-чаты, телеграм-боты и т.д. Один из инструментов, который поможет интегрировать ChatGPT — Chatterfy с его помощью можно привязать ИИ к боту, личным сообщениям, настроить любые воронки и т.д. По сути — это конструктор, в котором заготовлены различные виды промтовок и прописан довольно сложный backend, вам остается лишь прописать блок-схему по обработке. Это можно сравнить с должностной инструкцией, которая даётся любому менеджеру.
Блок-схема скрипта продаж (4 независимые воронки в рамках одного диалога)
В среднем, если брать классический скрипт обработки, то в нём не более шести элементов продажи. Да, их можно дробить на какие-то уточняющие вопросы, но всё зависит от того, насколько нужно чтобы ИИ жёстко следовал по заданному скрипту.
| Что думает об этом ChatGPT: Внедрение ИИ в воронки продаж открывает новые горизонты для повышения эффективности и персонализации. Искусственный интеллект может анализировать большие объемы данных, выявлять паттерны поведения клиентов и предсказывать их потребности. Это позволяет оптимизировать процессы: от генерации лидов до автоматизации общения. ИИ также значительно улучшает сегментацию аудитории и формирование индивидуальных предложений. Главное — это интеграция ИИ в существующие системы, что требует стратегического подхода и гибкости в адаптации. |
Можно ли научить ИИ просчитывать вероятность доведения лида до конца?
На данный момент такого нет потому, что далеко не вся ответственность лежит на стороне обработки, в этом плане много ответственности лежит на байинге. Если смотреть на статистику глобально, то будет видно следующее: при абсолютно одинаковых воронках и скриптах ЦА может цепляться по-разному. Тем не менее ИИ, благодаря внутреннему анализу, может дать некоторые инсайды:
- В какой момент в среднем лиды перестают отвечать на любые сообщения
- Какие вопросы возникают чаще всего
- Какие самые частые возражения и т.д.
Изображение полной статистике по заливу и всем этапам воронки продаж
Зная всю эту информацию, руководитель отдела продаж может вносить изменения в скрипты, чтобы добиться лучшей конверсии.
Можно сказать, что ИИ не просчитывает вероятность лида в моменте, но может выступать глобальным аналитиком, который анализирует абсолютно все диалоги с потенциальными лидами.
| Что об этом думает ChatGPT: ИИ может научиться оценивать вероятность закрытия сделки по лидам. Это достигается через машинное обучение, где модели анализируют исторические данные о сделках, включая характеристики лидов, этапы воронки и результаты. Используются алгоритмы классификации (например, логистическая регрессия или деревья решений), которые обучаются на помеченных данных — лидах, которые стали сделками, и тех, что не завершились успехом. Далее, алгоритм предсказывает вероятность для новых лидов, что помогает сфокусироваться на наиболее перспективных. |
ИИ не может общаться как человек — миф или реальность?
В рамках обучения ИИ можно задать абсолютно любые параметры общения, которые вам нужны. Ниже прикреплены скриншоты общения нейросети с лидом. Сообщения ИИ на всех скриншотах находятся справа. Согласись, что если бы мы не сказали, что это пишет не человек, определить это было бы сложно.
Примеры диалога с лидом
В параметрах общения ИИ можно настроить всё: написание отдельных сообщений, фразы, которые будут использованы, различные байты, которые ИИ может вкинуть в переписке, скорость ответа и т.д. Если всё сделать правильно, то ни один человек не догадается, что он общается с нейросетью.
Про скорость ответа стоит сказать отдельно. При настройке ИИ можно выставить как общую скорость ответа, так и скорость набора текста, чтобы объёмные сообщения не набирались моментально, что выдавало бы в собеседнике нейросеть.
Глобальную скорость каждый настраивает под себя, но обычно всё зависит от того, на каком этапе общения с лидом вы находитесь. На первых этапах общаемся не быстрее, чем раз в минуту, в дальнейшем скорость нужно плавно замедлять.
Также, в общении стоит придерживаться правила, что облизывание лида со всех сторон не приводит ни к чему хорошему. Для этого и создаются задержки в ответах и настраивается определенная наглость в характере ИИ.
| Что думает об этом ChatGPT: ИИ может быть обучен вести беседы максимально естественно с помощью различных подходов. Во-первых, используются нейронные сети и модели глубокого обучения, такие как трансформеры, которые анализируют большие объемы текстов на человеческом языке. Во-вторых, важно тренировать ИИ на разнообразных данных, включая диалоги, чтобы он учился распознавать контекст, интонацию и эмоции. Кроме того, регулярное обновление модели с учетом пользовательских данных помогает улучшать адаптивность и качество общения, приближая стиль к человеческому. |
Как привить ИИ человеческий характер
Самый простой способ привить нейросети характер — заставить её симулировать, как будто он кто-то. То есть в промтах прописать, чтобы он шутил как стендап комик или продавал как Уоррен Баффетт. В более ранних версиях ChatGPT (3.5) это работало плохо, что признала даже компания-создатель Open AI. Новые же модели (4.0 и 4.0 mini) понимают все инструкции и хорошо их выполняют. В этом плане, главный прорыв случился с выходом версии 4.0 mini, которая обходится дешевле чем 3.5, но при этом в несколько раз умнее.
В плане “качества исполнения” характера, можно взять в пример тот же юмор. Представьте, что вы посмотрели и прочитали все юмористические выступления и книги по юмору, и, более того, отлично помните их содержимое. С таким объемом данных и без врожденного таланта у вас, скорее всего, не получится написать свой успешный сольный стендап концерт, но получится шутить на уровне среднестатистического человека.
| Что думает об этом ChatGPT: ИИ можно настроить для имитации определенных человеческих характеров с помощью нескольких методов. Во-первых, использование обучающих данных, содержащих текстовые примеры с характерными чертами, позволяет ИИ улавливать особенности стиля общения, поведения и эмоций. Во-вторых, можно внедрить алгоритмы для анализа конкретных черт персонажа и настраивать ответы ИИ на их основе. Наконец, обратная связь от пользователей помогает fine-tune (настраивать) модель, делая ее поведение более соответствующим запрашиваемому характеру. |
Минусы ИИ
Даже ИИ не идеален. Один из главных минусов — его не так просто заставить делать то, что тебе нужно. Можно сказать, что он “от природы” нагловатый и упрямый. Чтобы объяснить ему как он должен общаться и что он должен делать, придется какое-то время поиграться с промтами, что не у всех получается, особенно с первого раза. Скорее всего, из-за этого и существует мнение, что ИИ не может общаться также, как человек.
К другим минусам можно отнести то, что ИИ (если мы говорим о их “текстовых” версиях) плохо обрабатывает изображения. Связано это с тем, что информация на картинке, зачастую, крайне индивидуальная история, которая зависит от многих факторов, вплоть до ГЕО. Поэтому как только лид присылает изображение, диалог с ним автоматически должен переходить в ручной режим обработки.
К минусам также можно отнести то, что нейросеть не может придумывать связки с нуля, также он не ответит на вопросы по типу “на что лить?” или “какая связка конвертит?”. Это связано с тем, что такой информации попросту нет в открытых источниках.
| Что думает об этом ChatGPT: Использование ИИ имеет свои минусы. Во-первых, возможна недостаточная персонализация: ИИ может не учесть индивидуальные особенности клиента, что снижает эффективность общения. Во-вторых, риск ошибок в интерпретации данных может привести к неверным выводам и плохим решениям. Третья проблема — отсутствие эмоционального интеллекта: ИИ не способен распознавать нюансы человеческих эмоций. Наконец, внедрение ИИ может быть дорогим и требовать значительных усилий для обучения и интеграции в существующие процессы. Помимо этого ИИ действительно не может генерировать идеи с нуля так, как это делает человек, но он способен комбинировать существующие знания и примеры, чтобы создавать новые идеи и концепции.
Также, хотя открытые источники играют важную роль в обучении ИИ, он может формулировать гипотезы на основе существующей информации и анализе данных, даже если конкретные исследования в открытых источниках не опубликованы. |
Что делать, чтобы начать понимать ИИ
Самое базовое правило — нужно самому чётко понимать, что конкретно нужно от ИИ. Не зная или не до конца понимая конечную цель, шанс получить нужный результат от ИИ практически нулевой. Понимать нужно всё: что нужно, в каком виде нужно, к каким результатам нужно прийти. Зная всё это, и шаг за шагом донеся эти поинты до нейросети, получится прийти именно к нужному результату.
То есть работа с ИИ, как нельзя лучше отображает правило “какое ТЗ, такой и результат”. Если вы дадите ChatGPT все вводные, и детально опишите, что от него нужно — результат вас удивит, в хорошем смысле этого слова.
| Что думает об этом ChatGPT: Чтобы понять мысли ИИ, человеку следует изучить основы его работы. Начните с понимания алгоритмов машинного обучения и структур нейронных сетей. Чтение специализированной литературы и онлайн-курсов даст основное представление о том, как ИИ обрабатывает данные и принимает решения. Практика — важный аспект: взаимодействуйте с различными ИИ-системами, наблюдая за их реакциями и анализируя результаты. Также полезно изучать примеры успешного применения ИИ в разных сферах, чтобы лучше понять его логику и подходы. Сравнение работы с ИИ с тезисом «какое ТЗ, такой и результат» вполне уместно. Как в любом проекте, хорошо сформулированные требования ведут к успешному выполнению задачи. В случае с ИИ это особенно актуально, поскольку системы работают на основе предоставленных им данных и контекста. |
Заключение
Тема искусственного интеллекта настолько обширна, что изучать и рассказывать о нём мы будем ещё долго. Причём, под словом “мы”, в данном случае, имеется в виду не только 1win Partners, а всё арбитражное комьюнити в целом, но где взять больше информации про ИИ уже сейчас? Ответ прост, прослушав запись voice-чата, которая доступна тут.
А чтобы не пропускать важный и интересный контент, например следующий voice-чат, подпишись на социальные сети 1win Partners, там тебя ждёт много интересного!
| И напоследок, шутка от ChatGPT:
Какой любимый вид спорта у арбитражников? Бег — потому что они постоянно бегают в поиске «горячего трафика»! |