Каждому бизнесу нужен ИИ-агент
Это не кликбейт. Это выводы после изучения десятков внедрений ИИ в разные ниши. Большинство решений, которые гордо называют себя "ИИ" – это обычные чат-боты переименовали, наклеили модный ярлык, и вперёд. Автоматизация это хорошо, но недостаточно.
Сейчас распространённая практика менять на ИИ всё, что плохо лежит или лежит и не работает)). И это не самый плохой подход. Можно автоматизировать с тем же уровнем эффективности: поддержку, контент, исследования. Всё, что связано с рутиной.
Но давайте посмотрим на применение ИИ под другим углом.
Мой тезис простой:
«Каждый бизнес может и должен внедрять экспертных ИИ-агентов для своих пользователей и клиентов. Прямо в продукт встроить условный ChatGPT, но эксперта в вашей нише, продукте.»
Сейчас на примере все разберем:
Допустим вы продаете туры и ваш флоу сейчас выглядит примерно так:
– Пользователь выбирает: дату, направление, условия
– Получает результаты
– Идёт сравнивать с конкурентами, практически, всегда
– Если у вас по какой-то причине лучшие условия возвращается и покупает
Это идеальный флоу. В реальности туда добавляются маркетинговые инструменты, пуши, ретаргетинг – часто не работающие.
Если вы покруче, то строите рекомендательные системы, предлагаете пользователю «подходящие» варианты. Вся эта предиктивная аналитика строится на поведении пользователя а больше и не как. ML суров.
Проблема классического подхода:
А что мы на самом деле знаем о пользователе? Только то, что он хотел поехать в Турцию вчетвером в мае 2026-го. И всё.
Мы не знаем контекст. Мы знаем, что он искал именно Турцию, потому что на подсознательном уровне для него «Турция = бюджетный отдых». А увидев цены на платформе, он подумал: «Дорого» и ушёл к конкурентам.
А теперь представьте другой подход
Допустим, мы создаём ИИ-агента, который «посетил все страны мира», и говорим пользователю: «Вот тебе самый крутой специалист в мире по поездкам и отдыху. Пожалуйста, пользуйся!»
И вот проходит неделя, месяц. Смотри аналитику, изучаем как люди пользуются ИИ-агентом и открываем для себя очень много интересного.
Окажется, что у пользователей не всегда жесткий запрос «Турция, 4 человека, май 2026».
В 90% случаев запрос выглядит совершенно иначе:
«Привет! Где отдохнуть семьёй с детьми летом? Побюджетнее, но чтоб было красиво, инстаграмно и безопасно. Ещё мы боимся лететь долго, нам нужен самый быстрый маршрут».
Видите разницу? Вместо набора фильтров, живой запрос с контекстом, болями, страхами и ожиданиями.
Но тут еще важно, то как ИИ-агент должен работать
ИИ не должен задавать стандартные уточняющие вопросы по списку. Он должен вести диалог на основе контекста:
«Круто! У вас есть конкретные забронированные даты под отпуск или гибкие даты? Спрашиваю, потому что есть очень крутые места — если поехать 10 июня, за 200 тысяч на четверых будет 4 звезды с отличными развлечениями для детей и взрослых. В общём, вы офигенно отдохнёте!»
И дальше можно вести диалог с плавным переходом в апсейл:
— Кстати, туда виза нужна. Хотите, подскажу, как оформить заранее?
— Берите средство от комаров — там они бывают, не опасные, просто чтоб во время прогулок вас не беспокоили.
— А вообще, я могу ещё подобрать крутые места для посещений!
Что мы получаем вместо классического ML?
Вместо классификации и предиктивной аналитики у нас теперь есть портрет клиента:
Какие у него боли
Что он любит,
Куда ходит
Что предпочитает,
Какие страхи, бюджет. и т.д
То, что никакая ML-модель на основе поведения никогда не предскажет.
Что с этим делать?
Да много чего крутого на самом деле, базово – персонализировать любую коммуникацию от пушей до email.
Другие варианты:
При следующем посещении ИИ-агент говорит бэкенду, какую страницу отрисовать через BDUI, Для каждого клиента (сегмента, когорты, это вы уж решите) отрисовываем персональную главную – зачем? Да чтобы воронку улучшить.
Сократить расходы на маркетинг
Увеличить конверсию и возвращаемость клиента, лояльность, в общем, получится действительно полезный инструмент
Если вам интересно больше узнать то тг канал
