Искусственный интеллект в сквозной аналитике

Диалог с данными. Спросить LLM

«Диалоги» с LLM — это уже привычная рутина, в том числе и на рынке недвижимости. Кто-то использует чаты с ИИ для генерации новых идей, кто-то автоматизирует поиск информации. Искусственный интеллект может помочь маркетологам девелопера с анализом данных и подсветить те моменты, которые не всегда очевидны специалисту.

Чтобы обсудить с AI ваши показатели, нужно создать исчерпывающий запрос. Внутри сквозной аналитики Smartis мы упростили эту задачу. Маркетолог может построить сквозной отчет (по каналам, по кампаниям и так далее) и в один клик получить готовый промпт со всеми данными, параметрами отчета и системным контекстом. Промпт можно править и совершенствовать «под себя», но вся база в нем задана автоматически.

В чем польза? ИИ помогает обратить внимание на важные акценты, посмотреть на данные отчета под разными углами. После того, как вы «скормили» LLM промпт из сквозного отчета, можно попросить ее, например:

• проанализировать тренды по дням, месяцам или неделям;
  
• оценить наличие или отсутствие сезонности;
• спросить, на какие кампании обратить внимание в первую очередь.

Чем больше специалист взаимодействует с нейросетью, тем больше она накапливает контекста и точнее подмечает те самые акценты. Конечно, маркетологу важно критически оценивать, что выдает LLM, потому что ошибки в терминах, особенно в таких специфических, как на рынке недвижимости, это нередкая ситуация. Например, однажды AI посоветовал мне повышать ДРР и вкладываться в каналы, где этот показатель близок к 100% — «чем больше, тем лучше».

Искусственный интеллект может облегчить жизнь маркетолога, но не заменить его профессиональные навыки. Поэтому важно давать LLM обратную связь по всем ошибкам и неточностям, чтобы повышать качество ответов на каждый последующий запрос.

Следующий шаг для этого тренда на рынке — появление внутренних LLM, прямо в интерфейсе сквозной аналитики. Такие AI-помощники уже будут содержать всю базу знаний и кейсов компании, опираться на глубокий внутренний контекст. Мы планируем и уже тестируем свою LLM с отраслевой базой знаний, накопленной за многие годы нашей работы.

AI инсайты для маркетологов

Если полная интеграция LLM в сквозную аналитику только ждет нас в будущем, то получать инсайты внутри дашбордов можно уже сейчас. Например, у нас этот функционал реализован с помощью виджета «Инсайты», который можно добавить к себе в дашборд.

Как работают AI-инсайты: «робот-аналитик» в фоновом режиме работает с данными застройщика и ищет в них важные закономерности, которые маркетологи часто могут упускать в рутине. Например:

1. Долгосрочные тренды — подсветит паттерны, которые сохраняются в конкретных площадках, по конкретным объектам и так далее.
2. «Всплески» (или аномалии) — обратит внимание на резкие изменения. Например, если колл-центр внезапно перестал принимать звонки, то «робот» уведомит о падении конверсии в целевой звонок. Еще один сценарий, в рамках которого полезно следить за аномальными изменениями — падение качества трафика по площадке. 
3. Еженедельный топ по целевым обращениям — покажет, какие площадки по каждому объекту вошли в пятерку самых результативных, а какие ее покинули.

AI-инсайты имеют большие перспективы для развития — есть несколько ключевых метрик, за которыми будет интересно и важно следить в формате инсайтов как маркетологам застройщика, так и отделу продаж. Например: ДРР, цена сделки, конверсия по воронке, стоимость обращения и так далее. Мы также планируем расширять функционал инсайтов и добавлять в том числе и более «нишевые» метрики, которые будут полезны нашим пользователям.

Аномалии данных для менеджера

Качество данных — это фундамент для сквозной аналитики и для того, чтобы принимать обоснованные бизнес-решения на рынке недвижимости. Застройщики, с которыми мы работаем, отмечают, что качество — всегда в приоритете. Искусственный интеллект помогает за ним следить и держать руку на пульсе любых нежелательных изменений или ошибок.

Читайте также

Как подружить западные и российские ИТ-решения в одной инфраструктуре

В большинстве компаний переход на отечественные решения идет не по учебнику. Где-то критичные западные продукты пока остаются, где-то их уже заменили, а где-то рядом со старым появляется новый слой российских инструментов. В итоге инфраструктура становится «гибридной» не из-за моды, а по необходимости.

Человеческий фактор часто нарушает «чистоту» данных — например, кто-то забыл поставить UTM-метку или из-за банальной ошибки полетела разметка. Огромные объемы информации, множество кампаний, объектов, кабинетов — уследить вручную за всем часто просто физически невозможно. Каждый день сотрудники совершают сотни действий, которые могут сказаться на качестве данных.

Один из примеров AI-решения в этом направлении — автоматизированный контроль счетчиков. Частая ситуация, когда разработчики выкатывают новую версию сайта и забывают про весь список счетчиков и пикселей, которые просили установить маркетологи. В результате теряется статистика и искажаются данные. AI-робот может ежедневно анализировать тренд обнуления сессий и присылать уведомления о подобных ошибках.

У нас в планах уже есть развитие автоматизированного отслеживания загрузки бюджетов с помощью AI-решений. Это то, что застройщику важно постоянно мониторить, и искусственный интеллект здесь может быть незаменим.

Заключение

Сквозная аналитика много лет развивалась в сторону накопления данных и построения максимально подробного клиентского пути — вплоть до каждой сессии и каждого обращения. Сейчас рынок готов переходить к тому, чтобы повышать качество и скорость анализа собранных данных, привлекая искусственный интеллект. С помощью новых трендовых направлений использования AI, застройщики смогут видеть больше, анализировать и процветать.