Як український бізнес вже зараз використовує ChatGPT: 10 реальних кейсів

Фото: Перспектива

 

Перспектива, провідний розробник e-commerce рішень на платформі Magento, активно впроваджує інновації в своїх проектах. Цьогоріч компанія взяла участь в iForum, де СЕО Артур Потульний презентував використання штучного інтелекту ChatGPT у сфері електронної комерції. Він поділився досвідом інтеграції ChatGPT у різноманітні проекти, включаючи українські. Невеличкий дисклеймер - ринок штучного інтелекту зараз переживає справжній бум і нові продукти, версії та рішення з'являються мало не щотижня. Тож дані з цієї статті є актуальною станом на серпень 2023 року. Але всі кейси залишаються актуальними і зараз.

---

Ринок штучного інтелекту

Наразі існують вже сотні різноманітних продуктів штучного інтелекту, які охоплюють різні сфери людської діяльності. Деякі ШІ-системи створені для допомоги людям у їхній роботі, а інші можуть повністю замінити певні професії, наприклад контент-менеджера чи оператора колцентру.

Штучний інтелект вже вміє писати тексти, генерувати зображення, розпізнавати та синтезувати мову, а також створювати музику. З'являються навіть ШІ, що зламують веб-сайти або допомагають їх захищати.

Цікавою тенденцією є те, що штучний інтелект починає працювати із штучним інтелектом. Одні ШІ-системи декомпозують складні задачі на простіші, а інші їх вирішують.

Хоча на ринку існує вже багато різних ШІ-продуктів, у цій статті ми зосередимося саме на можливостях ChatGPT від компанії OpenAI у сфері електронної комерції.

Огляд продуктів OpenAI

GPT (Generative Pre-trained Transformer) - це нейромережева модель, яка базується на технології трансформерів. Вона пройшла попереднє навчання (pre-training) на величезних масивах текстових даних і може генерувати людиноподібні тексти, а також виконувати задачі на основі природної мови.

Dall-E - нейромережа для генерації зображень. Вона здатна створювати реалістичні ілюстрації, малюнки чи фотографії за будь-яким текстовим описом, проявляючи творчу уяву. Деякі зображення, згенеровані Dall-E, важко відрізнити від справжніх.

Whisper - ШІ-система для розпізнавання мови. Whisper дозволяє перетворювати аудіозаписи в текстові розшифровки. Ця технологія використовувалася в деяких наших кейсах.

Моделі OpenAI вражають своїми можливостями і мають величезний потенціал для бізнес-задач, що ми побачимо на прикладах подальших інтеграцій.

Як працює GPT

Модель читає вхідний текст слово за словом, перетворюючи кожне слово на вектор чисел за допомогою вбудованого шару ембеддінгів.

Ці вектори послідовно проходять через багатошарову трансформерну архітектуру. Кожен шар аналізує зв'язки між словами та виділяє семантичні особливості речень.

На основі цього аналізу модель робить прогноз щодо ймовірних наступних слів та генерує вихідний текст, максимально близький до мови людини.

Під час навчання GPT налаштовує внутрішні параметри так, щоб мінімізувати помилку прогнозування наступного слова в реченні.

Отже, GPT - це потужна мовна модель, яка може аналізувати та генерувати тексти з високим ступенем семантичної та лінгвістичної коректності. Її розуміння мови наближається до людського рівня.

Переваги та вади різних версій GPT - 3.5 Turbo, 4 i 4 Turbo

 

Існують декілька версій GPT - GPT-3.5 Turbo, GPT-4 та найновіша GPT-4 Turbo. Кожна наступна версія демонструє більш "людську" поведінку, глибше розуміння мови і контексту. Втім, новіші моделі працюють повільніше через свою складність.

Різні версії моделі GPT мають свої унікальні переваги та недоліки при практичному застосуванні:

 

GPT-3.5 Turbo добре підходить для невеликих обсягів тексту, таких як короткі відповіді чи описи. Завдяки простішій архітектурі вона швидко генерує текст. Однак її відповіді можуть бути поверхневими, оскільки розуміння контексту обмежене.

 

GPT-4 краще працює з великими обсягами тексту, демонструючи більш логічний зв'язок речень. Проте швидкодія така ж, як у GPT-3.5 Turbo.

 

GPT-4 Turbo забезпечує найглибше розуміння мови та логіки, що дозволяє генерувати тексти високої якості. Втім, через складну архітектуру GPT-4 Turbo повільніша за попередні моделі.

 

Отже, оптимальний вибір версії GPT залежить від конкретних цілей. Для швидкої обробки невеликих текстів підійде GPT-3.5 Turbo, а задля глибокого аналізу великих масивів даних краще GPT-4 Turbo. Але якщо ключова якість тексту, то GPT-4 має перевагу.

 

Передумови та підхід до клієнтів

 

Українські компанії стикаються з двома ключовими проблемами на сучасному ринку, які спонукають шукати нові рішення, такі як інтеграція ChatGPT.

 

Перша проблема - це релокація, тобто вихід компаній на нові ринки. Багато українських та західних компаній зараз активно локалізують свої проекти для Польщі, країн Балтії та інших регіонів. Внаслідок цього компанії стикаються з гострою потребою у великих обсягах контентних робіт.

 

Однією з ключових причин є необхідність створювати локалізовані версії сайтів різними мовами під час виходу на нові країни. Це вимагає розробки унікального контенту, адаптованого саме під цю аудиторію та культуру.

 

Іншою важливою задачею є переклад та адаптація вже наявного контенту компанії під місцеві особливості нових ринків. Мова йде про переклад сайтів, технічної документації, інструкцій користувачам тощо. Також потібно регулярно оновлювати контент на всіх існуючих сайтах компанії, щоб він залишався цікавим та актуальним для аудиторії. Це передбачає створення свіжих статей, новин, оглядів на постійній основі.

 

Друга проблема - стагнація традиційних ринків і падіння продажів. Щоб стимулювати продажі, компанії мають шукати нові способи залучення клієнтів, одним з яких є персоналізація. Адже сьогодні клієнти очікують індивідуального підходу та релевантності.

 

За даними останніх досліджень, 80% споживачів хочуть бачити персоналізований контент, рекомендації та маркетингові повідомлення від брендів. Проте лише 20% компаній реально здатні забезпечити такий рівень персоналізації.

 

Щоб надати релевантний досвід клієнтам, потрібно аналізувати їх дані, поведінку, зацікавлення тощо та відповідним чином адаптувати контент і пропозиції. Вручну налаштувати таку персоналізацію для кожного користувача неможливо.

 

Отже, релокація та стагнація зумовлюють гостру потребу в нових підходах до контенту та персоналізації, де технології на кшталт ChatGPT можуть бути дуже корисними.

 

 

Маємо також цікаві спостереження щодо реакції українських компаній, яким ми запропонували інтегрувати ChatGPT в їхні проекти.

 

По-перше, практично всі наші клієнти вже чули про цю технологію та обговорювали її потенційне застосування у своїх командах. Це свідчить, що український бізнес йде в ногу зі світовими трендами в сфері штучного інтелекту.

 

По-друге, більшість компаній вже мали уявлення, як саме вони хочуть використовувати ChatGPT у своїх проектах. Деякі навіть запропонували ідеї, про які сама Перспектива раніше не думала. Це свідчить про високу зацікавленість бізнесу в практичному застосуванні ШІ.

 

Отже, ринок виявився досить підготовленим та відкритим до впровадження інноваційних технологій. Українські компанії не просто чули про ChatGPT, а й активно шукають можливості його інтеграції для вирішення бізнес-завдань. Це дуже позитивний сигнал щодо перспектив цієї технології.

 

Практичні кейси: Контент

 

Кейс №1 - Написання опису товарів

 

 

Одним з найпоширеніших застосувань ChatGPT в електронній комерції є автоматична генерація SEO-оптимізованих описів товарів.

 

У практиці Перспективи траплялися випадки, коли постачальник надавав лише набір технічних характеристик продукту без повного опису. Наприклад, це стосувалося простих побутових товарів на кшталт чайників.

 

Раніше копірайтери вручну складали описи за такими сухими характеристиками, що було неефективно. Тож було вирішено використати GPT-3 для автоматичної генерації описів.

 

Для цього набір технічних характеристик чайника разом з його фото та назвою передавалися ChatGPT з проханням згенерувати стислий опис продукту.

 

Результати виявилися доволі непоганими - за лічені секунди ChatGPT створював цілком пристойний комерційний опис товару на основі наданих даних. Звісно подальше доопрацювання копірайтером все одно потрібне, але ШІ значно спрощує цей процес, при цьому дуже дешево, мова йде про десяті долі цента за один запит.

 

Кейс №2 - Переклад відгуків

 

 

Одним з поширених завдань під час виходу компанії на нові ринки є переклад великих обсягів контенту іншими мовами. Це дозволяє локалізувати сайт та продукт для конкретної аудиторії.

 

У своїй роботі з клієнтами Перспектива стикнулася з таким кейсом. Один з магазинів отримував багато відгуків російською та українською мовами. Щоб опублікувати їх на сайті, потрібно було перекласти українські рецензії російською, а російські - українською.

 

Раніше це робилося вручну контент-менеджерами, що було повільно та дорого. Тож було прийнято рішення інтегрувати ChatGPT.

 

Тепер під час модерації відгуків адмінстратор сайту одразу ж використовує ШІ для перекладу рецензії на іншу мову. Це значно пришвидшило процес публікації та здешевило його.

 

Ще однією перевагою виявилась здатність ChatGPT аналізувати зміст відгуків. Коли йому надавалися сотні останніх рецензій, ШІ за лічені секунди виділяв 5-7 найбільш позитивних і негативних моментів згадуваних клієнтами.

 

Це допомогло оперативно виявляти актуальні проблеми, наприклад, з доставкою чи роботою колцентру.

 

Отже, інтеграція ChatGPT спростила і радикально знизила вартість роботи з відгуками клієнтів як в частині перекладу, так і аналізу їх змісту.

 

Кейс №3 - Рерайт SEO текстів та лендінгів

 

 

Ще одним поширеним завданням під час виходу компанії на нові ринки є переписування вже наявного контенту, аби уникнути дублювання.

 

Наприклад, коли бренд переходить з одного англомовного ринку на інший, потрібне суттєве переписування контенту під локальну аудиторію, в тому числі з урахуванням пошукових запитів.

 

У проєкті Aquapolis Перспектива використала можливості ChatGPT для автоматизації такого рерайту контенту. Фішка в тому, що ШІ добре працює з HTML-розміткою.

 

Ми безпосередньо даємо ChatGPT цілі лендінги та кажемо: "Не торкайся розмітки, просто омини її". І він гарно переписує тексти, зберігаючи HTML.

 

Для SEO роботи важливо те, що можна задати ШІ не торкатися певних ключових фраз, і він їх пропустить під час рерайту.

 

Ми додали в адмін-панелі дві кнопки "Переписати" і "Перекласти". Тобто адміністратор може швидко ініціювати рерайт чи переклад контенту ChatGPT.

 

Це значно пришвидшило і здешевило адаптацію наявних англомовних матеріалів під нові ринки, зберігаючи унікальність текстів. Після автоматичного рерайту контент проходить фінальну перевірку експертом.

 

Кейс №4 - Робота з картинками

 

 

Візуальний контент відіграє величезну роль в електронній комерції, тому автоматизація роботи з зображеннями за допомогою ШІ є актуальним завданням.

 

Один з клієнтів Перспективи зіткнувся з проблемою фото товарів без контексту. У кейсі з Rowenta була проблема, що система Dall-E може лише домалювати елементи до вхідного зображення, але не змінювати його. Тому ми вдалися до хитрости. Ми спершу видалили тло за допомогою окремого ШІ-алгоритму, а потім менеджер за допомогою запиту міг вказати Dall-E, що зробити далі з цією картинкою.

 

Інший приклад, від виробника надходили зображення взуття на білому фоні без моделі. Щоб показати вигляд товару, потрібно було "одягти" його в реалістичну обстановку. Раніше це робилося вручну, що було довго і дорого. Тож було вирішено спробувати вирішити це за допомогою ШІ.

 

Наприклад, "Чорні чоловічі черевики на ногах манекена в джинсах на білому фоні". Або "Кеди Converse на ногах дівчини в спортивних штанах". Dall-E генерувала відповідне зображення.

 

Цей процес потребує експериментів, адже з першого разу Dall-E може створити незрозумілу картинку. Тож треба клікати "Наступне зображення", допоки на 5-10 спробі не буде отримано придатний результат.

 

Загалом такий підхід дозволив значно оптимізувати роботу дизайнерів та прискорити створення реалістичних фото товарів для сайту. Після автогенерації зображення проходило невелике доопрацювання людиною.

 

Практичні кейси: Персоналізація

 

Традиційні методи персоналізації в електронній комерції часто мають поверхневий характер, оскільки базуються на обмежених данних про користувача. Сегментування за соціально-демографічними ознаками не дає глибокого розуміння його контексту та потреб. Натомість, штучний інтелект здатен проаналізувати значно більший обсяг даних про поведінку людини в динаміці, щоб зрозуміти її актуальні інтереси, наміри, емоційний стан. Це дозволяє забезпечити персоналізацію, яка справді унікальна та релевантна конкретному користувачеві та ситуації.

 

Кейс №5 - Рекомендації товарів

 

 

Персоналізовані рекомендації товарів є ефективним інструментом збільшення конверсії та лояльності клієнтів в електронній комерції. ChatGPT може значно полегшити створення таких рекомендацій.

 

Наприклад, для магазину вина GoodWine Перспектива реалізувала персоналізовані рекомендації шляхом інтеграції ШІ з передачею даних про дії відвідувачів на сайті. Спочатку ChatGPT отримав доступ до всього асортименту магазину з описами вин.

 

Коли користувач заходить на сайт, ChatGPT бере дані з CRM та інших аналітичних платформ про його попередню поведінку, демографію, інтереси на основі отриманих даних. Наприклад, чи шукав він дорогі чи дешеві вина, які країни-виробники цікавлять тощо.

 

На основі цього аналізу ШІ обирає з усього каталогу топ-5 вин саме для цього користувача і виводить персональні рекомендації на головну сторінку. Конверсія рекомендованих товарів виявилася значно вищою.

 

Таким чином ChatGPT дозволяє автоматизувати персоналізацію, враховуючи унікальній контекст кожного користувача за допомогою ШІ-аналізу його даних, і, що важливо, робить це дуже дешево.

 

Кейс №6 - Чат з AI

 

 

Чат-боти стають все більш популярним каналом комунікації з клієнтами в електронній комерції. Втім створити really smart чат-бота, здатного підтримувати цікаву бесіду, непросто. Тут у пригоді стане ChatGPT.

 

Один з клієнтів Перспективи, інтернет-магазин одягу, прагнув покращити свій чат-бот для консультацій клієнтів. Раніше це був типовий нудний FAQ-чат-бот з обмеженими можливостями.

 

Щоб "оживити" його, було інтегровано ChatGPT та навчено асортименту і описам товарів цього магазину. Тепер клієнти можуть спілкуватися з ШІ в чаті: задавати питання, просити порадити одяг, уточнювати деталі. Варто зазначити, що, оскільки спілкування відбувається в реальному часі, де масив даних заздалегідь завантажити нема змоги, тривалість обробки запиту доволі велика - до 15 секунд, але вартість залишається низькою.

 

ChatGPT аналізує запити користувачів, їхній контекст та історію попередніх повідомлень і дає відповіді природною мовою. Бот став набагато розумнішим та цікавішим співрозмовником для відвідувачів магазину.

 

Таким чином, інтеграція ШІ дозволяє підняти чат-бот на новий рівень клієнтського сервісу, задовольнити попит аудиторії на персоналізовану комунікацію.

 

Кейс №7 - Пошук

 

 

Покращення релевантності результатів пошуку - ще один спосіб збільшити конверсію за допомогою ШІ. ChatGPT може "розуміти" контекст запитів користувачів та відповідним чином адаптувати видачу. Слід зазначити, що в даному разі штучний інтелект не відповідає за пошук, який, як і раніше виконує відповідний пошуковий рушій. Роль штучного інтелекту полягає якраз у досортуванні результатів пошуку.

 

Наприклад, один з клієнтів Перспективи - інтернет-магазин сільгосптехніки - прагнув оптимізувати свою видачу в пошуку. Раніше результати формувалися лише на основі відповідності ключовим словам запиту.

 

Щоб покращити їх релевантність, було інтегровано ШІ. Тепер коли користувач шукає якийсь товар, ChatGPT аналізує його попередню історію пошуку та покупок на сайті. Наприклад, користувач вчора купив газонокосарку, а сьогодні шукає ніж. GPT розуміє, що ймовірно йому потрібен саме ніж до газонокосарки, і відповідним чином адаптує результати пошуку.

 

Такий підхід дозволяє показувати максимально релевантні товари кожному конкретному користувачеві, підвищуючи ймовірність покупки.

 

Кейс №8 - Листи

 

 

Email-маркетинг залишається дієвим інструментом просування, тому оптимізація розсилок - актуальне завдання. Зокрема, важливо надсилати максимально персоналізовані листи клієнтам.

 

В практиці Перспективи трапився наступний кейс. Клієнт - інтернет-магазин товарів для дітей MammyClub - мав базу підписників та бажав розсилати персоналізовані листи.

 

Раніше маркетолог готував універсальні розсилки. Але після інтеграції ChatGPT процес змінився. Тепер перед кожною розсилкою ШІ аналізує дані про користувача: вік дитини, стать, етап виховання.

 

На основі цієї інформації ChatGPT генерує персональний лист для кожного підписника, рекомендуючи саме ті товари, які актуальні саме зараз для його дитини.

 

Такі цільові розсилки принесли значне зростання конверсії та прихильності аудиторії. ШІ дозволяє автоматизувати процес створення високоперсоналізованих листів.

 

Практичні кейси: Комунікація

 

Під час тривалої комунікації з великою кількістю клієнтів, люди можуть відчувати емоційне та психологічне вигорання. Це призводить до зниження якості обслуговування, зростання кількості помилок, конфліктних ситуацій. Натомість, штучний інтелект не має емоційного стану, тому здатен працювати стабільно та якісно, без втоми. Він також робить менше помилок, ніж люди, оскільки може аналізувати значно більший обсяг даних. ШІ здатен швидко обробляти рутинні запити за невисоку вартість.

 

Кейс №9 - Покращення повідомлень

 

 

Під час комунікації з клієнтами в електронній комерції часто виникає потреба оперативно покращувати тон повідомлень, робити їх більш дружніми чи професійними. Це можна автоматизувати за допомогою ШІ.

 

Один з клієнтів Перспективи, великий рітейлер, стикався з проблемою скарг клієнтів на недостатньо дружній тон листів від служби підтримки. Наприклад, формальна відмова у поверненні товару часто обурювала покупців.

 

Щоб вирішити це, було додано в адмін-панелі оператора кнопку "Зробити дружнім". Після натискання вона відправляє лист ChatGPT з проханням переписати повідомлення більш дружнім тоном.

 

За лічені секунди ШІ генерує новий варіант листа, який звучить м'якше та не викликає негативу. Аналогічно можна "Зробити офіційним" чи в іншому ключі.

 

Таке швидке автоматичне покращення тону комунікації допомогло підвищити лояльність клієнтів та зменшити кількість скарг. ШІ дає гнучкість у налаштуванні стилю повідомлень.

 

Кейс №10 - Авто відповіді в підтримці

 

 

Якісна клієнтська підтримка - запорука успіху в електронній комерції. Однак вона потребує багато рес