ИИ в деле: 50 перспективных бизнес идей для современного рынка

Например, если клиент давно не совершал покупки, отправляется письмо с напоминанием о скидках. Если товар из избранного появился в наличии – автоматически отправляется уведомление.

Такие технологии повышают открытие писем на 15–25%, кликабельность – на 5–15%, а также снижают отписки от рассылки.

Шаги реализации:

Интеграция системы email-рассылок с CRM и базой клиентов.

Настройка сегментации и триггеров для автоматических email.

Создание шаблонов для персонализированного контента.

А/B тестирование рассылок, доработка с учетом аналитики.

Рекомендации: использовать решения для автоматизации email маркетинга – GetResponse, Mailchimp.

Идея 5. Автоматизация обработки и анализа отзывов

Отзывы покупателей – важный источник обратной связи для интернет-магазинов. ИИ помогает быстрее обрабатывать большие объемы отзывов и анализировать полученные данные. Система автоматически определяет тональность отзыва (позитивная, негативная, нейтральная) и выделяет ключевые темы. Это позволяет быстро реагировать на жалобы, решать проблемы, выявлять слабые места в обслуживании.

Аналитика на основе ИИ выводит общий сентимент по бренду, отдельным товарам, категориям. Можно отслеживать динамику, сравнивать с конкурентами, анализировать влияние маркетинговых кампаний. Это дает полезные данные для принятия бизнес-решений, повышения лояльности.

Шаги реализации:

Сбор и хранение отзывов клиентов в одной базе.

Внедрение системы анализа сентимента на базе NLP.

Формирование отчетности и визуализация аналитики.

Настройка автоматических оповещений о негативных отзывах.

Рекомендации: использовать решения для анализа тональности, например, MeaningCloud.

Идея 6. Автоматизация модерации контента сайта

Контент интернет-магазина создается не только компанией, но и пользователями – отзывами, вопросами, фотографиями. Чтобы избежать нежелательного контента, применяют модерацию. ИИ помогает автоматизировать этот процесс за счет компьютерного зрения и обработки естественного языка.

Система анализирует тексты, изображения, видео и выявляет потенциально опасный контент – спам, оскорбления, ненормативную лексику, фейки и т.д. Всё это отправляется на дополнительную проверку модератором. Применение ИИ для предварительной фильтрации позволяет сэкономить до 60% ручного труда модераторов.

Шаги реализации:

Разработка модератором руководства по модерации контента.

Внедрение инструментов модерации UGC на основе AI.