Повысьте внедрение BI и аналитики с умными чат-ботами

Чат-боты предлагают отличный способ для организаций улучшить их бизнес-интеллект и аналитику данных.

Мерчандайзер купальников для популярного ритейлера едет на понедельчное совещание по планированию продаж и операций. Прямо перед её остановкой Slack уведомляет, что шоурум бренда Oxford Circus рискует остаться без самой популярной линии купальников в июле — прямо перед летними каникулами. Она срочно эмейлит поставщика в Индонезии проверить доступность перед встречей.

Кто отправил мерчандайзеру то Slack-сообщение? Это не «кто», а «что». Её предупреждение об инвентаре доставлено чат-ботом — ИИ-агентом, теперь обыденным на потребительских сайтах для автоматизации аспектов продаж и клиентского сервиса. Чат-боты теперь движутся в современные рабочие места, чтобы сделать критический «последний миль аналитики» быстрее, легче и более ценным для повседневных бизнес-пользователей. Они делают это частично улучшая data fluency людей, позволяя им выражать идеи о данных с использованием общего языка. Data-fluent работники могут превращать сырые данные в действенную информацию, потому что понимают, как интерпретировать их, знают, какие данные доступны, а какие нет, и как их использовать адекватно.

Почему важен «последний миль аналитики»? Это домен бизнес-пользователей, и где внедрение обычно падает. Несмотря на то, что визуализация данных в BI и аналитическом софте огромно улучшилась за последнее десятилетие, внедрение всё ещё слишком низко — только 32% по последнему опросу Gartner. Если компании серьезны о становлении data-driven, им нужно гораздо больше, чем eye candy. Бизнес-люди нуждаются в своевременных, релевантных, действенных инсайтах данных для успеха в своих ролях. Чат-боты помогают доставлять всё это — вот как:

1. Push-уведомления и обнаружение

Мы только на стадии, где AI-driven системы могут обнаруживать изменения, аномалии и выбросы в наборах данных, затем использовать чат-ботов для толкания релевантной информации пользователям на основе их ролей, интересов и предпочтений. В будущем это станет более изощрённым, не только толкая информацию об изменённых данных, но и добавляя инсайты к этим данным. В старых системах пользователям нужен IT для ручной настройки правил, если они хотят быть оповещёнными о критических изменениях данных. Не только это медленный и ригидный процесс, но вы также должны знать, что ищете. Это исключает большинство сценариев данных, которые пользователи не могут предвидеть заранее.

2. Интеграция с мессенджерами

Каждый день больше работников подключены через мессенджер-платформы вроде Slack и Microsoft Teams. По недавнему исследованию Spiceworks, 21% бизнесов используют Microsoft Teams и 15% — Slack. Когда произойдёт грядущий IPO Slack, можно ожидать более первазивное enterprise-внедрение.

Почему это важно? Как в моём вводном примере, аналитический софт может использовать чат-ботов для доставки данных через мессенджер-платформы на десктоп и мобильные устройства. Наши продажи и маркетинг получают алерты от чат-ботов об изменениях данных в Salesforce через их Slack-каналы. Разговоры о данных происходят намного больше сегодня в этих средах, чем они когда-либо были в относительно меньших аналитических сообществах пользователей.

3. Конверсационная аналитика

Здесь всё становится действительно захватывающим. С конверсационной аналитикой пользователи взаимодействуют сообщениями или голосом с чат-ботами. По сути, это о способности вести разговор со своими данными, в любое время, где угодно. Допустим, наш планировщик мерча хочет узнать больше о том, почему конкретная линия купальников низка на инвентаре. Она может спросить чат-бота, почему это происходит и какие драйверы за трендом. Эта способность свободно говорить с ботом на естественном языке — действительно будущее аналитики на рабочем месте.

Чат-боты — идеальные посредники данных

Я буду первым, кто признает, что чат-боты не были универсально популярны сначала. Например, Facebook пришлось сократить своих чат-ботов после того, как 70% взаимодействий провалились из-за коммуникационных трудностей. Некоторые потребители немного пугаются, когда заходят на сайт и вылетает продажный чат-бот. В сценариях клиентской поддержки, однако, чат-боты становятся намного популярнее. Особенно когда кому-то просто нужен простой и конкретный ответ на вопрос вроде «какой Wi-Fi код для моего роутера?».

Аналогично, чат-боты делают идеальными посредниками для данных в организациях, пытающихся поднять data literacy своих бизнес-пользователей. Вопросы к данным 100% детерминированы — есть только один правильный ответ. Это значит, нет ожидания, что чат-бот обладает уровнем человеческой языковой неопределённости и идеальным синтаксисом, который может ожидаться в более личном продажном разговоре. Как только люди преодолевают первоначальную странность разговора с машиной, они начинают чувствовать комфорт, задавая вопросы о данных, зная, что их не судят и не торопят нетерпеливый эксперт по данным.

Наконец, чат-боты популярны у миллениалов, для которых мессенджинг — вторая натура. Исследование мобильного маркетера 3C Interactive показало, что 40% миллениалов сказали, что взаимодействуют с ботом ежедневно, и эта цифра продолжает тренд вверх. Чат-боты дают то мгновенное удовлетворение, к которому миллениалы привыкли, расту с поисковыми движками. Это важно, потому что с миллениалами, скоро ставшими крупнейшим возрастным демографическим сегментом в глобальной рабочей силе, больше корпоративных IT-стратегий включают поиск технологий, разработанных для привлечения и удержания молодых талантов.

Если вы серьезны о становлении data-driven организацией, чат-боты предлагают большой потенциал для улучшения BI и аналитики. Не только чат-боты могут помочь поднять уровни внедрения, но они могут помочь всем вашим людям стать более data literate и принимать более умные бизнес-решения.