Надійно зберігати дані в хмарі та отримувати з них бізнес-інсайти. Як Colobridge та його AI-проєкт Beinf допомагають у цьому

Нові виклики створили умови для пошуку зон зростання

Colobridge інтегрується в бізнес-процеси кожного клієнта і стає партнером, якому можна делегувати будь-які завдання з проєктування, побудови та підтримки IT-інфраструктури. Це не тільки готові хмарні або фізичні рішення, що адаптовані під конкретні потреби клієнта, а й відповідна експертиза. 

«Ми як партнер усвідомлюємо всі виклики, з якими стикаються українські компанії, та сприймаємо їх як свої. Розуміючи, які проблеми або нові потреби можуть чи вже виникли, ми намагаємося пом’якшити періоди турбулентності та невизначеності. Яскравий приклад – це допомога з міграцією даних та обладнання до топових європейських дата-центрів. Попит на цю послугу виріс з початку повномасштабного вторгнення, через необхідність захистити корпоративні дані та забезпечити безперервність бізнесу. За подібних обставин також виникла ідея надавати українським компаніям можливість тимчасово безоплатно зберігати їхні дані на нашому безпечному майданчику. 

Попередній слайд

Наступний слайд

Раніше ми налагодили комунікацію з вендорами, щоб купувати обладнання напряму в Німеччині. Отримали партнерські статуси у постачальників ПЗ, що дає нам змогу утримувати ціни на конкурентному рівні порівняно з локальними українськими провайдерами, водночас розміщуючи обчислювальні потужності у провідних ДЦ Європи. Зростили IT-команду, якій можна делегувати будь-які завдання з адміністрування та підтримки ще до того, як кадровий голод та наслідки мобілізації змусили компанії шукати альтернативу штатним фахівцям».

Водночас українське IT продовжує бути тісно інтегрованим із глобальним IT-ринком, де ШІ проникає в усі сфери бізнесу неймовірними темпами: за прогнозом McKinsey, генеративний ШІ може приносити додатково до $4,4 трлн щорічно у 63 персоналізованих сценаріях використання та автоматизувати принаймні половину рутинних робіт, що займають 60-70% часу, в проміжку від 2030-го до 2060 року. Якщо раніше в ШІ інвестували переважно великі компанії на кшталт Google, Amazon та Netflix, то тепер середній та навіть малий бізнес розглядає його як інструмент підвищення дохідності й конкурентоспроможності. 

«Beinf була створена у відповідь на потребу у відносно простих і водночас ефективних ШІ-інструментах, які допомагають збільшити продажі та підвищити результативність маркетингових заходів», – розповідає Кирил Марченко. – Ми використовуємо машинне навчання, предиктивну аналітику, яка на основі минулих і теперішніх даних прогнозує майбутні події, та дані про клієнтів, щоб допомогти бізнесу зрозуміти поведінку кожного з них, отримавши відповіді на важливі питання. 

Задля цього створюється ML-модель, яка навчається на історичних наборах даних, щоб у кінцевому результаті знайти оптимальне рішення чи отримати відповідь на питання. Ось лише декілька прикладів таких моделей і бізнес-питань, на які вони відповідають:

• Churn risk per user – чи піде клієнт з компанії протягом наступних N днів? Які основні фактори впливають на його рішення та яким чином (збільшують чи зменшують ризик і наскільки)?
• Days to purchase – скільки днів до наступної покупки клієнта?
• CLV predict – наскільки потенційно цінним буде клієнт у наступному періоді, які фактори на це вказують?
• Recommended poduct – наскільки зацікавлений клієнт кожним продуктом (групою продуктів) компанії та з якою імовірністю готовий їх купити?
• First purchase probability – чи зробить новий клієнт замовлення протягом наступних N днів та які фактори впливають на прийняття ним рішення?  
• Next best offer – якою пропозицією з найбільшою ймовірністю скористається клієнт та якого фінансового ефекту очікувати компанії?

Ці та десятки інших моделей допомагають знайти відповіді на важливі питання. Їх наші партнери вже використовують для того, щоб зробити взаємодію зі своїми клієнтами дійсно персоналізованою й в кінцевому результаті збільшити дохідність бізнесу. Один з них – німецька фінтех-компанія Naga, яка обрала співпрацю з Beinf задля персоналізації та покращення клієнтського досвіду».

Рішення Beinf виходить за межі звичного застосування ШІ-інструментів на кшталт ChatGPT та аналогів і так само трансформує уявлення про персоналізацію. Сьогодні недостатньо звертатися до клієнта на імʼя та за допомогою генеративного ШІ створювати ланцюжки повідомлень з урахуванням історії його покупок. Цінність продуктів, які пропонує Beinf, в тому, що вони знаходять неочевидні для людини закономірності у діях клієнтів, дають змогу прогнозувати майбутні дії та вподобання клієнтів, щоб діяти на випередження і пропонувати саме те, чого вони прагнуть.

Симбіоз надійної технологічної платформи з ШІ-інструментами та експертизою

«Потрібно бігти з усіх ніг, щоб тільки залишатися на місці, а щоб кудись потрапити, треба бігти щонайменше вдвічі швидше», – це відомі слова Льюїса Керола. 

«Це про український бізнес сьогодні. Він біжить, щоб залишитися на ринку, але щоб зростати та конкурувати, потрібні надзусилля: ставати більш технологічним й інноваційним, гнучкіше реагувати на потреби клієнтів. Але на марафонський забіг наважуються не всі: як через відсутність уявлення про реальну користь від даних та ШІ, так і через технічну/кадрову неможливість реалізації відповідного технічного рішення», — зазначає Кирил Марченко.

Colobridge та команда проєкту Beinf усувають обидві перешкоди. Постачальник хмарних послуг для технічної реалізації рішення надає всю необхідну хмарну IT-інфраструктуру, адаптовану під специфічні вимоги ШІ-навантажень, а також послуги з підтримки та адміністрування. 

Beinf закриває питання з експертизою, охоплюючи всі аспекти роботи з даними, моделями машинного навчання та аналітикою. Проводить аудит даних, щоб визначити їх потенціал для подальшого використання та зрозуміти, які можливості відкриває використання штучного інтелекту саме у бізнесі клієнта. Автоматизує роботу з даними (зокрема збирає з різноманітних IT-систем і готує до подальшого використання), перетворюючи їх на дійсно цінний бізнес-актив. Формує розширений список метрик, які максимально детально описують поведінку та вподобання кожного мікросегмента клієнтів. А потім розгортає модель машинного навчання й інтерпретує результати її роботи, щоб зрозуміти, як саме конкретному бізнесу утримувати клієнтів, які пропозиції та якими каналами надсилати, як робити більше перехресних продажів тощо. Ця інформація дозволяє створювати персоналізовані окремі повідомлення (email, SMS, Push) чи навіть ланцюжки повідомлень автоматично, на основі налаштованого промпту, отриманих аналітичних даних та без ручного опрацювання кожного мікросегменту клієнтів. Усе це відбувається в межах власної ШІ-екосистеми Beinf, результати роботи якої можна виміряти та проконтролювати. 

Андрій Михайленко

Chief Operating Officer Colobridge GmbH

«Клієнтам важливо, що вони мінімально залучаються ресурсно: не потрібна власна IT-інфраструктура та команда. Їм надається як технічна платформа для реалізації рішення, так і вся необхідна експертиза відповідно до потреб бізнесу. А наші успішні кейси, вже реалізовані спільно з Beinf, доводять, що цей напрямок дійсно цікавий не тільки європейському, а й українському бізнесу, який попри всі випробовування намагається залишитися конкурентоспроможним». 

Читати більше Згорнути