ЦИФРОВОЙ ИНВЕСТОР ЦИФРОВАЯ ГРАМОТНОСТЬ ЦИФРА В «НОРНИКЕЛЕ» ПУЛЬС ТЕХНОЛОГИЙ СУПЕРНИКА NORNICKEL CONNECT
Пульс технологий
Хочешь знать о технологиях и цифровизации больше?
Устанавливай приложение «Цифроникель». Проходи обучение в игровой форме. Копи знания, получай баллы, участвуй в конкурсах и получай ценные призы.
ПРОЙТИ ОБУЧЕНИЕ

Цифровые двойники человека становятся реальностью

Мы уже привыкли к цифровым двойникам в промышленности и производстве. Создаются цифровые копии отдельных деталей, узлов и целых агрегатов — или даже индустриальных комплексов. Эти симуляции позволяют во много раз повысить эффективность их физических аналогов в реальном мире. Но что если скопировать… человека? При правильной постановке не только математических, но и этических вопросов, это спровоцирует настоящую революцию как минимум в маркетинге и торговле.

Хочешь знать о технологиях и цифровизации больше?
Устанавливай приложение «Цифроникель». Проходи обучение в игровой форме. Копи знания, получай баллы, участвуй в конкурсах и получай ценные призы.
ПРОЙТИ ОБУЧЕНИЕ

Цифровые двойники электромеханизмов и инфраструктуры уже кардинально влияют на повседневную деятельность бизнеса. Аналитическая компания Gartner в своём свежем отчёте Immersive Hype Cycle прогнозирует, что цифровые двойники клиента (DToC) полностью изменят способы предоставления услуг клиентам. Моделирование клиентского опыта (CX) — более сложная и деликатная задача, чем воссоздание, например, двигателя в виртуальном пространстве. Есть соображения конфиденциальности, которые следует учитывать, не говоря уже о так называемом “факторе жуткости”, когда слишком хорошо смоделированная модель человеческого поведения начинает пугать своей реальностью.

Необходимо тонкое и вместе с тем комплексное представление о клиенте, включая отдельных лиц, персоны, группы людей и даже устройства, с которыми они взаимодействуют. Ряд корпораций уже постепенно движется к этому более всеобъемлющему видению. Специальные платформы объединяют данные обо всех аспектах взаимодействия с клиентами. Например, инструменты Voice of the Customer помогают собирать данные из опросов, датчиков и социальных сетей. А в Customer 360 анализируют, как клиенты взаимодействуют с брендами в различных приложениях и каналах.

Критический инновационный момент DToC заключается в том, что он помогает контекстуализировать данные, чтобы помочь понять, что действительно нужно клиентам для улучшения общего опыта. Например, отель, знающий об аллергии клиента на глютен, может определить близлежащие безглютеновые рестораны и заполнить мини-бар только теми закусками, которые понравятся гостю.

Если все сделано правильно, цифровые двойники клиентов могут помочь компаниям разрабатывать способы обслуживания или привлечения клиентов и способствовать внедрению новых бизнес-моделей, основанных на больших данных. Они также улучшат взаимодействие с клиентами и помогут в формировании долгосрочной лояльности. При этом Gartner отмечает, что реализация DToC все еще находится в зачаточном состоянии: проникновение в целевую аудиторию составляет не более 5%. 

Бизнесы сейчас собирают фрагменты данных для создания целостного представления о клиенте. Это “сшивание” может помочь компании понять, что покупает отдельный клиент, как часто он покупает, сколько тратит, как часто посещает веб-сайт и многое другое. И здесь важен этический момент: люди стали всё более активно защищать свои персональные данные. Без личного согласия компаниям зачастую приходится полагаться на косвенные источники сбора, что делает моделирование цифрового клиента несколько неточным. Получается нечто вроде замкнутого круга: люди хотят идеального потребительского опыта, но по понятным причинам не желают делиться данными. Эффективно сбалансировать этику, выгоду бизнеса и личные ощущения человека ещё только предстоит. Gartner отмечает, что проблемы с конфиденциальностью и безопасностью могут увеличить время, необходимое для “созревания” DToC, и увеличить регуляторные риски.

Ещё одна проблема при внедрении цифровых двойников для моделирования клиентов — это влияние локализованного моделирования на глобальное. Часто команды моделируют только подсегменты процесса принятия решений, чтобы улучшить масштаб и управляемость. Предприятиям потребуется совместить эти цифровые двойники для более целостного и многоразового моделирования. Как считают в SAS, процесс непростой, и поначалу многие бизнесы придётся убеждать в том, что двойник клиента им нужен ничуть не меньше, чем, например, двойник двигателя.

В отличие от цифровых двойников в таких областях, как производство, поведение клиентов меняется быстро и часто, полагают в IBM Consulting. Важно проводить постоянную оптимизацию и калибровку для анализа результатов моделирования и определения способов повышения производительности моделей. Компания рекомендует узко определить фокус моделирования клиента, чтобы оптимизировать результаты и снизить затраты. Могут помочь инновации в обработке естественного языка, машинном обучении, распознавании объектов и изображений, акустической аналитике и обработке сигналов.

Как считают разработчики разговорного интеллекта Gryphon AI, в начале пути обязательно будут проблемы. Современные ИИ “заточены” под оптимальное выполнение одной задачи, и первые серийные заказчики наверняка будут просить прописать приоритет максимизации прибыли. В идеальном же сценарии необходимо не меньшее внимание уделять благополучию человека. В противном случае клиент рано или поздно почувствует, что из него пытаются “выжать” по максимуму — и будет недоволен. 

При этом в компании Amperity думают по другому. DToC будут углублять именно человеческие связи между брендами и клиентами, которых они обслуживают, позволяя сотрудникам всего бренда по-настоящему видеть своего клиента и предоставлять максимально персонализированный опыт.

В долгосрочной перспективе возможности цифровых двойников могут быть встроены в инструменты автоматизации маркетинга и взаимодействия с клиентами. По мере того, как через пять-десять лет работа с цифровыми двойниками будет все больше смещаться в маркетинг и клиентский опыт, начнут появляться решения с большим количеством встроенных возможностей моделирования. Инструменты будут моделировать любой тип маркетинговых KPI и ожидаемых результатов. То есть ИИ будет добиваться желаемого, анализируя не просто большие данные, а максимально реалистичный массив клиентов, построенный на основании этих данных.

УЗНАТЬ БОЛЬШЕ
Читайте также
ЦИФРОВОЙ ИНВЕСТОР ЦИФРОВАЯ ГРАМОТНОСТЬ ЦИФРА В «НОРНИКЕЛЕ» ПУЛЬС ТЕХНОЛОГИЙ