Впровадження AI у продукт: рекомендації, пошук і генерація контенту

AI надає персоналізовані рекомендації: підказує користувачу наступну дію, продукт чи контент на основі його поведінки та дій аудиторії з подібними інтересами чи потребами.

Приклади застосування: підказка наступного кроку, рекомендація схожих товарів чи пов’язаного контенту, нагадування про корисні функції при зниженні активності користувача, пропозиція спробувати нові функції.

Ціна залежить від кількості типів рекомендацій, обсягу та якості наявних даних, складності A/B-тестування, інтеграції з аналітичною системою для вимірювання результату.

AI виконує пошук за змістом запиту, а не за точним збігом ключових слів: користувач знаходить потрібну інформацію незалежно від формулювання.

Приклади застосування: пошук товарів у каталозі за описовим запитом, статей і відповідей у базі знань чи FAQ без точного формулювання, даних за змістом запиту, а не лише за тегами.

Ціна залежить від обсягу бази даних для індексації, кількості мов, складності інтеграції з наявним пошуком, необхідності індексації в реальному часі при зміні контенту.

Генерація контенту прямо в інтерфейсі продукту на основі наявних у системі даних: шаблони документів, описи товарів, короткі резюме та звіти.

Приклади застосування: комерційні пропозиції та листи на основі даних клієнта, SEO-оптимізовані описи продуктів за заданими параметрами, короткі резюме звітів, переклад контенту на кілька мов.

Ціна залежить від кількості типів генерації, складності промпт-інжинірингу під вашу специфіку, кількості мов, потреби у Human-in-the-Loop для валідації перед публікацією.

Для клієнтів, які працюють у системі Spiro: впровадження AI-функціонала у поточні бізнес-процеси вашої компанії.

Приклади застосування: виявлення аномалій і підозрілих заявок, автоматичні сповіщення про відхилення від норми, категоризація й визначення пріоритетності задач, аналітика з поясненням причин змін показників, відповіді природною мовою замість пошуку по звітах.

Ціна залежить від кількості AI-функцій, складності наявних процесів, обсягу та якості даних для аналізу, потреби в Natural Language Query.