шахматы. Хотя за год до этого Каспаров победил в первом матче, поражение стало сенсацией в мире шахмат и за его пределами.
Многие эксперты связали победу со сверхинтеллектуальными способностями машины. Суперкомпьютер Deep Blue может обрабатывать 200 миллионов шахматных позиций в секунду одновременно, что намного быстрее любого человека. Каспаров сам признал свою неуверенность в отношении способностей Deep Blue во время игры. С оппонентом-человеком все было более предсказуемо, так как он мог считывать выражение лица или невербальные сигналы.
Впоследствии многие игроки в шахматы, включая Каспарова, интересовались, могут ли они дополнить свои способности игры с компьютером на их стороне. Это привело к форме соревнований, известной, как продвинутые шахматы или фристайл-шахматы, во время которых игроки могут консультироваться с машинами при определении своего следующего хода.
Прорыв случился в 2005 году, когда в турнире с участием гроссмейстеров и суперкомпьютеров победителями оказались два игрока-любителя, Стивен Крэмтон и Закари Стивен, с помощью трех обычных компьютеров (команда ZackS).
На пути к финалу некоторые гроссмейстеры с помощью компьютеров победили большинство конкурентов-суперкомпьютеров. Единственным исключением была команда ZackS, которая также победила некоторые суперкомпьютеры на турнире. В финале команда ZackS победила команду гроссмейстеров и поддерживающие их компьютеры. Игроки-любители обучили свои машины лучше, чем любой гроссмейстер или самообучающийся компьютер.
На эту историю часто ссылаются, как на доказательство того, что совместная работа человека и машины всегда лучше, чем эксперт-человек или мощная машина по отдельности. Ключ в том, чтобы найти лучший симбиоз между ними. Сегодня суперкомпьютеры даже не приблизились к воспроизведению человеческого интеллекта, которому свойственно множество тонкостей, а мечта о сильном искусственном интеллекте (англ. artificial general intelligence, AGI) еще далека от того, чтобы стать реальностью (см. главу 6). Однако компьютеры уже на протяжении какого-то времени отлично справляются с тем, чтобы взять некоторые конкретные функции людей на себя. Вместо построения машин, способных делать все, технологические специалисты концентрируются на разработке нескольких узких применений ИИ, в которых машины превосходят людей.
Точные знания о том, чему и как обучать компьютеры, позволит людям-тренерам раскрыть свой потенциал в полной мере. Эта перспектива ведет к движению технологических разработок, известных как усиление интеллекта (англ. intelligence amplification, IA), или УИ. В отличие от искусственного интеллекта, который направлен на воспроизведение человеческого интеллекта, УИ направлено на усиление интеллекта человека с помощью технологий. С УИ люди остаются теми, кто принимает решения, хотя и при поддержке мощных вычислительных аналитических систем.
В маркетинге применение УИ действительно имеет смысл в областях, где еще доминирует человек, а компьютеры могут быть только поддерживающими системами. Таким образом, дополненный маркетинг фокусируется на маркетинговых активностях, которые требуют большого вовлечения людей во взаимодействия, как, например, продажи или обслуживание клиентов. Для таких задач, требующих высоких трудозатрат со стороны человека, роль технологий состоит в увеличении продуктивности путем выполнения задач с низкой ценностью и помощи людям в принятии более логичных решений.
Построение многоуровневых пользовательских интерфейсов
Пользовательский интерфейс – способ коммуникации покупателя с компанией – это большая часть клиентского опыта. В таких индустриях, как индустрия туризма и гостеприимства, здравоохранения, профессиональных услуг и даже хай-тек, некоторые пользовательские интерфейсы по большей части ставят на передовую людей. Консьержи, средний медицинский персонал, консультанты и менеджеры по работе с ключевыми клиентами – важнейшие ресурсы в этих областях, и машины не сравнялись с ними в их способностях донести подходящий опыт. Но требуются годы, чтобы нанимать и развивать компетенции этих людей до того, как они достигнут своего максимума. Это обстоятельство усложняет масштабирование компаний, по сути, создавая ограничение для роста.
Дополненный маркетинг предлагает решение этой проблемы. Цифровые интерфейсы будут предоставлять покупателям новые альтернативные способы взаимодействия с брендами и компаниями. Согласно исследованию от Gartner, 72 % взаимодействий с клиентами будет с привлечением зарождающихся технологий, как ИИ, чат-боты и мобильные сообщения к 2022 году. Хотя цифровые интерфейсы и не могут полностью заменить взаимодействие между людьми, они могут сделать так, что имеющиеся в ограниченном количестве человеческие ресурсы будут работать быстрее и лучше.
Укрепление позиций поколения Y и поколения Z будет дальше подогревать эту необходимость в дополненном маркетинге (см. главу 2). Для этих двух поколений интернет является неотъемлемой частью их жизни, а технологии – продолжением человека. По сути, они не видят границ между физическим и цифровым миром. Они называют его фиджитальным (от англ. Phygital, physical + digital). Запрос на быстроту и доставку по запросу проложит дорогу цифровым интерфейсам.
Дополненный маркетинг начинается с четкого определения того, как технологии будут создавать дополнительную ценность в деятельности взаимодействия с клиентом на передовой. Один из способов улучшить продуктивность заключается в создании многоуровневой системы интерфейсов. Совмещение цифровых и человеческих интерфейсов в структурированной пирамиде позволяет бизнесу масштабироваться. Компании могут освободить человеческие ресурсы для работы над содержательными задачами.
Многоуровневые интерфейсы для продаж
В процессе продаж наиболее частый способ разделения на уровни пользовательских интерфейсов основывается на стиле жизни покупателя в воронке продаж. B2B-компании могут обнаруживать и развивать потенциальных клиентов на начальных этапах через цифровые интерфейсы, в то же время развивая подходящих потенциальных клиентов и потенциально выгодных клиентов с помощью команды из отдела продаж. Такой подход позволяет бизнесу иметь возможность получить более широкий охват потенциальных покупателей. В то же время они могут перенаправить усилия команды продаж на конечные этапы заключения сделок. Такая схема оптимальна, так как финальный шаг в воронке продаж обычно требует сильных коммуникационных и переговорных навыков.
Работающий с конечными потребителями бизнес также может использовать многоуровневые интерфейсы для продаж с омниканальным присутствием. Цифровые каналы используются для роста узнаваемости, создания интереса и поощрения пробовать. Покупатели могут просматривать каталог товаров на сайте или мобильном приложении и выбирать понравившиеся. Такие компании, как Sephora и IKEA, используют дополненную реальность (AR), чтобы дать возможность потенциальным покупателям «примерить» товар виртуально. Таким образом, когда покупатели придут в офлайн-магазин, у них уже будет интерес и работникам магазина будет проще продавать.
Разделение труда между людьми и машинами в процессе продаж основывается на специализации по деятельности на каждом этапе воронки продаж. Гибридная модель использует различные каналы продаж: от самых дешевых до самых дорогих. Каждый канал играет свою роль, которая приводит потенциальных клиентов от вершины ко дну воронки (см. рисунок 11.1).
Рисунок 11.1. Пример дополненного маркетинга в многоуровневых интерфейсах для продажи
Для разработки многоуровневых интерфейсов, которые создают лучший симбиоз машин и компьютеров, требуется выполнить несколько шагов.
1. Определение шагов процесса продаж
Типичный процесс продаж похож на воронку, что означает,
