Нейронные сети занимают все больше и больше бизнес-ниш: они считают посетителей, контролируют качество и соблюдение техники безопасности, считывают автомобильные номера и проверяют, не забыли ли вы надеть маску. Даже этот текст мог бы быть написан нейронной сетью.
Искусственная нейронная сеть (ИНС) — математическая модель, имеющая программное или аппаратное воплощение. Название пришло от сравнения с принципом работы биологических нейронных сетей. Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами,так как нейросети позволяют прогнозировать сразу несколько величин (и даже одновременно решать задачи классификации и прогнозирования) одной моделью. При этом нейросети требуют значительно большего количества ресурсов — как аппаратных, так и подготовленных данных, необходимых для обучения.
Первые начисления на платформе Малина2.0
Развитие нейронных сетей связано как с развитием технологий, так и с вкладом глобального IT-сообщества в обучение различных моделей на большом количестве различных наборов данных.
Пожалуй, самая популярная область применения нейросетей сегодня — распознавание визуальных образов, аудио и видео. Они используются везде — от робота-автоответчика в банке и спецэффектов в TikTok до анализа состояния нефтепроводов и подсчета брака на заводе. Нейросети существенно облегчают труд человека и экономят бизнесу миллионы человеко-часов в год.
В этой статье мы расскажем о нейросетях, которые использовали при разработке программной платформы Digital Sense — собственного продукта Цифроматики, который позволяет строить бизнес-процессы на обработке искусственным интеллектом графических и аудиоканалов в режиме реального времени, обрабатывать данные, представлять результаты анализа в графической форме и запускать программные сценарии.
Голосовое распознавание
Распознавание речи — одно из наиболее популярных направлений компьютерной лингвистики. Технологии распознавания речи сейчас используются почти повсеместно — от распознавания простого «да/нет» в колл-центре банка до способности поддерживать беседу в умных колонках, типа «Алисы», «Маруси» и других.
Одна из задач, с которой мы столкнулись, — разработка мобильного приложения для распознавания речи в реальном времени. Распознавание речи, когда нет возможности писать команды текстом, должно быть достаточно оперативным, без задержек. В нашем случае мы остановились на легковесной версии Vosk для мобильных — у нее приемлемое качество для простых слов и фраз на русском языке, она не требует больших ресурсов и показывает хорошее качество на мобильных. Тяжеловесную версию Vosk оставили для серверной части для более точного распознавания в ситуациях, когда не требуется обработки в режиме реального времени. Запасным вариантом для серверной обработки стал Kaldi.
Vosk Speech Recognition Toolkit
Open source проект Vosk от российского разработчика Alpha Cephei работает офлайн и достаточно точно распознает голосовые сообщения на 18 языках, включая русский, английский, китайский, польский и другие (полный список доступных моделей можно найти на официальном сайте). Для русского языка есть как очень легкие (43 Мб), так и очень тяжелые (2,5 Гб) модели.
Как продвинуть бизнес в социальных сетях? Инструменты для продвижения бизнеса в социальных сетях?
- Сделана для потоковой обработки звука, что позволяет реализовать мгновенную реакцию на команды.
- В последних моделях Vosk используется новая нейросетевая архитектура, которая позволила повысить точность распознавания на 10-20% по сравнению с более ранними версиями.
- Работает на серверах и интегрируется в системы телефонии (Asterisk, Freeswitch, Unimrcp, Jitsi).
- Поддерживает несколько популярных языков программирования — Java, C#, Javascript, Swift, Python.
- Код и данные распространяются под лицензией Apache 2.0.
- Тяжело добавлять слова в словарь.
- Не поддерживается активация по ключевому слову.
- Точность зависит от задачи.
- Не поддерживает GPU.
Kaldi Speech Recognition Toolkit
Kaldi имеет самую высокую точность распознавания, по скорости работы незначительно проигрывает конкурентам. Система Kaldi, разработанная британским специалистом по нейросетям Даниэлем Повеем, предоставляет пользователю наиболее широкий выбор алгоритмов для разных задач и удобна в использовании. Kaldi подходит для научных исследований больше, чем ее аналоги, как следствие — у нее достаточно сложная документация, рассчитанная, в первую очередь, на специалистов по распознаванию речи.
- Модуль акустического моделирования включает в себя скрытые марковские модели (HMM), модель смеси гауссовских распределений (GMM), глубокие нейронные сети (Time-Delay Neural Networks, TDNN).
- Языковое моделирование осуществляется с помощью конечного автомата-преобразователя, или FST (finite-state transducer).
- FST кодирует отображение из входной последовательности символов в выходную последовательность символов, при этом для перехода существуют веса, которые определяют вероятность вычисления входного символа в выходной.
- Декодирование происходит при помощи алгоритма прямого-обратного хода.
С полной документацией можно ознакомиться на сайте проекта.
Определение и отслеживание объектов
Обнаружение объектов — одна из наиболее изученных задач машинного обучения и одна из наиболее полезных для многих коммерческих приложений. Сейчас решения подобного рода задач актуальны в самых разных реальных приложениях, включая видеонаблюдение, беспилотные автомобили, отслеживание объектов и т. д.
Стоить разделять понятия определения и отслеживания объектов.
Определение и обнаружение объектов (Object Detection) — это определение объектов на картинке/кадре. Может определяться один или несколько объектов с разными наборами параметров (например, легковые/грузовые автомобили или автомобили только красного цвета/автомобили со специальной символикой). То есть алгоритм или нейронная сеть определяют позицию объекта и передает программе его так называемые bounding boxes (прямоугольник вокруг объекта, например, распознанное лицо на фото в соцсети). Ключевой момент в этой задаче — тот факт, что данные в фото/видео не размечены, это набор пикселей разных цветов. Мы же получаем от системы координаты объектов и их возможные границы, что позволяет уже выполнять программные сценарии.
Отслеживание объекта (Object Tracking) — более сложная задача. Здесь необходимо не просто определить объекты на кадре, но еще и связать информацию с предыдущих кадров таким образом, чтобы не терять объект. Например, при анализе видео с бегущими спортсменами сложно отличить одного человека от другого, когда объекты на видео перекрывают друг друга. Object Tracking может эффективнее выполнять такие задачи благодаря обнаружению объекта в самом начале, отслеживая спортсмена дальше, например, только по голове в толпе.
Распознавание объектов сегодня пригождается для решения самых разных задач: классификации видов растений и животных, распознавания лиц, определения габаритов объектов — и это далеко не полный список.
На момент исследования мы выяснили, что в некоторых решениях не было полноценного отслеживания, — на каждый кадр видео объекты находились с нуля (object detection), а архитектура моделей «не имела памяти», из-за чего обработка могла длиться непозволительно долго.
YOLO
YOLO (You Only Look Once) — одна из самых точных нейронных сетей для обнаружения и распознавания объектов в реальном времени на датасете Microsoft COCO.
YOLO представляет собой глубокую свёрточную нейронную сеть, которая разбивает входное изображение на набор ячеек, образующих сетку. Исходное изображение сжимается таким образом, чтобы получить квадратную матрицу размером 13 на 13, в каждой клетке которой записана информация о наличии объекта и классе этого объекта на соответствующей части картинки. Таким образом, YOLO просматривает картинку один раз (а не два, как многие другие нейросети), что существенно увеличивает скорость обработки и требует меньших затрат вычислительных мощностей.
YOLOv5 — усовершенствованная пятая версия YOLO, реализованная на фреймворке PyTorch. YOLOv5 встроена в одноименный модуль для Python3, который можно установить с pypi. Этот модуль предоставляет очень хорошую инфраструктуру как для обучения модели, так и для тестирования с построением графиков всех ключевых показателей.
Приятным бонусом оказалось то, что существуют различные онлайн-сервисы для разметки данных, которые обучают популярные модели вроде YOLO. За пару часов можно дообучить нейросеть для поиска нужного класса объектов. Например, для определения кистей рук не потребовалось огромных объемов входных данных, нейросеть достаточно быстро начала выдавать полезные результаты. Однако при ограниченных объемах данных, не стоит ожидать, что нейросеть будет эффективно работать на новых примерах.
FairMOT
FairMOT (Fair Multi-Object Tracking) — высокопроизводительный метод отслеживания нескольких объектов на видео с использованием технологий машинного обучения, разработанный исследователями из Microsoft и Университета Центрального Китая.
В FairMOT применяется одноэтапная реализация на базе деформируемой свёрточной нейронной сети (DCNv2, Deformable Convolutional Network), которая позволяет добиться заметного повышения скорости отслеживания объектов. Для обучения модели в FairMOT использовалась комбинация из шести публичных наборов данных для обнаружения и поиска людей (ETH, CityPerson, CalTech, MOT17, CUHK-SYSU).
Проведенные тестирования показали, что FairMOT опережает наиболее быстрые конкурирующие модели TrackRCNN и JDE при тестировании на видеопотоках с частотой 30 кадров в секунду и показывает производительность, достаточную для анализа обычных видеопотоков в режиме реального времени.
Код с реализацией метода на базе Pytorch и натренированные модели опубликованы на GitHub.
MediaPipe
Большинство нейронных сетей работают исключительно на обнаружение 2D-объектов, даже если речь идет о видео. А значит рамки, нарисованные вокруг обнаруженного объекта, будут только двухмерными. Однако сейчас растет потребность в методе более точного обнаружения и отслеживания объектов в пространстве — дополненная реальность, беспилотные автомобили, робототехника и другие.
Чтобы решить эту проблему, Google AI выпустил MediaPipe Objectron — мобильный конвейер обнаружения трехмерных объектов в реальном времени для повседневных объектов, который также обнаруживает объекты на двухмерных изображениях.
- Objectron от MediaPipe использует одноступенчатую модель для прогнозирования позы, а также физического размера и структуры объекта на основе одного изображения.
- По своей структуре это, в первую очередь, кодер-декодер, построенный на MobileNetV2.
- Задача формы предсказывает сигналы формы объекта на основе типа доступной аннотации наземной достоверности.
- Для обнаружения эти аннотированные ограничивающие рамки используются с целью подогнать это к гауссовскому распределению и предсказать это распределение с его пиком в центре объекта.
Human pose estimation
Human Pose Estimation (HPE) — это способ идентификации и классификации узлов человеческого тела. По сути, это способ определения координат каждого узла (руки, головы, туловища и так далее), называемого ключевой точкой и определяющего положение тела человека. Это одна из самых интересных областей исследований, получившая популярность благодаря своей полезности и универсальности — она находит применение в широком спектре сфер, в том числе в гейминге, здравоохранении, AR и спорте.
С началом исследований и разработок в сфере HPE начали ставиться и более сложные задачи. Одна из них — определение положений тел нескольких людей.
Глубокие нейросети очень успешно определяют положение тела одного человека, но когда нужно определить положения тел нескольких людей, они сталкиваются с трудностями:
- Изображение может содержать несколько людей в разных положениях.
- С увеличением количества людей степень взаимодействия между ними растет, что приводит к сложности вычислений.
- Повышение сложности вычислений часто приводит к увеличению времени обработки в реальном времени.
Чтобы решить эти проблемы, исследователи предложили два подхода:
- Сверху вниз: локализация людей на изображении, определение частей их тел и вычисление положений.
- Снизу вверх: определение частей тел людей на изображении с последующим вычислением положений.
Задача определения позы — это чаще всего задача по нахождению ключевых точек. В своей работе для анализа мы использовали таблицы лидеров в соревнованиях.
AlphaPose (RMPE)
Regional Multi-person Pose Estimation (RMPE), или AlphaPose реализует методику HPE «сверху вниз».
Прочитать позже
Применение нейросетей в продажах и маркетинге
В маркетинге и продажах нейронные сети используются для анализа данных о клиентах и прогнозирования их поведения, помогая компаниям лучше понять своих клиентов и соответствующим образом адаптировать свои стратегии. Анализируя такие данные, как история покупок, поисковые запросы и активность в социальных сетях, нейронные сети могут выявлять закономерности и делать прогнозы о том, что клиент может сделать дальше.
Например, компания может использовать нейронную сеть для анализа истории покупок клиента и определения того, какие продукты он с наибольшей вероятностью захочет в будущем. Затем они могут использовать эту информацию для создания целевых маркетинговых кампаний, предлагая скидки или акции на эти товары, чтобы побудить клиента совершить покупку.
Другим примером компании, использующей нейронные сети в маркетинге и продажах, является Netflix. Гигант потокового вещания использует сложный алгоритм нейронной сети для составления персонализированных рекомендаций своим пользователям на основе их истории просмотров и поведения. Это помогло Netflix повысить вовлеченность и удержать аудиторию, поскольку пользователи с большей вероятностью продолжат пользоваться платформой, если почувствуют, что контент соответствует их интересам.
Применение нейросетей в финансовой сфере
Борьба с мошенничеством
Одной из областей, где нейронные сети особенно эффективны, является обнаружение и предотвращение финансового мошенничества. Традиционные методы имеют свои ограничения: они часто слишком жесткие и негибкие, чтобы идти в ногу с постоянно меняющейся тактикой мошенников. Нейронные сети, с другой стороны, способны учиться на больших массивах данных об исторических случаях мошенничества и адаптировать свои алгоритмы в режиме реального времени для выявления новых видов финансовых преступлений.
Например, банк может использовать нейронную сеть для анализа транзакций и выявления закономерностей, указывающих на мошеннические действия, таких как необычно крупные транзакции или транзакции, происходящие за пределами обычного географического региона владельца счета. Постоянно анализируя данные и корректируя свои алгоритмы, нейронная сеть может со временем повысить свою точность, уменьшая количество ложных срабатываний и увеличивая число выявленных случаев мошенничества.
Помимо обнаружения мошенничества, нейронные сети также используются для управления финансовыми рисками. Анализируя данные о рыночных тенденциях, экономических показателях и других факторах, эти алгоритмы могут помочь компаниям выявить потенциальные риски и принять упреждающие меры по их снижению. Например, страховая компания может использовать нейронную сеть для анализа данных о погодных условиях, дорожно-транспортных происшествиях и других факторах, чтобы предсказать вероятность подачи иска. Корректируя оценку риска на основе этих прогнозов, компания может более точно определить цену полиса и избежать убытков.
Анализ рынка и оценка инвестиционных рисков
Еще одна область, где нейронные сети оказывают влияние, — инвестиционный анализ и торговля акциями. Анализируя огромные объемы данных о финансовых показателях компаний, тенденциях рынка и других факторах, эти алгоритмы могут выявлять закономерности и делать прогнозы относительно будущих показателей. Например, хедж-фонд может использовать нейронную сеть для анализа данных о прибыли, росте доходов и других финансовых показателях компании, чтобы предсказать, будет ли цена ее акций расти или падать в ближайшие месяцы.
Нейронные сети также могут использоваться для принятия торговых решений в режиме реального времени. Например, алгоритм торговли акциями может использовать нейронную сеть для анализа рыночных данных и принятия решений о покупке или продаже на основе выявленных закономерностей. Принимая эти решения автоматически и быстро, алгоритм может воспользоваться даже небольшими движениями рынка для получения прибыли.
Конечно, как и любая технология, нейронные сети не являются надежными. Они могут быть уязвимы для предвзятости, а их прогнозы хороши лишь настолько, насколько хороши данные, на которых они основаны. Однако при ответственном использовании и в сочетании с человеческим опытом они способны произвести революцию в подходе бизнеса к финансам.
Применение нейросетей в логистике
По своей сути логистика и управление цепями поставок — это обеспечение своевременной и экономически эффективной доставки товаров и материалов по назначению. Это предполагает координацию обширной сети поставщиков, производителей, дистрибьюторов и розничных торговцев, которые должны работать вместе, чтобы удовлетворить потребности клиентов. Сложность этой задачи огромна, и даже незначительная неэффективность или ошибки могут привести к серьезным сбоям и расходам.
Именно здесь на помощь приходят нейронные сети. Используя огромные объемы данных, эти сложные алгоритмы могут выявлять закономерности и делать прогнозы, которые намного превосходят человеческие возможности. Они могут быстро анализировать огромные объемы информации, такие как объемы поставок, погодные условия и рыночные тенденции, чтобы предсказать спрос и оптимизировать логистическую цепочку соответствующим образом.
Рассмотрим пример Amazon, одной из крупнейших в мире компаний электронной коммерции. Amazon использует нейронные сети для оптимизации цепочки поставок различными способами. Одно из применений — прогнозирование спроса на конкретные товары на основе таких данных, как исторические показатели продаж, посещаемость сайта и отзывы покупателей. Используя эту информацию для корректировки уровней запасов и процессов выполнения заказов, Amazon может обеспечить постоянное наличие необходимых товаров на складе в нужное время, минимизируя при этом риск затоваривания или дефицита.
Еще один способ использования нейронных сетей компанией Amazon — оптимизация маршрутизации и доставки. Анализируя такие факторы, как схема движения транспорта, погодные условия, расположение центров выполнения заказов и маршрутов доставки, компания может оптимизировать свои сети доставки, чтобы минимизировать время прохождения и транспортные расходы. Это не только улучшает качество обслуживания клиентов, но и снижает эксплуатационные расходы и воздействие на окружающую среду.
Другие компании также применяют нейронные сети для оптимизации своих операций в цепочке поставок. Например, транспортный гигант UPS использует нейронные сети для прогнозирования объема посылок и оптимизации маршрутов доставки, а компания по производству продуктов питания и напитков PepsiCo — для оптимизации планирования производства и управления запасами.
Конечно, внедрение нейронных сетей в логистику и управление цепями поставок не обходится без трудностей. Технология требует значительных вычислительных мощностей и больших объемов данных, а также квалифицированных специалистов по анализу данных и аналитиков для разработки и поддержки алгоритмов. Существуют также опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных, а также возможности непредвиденных последствий, таких как смещение алгоритмов или неожиданные сбои в цепочке поставок.
Нейронные сети в превентивном техническом обслуживании
Превентивное техническое обслуживание — это стратегия, которая использует анализ данных для прогнозирования необходимости технического обслуживания до возникновения поломки. Традиционно производители полагаются на плановые мониторинги состояния оборудования для предотвращения его отказов, что может привести к значительным простоям и расходам на обслуживание. Однако превентивное обслуживание с использованием нейронных сетей позволяет производителям предвидеть проблемы и проводить техническое обслуживание только тогда, когда оно необходимо, что может привести к значительной экономии.
Нейронные сети могут обучаться на основе исторических данных для выявления закономерностей, указывающих на приближающийся отказ оборудования. Это достигается путем обучения нейронной сети на данных, собранных с датчиков, установленных на машинах, таких как температура, вибрация и шум. Затем нейронная сеть может предсказать, когда машина может выйти из строя, и предупредить обслуживающий персонал о необходимости принять меры до того, как произойдет поломка.
Например, производитель промышленных насосов использовал превентивное обслуживание с помощью нейронных сетей для сокращения времени простоя и затрат. Насосы были оснащены датчиками, которые собирали данные о температуре, давлении и скорости потока. Информация поступала в нейронную сеть, которая научилась определять закономерности, указывающие на приближающуюся поломку. ИИ оповестил ремонтную команду, которая смогла провести техническое обслуживание насосов до того, как они вышли из строя. В результате производитель смог сократить время простоя на 30% и расходы на обслуживание на 25%.
Помимо прогнозируемого технического обслуживания, нейронные сети также используются для повышения качества продукции и сокращения количества дефектов. Контроль качества — важнейший процесс в производстве, поскольку дефекты могут привести к отзыву продукции, жалобам клиентов и потере доходов. Традиционные методы контроля предполагают ручную проверку, которая отнимает много времени и чревата ошибками. Нейронные сети, с другой стороны, могут анализировать огромное количество данных и выявлять дефекты с высокой точностью.
Нейронные сети могут обучаться на основе изображений продукции для выявления дефектов и аномалий. Это достигается путем обучения нейронной сети на большом наборе данных изображений, представляющих как хорошие, так и дефектные продукты. Затем нейронная сеть может выявить на изображениях закономерности, указывающие на дефект, и предупредить группу контроля качества о необходимости принятия мер.
Например, производитель электронных компонентов использовал нейронные сети для улучшения контроля качества и снижения количества дефектов. Группа контроля качества проверяла компоненты вручную, что отнимало много времени и было чревато ошибками. Производитель обучил нейронную сеть на наборе данных изображений качественных и дефектных компонентов. Нейронная сеть смогла с высокой точностью определить дефекты и предупредить группу контроля о необходимости принятия мер. В результате производитель смог сократить количество дефектов на 50%.
Применение нейросетей в медицине
Диагностика с помощью ИИ
Анализ медицинских изображений — одна из областей, где нейронные сети оказывают значительное влияние. Медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, КТ и МРТ, предоставляют врачам ценную информацию о состоянии пациента. Однако анализ этих изображений занимает много времени и требует специальной подготовки. Нейронные сети можно обучить анализировать снимки и выявлять аномалии с высокой точностью.
Например, группа исследователей использовала нейронную сеть для анализа маммограмм и выявления рака молочной железы. Нейронная сеть была обучена на наборе данных маммограмм женщин, у которых был диагностирован рак молочной железы, и женщин, у которых он не был диагностирован. Нейронная сеть смогла определить рак молочной железы с результатом 94%, что сравнимо с точностью людей-рентгенологов.
Применение нейросетей в разработке лекарств
Еще одна область, где нейронные сети используются в здравоохранении, — это разработка лекарств. Создание новых медикаментов — сложный и трудоемкий процесс, который включает в себя выявление потенциальных кандидатов в лекарства и проверку их эффективности и безопасности. Нейронные сети можно использовать для прогнозирования эффективности опытных образцов и выявления лекарственных взаимодействий, что может помочь упростить процесс разработки.
Например, группа исследователей использовала нейронную сеть для выявления потенциальных кандидатов в лекарственные препараты для лечения болезни Альцгеймера. Нейронная сеть была обучена на наборе данных соединений, которые были протестированы на лечебную эффективность. Нейронная сеть смогла с высокой точностью предсказать эффективность потенциальных кандидатов в лекарственные препараты, что помогло исследователям выявить перспективные образцы для дальнейшего тестирования.
Нейронные сети и персонализированная медицина
Нейронные сети также используются в персонализированной медицине, которая предполагает адаптацию лечения к индивидуальным потребностям пациента. Персонализированная медицина учитывает генетические особенности пациента, его образ жизни и другие факторы для разработки целевых методов лечения, которые являются более эффективными и имеют меньше побочных эффектов.
Например, группа исследователей использовала нейронную сеть для прогнозирования эффективности химиотерапии у отдельных пациентов с раком молочной железы. Нейронная сеть была обучена на наборе данных пациентов с раком молочной железы, прошедших курс химиотерапии, и их реакции на лечение. ИИ смог с высокой точностью предсказать эффективность химиотерапии у отдельных пациентов, что помогло медикам разработать персонализированные планы лечения для каждого пациента.
Потенциал применения нейронных сетей в бизнесе
Поскольку технология искусственного интеллекта продолжает развиваться, возможности ее применения в бизнесе безграничны. Компании, которые используют нейронные сети и инвестируют в них, могут получить значительное преимущество перед своими конкурентами.
Повышая точность прогнозов и персонализацию, нейронные сети помогают предприятиям принимать более разумные решения и улучшать итоговые показатели. По мере того, как все больше предприятий будут использовать эту технологию, мы можем ожидать продолжения инноваций и преобразований в различных отраслях.
Источник: neuralinsight.ru
Использование социальных сетей в бизнесе
Социальные сети — это интернет программы, которые помогают друзьям, бизнес партнерам или другим лицам общаться и устанавливать связи между собой. Используя набор определенных инструментов.
Еще несколько лет назад иметь странице в социальных сетях компании было необязательно. Ее наличие воспринималась скорее как имиджевый атрибут, чем реальный маркетинговый инструмент или канал увеличения продаж. Сегодня ситуация кардинальным образом изменилась. Без использования социальных сетей не обходится ни одна эффективная маркетинговая стратегия развития компании.
Но большинство предприятий использует социальные сети только как рекламный или коммерческий интернет инструмент. Если посмотреть на ситуацию широко, и принять во внимание опыт некоторых современных предприятий нового поколения, то можно увидеть, что сегодня для ведения прозрачного бизнеса жизненно необходимо использовать социальные сети с новых сторон. А именно как доступный инструмент прозрачности предприятия.
Прозрачность бизнеса (транспарентность) — это среда, в которой компания предоставляет всем заинтересованным сторонам необходимую им для принятия рациональных решений информацию в открытой, полной, своевременной и понятной форме.
Это означает, что компании, которые находятся в такой среде, ведут свои дела честно и по закону
Потому что им негде прятать свои тайны, вся информация в открытом доступе. Открытая информация предоставляет действительно надежную защиту предприятию, который так нужен в современных реалиях.
Условия ведения бизнеса достаточно сложные. Давление со стороны контролирующих органов, коррупция, «распределенный» бизнес, «игра без правил», «бескультурно» предпринимательства. Это те конкретные проблемы бизнеса, которые любят тишину. И очень не любят, когда всю информацию о них и их дела можно легко и быстро получить. Именно поэтому, социальные сети должны использоваться, как канал широкой коммуникации с сообществом.
Ваша страница должна открывать для аудитории не только имиджевую, но и внутреннюю, рабочую сторону конкретного предприятия. Компания должна делиться проблемами и решать их открыто и прозрачно. Вы можете говорить о проблемах открыто и предлагать пути их решения, и это будет иметь определенное влияние на ситуацию.
Использовать социальные сети как инструмент прозрачности предприятия, на самом деле гораздо легче, чем вы себе это представляете. Интерфейс управления стал более доступным и понятным. Все необходимые функции для работы можно зайти в самом приложении. В ситуациях, когда что-то не понятно, или не работает, вы всегда можете найти решение в свободном доступе в интернете. Или отправить запрос в службу поддержки.
Есть два основных пути реализации этой идеи
Первый — это личный блог о собственном бизнесе. Как отдельная страница и проект в социальных сетях, этот вариант менее выгоден для маркетинговой составляющей предприятия вообще. Но благодаря такому разделению наполнение страницы может быть осуществлено в более свободной, широкой и обширной форме.
Второй вариант, если вы уже имеете страницу вашей компании в определенной социальной сети. Тогда вы должны начать создавать контент именно о внутреннюю сторону работы предприятия и закреплять важную и необходимую информацию. А не только о продуктах или услугах, что вы предлагаете.
На самом деле, механизм реализации этой идеи с помощью социальных сетей может быть любой. Главное, чтобы он эффективно выполнял поставленную цель — предоставление информации в открытой, полной, своевременной и понятной форме. Принцип по которому работает идея прозрачности — «полностью доступной информации — сто процентов прозрачности». Поэтому только вам решать насколько много информации будет открыто.
Заметна тенденция тому, маркетинговая составляющая прозрачных предприятий более выгодной на фоне конкурентов в отрасли. Действительно, предприятия, рассказывают о себе в социальных сетях. Благодаря этому формируют вокруг себя нужную аудиторию и имидж гораздо легче и быстрее. И это можно объяснить тем, что люди по своей природе доверяют и легче присоединяются к той общности, и следят за теми вещами о которых они уже знают определенную необходимое им количество информации.
Сложившаяся активная аудитория вокруг компании помогает бизнесу развиваться и расти более быстрыми темпами
Обеспечивает предприятию определенные гарантии спроса, стабильности работы и публичности для компании в случае необходимости.
Подытоживая, хотим отметить, что прозрачный бизнес это доверие, безопасность и эффективная маркетинговая стратегия. Реализация этой идеи крайне важна для свободного функционирования вашего предприятия. Социальные сети это инструмент, который дает нам возможность для реализации прозрачности предприятий своими руками. Поэтому используйте его плодотворно.
- Следующая публикацияПроблема общения с ботом лидогенератором
- Предыдущая публикацияПозитивные и негативные аспекты цифровизации экономики
Источник: ruzoo.ru