Итак, наш арсенал готов. У нас есть лингвисты для текстов, зрячие ассистенты для картинок, аналитики-статистики для цифр и куча полезных мелочей. Вы не обязаны использовать все и сразу. Начните с самого простого – с того, что вызывает у вас больше всего вопросов. С текстов от клиентов или с анализа визуала конкурентов. Просто попробуйте загрузить данные в один из доступных инструментов и задать ему несколько вопросов. Первый блин может быть комом, но вы начнете понимать язык машин. А это, поверьте, тот язык, на котором все чаще говорит мир. Не бойтесь открыть ящик с инструментами – внутри нет ничего страшного, только возможности.
С чего начать: подготовка к первому аудиту
Вы открыли эту книгу, значит, уже приняли важное решение – хотите разобраться в своем деле с помощью нейросетей. Возможно, вы даже посмотрели на обзор технологий в предыдущей главе и немного потерялись от обилия возможностей. Это нормально. Главное сейчас – не погружаться с головой в выбор идеального алгоритма, а сделать первый, самый простой шаг. Именно о нем и пойдет речь. Как подготовиться к первому аудиту, чтобы не испугаться и не бросить это дело после первых пяти минут, уставившись в экран с немым вопросом «И что теперь?». Мы пойдем от простого к сложному, как если бы собирали пазл – сначала находим угловые элементы, а потом уже заполняем середину.
Сначала вопрос, потом данные
Самая частая ошибка на старте – это попытка сгрести в кучу все данные, какие только есть, и скормить их нейросети в надежде, что она сама все поймет и выдаст готовый ответ. Это все равно что прийти к врачу и сказать: «У меня что-то болит, вот моя медицинская карта за десять лет, скажите, что делать». Хороший специалист сначала задаст уточняющие вопросы: где болит, как давно, что облегчает состояние. Так и здесь. Перед тем как что-то собирать, сформулируйте для себя один, максимум два ключевых вопроса. Например: «Почему снижается количество заказов на сайте?» или «Какой контент в моем Instagram реально приводит клиентов, а какой просто радует глаз подписчиков?». Конкретный вопрос – это ваш угловой элемент пазла, от которого вы будете отталкиваться. Он сразу отсекает тонну ненужной информации и фокусирует ваше внимание. Попробуйте прямо сейчас, закрыв глаза на минуту, задать себе такой вопрос про свой проект. Не идеальный, не тот, что «для галочки», а тот, ответ на который действительно волнует.
Где и что искать: инвентаризация цифрового хозяйства
Когда вопрос есть, наступает время инвентаризации. Не нужно искать данные где-то вовне. Начните с того, что уже лежит у вас под носом. Ваше цифровое хозяйство – это все места, где живет информация о вашем бизнесе. Для онлайн-проекта это могут быть статистика из Яндекс.Метрики или Google Analytics, отчеты из CRM-системы, таблицы с клиентами, архивы постов и историй из соцсетей, даже переписка с клиентами в почте или мессенджерах. Для офлайн-бизнеса – это цифровые чеки, записи в учетных программах, база телефонных номеров клиентов, фото товаров. Процесс похож на генеральную уборку в гараже: вы достаете все коробки, сдуваете с них пыль и решаете, что в них лежит. Не стремитесь сразу все систематизировать. Просто составьте мысленный (а лучше письменный) список этих «коробок» – источников данных. Поверьте, этот список сам по себе уже даст вам больше ясности, чем кажется. Вы увидите, откуда и что можно взять, и, возможно, поймете, что некоторые «коробки» пусты, а в других лежит настоящий клад, о котором вы забыли.
Уборка перед приходом гостей: подготовка данных
Допустим, вы нашли нужные «коробки». Теперь нельзя просто вывалить их содержимое перед нейросетью. Представьте, что к вам в гости приходит очень умный, но немного брезгливый друг, который поможет вам разобрать этот хлам. Ему будет приятнее, если вы хотя бы сметете очевидный мусор. В мире данных это называется «предобработка». Звучит сложно, но на деле все просто. Если у вас есть таблица с клиентами, посмотрите – есть ли в ней полностью пустые строки или столбцы? Удалите их. Есть ли явные опечатки в названиях городов (например, «Москва» и «Москваа»)? Приведите к одному варианту. Файлы с разными названиями, но одним содержанием? Оставьте один. Цель не в идеальной чистоте, а в том, чтобы нейросеть не потратила свои силы на анализ мусора. Кстати, этот процесс часто дает первые инсайты. Пока вы вручную просматриваете данные, вы невольно начинаете замечать странные закономерности или ошибки, которые раньше ускользали. Это нормально и даже здорово – ваш мозг уже начинает синхронизироваться с будущим цифровым помощником.