Saturs
- Mākslīgie neironu tīkli (ANNs)
- Dziļās mācīšanās algoritmi
- Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
- Mašīnmācīšanās roboti un pārdošanas automatizācijas platformas
- Palīdzība cilvēkiem ar klientu pieredzi
- Secinājums
Avots: Kirils Makarovs / Dreamstime
Izņemšana:
AI jau palīdz uzņēmumiem pārdošanas jomā, bet ir gatavs kļūt par vēl nozīmīgāku spēlētāju pārdošanas un klientu apkalpošanas pasaulē.
Mākslīgais intelekts (AI) kļūst par galveno pārdošanas scenārija dalībnieku pirms pārdošanas, tās laikā un pēc tās. Sākot no lieliem datiem, ko neviens nekad nevarēja analizēt, līdz procesa pilnīgai automatizācijai, izmantojot viedus, mašīnmācības robotprogrammatūras, AI jau ir kritiski svarīgs, lai atbalstītu zīmola mārketinga pasākumus.
Bieži sauktu par “AI revolūciju”, datorizētu risinājumu ieviešana pārdošanas procesa automatizēšanai joprojām ir pirmais solis. Tomēr mēs neesam tik tālu no pasaules, kurā pašpārvaldes skriptētās sistēmas pilnībā aizstās cilvēka inteliģenci. Vienkārši apskatiet, cik labi Google tulkotājs tagad spēj saprast cilvēku valodas vai cik mērķtiecīgas reklāmas turpina vajāt mūsu meklēšanas vaicājumus, piemēram, tur ir slēpts “kāds”, kurš patiešām zina mūsu gaumi.
Mākslīgais intelekts noteikti noteikti mainīs pārdošanas nozari nākotnē, taču tas to jau ietekmē ļoti nozīmīgā veidā. (Vai vēlaties uzzināt vairāk par AI? Tad pārbaudiet, kā man vajadzētu sākt uzzināt par AI?)
Mākslīgie neironu tīkli (ANNs)
Mākslīgie neironu tīkli (ANNs) ir zīdītāju smadzeņu sintētiska reprodukcija: liels savstarpēji savienotu procesoru tīkls, kas darbojas paralēli. Tāpat kā daudz vienkāršota cilvēka neironu versija, arī šīs skaitļošanas vienības apstrādā informāciju, mācās no pieredzes un identificē modeļus. Lai arī viņiem trūkst elastības un spējas pielāgoties, piemēram, bioloģiskām saskarnēm, ANN var ņemt iepriekš atrisinātus piemērus, lai izveidotu sistēmu, kas spēj pieņemt jaunus lēmumus.
Viens no tradicionālajiem ANNS lietojumiem ir vēsturisko datu, kas apkopoti izklājlapās, analīze, lai veiktu diezgan precīzas prognozes un pārdošanas prognozes. Pēc īsa “apmācības perioda”, kura laikā neironu tīkls mācās, izmantojot vēsturiskos problēmu datus, kuru rezultāti ir zināmi, AI spēj atpazīt modeļus un piedāvāt risinājumus un aprēķinus.
Pateicoties šai spējai, tos var izmantot, lai efektīvi sadalītu mārketinga resursus un optimizētu uzņēmuma reklāmas pasākumus. Interpretējot tādu parametru pārpilnību kā mārketinga izmaksas un bruto peļņa, ANN var izmantot, lai prognozētu nākamā perioda pārdošanas apjomus ar salīdzinoši šauru kļūdu robežu.
Dziļās mācīšanās algoritmi
Neilgi pēc tam, kad mēs tiešsaistē meklējam kādu no mūsu interesēm, visur parādās daudz tonnu cieši saistītu produktu. Dziļās apmācības algoritmi jau sāka skenēt lielos datus, lai uz visiem laikiem mainītu automatizēto reklāmu pasauli. Google meklētājprogrammā vienmēr algoritmu veidā bija ietverta noteikta līmeņa mašīnu automatizācija, taču tikai nesen tika ieviesti dziļi mācāmi.
Izmantojot augsti attīstītus neironu tīklus, viņi pastāvīgi analizē informāciju, sākot no runātā viedtālruņa komandām un beidzot ar sociālā tīkla fotoattēliem un statusiem, un, protams, meklētājprogrammu vaicājumiem. Viņiem ir savs “intelekts”, un, tā kā viņi ir daudz ātrāki un var rīkoties daudz plašākā mērogā nekā cilvēki, viņi jau tagad var mūs pārspēt šajā uzdevumā. Viņu apmācības process nebeidzas, taču šajos pēdējos gados viņi ir spējuši tik daudz uzzināt par mūsu izturēšanos, ka tagad viņi var paredzēt gandrīz katru vidusmēra lietotāja soli.
Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
Jūs nevarat uzlabot savas programmēšanas prasmes, ja nevienam nerūp programmatūras kvalitāte.
Mašīnmācīšanās roboti un pārdošanas automatizācijas platformas
Visi robotprogrammatūras ir ieprogrammēti, lai atrastu ātrāko, efektīvāko veidu mērķa sasniegšanai - šajā gadījumā automatizējiet pārdošanas procesu. Mašīnmācīšanās robotprogrammatūras pārsniedz to un laika gaitā iemācās optimizēt procesu, apkopojot datus un informāciju no klientiem. Bet lielākais izaicinājums, ar kuru jāsaskaras katram AI, ir datu apkopošana, kas nepieciešami algoritmu apmācībai. Un, lai gan milžiem, kas nodarbojas ar praktiski bezgalīgu lietotāju datu daudzumu, piemēram, Google, un tas varētu nebūt problēma, mazākiem uzņēmumiem tas noteikti ir.
Tomēr, tāpat kā Tesla pārspēja Google pašbraucošo automašīnu sacīkstēs (kā paredzēts pun), daži vērienīgi un atjautīgi jaunuzņēmumi, piemēram, Growbots, parādīja, ka pat jaunizveidotiem uzņēmumiem var būt spēks konkurēt vienā līmenī. Ar mēneša pieaugumu par 10 procentiem salīdzinājumā ar mēnesi, šis salīdzinoši jaunais bizness maina izejošo pārdošanas scenāriju ar pilnībā automatizētu platformu, kas katru dienu spēj analizēt miljoniem vietņu, lai iegūtu datus par uzņēmumiem un cilvēkiem.
Ar AI kontrolēti robotprogrammatūras var viegli sasniegt miljonus klientu, atrast īstos, ar kuriem sazināties, rakstīt sekošanas darbus un automatizēt visu pārdošanas secību. Samazinot mārketinga izmaksas, izmantojot šos viedos risinājumus, pat mazie un vidējie uzņēmumi (SMB) tagad var konkurēt ar lielajiem spēlētājiem un viņu milzīgajiem budžetiem. Tirdzniecības spēku integrācija un viedās dedukcijas funkcijas ļauj mazāk nekā milzīgiem uzņēmumiem samazināt darba slodzi līdz pat 90 procentiem un ietaupīt dārgos resursus, kā arī darbinieku laiku.
Palīdzība cilvēkiem ar klientu pieredzi
Lietotāju iesaistīšanās un klientu pieredze ir kritiski aspekti pēcpārdošanas procesā. Esošie klienti viņu lojalitātes un nosūtījumu dēļ ir vērtīgāki nekā jauni. Tomēr, gan palīdzot klientiem, gan nodrošinot jaunas izredzes, gandrīz puse pārdevēju nespēj izprast klientu sāpes un problēmas. Viņiem trūkst pārliecības, lai atklātu savas problēmas, izraisot sajukumus un pārpratumus, kas galu galā viņiem sabojā attiecības ar klientu.
Lai sasniegtu gudrāku svina ģenerēšanas procesu, AI daudzos veidos var vienkārši palīdzēt cilvēkiem. AI var analizēt visus pārdošanas procesa datu punktus, lai identificētu vājās vietas un izveidotu visaptverošu, efektīvāku recepšu pārdošanas pieeju.Tas var izpētīt visus pieejamos klientu datus, lai noteiktu pareizo laiku vai dienu, lai piezvanītu noteiktam potenciālajam klientam, kā arī šīs personas intereses, vēlmes un vajadzības, lai palīdzētu pārdošanas komandu komandām. Labi izveidots process palielinās pārdevēju uzticību un palielinās viņu iespējas slēgt darījumu.
Mašīnmācīšanās dzinēji varētu palīdzēt cilvēku klientu apkalpošanas aģentiem, nosakot, kurš vislabāk kalpos šim klientam. Turklāt ar AI atbalstīta runas atpazīšana var palīdzēt pamanīt atslēgvārdus, kas izraisa būtisku pakalpojumu uzlabojumus, piemēram, brīdināt vadītāju palīdzēt zvanam, kad tiek pieminēts vārds “uzraudzītājs”. (Uzziniet vairāk par runas atpazīšanu sadaļā Kā dabiska valodas apstrāde var uzlabot ieskatu uzņēmējdarbībā.)
Saskaņā ar jaunākajiem pētījumiem 70 procenti cilvēku apgalvo, ka viņi būtu gatavi maksāt vairāk par zīmolu, ja viņu klientu apkalpošanas reputācija ir pietiekami laba. Tad nav pārsteigums, ka saskaņā ar jaunākajām prognozēm piecu gadu laikā AI pārvaldīs 85 procentus no attiecībām ar klientiem.
Secinājums
Uzlabota mārketinga automatizācija rada lielāku mērogu, labākus rezultātus un samazinātas izmaksas. Nepraktiskus uzdevumus jau veic pašpietiekamas mašīnas, un jaunāki AI katru dienu atbalsta cilvēku darbaspēku, atvieglojot viņu darbību.
Lai arī nākotnē dažiem darbiniekiem ir jāzaudē darbs robotiem, ar AI papildināts pārdošanas process varētu palīdzēt mūsu sabiedrībai kļūt nedaudz taisnīgākam un vienlīdzīgākam. Patiesībā pat MVU, kas nevar atļauties algot simtiem darbinieku, varētu konkurēt ar lielākajām korporācijām.
Tomēr galvenie ieguvēji no šīs iespējamās revolūcijas neapšaubāmi būs klienti, kuriem patiks daudz gludāka un smalkāk pielāgota pirkšanas pieredze.