Conţinut
- Rețele neuronale artificiale (ANN)
- Algoritmi de învățare profundă
- Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de software care poate schimba viața fără a vă distruge viața
- Platforme de învățare a mașinilor și platforme de automatizare a vânzărilor
- Asistența oamenilor cu experiența clienților
- Concluzie
Sursa: Kirill Makarov / Dreamstime
La pachet:
AI ajută deja întreprinderile în vânzări, dar este pregătit să devină un jucător și mai important în lumea vânzărilor și serviciilor pentru clienți.
Inteligența artificială (AI) devine un jucător important în scenariul de vânzări, înainte, în timpul și după terminarea vânzării. De la epuizarea prin date mari pe care nici un om nu le-ar putea analiza vreodată, până la automatizarea completă a procesului prin intermediul unor roboturi inteligente și de învățare automată, AI este deja esențială pentru consolidarea eforturilor de marketing ale unei mărci.
Adesea numită „revoluția AI”, introducerea de soluții bazate pe computer pentru a automatiza procesul de vânzare continuă să facă primii pași. Cu toate acestea, nu suntem atât de departe de o lume în care sistemele scriptice autogestionate vor fi în întregime un substitut al inteligenței umane. Aruncați o privire la cât de bine este acum Google Translate înțelegerea limbilor umane sau la modul în care anunțurile vizate continuă să bântuiască căutările noastre, precum există un „cineva” ascuns acolo care știe cu adevărat gusturile noastre.
Inteligența artificială este cu siguranță obligată să schimbe industria de vânzări în viitor, dar deja o afectează în moduri foarte importante. (Doriți să aflați mai multe despre AI? Apoi verificați cum ar trebui să încep să învăț despre AI?)
Rețele neuronale artificiale (ANN)
Rețelele neuronale artificiale (ANN) sunt reproducerea sintetică a unui creier mamifer: o rețea mare de procesoare interconectate care funcționează în paralel. La fel ca o versiune mult mai simplificată a neuronilor umani, aceste unități de calcul prelucrează informațiile, învață din experiență și identifică tiparele. Deși le lipsește flexibilitatea și capacitatea de a se adapta precum interfețele biologice, ANN-urile pot lua exemple rezolvate anterior pentru a construi un sistem capabil să ia noi decizii.
Una dintre utilizările tradiționale ale ANN-urilor este analizarea datelor istorice colectate în foile de calcul pentru a face predicții și prognoze de vânzare destul de precise. După o scurtă „perioadă de antrenament” în timpul căreia rețeaua neuronală învață folosind date despre problemele istorice în care sunt cunoscute rezultatele, AI este capabilă să recunoască tiparele și să ofere soluții și estimări.
Datorită acestei abilități, ele pot fi utilizate pentru a aloca eficient resurse de marketing și pentru a optimiza eforturile publicitare ale unei companii. Interpretând o multitudine de parametri precum costurile de marketing și profiturile brute, ANN-urile pot fi utilizate pentru a prezice vânzările din perioada următoare cu o marjă de eroare relativ restrânsă.
Algoritmi de învățare profundă
La scurt timp după ce căutăm online unul dintre interesele noastre, tone de reclame pentru produse strâns legate încep să apară peste tot. Algoritmii de învățare profundă au început deja scanarea prin datele mari pentru a schimba pentru totdeauna lumea reclame automate. Motorul de căutare Google a inclus întotdeauna un anumit grad de automatizare a mașinilor sub formă de algoritmi, dar abia recent au fost introduse cele de învățare profundă.
Conduși de rețele neuronale extrem de avansate, ei analizează în permanență informații, de la comenzile vorbite ale smartphone-urilor până la fotografiile și stările rețelei sociale și, evident, interogări ale motoarelor de căutare. Dețin propria lor „inteligență” și, întrucât sunt mult mai rapide și pot acționa la o scară mult mai mare decât oamenii, ei sunt deja capabili să ne depășească în această sarcină. Procesul lor de formare nu se termină niciodată, dar în ultimii câțiva ani au reușit să învețe atât de multe despre comportamentele noastre, încât acum pot prezice aproape fiecare pas al utilizatorului mediu.
Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de software care poate schimba viața fără a vă distruge viața
Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.
Platforme de învățare a mașinilor și platforme de automatizare a vânzărilor
Toate robotele sunt programate pentru a găsi cea mai rapidă și mai eficientă cale de a atinge un obiectiv - în acest caz, automatizarea procesului de vânzare. Bots-ul de învățare automată depășește acest lucru și, în timp, învață să-și optimizeze procesul prin strângerea de date și informații de la clienți. Dar cea mai mare provocare cu care trebuie să se confrunte fiecare AI este să colecteze datele necesare pentru instruirea algoritmilor. Și în timp ce pentru giganții care se ocupă cu cantități practic nesfârșite de date ale utilizatorilor, cum ar fi Google și, acest lucru s-ar putea să nu fie o problemă, pentru companiile mai mici este cu siguranță.
Cu toate acestea, la fel cum Tesla a bătut Google în cursa automobilistă (auto intenționată), unele întreprinderi noi ambițioase și pline de resurse precum Growbots au arătat că start-up-urile pot avea puterea de a concura la același nivel. Cu o creștere de 10 la sută lună peste lună, această afacere relativ nouă schimbă scenariul de vânzări de ieșire cu o platformă complet automatizată, care este capabilă să analizeze milioane de site-uri web în fiecare zi pentru a extrage date despre companii și oameni deopotrivă.
Bot-urile controlate de AI pot ajunge cu ușurință la milioane de clienți, le pot găsi pe cele potrivite pentru a contacta, scrie urmărirea și automatiza întreaga secvență de vânzări. Prin minimizarea cheltuielilor lor de marketing cu aceste soluții inteligente, chiar și întreprinderile mici și mijlocii (IMM-uri) pot concura acum cu marii jucători și bugetele lor enorme. Funcțiile de integrare a forței de muncă și de deduplicare inteligentă permit companiilor mai puțin decât uriașe să își reducă volumul de muncă cu până la 90 la sută și să economisească resurse prețioase, precum și timpul angajaților.
Asistența oamenilor cu experiența clienților
Angajamentul utilizatorului și experiența clienților sunt aspecte critice ale procesului de după vânzare. Clienții existenți sunt mai valoroși decât cei noi, datorită loialității și recomandărilor lor. Cu toate acestea, atât atunci când asistăm clienții sau asigurăm noi perspective, aproape jumătate dintre vânzători nu pot înțelege durerea și problemele clienților. Le lipsește încrederea pentru a-și descoperi problemele, ceea ce duce la neplăceri și neînțelegeri care îi determină în cele din urmă să strice relația cu clientul.
Pentru a realiza un proces mai inteligent de generare a plumbului, AI poate ajuta pur și simplu oamenii în multe feluri. AI poate analiza toate punctele de date ale unui proces de vânzare pentru a identifica punctele slabe și pentru a crea o abordare de vânzare prescriptivă mai eficientă.Poate sări în toate datele disponibile ale clienților pentru a determina momentul sau ziua potrivită pentru a apela la o anumită perspectivă, precum și interesele, dorințele și nevoile persoanei respective, pentru a ajuta echipele de forță de vânzări. Un proces bine stabilit va consolida încrederea vânzătorilor și le va crește șansele de a încheia o tranzacție.
Motoarele de învățare a mașinilor ar putea ajuta agenții umani de servicii pentru clienți, determinând cine ar servi cel mai bine clientul respectiv. În plus, recunoașterea vocală asistată de AI poate ajuta cuvintele cheie care declanșează îmbunătățiri de servicii vitale, cum ar fi avertizarea unui manager pentru a asista apelul atunci când este menționat cuvântul „supervizor”. (Aflați mai multe despre recunoașterea vorbirii în modul în care procesarea limbajului natural poate îmbunătăți informațiile despre afaceri.)
Conform cercetărilor recente, 70 la sută dintre oameni susțin că ar fi dispuși să plătească mai mult pentru o marcă dacă reputația lor de servicii pentru clienți este suficient de bună. Nu este de mirare atunci că, conform prognozelor recente, în termen de cinci ani, AI va gestiona 85% din relațiile cu clienții.
Concluzie
O îmbunătățire a automatizării de marketing duce la o scalare mai mare, rezultate mai bune și costuri reduse. Sarcinile nepracticante sunt deja gestionate de mașini autosuficiente, iar AIs mai noi sprijină zilnic forța de muncă umană, facilitând operațiunile lor.
Deși în viitor, câțiva angajați își vor pierde locul de muncă în fața roboților, procesul de vânzări amplificat de AI ar putea ajuta societatea noastră să devină ceva mai echitabilă și mai egală. De fapt, chiar și IMM-urile care nu își pot permite să angajeze sute de angajați ar putea concura atunci cu marile corporații.
Cu toate acestea, beneficiarii finali ai acestei presupuse revoluții vor fi, fără îndoială, clienții, care se vor bucura de o experiență de cumpărare mult mai ușoară și mai fină.