Зміст
- Штучні нейронні мережі (ANN)
- Алгоритми глибокого навчання
- Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
- Машинне навчання та платформи автоматизації продажів
- Допомога людям із досвідом клієнтів
- Висновок
Джерело: Кирило Макаров / Dreamstime
Винос:
AI вже допомагає бізнесу в продажах, але готовий стати ще важливішим гравцем у світі продажів та обслуговування клієнтів.
Штучний інтелект (AI) стає головним гравцем сценарію продажів до, під час і після продажу. Від проникнення великих даних, які жодна людина ніколи не міг проаналізувати, до повної автоматизації процесу за допомогою інтелектуальних, машинних навчальних ботів, AI вже має важливе значення для активізації маркетингових зусиль марки.
Впровадження «революції AI», впровадження комп'ютерних рішень для автоматизації процесу продажу все ще робить перші кроки. Однак ми не так далекі від світу, де самоуправляючі скриптовані системи взагалі стануть заміною людського інтелекту. Просто погляньте на те, наскільки добре Google Translate здатний зрозуміти людські мови, або як націлена реклама продовжує переслідувати наші пошуки, наче там є прихований «хтось», який дійсно знає наші смаки.
Штучний інтелект, безумовно, зобов'язаний змінити галузь продажів у майбутньому, але він вже впливає на це дуже значними способами. (Хочете дізнатися більше про AI? Потім перевірте, як мені почати дізнаватися про AI?)
Штучні нейронні мережі (ANN)
Штучні нейронні мережі (АНН) - це синтетичне відтворення мозку ссавців: великої мережі взаємопов'язаних процесорів, які працюють паралельно.Як і набагато спрощена версія нейронів людини, ці обчислювальні пристрої обробляють інформацію, вивчають досвід та визначають закономірності. Хоча їм не вистачає гнучкості та здатності адаптуватися, як біологічні інтерфейси, ANN можуть брати розв’язані раніше приклади для побудови системи, яка здатна приймати нові рішення.
Одне з традиційних способів використання ANN - це аналіз історичних даних, зібраних у електронних таблицях, щоб зробити досить точні прогнози та прогнози продажів. Після короткого «навчального періоду», протягом якого нейронна мережа вчиться, використовуючи історичні дані проблеми, за якими відомі результати, ШІ здатний розпізнавати закономірності та надавати рішення та оцінки.
Завдяки цій здатності їх можна використовувати для ефективного розподілу маркетингових ресурсів та оптимізації рекламних зусиль компанії. Інтерпретуючи безліч таких параметрів, як маркетингові витрати та валовий прибуток, ANN можна використовувати для прогнозування продажів наступного періоду з відносно вузькою похибкою.
Алгоритми глибокого навчання
Незабаром, коли ми шукаємо в Інтернеті будь-який наш інтерес, тони рекламних оголошень для близько пов'язаних товарів починають з’являтися всюди. Алгоритми глибокого навчання вже почали сканувати великі дані, щоб назавжди змінити світ автоматизованих оголошень. Пошукова система Google завжди включала певну ступінь автоматизації машин у вигляді алгоритмів, але глибоко навчаються лише нещодавно.
Керовані високорозвиненими нейронними мережами, вони постійно аналізують інформацію, починаючи від команд розмовного смартфона до фотографій та статусів у соцмережі, і, очевидно, запити пошукових систем. Вони володіють власним "інтелектом", і оскільки вони набагато швидші і можуть діяти набагато більше, ніж люди, вони вже здатні перевершити нас у цьому завданні. Їх навчальний процес ніколи не закінчується, але за останні кілька років вони змогли так багато дізнатися про нашу поведінку, що тепер вони можуть передбачити майже кожен крок середнього користувача.
Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
Ви не можете покращити свої навички програмування, коли ніхто не піклується про якість програмного забезпечення.
Машинне навчання та платформи автоматизації продажів
Усі боти запрограмовані, щоб знайти найшвидший, найефективніший спосіб досягти мети - у цьому випадку автоматизувати процес продажу. Роботи з машинного навчання виходять за рамки цього і з часом вчаться оптимізувати їх процес, збираючи дані та інформацію від клієнтів. Але найбільшим завданням, з яким повинен зіткнутися кожен AI, є збір даних, необхідних для тренування алгоритмів. І хоча для гігантів, які мають справу з практично нескінченними обсягами даних користувачів, як-от Google, це, можливо, не є проблемою, для менших компаній це безумовно.
Однак, подібно до того, як Tesla перемогла Google в гоночному автомобілі (призначений каламбур), деякі амбітні та винахідливі нові підприємства, такі як Growbots, показали, що навіть стартапи можуть мати сили конкурувати на тому ж рівні. З 10-відсотковим зростанням за місяць цей порівняно новий бізнес змінює сценарій вихідних продажів з повністю автоматизованою платформою, яка здатна щодня аналізувати мільйони веб-сайтів для отримання даних про компанії та людей.
Боти, контрольовані AI, можуть легко охопити мільйони клієнтів, знайти потрібних для контакту, написати подальші дії та автоматизувати всю послідовність продажів. Зводячи до мінімуму свої маркетингові витрати за допомогою цих розумних рішень, навіть малий та середній бізнес (SMB) тепер можуть конкурувати з великими гравцями та їх величезними бюджетами. Функції інтеграції продажів та інтелектуальні функції дедупликації дозволяють менш великим компаніям скоротити навантаження на 90 відсотків і заощадити дорогоцінні ресурси, а також час працівників.
Допомога людям із досвідом клієнтів
Залучення користувачів та досвід клієнтів є критичними аспектами процесу після продажу. Існуючі клієнти цінніші за нових через свою лояльність та реферали. Однак, як допомагаючи клієнтам, так і забезпечуючи нові перспективи, майже половина продавців не може зрозуміти біль та проблеми клієнтів. Їм не вистачає впевненості, щоб розкрити свої проблеми, що призведе до неполадок і непорозумінь, які зрештою змусять їх зіпсувати стосунки з клієнтом.
Щоб досягти розумнішого процесу генерації свинцю, AI може просто допомогти людям багатьма способами. ШІ може проаналізувати всі точки даних процесу продажу, щоб виявити слабкі місця та створити комплексний, більш ефективний підхід до продажу. Він може заглибитись у всі наявні дані клієнта, щоб визначити правильний час або день для виклику певної перспективи, а також інтереси, бажання та потреби цієї особи, щоб допомогти командам з продажу. Добре налагоджений процес зміцнить впевненість продавців та збільшить їхні шанси на укладення угоди.
Двигуни машинного навчання можуть допомогти агентам з обслуговування клієнтів, визначивши, хто найкраще обслуговуватиме цього замовника. Крім того, розпізнавання мови, що підтримується AI, може допомогти виявити ключові слова, які викликають життєво важливі покращення сервісу, такі як сповіщення менеджера про допомогу при виклику, коли згадується слово "керівник". (Дізнайтеся більше про розпізнавання мови в розділі, як обробка природних мов може покращити статистику бізнесу.)
Згідно з останніми дослідженнями, 70 відсотків людей стверджують, що готові заплатити більше за бренд, якщо їх репутація обслуговування клієнтів буде досить хорошою. Тож не дивно, що, згідно з останніми прогнозами, протягом п'яти років AI управлятиме 85 відсотками відносин із клієнтами.
Висновок
Покращена автоматизація маркетингу призводить до більшого масштабування, кращих результатів та зниження витрат. Імпрактичні завдання вже вирішуються самодостатніми машинами, і новіші ШІ щодня підтримують робочу силу людини, полегшуючи їх роботу.
Незважаючи на те, що в майбутньому декілька працівників зобов’язані втратити роботу на роботах, процес розширення продажів AI може допомогти нашому суспільству стати трохи більш справедливим і рівним. Насправді навіть малі та середні підприємства, які не можуть дозволити собі найняти сотні працівників, можуть тоді конкурувати з більшими корпораціями.
Однак кінцевими бенефіціарами цієї передбачуваної революції, безсумнівно, стануть клієнти, які отримають насолоду від набагато більш плавного та тонко підібраного досвіду покупки.