Zawartość
- Sztuczne sieci neuronowe (ANN)
- Algorytmy głębokiego uczenia się
- Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia
- Boty uczenia maszynowego i platformy automatyzacji sprzedaży
- Pomaganie ludziom w obsłudze klienta
- Wniosek
Źródło: Kirill Makarov / Dreamstime
Na wynos:
AI już pomaga firmom w sprzedaży, ale może stać się jeszcze ważniejszym graczem w świecie sprzedaży i obsługi klienta.
Sztuczna inteligencja (AI) staje się głównym graczem w scenariuszu sprzedaży, przed, w trakcie i po sprzedaży. Od oczyszczania przez duże zbiory danych, których żaden człowiek nigdy nie byłby w stanie przeanalizować, po pełną automatyzację procesu dzięki inteligentnym botom uczącym się maszyną, sztuczna inteligencja ma już kluczowe znaczenie dla wzmocnienia działań marketingowych marki.
Często nazywane „rewolucją AI”, wprowadzenie rozwiązań komputerowych do automatyzacji procesu sprzedaży wciąż stawia pierwsze kroki. Jednak nie jesteśmy tak daleko od świata, w którym samozarządzające się systemy skryptowe będą całkowicie zastępować ludzką inteligencję. Wystarczy spojrzeć na to, jak dobrze Tłumacz Google jest w stanie zrozumieć ludzkie języki, lub jak ukierunkowane reklamy prześladują nasze wyszukiwania, jakby był tam ukryty „ktoś”, kto naprawdę zna nasze upodobania.
Sztuczna inteligencja z pewnością z pewnością zmieni branżę sprzedaży w przyszłości, ale już wpływa na nią w bardzo znaczący sposób. (Chcesz dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji? Następnie sprawdź, jak zacząć uczyć się o sztucznej inteligencji?)
Sztuczne sieci neuronowe (ANN)
Sztuczne sieci neuronowe (ANN) to syntetyczna reprodukcja mózgu ssaka: duża sieć połączonych ze sobą procesorów działających równolegle. Podobnie jak znacznie bardziej uproszczona wersja ludzkich neuronów, te jednostki obliczeniowe przetwarzają informacje, uczą się na podstawie doświadczenia i identyfikują wzorce. Mimo że brakuje im elastyczności i zdolności dostosowywania się jak interfejsy biologiczne, ANN mogą wziąć wcześniej rozwiązane przykłady, aby zbudować system, który będzie w stanie podejmować nowe decyzje.
Jednym z tradycyjnych zastosowań ANN jest analiza danych historycznych zebranych w arkuszach kalkulacyjnych w celu dość dokładnych prognoz i prognoz sprzedaży. Po krótkim „okresie szkolenia”, podczas którego sieć neuronowa uczy się na podstawie historycznych danych o problemach, w których znane są wyniki, sztuczna inteligencja jest w stanie rozpoznać wzorce oraz dostarczyć rozwiązania i oszacowania.
Dzięki tej zdolności można je wykorzystać do efektywnego przydzielania zasobów marketingowych i optymalizacji działań reklamowych firmy. Interpretując mnogość parametrów, takich jak koszty marketingu i zyski brutto, ANN można wykorzystać do przewidywania sprzedaży w następnym okresie przy stosunkowo wąskim marginesie błędu.
Algorytmy głębokiego uczenia się
Wkrótce po tym, jak szukamy w Internecie jednego z naszych zainteresowań, mnóstwo reklam blisko powiązanych produktów zaczyna się wszędzie pojawiać. Algorytmy głębokiego uczenia zaczęły już skanować duże zbiory danych, aby na zawsze zmienić świat automatycznych reklam. Wyszukiwarka Google zawsze zawierała pewien stopień automatyzacji maszyn w postaci algorytmów, ale dopiero niedawno wprowadzono metody głębokiego uczenia.
Kierowani przez wysoce zaawansowane sieci neuronowe stale analizują informacje, od wypowiedzianych poleceń smartfonów po zdjęcia i statusy z sieci społecznościowych oraz, oczywiście, zapytania wyszukiwarek. Posiadają własną „inteligencję”, a ponieważ są znacznie szybsi i mogą działać na znacznie większą skalę niż ludzie, są już w stanie przewyższyć nas w tym zadaniu. Proces szkolenia nigdy się nie kończy, ale w ciągu ostatnich kilku lat byli w stanie dowiedzieć się tak wiele o naszych zachowaniach, że mogą teraz przewidzieć prawie każdy krok przeciętnego użytkownika.
Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia
Nie możesz poprawić swoich umiejętności programistycznych, gdy nikt nie dba o jakość oprogramowania.
Boty uczenia maszynowego i platformy automatyzacji sprzedaży
Wszystkie boty są zaprogramowane, aby znaleźć najszybszy i najskuteczniejszy sposób osiągnięcia celu - w tym przypadku zautomatyzuj proces sprzedaży. Boty uczenia maszynowego wykraczają poza to i z czasem uczą się optymalizować swój proces, zbierając dane i informacje od klientów. Ale największym wyzwaniem, przed którym musi stanąć każda AI, jest zebranie danych niezbędnych do wyszkolenia algorytmów. I chociaż dla gigantów zajmujących się praktycznie nieskończoną ilością danych użytkowników, takich jak Google i, może to nie stanowić problemu, w przypadku mniejszych firm jest to na pewno.
Jednak podobnie jak Tesla pokonał Google w wyścigu samochodowym (planowane gry słów), niektóre ambitne i zaradne nowe przedsiębiorstwa, takie jak Growbots, pokazały, że nawet start-upy mogą mieć siłę konkurować na tym samym poziomie. Z 10-procentowym wzrostem z miesiąca na miesiąc ta stosunkowo nowa firma zmienia scenariusz sprzedaży wychodzącej dzięki w pełni zautomatyzowanej platformie, która jest w stanie codziennie analizować miliony stron internetowych w celu wydobycia danych o firmach i ludziach.
Boty kontrolowane przez sztuczną inteligencję mogą z łatwością dotrzeć do milionów klientów, znaleźć odpowiednich, z którymi można się skontaktować, napisać dalsze działania i zautomatyzować całą sekwencję sprzedaży. Dzięki zminimalizowaniu wydatków marketingowych dzięki tym inteligentnym rozwiązaniom nawet małe i średnie firmy (SMB) mogą teraz konkurować z dużymi graczami i ich ogromnymi budżetami. Integracja Salesforce i inteligentne funkcje deduplikacji pozwalają mniejszym firmom zmniejszyć obciążenie pracą nawet o 90 procent i zaoszczędzić cenne zasoby, a także czas pracowników.
Pomaganie ludziom w obsłudze klienta
Zaangażowanie użytkownika i zadowolenie klienta to kluczowe aspekty procesu posprzedażowego. Obecni klienci są cenniejsi niż nowi ze względu na lojalność i polecenia. Jednak zarówno podczas udzielania pomocy klientom, jak i pozyskiwania nowych klientów prawie połowa sprzedawców nie jest w stanie zrozumieć bólu i problemów klientów. Brakuje im pewności, by odkryć swoje problemy, co prowadzi do kłopotów i nieporozumień, które ostatecznie powodują zepsucie relacji z klientem.
Aby osiągnąć bardziej inteligentny proces generowania leadów, AI może po prostu pomagać ludziom na wiele sposobów. AI może analizować wszystkie punkty danych procesu sprzedaży, aby zidentyfikować słabe punkty i stworzyć kompleksowe, bardziej wydajne podejście nakazowe.Może zagłębiać się we wszystkie dostępne dane klientów, aby określić odpowiedni czas lub dzień, aby zadzwonić do określonego potencjalnego klienta, a także zainteresowania, potrzeby i potrzeby tej osoby, aby pomóc zespołom handlowym. Dobrze ugruntowany proces zwiększy zaufanie sprzedawców i zwiększy ich szanse na zamknięcie transakcji.
Silniki uczenia maszynowego mogą pomóc agentom obsługi klienta, określając, kto najlepiej będzie obsługiwał tego klienta. Ponadto rozpoznawanie mowy ze wspomaganiem AI może pomóc w wykryciu słów kluczowych, które wyzwalają istotne ulepszenia usług, takie jak powiadomienie kierownika o konieczności połączenia, gdy wspomniane jest słowo „przełożony”. (Dowiedz się więcej o rozpoznawaniu mowy w Jak przetwarzanie języka naturalnego może poprawić wgląd w biznes).
Według najnowszych badań 70 procent osób twierdzi, że byłoby skłonnych zapłacić więcej za markę, jeśli ich reputacja w obsłudze klienta jest wystarczająco dobra. Nic więc dziwnego, że według ostatnich prognoz AI w ciągu pięciu lat będzie zarządzać 85 procentami relacji z klientami.
Wniosek
Ulepszona automatyzacja marketingu prowadzi do większego skalowania, lepszych wyników i obniżonych kosztów. Niepraktyczne zadania są już obsługiwane przez samowystarczalne maszyny, a nowsze SI wspierają ludzką siłę roboczą każdego dnia, ułatwiając jej operacje.
Chociaż w przyszłości kilku pracowników będzie musiało stracić pracę dla robotów, proces sprzedaży wzmocniony sztuczną inteligencją może pomóc naszemu społeczeństwu stać się trochę bardziej sprawiedliwym i równym. W rzeczywistości nawet małe i średnie firmy, których nie stać na zatrudnienie setek pracowników, mogłyby konkurować z większymi korporacjami.
Jednak ostatecznymi beneficjentami tej rzekomej rewolucji bez wątpienia będą klienci, którzy będą cieszyć się znacznie płynniejszymi i bardziej precyzyjnie dostosowanymi zakupami.