Sisu
- Kunstlikud närvivõrgud (ANNs)
- Süvaõppe algoritmid
- Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
- Masinõppe robotid ja müügiautomaatika platvormid
- Inimeste abistamine kliendikogemuse alal
- Järeldus
Allikas: Kirill Makarov / Dreamstime
Ära võtma:
AI abistab juba ettevõtteid müügi alal, kuid on temast veelgi olulisem müügi- ja klienditeeninduse mängija.
Tehisintellektist (AI) on saamas müügistsenaariumi peamine tegija enne müüki, selle ajal ja pärast müüki. Alates suurte andmete otsimisest, mida ükski inimene ei suutnud kunagi analüüsida, kuni protsessi täieliku automatiseerimiseni arukate, masinõppimisega robotite kaudu, on AI juba brändi turundustegevuse tugevdamiseks kriitilise tähtsusega.
Sageli nimetatakse seda AI-revolutsiooniks. Arvutipõhiste lahenduste juurutamine müügiprotsessi automatiseerimiseks on alles esimeste sammudega. Kuid me ei ole nii kaugel maailmast, kus isemajandavad skriptitud süsteemid hakkavad täielikult asendama inimese intelligentsust. Vaadake vaid seda, kui hästi Google Translate nüüd inimkeeli mõista saab või kuidas sihitud reklaamid kummitavad meie otsinguid, nagu seal oleks peidetud „keegi“, kes meie maitseid tõesti tunneb.
Tehisintellekt muudab kindlasti tulevikus müügitööstust, kuid see mõjutab seda juba väga olulistel viisidel. (Kas soovite AI-st rohkem teada saada? Siis vaadake, kuidas peaksin AI-d tundma õppima?)
Kunstlikud närvivõrgud (ANNs)
Kunstlikud närvivõrgud (ANNs) on imetaja aju sünteetiline reprodutseerimine: suur omavahel ühendatud protsessorite võrk, mis töötavad paralleelselt. Nii nagu inimese neuronite palju lihtsustatud versioon, töötlevad need arvutusüksused teavet, õpivad kogemusest ja tuvastavad mustreid. Ehkki neil puudub paindlikkus ja võime kohaneda nagu bioloogilised liidesed, võivad ANNid võtta juba varem lahendatud näiteid süsteemi loomiseks, mis on võimeline tegema uusi otsuseid.
ANNS-i üks traditsioonilisi kasutusviise on arvutustabelitesse kogutud ajalooliste andmete analüüsimine, et teha üsna täpseid ennustusi ja müügiprognoose. Pärast lühikest koolitusperioodi, mille jooksul närvivõrk õpib kasutama ajaloolisi probleemandmeid, mille tulemused on teada, on AI võimeline ära tundma mustreid ning pakkuma lahendusi ja hinnanguid.
Tänu sellele võimele saab neid kasutada tõhusalt turundusressursside eraldamiseks ja ettevõtte reklaamipüüdluste optimeerimiseks. Tõlgendades selliste parameetrite paljusust nagu turunduskulud ja brutokasum, saab ANN-e kasutada järgmise perioodi müügi ennustamiseks suhteliselt kitsa veamarginaaliga.
Süvaõppe algoritmid
Vahetult pärast seda, kui oleme otsinud veebist mõnda meie huvidest, hakatakse kõikjal kuvama tonni tihedalt seotud toodete reklaame. Süvaõppe algoritmid hakkasid juba suurandmeid läbi skaneerima, et muuta igavesti automatiseeritud reklaamide maailma. Google'i otsingumootor sisaldas alati algoritmide vormis teatud masina automatiseerimist, kuid alles hiljuti võeti kasutusele sügavõppimisvõimalused.
Kõrgetasemeliste närvivõrkude ajendil analüüsivad nad pidevalt teavet alates nutitelefoni käskudest kuni suhtlusvõrgustiku fotode ja olekuni ning ilmselgelt otsimootorite päringutele. Neil on oma "intelligentsus" ja kuna nad on palju kiiremad ning suudavad tegutseda palju suurema ulatusega kui inimesed, suudavad nad meid selle ülesande täitmisel juba edestada. Nende koolitusprotsess ei lõpe kunagi, kuid viimase paari aasta jooksul on nad saanud meie käitumisest nii palju teada, et suudavad nüüd keskmise kasutaja peaaegu iga sammu ette näha.
Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
Programmeerimisoskust ei saa parandada, kui keegi tarkvara kvaliteedist ei hooli.
Masinõppe robotid ja müügiautomaatika platvormid
Kõik robotid on programmeeritud eesmärgi saavutamiseks kiireima ja tõhusaima viisi leidmiseks - sel juhul automatiseerige müügiprotsess. Masinõppe robotid ületavad selle ja õpivad aja jooksul oma protsessi optimeerima, kogudes klientidelt andmeid. Kuid suurim väljakutse, millega iga AI peab silmitsi seisma, on algoritmide koolitamiseks vajalike andmete kogumine. Ja kuigi hiiglaste jaoks, kes tegelevad praktiliselt lõputu hulga kasutajaandmetega, nagu Google, ja see ei pruugi probleem olla, siis väiksemate ettevõtete jaoks see kindlasti on.
Kuid nagu Tesla peksis Google'i isesõitvate autode võistlusel (pun mõeldud), näitasid mõned ambitsioonikad ja leidlikud uued ettevõtted nagu Growbots, et isegi idufirmadel võib olla jõudu konkureerida samal tasemel. Kuuga võrreldes 10-protsendilise kasvuga, muudab see suhteliselt uus ettevõte väljamineva müügi stsenaariumi täielikult automatiseeritud platvormiga, mis suudab iga päev analüüsida miljoneid veebisaite, et saada andmeid nii ettevõtete kui ka inimeste kohta.
AI-kontrollitud robotid võivad hõlpsalt jõuda miljonite klientideni, leida sobivad, kellega ühendust võtta, kirjutada järelmeetmeid ja automatiseerida kogu müügijärjestust. Minimeerides nende nutikate lahendustega oma turunduskulusid, saavad isegi väikesed ja keskmise suurusega ettevõtted (VKEd) nüüd konkureerida suurte tegijate ja nende tohutu eelarvega. Müügipersonali integreerimine ja nutikad deduplitseerimisfunktsioonid võimaldavad vähem kui tohututel ettevõtetel vähendada oma töökoormust kuni 90 protsenti ning säästa väärtuslikke ressursse ja töötajate aega.
Inimeste abistamine kliendikogemuse alal
Kasutajate kaasamine ja kliendi kogemus on müügijärgse protsessi kriitilised aspektid. Olemasolevad kliendid on nende lojaalsuse ja suunamiste tõttu väärtuslikumad kui uued. Kuid nii klientide abistamisel kui ka uute väljavaadete kindlustamisel ei suuda peaaegu pooled müüjad mõista klientide valu ja probleeme. Neil puudub enesekindlus oma probleemide paljastamiseks, põhjustades tõrkeid ja arusaamatusi, mis lõppkokkuvõttes rikuvad nad suhteid kliendiga.
Nutikama plii genereerimise protsessi saavutamiseks võib AI lihtsalt aidata inimesi mitmel viisil. AI võib analüüsida kõiki müügiprotsessi andmepunkte, et tuvastada nõrgad kohad ja luua terviklik, tõhusam ettekirjutatud müügikäsitlus.Müügimeeskondade abistamiseks võib see kaevata kõigi saadaolevate kliendiandmete hulka, et leida õige aeg või päev, et helistada kindlale väljavaatajale, samuti inimese huvid, soovid ja vajadused. Väljakujunenud protsess tugevdab müüjate usaldust ja suurendab nende võimalusi tehingu sõlmimiseks.
Masinõppe mootorid võivad aidata inimeste klienditeenindajaid, määrates, kes teenindaks seda klienti kõige paremini. Lisaks võib AI-toega kõnetuvastus aidata märgata märksõnu, mis käivitavad elutähtsate teenuste täiustamise, näiteks hoiatada haldurit kõne abistamiseks, kui mainitakse sõna „juhendaja”. (Lisateave kõnetuvastuse kohta jaotises Kuidas looduslik keele töötlemine võib ettevõtlusalaseid teadmisi parandada.)
Värskete uuringute kohaselt väidab 70 protsenti inimestest, et nad oleksid valmis brändi eest rohkem maksma, kui nende klienditeeninduse maine on piisavalt hea. Pole siis üllatus, et viimaste prognooside kohaselt haldab AI viie aasta jooksul 85 protsenti kliendisuhetest.
Järeldus
Parem turundusautomaatika toob kaasa suurema skaleerimise, paremad tulemused ja väiksemad kulud. Ebapraktiliste ülesannetega tegelevad juba isemajandavad masinad ja uuemad AI-d toetavad inimese tööjõudu iga päev, hõlbustades nende tegevust.
Ehkki tulevikus kaotavad vähesed töötajad töö robotite ees, võib AI-ga laiendatud müügiprotsess aidata meie ühiskonnal muutuda pisut õiglasemaks ja võrdsemaks. Tegelikult võiksid isegi väikesed ja keskmise suurusega ettevõtted, kes ei saa endale lubada sadade töötajate palkamist, konkureerida suuremate korporatsioonidega.
Selle väidetava revolutsiooni peamised kasusaajad on aga kahtlemata kliendid, kellele meeldib palju sujuvam ja peenemalt kohandatud ostukogemus.