Содержание
- Искусственные нейронные сети (ИНС)
- Алгоритмы глубокого обучения
- Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
- Боты машинного обучения и платформы автоматизации продаж
- Помощь людям с опытом работы с клиентами
- Заключение
Источник: Кирилл Макаров / Dreamstime
вынос:
AI уже помогает бизнесу в продажах, но готова стать еще более важным игроком в мире продаж и обслуживания клиентов.
Искусственный интеллект (ИИ) становится основным игроком в сценарии продаж до, во время и после завершения продаж. От ИИ до очистки больших данных, которые ни один человек не мог проанализировать, до полной автоматизации процесса с помощью интеллектуальных роботов, обучающихся машинному обучению, ИИ уже важен для поддержки маркетинговых усилий бренда.
Часто называемый «революцией ИИ», внедрение компьютерных решений для автоматизации процесса продаж по-прежнему делает свои первые шаги. Тем не менее, мы не так далеко от мира, в котором самоуправляемые скриптовые системы могут полностью заменить человеческий интеллект. Достаточно взглянуть на то, насколько хорошо Google Translate теперь понимает человеческие языки или как таргетированная реклама продолжает преследовать нас в поисках, словно есть скрытый «человек», который действительно знает наши вкусы.
Искусственный интеллект определенно должен изменить индустрию продаж в будущем, но он уже оказывает на него очень существенное влияние. (Хотите узнать больше об искусственном интеллекте? Тогда посмотрите, как мне начать изучать искусственный интеллект?)
Искусственные нейронные сети (ИНС)
Искусственные нейронные сети (ИНС) - это синтетическое воспроизведение мозга млекопитающих: большая сеть взаимосвязанных процессоров, которые работают параллельно. Подобно гораздо более упрощенной версии человеческих нейронов, эти вычислительные устройства обрабатывают информацию, учатся на опыте и выявляют закономерности. Хотя им не хватает гибкости и способности адаптироваться как биологические интерфейсы, ИНС могут использовать ранее решенные примеры для построения системы, способной принимать новые решения.
Одним из традиционных видов использования ANN является анализ исторических данных, собранных в электронных таблицах, для создания довольно точных прогнозов и прогнозов продаж. После короткого «периода обучения», в течение которого нейронная сеть обучается с использованием исторических данных о проблемах, в которых известны результаты, ИИ может распознавать закономерности и предоставлять решения и оценки.
Благодаря этой возможности их можно использовать для эффективного распределения маркетинговых ресурсов и оптимизации рекламных усилий компании. Интерпретируя множество параметров, таких как маркетинговые затраты и валовая прибыль, можно использовать ANN для прогнозирования продаж в следующем периоде с относительно узким пределом погрешности.
Алгоритмы глубокого обучения
Вскоре после того, как мы поищем в Интернете какой-либо из наших интересов, везде появляются объявления о близких товарах. Алгоритмы глубокого обучения уже начали сканировать большие данные, чтобы навсегда изменить мир автоматизированной рекламы. Поисковая система Google всегда включала определенную степень автоматизации машины в форме алгоритмов, но только недавно были введены программы глубокого обучения.
Управляемые высокоразвитыми нейронными сетями, они постоянно анализируют информацию, начиная от голосовых команд смартфона и заканчивая фотографиями и статусами в социальных сетях и, очевидно, запросами поисковых систем. Они обладают своим собственным «интеллектом», и, поскольку они намного быстрее и могут действовать в гораздо большем масштабе, чем люди, они уже способны превзойти нас в этой задаче. Их учебный процесс никогда не заканчивается, но за последние несколько лет они смогли узнать так много о нашем поведении, что теперь они могут прогнозировать почти каждый шаг обычного пользователя.
Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
Боты машинного обучения и платформы автоматизации продаж
Все боты запрограммированы так, чтобы находить самый быстрый и эффективный способ достижения цели - в этом случае автоматизировать процесс продаж. Роботы машинного обучения выходят за рамки этого и со временем учатся оптимизировать свой процесс, собирая данные и информацию от клиентов. Но самая большая проблема, с которой должен столкнуться каждый ИИ, - это собрать данные, необходимые для обучения алгоритмов. И в то время как для гигантов, которые имеют дело с практически бесконечным количеством пользовательских данных, таких как Google, это может и не быть проблемой, для небольших компаний это определенно так.
Тем не менее, точно так же, как Тесла победил Google в автогонках (само собой разумеющееся), некоторые амбициозные и находчивые новые предприятия, такие как Growbots, показали, что даже у начинающих компаний могут быть силы, чтобы конкурировать на том же уровне. Этот относительно новый бизнес с 10-процентным ростом в месяц меняет сценарий исходящих продаж с помощью полностью автоматизированной платформы, которая способна ежедневно анализировать миллионы веб-сайтов для получения данных о компаниях и людях.
Боты, управляемые ИИ, могут легко связаться с миллионами клиентов, найти нужных для связи, написать последующие и автоматизировать всю последовательность продаж. Минимизируя свои маркетинговые расходы с помощью этих интеллектуальных решений, даже малые и средние предприятия (SMB) теперь могут конкурировать с крупными игроками и их огромными бюджетами. Интеграция Salesforce и интеллектуальные функции дедупликации позволяют небольшим компаниям снизить рабочую нагрузку на 90% и сэкономить драгоценные ресурсы и время сотрудников.
Помощь людям с опытом работы с клиентами
Вовлеченность пользователей и взаимодействие с клиентами являются критическими аспектами процесса после продажи. Существующие клиенты ценнее новых из-за их лояльности и рефералов. Тем не менее, как при оказании помощи клиентам, так и при поиске новых клиентов, почти половина продавцов не может понять боль и проблемы клиентов. Им не хватает уверенности, чтобы раскрыть свои проблемы, что приводит к беспорядкам и недоразумениям, которые в конечном итоге приводят к тому, что они портят отношения с клиентом.
Для достижения более разумного процесса генерации лидов ИИ может просто помочь людям разными способами. ИИ может анализировать все точки данных процесса продажи, чтобы выявить слабые места и создать всеобъемлющий, более эффективный подход к предписанию продаж.Он может изучить все имеющиеся данные о клиентах, чтобы определить подходящее время или день для вызова определенного потенциального клиента, а также его интересов, желаний и потребностей, чтобы помочь командам отдела продаж. Хорошо налаженный процесс укрепит доверие продавцов и увеличит их шансы на заключение сделки.
Механизмы машинного обучения могут помочь агентам по обслуживанию клиентов, определяя, кто будет лучше обслуживать этого клиента. Кроме того, распознавание речи с помощью AI может помочь определить ключевые слова, которые запускают важные улучшения обслуживания, такие как оповещение менеджера о необходимости вызова, когда упоминается слово «супервизор». (Подробнее о распознавании речи читайте в статье Как обработка естественного языка может улучшить понимание бизнеса.)
Согласно последним исследованиям, 70 процентов людей утверждают, что они будут готовы платить больше за бренд, если их репутация в сфере обслуживания клиентов достаточно хорошая. Поэтому неудивительно, что, согласно последним прогнозам, в течение пяти лет AI будет управлять 85 процентами отношений с клиентами.
Заключение
Улучшенная автоматизация маркетинга приводит к большему масштабированию, лучшим результатам и снижению затрат. Непрактичные задачи уже решаются на самодостаточных машинах, и новые ИИ поддерживают человеческую рабочую силу каждый день, облегчая их работу.
Хотя в будущем несколько сотрудников неизбежно потеряют свои рабочие места из-за роботов, процесс продаж с использованием искусственного интеллекта может помочь нашему обществу стать чуть более справедливым и равным. Фактически, даже малые и средние предприятия, которые не могут позволить себе нанять сотни сотрудников, могли бы затем конкурировать с более крупными корпорациями.
Тем не менее, конечными бенефициарами этой предполагаемой революции, несомненно, будут клиенты, которые получат гораздо более плавный и более точный опыт покупок.