Vsebina
- Umetna nevronska omrežja (ANN)
- Algoritmi poglobljenega učenja
- Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
- Strojno učenje botov in platforme za avtomatizacijo prodaje
- Pomoč ljudem z izkušnjami strank
- Zaključek
Vir: Kirill Makarov / Dreamstime
Odvzem:
AI že pomaga podjetjem pri prodaji, vendar je pripravljen postati še pomembnejši igralec v svetu prodaje in storitev za stranke.
Umetna inteligenca (AI) postaja glavni akter prodajnega scenarija pred, med in po prodaji. Od čiščenja z velikimi podatki, ki ga noben človek ne bi mogel analizirati, do popolne avtomatizacije procesa z inteligentnimi roboti za strojno učenje, je AI že ključnega pomena za spodbujanje tržnih prizadevanj blagovne znamke.
Uvajanje računalniško podprtih rešitev za avtomatizacijo prodajnega procesa se pogosto imenuje "revolucija AI" še vedno prve korake. Vendar nismo tako daleč od sveta, v katerem bodo samoupravni skriptirani sistemi v celoti nadomeščali človeško inteligenco. Oglejte si, kako dobro je Google Translate zdaj sposoben razumeti človeške jezike ali kako ciljno usmerjeni oglasi nenehno preganjajo naša iskanja, kot da je tam skrit »nekdo«, ki resnično pozna naše okuse.
Umetna inteligenca bo zagotovo v prihodnosti spremenila prodajno industrijo, vendar nanjo že vpliva na zelo pomembne načine. (Želite izvedeti več o AI? Nato preverite, kako naj začnem učiti o AI?)
Umetna nevronska omrežja (ANN)
Umetna nevronska omrežja (ANN) so sintetična reprodukcija možganov sesalca: velika mreža medsebojno povezanih procesorjev, ki delujejo vzporedno. Tako kot veliko bolj poenostavljena različica človeških nevronov tudi te računalniške enote obdelujejo informacije, se učijo iz izkušenj in identificirajo vzorce. Čeprav jim primanjkuje prožnosti in sposobnosti prilagajanja, kot so biološki vmesniki, lahko ANN uporabijo že rešene primere za izgradnjo sistema, ki je sposoben sprejemati nove odločitve.
Ena od tradicionalnih uporab ANN je analiza zgodovinskih podatkov, zbranih v preglednicah, da bi lahko dali natančne napovedi in napovedi prodaje. Po kratkem „obdobju usposabljanja“, v katerem se nevronska mreža uči z uporabo zgodovinskih podatkov o težavah, pri katerih so rezultati znani, lahko AI prepozna vzorce in zagotovi rešitve in ocene.
Zahvaljujoč tej sposobnosti jih je mogoče uporabiti za učinkovito razporejanje tržnih virov in optimizacijo oglaševalskih prizadevanj podjetja. Z razlago množice parametrov, kot so stroški trženja in bruto dobički, je mogoče ANN uporabiti za napovedovanje prodaje v naslednjem obdobju z razmeroma ozko mero napak.
Algoritmi poglobljenega učenja
Kmalu potem, ko v spletu poiščemo katerega od naših zanimanj, se povsod začnejo pojavljati množice oglasov za tesno povezane izdelke. Algoritmi za poglobljeno učenje so že začeli skenirati velike podatke, da bi za vedno spremenili svet avtomatiziranih oglasov. Googlov iskalnik je vedno vključeval določeno stopnjo avtomatizacije strojev v obliki algoritmov, šele pred kratkim pa so jih uvedli poglobljeni učenci.
Pri vodenju zelo naprednih nevronskih mrež nenehno analizirajo informacije, ki segajo od govorjenih ukazov pametnih telefonov do fotografij in stanj v družabnih omrežjih ter očitno poizvedbe iskalnikov. Imajo svojo "inteligenco", in ker so veliko hitrejši in lahko delujejo v veliko večjem obsegu kot ljudje, nas pri tej nalogi že lahko prekašajo. Njihov proces usposabljanja se nikoli ne konča, v zadnjih nekaj letih pa so se lahko naučili toliko o našem vedenju, da lahko zdaj napovejo skoraj vsak korak povprečnega uporabnika.
Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
Ne morete izboljšati svojih programskih sposobnosti, če nikogar ne skrbi za kakovost programske opreme.
Strojno učenje botov in platforme za avtomatizacijo prodaje
Vsi roboti so programirani tako, da najdejo najhitrejši in najučinkovitejši način za dosego cilja - v tem primeru avtomatizirajo prodajni postopek. Strojno učenje botov presega to in sčasoma se naučite optimizirati svoj postopek z zbiranjem podatkov in informacij strank. Toda največji izziv, s katerim se mora spoprijeti vsak AI, je zbiranje podatkov, potrebnih za usposabljanje algoritmov. In čeprav za velikane, ki se ukvarjajo s praktično neskončnimi količinami uporabniških podatkov, kot je Google in, to za manjša podjetja to zagotovo ne bo težava.
Vendar pa so, tako kot je Tesla v samostojni dirki z avtomobili premagal Google (nekatera ambiciozna nova podjetja), so tudi nekatera ambiciozna in iznajdljiva nova podjetja, kot so Growbots, pokazala, da imajo lahko celo start-upi moči, da konkurirajo na isti ravni. Z relativno desetodstotno rastjo v mesecu ta relativno nov posel spreminja scenarij odhodne prodaje s popolnoma avtomatizirano platformo, ki lahko vsak dan analizira milijone spletnih strani, da pridobi podatke o podjetjih in ljudeh.
Boti pod nadzorom AI zlahka dosežejo milijone kupcev, najdejo prave, s katerimi lahko stopijo v stik, napišejo spremljanje in avtomatizirajo celotno prodajno zaporedje. Z zmanjšanjem svojih tržnih stroškov s temi pametnimi rešitvami lahko celo mala in srednje velika podjetja (SMB) konkurirajo velikim akterjem in njihovim ogromnim proračunom. Funkcije integracije v prodajne sile in pametne funkcije dedukcije omogočajo manj kot ogromnim podjetjem, da zmanjšajo svojo delovno obremenitev za do 90 odstotkov in prihranijo dragocene vire in čas zaposlenih.
Pomoč ljudem z izkušnjami strank
Zavzetost uporabnikov in izkušnje s strankami so ključni vidiki postopka po prodaji. Obstoječe stranke so bolj vredne kot nove zaradi svoje zvestobe in napotitve. Vendar pa ob pomoči strankam ali zagotavljanju novih možnosti skoraj polovica prodajalcev ne more razumeti bolečin in težav kupcev. Manjka jim samozavesti, da bi razkrili svoje težave, kar vodi do nagajanj in nesporazumov, zaradi katerih lahko pokvarijo odnos s stranko.
Da bi dosegli pametnejši postopek generiranja svinca, lahko AI na več načinov preprosto pomaga ljudem. AI lahko analizira vse podatkovne točke prodajnega postopka, da ugotovi šibke točke in ustvari celovit, učinkovitejši predpisujoči prodajni pristop.Lahko pomaga v vseh razpoložljivih podatkih strank, da določi pravi čas ali dan za klic določenega potencialnega uporabnika, pa tudi interese, želje in potrebe te osebe, da bi pomagali skupinam prodajnih sil. Dobro uveljavljen postopek bo okrepil zaupanje prodajalcev in povečal njihove možnosti za sklenitev posla.
Strojni stroji za učenje lahko pomagajo človeškim zastopnikom za pomoč strankam tako, da določijo, kdo bi temu kupcu najbolje služil. Poleg tega lahko prepoznavanje govora s pomočjo AI pomaga pri iskanju ključnih besed, ki sprožijo bistvene izboljšave storitev, kot je opozarjanje upravitelja, da pomaga pri klicu, ko je omenjena beseda "nadzornik". (Več o prepoznavanju govora preberite v tem, kako lahko obdelava naravnega jezika izboljša poslovni vpogled.)
Po zadnjih raziskavah 70 odstotkov ljudi trdi, da bi bili pripravljeni plačati več za blagovno znamko, če bi bil njihov ugled v službi za stranke dovolj dober. Torej ne preseneča, da bo AI po zadnjih napovedih v petih letih upravljal s 85 odstotki odnosov s strankami.
Zaključek
Izboljšana avtomatizacija trženja vodi do večjega merjenja, boljših rezultatov in manjših stroškov. Nepristranske naloge že rešujejo samozadostni stroji, novejše AI pa vsak dan podpirajo človeško delovno silo tako, da olajšajo njihovo delovanje.
Čeprav bodo v prihodnosti nekateri zaposleni morali roboti izgubiti službo, bo prodajni postopek s povečanim AI lahko pomagal, da bo naša družba postala nekoliko bolj pravična in enakopravna. V resnici bi lahko celo mala in srednja podjetja, ki si ne morejo privoščiti več sto zaposlenih, konkurirati večjim korporacijam.
Končni upravičenci do te domnevne revolucije bodo nedvomno kupci, ki bodo uživali v veliko bolj gladki in bolj prilagojeni nakupni izkušnji.