Obsah
- Umelé neurónové siete (ANNs)
- Algoritmy hlbokého učenia
- Žiadne chyby, žiadny stres - Váš sprievodca krok za krokom k vytvoreniu softvéru na zmenu života bez zničenia vášho života
- Strojové učenie robotov a platformy automatizácie predaja
- Pomáhať ľuďom so skúsenosťami zákazníkov
- záver
Zdroj: Kirill Makarov / Dreamstime
Zobrať:
Spoločnosť AI už pomáha podnikom v oblasti predaja, ale je pripravená stať sa ešte dôležitejším hráčom vo svete predaja a služieb zákazníkom.
Umelá inteligencia (AI) sa stáva hlavným hráčom v scenári predaja pred, počas a po predaji. Od čistenia cez veľké dáta, ktoré žiadny človek nikdy nedokázal analyzovať, až po úplnú automatizáciu procesu prostredníctvom inteligentných robotov zameraných na strojové učenie, je už AI rozhodujúce pre posilnenie marketingového úsilia značky.
Často nazývané „revolúcia AI“, zavádzanie počítačových riešení na automatizáciu procesu predaja stále podniká prvé kroky. Nie sme však ďaleko od sveta, v ktorom budú samopravujúce skriptované systémy nahradzovať ľudskú inteligenciu úplne. Stačí sa len pozrieť na to, ako dobre dokáže Prekladač Google teraz porozumieť ľudským jazykom alebo ako cielené reklamy neustále prenasledujú naše vyhľadávanie, ako keby tam bol skrytý „niekto“, ktorý skutočne pozná náš vkus.
Umelá inteligencia je určite povinná v budúcnosti zmeniť predajný priemysel, ale už to na ňu má významný dopad. (Chcete sa dozvedieť viac o AI? Potom si pozrite, ako by som sa mal začať učiť o AI?)
Umelé neurónové siete (ANNs)
Umelé neurónové siete (ANNs) sú syntetickou reprodukciou mozgu cicavcov: veľká sieť vzájomne prepojených procesorov, ktoré fungujú paralelne. Rovnako ako oveľa jednoduchšia verzia ľudských neurónov, aj tieto výpočtové jednotky spracúvajú informácie, učia sa zo skúseností a identifikujú vzorce. Aj keď im chýba flexibilita a schopnosť prispôsobiť sa ako biologické rozhrania, ANNs môže už skôr vyriešenými príkladmi vybudovať systém, ktorý je schopný robiť nové rozhodnutia.
Jedným z tradičných použití ANNs je analýza historických údajov zozbieraných v tabuľkách, aby sa urobili pomerne presné predpovede a predpovede predaja. Po krátkom „tréningovom období“, počas ktorého sa neurónová sieť učí pomocou historických údajov o problémoch, v ktorých sú známe výsledky, je AI schopná rozpoznať vzorce a poskytnúť riešenia a odhady.
Vďaka tejto schopnosti môžu byť použité na efektívne alokovanie marketingových zdrojov a optimalizáciu reklamného úsilia spoločnosti. Interpretáciou množstva parametrov, ako sú marketingové náklady a hrubý zisk, možno ANNs použiť na predpovedanie tržieb v nasledujúcom období s pomerne úzkou chybovosťou.
Algoritmy hlbokého učenia
Krátko po tom, čo hľadáme online niektorý z našich záujmov, sa všade začnú objavovať tony reklám na produkty úzko súvisiace. Algoritmy hlbokého učenia sa už začali skenovať veľké dáta, aby navždy zmenili svet automatizovaných reklám. Vyhľadávací nástroj spoločnosti Google vždy zahŕňal určitý stupeň automatizácie strojov vo forme algoritmov, ale len nedávno sa zaviedli algoritmy na hlboké učenie.
Poháňané vysoko pokročilými neurónovými sieťami, neustále analyzujú informácie od hovorených príkazov smartfónu po fotografie a stavy v sociálnych sieťach a samozrejme otázky vyhľadávacích nástrojov. Majú vlastnú „inteligenciu“ a keďže sú omnoho rýchlejšie a dokážu konať v oveľa väčšej miere ako ľudia, už nás v tejto úlohe dokážu prekonať. Ich výcvikový proces sa nikdy neskončí, ale za posledných pár rokov sa dokázali naučiť toľko o našom správaní, že teraz dokážu predpovedať takmer každý krok priemerného používateľa.
Žiadne chyby, žiadny stres - Váš sprievodca krok za krokom k vytvoreniu softvéru na zmenu života bez zničenia vášho života
Nemôžete zlepšiť svoje programovacie schopnosti, keď sa nikoho nezaujíma o kvalitu softvéru.
Strojové učenie robotov a platformy automatizácie predaja
Všetky roboty sú naprogramované tak, aby našli najrýchlejší a najúčinnejší spôsob dosiahnutia cieľa - v tomto prípade automatizujte predajný proces. Strojoví roboti siahajú ďalej a naučia sa optimalizovať svoj proces zhromažďovaním údajov a informácií od zákazníkov. Najväčšou výzvou, ktorej musí každá umelá inteligencia čeliť, je zhromažďovanie údajov potrebných na zaškolenie algoritmov. A zatiaľ čo pre gigantov, ktorí sa zaoberajú prakticky nekonečným množstvom užívateľských údajov, ako je Google, a to nemusí byť problém, pre menšie spoločnosti to určite je.
Avšak, rovnako ako Tesla porazil Google v automobilovom závode s vlastným pohonom (určené pre slovné hříčky), niektoré ambiciózne a vynaliezavé nové podniky, ako napríklad Growbots, ukázali, že dokonca aj začínajúce podniky by mohli mať silu konkurovať na rovnakej úrovni. Toto relatívne nové podnikanie s mesačným rastom o 10 percent mení mesačne scenár odchádzajúcich predajov s plne automatizovanou platformou, ktorá je schopná analyzovať milióny webových stránok každý deň a extrahovať údaje o spoločnostiach a ľuďoch.
Roboty ovládané AI môžu ľahko osloviť milióny zákazníkov, nájsť tých pravých, ktorých môžu kontaktovať, napísať následné kroky a automatizovať celú predajnú postupnosť. Minimalizáciou svojich marketingových výdavkov s týmito inteligentnými riešeniami môžu aj malé a stredné podniky (MSP) teraz konkurovať veľkým hráčom a ich obrovským rozpočtom. Integrácia predajných síl a inteligentné funkcie deduplikácie umožňujú menej než veľkým spoločnostiam znížiť ich pracovné zaťaženie až o 90 percent a ušetriť tak cenné zdroje a čas zamestnancov.
Pomáhať ľuďom so skúsenosťami zákazníkov
Angažovanosť používateľov a skúsenosti zákazníkov sú kritickými aspektmi procesu po predaji. Existujúci klienti sú cennejší ako noví kvôli ich lojalite a odporúčaniam. Avšak tak pri poskytovaní pomoci zákazníkom, ako aj pri zabezpečovaní nových perspektív, takmer polovica predajcov nedokáže porozumieť bolestiam a problémom zákazníkov. Chýbajú im dôvera pri odhaľovaní ich problémov, čo vedie k nejasnostiam a nedorozumeniam, ktoré im nakoniec spôsobia pokazenie vzťahov s klientom.
Na dosiahnutie inteligentnejšieho procesu generovania olova môže umelá inteligencia jednoducho pomôcť ľuďom mnohými spôsobmi. AI môže analyzovať všetky údajové body procesu predaja s cieľom identifikovať slabé miesta a vytvoriť komplexný a účinnejší prístup k normatívnemu predaju.Môže vyhľadávať všetky dostupné údaje o zákazníkoch, aby určil správny čas alebo deň na vyvolanie určitej perspektívy, ako aj záujmy, želania a potreby tejto osoby s cieľom pomôcť tímom predajných síl. Dobre zavedený proces posilní dôveru predajcov a zvýši ich šance na uzavretie dohody.
Motory strojového učenia môžu pomôcť ľudským agentom zákazníckych služieb tým, že určia, kto bude najlepšie slúžiť tomuto zákazníkovi. Okrem toho môže rozpoznávanie reči pomocou AI pomôcť pri rozpoznávaní kľúčových slov, ktoré spúšťajú dôležité vylepšenia služieb, ako je upozornenie manažéra, aby pomohol hovoru, keď sa uvedie slovo „supervízor“. (Viac informácií o rozpoznávaní reči nájdete v časti Ako môže spracovanie prirodzeného jazyka zlepšiť obchodné informácie.)
Podľa nedávneho prieskumu 70 percent ľudí tvrdí, že by boli ochotní zaplatiť viac za značku, ak je ich dobré meno v oblasti služieb zákazníkom. Nie je žiadnym prekvapením, že podľa posledných predpovedí bude spoločnosť AI do piatich rokov riadiť 85 percent vzťahov so zákazníkmi.
záver
Vylepšená marketingová automatizácia vedie k väčšej mierke, lepším výsledkom a zníženým nákladom. Nepraktické úlohy sa už riešia pomocou sebestačných strojov a novšie AI každý deň podporujú ľudskú pracovnú silu uľahčovaním ich prevádzky.
Aj keď v budúcnosti bude niekoľko zamestnancov musieť stratiť prácu v robotoch, predajný proces rozšírený o AI môže pomôcť našej spoločnosti stať sa čestnejšou a rovnocennejšou. V skutočnosti by dokonca malé a stredné podniky, ktoré si nemôžu dovoliť najať stovky zamestnancov, mohli konkurovať väčším korporáciám.
Konečnými príjemcami tejto údajnej revolúcie však nepochybne budú zákazníci, ktorí budú mať omnoho plynulejší a jemnejší nákup.