Obsah
- Umělé neuronové sítě (ANNs)
- Algoritmy hlubokého učení
- Žádné chyby, žádný stres - Váš průvodce krok za krokem k vytváření softwaru pro změnu života, aniž by došlo ke zničení vašeho života
- Strojové učební roboty a platformy pro automatizaci prodeje
- Pomáháme lidem se zkušenostmi se zákazníky
- Závěr
Zdroj: Kirill Makarov / Dreamstime
Odnést:
AI již pomáhá podnikům v oblasti prodeje, ale je připravena stát se ještě důležitějším hráčem ve světě prodeje a zákaznických služeb.
Umělá inteligence (AI) se stává hlavním hráčem ve scénáři prodeje, před, během a po prodeji. Od vyplachování přes velká data, která žádný člověk nikdy nedokázal analyzovat, až po úplnou automatizaci procesu prostřednictvím inteligentních robotů pro strojové učení, je AI již rozhodující pro posílení marketingového úsilí značky.
Často se nazývá „revoluce AI“, zavedení počítačových řešení pro automatizaci prodejního procesu stále činí první kroky. Nejsme však daleko od světa, kde samoobslužné skriptované systémy budou zcela náhradou lidské inteligence. Stačí se podívat na to, jak dobře Google Translate dokáže nyní porozumět lidským jazykům, nebo jak cílené reklamy neustále pronásledují naše vyhledávání, jako by tam byl skrytý „někdo“, který opravdu zná náš vkus.
Umělá inteligence je rozhodně povinna v budoucnu změnit prodejní průmysl, ale již na něj má významný dopad. (Chcete se dozvědět více o AI? Pak se podívejte na Jak se mám začít učit o AI?)
Umělé neuronové sítě (ANNs)
Umělé neuronové sítě (ANNs) jsou umělou reprodukcí mozku savců: velká síť vzájemně propojených procesorů, které fungují paralelně. Stejně jako mnohem jednodušší verze lidských neuronů zpracovávají tyto výpočetní jednotky informace, poučí se ze zkušeností a identifikují vzorce. Ačkoli postrádají flexibilitu a schopnost přizpůsobit se jako biologická rozhraní, ANNs může vzít dříve vyřešené příklady k vybudování systému, který je schopen činit nová rozhodnutí.
Jedním z tradičních použití ANNs je analýza historických dat shromážděných v tabulkách, aby se vytvořily poměrně přesné předpovědi a prognózy prodeje. Po krátkém „tréninkovém období“, během kterého se neuronová síť učí pomocí historických dat o problémech, ve kterých jsou známy výsledky, je umělá inteligence schopna rozpoznat vzorce a poskytnout řešení a odhady.
Díky této schopnosti mohou být použity k efektivnímu přidělování marketingových zdrojů a optimalizaci reklamního úsilí společnosti. Interpretací velkého množství parametrů, jako jsou marketingové náklady a hrubý zisk, lze ANNs použít k predikci prodejů v příštím období s relativně úzkým rozpětím chyb.
Algoritmy hlubokého učení
Krátce poté, co prohledáme online některý z našich zájmů, se všude začnou objevovat tuny reklam na úzce související produkty. Algoritmy pro hluboké učení již začaly skenovat velká data, aby navždy změnily svět automatizovaných reklam. Vyhledávací modul společnosti Google vždy zahrnoval určitý stupeň automatizace strojů ve formě algoritmů, ale teprve nedávno byly zavedeny hluboké metody učení.
Jsou poháněny vysoce pokročilými neuronovými sítěmi a neustále analyzují informace od mluvených příkazů smartphonu po fotografie a stavy na sociálních sítích a samozřejmě i dotazy vyhledávačů. Mají vlastní „inteligenci“, a protože jsou mnohem rychlejší a mohou jednat v mnohem větším měřítku než lidé, jsou již schopni v tomto úkolu překonat. Jejich výcvikový proces nikdy nekončí, ale v posledních několika letech se dokázali o našem chování naučit tolik, že nyní dokážou předpovídat téměř každý krok průměrného uživatele.
Žádné chyby, žádný stres - Váš průvodce krok za krokem k vytváření softwaru pro změnu života, aniž by došlo ke zničení vašeho života
Nemůžete zlepšit své programovací schopnosti, když se nikdo nestará o kvalitu softwaru.
Strojové učební roboty a platformy pro automatizaci prodeje
Všechny roboty jsou naprogramovány tak, aby nalezly nejrychlejší a nejúčinnější způsob, jak dosáhnout cíle - v tomto případě automatizujte proces prodeje. Strojoví roboti přesahují rámec toho a časem se naučí optimalizovat svůj proces shromažďováním dat a informací od zákazníků. Největší výzvou, které musí každý umělá inteligence čelit, je shromáždit data potřebná k zaškolení algoritmů. A zatímco pro obři, kteří se zabývají prakticky nekonečným množstvím uživatelských dat, jako je Google, a to nemusí být problém, pro menší společnosti to rozhodně je.
Nicméně, stejně jako Tesla porazil Google v závodě s autem v autě (zamýšlel slovní hříčka), některé ambiciózní a vynalézavé nové podniky jako Growbots ukázaly, že i začínající podniky by mohly mít sílu konkurovat na stejné úrovni. S 10% růstem za měsíc toto relativně nové podnikání mění scénář odchozích prodejů s plně automatizovanou platformou, která je schopna analyzovat miliony webových stránek každý den a extrahovat údaje o společnostech i lidech.
Boty ovládané umělou inteligencí mohou snadno oslovit miliony zákazníků, najít ty správné, které mohou kontaktovat, psát následné kroky a automatizovat celou prodejní sekvenci. Minimalizací marketingových nákladů s těmito inteligentními řešeními mohou nyní i malé a střední podniky (SMB) konkurovat velkým hráčům a jejich obrovským rozpočtům. Integrace salesforce a inteligentní funkce deduplikace umožňují méně než velkým společnostem snížit pracovní zátěž až o 90 procent a ušetřit cenné zdroje i čas zaměstnanců.
Pomáháme lidem se zkušenostmi se zákazníky
Interakce uživatelů a zkušenosti se zákazníky jsou kritickými aspekty procesu po prodeji. Stávající klienti jsou cennější než noví kvůli své loajalitě a doporučení. Avšak jak při pomoci zákazníkům, tak při zajišťování nových vyhlídek, téměř polovina prodejců nechápe bolest a problémy zákazníků. Chybí jim sebevědomí, aby odhalili své problémy, což vede k hádkám a nedorozuměním, které nakonec způsobí, že zkazí vztah s klientem.
K dosažení chytřejšího procesu generování olova může umělá inteligence jednoduše pomoci lidem mnoha způsoby. AI může analyzovat všechny datové body prodejního procesu s cílem identifikovat slabá místa a vytvořit komplexní, účinnější a normativnější přístup k prodeji.Může nahlédnout do všech dostupných údajů o zákaznících, aby určil správný čas nebo den k vyvolání určitého vyhlídky a také zájmy, přání a potřeby dané osoby, aby pomohl týmům prodejních sil. Dobře zavedený proces posílí důvěru prodejců a zvýší jejich šance na uzavření obchodu.
Strojové učící se stroje mohou pomoci lidským agentům zákaznických služeb tím, že určí, kdo bude tomuto zákazníkovi nejlépe sloužit. Kromě toho může rozpoznávání řeči podporované umělou inteligencí pomoci rozpoznat klíčová slova, která spouštějí důležitá vylepšení služeb, jako je upozornění manažera, aby pomohl hovoru, když je uvedeno slovo „supervisor“. (Další informace o rozpoznávání řeči naleznete v části Jak zpracování přirozeného jazyka může zlepšit obchodní informace.)
Podle nedávného výzkumu 70 procent lidí tvrdí, že by byli ochotni zaplatit více za značku, pokud je jejich reputace zákaznických služeb dostatečně dobrá. Není tedy žádným překvapením, že podle posledních prognóz bude AI do pěti let řídit 85 procent vztahů se zákazníky.
Závěr
Vylepšená automatizace marketingu vede k většímu škálování, lepším výsledkům a sníženým nákladům. Nepraktické úkoly již řeší soběstačné stroje a novější umělá inteligence každý den podporují lidskou pracovní sílu tím, že usnadňují jejich provoz.
Ačkoli v budoucnu bude několik zaměstnanců nuceno ztratit práci u robotů, proces prodeje rozšířeného o umělá inteligence může pomoci naší společnosti stát se spravedlivější a rovnější. Ve skutečnosti dokonce i malé a střední podniky, které si nemohou dovolit najmout stovky zaměstnanců, by pak mohly konkurovat větším korporacím.
Konečnými příjemci této údajné revoluce však budou nepochybně zákazníci, kteří si užijí mnohem plynulejší a jemnější nákup na míru.