Садржај
- Вештачке неуронске мреже (АНН)
- Алгоритми дубоког учења
- Без грешака, без стреса - Ваш корак по корак водич за креирање софтвера за промену живота без да вам уништи живот
- Машинско учење и платформе за аутоматизацију продаје
- Помагање људима с искуством корисника
- Закључак
Извор: Кирилл Макаров / Дреамстиме
Одузети:
АИ већ помаже предузећима у продаји, али спреман је постати још важнији играч у свету продаје и корисничких услуга.
Вештачка интелигенција (АИ) постаје главни играч у сценарију продаје, пре, током и након продаје. Од прелиставања великих података које ниједан човек не би могао да анализира, до потпуне аутоматизације процеса путем интелигентних ботова за машинско учење, АИ је већ пресудан за јачање маркетиншких напора марке.
Често се назива „АИ револуција“, увођење рачунарских решења за аутоматизацију процеса продаје још увек чини прве кораке. Међутим, нисмо тако далеко од света у којем ће самоуправни скриптирани системи у потпуности бити замена људске интелигенције. Погледајте само колико је Гоогле Транслате сада способан да разуме људске језике или како циљани огласи непрестано прогоне наше претраге као да је тамо скривени „неко“ који заиста зна наш укус.
Вештачка интелигенција дефинитивно ће променити индустрију продаје у будућности, али то већ утиче на веома значајне начине. (Желите да сазнате више о АИ? Затим проверите како треба да почнем да учим о АИ?)
Вештачке неуронске мреже (АНН)
Вештачке неуронске мреже (АНН) синтетичка су репродукција мозга сисара: велика мрежа међусобно повезаних процесора који раде паралелно. Као и много поједностављена верзија људских неурона, ове рачунарске јединице обрађују информације, уче из искуства и идентификују обрасце. Иако им недостаје флексибилност и способност да се прилагоде попут биолошких интерфејса, АНН могу узети претходно решене примере за изградњу система који је у стању да доноси нове одлуке.
Једна од традиционалних употреба АНН-ова је анализа историјских података прикупљених у прорачунским таблицама како би се направила прилично тачна предвиђања и прогнозе продаје. Након кратког „периода обуке“ током којег неуронска мрежа учи користећи историјске податке о проблемима у којима су исходи познати, АИ је у стању да препозна обрасце и пружи решења и процене.
Захваљујући овој способности, они се могу користити за ефикасно распоређивање маркетиншких ресурса и оптимизацију напора за оглашавање компаније. Интерпретирајући мноштво параметара као што су маркетиншки трошкови и бруто добит, АНН се могу користити за предвиђање продаје у следећем периоду са релативно уском разликом грешке.
Алгоритми дубоког учења
Убрзо након што на интернету претражимо било које од наших интереса, тоне огласа за сродне производе почињу се појављивати свуда. Већ су почели алгоритми дубоког учења скенирати велике податке како би заувек променили свет аутоматизованих огласа. Гоогле-ов претраживач увек је укључивао одређени степен аутоматизације машина у облику алгоритама, али тек су недавно представљени они који дубоко уче.
Вођени високо напредним неуронским мрежама, они стално анализирају информације у распону од команди изговорених паметних телефона до фотографија и статуса на друштвеним мрежама и, очито, упитима претраживача. Они поседују сопствену "интелигенцију", а пошто су много бржи и могу деловати у много већем обиму од људи, већ су у стању да нас надмаше у овом задатку. Њихов процес обуке се никада не завршава, али у последњих неколико година успели су да науче толико о нашем понашању да сада могу да предвиде готово сваки корак просечног корисника.
Без грешака, без стреса - Ваш корак по корак водич за креирање софтвера за промену живота без да вам уништи живот
Не можете побољшати своје програмирање кад никога није брига за квалитет софтвера.
Машинско учење и платформе за аутоматизацију продаје
Сви ботови су програмирани да пронађу најбржи и најефикаснији начин за постизање циља - у овом случају аутоматизују процес продаје. Машинско учење ботова надилази то, и временом науче да оптимизирају свој процес прикупљањем података и информација од купаца. Али највећи изазов са којим се сваки АИ мора суочити је прикупљање података потребних за обуку алгоритама. И док за дивове који се баве практички бесконачним количинама корисничких података, попут Гооглеа, то, за мање компаније, то дефинитивно није проблем.
Међутим, баш као што је Тесла победио Гоогле у самонавођеној трци аутомобила (намењена је казна), нека су амбициозна и сналажљива нова предузећа попут Гровботс-а показала да чак и старт-уп компаније могу имати снаге да се такмиче на истом нивоу. Са месечним растом од 10 процената у месецу, овај релативно нови посао мења сценариј одлазне продаје са потпуно аутоматизованом платформом која је у стању да анализира милионе веб локација сваки дан како би извукла податке о компанијама и људима.
Ботови под контролом АИ могу лако допрети милионе купаца, пронаћи праве оне за контактирање, написати праћење и аутоматизовати целокупан редослед продаје. Минимизирањем својих маркетиншких трошкова овим паметним рјешењима чак и мала и средња предузећа могу се надметати са великим играчима и њиховим огромним буџетима. Функције интеграције продајних снага и паметна дедупликација омогућавају мање од огромних компанија да смање радно оптерећење до 90 процената и уштеде драгоцене ресурсе као и време запослених.
Помагање људима с искуством корисника
Ангажованост и искуство корисника су критични аспекти процеса након продаје. Постојећи клијенти су вреднији од нових због верности и препоруке. Међутим, и када помажу купцима или осигуравају нове изгледе, готово половина продаваца не може разумети бол и проблеме купаца. Њима недостаје самопоуздање да открију своје проблеме, што доводи до сукоба и неспоразума који на крају доводе до нарушавања односа са клијентом.
Да би се постигао паметнији процес стварања олова, АИ може једноставно помоћи људима на више начина. АИ може анализирати све тачке података процеса продаје како би идентификовао слабе тачке и створио свеобухватан, ефикаснији рецептни приступ продаји.Може да копа у све доступне податке о купцима како би одредио право време или дан за позивање одређеног потенцијалног клијента, као и интересе, жеље и потребе те особе, како би помогао тимовима продајних снага. Добро успостављен процес ће ојачати самопоуздање продавача и повећати њихове шансе за закључење посла.
Мотори машинског учења могу помоћи људским агентима за услуге купцима тако што ће одредити ко ће том купцу најбоље служити. Поред тога, препознавање говора потпомогнуто АИ-ом може помоћи у проналажењу кључних речи које покрећу витална побољшања услуга, као што је упозоравање менаџера да помогне позиву када се помиње реч „надгледник“. (Сазнајте више о препознавању говора у Како обрада природног језика може побољшати увид у пословање.)
Према недавном истраживању, 70 посто људи тврди да би били вољни платити више за марку ако им је репутација у корисничкој служби довољно добра. Тада не чуди да ће, према недавним прогнозама, у року од пет година АИ управљати са 85 одсто односа са клијентима.
Закључак
Побољшана маркетиншка аутоматизација доводи до већег скалирања, бољих резултата и смањених трошкова. Непристрани задаци већ се баве самодовољним машинама, а новији АИ свакодневно подржавају људску радну снагу олакшавајући им рад.
Иако ће у будућности неколицина запослених засигурно изгубити посао роботима, процес повећања АИ-а могао би помоћи нашем друштву да постане мало праведнији и равноправнији. У ствари, чак и мала и средња предузећа која не могу да приуште стотине запослених могла би да се такмиче са већим корпорацијама.
Међутим, крајњи корисници ове наводне револуције несумњиво ће бити купци, који ће уживати у много глатком и фино прилагођеном искуству у куповини.