Innehåll
- Artificial Neural Networks (ANNs)
- Deep Learning Algoritms
- Inga buggar, ingen stress - din steg-för-steg-guide för att skapa livsförändrad programvara utan att förstöra ditt liv
- Maskinlärande bots och försäljningsautomationsplattformar
- Hjälpa människor med kundupplevelse
- Slutsats
Källa: Kirill Makarov / Dreamstime
Hämtmat:
AI hjälper redan företag med försäljning, men är redo att bli en ännu viktigare aktör i världen av försäljning och kundservice.
Artificiell intelligens (AI) håller på att bli en viktig aktör i försäljningsscenariot, före, under och efter det att försäljningen har genomförts. Från att ta sig igenom big data som ingen människa någonsin kunde analysera, till helt automatisera processen genom intelligenta, maskinlärande bots, AI är redan avgörande för att stärka ett varumärkes marknadsföringsinsatser.
Ofta kallas "AI-revolutionen", införandet av datorbaserade lösningar för att automatisera försäljningsprocessen tar fortfarande sina första steg. Men vi är inte så långt ifrån en värld där självhanterande skriptsystem kommer att vara en ersättande mänsklig intelligens helt och hållet. Titta bara på hur väl Google Translate nu kan förstå mänskliga språk, eller hur riktade annonser fortsätter att hemsöka våra sökningar som om det finns en dold "någon" där ute som verkligen känner vår smak.
Konstgjord intelligens kommer definitivt att förändra säljindustrin i framtiden, men det påverkar den redan på mycket betydelsefulla sätt. (Vill du lära dig mer om AI? Kolla sedan in hur ska jag börja lära mig om AI?)
Artificial Neural Networks (ANNs)
Konstgjorda neurala nätverk (ANN) är den syntetiska reproduktionen av ett däggdjurshjärna: ett stort nätverk av sammankopplade processorer som arbetar parallellt. Precis som en mycket mer förenklad version av mänskliga nervceller, bearbetar dessa datorenheter information, lär sig av erfarenhet och identifierar mönster. Även om de saknar flexibilitet och förmåga att anpassa sig som biologiska gränssnitt, kan ANN ta tidigare lösta exempel för att bygga ett system som kan fatta nya beslut.
En av de traditionella användningarna av ANN: er är att analysera historiska data som samlats in i kalkylblad för att göra ganska exakta förutsägelser och försäljningsprognoser. Efter en kort "träningsperiod" under vilken det neurala nätverket lär sig att använda historiska problemdata där resultaten är kända kan AI känna igen mönster och tillhandahålla lösningar och uppskattningar.
Tack vare denna förmåga kan de användas för att effektivt fördela marknadsföringsresurser och optimera ett företags reklaminsatser. Genom att tolka en mängd parametrar som marknadsföringskostnader och bruttovinst kan ANN: er användas för att förutsäga nästa period försäljning med en relativt smal felmarginal.
Deep Learning Algoritms
Strax efter att vi söker på nätet efter något av våra intressen börjar massor av annonser för närbesläktade produkter visas överallt. Djupa inlärningsalgoritmer började redan skanna igenom stora data för att förändra förändrade världen av automatiserade annonser. Googles sökmotor inkluderade alltid en viss maskinautomation i form av algoritmer, men det är först nyligen som djup inlärning har introducerats.
Drivet av mycket avancerade neurala nät analyserar de ständigt information som sträcker sig från talade smarttelefonkommandon till foton och statuser på sociala nätverk, och uppenbarligen sökmotorns frågor. De har sin egen "intelligens", och eftersom de är mycket snabbare och kan agera i mycket större skala än människor, kan de redan överträffa oss i den här uppgiften. Deras träningsprocess slutar aldrig, men under de senaste åren har de kunnat lära sig så mycket om vårt beteende att de nu kan förutsäga nästan varje steg av den genomsnittliga användaren.
Inga buggar, ingen stress - din steg-för-steg-guide för att skapa livsförändrad programvara utan att förstöra ditt liv
Du kan inte förbättra dina programmeringsfärdigheter när ingen bryr sig om mjukvarukvalitet.
Maskinlärande bots och försäljningsautomationsplattformar
Alla bots är programmerade för att hitta det snabbaste, mest effektiva sättet att uppnå ett mål - i detta fall automatisera försäljningsprocessen. Maskininlärningsbots går längre än det och lär sig med tiden att optimera sin process genom att samla in data och information från kunder. Men den största utmaningen som varje AI måste möta är att samla in de data som krävs för att träna algoritmerna. Och för jättar som hanterar praktiskt taget oändliga mängder användardata, som Google och, kanske detta inte är ett problem, för mindre företag är det definitivt.
Men precis som Tesla slog Google i den självkörande biltävlingen (ordalydd avsedd), visade vissa ambitiösa och resursstarka nya företag som Growbots att de jämna start-ups kan ha styrka att tävla på samma nivå. Med en 10-procentig tillväxtmånad över månad förändrar denna relativt nya verksamhet det utgående försäljningsscenariot med en helautomatisk plattform som kan analysera miljontals webbplatser varje dag för att extrahera data om både företag och människor.
AI-kontrollerade bots kan enkelt nå miljontals kunder, hitta rätt att kontakta, skriva uppföljningar och automatisera hela försäljningssekvensen. Genom att minimera sina marknadsföringskostnader med dessa smarta lösningar kan även små och medelstora företag (SMB) konkurrera med de stora aktörerna och deras enorma budgetar. Salesforce-integration och smarta dedupliceringsfunktioner gör det möjligt för mindre än enorma företag att minska sin arbetsbelastning med upp till 90 procent och spara värdefulla resurser såväl som anställdas tid.
Hjälpa människor med kundupplevelse
Användarengagemang och kundupplevelse är kritiska aspekter av processen efter försäljning. Befintliga kunder är mer värdefulla än nya på grund av deras lojalitet och hänvisningar. Men båda när de hjälper kunder eller säkerställer nya möjligheter kan nästan hälften av säljare inte förstå kundens smärta och problem. De saknar förtroende för att avslöja sina problem, vilket leder till fumlar och missförstånd som i slutändan får dem att förstöra förhållandet med klienten.
För att uppnå en smartare ledgenerationsprocess kan AI helt enkelt hjälpa människor på många sätt. AI kan analysera alla datapunkter i en försäljningsprocess för att identifiera de svaga platserna och skapa en omfattande, mer effektiv receptbelagd försäljningsstrategi.Det kan gräva in alla tillgängliga kunddata för att bestämma rätt tid eller dag för att ringa en viss kund, såväl som den personens intressen, önskemål och behov för att hjälpa säljgrupperna. En väletablerad process kommer att stärka säljarnas förtroende och öka deras chanser att sluta en affär.
Maskininlärningsmotorer kan hjälpa mänskliga kundtjänstemän genom att bestämma vem som skulle tjäna den kunden bäst. Dessutom kan AI-assistent taligenkänning hjälpa till att upptäcka nyckelord som utlöser viktiga serviceförbättringar, till exempel att varna en chef för att hjälpa samtalet när ordet ”handledare” nämns. (Läs mer om taligenkänning i hur naturlig språkbearbetning kan förbättra företagsinsikter.)
Enligt ny forskning påstår 70 procent av människorna att de skulle vara villiga att betala mer för ett varumärke om deras kundtjänst rykte är tillräckligt bra. Det är ingen överraskning då att AI enligt de senaste prognoserna kommer att hantera 85 procent av kundrelationerna inom fem år.
Slutsats
Förbättrad marknadsföringsautomation leder till större skalning, bättre resultat och minskade kostnader. Opraktiska uppgifter hanteras redan av självförsörjande maskiner, och nyare AI: er stöder den mänskliga arbetskraften varje dag genom att underlätta deras verksamhet.
Även om några anställda i framtiden kommer att tappa sina jobb till robotar, kan den AI-förstärkta försäljningsprocessen hjälpa vårt samhälle att bli lite mer rättvis och jämlik. Faktum är att även små och medelstora företag som inte har råd att anställa hundratals anställda kan då konkurrera med de större företagen.
Men de ultimata förmånstagarna av denna påstådda revolution kommer utan tvekan att vara kunder som kommer att njuta av en mycket smidigare och mer skräddarsydd köpupplevelse.