Как искусственный интеллект революционизирует индустрию продаж

Искусственный интеллект (ИИ) становится основным игроком в сценарии продаж с основными приложениями до, во время и после продажи. От поиска больших данных, которые никто не сможет проанализировать, до полной автоматизации процесса с помощью интеллектуальных ботов с машинным обучением , ИИ уже имеет решающее значение для поддержки маркетинговых усилий бренда.

Внедрение компьютерных решений для автоматизации процесса продаж, которое часто называют «революцией искусственного интеллекта», все еще делает первые шаги. Однако мы не так уж далеки от мира, в котором самоуправляемые скриптовые системы полностью заменят человеческий интеллект. Просто посмотрите, насколько хорошо Google Translate теперь может понимать человеческие языки или как таргетированная реклама продолжает преследовать наши поисковые запросы, как будто есть скрытый «кто-то», кто действительно знает наши вкусы.

Искусственный интеллект определенно изменит индустрию продаж в будущем, но он уже оказывает на нее очень значительное влияние. 

Более разумное прогнозирование продаж

Искусственные нейронные сети (ИНС) - это синтетическое воспроизведение мозга млекопитающего: большая сеть взаимосвязанных процессоров, работающих параллельно. Как и упрощенная версия человеческих нейронов, эти вычислительные блоки обрабатывают информацию, учатся на опыте и выявляют закономерности. Хотя им не хватает гибкости и способности адаптироваться, как биологические интерфейсы, ИНС могут использовать ранее решенные примеры для построения системы, способной принимать новые решения.

Одно из традиционных применений ИНС - анализ исторических данных, собранных в электронных таблицах, для составления довольно точных прогнозов и прогнозов продаж. Теперь, когда управление бизнесом на основе данных стало нормой, ИИ поднимает прогнозы доходов на новый уровень. Сегодня сопоставление сигналов и превращение их в полезную информацию зависит не только от точной отчетности о производительности, но и от способности прогнозировать будущие тенденции продаж.

Правильная оценка будущей выручки требует всестороннего понимания текущих тенденций, надежных исторических данных о продажах и последних показателей текущей воронки продаж. Поскольку это такая деликатная часть бизнеса, многие компании в прошлом предпочитали делать прогнозы вручную, а не «отдавать его в руки ИИ».

Однако сегодня компании полагаются на искусственный интеллект, который берет на себя все аспекты прогнозирования воронки продаж. Используя некоторые из новейших инструментов AI-активных как DataRails , менеджеров по продажам и C-люкс Execs могут подключить свои потоки данных от управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) , выставление счетов платформ и систем учета на листах Excel они используются для работы с. Затем машина сделает все остальное, обновляя метрики по мере необходимости, тем самым превращая электронные таблицы в жизнеспособные отчеты, которые включают визуализацию бизнес-аналитики (BI) и прогнозы с использованием искусственного интеллекта.

ИИ оказался исключительно успешным в оптимизации прогнозирования продаж, потому что большая часть его работы основана на исторических данных и текущем конвейере. Людям часто бывает сложно ввести эти числа последовательно и без ошибок. Ошибки форматирования или величины часто возникают просто из-за большого объема данных. Это может иметь серьезные последствия для доходов бизнеса.

Автоматизируя большую часть сбора и обработки чисел, ИИ освобождает сотрудников, чтобы они могли использовать свои знания о текущих тенденциях для составления точного прогноза продаж.

Алгоритмы глубокого обучения

Вскоре после того, как мы начнем поиск в Интернете по любому из наших интересов, на всех, казалось бы, онлайн-платформах начинают появляться тонны рекламы тесно связанных продуктов. Алгоритмы глубокого обучения уже начали сканирование больших данных, чтобы навсегда изменить мир автоматизированной рекламы. Поисковая система Google всегда включала определенную степень автоматизации машин в виде алгоритмов, но с 2016 года она также внедрила методы глубокого обучения.

Управляемые высокоразвитыми нейронными сетями, они постоянно анализируют информацию, начиная от голосовых команд смартфона и заканчивая фотографиями и статусами в социальных сетях и, разумеется, поисковыми запросами. Они обладают собственным «интеллектом», и, поскольку они намного быстрее и могут действовать в гораздо большем масштабе, чем люди, они уже способны превзойти нас в этой задаче. Их тренировочный процесс никогда не заканчивается, но за последние несколько лет они смогли узнать так много о нашем поведении, что теперь они могут предсказать почти каждый шаг обычного пользователя.

Боты для машинного обучения и платформы автоматизации продаж

Все боты запрограммированы так, чтобы находить самый быстрый и эффективный способ достижения цели - в данном случае автоматизировать процесс продаж. Боты с машинным обучением выходят за рамки этого и со временем учатся оптимизировать свой процесс, собирая данные и информацию от клиентов. Но самая большая проблема, с которой сталкивается каждый ИИ, - это сбор данных, необходимых для обучения алгоритмов. Хотя для гигантов, которые имеют дело с практически бесконечными объемами пользовательских данных, таких как Google и Facebook, это может не быть проблемой, но для небольших компаний это определенно есть.

Боты, управляемые искусственным интеллектом, могут легко связаться с миллионами клиентов, найти нужных, с которыми можно связаться, написать дополнительные электронные письма и автоматизировать всю последовательность продаж. Минимизируя свои маркетинговые расходы с помощью этих интеллектуальных решений, даже малый и средний бизнес (SMB) теперь может конкурировать с крупными игроками с их огромными бюджетами. Интеграция Salesforce и интеллектуальные функции дедупликации позволяют небольшим компаниям сократить свою рабочую нагрузку до 90 процентов и сэкономить драгоценные ресурсы, а также время сотрудников. 

Воспитывайте потенциальных клиентов с помощью автоматизированного взаимодействия

ИИ постепенно набирает обороты во всей индустрии продаж. Общая тенденция заключается в том, что ИИ не заменяет сотрудников, а, скорее, помогает им лучше использовать свое время. Автоматическое привлечение лидов ничем не отличается. Подобно тому, как автоматические электронные письма изменили правила игры для маркетологов, автоматический обмен сообщениями с посетителями веб-сайта с помощью ИИ помогает отделу продаж оптимизировать воронку конверсии.

ИИ помогает обмениваться сообщениями по ряду точек соприкосновения. Во-первых, член команды ИИ доступен для взаимодействия с потенциальными лидерами 24 часа в сутки, 7 дней в неделю и может помочь наладить взаимопонимание и наладить отношения с потенциальным лидером. Машинное обучение может позволить ИИ определять триггерные слова и отвечать лидам соответствующей информацией, при этом используя данные из CRM.

Наконец, ИИ может гарантировать, что группы продаж будут взаимодействовать только с квалифицированными лидами, или «очистить» CRM от потенциальных клиентов, которые не могут быть квалифицированы, тем самым экономя время и усилия торговых представителей. Например, Exceed.ai, который предлагает AI-помощникам работать вместе со своими коллегами-людьми, сообщает, что кампании по вовлечению занимали 20-25% времени их отдела продаж. Благодаря внедрению автоматизированного взаимодействия повысилась производительность, привлечено и в конечном итоге преобразовано больше потенциальных клиентов.

Искусственный интеллект может помочь привлечь потенциальных клиентов с помощью своевременных и релевантных взаимодействий, которые помогают лидерам получать полезную информацию на нужном этапе воронки, а отдел продаж может лучше понять, с кем они разговаривают, прежде чем они будут лично общаться между людьми - человеческий торговый звонок с лидером. 

Помощь людям в улучшении качества обслуживания клиентов

Вовлеченность пользователей и качество обслуживания клиентов являются важными аспектами послепродажного процесса. Существующие клиенты более ценны, чем новые, из-за их лояльности и рекомендаций. Однако, помогая клиентам или находя новых потенциальных клиентов, многие продавцы могут быть не в состоянии понять боль и проблемы клиентов. Им может не хватать уверенности, чтобы раскрыть свои проблемы, что приводит к путанице и недопониманию, которые в конечном итоге приводят к тому, что они портят отношения с клиентом.

Механизмы машинного обучения могут помочь агентам по обслуживанию клиентов, определив, кто будет лучше всего обслуживать этого клиента. Кроме того, распознавание речи с помощью искусственного интеллекта может помочь определить ключевые слова, которые запускают жизненно важные улучшения услуг, например, предупреждают менеджера о помощи при вызове при упоминании слова «супервизор».

По данным Gartner, в 2017 году на автоматическое взаимодействие с клиентами с помощью ИИ и машинного обучения приходилось менее двух процентов . Servion Global Services прогнозирует, что к 2025 году 95% взаимодействия с клиентами будут автоматизированы , что является ошеломляющим увеличением за относительно короткий промежуток времени.

Заключение

Улучшенная автоматизация маркетинга ведет к большему масштабированию, лучшим результатам и снижению затрат. Непрактичные задачи уже решаются самодостаточными машинами, а новые ИИ ежедневно поддерживают человеческий персонал, облегчая их операции.

Хотя некоторые сотрудники неизбежно потеряют работу из-за роботов в будущем, процесс продаж с использованием искусственного интеллекта может помочь нашему обществу стать немного более справедливым и равным. Фактически, даже малые и средние предприятия, которые не могут позволить себе нанять сотни сотрудников, могли бы затем конкурировать с более крупными корпорациями.

Тем не менее, конечными бенефициарами этой предполагаемой революции, несомненно, станут клиенты, которые будут наслаждаться гораздо более плавным и более точным покупательским опытом.

Другие статьи: