البيع في عصر الذكاء الاصطناعي

ليس هناك شك في أن ظهور أدوات الذكاء الاصطناعي في المبيعات لديه القدرة على إحداث ثورة في هذه الصناعة. وسواء أحببنا ذلك أم لا ، فإن الذكاء الاصطناعي موجود ليبقى لفترة من الوقت. يبدو أنه تستخدم غالبية مؤسسات المبيعات عالية الأداء (57٪) التكنولوجيا لتحسين العمليات الداخلية وتجربة العملاء ، وتثبت دراسة "حالة" تقرير Salesforce أن هذا الرقم في ازدياد.

إن قدرة الذكاء الاصطناعي على تحويل صناعة المبيعات هائلة ، ومن المقرر أن يزداد اعتمادها فقط. نظرًا لأن الشركات أصبحت أكثر اعتمادًا على البيانات وتركيزًا على العملاء ، فهناك زيادة في الحاجة إلى أدوات الذكاء الاصطناعي لإدارة بيانات العملاء وتحليلها في الوقت الفعلي. ومع توقع وصول سوق برمجيات الذكاء الاصطناعي إلى 37 مليار دولار بحلول عام 2025 ، ليس هناك شك في أن صناعة المبيعات ستكون المحرك الرئيسي لهذا النمو. ومع ذلك ، فإن إمكانات الذكاء الاصطناعي تتجاوز بكثير ما رأيناه حتى الآن. مع استمرار تطور التكنولوجيا ، يمكننا أن نتوقع ظهور المزيد من التطبيقات المبتكرة ، من تحليلات المبيعات التنبؤية المعقدة إلى خدمة العملاء الآلية الأكثر تطورًا. اليوم ، مع كتابة Chat GTP من Open.ai نصًا بطول الصفحة في ثوانٍ وخوارزميات تخترع جزيئات الأدوية لعلاج الوسواس القهري ، تبدو مجموعة قدرات الذكاء الاصطناعي لا حصر لها ، وكذلك فرص الاستفادة من الذكاء الاصطناعي.

فهم الاختلافات: الأتمتة والذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والتعلم الآلي والشبكة المحايدة

يبدو الخط الفاصل بين جميع المفاهيم غير واضح ، وعلى الرغم من أن جميعها مرتبطة ببعضها البعض ، إلا أن هناك اختلافات كبيرة بينها. يتيح لنا الفهم الأفضل للتقنيات المختلفة اتخاذ قرارات أكثر استنارة عندما يتعلق الأمر باستخدام الذكاء الاصطناعي.

تشير الأتمتة إلى استخدام التكنولوجيا لأداء المهام التي كان من الممكن أن يؤديها البشر. يمكن أن يشمل ذلك مهامًا بسيطة ومتكررة تتبع قواعد مبرمجة مسبقًا مثل إدخال البيانات أو التخصيص أو المهام الأكثر تعقيدًا مثل التصنيع والخدمات اللوجستية. تستخدم غالبية الأتمتة البرامج التقليدية التي تنقل البيانات ببساطة ، في حين أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على فهم تلك البيانات.

من ناحية أخرى ، يشير الذكاء الاصطناعي (AI) على وجه التحديد إلى قدرة الآلات على التعلم من البيانات التاريخية وأداء المهام التي تحاكي القدرات البشرية أو تتجاوزها مثل الإدراك البصري والتعرف على الكلام واتخاذ القرار وترجمة اللغة . يستخدم الذكاء الاصطناعي خوارزميات التعلم الآلي ، والنماذج الإحصائية ، والشبكات العصبية لمعالجة البيانات وتحليلها ، والتعلم منها ، والقيام بالتنبؤات أو القرارات.

يعد التعلم الآلي (ML) أحد الفئات الفرعية للذكاء الاصطناعي الذي يتعلم تلقائيًا الرؤى ويتعرف على الأنماط من البيانات ويطبق ذلك التعلم لاتخاذ القرارات. إنه يمنح الأنظمة القدرة على التعلم دون أن تتم برمجتها للقيام بذلك ويركز على استخدام التقنيات الإحصائية لتمكين تحسين الأداء في مهمة محددة من خلال التعلم من البيانات. يستخدم التعلم الآلي في مجموعة واسعة من التطبيقات ، بما في ذلك التعرف على الصور والكلام ومعالجة اللغة الطبيعية واكتشاف الاحتيال والتشخيص الطبي.

التعلم العميق (DL) هو نهج متخصص للتعلم الآلي يدير العديد من تطبيقات وخدمات الذكاء الاصطناعي. يستخرج ويتعلم من البيانات لإنشاء نماذج متعددة من خلال فهم الأنماط والاتجاهات التي يتم ترجمتها بعد ذلك إلى معلومات. على الرغم من أنه مستوحى من وظائف الدماغ البشري ، إلا أنه يتجاوز بالفعل القدرات البشرية من خلال تحليل البيانات بمستويات مجردة للغاية. تُستخدم خوارزميات DL في حياتنا اليومية ، بدءًا من Alexa و Siri وحتى اكتشاف الأشياء في المسار المساعد في السيارات.

تلعب الشبكة العصبية دورًا رئيسيًا في الذكاء الاصطناعي. تنمو هذه الخوارزمية بمعدل 40٪ كل عام ومن المتوقع أن تصل إلى 163 تريليون غيغابايت بحلول عام 2025 وهي مصممة لتقليد طريقة عمل الدماغ البشري. يتكون من طبقات من الخلايا العصبية الاصطناعية ، ويقوم بإدخال تنبؤ بناءً على القيم الموجودة في خوارزميته. الشبكة العصبية هي خوارزمية تتكون من طبقات قليلة من العقد ، بينما DL هي تقنية تتكون من طبقات متعددة من الشبكة العصبية.

يمكن أن يكون كل من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي مفيدًا للغاية في العديد من الصناعات إذا تم استخدامهما بشكل صحيح. من خلال تزويدهم ببيانات صحيحة وكاملة ، ومعرفة متى وكيفية استخدامها ، فإن التعاون بين العقل البشري والذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تحقيق نتائج ملحوظة.

ما الدور الذي يلعبه الذكاء الاصطناعي في المبيعات؟  

في الوقت الحالي ، يمكن تضمين الذكاء الاصطناعي في كل خطوة خلال دورة المبيعات. ومع ذلك ، على الرغم من قدراتها ، فإنها لا تستبعد وربما لا تستبعد المدخلات البشرية تمامًا بل تغير طريقة عملنا. ومع أتمتة المهام المتكررة وتحليل كميات كبيرة من البيانات ، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة مندوبي المبيعات على العمل بكفاءة أكبر ، مع توفير رؤى قيمة يمكن أن تساعدهم في اتخاذ قرارات أكثر استنارة.

يمكن أن تساعد روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أيضًا في تبسيط عملية المبيعات ، والاهتمام باستفسارات العملاء مع تحرير مندوبي المبيعات للتركيز على المزيد من المهام عالية المستوى مثل بناء العلاقات وإغلاق الصفقات. من خلال تحديد الأنماط والاتجاهات في سلوك العملاء ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي مؤسسات المبيعات على التنبؤ باحتياجات العملاء وتفضيلاتهم ، مما يسمح لهم بتكييف نهجهم وتقديم خدمة أكثر تخصيصًا.

في ما يلي بعض الأمثلة حول كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز الإنتاجية وتحسين عملية صنع القرار ودفع نمو الإيرادات:

جيل الرصاص والتأهيل:

يعد توليد العملاء المحتملين أمرًا معقدًا ، خاصة في نظام B2B البيئي. يستهلك توليد العملاء المحتملين والبحث وحده حوالي 21٪ من وقت مندوب مبيعات B2B ونصف ميزانية معظم المسوقين على الأقل. وعلى الرغم من بذل أفضل الجهود ، إلا أن ما يقرب من 79٪ من العملاء المحتملين لم يجروا تحويلاً مطلقًا . لا عجب في ازدهار حلول Demand Gen AI ، ونرى ارتفاعًا في عدد الأنظمة الأساسية التي تبسط عمليات توليد العملاء المحتملين. على سبيل المثال ، ينصب تركيز 6sense الأساسي على التحليلات التنبؤية - التقاط البيانات ذات الصلة من المشترين المحتملين ، ورسم خرائط لسلوك صانع القرار ، وكشف النية ، والتنبؤ بالحسابات في السوق. يسمح هذا لفرق المبيعات بوضع جهودهم في العملاء المتوقعين الذين من المرجح أن يقوموا بالتحويل ، مما يلغي الحاجة إلى التخمين.

إشراك العملاء:

التخصيص: يتجاوز تخصيص الذكاء الاصطناعي ما يمكن أن تفعله الأتمتة البسيطة. اليوم ، يمكن للذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع CDP (منصة بيانات العملاء) التحدث بلغة جمهورك ومساعدة مندوبي المبيعات على تكييف نهجهم مع كل عميل فردي ، باستخدام بيانات عن سلوكهم وتفضيلاتهم لتوفير تجربة مخصصة. يمكن بعد ذلك استخدام هذه البيانات لإنشاء تجارب مخصصة لكل عميل ، وتخصيص عرض المبيعات والرسائل لتتناسب مع احتياجاتهم واهتماماتهم الخاصة.

تستخدم حلول مثل Nytro.ai الذكاء الاصطناعي لتقييم وتحليل تسجيلات العروض التقديمية للممثلين الذين يواجهون العملاء. باستخدام العديد من تقنيات التعلم الآلي ، يمكن للمنصة تحديد أداء المندوب بسرعة.

روبوتات الدردشة ، والمساعدات الصوتية ، وجدولة المواعيد: لقد قطعت روبوتات الدردشة اليوم شوطًا طويلاً منذ أن تم تقديم روبوتات المحادثة (chatterbots) لأول مرة في عام 1966 ، أو حتى تلك التي نتذكرها منذ بضع سنوات. تسمح معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المستخدمة اليوم لروبوتات المحادثة والمساعدين الصوتيين بفهم وتفسير الرسائل المعقدة والاستجابة بدقة. بالوقوف على رأس إحدى المزايا الرئيسية وهي توفير وقت مندوبي المبيعات ووكلاء خدمة العملاء ، فإنها تعمل أيضًا على تحسين وقت الاستجابة بشكل كبير مع تعزيز مشاركة العملاء.

وفقًا لـ كونفيرسيكا ، "34٪ من جهات الاتصال لا يمكنها العثور على إجابات لأسئلة بسيطة ، لذلك يتحولون إلى روبوت محادثة ، لكن 87٪ من المستخدمين غير راضين عن برامج الدردشة النصية". يظل الذكاء الاصطناعي التوليدي بعيدًا عن الاستجابات النصية ويقدم بدلاً من ذلك تجربة حقيقية من خلال المشاركة الديناميكية أثناء التقاط البيانات والرؤى على طول الطريق.

تحليل المشاعر: في التسويق ، يتم استخدام تحليل المشاعر (أو التنقيب عن الرأي) كشكل من أشكال الاستماع الاجتماعي لقياس تصورات الجمهور للعلامة التجارية أو المنتج أو الخدمة. يراقب قنوات التواصل الاجتماعي والمراجعات عبر الإنترنت لتحديد المشكلات المحتملة ومعالجتها بشكل استباقي. في خدمة العملاء ، يمكن استخدام تحليل المشاعر لتصنيف ملاحظات العملاء وتحديد أولويات الردود بناءً على مستوى الإلحاح. من خلال فهم مشاعر العملاء ، يمكن لفرق المبيعات تصميم نهجهم ورسائلهم لمعالجة مخاوف العملاء وتحسين الرضا العام.

تحليلات المبيعات والتنبؤ:

يبدو أن مندوبي المبيعات الذين يغرقون في البيانات قد عفا عليهم الزمن. يساعد الذكاء الاصطناعي في إنشاء تنبؤات دقيقة من بناء تنبؤات دقيقة إلى تحديثات في الوقت الفعلي لأداء المبيعات. يتيح ذلك لفرق المبيعات الاستجابة بسرعة للتغيرات في السوق أو سلوك العملاء والتعرف على فرص المبيعات. يمكن أن يكشف تحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات عن رؤى حول ديناميكيات السوق التي قد لا تكون واضحة للعين البشرية. تعتبر أتمتة عملية التنبؤ ذات قيمة خاصة في صناعة المبيعات ، حيث توجد ثروة من البيانات التي يجب تصفيتها ، بما في ذلك التركيبة السكانية للعملاء وأرقام المبيعات واتجاهات السوق والمزيد.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في تحديد الحالات الشاذة في البيانات ، مثل العملاء المعرضين لخطر الاضطراب ، ومع التركيز اليوم على الاحتفاظ بالعملاء ، يعد هذا أحد الاستخدامات الأكثر قيمة للذكاء الاصطناعي. تسمح المنصات مثل Gong.io بالتحديد السريع للمخاطر المشروعة في خط الأنابيب الخاص بك ، وتتبع المبادرات الإستراتيجية بالإضافة إلى تحويل المهام اليومية إلى قائمة مباشرة آلية من الحركات الفائزة بالصفقات التي يمكنك العمل عليها.

البقاء في صدارة المنافسة

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي لديه إمكانات هائلة لتحويل الأعمال ، إلا أن العوائق التي تحول دون اعتماده لا تزال قائمة. تعد التكاليف المرتبطة بتطبيق التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي ، ونقص الفهم أو الخبرة ، وتحديات البيانات من بين أكثر الاهتمامات شيوعًا التي يذكرها عملاؤنا لخبرائنا.

لكن هذه التحديات لا تعني بالضرورة أن أبواب الذكاء الاصطناعي مغلقة أمامها. يعد الاستعانة بمصادر خارجية أحد أفضل الحلول للاستمرار في الاستفادة من قوة أدوات الذكاء الاصطناعي في دورة المبيعات الخاصة بك وطريقة لك لاختبار التقنيات المبتكرة مع امتلاك الثقة للتجربة في بيئة بيانات وتنظيمية آمنة. في MarketStar ، نعمل مع الصناعة ونفهمها وأحدث الاتجاهات والأدوات. في الواقع ، نحن نعمل بنشاط لإيجاد أفضل الحلول لتوفير إيرادات مربحة لعملائنا. ثبت أن الحفاظ على مكانة رائدة دون استخدام الأتمتة أو الذكاء الاصطناعي يمثل تحديًا أكبر كل عام ، ولكن الاستعانة بمصادر خارجية يستخدم أحدث التقنيات أصبح أكثر سهولة ويسهل الوصول إليه ووصفة مؤكدة للنمو.