AI時代の売り

AIツールの販売が業界に革命を起こす可能性があることは間違いありません。 私たちが好むと好まざるとにかかわらず、AI はしばらくの間ここにとどまります。 どうやら 業績の良い営業組織の大半 (57%) は、テクノロジーを使用して内部プロセスと顧客体験を改善しており、Salesforce の「State Of」レポートを調査すると、この数が増加していることが証明されています。

AI が販売業界を変革する可能性は膨大であり、その採用は増加の一途をたどっています。 ビジネスがよりデータドリブンで顧客中心になるにつれて、顧客データをリアルタイムで管理および分析するための AI ツールの必要性が高まっています。 また、AI ソフトウェアの市場は 2025 年までに 370 億ドルに達すると予想されており、販売業界がこの成長の主要な原動力となることは間違いありません。 しかし、AI の可能性は、これまで見てきたものをはるかに超えています。 テクノロジーが進化し続けるにつれて、複雑な予測販売分析からさらに高度な自動化された顧客サービスまで、さらに革新的なアプリケーションが出現することが期待できます。 今日、Open.ai の Chat GTP が数秒でページ長のテキストを書き込み、OCD を治療するための薬物分子を発明するアルゴリズムにより、AI 機能の配列は無限にあり、人工知能を活用する機会も無限にあるようです。

違いを理解する: 自動化、AI、深層学習、機械学習、ニュートラル ネットワーク

すべての概念の間の境界線はぼやけているように見え、すべてが関連していますが、それらの間には大きな違いがあります。 さまざまなテクノロジーをよりよく理解することで、AI の使用に関して、より多くの情報に基づいた決定を下すことができます。

自動化とは、テクノロジーを使用して、人間が実行するはずのタスクを実行することを指します。 これには、データ入力、パーソナライゼーションなどの事前にプログラムされたルールに従う単純で反復的なタスク、または製造やロジスティクスなどのより複雑なタスクが含まれます。 自動化の大部分は、単純にデータを移動する従来のソフトウェアを使用しますが、AI にはそのデータを理解する機能があります。

一方、人工知能 (AI) は、過去のデータから学習し、視覚認識、音声認識、意思決定、言語翻訳などの人間の能力を模倣または超えるタスクを実行する機械の能力を特に指します。 AI は、機械学習アルゴリズム、統計モデル、およびニューラル ネットワークを使用して、データを処理および分析し、データから学習し、予測または意思決定を行います。

機械学習 (ML) は、洞察を自動的に学習し、データからパターンを認識し、その学習を適用して意思決定を行う人工知能のサブカテゴリの 1 つです。 これにより、システムはプログラムされていなくても学習できるようになり、データから学習することで特定のタスクのパフォーマンスを向上させるために統計手法を使用することに重点が置かれています。 機械学習は、画像と音声の認識、自然言語処理、不正行為の検出、医療診断など、幅広いアプリケーションで使用されています。

ディープ ラーニング (DL) は、多くの AI アプリケーションとサービスを実行する機械学習の特殊なアプローチです。 データから抽出して学習し、パターンと傾向を理解して複数のモデルを作成し、それを情報に変換します。 人間の脳の機能に着想を得ていますが、非常に抽象的なレベルでデータを分析することにより、すでに人間の能力を超えています。 DL アルゴリズムは、Alexa や Siri から車のレーンアシストでの物体検出まで、私たちの日常生活で使用されています。

ニューラル ネットワークは、人工知能において最も重要な役割を果たします。 このアルゴリズムは毎年 40% の割合で成長しており、 2025 年までに 163 兆ギガバイトに達すると予想されており、人間の脳の働きを模倣するように設計されています。 人工ニューロンの層で構成され、アルゴリズム内の値に基づいて予測を入力します。 ニューラル ネットワークは数層のノードで構成されるアルゴリズムであり、DL は複数層のニューラル ネットワークで構成される手法です。

機械学習と AI はどちらも、正しく使用すれば、多くの業界で非常に有益です。 それらに正確で完全なデータを供給し、それらをいつどのように使用するかを知ることにより、人間の脳と人工知能のコラボレーションは、驚くべき結果を達成する可能性を秘めています.

AI は販売においてどのような役割を果たしますか?  

現在、販売サイクルのあらゆる段階に AI を組み込むことができます。 ただし、その機能にもかかわらず、人間の入力を完全に排除するわけではなく、完全に排除することはありませんが、むしろ私たちの働き方を変えます. AI は反復的なタスクを自動化し、大量のデータを分析することで、営業担当者がより効率的に作業できるよう支援すると同時に、より多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立つ貴重な洞察を提供します。

AI 搭載のチャットボットは、販売プロセスの合理化にも役立ち、顧客の問い合わせに対応しながら、営業担当者を解放して関係構築や取引成立などのより高度なタスクに集中させることができます。 AI は、顧客行動のパターンと傾向を特定することで、販売組織が顧客のニーズと好みを予測するのに役立ち、アプローチを調整して、よりパーソナライズされたサービスを提供できるようにします。

AI がどのように生産性を高め、意思決定を改善し、収益の増加を促進するかについて、いくつかの例を以下に示します。

リードジェネレーションとクオリフィケーション:

特に B2B エコシステムでは、リード生成は複雑です。 見込み顧客の発掘と調査だけでも、B2B 営業担当者の時間の約 21% と、ほとんどのマーケターの少なくとも半分の予算を消費しています。 最善の努力にもかかわらず、見込み客の 79% 近くがコンバージョンに至りません。 Demand Gen AI ソリューションが繁栄していることは不思議ではなく、リード生成プロセスを合理化するプラットフォームの数が増加していることがわかります。 たとえば、6sense の主な焦点の 1 つは予測分析です。潜在的な購入者から関連データを収集し、意思決定者の行動をマッピングし、意図を明らかにし、市場のアカウントを予測します。 これにより、営業チームは、変換する可能性が最も高いリードに力を注ぐことができ、当て推量を排除できます。

顧客エンゲージメント:

パーソナライゼーション: AI のパーソナライゼーションは、単純な自動化でできることを超えています。 現在、AI と CDP (顧客データ プラットフォーム) を組み合わせることで、聴衆の言語を話すことができ、営業担当者が顧客の行動や好みに関するデータを使用して、個々の顧客に合わせてアプローチを調整し、カスタマイズされたエクスペリエンスを提供できるようになります。 このデータを使用して、顧客ごとにパーソナライズされたエクスペリエンスを作成し、セールスピッチとメッセージを特定のニーズと関心に合わせて調整できます。

Nytro.ai のようなソリューションは、人工知能を使用して、顧客対応担当者のデモ ピッチ録音を評価および分析します。 複数の機械学習技術を使用して、プラットフォームは担当者のピッチ パフォーマンスをすばやく判断できます。

チャットボット、音声アシスタント、予定スケジューラー:今日のチャットボットは、チャットボット (チャットボット) が 1966 年に最初に導入されてから、または数年前に覚えているものでさえ、長い道のりを歩んできました。 今日使用されている自然言語処理 (NLP) により、チャットボットと音声アシスタントは複雑なメッセージを理解して解釈し、正確に応答することができます。 営業担当者と顧客サービス担当者の時間を解放するという主な利点の 1 つに加えて、顧客エンゲージメントを高めながら応答時間を大幅に改善します。

Conversica によると、「連絡先の 34% は簡単な質問に対する回答を見つけることができないため、チャットボットに頼っていますが、ユーザーの 87% はスクリプト化されたチャットボットに不満を持っています。」 ジェネレーティブ AI は、スクリプト化された応答から離れ、その過程でデータと洞察を取得しながら、動的な関与を通じて本物の体験を提供します。

感情分析:マーケティングでは、ブランド、製品、またはサービスに対する視聴者の認識を測定するために、ソーシャル リスニングの形式として感情分析 (または意見マイニング) が使用されます。 ソーシャル メディア チャネルとオンライン レビューを監視して、潜在的な問題を特定し、積極的に対処します。 顧客サービスでは、感情分析を使用して、顧客からのフィードバックを分類し、緊急度に基づいて対応に優先順位を付けることができます。 顧客の感情を理解することで、営業チームはアプローチとメッセージを調整して、顧客の懸念に対処し、全体的な満足度を向上させることができます。

販売分析と予測:

データに溺れている営業担当者は時代遅れに見えます。 AI は、正確な予測の構築から販売実績のリアルタイム更新まで、正確な予測の作成に役立ちます。 これにより、販売チームは市場や顧客の行動の変化に迅速に対応し、販売機会を認識することができます。 データのパターンと傾向を特定することで、人間の目には見えない可能性のある市場のダイナミクスに関する洞察を得ることができます。 予測プロセスの自動化は、顧客の人口統計、売上高、市場動向など、フィルタリングするデータが豊富にある販売業界では特に価値があります。

AI は、解約のリスクがある顧客など、データの異常を特定するのにも役立ちます。現在、顧客維持が重視されているため、これは AI のより価値のある用途の 1 つとして数えられます。 Gong.io のようなプラットフォームを使用すると、パイプライン内の正当なリスクを迅速に特定し、戦略的イニシアチブを追跡し、日々のタスクを取引成立の動きの自動化されたライブ リストに変換して、実行できます。

競争の先を行く

AI はビジネスを変革する大きな可能性を秘めていますが、その採用にはまだ障壁が存在します。 AI ベースのテクノロジーの実装に関連するコスト、理解や専門知識の欠如、およびデータの課題は、クライアントが専門家に言及する最も一般的な懸念事項の 1 つです。

しかし、これらの課題は、必ずしも AI の扉が閉ざされていることを意味するわけではありません。 アウトソーシングは、販売サイクルで AI ツールのパワーを活用するための最良のソリューションの 1 つであり、安全なデータと規制環境で実験する自信を持ちながら、革新的なテクノロジーをテストする方法です。 MarketStar では、業界、最新のトレンド、およびツールと協力し、理解しています。 実際、私たちはクライアントに収益性の高い収益を提供するための最良のソリューションを見つけるために積極的に取り組んでいます. 自動化や AI を使用せずに主導的な地位を維持することは年々難しくなっていますが、最新のテクノロジーを使用しているアウトソーサーを利用することは、よりアクセスしやすくなり、成長への実証済みのレシピとなっています。