Sprzedaż w erze AI

Nie ma wątpliwości, że wzrost wykorzystania narzędzi AI w sprzedaży może zrewolucjonizować branżę. I czy nam się to podoba, czy nie, sztuczna inteligencja zostanie tutaj na chwilę. Wygląda na to, że większość organizacji zajmujących się sprzedażą o wysokich wynikach (57%) korzysta z tej technologii w celu usprawnienia procesów wewnętrznych i obsługi klienta , a analiza raportu Salesforce „State Of” dowodzi, że liczba ta rośnie.

Zdolność sztucznej inteligencji do przekształcania branży sprzedaży jest ogromna, a jej wykorzystanie będzie tylko rosło. W miarę jak firmy stają się bardziej zorientowane na dane i zorientowane na klienta, rośnie zapotrzebowanie na narzędzia sztucznej inteligencji do zarządzania danymi klientów i analizowania ich w czasie rzeczywistym. A biorąc pod uwagę, że rynek oprogramowania AI ma osiągnąć 37 miliardów dolarów do 2025 roku, nie ma wątpliwości, że branża sprzedaży będzie głównym motorem tego wzrostu. Potencjał sztucznej inteligencji wykracza jednak daleko poza to, co widzieliśmy do tej pory. Wraz z ciągłym rozwojem technologii możemy spodziewać się pojawienia się jeszcze większej liczby innowacyjnych aplikacji, od złożonej predykcyjnej analizy sprzedaży po jeszcze bardziej rozwiniętą zautomatyzowaną obsługę klienta. Dzisiaj, gdy Open.ai Chat GTP pisze tekst na całą stronę w ciągu kilku sekund i algorytmy wymyślają cząsteczki leków do leczenia OCD, wachlarz możliwości sztucznej inteligencji wydaje się nie mieć końca, podobnie jak możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji.

Zrozumienie różnic: automatyzacja, sztuczna inteligencja, głębokie uczenie się, uczenie maszynowe i sieć neutralna

Granica między wszystkimi koncepcjami wydaje się niewyraźna i chociaż wszystkie są ze sobą powiązane, istnieją między nimi znaczne różnice. Lepsze zrozumienie różnych technologii pozwala nam podejmować bardziej świadome decyzje, jeśli chodzi o wykorzystanie sztucznej inteligencji.

Automatyzacja odnosi się do wykorzystania technologii do wykonywania zadań, które w innym przypadku byłyby wykonywane przez ludzi. Może to obejmować proste i powtarzalne zadania, które są zgodne z wcześniej zaprogramowanymi zasadami, takimi jak wprowadzanie danych, personalizacja, lub bardziej złożone, takie jak produkcja i logistyka. Większość automatyzacji wykorzystuje tradycyjne oprogramowanie, które po prostu przenosi dane, podczas gdy sztuczna inteligencja ma możliwość ich zrozumienia.

Z drugiej strony sztuczna inteligencja (AI) odnosi się w szczególności do zdolności maszyn do uczenia się na podstawie danych historycznych i wykonywania zadań, które naśladowałyby lub wykraczały poza ludzkie możliwości , takie jak percepcja wzrokowa, rozpoznawanie mowy, podejmowanie decyzji i tłumaczenie językowe . Sztuczna inteligencja wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego, modele statystyczne i sieci neuronowe do przetwarzania i analizowania danych, uczenia się na ich podstawie oraz przewidywania lub podejmowania decyzji.

Uczenie maszynowe (ML) to jedna z podkategorii sztucznej inteligencji, która automatycznie uczy się spostrzeżeń, rozpoznaje wzorce na podstawie danych i wykorzystuje tę wiedzę do podejmowania decyzji. Daje systemom możliwość uczenia się bez programowania i koncentruje się na wykorzystaniu technik statystycznych w celu umożliwienia poprawy wydajności określonego zadania poprzez uczenie się na podstawie danych. Uczenie maszynowe jest wykorzystywane w wielu aplikacjach, w tym w rozpoznawaniu obrazów i mowy, przetwarzaniu języka naturalnego, wykrywaniu oszustw i diagnostyce medycznej.

Deep Learning (DL) to wyspecjalizowane podejście do uczenia maszynowego, które obsługuje wiele aplikacji i usług AI. Wydobywa i uczy się z danych, aby tworzyć wiele modeli, rozumiejąc wzorce i trendy, które są następnie przekładane na informacje. Chociaż jest inspirowany funkcjami ludzkiego mózgu, już teraz przewyższa ludzkie możliwości, analizując dane na niezwykle abstrakcyjnych poziomach. Algorytmy DL są wykorzystywane w naszym codziennym życiu, od Alexa i Siri po wykrywanie obiektów w asystentach pasa ruchu w samochodach.

Sieci neuronowe odgrywają nadrzędną rolę w sztucznej inteligencji. Algorytm ten rośnie w tempie 40% każdego roku i oczekuje się, że do 2025 roku osiągnie 163 biliony gigabajtów i ma naśladować działanie ludzkiego mózgu. Składa się z warstw sztucznych neuronów i wprowadza prognozę opartą na wartościach w swoim algorytmie. Sieć neuronowa to algorytm składający się z kilku warstw węzłów, podczas gdy DL to technika składająca się z wielu warstw sieci neuronowej.

Zarówno uczenie maszynowe, jak i sztuczna inteligencja mogą być niezwykle korzystne w wielu branżach, jeśli są właściwie stosowane. Dostarczając im poprawnych i kompletnych danych oraz wiedząc, kiedy i jak ich używać, współpraca między ludzkim mózgiem a sztuczną inteligencją może przynieść niezwykłe rezultaty.

Jaką rolę odgrywa AI w sprzedaży?  

W tej chwili sztuczna inteligencja może być uwzględniona na każdym etapie cyklu sprzedaży. Jednak pomimo swoich możliwości nie wyklucza i nigdy nie wyklucza całkowicie wkładu ludzkiego, ale raczej zmienia sposób, w jaki pracujemy. A dzięki automatyzacji powtarzalnych zadań i analizowaniu dużych ilości danych sztuczna inteligencja może pomóc przedstawicielom handlowym pracować wydajniej, jednocześnie dostarczając cennych informacji, które mogą pomóc im w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji.

Chatboty oparte na sztucznej inteligencji mogą również pomóc usprawnić proces sprzedaży, zajmując się zapytaniami klientów, jednocześnie zwalniając przedstawicieli handlowych, aby mogli skupić się na zadaniach wysokiego poziomu, takich jak budowanie relacji i zawieranie transakcji. Identyfikując wzorce i trendy w zachowaniu klientów, sztuczna inteligencja może pomóc organizacjom sprzedaży w przewidywaniu potrzeb i preferencji klientów, umożliwiając im dostosowanie podejścia i świadczenie bardziej spersonalizowanych usług.

Oto kilka przykładów tego, jak sztuczna inteligencja może zwiększyć produktywność, usprawnić podejmowanie decyzji i zwiększyć przychody:

Generowanie i kwalifikacja leadów:

Generowanie leadów jest złożone, szczególnie w ekosystemie B2B. Samo generowanie leadów i badania pochłaniają około 21% czasu przedstawiciela handlowego B2B i co najmniej połowę budżetu większości marketerów. I pomimo najlepszych starań prawie 79% potencjalnych klientów nigdy nie dokonuje konwersji . Nic dziwnego, że rozwiązania Demand Gen AI kwitną i obserwujemy wzrost liczby platform usprawniających procesy generowania leadów. Na przykład jednym z głównych obszarów zainteresowania 6sense jest analityka predykcyjna — przechwytywanie odpowiednich danych od potencjalnych nabywców, mapowanie zachowań decydentów, wykrywanie intencji i przewidywanie kont na rynku. Pozwala to zespołom sprzedaży na skupienie się na potencjalnych klientach, którzy najprawdopodobniej doprowadzą do konwersji, eliminując zgadywanie.

Zaangażowanie klienta:

Personalizacja: Personalizacja AI wykracza poza to, co może zrobić prosta automatyzacja. Dziś sztuczna inteligencja w połączeniu z platformą CDP (Customer Data Platform) może mówić językiem odbiorców i pomagać przedstawicielom handlowym dostosować podejście do każdego klienta, wykorzystując dane o jego zachowaniu i preferencjach, aby zapewnić spersonalizowane doświadczenie. Dane te można następnie wykorzystać do stworzenia spersonalizowanych doświadczeń dla każdego klienta, dostosowując ofertę sprzedaży i komunikaty do ich konkretnych potrzeb i zainteresowań.

Rozwiązania takie jak Nytro.ai wykorzystują sztuczną inteligencję do oceny i analizy nagrań demonstracyjnych przedstawicieli mających kontakt z klientem. Korzystając z wielu technik uczenia maszynowego, platforma może szybko określić wydajność prezentacji przedstawiciela.

Chatboty, Asystenci głosowi, Harmonogramy spotkań: Dzisiejsze chatboty przeszły długą drogę, odkąd chatboty (czatterboty) zostały po raz pierwszy wprowadzone w 1966 roku, a nawet te, które pamiętamy kilka lat temu. Stosowane obecnie przetwarzanie języka naturalnego (NLP) umożliwia chatbotom i asystentom głosowym zrozumienie i interpretację złożonych wiadomości oraz precyzyjne reagowanie. Oprócz jednej z głównych korzyści, jaką jest uwolnienie czasu przedstawicieli handlowych i agentów obsługi klienta, znacznie skracają czas reakcji, jednocześnie zwiększając zaangażowanie klientów.

Według Conversica „34% kontaktów nie może znaleźć odpowiedzi na proste pytania, więc zwracają się do chatbota, ale 87% użytkowników jest niezadowolonych z chatbotów skryptowych”. Generatywna sztuczna inteligencja trzyma się z dala od odpowiedzi opartych na skryptach i zamiast tego oferuje autentyczne wrażenia dzięki dynamicznemu zaangażowaniu, jednocześnie przechwytując dane i spostrzeżenia.

Analiza nastrojów: w marketingu analiza nastrojów (lub eksploracja opinii) jest wykorzystywana jako forma słuchania społecznościowego w celu oceny postrzegania marki, produktu lub usługi przez odbiorców. Monitoruje kanały mediów społecznościowych i recenzje online, aby identyfikować potencjalne problemy i proaktywnie je rozwiązywać. W obsłudze klienta analizę nastrojów można wykorzystać do kategoryzowania opinii klientów i ustalania priorytetów odpowiedzi na podstawie poziomu pilności. Dzięki zrozumieniu nastrojów klientów zespoły sprzedaży mogą dostosować swoje podejście i komunikaty, aby odpowiedzieć na obawy klientów i poprawić ogólną satysfakcję.

Analityka i prognozowanie sprzedaży :

Przedstawiciele handlowi tonący w danych wydają się być nieaktualni. Sztuczna inteligencja pomaga w tworzeniu precyzyjnych prognoz, od budowania dokładnych prognoz po aktualizacje wyników sprzedaży w czasie rzeczywistym. Dzięki temu zespoły sprzedażowe mogą szybko reagować na zmiany na rynku lub zachowania klientów i rozpoznawać okazje sprzedażowe. Identyfikacja wzorców i trendów w danych może ujawnić wgląd w dynamikę rynku, który może nie być widoczny dla ludzkiego oka. Automatyzacja procesu prognozowania jest szczególnie cenna w branży sprzedaży, gdzie istnieje mnóstwo danych do filtrowania, w tym dane demograficzne klientów, dane dotyczące sprzedaży, trendy rynkowe i inne.

Sztuczna inteligencja może również pomóc w identyfikowaniu anomalii w danych, takich jak klienci zagrożeni odejściem, a przy dzisiejszym nacisku na utrzymanie klientów liczy się to jako jedno z bardziej wartościowych zastosowań sztucznej inteligencji. Platformy takie jak Gong.io pozwalają na szybką identyfikację uzasadnionych zagrożeń w Twoim rurociągu, śledzenie inicjatyw strategicznych, a także przekształcanie codziennych zadań w zautomatyzowaną listę ruchów wygrywających transakcje, na podstawie których możesz działać.

Wyprzedzenie konkurencji

Mimo że sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał do przekształcania firm, nadal istnieją bariery w jej przyjęciu. Koszty związane z wdrażaniem technologii opartych na sztucznej inteligencji, brak zrozumienia lub wiedzy oraz wyzwania związane z danymi to jedne z najczęstszych obaw, które nasi klienci zgłaszają naszym ekspertom.

Ale te wyzwania niekoniecznie oznaczają, że drzwi AI są dla nich zamknięte. Outsourcing to jedno z najlepszych rozwiązań pozwalających nadal wykorzystywać moc narzędzi sztucznej inteligencji w cyklu sprzedaży oraz sposób na testowanie innowacyjnych technologii przy jednoczesnym zapewnieniu pewności eksperymentowania w bezpiecznym środowisku danych i przepisów. W MarketStar współpracujemy i rozumiemy branżę, najnowsze trendy i narzędzia. W rzeczywistości aktywnie pracujemy nad znalezieniem najlepszych rozwiązań, które zapewnią naszym klientom dochodowy dochód. Utrzymanie wiodącej pozycji bez wykorzystania automatyzacji czy sztucznej inteligencji z roku na rok staje się coraz większym wyzwaniem, ale korzystanie z outsourcingu, który korzysta z najnowszych technologii, staje się coraz bardziej dostępne i sprawdzona recepta na wzrost.