Продажи в эпоху ИИ

Нет сомнений в том, что распространение инструментов ИИ в продажах может произвести революцию в отрасли. Нравится нам это или нет, но ИИ останется здесь на какое-то время. Кажется, что большинство высокоэффективных торговых организаций (57%) используют эту технологию для улучшения внутренних процессов и качества обслуживания клиентов , и изучение отчета Salesforce «Состояние» доказывает, что это число растет.

Способность ИИ преобразовать индустрию продаж огромна, и его распространение будет только расти. По мере того, как предприятия становятся все более ориентированными на данные и клиентов, растет потребность в инструментах ИИ для управления и анализа данных клиентов в режиме реального времени. А поскольку к 2025 году ожидается, что рынок программного обеспечения для искусственного интеллекта достигнет 37 миллиардов долларов, нет никаких сомнений в том, что отрасль продаж станет основным двигателем этого роста. Однако потенциал ИИ выходит далеко за рамки того, что мы видели до сих пор. Поскольку технология продолжает развиваться, мы можем ожидать появления еще более инновационных приложений, от сложной прогнозной аналитики продаж до еще более развитого автоматизированного обслуживания клиентов. Сегодня, когда Chat GTP компании Open.ai записывает текст длиной в страницу за считанные секунды, а алгоритмы изобретают молекулы лекарств для лечения обсессивно-компульсивного расстройства, возможности ИИ кажутся бесконечными, равно как и возможности использования искусственного интеллекта.

Понимание различий: автоматизация, искусственный интеллект, глубокое обучение, машинное обучение и нейтральная сеть

Грань между всеми понятиями кажется размытой, и хотя все они связаны между собой, между ними есть существенные различия. Лучшее понимание различных технологий позволяет нам принимать более обоснованные решения, когда речь идет об использовании ИИ.

Автоматизация относится к использованию технологий для выполнения задач, которые в противном случае выполнялись бы людьми. Сюда могут входить простые и повторяющиеся задачи, которые следуют заранее запрограммированным правилам, таким как ввод данных, персонализация, или более сложные, такие как производство и логистика. В большинстве систем автоматизации используется традиционное программное обеспечение, которое просто перемещает данные, в то время как искусственный интеллект способен понимать эти данные.

С другой стороны, искусственный интеллект (ИИ) конкретно относится к способности машин учиться на исторических данных и выполнять задачи, которые имитируют или выходят за рамки человеческих возможностей , таких как визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и языковой перевод . ИИ использует алгоритмы машинного обучения, статистические модели и нейронные сети для обработки и анализа данных, извлечения уроков из них и составления прогнозов или решений.

Машинное обучение (ML) — это одна из подкатегорий искусственного интеллекта, которая автоматически изучает информацию, распознает шаблоны из данных и применяет это обучение для принятия решений. Это дает системам возможность учиться, не будучи запрограммированным для этого, и ориентировано на использование статистических методов, позволяющих повысить производительность при выполнении конкретной задачи путем обучения на основе данных. Машинное обучение используется в широком спектре приложений, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка, обнаружение мошенничества и медицинскую диагностику.

Глубокое обучение (DL) — это специализированный подход к машинному обучению, который запускает множество приложений и сервисов ИИ. Он извлекает данные и учится на них для создания нескольких моделей, анализируя закономерности и тенденции, которые затем преобразуются в информацию. Хотя он вдохновлен функциями человеческого мозга, он уже превосходит человеческие возможности, анализируя данные на чрезвычайно абстрактных уровнях. Алгоритмы DL используются в нашей повседневной жизни, от Alexa и Siri до обнаружения объектов в полосе движения в автомобилях.

Нейронная сеть играет первостепенную роль в искусственном интеллекте. Этот алгоритм растет со скоростью 40% каждый год и, как ожидается, к 2025 году достигнет 163 триллионов гигабайт . Он предназначен для имитации работы человеческого мозга. Состоящий из слоев искусственных нейронов, он вводит прогноз на основе значений в своем алгоритме. Нейронная сеть — это алгоритм, состоящий из нескольких слоев узлов, а глубокое обучение — это метод, состоящий из нескольких слоев нейронной сети.

И машинное обучение, и ИИ могут быть чрезвычайно полезными во многих отраслях, если их правильно использовать. Предоставляя им правильные и полные данные и зная, когда и как их использовать, сотрудничество между человеческим мозгом и искусственным интеллектом может привести к замечательным результатам.

Какую роль играет ИИ в продажах?  

Прямо сейчас ИИ можно включить на каждом этапе цикла продаж. Однако, несмотря на свои возможности, он не исключает и, возможно, никогда не исключает полностью человеческий вклад, а скорее меняет способ нашей работы. А благодаря автоматизации повторяющихся задач и анализу больших объемов данных ИИ может помочь торговым представителям работать более эффективно, а также предоставить ценную информацию, которая поможет им принимать более обоснованные решения.

Чат-боты на базе искусственного интеллекта также могут помочь оптимизировать процесс продаж, отвечая на запросы клиентов и освобождая торговых представителей, чтобы они могли сосредоточиться на более важных задачах, таких как построение отношений и закрытие сделок. Выявляя закономерности и тенденции в поведении клиентов, ИИ может помочь торговым организациям прогнозировать потребности и предпочтения клиентов, позволяя им адаптировать свой подход и предоставлять более персонализированные услуги.

Вот несколько примеров того, как ИИ может повысить производительность, улучшить процесс принятия решений и стимулировать рост доходов:

Лидогенерация и квалификация:

Лидогенерация — сложная задача, особенно в экосистеме B2B. Одни только лидогенерация и исследования занимают около 21% времени торгового представителя B2B и по меньшей мере половину бюджета большинства маркетологов. И, несмотря на все усилия, почти 79% потенциальных клиентов никогда не конвертируются . Неудивительно, что решения Demand Gen AI процветают, и мы наблюдаем рост числа платформ, оптимизирующих процессы лидогенерации. Например, одним из основных направлений деятельности 6sense является предиктивная аналитика — сбор релевантных данных от потенциальных покупателей, картирование поведения лиц, принимающих решения, выявление намерений и прогнозирование учетных записей на рынке. Это позволяет командам по продажам направить свои усилия на потенциальных клиентов, которые, скорее всего, сконвертируются, исключая догадки.

Привлечения клиентов:

Персонализация: персонализация ИИ выходит за рамки того, что может сделать простая автоматизация. Сегодня искусственный интеллект в сочетании с CDP (Customer Data Platform) может говорить на языке вашей аудитории и помогать торговым представителям адаптировать свой подход к каждому отдельному клиенту, используя данные об их поведении и предпочтениях, чтобы обеспечить индивидуальный подход. Затем эти данные можно использовать для создания персонализированного опыта для каждого клиента, адаптируя рекламное предложение и обмен сообщениями в соответствии с их конкретными потребностями и интересами.

Такие решения, как Nytro.ai, используют искусственный интеллект для оценки и анализа демонстрационных записей представителей, работающих с клиентами. Используя несколько методов машинного обучения, платформа может быстро определить производительность представителя.

Чат-боты, голосовые помощники, планировщики встреч. Сегодняшние чат-боты прошли долгий путь с тех пор, как чат-боты (чаттерботы) были впервые представлены в 1966 году или даже те, которые мы помним несколько лет назад. Обработка естественного языка (NLP), используемая сегодня, позволяет чат-ботам и голосовым помощникам понимать и интерпретировать сложные сообщения и точно отвечать. Наряду с одним из основных преимуществ, заключающимся в высвобождении времени торговых представителей и агентов по обслуживанию клиентов, они также значительно сокращают время отклика и повышают вовлеченность клиентов.

По данным Conversica, «34% контактов не могут найти ответы на простые вопросы, поэтому обращаются к чат-ботам, но 87% пользователей недовольны скриптовыми чат-ботами». Генеративный ИИ не использует запрограммированные ответы и вместо этого предлагает аутентичный опыт за счет динамического взаимодействия, собирая данные и идеи на этом пути.

Анализ настроений: в маркетинге анализ настроений (или анализ мнений) используется как форма социального прослушивания для оценки восприятия аудиторией бренда, продукта или услуги. Он отслеживает каналы социальных сетей и онлайн-обзоры, чтобы выявлять потенциальные проблемы и активно их решать. В сфере обслуживания клиентов анализ настроений можно использовать для классификации отзывов клиентов и определения приоритетов ответов в зависимости от уровня срочности. Понимая настроения клиентов, отделы продаж могут адаптировать свой подход и обмен сообщениями для решения проблем клиентов и повышения общей удовлетворенности.

Аналитика продаж и прогнозирование:

Торговые представители, утопающие в данных, кажутся устаревшими. ИИ помогает создавать точные прогнозы, начиная от создания точных прогнозов и заканчивая обновлениями в режиме реального времени об эффективности продаж. Это позволяет отделам продаж быстро реагировать на изменения на рынке или в поведении клиентов и выявлять возможности продаж. Выявление закономерностей и тенденций в данных может помочь понять динамику рынка, которая может быть незаметна человеческому глазу. Автоматизация процесса прогнозирования особенно ценна в сфере продаж, где необходимо фильтровать множество данных, включая демографические данные клиентов, данные о продажах, рыночные тенденции и многое другое.

ИИ также может помочь выявить аномалии в данных, такие как клиенты, которым грозит отток, и с учетом сегодняшнего акцента на удержание клиентов это считается одним из наиболее ценных применений ИИ. Такие платформы, как Gong.io, позволяют быстро выявлять законные риски в вашей воронке, отслеживать стратегические инициативы, а также превращать ежедневные задачи в автоматический оперативный список ходов для заключения сделок, на которые вы можете действовать.

Оставаться впереди конкурентов

Несмотря на то, что ИИ обладает огромным потенциалом для преобразования бизнеса, все еще существуют препятствия для его внедрения. Затраты, связанные с внедрением технологий на основе искусственного интеллекта, отсутствием понимания или опыта, а также проблемы с данными, являются одними из наиболее распространенных проблем, о которых наши клиенты говорят нашим экспертам.

Но эти проблемы не обязательно означают, что двери ИИ для них закрыты. Аутсорсинг — это одно из лучших решений, позволяющее по-прежнему использовать возможности инструментов ИИ в вашем цикле продаж, а также способ протестировать инновационные технологии, имея при этом уверенность в экспериментах в безопасной среде данных и нормативно-правовой базы. В MarketStar мы работаем и понимаем отрасль, последние тенденции и инструменты. На самом деле, мы активно работаем над поиском лучших решений для обеспечения прибыльного дохода для наших клиентов. Удерживать лидирующие позиции без использования автоматизации или искусственного интеллекта с каждым годом становится все сложнее, но привлечение аутсорсера, использующего новейшие технологии, становится все более доступным и проверенным рецептом роста.