Yapay Zeka Çağında Satış

Yapay zeka araçlarının satışlardaki yükselişinin sektörde devrim yaratma potansiyeline sahip olduğuna şüphe yok. Ve sevsek de sevmesek de yapay zeka bir süre burada kalacak. Bu gösteriyor ki yüksek performans gösteren satış organizasyonlarının çoğunluğu (%57) teknolojiyi iç süreçleri ve müşteri deneyimini iyileştirmek için kullanıyor ve Salesforce'un "Durum" Raporu'nu incelemek bu sayının artmakta olduğunu kanıtlıyor.

Yapay zekanın satış sektörünü dönüştürme yeteneği çok geniştir ve benimsenmesi yalnızca artacaktır. İşletmeler daha fazla veri odaklı ve müşteri odaklı hale geldikçe, müşteri verilerini gerçek zamanlı olarak yönetmek ve analiz etmek için yapay zeka araçlarına olan ihtiyaçta bir artış var. Ve yapay zeka yazılımı pazarının 2025 yılına kadar 37 milyar dolara ulaşması beklenirken, satış sektörünün bu büyümenin ana itici gücü olacağına hiç şüphe yok. Bununla birlikte, yapay zekanın potansiyeli şimdiye kadar gördüklerimizin çok ötesine uzanıyor. Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, karmaşık tahmine dayalı satış analitiğinden daha gelişmiş otomatikleştirilmiş müşteri hizmetlerine kadar daha da yenilikçi uygulamaların ortaya çıktığını görmeyi bekleyebiliriz. Bugün, Open.ai'nin Chat GTP'sinin saniyeler içinde sayfa uzunluğunda metin yazması ve OKB'yi tedavi etmek için ilaç molekülleri icat eden algoritmalar ile, yapay zeka yetenekleri dizisi sonsuz görünüyor ve yapay zekadan yararlanma fırsatları da öyle.

Farkları Anlamak: Otomasyon, Yapay Zeka, Derin Öğrenme, Makine Öğrenimi ve Nötr Ağ

Tüm kavramlar arasındaki çizgi bulanık görünür ve hepsi birbiriyle ilişkili olmasına rağmen aralarında büyük farklılıklar vardır. Farklı teknolojileri daha iyi anlamak, AI kullanımı söz konusu olduğunda daha bilinçli kararlar vermemizi sağlar.

Otomasyon, aksi takdirde insanlar tarafından gerçekleştirilecek görevleri gerçekleştirmek için teknolojinin kullanılması anlamına gelir. Bu, veri girişi, kişiselleştirme gibi önceden programlanmış kuralları izleyen basit ve tekrarlayan görevleri veya üretim ve lojistik gibi daha karmaşık görevleri içerebilir. Otomasyonun çoğu, verileri basitçe hareket ettiren geleneksel yazılımları kullanırken yapay zekanın bu verileri anlama yeteneği vardır.

Öte yandan Yapay Zeka (AI) , özellikle makinelerin tarihsel verilerden öğrenme ve görsel algı, konuşma tanıma, karar verme ve dil çevirisi gibi insan yeteneklerini taklit edecek veya ötesine geçecek görevleri gerçekleştirme yeteneğini ifade eder. AI, verileri işlemek ve analiz etmek, ondan öğrenmek ve tahminler veya kararlar almak için makine öğrenimi algoritmalarını, istatistiksel modelleri ve sinir ağlarını kullanır.

Makine Öğrenimi (ML), içgörüleri otomatik olarak öğrenen, verilerden kalıpları tanıyan ve bu öğrenmeyi karar vermek için uygulayan yapay zekanın alt kategorilerinden biridir. Sistemlere, programlanmadan öğrenme yeteneği verir ve verilerden öğrenerek belirli bir görevde performansı iyileştirmeyi sağlamak için istatistiksel teknikleri kullanmaya odaklanır. Makine öğrenimi, görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme, dolandırıcılık tespiti ve tıbbi teşhis dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalarda kullanılır.

Derin Öğrenme (DL), birçok AI uygulamasını ve hizmetini çalıştıran özel bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Daha sonra bilgiye dönüştürülen kalıpları ve eğilimleri anlayarak birden fazla model oluşturmak için verilerden çıkartır ve öğrenir. İnsan beyninin işlevlerinden ilham almasına rağmen, verileri son derece soyut seviyelerde analiz ederek zaten insan yeteneklerini aşıyor. DL algoritmaları, Alexa ve Siri'den arabalardaki şerit yardımında nesne algılamaya kadar günlük hayatımızda kullanılmaktadır.

Sinir Ağı, yapay zekada çok önemli bir rol oynar. Her yıl %40 oranında büyüyen bu algoritmanın 2025 yılına kadar 163 trilyon gigabayta ulaşması bekleniyor ve insan beyninin çalışma şeklini taklit edecek şekilde tasarlandı. Yapay nöron katmanlarından oluşur ve algoritmasındaki değerlere dayalı bir tahmin girer. Sinir ağı, birkaç düğüm katmanından oluşan bir algoritma iken, DL, birden çok sinir ağı katmanından oluşan bir tekniktir.

Hem makine öğrenimi hem de yapay zeka, doğru kullanılırsa birçok sektörde son derece faydalı olabilir. İnsan beyni ile yapay zeka arasındaki işbirliği, onları doğru ve eksiksiz verilerle besleyerek ve bunları ne zaman ve nasıl kullanacaklarını bilerek dikkate değer sonuçlar elde etme potansiyeline sahiptir.

AI Satışta Nasıl Bir Rol Oynar?  

Şu anda yapay zeka, satış döngüsü boyunca her adıma dahil edilebilir. Bununla birlikte, yeteneklerine rağmen, insan girdisini tamamen dışlamaz ve asla dışlamayabilir, bunun yerine çalışma şeklimizi değiştirir. Yinelenen görevleri otomatikleştirerek ve büyük miktarda veriyi analiz ederek yapay zeka, satış temsilcilerinin daha verimli çalışmasına yardımcı olurken aynı zamanda daha bilinçli kararlar almalarına yardımcı olabilecek değerli içgörüler sağlayabilir.

Yapay zeka destekli sohbet robotları, satış sürecini düzene sokarak müşterilerin sorgularıyla ilgilenirken satış temsilcilerinin ilişki kurma ve anlaşmaları kapatma gibi daha üst düzey görevlere odaklanmalarını sağlar. AI, müşteri davranışındaki kalıpları ve eğilimleri belirleyerek, satış kuruluşlarının müşteri ihtiyaçlarını ve tercihlerini tahmin etmesine yardımcı olarak yaklaşımlarını uyarlamalarına ve daha kişiselleştirilmiş hizmet sunmalarına olanak tanır.

Yapay zekanın üretkenliği nasıl artırabileceğine, karar vermeyi nasıl iyileştirebileceğine ve gelir artışını nasıl sağlayabileceğine dair birkaç örneği burada bulabilirsiniz:

Müşteri adayı oluşturma ve kalifikasyon:

Kurşun üretimi, özellikle B2B ekosisteminde karmaşıktır. Potansiyel müşteri yaratma ve araştırma tek başına bir B2B satış temsilcisinin zamanının yaklaşık %21'ini ve çoğu pazarlamacının bütçesinin en az yarısını tüketir. En iyi çabalara rağmen, olası satışların yaklaşık %79'u asla dönüşüm sağlamaz . Demand Gen AI çözümlerinin başarılı olması şaşırtıcı değil ve müşteri adayı oluşturma süreçlerini kolaylaştıran platformların sayısında bir artış görüyoruz. Örneğin, 6sense'in birincil odak noktalarından biri tahmine dayalı analitik üzerinedir - potansiyel alıcılardan ilgili verileri toplamak, karar verici davranışını haritalamak, amacı ortaya çıkarmak ve pazardaki hesapları tahmin etmek. Bu, satış ekiplerinin çabalarını büyük olasılıkla dönüşecek müşteri adaylarına koymasına olanak tanıyarak tahminde bulunmayı ortadan kaldırır.

Müşteri Etkileşimi:

Kişiselleştirme: AI kişiselleştirme, basit otomasyonun yapabileceklerinin ötesine geçer. Bugün yapay zeka, CDP (Müşteri Veri Platformu) ile birleştiğinde, hedef kitlenizin dilini konuşabilir ve satış temsilcilerinin özelleştirilmiş bir deneyim sağlamak için davranışları ve tercihleriyle ilgili verileri kullanarak her bir müşteriye yaklaşımlarını uyarlamalarına yardımcı olabilir. Bu veriler daha sonra her bir müşteri için kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmak, satış sunumunu ve mesajları onların özel ihtiyaçlarına ve ilgi alanlarına uyacak şekilde uyarlamak için kullanılabilir.

Nytro.ai gibi çözümler, müşteri temsilcilerinin demo satış konuşması kayıtlarını değerlendirmek ve analiz etmek için yapay zekayı kullanır. Birden fazla makine öğrenimi tekniği kullanan platform, bir temsilcinin satış konuşması performansını hızlı bir şekilde belirleyebilir.

Chatbot'lar, Sesli Asistanlar, Randevu Planlayıcılar: Günümüzün chatbot'ları, chatbot'ların (chatterbot'lar) ilk kez 1966'da tanıtılmasından bu yana çok yol kat etti, hatta birkaç yıl öncesinden hatırladığımız sohbet robotları. Günümüzde kullanılan doğal dil işleme (NLP), sohbet robotlarının ve sesli asistanların karmaşık mesajları anlamasını, yorumlamasını ve doğru yanıt vermesini sağlar. Satış temsilcilerine ve müşteri hizmetleri temsilcilerine zaman kazandıran ana avantajlardan birinin yanı sıra, müşteri katılımını artırırken yanıt süresini de büyük ölçüde iyileştirirler.

Conversica'ya göre "İletişim kurulacak kişilerin %34'ü basit soruların yanıtlarını bulamıyor, bu nedenle bir sohbet robotuna yöneliyorlar, ancak kullanıcıların %87'si komut dosyası içeren sohbet robotlarından memnun değil." Üretken yapay zeka, komut dizili yanıtlardan uzak durur ve bunun yerine, yol boyunca verileri ve içgörüleri toplarken dinamik katılım yoluyla özgün bir deneyim sunar.

Duygu analizi: Pazarlamada, duyarlılık analizi (veya görüş madenciliği), izleyicilerin bir marka, ürün veya hizmet hakkındaki algılarını ölçmek için bir sosyal dinleme biçimi olarak kullanılır. Potansiyel sorunları belirlemek ve bunları proaktif olarak ele almak için sosyal medya kanallarını ve çevrimiçi incelemeleri izler. Müşteri hizmetlerinde, müşteri geri bildirimlerini kategorize etmek ve aciliyet düzeyine göre yanıtları önceliklendirmek için duyarlılık analizi kullanılabilir. Satış ekipleri, müşteri duyarlılığını anlayarak, yaklaşımlarını ve mesajlarını müşteri endişelerini ele alacak ve genel memnuniyeti artıracak şekilde uyarlayabilir.

Satış Analitiği ve Tahmini:

Veriler içinde boğulan satış temsilcileri modası geçmiş gibi görünüyor. AI, doğru tahminler oluşturmaktan satış performansıyla ilgili gerçek zamanlı güncellemelere kadar kesin tahmin oluşturmaya yardımcı olur. Bu, satış ekiplerinin pazardaki veya müşteri davranışındaki değişikliklere hızla tepki vermesini ve satış fırsatlarını fark etmesini sağlar. Verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek, insan gözünün göremediği pazar dinamiklerine ilişkin içgörüleri ortaya çıkarabilir. Tahmin sürecini otomatikleştirmek, müşteri demografisi, satış rakamları, pazar eğilimleri ve daha fazlası dahil olmak üzere filtrelenecek çok sayıda verinin olduğu satış sektöründe özellikle değerlidir.

Yapay zeka ayrıca, müşteri kaybetme riskiyle karşı karşıya olan müşteriler gibi verilerdeki anormalliklerin belirlenmesine de yardımcı olabilir ve günümüzün müşteriyi elde tutma vurgusuyla bu, yapay zekanın en değerli kullanımlarından biri olarak kabul edilir. Gong.io gibi platformlar, boru hattınızdaki meşru risklerin hızlı bir şekilde tanımlanmasına, stratejik girişimlerin izlenmesine ve ayrıca günlük görevleri, üzerinde işlem yapabileceğiniz anlaşma kazandıran hareketlerin otomatik bir canlı listesine dönüştürmeye olanak tanır.

Rekabette Önde Kalmak

AI, işletmeleri dönüştürmek için muazzam bir potansiyele sahip olsa da, benimsenmesinin önündeki engeller hala var. Yapay zeka tabanlı teknolojilerin uygulanmasıyla ilgili maliyetler, anlayış veya uzmanlık eksikliği ve veri zorlukları, müşterilerimizin uzmanlarımıza bahsettiği en yaygın endişeler arasındadır.

Ancak bu zorluklar, yapay zeka kapılarının onlara kapalı olduğu anlamına gelmez. Dış kaynak kullanımı, satış döngünüzde yapay zeka araçlarının gücünü kullanmaya devam etmenin en iyi çözümlerinden biridir ve güvenli bir veri ve düzenleyici ortamda deneme yapma güvenine sahipken yenilikçi teknolojileri test etmenin bir yoludur. MarketStar'da sektör, en son trendler ve araçlarla çalışır ve bunları anlarız. Aslında, müşterilerimiz için karlı gelir sağlamak için en iyi çözümleri bulmak için aktif olarak çalışıyoruz. Otomasyon veya yapay zeka kullanılmadan lider konumunu sürdürmek her yıl daha da zorlaşıyor, ancak en son teknolojiyi kullanan bir taşerondan yararlanmak daha erişilebilir ve büyüme için kanıtlanmış bir reçete haline geliyor.