NộI Dung
- Mạng nơ ron nhân tạo (ANN)
- Thuật toán học sâu
- Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
- Bots Machine-Learning và nền tảng tự động hóa bán hàng
- Hỗ trợ con người trải nghiệm khách hàng
- Phần kết luận
Nguồn: Kirill Makarov / Dreamstime
Lấy đi:
AI đã hỗ trợ các doanh nghiệp bán hàng, nhưng sẵn sàng trở thành một người chơi thậm chí quan trọng hơn trong thế giới bán hàng và dịch vụ khách hàng.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một nhân tố chính trong kịch bản bán hàng, trước, trong và sau khi việc bán hàng được thực hiện. Từ việc tìm kiếm thông qua dữ liệu lớn mà không ai có thể phân tích được, đến tự động hóa hoàn toàn quy trình thông qua các bot thông minh, máy học, AI đã rất quan trọng để thúc đẩy các nỗ lực tiếp thị của một thương hiệu.
Thường được gọi là cuộc cách mạng AI AI, việc giới thiệu các giải pháp dựa trên máy tính để tự động hóa quy trình bán hàng vẫn đang thực hiện những bước đầu tiên. Tuy nhiên, chúng tôi không xa một thế giới nơi các hệ thống kịch bản tự quản lý sẽ trở thành một trí thông minh thay thế con người hoàn toàn. Chỉ cần xem Google Dịch hiện có thể hiểu ngôn ngữ của con người tốt như thế nào hoặc làm thế nào các quảng cáo được nhắm mục tiêu ám ảnh các tìm kiếm của chúng tôi như ở đó, một người ẩn giấu một người nào đó thực sự biết thị hiếu của chúng tôi.
Trí tuệ nhân tạo chắc chắn sẽ thay đổi ngành công nghiệp bán hàng trong tương lai, nhưng nó đã tác động đến nó theo những cách rất quan trọng. (Muốn tìm hiểu thêm về AI? Sau đó hãy xem Làm thế nào tôi nên bắt đầu tìm hiểu về AI?)
Mạng nơ ron nhân tạo (ANN)
Mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN) là sự tái tạo tổng hợp của bộ não động vật có vú: một mạng lưới lớn các bộ xử lý kết nối hoạt động song song. Giống như một phiên bản đơn giản hơn của các tế bào thần kinh của con người, các đơn vị điện toán này xử lý thông tin, học hỏi kinh nghiệm và xác định các mẫu. Mặc dù chúng thiếu tính linh hoạt và khả năng thích ứng như giao diện sinh học, ANN có thể lấy các ví dụ đã được giải quyết trước đó để xây dựng một hệ thống có thể đưa ra quyết định mới.
Một trong những cách sử dụng truyền thống của ANN là phân tích dữ liệu lịch sử được thu thập trong bảng tính để đưa ra dự đoán và dự báo doanh số khá chính xác. Sau một thời gian đào tạo ngắn, trong đó mạng lưới thần kinh học sử dụng dữ liệu vấn đề lịch sử trong đó các kết quả được biết đến, AI có thể nhận ra các mẫu và cung cấp các giải pháp và ước tính.
Nhờ khả năng này, chúng có thể được sử dụng để phân bổ hiệu quả các nguồn lực tiếp thị và tối ưu hóa các nỗ lực quảng cáo của công ty. Bằng cách diễn giải rất nhiều thông số như chi phí tiếp thị và lợi nhuận gộp, ANN có thể được sử dụng để dự đoán doanh số của giai đoạn tiếp theo với sai số tương đối hẹp.
Thuật toán học sâu
Ngay sau khi chúng tôi tìm kiếm trực tuyến bất kỳ một trong những sở thích của mình, hàng tấn quảng cáo cho các sản phẩm liên quan chặt chẽ bắt đầu xuất hiện ở mọi nơi. Các thuật toán học sâu đã bắt đầu quét qua dữ liệu lớn để thay đổi mãi mãi thế giới quảng cáo tự động. Công cụ tìm kiếm Google Google luôn bao gồm một mức độ tự động hóa máy nhất định dưới dạng thuật toán, nhưng chỉ gần đây, những người học sâu mới được giới thiệu.
Được thúc đẩy bởi mạng lưới thần kinh rất tiên tiến, họ liên tục phân tích thông tin từ các lệnh trên điện thoại thông minh cho đến ảnh và trạng thái của mạng xã hội và rõ ràng là các truy vấn của công cụ tìm kiếm. Chúng sở hữu trí thông minh, riêng của chúng và vì chúng nhanh hơn rất nhiều và có thể hoạt động ở quy mô lớn hơn nhiều so với con người, chúng đã có thể vượt trội chúng ta trong nhiệm vụ này. Quá trình đào tạo của họ không bao giờ kết thúc, nhưng trong vài năm qua, họ đã có thể tìm hiểu rất nhiều về các hành vi của chúng tôi mà giờ đây họ có thể dự đoán gần như mọi bước của người dùng trung bình.
Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
Bạn không thể cải thiện kỹ năng lập trình của mình khi không ai quan tâm đến chất lượng phần mềm.
Bots Machine-Learning và nền tảng tự động hóa bán hàng
Tất cả các bot được lập trình để tìm ra cách nhanh nhất, hiệu quả nhất để đạt được mục tiêu - trong trường hợp này, tự động hóa quy trình bán hàng. Các bot học máy vượt xa điều đó, và, theo thời gian, học cách tối ưu hóa quy trình của chúng bằng cách thu thập dữ liệu và thông tin từ khách hàng. Nhưng thách thức lớn nhất mà mọi AI phải đối mặt là thu thập dữ liệu cần thiết để huấn luyện các thuật toán. Và trong khi đối với những người khổng lồ xử lý lượng dữ liệu người dùng thực tế vô tận, như Google và, điều này có thể không phải là vấn đề, đối với các công ty nhỏ hơn thì chắc chắn là như vậy.
Tuy nhiên, giống như Tesla đánh bại Google trong cuộc đua xe tự lái (ý định chơi chữ), một số doanh nghiệp mới đầy tham vọng và tháo vát như Growbots cho thấy các công ty khởi nghiệp thậm chí có thể có sức mạnh để cạnh tranh ở cùng cấp độ. Với mức tăng trưởng 10% so với tháng trước, doanh nghiệp tương đối mới này đang thay đổi kịch bản bán hàng ra bên ngoài với nền tảng hoàn toàn tự động, có thể phân tích hàng triệu trang web mỗi ngày để trích xuất dữ liệu về các công ty và mọi người.
Các bot do AI kiểm soát có thể dễ dàng tiếp cận hàng triệu khách hàng, tìm đúng người để liên hệ, viết tiếp theo và tự động hóa toàn bộ chuỗi bán hàng. Bằng cách giảm thiểu chi phí tiếp thị của họ với các giải pháp thông minh này, ngay cả các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMB) giờ đây có thể cạnh tranh với những người chơi lớn và ngân sách khổng lồ của họ. Tích hợp lực lượng bán hàng và các chức năng chống trùng lặp thông minh cho phép các công ty nhỏ hơn giảm tới 90% khối lượng công việc của họ và tiết kiệm tài nguyên quý giá cũng như thời gian của nhân viên.
Hỗ trợ con người trải nghiệm khách hàng
Sự tham gia của người dùng và trải nghiệm khách hàng là các khía cạnh quan trọng của quá trình sau bán hàng. Khách hàng hiện tại có giá trị hơn so với khách hàng mới vì lòng trung thành và giới thiệu của họ. Tuy nhiên, cả khi hỗ trợ khách hàng hoặc đảm bảo triển vọng mới, gần một nửa nhân viên bán hàng không thể hiểu được nỗi đau và vấn đề của khách hàng. Họ thiếu tự tin để phát hiện ra các vấn đề của họ, dẫn đến sự nhầm lẫn và hiểu lầm mà cuối cùng khiến họ làm hỏng mối quan hệ với khách hàng.
Để đạt được một quy trình tạo ra thông minh hơn, AI có thể đơn giản hỗ trợ con người theo nhiều cách. AI có thể phân tích tất cả các điểm dữ liệu của một quy trình bán hàng để xác định các điểm yếu và tạo ra một phương pháp bán hàng theo quy định toàn diện, hiệu quả hơn.Nó có thể đào sâu vào tất cả dữ liệu khách hàng có sẵn để xác định thời gian hoặc ngày thích hợp để gọi một khách hàng tiềm năng nhất định, cũng như lợi ích, mong muốn và nhu cầu của người đó, để hỗ trợ các nhóm lực lượng bán hàng. Một quy trình được thiết lập tốt sẽ thúc đẩy người bán niềm tin và tăng cơ hội chốt giao dịch.
Các công cụ học máy có thể giúp các đại lý dịch vụ khách hàng của con người bằng cách xác định ai sẽ phục vụ khách hàng đó tốt nhất. Ngoài ra, nhận dạng giọng nói được hỗ trợ bởi AI có thể giúp phát hiện các từ khóa kích hoạt các cải tiến dịch vụ quan trọng, như cảnh báo cho người quản lý để hỗ trợ cuộc gọi khi đề cập đến từ giám sát viên. (Tìm hiểu thêm về nhận dạng giọng nói trong Cách xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể cải thiện hiểu biết kinh doanh.)
Theo nghiên cứu gần đây, 70 phần trăm mọi người tuyên bố rằng họ sẽ sẵn sàng trả nhiều tiền hơn cho một thương hiệu nếu danh tiếng dịch vụ khách hàng của họ đủ tốt. Không có gì ngạc nhiên khi theo dự báo gần đây, trong vòng năm năm, AI sẽ quản lý 85% quan hệ khách hàng.
Phần kết luận
Tự động hóa tiếp thị được cải thiện đang dẫn đến quy mô lớn hơn, kết quả tốt hơn và giảm chi phí. Các nhiệm vụ không thực tế đã được xử lý bởi các máy tự cung cấp và các AI mới hơn hỗ trợ lực lượng lao động của con người mỗi ngày bằng cách tạo điều kiện cho các hoạt động của họ.
Mặc dù trong tương lai một vài nhân viên chắc chắn sẽ mất việc đối với robot, quy trình bán hàng tăng cường AI có thể giúp xã hội của chúng ta trở nên công bằng và bình đẳng hơn một chút. Trên thực tế, ngay cả SMB không đủ khả năng thuê hàng trăm nhân viên sau đó cũng có thể cạnh tranh với các tập đoàn lớn hơn.
Tuy nhiên, những người hưởng lợi cuối cùng của cuộc cách mạng bị cáo buộc này chắc chắn sẽ là khách hàng, những người sẽ tận hưởng trải nghiệm mua hàng mượt mà hơn và phù hợp hơn.