सामग्री
- कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (एएनएन)
- डीप लर्निंग अल्गोरिदम
- कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
- मशीन-लर्निंग बॉट्स आणि सेल्स ऑटोमेशन प्लॅटफॉर्म
- ग्राहकांना अनुभवी माणसांना मदत करणे
- निष्कर्ष
स्रोत: किरील मकारोव / ड्रीमस्टाइम
टेकवे:
एआय आधीच विक्रीमध्ये व्यवसायांना मदत करत आहे, परंतु विक्री आणि ग्राहक सेवेच्या जगात तो आणखी एक महत्त्वाचा खेळाडू होण्यासाठी तयार आहे.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआय) विक्रीच्या आधी, दरम्यान आणि नंतर विक्रीच्या परिस्थितीमध्ये एक प्रमुख खेळाडू होत आहे. बुद्धिमान, मशीन-लर्निंग बॉट्सद्वारे प्रक्रिया पूर्णपणे स्वयंचलित करण्यासाठी, कोणताही मनुष्य कधीही विश्लेषित करू शकत नाही अशा मोठ्या डेटाच्या माध्यमाने, एआय ब्रांडच्या विपणन प्रयत्नांना चालना देण्यासाठी आधीच गंभीर आहे.
विक्री प्रक्रिया स्वयंचलित करण्यासाठी संगणक-आधारित सोल्यूशन्सची ओळख अजूनही "एआय क्रांती" म्हणून ओळखली जाते, परंतु तरीही ते पहिले पाऊल उचलत आहेत. तथापि, आम्ही इतके दूर नाही जिथे स्वत: ची व्यवस्थापन स्क्रिप्टेड सिस्टम पूर्णपणे मानवी बुद्धिमत्ता म्हणून बदलली जाईल. गूगल ट्रान्सलेशन आता मानवी भाषा समजण्यास कितपत सक्षम आहे यावर एक नजर टाका किंवा लक्ष्यित जाहिराती आमच्या शोधांवर कशी अडचण ठेवतात जसे एखाद्या लपलेल्या “एखाद्याला” आहे ज्याला खरोखरच आमचा अभिरुची माहित आहे.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता भविष्यात विक्री उद्योग बदलण्यासाठी निश्चितपणे बांधील आहे, परंतु ते आधीपासूनच अत्यंत महत्त्वपूर्ण मार्गाने त्यावर परिणाम करीत आहे. (एआय बद्दल अधिक जाणून घेऊ इच्छिता? मग मी एआय बद्दल शिकणे कसे सुरू करावे? पहा.)
कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (एएनएन)
कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (एएनएन) हे सस्तन प्राण्यांचे मेंदूचे कृत्रिम पुनरुत्पादन आहे: एकमेकांशी जोडलेले प्रोसेसरचे मोठे नेटवर्क जे समांतर कार्य करते. मानवी न्यूरॉन्सच्या अधिक सरलीकृत आवृत्तीप्रमाणेच, या संगणकीय युनिट्स माहितीवर प्रक्रिया करतात, अनुभवातून शिकतात आणि नमुने ओळखतात. जीवशास्त्रविषयक इंटरफेसप्रमाणे अनुकूल करण्याची क्षमता आणि क्षमता यांच्यात कमतरता असूनही एएनएन ही नवीन सिस्टम निर्णय घेण्यास सक्षम असलेली यंत्रणा तयार करण्यासाठी यापूर्वी निराकरण केलेली उदाहरणे घेऊ शकतात.
एएनएनचा पारंपारिक उपयोग म्हणजे स्प्रेडशीटमध्ये संग्रहित ऐतिहासिक डेटाचे अचूक अंदाज आणि विक्री भविष्यवाणी करणे. एका छोट्या "प्रशिक्षण कालावधीनंतर" ज्या काळात तंत्रिका नेटवर्क ऐतिहासिक समस्या डेटा वापरुन शिकते ज्यामध्ये परिणाम ओळखले जातात, एआय नमुने ओळखण्यास आणि निराकरणे आणि अंदाज पुरवण्यास सक्षम आहे.
या क्षमतेबद्दल धन्यवाद, त्यांचा वापर विपणन संसाधनांचे कार्यक्षमतेने वाटप करण्यासाठी आणि कंपनीच्या जाहिरातीच्या प्रयत्नांना अनुकूलित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. विपणन खर्च आणि एकूण नफा यासारख्या मापदंडाच्या अधिकाराचा अर्थ लावून एएनएनचा वापर तुलनेने अरुंद फरकाने पुढील कालावधीच्या विक्रीचा अंदाज लावण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
डीप लर्निंग अल्गोरिदम
आमच्या कोणत्याही आवडीसाठी आम्ही ऑनलाइन शोध घेतल्यानंतर लवकरच, जवळपास संबंधित उत्पादनांसाठी बरीच जाहिराती सर्वत्र दिसू लागतात. स्वयंचलित जाहिरातींचे जग कायमचे बदलण्यासाठी डीप लर्निंग अल्गोरिदम आधीच मोठ्या डेटाद्वारे स्कॅन करण्यास सुरवात केली. Google च्या शोध इंजिनमध्ये अल्गोरिदमच्या रूपात मशीन ऑटोमेशनची एक विशिष्ट डिग्री नेहमीच समाविष्ट केली गेली होती, परंतु अलीकडेच सखोल शिक्षण सादर केले गेले आहे.
अत्यंत प्रगत मज्जातंतूंच्या जाळ्याद्वारे चालवलेले, ते स्पोकन स्मार्टफोन आज्ञापासून सोशल नेटवर्क फोटो आणि स्टेटस पर्यंतच्या माहितीचे आणि शोध इंजिन क्वेरींचे सतत विश्लेषण करतात. त्यांच्याकडे त्यांची स्वतःची “बुद्धिमत्ता” आहे आणि ते खूप वेगवान असल्याने आणि मानवांपेक्षा मोठ्या प्रमाणावर कार्य करू शकले आहेत, म्हणूनच ते या कार्यात आधीपासूनच आमची कामगिरी करण्यास सक्षम आहेत. त्यांची प्रशिक्षण प्रक्रिया कधीच संपत नाही, परंतु गेल्या काही वर्षांत ते आमच्या वागणुकीबद्दल इतके शिकू शकले आहेत की ते आता सरासरी वापरकर्त्याच्या जवळजवळ प्रत्येक चरणाची भविष्यवाणी करू शकतात.
कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
जेव्हा कोणालाही सॉफ्टवेअर गुणवत्तेची काळजी नसते तेव्हा आपण आपली प्रोग्रामिंग कौशल्ये सुधारू शकत नाही.
मशीन-लर्निंग बॉट्स आणि सेल्स ऑटोमेशन प्लॅटफॉर्म
उद्दीष्ट साध्य करण्याचा जलद आणि सर्वात प्रभावी मार्ग शोधण्यासाठी सर्व बॉट्स प्रोग्राम केलेले आहेत - या प्रकरणात विक्री प्रक्रिया स्वयंचलित करा. मशीन-लर्निंग बॉट्स त्यापलीकडे जातात आणि वेळेत ग्राहकांकडून डेटा आणि माहिती एकत्रित करून त्यांची प्रक्रिया ऑप्टिमाइझ करणे शिकतात. परंतु प्रत्येक एआयसमोर सर्वात मोठे आव्हान आहे ते म्हणजे अल्गोरिदम प्रशिक्षित करण्यासाठी आवश्यक डेटा गोळा करणे. आणि Google सारख्या वापरकर्ता डेटाच्या व्यावहारिकरित्या अंतहीन प्रमाणात व्यवहार करणार्या दिग्गजांसाठी आणि कदाचित ही समस्या असू शकत नाही, छोट्या कंपन्यांसाठी नक्कीच आहे.
तथापि, टेस्लाने स्वत: ची ड्रायव्हिंग कार शर्यतीत (शापित हेतूने) Google ला पराभूत केले त्याप्रमाणे, ग्रोबॉट्स सारख्या काही महत्वाकांक्षी आणि संसाधनात्मक नवीन उद्योजकांनी दर्शविले की अगदी स्टार्ट-अपमध्ये समान पातळीवर स्पर्धा करण्याची शक्ती असू शकते. महिन्याच्या तुलनेत 10 टक्के वाढीसह, हा तुलनेने नवीन व्यवसाय पूर्णपणे स्वयंचलित प्लॅटफॉर्मसह आउटबाउंड विक्री परिस्थिती बदलत आहे जो कंपन्या आणि लोकांबद्दल डेटा शोधण्यासाठी दररोज लाखो वेबसाइटचे विश्लेषण करण्यास सक्षम आहे.
एआय-नियंत्रित बॉट्स सहजपणे कोट्यावधी ग्राहकांपर्यंत पोहोचू शकतात, संपर्क साधण्यासाठी योग्य शोधू शकतात, पाठपुरावा लिहा आणि संपूर्ण विक्री अनुक्रम स्वयंचलित करू शकता. या स्मार्ट सोल्यूशन्ससह त्यांचे विपणन खर्च कमी करून, अगदी लहान आणि मध्यम आकाराचे व्यवसाय (एसएमबी) आता मोठ्या खेळाडूंसह आणि त्यांच्या प्रचंड बजेटसह स्पर्धा करू शकतात. सेल्सफोर्स एकत्रीकरण आणि स्मार्ट डुप्लिकेशन फंक्शन्स-पेक्षा कमी कंपन्यांना त्यांचे वर्कलोड 90 टक्क्यांपर्यंत कमी करण्याची आणि मौल्यवान संसाधने तसेच कर्मचार्‍यांचा वेळ वाचविण्यास अनुमती देते.
ग्राहकांना अनुभवी माणसांना मदत करणे
वापरकर्ता प्रतिबद्धता आणि ग्राहक अनुभव विक्री-नंतरच्या प्रक्रियेची गंभीर बाजू आहेत. विद्यमान ग्राहक त्यांच्या निष्ठा आणि संदर्भांमुळे नवीनपेक्षा अधिक मूल्यवान आहेत. तथापि, ग्राहकांना मदत करताना किंवा नवीन संधी मिळवताना दोन्हीपैकी जवळजवळ निम्मे विक्री ग्राहक ग्राहकांचे दुखणे व समस्या समजू शकत नाहीत. त्यांच्याकडे त्यांच्या समस्या सोडवण्याचा आत्मविश्वास उरतो, ज्यामुळे ते चुकीच्या आणि गैरसमजांमुळे क्लायंटबरोबरचे संबंध बिघडू शकतात.
हुशार लीड जनरेशन प्रक्रिया साध्य करण्यासाठी, एआय केवळ मानवांना अनेक प्रकारे मदत करू शकते. एआय कमकुवत स्थळे ओळखण्यासाठी आणि सर्वसमावेशक, अधिक कार्यक्षम प्रिस्क्रिप्टिव्ह विक्री दृष्टिकोन तयार करण्यासाठी विक्री प्रक्रियेच्या सर्व डेटा पॉइंट्सचे विश्लेषण करू शकते.विक्री शक्ती कार्यसंघांना मदत करण्यासाठी एखाद्या विशिष्ट प्रॉस्पेक्टला कॉल करण्यासाठी योग्य वेळ किंवा दिवस, तसेच त्या व्यक्तीच्या आवडी, गरजा आणि गरजा निश्चित करण्यासाठी हे सर्व उपलब्ध ग्राहक डेटा शोधू शकेल. एक प्रस्थापित प्रक्रिया विक्रेत्यांचा आत्मविश्वास वाढवते आणि करार बंद करण्याची शक्यता वाढवते.
मशीन-लर्निंग इंजिन मानवी ग्राहक सेवा एजंट्सला मदत करुन कदाचित त्या ग्राहकाला सर्वोत्तम सेवा कोण देईल हे ठरवून करू शकेल. याव्यतिरिक्त, एआय-सहाय्यक भाषण ओळख महत्वपूर्ण सेवा वर्धनास चालना देणारे कीवर्ड स्पॉट करण्यास मदत करू शकते, जसे की “पर्यवेक्षक” शब्दाचा उल्लेख केल्यावर कॉलला सहाय्य करण्यासाठी व्यवस्थापकाला सतर्क करणे. (नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेमुळे व्यवसायातील अंतर्दृष्टी कशी सुधारित होऊ शकते याबद्दल भाषण ओळखण्याबद्दल अधिक जाणून घ्या.)
नुकत्याच झालेल्या संशोधनानुसार, 70 टक्के लोक असा दावा करतात की जर त्यांच्या ग्राहक सेवेची प्रतिष्ठा चांगली असेल तर ते एखाद्या ब्रँडसाठी अधिक पैसे देण्यास तयार असतील. त्यानंतर काहीच आश्चर्य नाही की, अलीकडील अंदाजानुसार, पाच वर्षांत, एआय ग्राहक संबंधांचे 85 टक्के व्यवस्थापन करेल.
निष्कर्ष
सुधारित विपणन ऑटोमेशन अधिक स्केलिंग, चांगले निकाल आणि कमी खर्चाकडे नेतो. स्वयंपूर्ण मशीन्सद्वारे अव्यावसायिक कार्ये आधीपासूनच हाताळली जात आहेत आणि नवीन एआय लोकांच्या कामकाजाची सुविधा देऊन दररोज मानवी श्रमशक्तीला पाठिंबा देतात.
जरी भविष्यात काही कर्मचार्‍यांच्या रोबोटवरील नोकर्‍या गमावल्या पाहिजेत, परंतु एआय-ऑगस्ट केलेली विक्री प्रक्रिया आपल्या समाजात थोडी अधिक चांगली आणि समान होण्यास मदत करेल. खरं तर, शेकडो कर्मचारी घेण्यास परवडणारे नसलेले एसएमबीदेखील मोठ्या कंपन्यांशी स्पर्धा करू शकतात.
तथापि, या कथित क्रांतीचे अंतिम लाभार्थी निःसंशयपणे ग्राहक होतील, जे खूपच नितळ आणि अधिक बारीकसारीक खरेदीचा अनुभव घेतील.