人工知能が販売業界に革命をもたらす方法

コンテンツ

人工ニューラルネットワーク（ANN）
深層学習アルゴリズム
バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
機械学習ボットと販売自動化プラットフォーム
カスタマーエクスペリエンスで人間を支援
結論

出典：Kirill Makarov / Dreamstime

取り除く：

AIはすでに企業の販売を支援していますが、販売および顧客サービスの世界でさらに重要なプレーヤーになる準備ができています。

人工知能（AI）は、販売が行われる前、間、後に販売シナリオの主要なプレーヤーになりつつあります。人間が分析できないビッグデータの清掃から、インテリジェントな機械学習ボットによるプロセスの完全自動化まで、AIはブランドのマーケティング活動を強化するためにすでに重要です。

多くの場合、「AI革命」と呼ばれますが、販売プロセスを自動化するコンピューターベースのソリューションの導入は、まだ最初の一歩を踏み出しています。ただし、自己管理スクリプトシステムが完全に人間の知能に代わる世界からそう遠くはありません。 Google翻訳が人間の言語をどの程度理解できるようになったか、ターゲットを絞った広告が私たちの好みを本当に知っている隠れた「誰か」のように検索に悩まされ続ける方法をご覧ください。

人工知能は間違いなく将来の販売業界を変えることは間違いありませんが、すでに非常に重要な方法で影響を与えています。（AIについて詳しく知りたい場合は、AIについて学習を開始する方法を確認してください。）

人工ニューラルネットワーク（ANN）

人工ニューラルネットワーク（ANN）は、哺乳類の脳の合成複製です。並列に動作する相互接続されたプロセッサの大規模なネットワークです。はるかに単純化された人間のニューロンのように、これらのコンピューティングユニットは情報を処理し、経験から学び、パターンを識別します。生物学的インターフェースのように適応する柔軟性と能力に欠けていますが、ANNは以前に解決された例を使用して、新しい決定を下すことができるシステムを構築できます。

ANNの従来の用途の1つは、スプレッドシートで収集された履歴データを分析して、かなり正確な予測と販売予測を行うことです。結果がわかっている過去の問題データを使用してニューラルネットワークが学習する短い「トレーニング期間」の後、AIはパターンを認識し、ソリューションと推定を提供できます。

この機能により、マーケティングリソースを効率的に割り当て、企業の広告活動を最適化するために使用できます。マーケティングコストや粗利益などの多数のパラメーターを解釈することにより、ANNを使用して、比較的狭い誤差範囲で次期の売上を予測できます。

深層学習アルゴリズム

興味のあるものをオンラインで検索するとすぐに、密接に関連する製品の広告があらゆる場所に表示され始めます。ディープラーニングアルゴリズムは、ビッグデータのスキャンを既に開始し、自動広告の世界を永遠に変えました。 Googleの検索エンジンには常にアルゴリズムの形である程度の機械自動化が含まれていましたが、ディープラーニングが導入されたのはごく最近のことです。

非常に高度なニューラルネットによって駆動され、スマートフォンの音声コマンドからソーシャルネットワークの写真やステータス、そして明らかに検索エンジンのクエリに至るまで、常に情報を分析します。彼らは独自の「インテリジェンス」を備えており、人間よりもはるかに高速で大規模に行動できるため、このタスクですでに私たちよりも優れています。彼らのトレーニングプロセスは決して終わりませんが、ここ数年で彼らは私たちの行動について多くを学ぶことができ、平均的なユーザーのほぼすべてのステップを予測できるようになりました。

バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド

誰もソフトウェアの品質に関心がない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。

機械学習ボットと販売自動化プラットフォーム

すべてのボットは、目標を達成するための最も迅速で効果的な方法を見つけるようにプログラムされています。この場合、販売プロセスを自動化します。機械学習ボットはそれを超えて、やがて、顧客からデータと情報を収集してプロセスを最適化することを学びます。しかし、すべてのAIが直面しなければならない最大の課題は、アルゴリズムのトレーニングに必要なデータを収集することです。また、Googleやなどの実質的に無限の量のユーザーデータを扱う巨人にとっては、これは問題ではないかもしれませんが、中小企業にとっては間違いありません。

ただし、自動運転カーレースでテスラがGoogleを破ったように（意図的なしゃれ）、Growbotsのような意欲的で機知に富んだ新しい企業は、新興企業でさえ同じレベルで競争する力があることを示しました。毎月10％の成長率を誇るこの比較的新しいビジネスは、毎日何百万ものウェブサイトを分析して企業や人々に関するデータを抽出できる完全自動化プラットフォームにより、アウトバウンド販売シナリオを変えています。

AI制御のボットは、数百万の顧客に簡単にアクセスし、適切な顧客を見つけてフォローアップを作成し、販売シーケンス全体を自動化できます。これらのスマートソリューションでマーケティング費用を最小限に抑えることで、中小企業（SMB）でさえ、大企業や莫大な予算と競争できるようになりました。 Salesforceの統合とスマートな重複排除機能により、大企業よりも少ない企業でワークロードを最大90％削減し、貴重なリソースと従業員の時間を節約できます。

カスタマーエクスペリエンスで人間を支援

ユーザーエンゲージメントとカスタマーエクスペリエンスは、販売後プロセスの重要な側面です。既存のクライアントは、忠誠心と紹介があるため、新しいクライアントよりも価値があります。しかし、顧客を支援するときも、新しい見込み客を確保するときも、営業担当者のほぼ半数は顧客の痛みや問題を理解できません。彼らは自分たちの問題を明らかにする自信がなく、最終的に顧客との関係を台無しにする原因となる誤解や誤解を招きます。

よりスマートなリード生成プロセスを達成するために、AIはさまざまな方法で単に人間を支援できます。 AIは販売プロセスのすべてのデータポイントを分析して弱点を特定し、包括的で効率的な規範的な販売アプローチを作成する場合があります。営業チームを支援するために、利用可能なすべての顧客データを掘り下げて、特定の見込み客やその人の興味、要望、ニーズに電話をかけるのに適切な時間や日を決定します。十分に確立されたプロセスは、売り手の自信を高め、取引を成立させる可能性を高めます。

機械学習エンジンは、誰がその顧客に最もよくサービスを提供するかを決定することにより、人間の顧客サービスエージェントを支援する場合があります。さらに、AI支援の音声認識は、「監督者」という言葉が言及されたときに通話を支援するようマネージャーに警告するなど、重要なサービスの強化をトリガーするキーワードを見つけるのに役立ちます。（音声認識の詳細については、自然言語処理がビジネスの洞察を改善する方法をご覧ください。）

最近の調査によると、70％の人々は、顧客サービスの評判が十分であれば、ブランドにもっとお金を払ってもよいと主張しています。最近の予測によれば、AIが5年以内に顧客関係の85％を管理することは驚くことではありません。