Agile AI Sales Book Chapter 12 - Business Agility+AI

Úvod: Nástroje AI v prodeji a zákaznickém servisu - současnost a budoucnost

Umělá inteligence (AI) mění prodejní a zákaznické služby tím, že automatizuje rutinní úkoly, generuje prediktivní poznatky a zlepšuje zapojení zákazníků. Nástroje AI, jako jsou chatboti, prediktivní analytika a systémy pro řízení vztahů se zákazníky (CRM), pomáhají prodejním týmům pracovat efektivněji a zároveň zákazníkům poskytují vysoce personalizované služby. Tyto technologie se staly nezbytnými součástmi moderních prodejních strategií, které firmám umožňují plnit očekávání zákazníků a držet krok s rychle se vyvíjejícími tržními trendy.

S dalším rozvojem umělé inteligence budou budoucí inovace, jako je rozšířená realita (AR), virtuální realita (VR) a hlasoví asistenti, vnášet do prodejního procesu více pohlcujících a lidem podobných zážitků. AI již není okrajovým nástrojem, ale základní součástí optimalizace prodeje, která nabízí prediktivní modely, poznatky založené na datech a automatizované procesy, které zefektivňují interakce se zákazníky. V tomto blogu se ponoříme do šesti klíčových oblastí, které pomohou manažerům prodeje pochopit současné aplikace a budoucí trendy AI v prodeji a zákaznických službách, a zároveň vysvětlíme, jak tyto technologie integrovat do agilních obchodních postupů pro pružnější a efektivnější prodejní strategie.

ČÁST 1. Taxonomie umělé inteligence: Co potřebují vědět obchodní manažeři

Co je umělá inteligence?

Umělá inteligence je široký obor informatiky zaměřený na vytváření strojů schopných vykonávat úkoly, které obvykle vyžadují lidskou inteligenci. Umělá inteligence má širokou škálu aplikací, od jednoduché automatizace až po složité rozhodovací systémy. Manažerům prodeje může pochopení taxonomie AI - jejích kategorií a schopností - pomoci při informovaném rozhodování o způsobu využití nástrojů AI.

1.1 Přehled typů umělé inteligence

Umělá inteligence se obvykle dělí do dvou kategorií:

Úzká umělá inteligence (slabá umělá inteligence): Tato forma umělé inteligence je určena pro specifické úkoly, jako je automatizace odpovědí prostřednictvím chatbota nebo zpracování prodejních dat pro získání informací. Úzká AI je vysoce zaměřená a vyniká v konkrétních aplikacích, jako je generování leadů nebo segmentace zákazníků.
Obecná umělá inteligence (silná umělá inteligence): Obecná umělá inteligence, která je zatím jen teoretickým konceptem, by byla schopna vykonávat všechny kognitivní úkoly, které může vykonávat člověk. Ačkoli k dosažení obecné umělé inteligence máme ještě daleko, budoucí pokrok může vytvořit systémy umělé inteligence, které budou zvládat širokou škálu prodejních úkolů s flexibilitou a přizpůsobivostí podobnou lidským.

1.2 Strojové učení (ML)

Strojové učení, podmnožina umělé inteligence, zahrnuje trénování strojů, které se učí z dat a postupem času se zlepšují. Běžně se používá v prodeji pro úlohy, jako je například lead scoring, predikce odchodu zákazníků a doporučovací stroje.

Učení pod dohledem: Při tomto přístupu je umělá inteligence vyškolena pomocí označených dat, aby mohla provádět předpovědi. V oblasti prodeje ji lze použít k předpovídání chování zákazníků na základě historických dat, například pravděpodobnosti, že zákazník nakoupí.
Učení bez dohledu: Umělá inteligence se učí z nestrukturovaných dat bez lidského dohledu, takže je ideální pro segmentaci zákazníků na základě vzorců chování, demografických údajů nebo nákupních zvyklostí.
Učení posilováním: Tato metoda spočívá v tom, že systém umělé inteligence zlepšuje své rozhodování učením se z úspěchů a neúspěchů. Je to užitečné pro optimalizaci dynamické tvorby cen nebo zlepšování marketingových strategií v reakci na zpětnou vazbu od zákazníků.

1.3 Hluboké učení (DL)

Hluboké učení, pokročilejší podmnožina ML, zahrnuje neuronové sítě, které napodobují strukturu lidského mozku a zpracovávají složitá data. Modely hlubokého učení dokáží rozpoznávat vzory ve velkých souborech dat, což je velmi užitečné v oblasti prodeje pro úlohy, jako je analýza nálad zákazníků a předpovídání budoucích prodejních trendů.

Konvoluční neuronové sítě (CNN): Ideální pro analýzu vizuálních dat, jako je interakce zákazníků s reklamami nebo obrázky produktů.
Rekurentní neuronové sítě (RNN): RNN se používají ke zpracování sekvenčních dat a jsou zvláště účinné při analýze zpětné vazby od zákazníků nebo při identifikaci trendů v nákupním chování.
Modely transformátorů: Tyto modely, jako je GPT (Generative Pre-trained Transformer), přinášejí revoluci ve způsobu, jakým stroje pracují s jazykem, a umožňují systémům AI vést přirozenější konverzaci se zákazníky.

1.4 Zpracování přirozeného jazyka (NLP)

Zpracování přirozeného jazyka umožňuje strojům porozumět lidskému jazyku a reagovat na něj. NLP je v prodeji klíčové pro automatizaci interakcí se zákazníky, analýzu nálad ze zpětné vazby zákazníků a generování odpovědí, které jsou přirozené a podobné lidským.

Rané systémy NLP: Spoléhaly se na rigidní přístupy založené na pravidlech, které byly často neúčinné při zpracování složitého lidského jazyka.
Moderní systémy NLP: Ke zpracování velkých souborů dat nyní využívá strojové učení, které umožňuje mnohem přesnější a flexibilnější porozumění jazyku.

1.5 Transformátory v NLP

Transformátory, zejména modely jako BERT a GPT, změnily oblast NLP tím, že umožnily strojům porozumět kontextu konverzace a generovat text podobný lidskému.

BERT: Pomáhá systémům AI porozumět jemnostem interakce se zákazníky tím, že zpracovává kontext celých vět, nejen jednotlivých slov.
GPT: Tento model se zaměřuje na generování textu, takže je užitečný pro vytváření personalizovaného marketingového obsahu nebo pro odpovídání na dotazy zákazníků v reálném čase.

ČÁST 2. Nástroje umělé inteligence v prodeji a zákaznickém servisu: Komplexní průvodce pro manažery prodeje

2.1 Chatboti a virtuální asistenti

Chatboti a virtuální asistenti s umělou inteligencí, jako je ChatGPT, Dialogflow od Googlu a IBM Watson Assistant, přinášejí revoluci do zákaznického servisu tím, že poskytují nepřetržitou podporu, odpovídají na běžné dotazy a provázejí zákazníky prodejními procesy.

Současné schopnosti: Chatboti mohou vyřizovat základní dotazy zákazníků, pomáhat jim orientovat se v možnostech produktů a dokonce i dokončit transakce.
Budoucí trendy: S rozvojem technologie umělé inteligence budou chatboti ještě více konverzovat a personalizovat se, budou rozumět emocím zákazníků a podle toho přizpůsobovat své reakce.

2.2 Prediktivní analýza

Nástroje prediktivní analýzy, jako je Salesforce Einstein, Microsoft Azure ML a IBM Watson Analytics, analyzují historická data s cílem předpovědět budoucí chování a trendy zákazníků. Tyto nástroje jsou neocenitelné pro prodejní týmy, které se snaží předvídat potřeby zákazníků a činit proaktivní rozhodnutí.

Současné schopnosti: Prediktivní analýza pomáhá prodejním týmům zjistit, které potenciální zákazníky lze s největší pravděpodobností konvertovat, u kterých zákazníků hrozí riziko odchodu a které marketingové strategie jsou nejúčinnější.
Budoucí trendy: Budoucí verze těchto nástrojů budou schopny lépe analyzovat nestrukturovaná data, jako jsou e-maily zákazníků a příspěvky na sociálních sítích, a poskytovat tak ještě hlubší informace.

2.3 Automatizace prodeje

Nástroje pro automatizaci prodeje, jako jsou HubSpot CRM a Zoho CRM, automatizují opakující se úkoly a umožňují prodejním týmům soustředit se na strategičtější činnosti.

Současné schopnosti: Automatizace úkolů, jako je kvalifikace potenciálních zákazníků, následná kontrola a zadávání dat, může výrazně zvýšit efektivitu prodejního týmu.
Budoucí trendy: Integrace umělé inteligence s technologiemi AR/VR umožní prodejním týmům vytvářet pro zákazníky pohlcující zážitky bez použití rukou, což dále zefektivní prodejní proces.

2.4 Systémy řízení vztahů se zákazníky (CRM)

Platformy CRM, jako jsou Salesforce a Zoho, slouží jako centrální centra pro sledování interakcí se zákazníky a správu vztahů. Integrace umělé inteligence umožňuje, aby se tyto systémy staly chytřejšími a poskytovaly prodejním týmům užitečné informace.

Současné schopnosti: CRM pomáhá prodejním týmům řídit vztahy se zákazníky, sledovat interakce a automatizovat následná opatření.
Budoucí trendy: CRM řízené umělou inteligencí bude poskytovat doporučení pro další nejlepší akce a automatizovat personalizovanou komunikaci se zákazníky na základě prediktivních modelů.

2.5 Generativní umělá inteligence

Generativní nástroje umělé inteligence, jako je GPT-X, mohou vytvářet personalizovaný marketingový obsah, prodejní skripty a reakce zákazníků ve velkém měřítku.

Současné schopnosti: Tyto nástroje vytvářejí vysoce kvalitní obsah pro e-maily, reklamy a interakce se zákazníky.
Budoucí trendy: Generativní umělá inteligence bude časem vytvářet ještě dynamičtější obsah, například videa a virtuální ukázky produktů, na základě dat zákazníků v reálném čase.

ČÁST 3. Úloha komunit a rámců umělé inteligence v oblasti prodeje a zákaznického servisu

3.1 Porozumění komunitám umělé inteligence

Komunity AI, jako jsou Hugging Face a OpenAI, jsou klíčové pro rozvoj technologií AI tím, že poskytují dostupné zdroje a podporují spolupráci mezi vývojáři, datovými vědci a podniky. Tyto komunity umožňují obchodním týmům využívat špičkové nástroje AI, aniž by potřebovaly hluboké technické znalosti.

Objímání obličeje: Specializuje se na modely NLP a poskytuje předtrénované modely, které lze vyladit pro konkrétní úlohy zákaznických služeb, jako je analýza sentimentu a personalizované odpovědi.

3.2 Klíčové rámce umělé inteligence

Rámce AI, jako jsou PyTorch a TensorFlow, jsou motory mnoha modelů AI, které se dnes používají v prodeji. Umožňují firmám vytvářet a nasazovat řešení AI, která zvládají vše od segmentace zákazníků až po předpovědi prodeje.

PyTorch: Je známý svou flexibilitou, takže je ideální pro výzkum a vývoj v oblasti služeb zákazníkům.
TensorFlow: Škálovatelnější možnost pro podniky, které chtějí integrovat umělou inteligenci do rozsáhlých prodejních operací.

3.3 Hodnota open-source rámců umělé inteligence

Open-source frameworky, jako je například knihovna Transformers od společnosti Hugging Face, nabízejí firmám přístup k výkonným nástrojům umělé inteligence, aniž by vyžadovaly rozsáhlé investice do vlastního vývoje. Tyto rámce lze snadno přizpůsobit konkrétním prodejním procesům, což urychluje nasazení řešení AI.

ČÁST 4. Praktické aplikace modelů AI v prodeji

4.1 Lineární regrese pro předpověď prodeje

Lineární regresní modely se v prodeji hojně používají k předpovídání budoucích trendů na základě historických dat. To umožňuje manažerům prodeje plánovat nadcházející období, rozdělovat zdroje a stanovovat realistické cíle.

Jak to funguje: Analýzou proměnných, jako jsou výdaje na propagaci, sezónní poptávka a minulé prodeje, poskytují lineární regresní modely jasnou představu o tom, co lze očekávat z hlediska budoucích prodejů.

4.2 Logistická regrese pro predikci odchodu klientů

Logistické regresní modely se používají k předpovědi odchodu zákazníků na základě analýzy faktorů, jako je četnost nákupů, interakce se zákazníky a úroveň spokojenosti. To umožňuje prodejním týmům zaměřit úsilí o udržení zákazníků na rizikové zákazníky.

Jak to funguje: Přiřazením skóre pravděpodobnosti každému zákazníkovi mohou prodejní týmy identifikovat ty, u nichž je největší pravděpodobnost, že přestanou nakupovat, a proaktivně je oslovit s personalizovanými strategiemi udržení.

4.3 Rozhodovací stromy pro analýzu rozhodování zákazníků

Modely rozhodovacích stromů pomáhají prodejním týmům pochopit faktory, které ovlivňují nákupní rozhodnutí zákazníků. Zmapováním možných rozhodovacích cest mohou prodejní týmy přizpůsobit své strategie tak, aby lépe vyhovovaly potřebám zákazníků.

Jak to funguje: Každá větev rozhodovacího stromu představuje jinou cestu rozhodování zákazníka, což umožňuje obchodním zástupcům upravit svůj přístup na základě nejpravděpodobnějšího výsledku.

4.4 Náhodný les pro segmentaci zákazníků

Modely náhodného lesa se používají ke zlepšení segmentace zákazníků analýzou velkých souborů dat s cílem identifikovat vzory a seskupit zákazníky na základě podobného chování. To umožňuje cílenější marketingové a prodejní úsilí.

Jak to funguje: Vytvořením více rozhodovacích stromů a agregací jejich výsledků poskytují modely náhodného lesa přesnější segmentaci, což umožňuje prodejním týmům zaměřit se na nejcennější skupiny zákazníků.

4. 5 Gradient Boosting Machines pro optimalizaci prodeje

Modely s gradientním posilováním zpřesňují prediktivní modely tím, že se zaměřují na oblasti, ve kterých předchozí modely vykazovaly slabé výsledky. V oblasti prodeje to může pomoci optimalizovat strategie pro zlepšení míry konverze a celkové výkonnosti.

Jak to funguje: Postupným zlepšováním předpovědí modelu pomáhá gradientní posilování prodejním týmům identifikovat jemné vzorce, které vedou k výraznému zlepšení výkonnosti.

ČÁST 5. 12 kroků pro rychlé výhry s nástroji AI v prodeji

Krok 1: Závazek vedení

Zapojte vedoucí pracovníky hned na začátku tím, že jim předvedete dopad AI na předpovědi prodeje a poznatky o zákaznících, a zajistíte si tak souhlas s budoucími iniciativami v oblasti AI.

Krok 2: Diagnostika

Používejte nástroje s umělou inteligencí, jako je IBM Watson, k interní diagnostice, rychlé identifikaci úzkých míst a bolestivých míst zákazníků.

Krok 3: Vzdělávání zúčastněných stran

Pořádejte workshopy o umělé inteligenci s interaktivními nástroji pro zpětnou vazbu, abyste zapojili zúčastněné strany a urychlili přijetí umělé inteligence v prodejních týmech.

Krok 4: Agilní prodejní postupy

Zavedení platforem pro školení v oblasti prodeje s podporou umělé inteligence, které poskytují zpětnou vazbu v reálném čase a zlepšují schopnost týmu pružně reagovat na změny na trhu.

Krok 5: Zavedení agilního prodejního procesu

Využívejte nástroje umělé inteligence pro hodnocení a výzkum potenciálních zákazníků, abyste zlepšili každý krok prodejního procesu, od vyhledávání až po uzavření.

Krok 6: Posílení postavení vedoucích pracovníků v oblasti prodeje

Poskytovat platformy pro koučování založené na umělé inteligenci, které pomáhají vedoucím prodejců sledovat výkonnost týmu a zlepšovat metody koučování na základě dat v reálném čase.

Krok 7: Agilní prodejní metriky

Pomocí panelů s umělou inteligencí můžete v reálném čase sledovat klíčové ukazatele výkonnosti, jako je rychlost prodeje a konverze potenciálních zákazníků, což umožňuje rychlé úpravy.

Krok 8: Řídicí struktury

Nastavte nástroje pro správu řízenou umělou inteligencí, abyste zajistili etické používání umělé inteligence a soulad s předpisy o datech.

Krok 9: Použití všech nástrojů AI

Integrujte nástroje AI do systémů CRM a správy potenciálních zákazníků, abyste optimalizovali přidělování zdrojů a zlepšili správu prodejních potrubí.

Krok 10: Výběr agilního rámce

Používejte nástroje pro řízení projektů s umělou inteligencí k implementaci rámců Scrum nebo Kanban a zvyšte tak efektivitu a výkonnost týmu.

Krok 11: Smyčky zpětné vazby

Zavedení nástrojů pro zpětnou vazbu založených na umělé inteligenci, které umožňují průběžné získávání informací od zákazníků a prodejních týmů a podporují kulturu neustálého zlepšování.

Krok 12: Etické řízení umělé inteligence

Zajistěte, aby všechny nástroje a procesy umělé inteligence byly v souladu s etickými normami, a použijte monitorovací nástroje na bázi umělé inteligence, které upozorní na případné problémy.

ČÁST 6. Nástroje a zdroje AI pro prodej

Zde je výběr některých nejlepších nástrojů umělé inteligence, které jsou k dispozici pro prodejní týmy:

Chatboti: Nástroje jako Drift a Answer Bot společnosti Zendesk automatizují interakce se zákazníky, poskytují personalizovanou pomoc a uvolňují prodejní týmy pro složitější úkoly.
Prediktivní analýza: Salesforce Einstein, IBM Watson a Qlik nabízejí prediktivní vhled do chování zákazníků, což umožňuje proaktivní prodejní strategie.
Automatizace prodeje: HubSpot a Zoho CRM automatizují zadávání dat, správu potenciálních zákazníků a následná opatření, čímž zvyšují efektivitu a produktivitu.
Generativní umělá inteligence: Nástroje jako GPT-4 od společnosti OpenAI a LaMDA od společnosti Google pomáhají vytvářet personalizované prodejní skripty a marketingový obsah, čímž zlepšují zapojení zákazníků.
Řízení vedení: LeadIQ a InsideSales poskytují na základě umělé inteligence přehled o kvalifikaci a prioritizaci potenciálních zákazníků a optimalizují tak prodejní úsilí.

Pochopením taxonomie AI, využitím správných nástrojů a zapojením do komunit zabývajících se AI mohou manažeři prodeje výrazně zvýšit efektivitu a výkonnost svých týmů. Praktické aplikace AI v prodeji, od prediktivní analýzy po segmentaci zákazníků, umožňují podnikům optimalizovat své strategie, zlepšovat interakce se zákazníky a dosahovat lepších výsledků.

Nejnovější příspěvky

Kategorie

Archivy