أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) لاعبًا رئيسيًا في سيناريو المبيعات ، مع وجود تطبيقات رئيسية قبل البيع وأثناءه وبعده. من البحث عن البيانات الضخمة التي لا يمكن لأي إنسان تحليلها ، إلى أتمتة العملية بالكامل من خلال روبوتات التعلم الآلي الذكية ، يعد الذكاء الاصطناعي بالفعل أمرًا بالغ الأهمية لتعزيز جهود التسويق للعلامة التجارية.
غالبًا ما يطلق عليها “ثورة الذكاء الاصطناعي” ، لا يزال إدخال الحلول المستندة إلى الكمبيوتر لأتمتة عملية البيع يتخذ خطواته الأولى. ومع ذلك ، نحن لسنا بعيدين جدًا عن عالم حيث ستكون الأنظمة النصية ذاتية الإدارة بمثابة ذكاء بشري بديل تمامًا. ما عليك سوى إلقاء نظرة على مدى قدرة خدمة الترجمة من Google الآن على فهم اللغات البشرية ، أو كيف تستمر الإعلانات المستهدفة في اثارة الاستغراب لعمليات البحث لدينا مثل وجود “شخص” مخفي يعرف أذواقنا حقًا.
من المؤكد أن الذكاء الاصطناعي سيغير صناعة المبيعات في المستقبل ، لكنه يؤثر عليها بالفعل بالوقت الحالي.
التنبؤ بالمبيعات الذكي
الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) هي شبكة كبيرة من المعالجات المترابطة التي تعمل بالتوازي. تمامًا مثل النسخة المبسطة من الخلايا العصبية البشرية ، تعالج هذه الوحدات الحاسوبية المعلومات وتتعلم من التجربة وتتعرف على الأنماط. على الرغم من أنها تفتقر إلى المرونة والقدرة على التكيف مثل الواجهات البيولوجية ، فقد تأخذ الشبكات العصبية الاصطناعية أمثلة تم حلها مسبقًا لبناء نظام قادر على اتخاذ قرارات جديدة.
أحد الاستخدامات التقليدية لشبكات ANN هو تحليل البيانات التاريخية التي تم جمعها في جداول البيانات لعمل تنبؤات دقيقة إلى حد ما وتوقعات المبيعات. الآن بعد أن أصبحت إدارة الأعمال القائمة على البيانات هي القاعدة ، فإن الذكاء الاصطناعي يأخذ توقعات الإيرادات إلى آفاق جديدة. اليوم ، يتوقف تجميع الإشارات وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ ليس فقط على التقارير الدقيقة للأداء ، ولكن أيضًا على القدرة على التنبؤ باتجاهات المبيعات المستقبلية.
يتطلب تقدير الإيرادات المستقبلية بشكل صحيح فهمًا شاملاً للاتجاهات الحالية وبيانات مبيعات تاريخية موثوقة وأحدث أداء لخط أنابيب المبيعات الحالي. نظرًا لكونه في مثل هذا الجزء الحساس من العمل ، فقد فضلت العديد من الشركات تشغيل التنبؤ يدويًا في الماضي بدلاً من “نقله” إلى الذكاء الاصطناعي.
على الرغم من ذلك ، تعتمد الشركات اليوم على الذكاء الاصطناعي لتولي كل جانب من جوانب التنبؤ بخط أنابيب المبيعات. باستخدام بعض أحدث الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل DataRails ومديري المبيعات والمسؤولين التنفيذيين في مجموعة C ، يمكنهم ربط تدفقات البيانات الخاصة بهم من إدارة علاقات العملاء (CRM) ومنصات الفواتير وأنظمة المحاسبة إلى أوراق Excel التي اعتادوا التعامل معها. ثم يقوم الجهاز بالباقي ، وتحديث المقاييس حسب الحاجة ، وبالتالي تحويل جداول البيانات إلى تقارير قابلة للتطبيق تتضمن تصورات ذكاء الأعمال (BI) والتوقعات المحسّنة بالذكاء الاصطناعي.
لقد كان الذكاء الاصطناعي ناجحًا بشكل استثنائي في تبسيط توقعات المبيعات لأن الكثير منها يعتمد على البيانات التاريخية وخط قنوات المبيعات الحالي. غالبًا ما يصعب على البشر إدخال هذه الأرقام باستمرار دون أخطاء. تكثر أخطاء التنسيق أو الحجم بسبب الحجم الكبير للبيانات. يمكن أن يكون لذلك تداعيات خطيرة على إيرادات الشركة.
من خلال أتمتة الكثير من عمليات الجمع وتحطيم الأرقام ، يحرر الذكاء الاصطناعي الموظفين البشريين لدمج معرفتهم بالاتجاهات الحالية لعمل توقعات مبيعات دقيقة.
خوارزميات التعلم العميق
بعد وقت قصير من البحث عبر الإنترنت عن أي من اهتماماتنا ، بدأت أعداد كبيرة من الإعلانات عن المنتجات وثيقة الصلة بالظهور على ما يبدو عبر كل منصة على الإنترنت. بدأت خوارزميات التعلم العميق بالفعل في مسح البيانات الضخمة لتغيير عالم الإعلانات الآلية إلى الأبد. تضمن محرك بحث Google دائمًا درجة معينة من التشغيل الآلي للآلة في شكل خوارزميات ، ولكن منذ عام 2016 قدم أيضًا خوارزميات التعلم العميق.
مدفوعين بشبكات عصبية متقدمة للغاية ، يقومون باستمرار بتحليل المعلومات التي تتراوح من أوامر الهاتف الذكي المنطوقة إلى صور وحالات الشبكات الاجتماعية ، ومن الواضح ، استفسارات محرك البحث. لديهم “ذكاء” خاص بهم ، وبما أنهم أسرع بكثير ويمكنهم التصرف على نطاق أوسع بكثير من البشر ، فهم قادرون بالفعل على التفوق علينا في هذه المهمة. لا تنتهي عملية تدريبهم أبدًا ، لكن في السنوات القليلة الماضية ، تمكنوا من تعلم الكثير عن سلوكياتنا بحيث أصبح بإمكانهم الآن التنبؤ بكل خطوة للمستخدم العادي تقريبًا.
روبوتات التعلم الآلي ومنصات أتمتة المبيعات
تمت برمجة جميع برامج الروبوت للعثور على الطريقة الأسرع والأكثر فعالية لتحقيق الهدف – في هذه الحالة ، أتمتة عملية البيع. تتجاوز روبوتات التعلم الآلي ذلك ، وفي الوقت المناسب ، تتعلم كيفية تحسين عملياتها من خلال جمع البيانات والمعلومات من العملاء. لكن التحدي الأكبر الذي يواجهه كل شركة تستخدم الذكاء الاصطناعي هو جمع البيانات المطلوبة لتدريب الخوارزميات. بينما بالنسبة للعمالقة الذين يتعاملون عمليًا مع كميات لا نهائية من بيانات المستخدم ، مثل Google و Facebook ، قد لا تكون هذه مشكلة ، ولكن بالنسبة للشركات الأصغر فهي بالتأكيد كذلك.
يمكن للروبوتات التي يتحكم فيها الذكاء الاصطناعي الوصول بسهولة إلى ملايين العملاء ، والعثور على العملاء المناسبين للاتصال بهم ، وكتابة رسائل بريد إلكتروني للمتابعة ، وأتمتة تسلسل المبيعات بالكامل. من خلال تقليل نفقات التسويق الخاصة بهم باستخدام هذه الحلول الذكية ، يمكن حتى للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم (SMBs) الآن التنافس مع اللاعبين الكبار وميزانياتهم الهائلة. يسمح تكامل Salesforce ووظائف إلغاء البيانات المكررة الذكية للشركات الأصغر حجمًا بتقليل عبء العمل بنسبة تصل إلى 90 بالمائة ، وتوفير الموارد الثمينة بالإضافة إلى وقت الموظفين.
رعاية العملاء المحتملين من خلال المشاركة الآلية
ينمو استخدام الذكاء الاصطناعي ببطء في جميع أنحاء صناعة المبيعات. الاتجاه السائد هو أن الذكاء الاصطناعي لا يحل محل الموظفين ، بل يساعدهم على الاستفادة بشكل أفضل من وقتهم. لا تختلف مشاركة العملاء المحتملين تلقائيًا. تمامًا كما غيّرت رسائل البريد الإلكتروني الآلية اللعبة للمسوقين ، فإن الرسائل الآلية مع زوار الموقع باستخدام الذكاء الاصطناعي تساعد فريق المبيعات على تبسيط مسار التحويل.
يساعد الذكاء الاصطناعي في إرسال الرسائل عبر سلسلة من نقاط الاتصال. أولاً ، يتوفر أحد أعضاء فريق الذكاء الاصطناعي للتفاعل مع العملاء المحتملين على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع ، ويمكنه المساعدة في بناء علاقة وتوطيدها مع عميل محتمل. يمكن أن يسمح التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي بتحديد الكلمات المحفزة والرد على العملاء المتوقعين بالمعلومات ذات الصلة ، كل ذلك أثناء استخدام البيانات من إدارة علاقات العملاء.
أخيرًا ، يمكن أن تضمن تقنية الذكاء الاصطناعي أن تتعامل فرق المبيعات فقط مع العملاء المحتملين المؤهلين ، أو “فحص” إدارة علاقات العملاء للعملاء المحتملين الذين لا يمكن تأهيلهم ، وبالتالي توفير الوقت والجهد على مندوبي المبيعات. على سبيل المثال ، تشير Exceed.ai ، التي تقدم مساعدين للذكاء الاصطناعي للعمل جنبًا إلى جنب مع نظرائهم من البشر ، إلى أن حملات المشاركة استغرقت 20٪ -25٪ من وقت فريق المبيعات. من خلال تنفيذ المشاركة الآلية ، تم تعزيز الإنتاجية ورعاية المزيد من العملاء المحتملين وتحويلهم في النهاية لعملاء فعليين.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في رعاية العملاء المحتملين من خلال التفاعلات ذات الصلة في الوقت المناسب والتي تساعد العملاء المتوقعين على تلقي معلومات مفيدة في المرحلة الصحيحة من مسار التحويل ، ولكي يتمكن فريق المبيعات من الحصول على صورة أفضل لمن يتحدثون إليه قبل أن يقوموا شخصيًا بإجراء عملية اتصال من شخص إلى آخر. – أي : مكالمة مبيعات بشرية مع العميل المحتمل- .
مساعدة البشر في تجربة العملاء
تعد مشاركة المستخدم وتجربة العميل من الجوانب الحاسمة لعملية ما بعد البيع. العملاء الحاليون أكثر قيمة من العملاء الجدد بسبب ولائهم وإحالاتهم. ومع ذلك ، عند مساعدة العملاء أو تأمين آفاق جديدة ، قد لا يتمكن العديد من مندوبي المبيعات من فهم رغبات العملاء ومشاكلهم. قد يفتقرون إلى الثقة للكشف عن مشكلاتهم ، مما يؤدي إلى التخبط وسوء الفهم الذي يؤدي في النهاية إلى إفساد العلاقة مع العميل.
قد تساعد محركات التعلم الآلي وكلاء خدمة العملاء البشريين من خلال تحديد من يخدم هذا العميل بشكل أفضل. بالإضافة إلى ذلك ، قد يساعد التعرف على الكلام بمساعدة الذكاء الاصطناعي في تحديد الكلمات الرئيسية التي تؤدي إلى تحسينات حيوية في الخدمة.
شكلت تفاعلات العملاء الآلية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أقل من 2٪ في عام 2017 وفقًا لشركة Gartner. تتوقع Servion Global Services أنه بحلول عام 2025 ، سيتم أتمتة 95٪ من تفاعلات العملاء ، وهي زيادة محيرة للعقل في فترة زمنية قصيرة نسبيًا.
الخلاصة
يؤدي تحسين أتمتة التسويق إلى توسيع نطاق أكبر ونتائج أفضل وخفض التكاليف. يتم بالفعل التعامل مع المهام غير العملية بواسطة آلات مكتفية ذاتيًا ، وتدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي الأحدث القوى العاملة البشرية كل يوم من خلال تسهيل عملياتها.
على الرغم من أن عددًا قليلاً من الموظفين سيخسرون وظائفهم لصالح الروبوتات في المستقبل ، إلا أن عملية البيع المعززة بالذكاء الاصطناعي قد تساعد مجتمعنا على أن يصبح أكثر عدلاً ومساواة. في الواقع ، حتى الشركات الصغيرة والمتوسطة التي لا تستطيع تحمل تكاليف توظيف مئات الموظفين يمكنها بعد ذلك التنافس مع الشركات الكبرى.
ومع ذلك ، فإن المستفيدين النهائيين من هذه الثورة المستقبلية سيكونون بلا شك العملاء ، الذين سيستمتعون بتجربة شراء أكثر سلاسة وأكثر دقة.
