Kecerdasan buatan (AI) menjadi pemain utama dalam skenario penjualan, sebelum, selama dan setelah penjualan dilakukan. Dari memilah-milah data besar yang tidak bisa dianalisis oleh manusia, hingga mengotomatisasi proses sepenuhnya melalui bot yang cerdas dan belajar mesin , AI sudah sangat penting untuk memperkuat upaya pemasaran merek.
Sering disebut "revolusi AI," pengenalan solusi berbasis komputer untuk mengotomatisasi proses penjualan masih mengambil langkah pertama. Namun, kita tidak jauh dari dunia di mana sistem skrip yang dikelola sendiri akan menjadi pengganti kecerdasan manusia sekaligus. Lihat saja seberapa baik Google Translate sekarang dapat memahami bahasa manusia, atau bagaimana iklan bertarget terus menghantui pencarian kami seperti ada "seseorang" tersembunyi di luar sana yang benar-benar tahu selera kami.
Baca juga : Kemampuan Dahsyat Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan)
Baca juga : Kemampuan Dahsyat Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan)
Kecerdasan buatan pasti terikat untuk mengubah industri penjualan di masa depan, tetapi sudah berdampak signifikan.
Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Jaringan saraf tiruan (JST) adalah reproduksi sintetik otak mamalia: jaringan besar prosesor yang saling berhubungan yang beroperasi secara paralel. Sama seperti versi neuron manusia yang jauh lebih sederhana, unit komputasi ini memproses informasi, belajar dari pengalaman dan mengidentifikasi pola. Meskipun mereka tidak memiliki fleksibilitas dan kemampuan untuk beradaptasi seperti antarmuka biologis, JST dapat mengambil contoh yang telah dipecahkan sebelumnya untuk membangun sistem yang mampu membuat keputusan baru.
Salah satu kegunaan tradisional JST adalah untuk menganalisis data historis yang dikumpulkan dalam spreadsheet untuk membuat prediksi dan perkiraan penjualan yang agak akurat . Setelah "periode pelatihan" singkat di mana jaringan saraf belajar menggunakan data masalah historis di mana hasilnya diketahui, AI mampu mengenali pola dan memberikan solusi dan perkiraan.
Berkat kemampuan ini, mereka dapat digunakan untuk mengalokasikan sumber daya pemasaran secara efisien dan mengoptimalkan upaya periklanan perusahaan . Dengan menafsirkan sejumlah besar parameter seperti biaya pemasaran dan laba kotor, JST dapat digunakan untuk memprediksi penjualan periode berikutnya dengan margin kesalahan yang relatif sempit.
Algoritma Pembelajaran yang Mendalam
Tidak lama setelah kami mencari secara online apa pun dari minat kami, berton-ton iklan untuk produk-produk yang berhubungan erat mulai muncul di mana-mana. Algoritma pembelajaran mendalam sudah mulai memindai melalui data besar untuk selamanya mengubah dunia iklan otomatis. Mesin pencari Google selalu menyertakan otomatisasi mesin pada tingkat tertentu dalam bentuk algoritma, tetapi hanya baru - baru ini pembelajaran yang mendalam telah diperkenalkan.
Baca juga : Bagaimana AI dan IoT mempengaruhi Industri Asuransi
Baca juga : Bagaimana AI dan IoT mempengaruhi Industri Asuransi
Didorong oleh jaring saraf yang sangat canggih, mereka terus-menerus menganalisis informasi mulai dari perintah smartphone yang diucapkan hingga foto dan status jejaring sosial , dan, tentu saja, permintaan mesin pencari. Mereka memiliki "kecerdasan" mereka sendiri, dan karena mereka jauh lebih cepat dan dapat bertindak pada skala yang jauh lebih besar daripada manusia, mereka sudah mampu mengungguli kita dalam tugas ini. Proses pelatihan mereka tidak pernah berakhir, tetapi dalam beberapa tahun terakhir ini mereka telah dapat belajar banyak tentang perilaku kita sehingga mereka sekarang dapat memprediksi hampir setiap langkah dari rata-rata pengguna.
Otomasi Penjualan
Semua bot diprogram untuk menemukan cara tercepat dan paling efektif untuk mencapai tujuan - dalam hal ini, mengotomatiskan proses penjualan. Bot mesin belajar melampaui itu, dan, pada waktunya, belajar untuk mengoptimalkan proses mereka dengan mengumpulkan data dan info dari pelanggan. Namun tantangan terbesar yang harus dihadapi setiap AI adalah mengumpulkan data yang diperlukan untuk melatih algoritme. Dan sementara untuk raksasa yang berurusan dengan jumlah data pengguna yang praktis tak ada habisnya, seperti Google dan Facebook, ini mungkin bukan masalah, bagi perusahaan yang lebih kecil itu memang benar.
Baca juga : Hubungan AI dengan Manajemen data yang baik
Baca juga : Hubungan AI dengan Manajemen data yang baik
Namun, seperti Tesla yang mengalahkan Google dalam balapan mobil self-driving (pun intended), beberapa perusahaan baru yang ambisius dan banyak akal seperti Growbots menunjukkan bahwa bahkan para pemula mungkin memiliki kekuatan untuk bersaing di level yang sama. Dengan pertumbuhan 10 persen dari bulan ke bulan, bisnis yang relatif baru ini mengubah skenario penjualan keluar dengan platform yang sepenuhnya otomatis yang mampu menganalisis jutaan situs web setiap hari untuk mengekstrak data tentang perusahaan dan orang-orang.
Bot yang dikendalikan oleh AI dapat dengan mudah menjangkau jutaan pelanggan, menemukan yang tepat untuk dihubungi, menulis email tindak lanjut, dan mengotomatiskan seluruh urutan penjualan. Dengan meminimalkan biaya pemasaran mereka dengan solusi cerdas ini, bahkan usaha kecil dan menengah (UKM) sekarang dapat bersaing dengan pemain besar dan anggaran mereka yang sangat besar. Integrasi tenaga penjualan dan fungsi deduplikasi yang cerdas memungkinkan perusahaan yang kurang besar mengurangi beban kerja mereka hingga 90 persen, dan menghemat sumber daya berharga serta waktu karyawan.
Membantu Manusia dengan Pengalaman Pelanggan
Keterlibatan pengguna dan pengalaman pelanggan adalah aspek penting dari proses purnajual. Klien yang ada lebih berharga daripada yang baru karena loyalitas dan referensi mereka. Namun, baik ketika membantu pelanggan atau mengamankan prospek baru, hampir setengah dari tenaga penjualan tidak dapat memahami rasa sakit dan masalah pelanggan. Mereka kurang percaya diri untuk mengungkap masalah-masalah mereka, yang mengarah pada kegagalan dan kesalahpahaman yang pada akhirnya menyebabkan mereka merusak hubungan dengan klien.
Untuk mencapai proses generasi pemimpin yang lebih cerdas , AI hanya dapat membantu manusia dalam banyak hal. AI dapat menganalisis semua titik data dari proses penjualan untuk mengidentifikasi titik-titik lemah dan menciptakan pendekatan penjualan preskriptif komprehensif dan lebih efisien. Mungkin menggali semua data pelanggan yang tersedia untuk menentukan waktu atau hari yang tepat untuk memanggil prospek tertentu, serta minat, keinginan dan kebutuhan orang itu, untuk membantu tim tenaga penjualan. Proses yang mapan akan meningkatkan kepercayaan penjual dan meningkatkan peluang mereka untuk menutup kesepakatan.
Mesin pembelajaran mungkin membantu agen layanan pelanggan manusia dengan menentukan siapa yang akan melayani pelanggan itu dengan baik. Selain itu, pengenalan ucapan berbantuan AI dapat membantu menemukan kata kunci yang memicu peningkatan layanan vital, seperti mengingatkan manajer untuk membantu panggilan saat kata "penyelia" disebutkan.
Menurut penelitian terbaru , 70 persen orang mengklaim bahwa mereka bersedia membayar lebih untuk sebuah merek jika reputasi layanan pelanggan mereka cukup baik. Maka tidak mengherankan bahwa, menurut perkiraan baru-baru ini, dalam lima tahun, AI akan mengelola 85 persen dari hubungan pelanggan.
Kesimpulan
Otomatisasi pemasaran yang ditingkatkan mengarah pada penskalaan yang lebih besar, hasil yang lebih baik, dan biaya yang lebih rendah. Tugas-tugas yang tidak praktis telah ditangani oleh mesin-mesin mandiri, dan AI yang lebih baru mendukung tenaga kerja manusia setiap hari dengan memfasilitasi operasi mereka.
Meskipun di masa depan beberapa karyawan terikat untuk kehilangan pekerjaan mereka karena robot, proses penjualan yang ditambah AI mungkin membantu masyarakat kita menjadi sedikit lebih adil dan setara. Bahkan, UKM yang tidak mampu mempekerjakan ratusan karyawan kemudian dapat bersaing dengan perusahaan besar.
Namun, penerima manfaat akhir dari revolusi yang dituduhkan ini tidak diragukan lagi akan menjadi pelanggan, yang akan menikmati pengalaman pembelian yang jauh lebih halus dan lebih halus.