विषय
- कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ANNs)
- डीप लर्निंग एल्गोरिदम
- नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
- मशीन-लर्निंग बॉट्स और सेल्स ऑटोमेशन प्लेटफॉर्म
- ग्राहक अनुभव के साथ मनुष्यों की सहायता करना
- निष्कर्ष
स्रोत: किरिल मकरोव / ड्रीमस्टाइम
ले जाओ:
एआई पहले से ही बिक्री में व्यवसायों की सहायता कर रहा है, लेकिन बिक्री और ग्राहक सेवा की दुनिया में एक और भी महत्वपूर्ण खिलाड़ी बनने के लिए तैयार है।
बिक्री के दौरान और बाद में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) बिक्री परिदृश्य में एक प्रमुख खिलाड़ी बन रहा है। बड़े डेटा के माध्यम से परिमार्जन करने से, जो कोई भी मानव कभी भी विश्लेषण नहीं कर सकता था, बुद्धिमान, मशीन-सीखने वाले बॉट के माध्यम से प्रक्रिया को पूरी तरह से स्वचालित करने के लिए, एआई पहले से ही ब्रांड के विपणन प्रयासों को बढ़ाने के लिए महत्वपूर्ण है।
अक्सर "एआई क्रांति" कहा जाता है, बिक्री प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए कंप्यूटर-आधारित समाधान की शुरूआत अभी भी अपने पहले कदम उठा रही है। हालाँकि, हम अभी तक ऐसी दुनिया से दूर नहीं हैं जहाँ स्व-प्रबंधित स्क्रिप्टिंग सिस्टम पूरी तरह से एक मानवीय बुद्धि का विकल्प बनने जा रहे हैं। जरा गौर करें कि Google अनुवाद अब मानव भाषाओं को कितनी अच्छी तरह से समझने में सक्षम है, या लक्षित विज्ञापन हमारी खोजों को कैसे छिपाए रखते हैं जैसे कि वहाँ कोई "छिपा हुआ" है जो वास्तव में हमारे स्वाद को जानता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता निश्चित रूप से भविष्य में बिक्री उद्योग को बदलने के लिए बाध्य है, लेकिन यह पहले से ही बहुत महत्वपूर्ण तरीकों से इसे प्रभावित कर रहा है। (एआई के बारे में अधिक जानना चाहते हैं? फिर देखें कि मुझे एआई के बारे में सीखना कैसे शुरू करना चाहिए?)
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ANNs)
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) एक स्तनधारी मस्तिष्क का सिंथेटिक प्रजनन है: इंटरकनेक्टेड प्रोसेसर का एक बड़ा नेटवर्क जो समानांतर में संचालित होता है। मानव न्यूरॉन्स के एक बहुत अधिक सरलीकृत संस्करण की तरह, ये कंप्यूटिंग इकाइयां जानकारी की प्रक्रिया करती हैं, अनुभव से सीखती हैं और पैटर्न की पहचान करती हैं। यद्यपि उनमें लचीलापन और बायोलॉजिक इंटरफेस की तरह अनुकूलन करने की क्षमता का अभाव है, एएनएन पहले से हल किए गए उदाहरणों को एक प्रणाली बनाने के लिए ले सकता है जो नए निर्णय लेने में सक्षम है।
ANN के पारंपरिक उपयोगों में से एक है सटीक पूर्वानुमान और बिक्री पूर्वानुमान बनाने के लिए स्प्रैडशीट में एकत्र किए गए ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करना। एक छोटी "प्रशिक्षण अवधि" के दौरान, जिसके दौरान तंत्रिका नेटवर्क ऐतिहासिक समस्या डेटा का उपयोग करके सीखता है जिसमें परिणाम ज्ञात हैं, एआई पैटर्न को पहचानने और समाधान और अनुमान प्रदान करने में सक्षम है।
इस क्षमता के लिए धन्यवाद, उनका उपयोग विपणन संसाधनों को कुशलतापूर्वक आवंटित करने और कंपनी के विज्ञापन प्रयासों को अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है। मार्केटिंग लागत और सकल लाभ जैसे मापदंडों की अधिकता की व्याख्या करके, ANN का उपयोग त्रुटि की अपेक्षाकृत संकीर्ण मार्जिन के साथ अगली अवधि की बिक्री की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है।
डीप लर्निंग एल्गोरिदम
जब हम अपने किसी भी हित के लिए ऑनलाइन खोज करते हैं, उसके तुरंत बाद, हर जगह निकट संबंधी उत्पादों के लिए विज्ञापन प्रदर्शित होने लगते हैं। डीप लर्निंग एल्गोरिदम ने पहले से ही स्वचालित विज्ञापनों की दुनिया को हमेशा के लिए बदलने के लिए बड़े डेटा के माध्यम से स्कैन करना शुरू कर दिया। Google के खोज इंजन में हमेशा एल्गोरिदम के रूप में एक निश्चित डिग्री मशीन स्वचालन शामिल था, लेकिन यह केवल हाल ही में गहन सीखने वाले लोगों को पेश किया गया है।
अत्यधिक उन्नत तंत्रिका जाल द्वारा प्रेरित, वे लगातार बोले गए स्मार्टफ़ोन कमांड से लेकर सोशल नेटवर्क फ़ोटो और स्टेटस तक की जानकारी का विश्लेषण करते हैं, और जाहिर है, खोज इंजन प्रश्न। उनके पास अपनी "बुद्धिमत्ता" है, और चूंकि वे बहुत तेज़ हैं और मनुष्यों की तुलना में बहुत बड़े पैमाने पर कार्य कर सकते हैं, वे पहले से ही इस कार्य में हमसे आगे निकल सकते हैं। उनकी प्रशिक्षण प्रक्रिया कभी समाप्त नहीं होती है, लेकिन इन पिछले कुछ वर्षों में वे हमारे व्यवहारों के बारे में इतना कुछ सीख पाए हैं कि अब वे औसत उपयोगकर्ता के लगभग हर कदम का अनुमान लगा सकते हैं।
नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
जब कोई भी सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता की परवाह नहीं करता है तो आप अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार नहीं कर सकते हैं।
मशीन-लर्निंग बॉट्स और सेल्स ऑटोमेशन प्लेटफॉर्म
सभी बॉट्स को एक लक्ष्य प्राप्त करने का सबसे तेज, सबसे प्रभावी तरीका खोजने के लिए प्रोग्राम किया जाता है - इस मामले में, बिक्री प्रक्रिया को स्वचालित करें। मशीन-सीखने वाले बॉट उससे आगे जाते हैं, और समय के साथ, ग्राहकों से डेटा और जानकारी इकट्ठा करके उनकी प्रक्रिया को अनुकूलित करना सीखते हैं। लेकिन सबसे बड़ी चुनौती जिसका सामना हर एआई को करना चाहिए, वह है एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटा एकत्र करना। जबकि दिग्गजों के लिए जो Google और जैसे उपयोगकर्ता डेटा के व्यावहारिक रूप से अंतहीन मात्रा से निपटते हैं, यह एक मुद्दा नहीं हो सकता है, छोटी कंपनियों के लिए यह निश्चित रूप से है।
हालाँकि, जैसे टेस्ला ने सेल्फ-ड्राइविंग कार रेस (सजा का इरादा) में गूगल को हराया, कुछ महत्वाकांक्षी और संसाधनपूर्ण नए उद्यमों जैसे कि ग्रोथबोट्स ने दिखाया कि समान स्टार्ट-अप में समान स्तर पर प्रतिस्पर्धा करने की ताकत हो सकती है। महीने दर महीने 10 प्रतिशत की वृद्धि के साथ, यह अपेक्षाकृत नया व्यवसाय पूरी तरह से स्वचालित मंच के साथ आउटबाउंड बिक्री परिदृश्य को बदल रहा है जो कंपनियों और लोगों के बारे में डेटा निकालने के लिए हर दिन लाखों वेबसाइटों का विश्लेषण करने में सक्षम है।
AI- नियंत्रित बॉट आसानी से लाखों ग्राहकों तक पहुँच सकते हैं, संपर्क करने, राइट-अप लिखने और संपूर्ण बिक्री अनुक्रम को स्वचालित करने के लिए सही पाते हैं। इन स्मार्ट समाधानों के साथ अपने विपणन खर्चों को कम करके, यहां तक कि छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों (एसएमबी) अब बड़े खिलाड़ियों और उनके विशाल बजट के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं। सेल्सफोर्स एकीकरण और स्मार्ट डिडुप्लीकेशन फ़ंक्शंस कम-से-विशाल कंपनियों को अपने कार्यभार को 90 प्रतिशत तक कम करने और कीमती संसाधनों के साथ-साथ कर्मचारियों के समय को बचाने की अनुमति देते हैं।
ग्राहक अनुभव के साथ मनुष्यों की सहायता करना
उपयोगकर्ता की व्यस्तता और ग्राहक अनुभव बिक्री के बाद की प्रक्रिया के महत्वपूर्ण पहलू हैं। मौजूदा ग्राहक अपनी वफादारी और रेफरल के कारण नए लोगों की तुलना में अधिक मूल्यवान हैं। हालांकि, ग्राहकों की सहायता करने या नई संभावनाओं को हासिल करने के दौरान, लगभग आधे salespeople ग्राहकों के दर्द और समस्याओं को नहीं समझ सकते हैं। उनमें अपने मुद्दों को उजागर करने के लिए आत्मविश्वास की कमी होती है, जिससे आगे बढ़ने और गलतफहमी पैदा होती है जो अंततः क्लाइंट के साथ संबंध बिगाड़ने का कारण बनती है।
एक बेहतर लीड जनरेशन प्रक्रिया को प्राप्त करने के लिए, एआई बस मनुष्यों की कई तरह से सहायता कर सकता है। एआई कमजोर स्थानों की पहचान करने और एक व्यापक, अधिक कुशल प्रीस्क्रिप्टिव बिक्री दृष्टिकोण बनाने के लिए बिक्री प्रक्रिया के सभी डेटा बिंदुओं का विश्लेषण कर सकता है।यह एक निश्चित संभावना को कॉल करने के लिए सही समय या दिन निर्धारित करने के लिए सभी उपलब्ध ग्राहक डेटा में खुदाई कर सकता है, साथ ही साथ बिक्री बल टीमों की सहायता के लिए उस व्यक्ति की रुचियां, चाहतें और आवश्यकताएं। एक अच्छी तरह से स्थापित प्रक्रिया से विक्रेताओं का विश्वास बढ़ जाएगा और सौदा बंद होने की संभावना बढ़ जाएगी।
मशीन-सीखने के इंजन मानव ग्राहक सेवा एजेंटों को यह निर्धारित करके मदद कर सकते हैं कि कौन उस ग्राहक की सर्वोत्तम सेवा करेगा। इसके अलावा, AI- असिस्टेड स्पीच रिकग्निशन स्पॉट कीवर्ड की मदद कर सकता है जो महत्वपूर्ण सर्विस एन्हांसमेंट्स को ट्रिगर करता है, जैसे "सुपरवाइज़र" शब्द का उल्लेख करने पर कॉल को असिस्ट करने के लिए मैनेजर को अलर्ट करना। (कैसे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण व्यापार अंतर्दृष्टि में सुधार कर सकते हैं भाषण मान्यता के बारे में अधिक जानें।)
हाल के शोध के अनुसार, 70 प्रतिशत लोगों का दावा है कि वे एक ब्रांड के लिए अधिक भुगतान करने को तैयार होंगे यदि उनकी ग्राहक सेवा की प्रतिष्ठा अच्छी है। यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि हाल के पूर्वानुमानों के अनुसार, पांच साल के भीतर, एआई 85 प्रतिशत ग्राहक संबंधों का प्रबंधन करेगा।
निष्कर्ष
बेहतर मार्केटिंग ऑटोमेशन, अधिक से अधिक स्केलिंग, बेहतर परिणाम और कम लागत के लिए अग्रणी है। अव्यवहारिक कार्यों को पहले से ही आत्मनिर्भर मशीनों द्वारा नियंत्रित किया जा रहा है, और नए एआई हर दिन अपने कार्य को सुविधाजनक बनाने के द्वारा मानव कार्यबल का समर्थन करते हैं।
हालांकि भविष्य में कुछ कर्मचारी रोबोट को अपनी नौकरी खोने के लिए बाध्य हैं, AI- संवर्धित बिक्री प्रक्रिया हमारे समाज को थोड़ा और निष्पक्ष और समान बनने में मदद कर सकती है। वास्तव में, यहां तक कि एसएमबी जो सैकड़ों कर्मचारियों को काम पर रखने का जोखिम नहीं उठा सकते हैं वे बड़े निगमों के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं।
हालांकि, इस कथित क्रांति के अंतिम लाभार्थी निस्संदेह ग्राहक बनने जा रहे हैं, जो एक बहुत ही चिकनी और अधिक बारीक खरीदी के अनुभव का आनंद लेंगे।