인공 지능이 판매 산업을 혁신하는 방법

동영상: Amazon 인공 지능 기술 그 혁신의 비밀은? | 윤석찬 - AWS 수석 테크에반젤리스트

콘텐츠

인공 신경망 (ANN)
딥 러닝 알고리즘
버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
머신 러닝 봇 및 판매 자동화 플랫폼
고객 경험으로 인간 지원
결론

출처 : Kirill Makarov / Dreamstime

테이크 아웃 :

AI는 이미 영업에서 비즈니스를 지원하고 있지만 영업 및 고객 서비스 분야에서 더욱 중요한 역할을 할 준비가되어 있습니다.

인공 지능 (AI)은 판매 전, 판매 중 및 판매 후에 판매 시나리오에서 중요한 역할을 수행하고 있습니다. AI는 사람이 분석 할 수 없었던 빅 데이터부터 지능형 머신 러닝 봇을 통한 프로세스 자동화까지 이미 브랜드 마케팅 노력을 강화하는 데 중요합니다.

종종 "AI 혁명"이라고 불리는, 판매 프로세스를 자동화하기위한 컴퓨터 기반 솔루션의 도입은 여전히 첫 단계를 밟고 있습니다. 그러나 자체 관리 스크립트 시스템이 인간의 지능을 대체 할 수있는 세상은 그리 멀지 않습니다. Google Translate가 현재 인간의 언어를 얼마나 잘 이해할 수 있는지, 또는 실제로 우리의 취향을 알고있는 숨겨진“누군가”가있는 것처럼 타겟팅 된 광고가 어떻게 우리의 검색을 계속 괴롭히는 지 살펴보십시오.

인공 지능은 미래에 판매 산업을 변화시킬 수밖에 없지만, 이미 매우 중요한 방식으로 영향을 미치고 있습니다. (AI에 대해 더 자세히 알고 싶으면 어떻게 AI에 대한 학습을 시작해야합니까?를 확인하십시오.)

인공 신경망 (ANN)

인공 신경 네트워크 (ANN)는 포유 동물 뇌, 즉 병렬로 작동하는 상호 연결된 프로세서의 대규모 네트워크의 합성 재생산입니다. 훨씬 더 단순화 된 인간 뉴런 버전과 마찬가지로,이 컴퓨팅 장치는 정보를 처리하고 경험을 통해 배우며 패턴을 식별합니다. ANN은 생물학적 인터페이스와 같이 적응할 수있는 유연성과 능력이 부족하지만 이전에 해결 된 예를 사용하여 새로운 결정을 내릴 수있는 시스템을 구축 할 수 있습니다.

ANN의 전통적인 용도 중 하나는 스프레드 시트에서 수집 된 기록 데이터를 분석하여보다 정확한 예측 및 판매 예측을하는 것입니다. 신경망이 결과를 알고있는 과거 문제 데이터를 사용하여 학습하는 짧은“훈련 기간”이후 AI는 패턴을 인식하고 솔루션과 추정치를 제공 할 수 있습니다.

이 기능 덕분에 마케팅 리소스를 효율적으로 할당하고 회사의 광고 노력을 최적화하는 데 사용할 수 있습니다. 마케팅 비용 및 총 이윤과 같은 과다한 매개 변수를 해석하여 ANN을 사용하여 상대적으로 좁은 오차 범위로 다음 기간 판매를 예측할 수 있습니다.

딥 러닝 알고리즘

관심 분야 중 하나를 온라인으로 검색하자마자 밀접하게 관련된 제품에 대한 수많은 광고가 어디에나 게재되기 시작합니다. 딥 러닝 알고리즘은 이미 자동화 된 광고의 세계를 영원히 변화시키기 위해 빅 데이터를 통해 스캔을 시작했습니다. Google의 검색 엔진에는 항상 알고리즘 형태로 어느 정도의 기계 자동화가 포함되어 있지만 최근에는 딥 러닝 알고리즘이 도입되었습니다.

고도의 신경망에 힘 입어 음성 스마트 폰 명령부터 소셜 네트워크 사진 및 상태, 그리고 분명히 검색 엔진 쿼리에 이르는 정보를 지속적으로 분석합니다. 그들은 그들 자신의“지능”을 가지고 있으며, 그들은 인간보다 훨씬 더 빠르고 더 큰 규모로 행동 할 수 있기 때문에이 과제에서 이미 우리를 능가 할 수 있습니다. 그들의 교육 과정은 끝나지 않지만, 지난 몇 년 동안 그들은 일반 사용자의 거의 모든 단계를 예측할 수 있도록 우리의 행동에 대해 많은 것을 배울 수있었습니다.

버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드

아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.

머신 러닝 봇 및 판매 자동화 플랫폼

모든 봇은 목표를 달성 할 수있는 가장 빠르고 효과적인 방법을 찾도록 프로그래밍되어 있으며이 경우 영업 프로세스를 자동화합니다. 머신 러닝 봇은 그 이상을 넘어서며 고객으로부터 데이터와 정보를 수집하여 프로세스를 최적화하는 방법을 배웁니다. 그러나 모든 AI가 직면해야 할 가장 큰 과제는 알고리즘을 훈련하는 데 필요한 데이터를 수집하는 것입니다. Google과 같은 실질적인 양의 사용자 데이터를 처리하는 거대 기업에게는 이것이 문제가되지 않을 것입니다.

그러나 테슬라가 자율 주행 자동차 경주에서 구글을이기는 것처럼 (Gunbots와 같은) 야심 차고 자원이 많은 새로운 기업은 신생 기업도 같은 수준에서 경쟁 할 수있는 힘을 가지고 있음을 보여 주었다. 한 달에 걸쳐 10 % 성장한이 비교적 새로운 비즈니스는 매일 수백만 개의 웹 사이트를 분석하여 회사와 사람들에 대한 데이터를 추출 할 수있는 완전 자동화 된 플랫폼으로 아웃 바운드 판매 시나리오를 바꾸고 있습니다.

AI 제어 봇은 수백만 명의 고객에게 쉽게 연락하고 연락 할 올바른 사람을 찾고 후속 조치를 작성하며 전체 판매 시퀀스를 자동화 할 수 있습니다. 이러한 스마트 솔루션으로 마케팅 비용을 최소화함으로써 중소기업 (SMB)조차 이제 대기업 및 막대한 예산과 경쟁 할 수 있습니다. Salesforce 통합 및 스마트 중복 제거 기능을 사용하면 거대하지 않은 회사에서 워크로드를 최대 90 %까지 줄이고 직원의 시간과 소중한 리소스를 절약 할 수 있습니다.

고객 경험으로 인간 지원

사용자 참여 및 고객 경험은 판매 후 프로세스의 중요한 측면입니다. 기존 고객은 충성도와 추천으로 인해 새로운 고객보다 더 가치가 있습니다. 그러나 고객을 지원하거나 새로운 잠재 고객을 확보 할 때 영업 사원의 거의 절반이 고객의 고통과 문제를 이해할 수 없습니다. 그들은 자신의 문제를 밝힐 자신감이 부족하여 결국 고객과의 관계를 망칠 수있는 실수와 오해로 이어집니다.

보다 스마트 한 리드 생성 프로세스를 달성하기 위해 AI는 단순히 여러 가지 방법으로 인간을 지원할 수 있습니다. AI는 판매 프로세스의 모든 데이터 요소를 분석하여 약점을 식별하고 포괄적이고 효율적인 규범 적 판매 접근 방식을 만들 수 있습니다.영업 팀을 지원하기 위해 특정 잠재 고객에게 전화를 걸기에 적절한 시간 또는 요일뿐만 아니라 해당 개인의 관심사, 요구 및 요구 사항을 결정하기 위해 사용 가능한 모든 고객 데이터를 파헤칠 수 있습니다. 잘 확립 된 프로세스는 판매자의 신뢰를 높이고 거래를 성사시킬 가능성을 높입니다.

기계 학습 엔진은 고객에게 가장 잘 서비스를 제공 할 사람을 결정함으로써 휴먼 고객 서비스 에이전트를 도울 수 있습니다. 또한 AI 보조 음성 인식은 "감독자"라는 단어가 언급 될 때 관리자에게 전화를 걸도록 경고하는 등 중요한 서비스 향상을 유발하는 키워드를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 자연 언어 처리로 비즈니스 통찰력을 향상시키는 방법에서 음성 인식에 대해 자세히 알아보십시오.

최근 연구에 따르면, 70 %의 사람들이 고객 서비스 평판이 충분하다면 브랜드에 더 많은 돈을 지불 할 의사가 있다고 주장합니다. 최근 예측에 따르면 5 년 이내에 AI가 고객 관계의 85 %를 관리한다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.