Inhalt
- Künstliche Neuronale Netze (ANNs)
- Deep Learning-Algorithmen
- Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
- Machine-Learning-Bots und Vertriebsautomatisierungsplattformen
- Menschen mit Kundenerfahrungen unterstützen
- Fazit
Quelle: Kirill Makarov / Dreamstime
Wegbringen:
AI unterstützt bereits Unternehmen im Vertrieb, ist jedoch bereit, ein noch wichtigerer Akteur in der Welt des Vertriebs und des Kundendienstes zu werden.
Künstliche Intelligenz (KI) spielt im Verkaufsszenario vor, während und nach dem Verkauf eine wichtige Rolle. Von der Bereinigung großer Datenmengen, die kein Mensch jemals analysieren kann, bis zur vollständigen Automatisierung des Prozesses durch intelligente Bots mit maschinellem Lernen ist die KI bereits entscheidend, um die Marketingbemühungen einer Marke zu stärken.
Die Einführung computergestützter Lösungen zur Automatisierung des Verkaufsprozesses, die oft als „KI-Revolution“ bezeichnet werden, ist noch nicht abgeschlossen. Wir sind jedoch nicht weit von einer Welt entfernt, in der selbstverwaltete Skriptsysteme die menschliche Intelligenz ersetzen werden. Werfen Sie einen Blick darauf, wie gut Google Translate nun menschliche Sprachen versteht, oder wie zielgerichtete Anzeigen unsere Suchanfragen weiterhin verfolgen, als gäbe es einen versteckten "Jemanden", der unseren Geschmack wirklich kennt.
Künstliche Intelligenz wird die Vertriebsbranche in Zukunft auf jeden Fall verändern, wirkt sich aber bereits in erheblichem Maße auf sie aus. (Möchten Sie mehr über AI erfahren? Dann lesen Sie Wie soll ich anfangen, AI zu lernen?)
Künstliche Neuronale Netze (ANNs)
Künstliche neuronale Netze (ANNs) sind die synthetische Reproduktion eines Säugetiergehirns: ein großes Netzwerk von miteinander verbundenen Prozessoren, die parallel arbeiten. Genau wie eine viel einfachere Version menschlicher Neuronen verarbeiten diese Recheneinheiten Informationen, lernen aus Erfahrungen und identifizieren Muster. Obwohl es ihnen an Flexibilität und Anpassungsfähigkeit mangelt, wie bei biologischen Schnittstellen, können ANNs zuvor gelöste Beispiele verwenden, um ein System zu erstellen, das neue Entscheidungen treffen kann.
Eine der traditionellen Anwendungen von ANNs besteht darin, in Tabellenkalkulationen erfasste historische Daten zu analysieren, um ziemlich genaue Vorhersagen und Umsatzprognosen zu treffen. Nach einer kurzen „Trainingsperiode“, in der das neuronale Netzwerk anhand von historischen Problemdaten lernt, deren Ergebnisse bekannt sind, kann die KI Muster erkennen und Lösungen und Schätzungen bereitstellen.
Dank dieser Fähigkeit können Marketingressourcen effizient zugewiesen und die Werbemaßnahmen eines Unternehmens optimiert werden. Durch die Interpretation einer Vielzahl von Parametern wie Marketingkosten und Bruttogewinn können ANNs verwendet werden, um den Umsatz der nächsten Periode mit einer relativ geringen Fehlerquote vorherzusagen.
Deep Learning-Algorithmen
Kurz nachdem wir online nach einem unserer Interessen gesucht haben, erscheinen überall unzählige Anzeigen für eng verwandte Produkte. Deep Learning-Algorithmen haben bereits begonnen, die Big Data zu durchsuchen, um die Welt der automatisierten Anzeigen für immer zu verändern. In der Google-Suchmaschine war immer ein gewisser Grad an Maschinenautomatisierung in Form von Algorithmen enthalten, aber erst vor kurzem wurden Deep-Learning-Algorithmen eingeführt.
Angetrieben von hochentwickelten neuronalen Netzen analysieren sie ständig Informationen, von gesprochenen Smartphone-Befehlen über Fotos und Statusinformationen in sozialen Netzwerken bis hin zu Suchmaschinenabfragen. Sie besitzen ihre eigene "Intelligenz" und da sie viel schneller sind und viel größer als Menschen handeln können, sind sie bereits in der Lage, uns bei dieser Aufgabe zu übertreffen. Ihr Trainingsprozess endet nie, aber in den letzten Jahren konnten sie so viel über unser Verhalten lernen, dass sie jetzt fast jeden Schritt des durchschnittlichen Benutzers vorhersagen können.
Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
Sie können Ihre Programmierkenntnisse nicht verbessern, wenn sich niemand um die Softwarequalität kümmert.
Machine-Learning-Bots und Vertriebsautomatisierungsplattformen
Alle Bots sind so programmiert, dass sie den schnellsten und effektivsten Weg finden, um ein Ziel zu erreichen. In diesem Fall müssen Sie den Verkaufsprozess automatisieren. Bots für maschinelles Lernen gehen darüber hinaus und lernen mit der Zeit, ihren Prozess zu optimieren, indem sie Daten und Informationen von Kunden sammeln. Die größte Herausforderung, der sich jede KI stellen muss, besteht darin, die Daten zu sammeln, die zum Trainieren der Algorithmen erforderlich sind. Und während es für Riesen wie Google, die mit praktisch unendlichen Mengen an Benutzerdaten zu tun haben, kein Problem ist, ist es dies definitiv für kleinere Unternehmen.
Doch genau wie Tesla Google beim Autorennen schlug (Wortspiel beabsichtigt), zeigten einige ehrgeizige und einfallsreiche neue Unternehmen wie Growbots, dass selbst Start-ups die Stärke haben könnten, auf dem gleichen Niveau zu bestehen. Mit einem monatlichen Wachstum von 10 Prozent verändert dieses relativ neue Geschäft das Outbound-Verkaufsszenario mit einer vollautomatisierten Plattform, die täglich Millionen von Websites analysieren kann, um Daten über Unternehmen und Menschen gleichermaßen zu extrahieren.
KI-gesteuerte Bots können auf einfache Weise Millionen von Kunden erreichen, die richtigen finden, um Kontakt aufzunehmen, Follow-Ups zu schreiben und die gesamte Verkaufssequenz zu automatisieren. Durch die Minimierung ihrer Marketingkosten mit diesen intelligenten Lösungen können nun auch kleine und mittlere Unternehmen (SMBs) mit den Big Playern und ihren enormen Budgets konkurrieren. Dank der Salesforce-Integration und intelligenten Deduplizierungsfunktionen können weniger als große Unternehmen ihre Arbeitslast um bis zu 90 Prozent reduzieren und wertvolle Ressourcen sowie Zeit für die Mitarbeiter sparen.
Menschen mit Kundenerfahrungen unterstützen
Benutzereingriff und Kundenerfahrung sind wichtige Aspekte des Post-Sale-Prozesses. Bestehende Kunden sind aufgrund ihrer Loyalität und Empfehlungen wertvoller als neue. Sowohl bei der Unterstützung der Kunden als auch bei der Gewinnung neuer Interessenten kann jedoch fast die Hälfte der Verkäufer die Schmerzen und Probleme der Kunden nicht verstehen. Ihnen fehlt das Selbstvertrauen, um ihre Probleme aufzudecken, was zu Fummelei und Missverständnissen führt, die letztendlich dazu führen, dass sie die Beziehung zum Kunden zerstören.
Um einen intelligenteren Prozess zur Lead-Generierung zu erreichen, kann die KI den Menschen auf vielfältige Weise unterstützen. AI kann alle Datenpunkte eines Verkaufsprozesses analysieren, um die Schwachstellen zu identifizieren und einen umfassenden, effizienteren Verkaufskonzept zu erstellen.Es kann alle verfügbaren Kundendaten durchsuchen, um die richtige Uhrzeit oder den richtigen Tag für den Anruf bei einem bestimmten Interessenten sowie die Interessen, Wünsche und Bedürfnisse dieser Person zu ermitteln und die Außendienstteams zu unterstützen. Ein gut etablierter Prozess stärkt das Vertrauen der Verkäufer und erhöht ihre Chancen auf einen Geschäftsabschluss.
Maschinenlernen-Engines helfen möglicherweise menschlichen Kundendienstmitarbeitern, indem sie ermitteln, wer diesen Kunden am besten bedienen kann. Darüber hinaus kann die AI-unterstützte Spracherkennung dabei helfen, Schlüsselwörter zu erkennen, die wichtige Serviceverbesserungen auslösen, z. B. die Benachrichtigung eines Managers, um den Anruf zu unterstützen, wenn das Wort „Supervisor“ erwähnt wird. (Weitere Informationen zur Spracherkennung finden Sie unter Wie die Verarbeitung natürlicher Sprachen die Geschäftserkenntnisse verbessern kann.)
Jüngsten Untersuchungen zufolge geben 70 Prozent der Menschen an, dass sie bereit wären, mehr für eine Marke zu bezahlen, wenn ihr Ruf als Kundenservice gut genug ist. Kein Wunder also, dass AI nach jüngsten Prognosen innerhalb von fünf Jahren 85 Prozent der Kundenbeziehungen abwickeln wird.
Fazit
Eine verbesserte Marketingautomatisierung führt zu größerer Skalierung, besseren Ergebnissen und geringeren Kosten. Unpraktische Aufgaben werden bereits von autarken Maschinen erledigt, und neuere KIs unterstützen die Mitarbeiter jeden Tag, indem sie ihre Arbeit erleichtern.
Obwohl in Zukunft einige Mitarbeiter ihren Arbeitsplatz an Roboter verlieren werden, könnte der durch KI erweiterte Verkaufsprozess dazu beitragen, dass unsere Gesellschaft ein bisschen fairer und gleichberechtigter wird. Selbst KMU, die es sich nicht leisten können, Hunderte von Mitarbeitern einzustellen, könnten dann mit den größeren Unternehmen konkurrieren.
Die endgültigen Nutznießer dieser angeblichen Revolution werden jedoch zweifellos Kunden sein, die ein viel reibungsloseres und feiner abgestimmtes Kauferlebnis genießen werden.