Contenido
- Redes neuronales artificiales (ANN)
- Algoritmos de aprendizaje profundo
- Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
- Bots de aprendizaje automático y plataformas de automatización de ventas
- Ayudar a los humanos con la experiencia del cliente
- Conclusión
Fuente: Kirill Makarov / Dreamstime
Para llevar:
AI ya está ayudando a las empresas en ventas, pero está listo para convertirse en un jugador aún más importante en el mundo de las ventas y el servicio al cliente.
La inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en un jugador importante en el escenario de ventas, antes, durante y después de la venta. Desde la búsqueda de datos grandes que ningún ser humano podría analizar hasta la automatización completa del proceso a través de robots inteligentes de aprendizaje automático, la inteligencia artificial ya es fundamental para impulsar los esfuerzos de marketing de una marca.
A menudo llamada la "revolución de la IA", la introducción de soluciones basadas en computadora para automatizar el proceso de ventas aún está dando sus primeros pasos. Sin embargo, no estamos tan lejos de un mundo en el que los sistemas de script autogestionados van a ser un sustituto de la inteligencia humana por completo. Solo eche un vistazo a qué tan bien Google Translate ahora puede entender los idiomas humanos, o cómo los anuncios dirigidos siguen obsesionando nuestras búsquedas como si hubiera un "alguien" oculto que conozca nuestros gustos.
La inteligencia artificial definitivamente está destinada a cambiar la industria de las ventas en el futuro, pero ya la está impactando de manera muy significativa. (¿Desea obtener más información sobre IA? Luego, consulte ¿Cómo debo comenzar a aprender sobre IA?)
Redes neuronales artificiales (ANN)
Las redes neuronales artificiales (ANN) son la reproducción sintética de un cerebro de mamífero: una gran red de procesadores interconectados que funcionan en paralelo. Al igual que una versión mucho más simplificada de las neuronas humanas, estas unidades informáticas procesan información, aprenden de la experiencia e identifican patrones. Aunque carecen de la flexibilidad y la capacidad de adaptarse como las interfaces biológicas, los ANN pueden tomar ejemplos resueltos previamente para construir un sistema que sea capaz de tomar nuevas decisiones.
Uno de los usos tradicionales de ANN es analizar datos históricos recopilados en hojas de cálculo para hacer predicciones y pronósticos de ventas bastante precisos. Después de un breve "período de entrenamiento" durante el cual la red neuronal aprende utilizando datos de problemas históricos en los que se conocen los resultados, la IA puede reconocer patrones y proporcionar soluciones y estimaciones.
Gracias a esta capacidad, pueden utilizarse para asignar eficientemente recursos de marketing y optimizar los esfuerzos publicitarios de una empresa. Al interpretar una gran cantidad de parámetros, como los costos de comercialización y las ganancias brutas, los ANN se pueden utilizar para predecir las ventas del próximo período con un margen de error relativamente estrecho.
Algoritmos de aprendizaje profundo
Poco después de buscar en línea cualquiera de nuestros intereses, comienzan a aparecer toneladas de anuncios de productos estrechamente relacionados en todas partes. Los algoritmos de aprendizaje profundo ya comenzaron a explorar los grandes datos para cambiar para siempre el mundo de los anuncios automatizados. El motor de búsqueda de Google siempre incluyó un cierto grado de automatización de la máquina en forma de algoritmos, pero solo recientemente se han introducido los de aprendizaje profundo.
Impulsados por redes neuronales altamente avanzadas, analizan constantemente información que va desde comandos hablados de teléfonos inteligentes hasta fotos y estados de redes sociales y, obviamente, consultas de motores de búsqueda. Poseen su propia "inteligencia", y dado que son mucho más rápidos y pueden actuar a una escala mucho mayor que los humanos, ya pueden superarnos en esta tarea. Su proceso de capacitación nunca termina, pero en estos últimos años han podido aprender tanto sobre nuestros comportamientos que ahora pueden predecir casi todos los pasos del usuario promedio.
Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.
Bots de aprendizaje automático y plataformas de automatización de ventas
Todos los bots están programados para encontrar la forma más rápida y efectiva de lograr un objetivo; en este caso, automatizar el proceso de ventas. Los bots de aprendizaje automático van más allá y, con el tiempo, aprenden a optimizar su proceso mediante la recopilación de datos e información de los clientes. Pero el mayor desafío al que debe enfrentarse cada IA es recopilar los datos necesarios para entrenar los algoritmos. Y mientras que para los gigantes que manejan cantidades prácticamente infinitas de datos de usuarios, como Google y, esto podría no ser un problema, para las empresas más pequeñas definitivamente lo es.
Sin embargo, al igual que Tesla venció a Google en la carrera de autos sin conductor (juego de palabras), algunas nuevas empresas ambiciosas e ingeniosas como Growbots mostraron que incluso las nuevas empresas podrían tener la fuerza para competir al mismo nivel. Con un crecimiento del 10 por ciento mes tras mes, este negocio relativamente nuevo está cambiando el escenario de ventas salientes con una plataforma totalmente automatizada que puede analizar millones de sitios web todos los días para extraer datos sobre empresas y personas por igual.
Los bots controlados por IA pueden llegar fácilmente a millones de clientes, encontrar los más adecuados para contactar, escribir seguimientos y automatizar toda la secuencia de ventas. Al minimizar sus gastos de marketing con estas soluciones inteligentes, incluso las pequeñas y medianas empresas (PYMES) ahora pueden competir con los grandes actores y sus enormes presupuestos. La integración de Salesforce y las funciones de deduplicación inteligente permiten a las empresas menos que enormes reducir su carga de trabajo hasta en un 90 por ciento, y ahorrar valiosos recursos, así como el tiempo de los empleados.
Ayudar a los humanos con la experiencia del cliente
El compromiso del usuario y la experiencia del cliente son aspectos críticos del proceso posterior a la venta. Los clientes existentes son más valiosos que los nuevos debido a su lealtad y referencias. Sin embargo, tanto al ayudar a los clientes o al asegurar nuevas perspectivas, casi la mitad de los vendedores no pueden comprender el dolor y los problemas de los clientes. Carecen de la confianza para descubrir sus problemas, lo que lleva a confusiones y malentendidos que, en última instancia, hacen que estropeen la relación con el cliente.
Para lograr un proceso de generación de leads más inteligente, la IA simplemente puede ayudar a los humanos de muchas maneras. AI puede analizar todos los puntos de datos de un proceso de venta para identificar los puntos débiles y crear un enfoque de ventas prescriptivo integral y más eficiente.Puede profundizar en todos los datos disponibles del cliente para determinar la hora o el día correctos para llamar a un determinado cliente potencial, así como los intereses, deseos y necesidades de esa persona, para ayudar a los equipos de fuerza de ventas. Un proceso bien establecido reforzará la confianza de los vendedores y aumentará sus posibilidades de cerrar un trato.
Los motores de aprendizaje automático pueden ayudar a los agentes humanos de servicio al cliente al determinar quién servirá mejor a ese cliente. Además, el reconocimiento de voz asistido por IA puede ayudar a detectar palabras clave que desencadenan mejoras de servicio vitales, como alertar a un gerente para que asista a la llamada cuando se menciona la palabra "supervisor". (Obtenga más información sobre el reconocimiento de voz en Cómo el procesamiento del lenguaje natural puede mejorar los conocimientos empresariales).
Según una investigación reciente, el 70 por ciento de las personas afirman que estarían dispuestas a pagar más por una marca si su reputación de servicio al cliente es lo suficientemente buena. No sorprende entonces que, según pronósticos recientes, dentro de cinco años, AI gestione el 85 por ciento de las relaciones con los clientes.
Conclusión
La automatización de marketing mejorada está llevando a una mayor escala, mejores resultados y costos reducidos. Las tareas poco prácticas ya están siendo manejadas por máquinas autosuficientes, y las IA más nuevas apoyan a la fuerza laboral humana todos los días al facilitar sus operaciones.
Aunque en el futuro algunos empleados perderán sus empleos por los robots, el proceso de ventas aumentado por IA podría ayudar a nuestra sociedad a ser un poco más justa e igualitaria. De hecho, incluso las pequeñas y medianas empresas que no pueden permitirse el lujo de contratar a cientos de empleados podrían competir con las grandes corporaciones.
Sin embargo, los beneficiarios finales de esta supuesta revolución sin duda serán los clientes, quienes disfrutarán de una experiencia de compra mucho más fluida y más personalizada.