విషయము
- కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (ANN లు)
- డీప్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు
- బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
- మెషిన్-లెర్నింగ్ బాట్స్ మరియు సేల్స్ ఆటోమేషన్ ప్లాట్‌ఫాంలు
- కస్టమర్ అనుభవంతో మానవులకు సహాయం చేయడం
- ముగింపు
మూలం: కిరిల్ మకరోవ్ / డ్రీమ్‌టైమ్
Takeaway:
AI ఇప్పటికే అమ్మకాలలో వ్యాపారాలకు సహాయం చేస్తోంది, కానీ అమ్మకాలు మరియు కస్టమర్ సేవ ప్రపంచంలో మరింత ముఖ్యమైన ఆటగాడిగా అవతరించింది.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) అమ్మకాల దృశ్యంలో, అమ్మకం ముందు, సమయంలో మరియు తరువాత ప్రధాన పాత్ర పోషిస్తోంది. ఏ మానవుడూ విశ్లేషించలేని పెద్ద డేటా ద్వారా స్కావెంజింగ్ నుండి, తెలివైన, యంత్ర అభ్యాస బాట్ల ద్వారా ప్రక్రియను పూర్తిగా ఆటోమేట్ చేయడం వరకు, బ్రాండ్ యొక్క మార్కెటింగ్ ప్రయత్నాలను పెంచడానికి AI ఇప్పటికే కీలకం.
తరచుగా "AI విప్లవం" అని పిలుస్తారు, అమ్మకాల ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయడానికి కంప్యూటర్ ఆధారిత పరిష్కారాల పరిచయం ఇప్పటికీ దాని మొదటి అడుగులు వేస్తోంది. ఏదేమైనా, స్వీయ-నిర్వహణ స్క్రిప్ట్ వ్యవస్థలు పూర్తిగా మానవ మేధస్సుకు ప్రత్యామ్నాయంగా ఉండబోయే ప్రపంచానికి మేము ఇంతవరకు దూరంగా లేము. గూగుల్ ట్రాన్స్‌లేట్ ఇప్పుడు మానవ భాషలను ఎంత బాగా అర్థం చేసుకోగలదో పరిశీలించండి లేదా మా అభిరుచులను నిజంగా తెలిసిన ఒక రహస్య “ఎవరో” అక్కడ ఉన్నట్లుగా లక్ష్య ప్రకటనలు మా శోధనలను ఎలా వెంటాడుతున్నాయి.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ భవిష్యత్తులో అమ్మకాల పరిశ్రమను మార్చడానికి ఖచ్చితంగా కట్టుబడి ఉంటుంది, అయితే ఇది ఇప్పటికే చాలా ముఖ్యమైన మార్గాల్లో ప్రభావితం చేస్తోంది. (AI గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నారా? అప్పుడు నేను AI గురించి నేర్చుకోవడం ఎలా ప్రారంభించాలో చూడండి?)
కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (ANN లు)
కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (ANN లు) క్షీరద మెదడు యొక్క సింథటిక్ పునరుత్పత్తి: సమాంతరంగా పనిచేసే ఇంటర్‌కనెక్టడ్ ప్రాసెసర్ల యొక్క పెద్ద నెట్‌వర్క్. మానవ న్యూరాన్ల యొక్క మరింత సరళీకృత సంస్కరణ వలె, ఈ కంప్యూటింగ్ యూనిట్లు సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తాయి, అనుభవం నుండి నేర్చుకోండి మరియు నమూనాలను గుర్తిస్తాయి. బయోలాజిక్ ఇంటర్‌ఫేస్‌ల వలె స్వీకరించే సౌలభ్యం మరియు సామర్థ్యం వాటికి లేనప్పటికీ, కొత్త నిర్ణయాలు తీసుకోగలిగే వ్యవస్థను రూపొందించడానికి ANN లు గతంలో పరిష్కరించిన ఉదాహరణలను తీసుకోవచ్చు.
ANN ల యొక్క సాంప్రదాయ ఉపయోగాల్లో ఒకటి స్ప్రెడ్‌షీట్లలో సేకరించిన చారిత్రక డేటాను ఖచ్చితమైన అంచనాలు మరియు అమ్మకాల సూచనలను విశ్లేషించడం. ఒక చిన్న “శిక్షణ కాలం” తరువాత, నాడీ నెట్‌వర్క్ ఫలితాలను తెలిసిన చారిత్రక సమస్య డేటాను ఉపయోగించి నేర్చుకుంటుంది, AI నమూనాలను గుర్తించగలదు మరియు పరిష్కారాలను మరియు అంచనాలను అందించగలదు.
ఈ సామర్థ్యానికి ధన్యవాదాలు, మార్కెటింగ్ వనరులను సమర్ధవంతంగా కేటాయించడానికి మరియు సంస్థ యొక్క ప్రకటనల ప్రయత్నాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి వాటిని ఉపయోగించవచ్చు. మార్కెటింగ్ ఖర్చులు మరియు స్థూల లాభాలు వంటి పారామితుల యొక్క అనేక భాగాలను వివరించడం ద్వారా, తరువాతి కాలం అమ్మకాలను సాపేక్షంగా ఇరుకైన మార్జిన్ లోపంతో అంచనా వేయడానికి ANN లను ఉపయోగించవచ్చు.
డీప్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు
మా ఆసక్తుల కోసం మేము ఆన్‌లైన్‌లో శోధించిన కొద్దికాలానికే, దగ్గరి సంబంధిత ఉత్పత్తుల కోసం టన్నుల ప్రకటనలు ప్రతిచోటా కనిపించడం ప్రారంభిస్తాయి. స్వయంచాలక ప్రకటనల ప్రపంచాన్ని ఎప్పటికీ మార్చడానికి డీప్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు ఇప్పటికే పెద్ద డేటా ద్వారా స్కాన్ చేయడం ప్రారంభించాయి. గూగుల్ యొక్క సెర్చ్ ఇంజిన్ ఎల్లప్పుడూ అల్గోరిథంల రూపంలో కొంతవరకు మెషిన్ ఆటోమేషన్‌ను కలిగి ఉంటుంది, అయితే ఇటీవలే లోతైన అభ్యాసాలను ప్రవేశపెట్టారు.
అత్యంత అధునాతన న్యూరల్ నెట్స్‌తో నడిచే వారు మాట్లాడే స్మార్ట్‌ఫోన్ ఆదేశాల నుండి సోషల్ నెట్‌వర్క్ ఫోటోలు మరియు స్థితిగతుల వరకు సమాచారాన్ని నిరంతరం విశ్లేషిస్తారు మరియు స్పష్టంగా సెర్చ్ ఇంజన్ ప్రశ్నలు. వారు తమ స్వంత “తెలివితేటలను” కలిగి ఉంటారు మరియు వారు చాలా వేగంగా ఉంటారు మరియు మానవులకన్నా చాలా పెద్ద స్థాయిలో పనిచేయగలరు కాబట్టి, వారు ఇప్పటికే ఈ పనిలో మనలను అధిగమించగలుగుతారు. వారి శిక్షణా ప్రక్రియ ఎప్పటికీ ముగుస్తుంది, కానీ ఈ గత కొన్ని సంవత్సరాల్లో వారు మా ప్రవర్తనల గురించి చాలా నేర్చుకోగలిగారు, వారు ఇప్పుడు సగటు వినియోగదారు యొక్క ప్రతి దశను అంచనా వేయగలరు.
బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
సాఫ్ట్‌వేర్ నాణ్యత గురించి ఎవరూ పట్టించుకోనప్పుడు మీరు మీ ప్రోగ్రామింగ్ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచలేరు.
మెషిన్-లెర్నింగ్ బాట్స్ మరియు సేల్స్ ఆటోమేషన్ ప్లాట్‌ఫాంలు
లక్ష్యాన్ని సాధించడానికి వేగవంతమైన, అత్యంత ప్రభావవంతమైన మార్గాన్ని కనుగొనడానికి అన్ని బాట్లను ప్రోగ్రామ్ చేస్తారు - ఈ సందర్భంలో, అమ్మకాల ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయండి. మెషీన్-లెర్నింగ్ బాట్లు అంతకు మించి, కాలక్రమేణా, వినియోగదారుల నుండి డేటా మరియు సమాచారాన్ని సేకరించడం ద్వారా వారి ప్రక్రియను ఆప్టిమైజ్ చేయడం నేర్చుకోండి. కానీ ప్రతి AI ఎదుర్కోవాల్సిన అతిపెద్ద సవాలు అల్గోరిథంలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి అవసరమైన డేటాను సేకరించడం. గూగుల్ వంటి ఆచరణాత్మకంగా అంతులేని వినియోగదారు డేటాతో వ్యవహరించే దిగ్గజాల కోసం మరియు ఇది ఒక సమస్య కాకపోవచ్చు, చిన్న కంపెనీలకు ఇది ఖచ్చితంగా ఉంటుంది.
ఏదేమైనా, టెస్లా గూగుల్ ను సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్ రేసులో ఓడించినట్లే (పన్ ఉద్దేశించినది), గ్రోబోట్స్ వంటి కొన్ని ప్రతిష్టాత్మక మరియు వనరుల కొత్త సంస్థలు కూడా స్టార్ట్-అప్ లకు అదే స్థాయిలో పోటీ పడే శక్తిని కలిగి ఉన్నాయని చూపించాయి. నెలకు 10 శాతం వృద్ధి నెలతో, ఈ కొత్త వ్యాపారం అవుట్‌బౌండ్ అమ్మకాల దృష్టాంతాన్ని పూర్తిగా ఆటోమేటెడ్ ప్లాట్‌ఫామ్‌తో మారుస్తోంది, ఇది కంపెనీలు మరియు వ్యక్తుల గురించి డేటాను సేకరించేందుకు ప్రతిరోజూ మిలియన్ల వెబ్‌సైట్‌లను విశ్లేషించగలదు.
AI- నియంత్రిత బాట్లు మిలియన్ల మంది కస్టమర్‌లను సులభంగా చేరుకోగలవు, సంప్రదించడానికి సరైన వారిని కనుగొనగలవు, ఫాలో-అప్‌లు వ్రాయవచ్చు మరియు మొత్తం అమ్మకాల క్రమాన్ని ఆటోమేట్ చేస్తాయి. ఈ స్మార్ట్ సొల్యూషన్స్‌తో వారి మార్కెటింగ్ ఖర్చులను తగ్గించడం ద్వారా, చిన్న మరియు మధ్య తరహా వ్యాపారాలు (SMB లు) కూడా ఇప్పుడు పెద్ద ఆటగాళ్లతో మరియు వారి అపారమైన బడ్జెట్‌లతో పోటీ పడతాయి. సేల్స్ఫోర్స్ ఇంటిగ్రేషన్ మరియు స్మార్ట్ డిడప్లికేషన్ ఫంక్షన్లు భారీ కంటే తక్కువ కంపెనీలకు వారి పనిభారాన్ని 90 శాతం వరకు తగ్గించడానికి మరియు విలువైన వనరులతో పాటు ఉద్యోగుల సమయాన్ని ఆదా చేయడానికి అనుమతిస్తాయి.
కస్టమర్ అనుభవంతో మానవులకు సహాయం చేయడం
వినియోగదారు నిశ్చితార్థం మరియు కస్టమర్ అనుభవం పోస్ట్-సేల్ ప్రక్రియ యొక్క క్లిష్టమైన అంశాలు. ఇప్పటికే ఉన్న క్లయింట్లు వారి విశ్వసనీయత మరియు రిఫరల్స్ కారణంగా క్రొత్త వాటి కంటే ఎక్కువ విలువైనవి. ఏదేమైనా, కస్టమర్లకు సహాయం చేసేటప్పుడు లేదా కొత్త అవకాశాలను పొందేటప్పుడు, అమ్మకందారులలో సగం మంది కస్టమర్ల నొప్పి మరియు సమస్యలను అర్థం చేసుకోలేరు. వారి సమస్యలను వెలికితీసే విశ్వాసం వారికి లేదు, చివరకు క్లయింట్‌తో సంబంధాన్ని పాడుచేయటానికి కారణమయ్యే గందరగోళాలు మరియు అపార్థాలకు దారితీస్తుంది.
తెలివిగా లీడ్ జనరేషన్ ప్రక్రియను సాధించడానికి, AI మానవులకు అనేక విధాలుగా సహాయపడుతుంది. బలహీనమైన మచ్చలను గుర్తించడానికి మరియు సమగ్రమైన, మరింత సమర్థవంతమైన ప్రిస్క్రిప్టివ్ అమ్మకపు విధానాన్ని రూపొందించడానికి AI అమ్మకపు ప్రక్రియ యొక్క అన్ని డేటా పాయింట్లను విశ్లేషించవచ్చు.సేల్స్ ఫోర్స్ జట్లకు సహాయపడటానికి, ఒక నిర్దిష్ట అవకాశాన్ని, ఆ వ్యక్తి యొక్క ఆసక్తులు, కోరికలు మరియు అవసరాలను పిలవడానికి సరైన సమయం లేదా రోజును నిర్ణయించడానికి ఇది అందుబాటులో ఉన్న అన్ని కస్టమర్ డేటాను పరిశీలించవచ్చు. బాగా స్థిరపడిన ప్రక్రియ అమ్మకందారుల విశ్వాసాన్ని పెంచుతుంది మరియు ఒప్పందాన్ని ముగించే అవకాశాలను పెంచుతుంది.
మెషిన్-లెర్నింగ్ ఇంజన్లు ఆ కస్టమర్కు ఎవరు ఉత్తమంగా సేవ చేస్తారో నిర్ణయించడం ద్వారా మానవ కస్టమర్ సర్వీస్ ఏజెంట్లకు సహాయపడవచ్చు. అదనంగా, AI- సహాయక ప్రసంగ గుర్తింపు “పర్యవేక్షకుడు” అనే పదాన్ని ప్రస్తావించినప్పుడు కాల్‌కు సహాయపడటానికి నిర్వాహకుడిని హెచ్చరించడం వంటి కీలకమైన సేవా మెరుగుదలలను ప్రేరేపించే కీలకపదాలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది. (సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ వ్యాపార అంతర్దృష్టులను ఎలా మెరుగుపరుస్తుందనే దానిలో ప్రసంగ గుర్తింపు గురించి మరింత తెలుసుకోండి.)
ఇటీవలి పరిశోధనల ప్రకారం, 70 శాతం మంది తమ కస్టమర్ సేవా ఖ్యాతి తగినంతగా ఉంటే తాము బ్రాండ్ కోసం ఎక్కువ చెల్లించడానికి సిద్ధంగా ఉన్నామని పేర్కొన్నారు. ఇటీవలి సూచనల ప్రకారం, ఐదేళ్ళలో, AI 85 శాతం కస్టమర్ సంబంధాలను నిర్వహిస్తుంది.
ముగింపు
మెరుగైన మార్కెటింగ్ ఆటోమేషన్ ఎక్కువ స్కేలింగ్, మెరుగైన ఫలితాలు మరియు తగ్గిన ఖర్చులకు దారితీస్తుంది. అసాధ్యమైన పనులు ఇప్పటికే స్వయం సమృద్ధి యంత్రాల ద్వారా నిర్వహించబడుతున్నాయి మరియు కొత్త AI లు ప్రతిరోజూ మానవ కార్యకలాపాలకు తమ కార్యకలాపాలను సులభతరం చేయడం ద్వారా మద్దతు ఇస్తాయి.
భవిష్యత్తులో కొంతమంది ఉద్యోగులు రోబోట్‌లకు తమ ఉద్యోగాలను కోల్పోయే అవకాశం ఉన్నప్పటికీ, AI- వృద్ధి చెందిన అమ్మకాల ప్రక్రియ మన సమాజం కొంచెం సరసమైన మరియు సమానమైనదిగా మారడానికి సహాయపడుతుంది. వాస్తవానికి, వందలాది మంది ఉద్యోగులను నియమించుకోలేని SMB లు కూడా పెద్ద సంస్థలతో పోటీ పడతాయి.
ఏదేమైనా, ఈ విప్లవం యొక్క అంతిమ లబ్ధిదారులు నిస్సందేహంగా కస్టమర్లుగా మారబోతున్నారు, వారు చాలా సున్నితమైన మరియు చక్కగా రూపొందించిన కొనుగోలు అనుభవాన్ని పొందుతారు.