В современном бизнесе происходит смена парадигмы: передовые технологии проникают в различные сегменты бизнеса. И маркетинг, конечно же, не является исключением. Столкнувшись с такими проблемами, как неэффективное управление взаимоотношениями с клиентами (CRM), управление данными и оптимизация продаж, компании все чаще обращают свое внимание на технологии искусственного интеллекта (ИИ).
Какие же проблемы успешно решаются при использовании нейросети? Ниже перечислим только основные и общие для многих видов бизнеса.
1. Потеря лидов и низкая конверсия
Вы тратите все больше на рекламу, лиды приходят, но более 70% квалифицированных лидов теряется уже на этапе. Решение вполне прозаично: необходимо найти способ для анализа данных о поведении клиентов, персонализации предложений и оптимизации целевых рекламных кампаний, что приведет к увеличению конверсии.
2. Низкая продуктивность и высокие затраты времени на рутину
По данным SalesForce, средний сейлз 64% своего рабочего времени тратит на рутину, вроде: заполнения карточек в CRM, составление КП фоллоуапов по итогам втсречи, внесение корректировок в КП1. Еще раз: более четырех часов ежедневно уходят на действия, которые уже сейчас можно успешно автоматизировать.
Проблема заключается в том, чтобы точно прогнозировать поведение клиентов, а также автоматизировать часть процессов для сокращения цикла сделки.
4. Как получить более эффективный скоринг лидов без цифрового следа
Внедрение эффективного лид-скоринга дает возможность: ускорить закрытие сделок в 5 раз, значительно повысить коэффициент конверсии SQL в продажу, снизить CAC и за счет этого увеличить прибыль.
И тут важно отметить ряд серьезных проблем: многие используемые системы скоринга слишком сложны и затратны. Решение лежит в области разработки нейросетевых моделей, которые могли бы анализировать не только цифровой след, но и другие данные, например, ответы лида на вопросы менеджера (SDR) во время Discovery звонка.
5. Невозможность контролировать звонки
Серьезной проблемой, с которой сталкиваются многие компании, является наличие неадекватных данных в их CRM-системах. Более того, многие компании теряют более 50% лидов из-за отсутствия качественной информации и аналитики продаж.
Да, об этом мы уже писали в нашем блоге. Все сводится к трем основным проблемам:
-
Нет данных. По оценке Salesforce, 20% записей в CRM невозможно использовать, так как там присутствуют серьезные ошибки. По нашей статистике, около 90% информации, хранящейся в CRM, может быть неточной, что серьезно затрудняет процессы анализа и принятия решений.
-
Субъективные искажения в CRM. Менеджеры, заполняя CRM, вносят неточную информацию, привнося эмоции и просто забывают детали. В итоге РОП не может использовать эти данные для анализа. Многие руководители основывают свои решения на субъективном опыте и интуиции. Хотя иногда это и эффективно, но полагаться на точные цифры и объективную перспективу более выгодно. Однако получение этих данных традиционными способами зачастую недоступно большинству менеджеров, а анализ требует значительных затрат времени и умственных усилий. Что, если бы данные были легко доступны и предварительно обработаны для менеджера по продажам?
-
Контроль качества невозможен. Контроль 100% звонков невозможен и прослушка отнимает много времени стоит очень дорого. По статистике, в большинстве компаний прослушивается менее 5% звонков менеджеров по продажам.
Эти проблемы можно решить, внедрив системы нейросетевого анализа звонков с функциями распознавания речи, анализа эмоций и оценки качества обслуживания для повышения эффективности звонков и управления данными.
6. Плохая работа менеджеров по продажам с лидами, которые привел маркетинг
Выход простой: оперативная обратная связь каждому менеджеру и обучение менеджеров по продажам.
Довольно эффективно работают обучающие программы, основанные на нейросетях, для анализа и прогнозирования поведения клиентов, а также оптимизации коммуникаций и стратегий продаж.
7. Неэффективные скрипты
Как составить идеальный скрипт продаж? Эффективное решение — использовать анализ больших объемов данных о клиентах, выявление успешных паттернов в продажах и создание персонализированных скриптов продаж с учетом индивидуальных потребностей клиентов.
А еще — подсказки менеджеру во время звонка, что особенно актуально для начинающих менеджеров по продажам. Это реализуется с помощью специализированных нейросетей, способных давать рекомендации и подсказки менеджерам в реальном времени на основе данных о клиентах, предыдущих звонках и успешных стратегий продаж.
Успешные примеры использования нейросетей
Сегодня менее 10% компаний опираются и активно развивают новый подход, который базируется на использовании точных данных. Любой маркетолог для оценки ситуации предпочтет таблицы и графики, а не голос интуиции, который не всегда помогает принимать эффективные решения. Поэтому нейросети играют все более важную роль в маркетинге и продажах, помогая компаниям улучшить свои стратегии и достичь более высоких результатов.
Примеры использования искусственного интеллекта в маркетинге
Давайте рассмотрим несколько примеров успешного использования нейронных сетей известными компаниями в маркетинге.
Amazon
Amazon широко использует нейросети для персонализации рекомендаций продуктов своим клиентам. Алгоритмы машинного обучения анализируют предпочтения покупателей, исходя из их предыдущих покупок и поведения на сайте, чтобы предложить им подходящие товары. Благодаря этому подходу Amazon значительно увеличил конверсию и объем продаж.
Netflix
Netflix успешно применяет нейросети для рекомендации контента своим абонентам. Алгоритмы анализируют просмотренные фильмы и предпочтения пользователей, что позволяет сервису предлагать персонализированный контент и удерживать аудиторию. Это позволило значительно увеличить количество просмотров фильмов и сериалов. Компания также внедряет нейросети для генерации на основе анализа предпочтений аудитории собственных производственных проектов.
Google
Google использует нейронные сети для улучшения своих рекламных продуктов. Например, алгоритмы машинного обучения помогают оптимизировать показы рекламы в реальном времени, а также повышают эффективность таргетинга объявлений.
Tesla
Tesla интегрирует нейросети в свои автомобили для улучшения автопилота и других автономных функций. Благодаря алгоритмам глубокого обучения, Tesla создает передовые системы безопасности и управления для своих электрических автомобилей.
Uber
Uber использует ИИ для оптимизации процесса прогнозирования спроса на услуги такси и их распределения. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные о заказах, погодных условиях, событиях в городе и других факторах, чтобы предсказывать и оптимизировать работу водителей и тарифы в реальном времени.
Coca-Cola
Компания Coca-Cola с помощью ИИ вначале проанализировала вкусы и предпочтениях миллионов потребителей по всему миру, чтобы создать рецепт нового напитка. Так появился довольно успешный проект Cherry Sprite.
Airbnb
Airbnb применяет нейросети для улучшения рекомендательных систем на своей платформе. Алгоритмы анализируют предпочтения пользователей, отзывы о жилье и другие данные, чтобы предложить пользователям наиболее подходящие варианты проживания. Это помогает увеличить конверсию бронирований и улучшить пользовательский опыт.
Первые выводы и прогнозы
Применение нейронных сетей требует качественных данных и глубокого понимания бизнес-процессов. Для маркетологов и руководителей отделов продаж важно понимать потенциал и преимущества использования искусственного интеллекта в своей деятельности. Изучение успешных кейсов поможет внедрить нейросети с максимальной пользой для бизнеса.
Использование нейросетей в маркетинге и продажах дает компаниям значительные преимущества, такие как улучшение персонализации, оптимизация процессов и повышение эффективности рекламных кампаний. Понимание принципов работы нейросетей и их применение в соответствии с бизнес-целями становится все более важным для успешного развития компаний в современном цифровом мире.
Сегодняшние технологии уже позволяют нам решать многие бизнес-задачи, с которыми мы сталкиваемся. В связи с этим крайне важно задуматься о будущем. Какие технологии будут использоваться в ближайшие годы? Кого заменят роботы в первую очередь: сотрудников отдела продаж или менеджеров по работе с клиентами? Какой квалификацией должен обладать сотрудник отдела продаж, чтобы его не вытеснила нейросеть?
Эти и многие другие вопросы мы обсудим на нашем вебинаре, который проведем совместно с Алексеем Бирюковым, генеральным директором Andata — облачного сервиса, специализирующегося на аналитике и оптимизации рекламных кампаний с помощью искусственного интеллекта.
Приглашаем вас присоединиться к обсуждению и узнать, как нейронные сети могут повысить эффективность вашего бизнеса.
Вебинар состоится 13 марта в 16:00 мск. Количество мест ограничено, поэтому забронируйте место прямо сейчас.