В последние годы глубокое обучение (DL) стало очень популярным в решении критических проблем, с которыми сталкиваются команды продаж. Фактически, согласно исследованию HBR, команды по продажам, внедряющие ИИ, наблюдали более чем 50%-ный рост числа заявок и встреч и 60-70%-ное сокращение продолжительности звонков.
И в то время как большинство руководителей компаний переходят в режим сокращения расходов в связи с надвигающейся рецессией, глубокое обучение может сыграть ключевую роль для организаций продаж, способствуя сокращению расходов на 40-60%.
Что такое глубокое обучение (Deep Learning)
При традиционном подходе обычные компьютеры используют алгоритмический подход для решения проблемы. Необходимость знать определенный набор инструкций ограничивала возможности обычных компьютеров по решению проблем.
Теперь, с появлением высокопроизводительных вычислений, модели DL приобрели огромное значение, поскольку они способны решать сложные проблемы реального мира лучше, чем традиционные методы.
Глубокое обучение - это передовая технология продаж с использованием ИИ, основанная на искусственных нейронных сетях, которые имитируют то, как человеческий мозг анализирует и обрабатывает информацию.
Термин "нейронная сеть" берет свое начало от человеческого мозга, который состоит из огромного, сложного и параллельного соединения большого количества нейронов. Искусственные нейронные сети пытаются имитировать это большое количество взаимосвязей и сетей между клетками мозга при выполнении некоторых сложных задач обработки информации.
Однако с ростом использования ИИ в технологиях продаж такие термины, как глубокое обучение и машинное обучение, используются как взаимозаменяемые. Итак, давайте сначала разберемся, чем глубокое обучение отличается от машинного.
ML в сравнении с Deep Learning
На высоком уровне глубокое обучение является подтипом машинного обучения (ML), которое само по себе является подтипом искусственного интеллекта (AI).
Разница между ИИ, ML и Deep Learning:
|
Искусственный интеллект
|
Машинное обучение
|
Глубокое обучение
|
|
Имитация интеллекта или поведенческих моделей человека
|
Техника, с помощью которой компьютер может обучаться на основе данных, не используя сложный набор различных правил
|
Метод машинного обучения, вдохновленный собственной сетью нейронов нашего мозга.
|
Продвинутые DL-модели достигают исключительных результатов при решении конкретных задач ML, таких как анализ настроений, прогнозирование оттока клиентов и продления договоров, составление рекомендаций по продуктам, распознавание лиц, имитация человеческих разговоров с помощью чат-ботов и перевод текста с одного языка на другой.
На самом деле, глубокое обучение приносит многочисленные преимущества в обработке естественного языка (NLP), что очень важно для улучшения обслуживания клиентов и продаж. NLP уходит корнями в лингвистику и является еще одной ветвью или подмножеством ИИ. Он способен идентифицировать, читать, понимать, обобщать и создавать естественный язык. Области применения NLP включают автоматическое ведение заметок, виртуальных агентов, анализ звонков при продажах, транскрипцию звонков, перевод звонков и т.д.
Почему глубокое обучение набирает обороты?
В отличие от машинного обучения, подход к которому остается неизменным с 1970-х годов, несмотря на развитие вычислительной мощности и хранения данных, глубокое обучение развивается с течением времени.
Инновации в алгоритмах, связанные с обработкой больших объемов данных и сокращением времени вычислений, стимулировали развитие систем глубокого обучения в последнее время. С ростом цифровизации процессов собирается все больше и больше данных. Производительность традиционных моделей падает с увеличением объема данных и не помогает полностью использовать потенциал имеющихся данных.
Таким образом, глубокое обучение выигрывает от большого объема данных и со временем становится все более точным.
Методы глубокого обучения значительно превосходят устаревшие традиционные модели, такие как байесовские методы, инженерия признаков и т. д., поскольку они постоянно обучаются по мере развития покупателей и бизнеса.
Проще говоря, результаты, полученные с помощью моделей DL, лучше, эффективнее и точнее.
Применение глубокого обучения в продажах
Современная индустрия программного обеспечения наводнена поставщиками, утверждающими, что они предлагают технологию продаж на основе искусственного интеллекта с продвинутыми DL-моделями, которые могут генерировать большой прирост прибыли благодаря аналитике на уровне сделок.
Однако решения, обеспечивающие простое понимание уровня сделки, не могут считаться настоящей платформой на основе глубокого обучения. Передовые модели глубокого обучения могут быть использованы для всех аспектов анализа доходов - разговорного анализа, конкурентного анализа, анализа рынка, анализа сделок, анализа деятельности и людей и т. д.
Объединение всех этих данных в единую систему помогает улучшить качество обслуживания клиентов, решить проблемы продаж и повысить общую эффективность продаж.
Вот некоторые из способов, с помощью которых глубокое обучение революционизирует мир продаж.
|
Формирование более глубоких представлений о покупателях
|
Проводить целевые беседы с покупателями
|
|
Анализ коэффициента продления и оттока
|
Для улучшения отношений с клиентами и состояния крупных аккаунтов
|
|
Подбор решений в соответствии с потребностями клиентов
|
Повысить качество обслуживания клиентов
|
|
Анализ навыков продаж и пробелов в коучинге
|
Для повышения эффективности работы отдела продаж
|
Генерирование более глубоких представлений о покупателе: DL-модели для распознавания лиц, речи, эмоций и текста генерируют информацию, которая помогает точно понять потребности и намерения покупателя. Эти данные позволяют отделам продаж вести целенаправленные беседы с покупателями, что приводит к успешным результатам в бизнесе и продажах.
Как SalesAI прокачивает эмоциональный интеллект менеджера по продажам
Анализ коэффициента продления и оттока клиентов: DL-модели используются для анализа пожизненной стоимости клиента путем определения склонности клиентов к оттоку по сравнению с теми, кто будет продлевать отношения, чтобы понять здоровье отношений с клиентами. Предиктивная аналитика позволяет получить ценные сведения о том, какие продукты или услуги следует предлагать по той или иной цене. На основе этих первоклассных знаний, полученных в результате глубокого обучения, организации могут сформулировать правильное сообщение для нужного клиента. Такие управляемые продажи помогают продавцам наладить лучшие отношения с клиентами и увеличить апсейлы.
Встречи QBR: 8 отличных способов заставить их хотеть большего
Подбор решений в соответствии с потребностями клиентов: Глубокое обучение играет важную роль в предоставлении покупателям и клиентам персонализированного опыта с индивидуальными рекомендациями продуктов. Например, чат-боты на базе искусственного интеллекта используются для настройки взаимодействия с конечными пользователями с помощью анализа данных, глубокого обучения и обработки естественного языка. В результате повышается качество обслуживания клиентов.
Почему чат-боты не справляются с продажами и как это можно исправить
Анализ навыков продаж и пробелов в коучинге: DL-модели играют ключевую роль в анализе областей коучинга для отделов продаж. Прогностическая аналитика клиентов, использующая глубокое обучение, рассматривает все встречи с клиентами для выявления наиболее эффективных и успешных бесед. Менеджеры по продажам могут использовать эти данные, чтобы понять, какие действия и поведение наиболее тесно связаны с наибольшими показателями закрытия сделок, и повысить эффективность работы своих отделов продаж путем клонирования наиболее результативных представителей.
Как SalesAI обучает менеджеров по продажам
Заключение
Глубокое обучение обладает огромным потенциалом для организаций, занимающихся продажами, и может изменить ваш подход к продажам. Настоящая платформа ИИ, использующая самые современные модели глубокого обучения, может предложить ценные идеи и рекомендации на протяжении всего процесса продаж и увеличить количество ваших продаж, попробуйте сами:
Получить тестовый доступ к DL системе SalesAI бесплатно: