B2B

Распознавание контекста против ключевых слов: прорыв в машинном обучении и продажах

Изучите различия и преимущества распознавания контекста перед ключевыми словами в речевой аналитике и машинном обучении. Откройте новые горизонты для улучшения продаж и CRM с SalesAI


Речевая аналитика 1.0 отличается от Речевой аналитики 2.0 также, как слова отличаются от предложений. Вроде буквы одни и те же, а смысл может быть абсолютно разный.

Мы уже рассказывали о том, почему возникла необходимость разработать решение, которое будет усиливать менеджера по продажам как костюм Iron Man'a.

Также, мы рассказывали о том, чем отличается речевая аналитика старого поколения от SalesAI.

Маркировка или разметка данных - это важный процесс машинного обучения, который включает в себя аннотирование данных соответствующими метками или тегами/лейблами, помогающими обучать алгоритмы. По сути, этот процесс включает в себя предоставление человеческого вклада, который помогает компьютерам понимать и учиться на данных. В этой статье мы обсудим разницу между двумя типами маркировки: распознавание контекста и распознавание ключевых слов.

Основы маркировки данных: ключ к эффективному машинному обучению

Разметка данных - это процесс, который включает аннотирование данных соответствующими метками или тегами, чтобы помочь алгоритмам машинного обучения лучше понять их. Этот процесс включает в себя человеческий вклад, помогающий компьютерам учиться на данных, и имеет решающее значение для построения эффективных моделей машинного обучения.

Пример - каптча. Каптча - это краудсорсинговая разметка фрагментов или целых фотографий, помогающая автопилотам лучше разбираться в объектах, которые они видят на/около дороги.

 

Разметка данных может выполняться вручную или с помощью средств автоматизации, но результат один и тот же: маркированные данные, которые можно использовать для обучения алгоритмов выполнению конкретных задач. Эти маркированные данные необходимы для создания алгоритмов, способных распознавать закономерности, делать прогнозы и точно выполнять сложные задачи.

Сравнение подходов: распознавание контекста против ключевых слов

Распознавание контекста и распознавание ключевых слов - это два разных подхода к маркировке данных. Распознавание контекста предполагает маркировку данных информацией о контексте, в котором они были созданы или использованы. Например, если вы маркируете изображения, распознавание контекста включает в себя маркировку объектов на изображении и их взаимоотношений друг с другом.

С другой стороны, распознавание ключевых слов подразумевает маркировку данных определенными ключевыми словами или тегами. Например, если вы маркируете документ, распознавание ключевых слов предполагает маркировку документа соответствующими ключевыми словами, которые описывают его содержание.

Преимущества распознавания контекста: преобразование аналитики и машинного обучения

Хотя распознавание ключевых слов может быть полезным в некоторых случаях, распознавание контекста является более эффективным. Вот несколько причин:

Точность результатов при распознавании контекста

Распознавание контекста дает более точные результаты, поскольку учитывает взаимосвязи между различными элементами данных. Это означает, что алгоритмы, обученные на данных, помеченных контекстом, лучше распознают закономерности и делают прогнозы.

Релевантность данных в контекстном анализе

Контекстно-меченые данные обеспечивают более релевантные данные, которые могут быть использованы для обучения алгоритмов. Данные, помеченные ключевыми словами, могут быть слишком общими и не предоставлять достаточного контекста для обучения алгоритмов.

Эффективность машинного обучения с контекстным распознаванием

Распознавание контекста является более эффективным, поскольку сокращает количество требуемого ручного ввода. Предоставляя более точные и релевантные данные, алгоритмы могут обучаться быстрее и с меньшим количеством ошибок.

Оптимизация данных CRM через распознавание контекста

Ключевые слова не могут создать данные для того, чтобы заполнить CRM.

Если вы хотите автоматически заполнять CRM, вам необходимо использовать распознавание контекста, как вот тут, например:

 

Маркировка данных - это важный процесс машинного обучения, который включает аннотирование данных соответствующими метками или тегами, помогающими обучать алгоритмы. Распознавание контекста и распознавание ключевых слов - это два подхода к маркировке данных, но распознавание контекста обычно считается более эффективным благодаря способности предоставлять более точные и релевантные данные. Благодаря использованию данных, помеченных контекстом, алгоритмы могут обучаться быстрее и с меньшим количеством ошибок, что в конечном итоге приводит к более точным прогнозам и повышению эффективности.

Например, в обработке естественного языка распознавание контекста может использоваться для аннотирования текста информацией о связях между различными словами, что облегчает алгоритмам понимание смысла предложений и фраз.

Хотя распознавание ключевых слов может быть полезным в некоторых случаях, распознавание контекста является более эффективным при маркировке данных. Предоставляя более точные и релевантные данные, алгоритмы могут обучаться быстрее и с меньшим количеством ошибок, что в конечном итоге приводит к более точным прогнозам и повышению эффективности продаж.

Маркировка данных имеет решающее значение для приложений машинного обучения, а распознавание контекста дает значительные преимущества по сравнению с распознаванием ключевых слов. Благодаря распознаванию контекста алгоритмы могут обучаться на более точных и релевантных данных, учитывающих взаимосвязи между различными элементами данных. Это приводит к более точным прогнозам и повышению эффективности, что делает распознавание контекста важной техникой для маркировки данных.

Контроль чек-листа продаж с помощью нейросети

Распознавание контекста в продажах: улучшение стратегий и результатов

Поскольку область машинного обучения продолжает развиваться, маркировка данных останется важнейшим компонентом построения эффективных алгоритмов. Понимая различия между распознаванием контекста и распознаванием ключевых слов, а также преимущества распознавания контекста, разработчики смогут построить более точные и эффективные модели машинного обучения, которые помогут решить сложные реальные проблемы, например, увеличение конверсии продаж.

В мире продаж распознавание контекста также может сыграть решающую роль в повышении конверсии продаж. Понимая контекст, в котором потенциальный клиент взаимодействует с продуктом или услугой, отделы продаж могут лучше адаптировать свой подход и повысить шансы на заключение сделки.

Например, представьте, что клиент разговаривает с вашим менеджером по продажам. Благодаря распознаванию контекста SalesAI может предоставить соответствующую информацию и рекомендации на основе истории просмотров и поведения клиента, а также на основе его прошлых запросов или проблем, которые он озвучил во время разговора, например, предложить похожие продукты или выделить соответствующие характеристики продукта, который он сейчас рассматривает. Такой индивидуальный подход очевидно повышает вероятность того, что клиент совершит покупку, и улучшит общее впечатление о нем (NPS).

Распознавание контекста дает значительные преимущества по сравнению с распознаванием ключевых слов, предоставляя более точные и релевантные данные, учитывающие взаимосвязи между различными элементами в данных. С помощью контекстных меток алгоритмы могут обучаться быстрее и с меньшим количеством ошибок, что в конечном итоге приводит к более точным прогнозам и повышению эффективности. В сфере продаж распознавание контекста может сыграть решающую роль в адаптации клиентского опыта и повышении конверсии продаж.

Как SalesAI обучает менеджеров по продажам

 

Контроль отработки возражений с помощью нейросети SalesAI

Вот некоторые примеры лейблов

Метки настроения 

Метки настроения используются для классификации текста на основе эмоционального тона или настроения, выраженного в тексте. Например, метка может быть назначена для классификации сообщения в социальных сетях как позитивного, негативного или нейтрального на основе настроения, выраженного в сообщении.

Лейблы потребности

Клиент может описать свою потребность в виде структурированного ТЗ с большим количеством технических характеристик (номенклатура, количество, свойства и тд), он может озвучить свою проблему и попросить подобрать ему наилучшее решение, также он может сформулировать свою потребность в виде цели или задачи и тд. SalesAI распознает эту потребность в любом случае. Именно так работает контекст.

Метки намерений 

Метки намерения используются для классификации текста на основе предполагаемого действия или цели текста. Например, текстовая метка может быть назначена для классификации электронного письма как запроса информации, жалобы или предложения о продаже на основе предполагаемого действия или цели письма.

Именованные сущности

Метки именованных сущностей используются для идентификации и классификации именованных сущностей, таких как люди, организации и места, упомянутые в тексте. Например, текстовая метка может быть назначена для идентификации и классификации имени человека или организации, упомянутых в разговоре, его должности, электронной почты и тд.

Метки Power Map

Позволяют определить место человека в иерархии и его влияние на принимаемое решение. Сравнение его личных потребностей, желаний и мотивации с характеристиками других участников сделки позволяет построить карту отношений и выделить наиболее влиятельных лиц.

SalesAI раcпознает Power Map

Метки сроков и бюджетов

Эти метки самые простые - позволяют извлечь даты и стоимость и разговора, с учетом поэтапности и валюты.

Лейблы контроля качества

Пример контрольного списка из 10 пунктов для проверки качества беседы менеджера по продажам:

  • Представил ли менеджер себя и свою компанию в четкой и лаконичной манере?

  • Активно ли менеджер выслушал потребности и предпочтения потенциального клиента?

  • Задавал ли менеджер открытые вопросы, чтобы собрать информацию о ситуации потенциального клиента?

  • Предоставил ли менеджер необходимую информацию о своем продукте или услуге?

  • Устранил ли менеджер все возражения или опасения потенциального клиента?

  • Донес ли менеджер уникальное ценностное предложение своего продукта или услуги?

  • Отслеживал ли менеджер предыдущие разговоры или действия, предпринятые потенциальным покупателем?

  • Пытался ли менеджер запланировать последующий звонок или встречу?

  • Выражал ли менеджер благодарность и профессионализм на протяжении всего разговора?

  • Уложился ли менеджер в отведенное для разговора время и тд

Отслеживая и оценивая эти пункты контроля качества, SalesAI может помочь отделам продаж определить области для улучшения, оптимизировать свои стратегии продаж и, в конечном итоге, повысить уровень успеха.

Как работает автоматический контроль качества звонков SalesAI

 


Как стать Data Driven Директором по продажам, наш канал в Telegram: VP of sales.

 

SalesAI это передовая технология искусственного интеллекта, основанная на качественном распознавании контекста переговоров

Передовая платформа SalesAI на базе ИИ призвана помочь отделам продаж повысить эффективность своей работы путем анализа звонков, встреч и других взаимодействий с потенциальными клиентами и покупателями. Ее алгоритмы могут выявлять закономерности и тенденции в разговорах о продажах, предоставляя ценные сведения, которые могут быть использованы для оптимизации стратегий продаж и заключения большего количества сделок.

Комплексный анализ данных

Платформа SalesAI предоставляет комплексный анализ разговоров по продажам, включая данные о времени разговора, ключевых словах, настроениях и т.д. Эти данные можно использовать для выявления областей для улучшения и оптимизации стратегий продаж.

Анализ в режиме реального времени

Платформа SalesAI обеспечивает анализ разговоров в режиме реального времени, что позволяет отделам продаж вносить коррективы на лету и реагировать на потребности и проблемы клиентов в режиме реального времени.

Бесшовная интеграция

SalesAI легко интегрируется с другими популярными инструментами продаж и маркетинга, такими как Bitrix24, amoCRM, Zoom, G.Meet, VoIP и тд,  обеспечивая оптимизированный пользовательский опыт и упрощая доступ и анализ данных о продажах.

Ориентация на успех клиентов

SalesAI стремится помочь своим клиентам добиться успеха, предоставляя индивидуальную поддержку и обучение, а также предлагая ряд ресурсов и инструментов, призванных помочь отделам продаж повысить эффективность своей работы и достичь поставленных целей.

Дашборды SalesAI для менеджера по продажам

 

5 основных преимуществ использования SalesAI:

Повышение эффективности продаж

SalesAI предоставляет ценную информацию о разговорах по продажам, позволяя отделам продаж определить области для улучшения и оптимизировать свои стратегии. Это может привести к повышению эффективности работы и увеличению коэффициента конверсии.

Увеличение выручки

Оптимизируя стратегии продаж и повышая эффективность, SalesAI помогает компаниям увеличить доход и прибыльность.

Улучшение отношений с клиентами

SalesAI в режиме реального времени и всесторонний анализ данных помогают отделам продаж лучше понять потребности и предпочтения своих клиентов, что приводит к более персонализированному и эффективному общению.

Улучшенное обучение и тренинги

Платформа SalesAI предоставляет большое количество данных и информации, которые могут быть использованы для обучения и тренировки отделов продаж, помогая им улучшить свои навыки и производительность с течением времени.

Оптимизация рабочего процесса

Бесшовная интеграция SalesAI с другими инструментами продаж и маркетинга помогает оптимизировать рабочий процесс и упростить доступ и анализ важных данных для отделов продаж. Это экономит время и повышает эффективность, позволяя отделам продаж сосредоточиться на том, что у них получается лучше всего - на продажах.

 

Получить полный контроль над каждым звонком каждого менеджера, чтобы понимать, что происходит при общении с клиентом на самом деле.

 

Похожие статьи:

Подпишись на еженедельный журнал для увеличения продаж (3500+ подписчиков):

Для директоров по продажам и РОПов, наш канал в Telegram: VP of sales.