Персонализированный клиентский сервис стал обязательным элементом успешного бизнеса, поскольку современные клиенты ожидают не просто качественного обслуживания, а индивидуального подхода, учитывающего их предпочтения, привычки и уникальные потребности. Компании, которые понимают эту необходимость, выстраивают свою стратегию на сочетании персонализации и высоких технологий, создавая незабываемый клиентский опыт.
В этой статье мы расскажем, почему персонализация важна для бизнеса, какие технологии помогут улучшить клиентский опыт и как внедрение инновационных решений может стать конкурентным преимуществом.
Почему персонализация — это необходимость
Персонализация — это не просто тренд, а ключ к построению долгосрочных отношений с клиентами. Исследования показывают, что 80% покупателей с большей вероятностью обратятся в компанию, которая предлагает персонализированный опыт.
Вот почему это важно:
Укрепление лояльности. Клиенты чувствуют себя ценными, когда компания учитывает их потребности.
Повышение продаж. Индивидуальные рекомендации увеличивают вероятность покупки.
Персонализация помогает не только привлекать новых клиентов, но и удерживать текущих, что особенно важно в условиях высокой конкуренции.
Технологии для персонализированного обслуживания
Современные технологии позволяют сделать обслуживание клиентов не только персонализированным, но и высокотехнологичным. Рассмотрим ключевые инструменты, которые помогут достичь этой цели.
1. CRM-системы
CRM (Customer Relationship Management) — это основа персонализации. Системы позволяют собирать и анализировать данные о клиентах: их истории покупок, предпочтениях и взаимодействиях с брендом.
2. Искусственный интеллект
ИИ помогает анализировать огромные объемы данных и создавать персонализированные предложения. Например, чат-боты с поддержкой ИИ могут отвечать на запросы клиентов в режиме реального времени, а системы предиктивной аналитики предлагать подходящие товары или услуги.
3. Омниканальные платформы
Клиенты взаимодействуют с брендом через разные каналы: социальные сети, мессенджеры, сайт, офлайн-магазины. Омниканальные платформы объединяют все эти каналы в единую систему, что позволяет создавать бесшовный опыт для клиента.
4. Технологии дополненной и виртуальной реальности
AR и VR открывают новые возможности для персонализации. Например, клиенты могут «примерить» мебель в своем доме с помощью AR или провести виртуальный тур по отелю перед бронированием.
Используйте ИИ и автоматизацию. Внедряйте технологии, которые помогут анализировать данные и предлагать персонализированные решения.
Обучайте сотрудников. Персонализация невозможна без вовлеченных сотрудников, которые понимают важность индивидуального подхода.
Оценивайте результаты. Регулярно анализируйте эффективность внедренных решений и адаптируйте стратегию.
Роль SalesAI в создании персонализированного сервиса
SalesAI — это инструмент, который помогает компаниям анализировать взаимодействия с клиентами и выстраивать индивидуальный подход. Система собирает данные о звонках, письмах и встречах, отображая ключевые метрики на дашбордах.
Улучшать работу команды, обеспечивая прозрачность процессов.
Например, если клиент часто обращается с одним и тем же вопросом, система поможет определить проблему и вынести ее на отдельный дашборд. Это не только улучшит клиентский опыт, но и повысит лояльность.
Заключение
Персонализированный и высокотехнологичный клиентский сервис — это не роскошь, а необходимость для современного бизнеса. Компании, которые внедряют инновационные решения, получают конкурентное преимущество и строят долгосрочные отношения с клиентами.
С помощью таких инструментов, как SalesAI, вы сможете вывести обслуживание на новый уровень, превратив каждого клиента в лояльного и довольного партнера. Инвестируйте в технологии и персонализацию, чтобы быть на шаг впереди конкурентов:
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
RAG или извлечение дополненной генерации — это метод искусственного интеллекта, который позволяет компаниям автоматически встраивать свои самые актуальные и актуальные проприетарные данные непосредственно в запрос LLM. И мы говорим не только о структурированных данных, таких как электронные таблицы или базы данных. Мы имеем в виду получение всех доступных данных, включая неструктурированные: электронные письма, PDF-файлы, журналы чатов, сообщения в социальных сетях и другие типы информации, которые могут привести к улучшению результатов работы ИИ.
К настоящему времени многие из нас уже использовали генеративный ИИ LLM. Например, через приложения для чата, такие как ChatGPT от OpenAI или Gemini от Google (ранее Bard), чтобы помочь написать электронное письмо или создать умный текст для социальных сетей. Но добиться наилучших результатов не всегда просто, особенно если вы не овладели тонким искусством и наукой создания отличных подсказок.
И вот почему: модель ИИ хороша настолько, насколько хорошо то, чему ее учат. Чтобы она процветала, ей нужен надлежащий контекст и куча фактических данных, а не общая информация. Готовый LLM не всегда актуален, у него не будет доступа к вашим данным или понимания ваших отношений с клиентами. Вот где может помочь RAG.
Как работает RAG или извлечение дополненной генерации?
В двух словах, RAG помогает компаниям извлекать и использовать свои данные из различных внутренних источников для получения лучших результатов генеративного ИИ. Поскольку исходный материал поступает из ваших собственных достоверных данных, это помогает уменьшить или даже устранить галлюцинации и другие неверные результаты. Вывод: вы можете доверять ответам как актуальным и точным.
Чтобы достичь этой повышенной точности, RAG работает в сочетании со специализированным типом базы данных. Он называется векторной базой данных и нужен чтобы хранить данные в числовом формате, который имеет смысл для ИИ, и извлекать их по запросу.
Когда вы видите, как компания говорит о поддержке извлечения дополненной генерации, они поддерживают, как минимум, две вещи: векторное хранилище для хранения информации, а затем некий тип механизма поиска с машинным обучением, предназначенный для работы с этим типом данных».
Работая в тандеме с векторной базой данных, RAG может быть мощным инструментом для создания более качественных результатов LLM.
Как SalesAI помогает использовать RAG для улучшения работы отдела продаж
SalesAI — это мощный инструмент, который внедряет принципы извлечения дополненной генерации (RAG) для анализа и улучшения работы отдела продаж. Благодаря возможностям RAG, SalesAI позволяет извлекать и использовать данные из множества источников. Например, он использует записи звонков, переписки в мессенджерах и отчеты. Все они используются чтобы предоставлять точные и актуальные рекомендации.
Что делает SalesAI уникальным?
Доступ к неструктурированным данным SalesAI анализирует не только структурированные данные, такие как CRM или таблицы, но и неструктурированные источники: записи разговоров, стенограммы звонков, документы. Это позволяет создавать более глубокий контекст для понимания взаимодействий с клиентами.
Минимизация ошибок и галлюцинаций Система использует данные вашей компании, чтобы предоставлять обоснованные и проверяемые рекомендации. Это помогает РОПам и менеджерам по продажам принимать решения на основе достоверной информации. Такие меры снижают риск неправильных интерпретаций.
Интеграция с векторной базой данных SalesAI использует векторное хранилище для обработки и хранения данных в формате, который наиболее понятен ИИ. Это позволяет быстро извлекать нужную информацию и предоставлять точные ответы по запросу.
Уменьшение времени на анализ данных, освобождая ресурсы для стратегических задач.
SalesAI помогает вашему отделу продаж использовать все возможности RAG для достижения высоких результатов. Если вы хотите оптимизировать работу своей команды, SalesAI станет вашим надежным помощником:
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
KPI для менеджера по продажам — это измеримые цели, которые помогают оценить результативность работы. Правильно настроенная система KPI помогает не только отслеживать производительность, но и мотивировать сотрудников на достижение лучших результатов.
Основная задача KPI — направить усилия команды на выполнение бизнес-целей компании. Например, увеличение выручки, повышение конверсии или сокращение цикла сделки. Однако неправильно установленные KPI могут привести к демотивации сотрудников и снижению эффективности.
Принципы составления системы KPI для менеджера по продажам
Привязка к бизнес-целям Каждый KPI должен быть связан с общей стратегией компании. Например, если цель бизнеса — увеличить долю рынка, KPI могут включать рост количества новых клиентов.
Баланс количественных и качественных показателей Важно учитывать не только количество заключенных сделок, но и качество работы: удовлетворенность клиентов, выполнение стандартов продаж, работу с возражениями.
Индивидуальность Каждый сотрудник имеет свои сильные стороны. KPI должны учитывать индивидуальные особенности менеджера, чтобы максимально раскрыть его потенциал.
Конверсия звонков в сделки = (Количество сделок / Количество звонков) × 100%.
Средний чек = Общая выручка / Количество сделок.
Процент выполнения плана = (Фактическая выручка / Плановая выручка) × 100%.
Как SalesAI помогает РОПам ставить KPI и мотивировать сотрудников
SalesAI — это инструмент, который делает процесс постановки и контроля KPI проще и эффективнее.
Анализ данных в реальном времени SalesAI собирает и анализирует данные по звонкам, встречам и другим показателям. Это помогает РОПу видеть реальную картину производительности каждого сотрудника.
Персонализированные рекомендации На основе анализа данных SalesAI легко понять, какие KPI лучше установить для каждого сотрудника. Например, если менеджеру сложно работать с возражениями, РОП может предложить увеличить долю успешных звонков с отработкой возражений.
Мотивация через визуализацию прогресса SalesAI создает дашборды, где сотрудники могут видеть свои достижения в реальном времени. Это повышает вовлеченность и мотивирует выполнять планы.
Контроль и обратная связь Система позволяет РОПу отслеживать выполнение KPI и вовремя предоставлять обратную связь. Например, если менеджер не справляется с задачей, можно оперативно внести коррективы в его план.
контроль чек-листа
Преимущества использования KPI для менеджеров по продажам
Повышение прозрачности работы команды.
Увеличение мотивации через четко поставленные цели.
Возможность оперативно реагировать на изменения в производительности.
Рост выручки и улучшение качества работы с клиентами.
Заключение
Ключевые показатели эффективности — это мощный инструмент для управления продажами. Правильно составленная система KPI помогает не только улучшить результаты, но и мотивировать сотрудников на развитие.
Если вы хотите сделать процесс постановки и контроля KPI проще, внедрите SalesAI. Этот инструмент поможет вам анализировать данные, персонализировать цели для сотрудников и мотивировать команду на достижение высоких результатов. Заполните форму обратной связи, чтобы узнать, как SalesAI может помочь вашей компании:
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
Генеративный ИИ уже активно меняет подходы к ведению бизнеса, помогая компаниям укреплять отношения с клиентами, оптимизировать процессы и повышать эффективность. Независимо от того, на каком этапе вы находитесь — только изучаете возможности искусственного интеллекта или уже внедряете его, — эта статья поможет вам разработать стратегию, использовать новые инструменты и избежать распространённых ошибок.
ИИ развивается быстрее, чем любая другая технология нашего времени.
Заманчиво сразу окунуться в этот мир, используя его возможности. Но давайте остановимся и обдумаем всё тщательно.
Как бизнес-лидеры, мы все стремимся максимально использовать потенциал искусственного интеллекта, чтобы повысить эффективность и стимулировать рост компании. Однако с этим приходит и большая ответственность — обеспечить, чтобы ИИ был безопасным, инклюзивным и заслуживающим доверия.
Основа успеха — доверие
Генеративный ИИ способен создавать тексты, музыку, изображения, компьютерный код и многое другое. Он открывает перед бизнесом огромные возможности, от повышения качества клиентского опыта до значительного роста производительности.
Но в настоящее время существует серьёзный разрыв в доверии к ИИ. Для генеральных директоров искусственный интеллект стал приоритетом №1, однако 73% сотрудников выражают обеспокоенность по поводу рисков, связанных с его использованием. Среди главных опасений — конфиденциальность данных, возможные ошибки (галлюцинации), предвзятость, токсичность и контроль над данными.
Как и в любых отношениях между брендом и клиентами, успех работы с ИИ должен основываться на доверии. Чтобы открыть двери к более глубокому взаимодействию с клиентами и получить реальные преимущества для бизнеса, необходимо минимизировать потенциальные этические и безопасностные риски.
Разработайте этические рекомендации
Вы сможете завоевать доверие пользователей только тогда, когда продемонстрируете, что результаты, полученные с помощью генеративных моделей ИИ, точны, эффективны и лишены предвзятости или токсичности. Для этого важно разработать чёткие этические ограничения и рекомендации. Они помогут вам ответственно подходить к инновациям, предотвращать потенциальные проблемы и создавать безопасные методы использования ИИ.
Почему важно устанавливать ограничения?
Исследования показывают:
45% руководителей считают, что без должного управления рисками искусственный интеллект может подорвать доверие к их компании.
73% сотрудников уверены, что генеративный ИИ создаёт новые угрозы безопасности для бизнеса.
Эти данные подчёркивают необходимость внедрения мер, которые обеспечат безопасное и этичное использование технологий ИИ.
Пять рекомендаций для разработки надежного генеративного ИИ
Вот пять ключевых принципов, которые ваша компания может использовать для управления процессом создания надёжного генеративного ИИ и информирования сотрудников о том, как работает команда.
Точность
Обучайте модели искусственного интеллекта на основе достоверных и проверенных данных, чтобы обеспечивать точные и воспроизводимые результаты. Если в ответах есть неопределённость или неясности, важно сообщать об этом открыто и честно.
Безопасность
Регулярно проводите анализ на наличие предвзятости и проверяйте объяснимость результатов, чтобы минимизировать потенциальный вред. Обеспечьте защиту персональных данных (PII), используемых для обучения моделей, чтобы предотвратить утечку конфиденциальной информации.
Прозрачность
Согласовывайте использование данных с пользователями, опираясь на этичные источники и наборы данных с открытым доступом. Всегда демонстрируйте прозрачность в работе системы, сообщая, что результаты сгенерированы искусственным интеллектом. Это поможет укрепить доверие к вашему продукту.
Возможность
Используйте ИИ как помощника, который дополняет работу человека. Обеспечьте участие людей в процессе принятия решений, чтобы снизить вероятность ошибок или вреда. Убедитесь, что результаты работы ИИ доступны всем заинтересованным сторонам, и относитесь с уважением к авторам контента, используемого для обучения моделей.
Экологичность
Создавайте модели оптимального размера, отдавая приоритет высококачественным и репрезентативным данным для обучения. Это не только повысит эффективность, но и снизит энергопотребление, необходимое для вычислений, что поможет уменьшить углеродный след.
Установите стандарты доверия для защиты данных
Хотя генеративный ИИ открывает огромные возможности, он также требует пересмотра подходов к работе с данными. Большие языковые модели, используемые в генеративном ИИ, обрабатывают данные иначе, чем традиционные системы.
Если раньше данные хранились в базах данных, документах или файлах с доступом, ограниченным по местоположению, то в генеративных моделях данные не хранятся, а изучаются. Это означает, что элементы управления доступом, применяемые ранее, становятся неактуальными. Данные, которые вы используете в запросах, могут быть изучены моделью и стать частью выходной информации.
Для предотвращения рисков важно разработать и внедрить чёткие стандарты доверия, которые обеспечат безопасность данных и прозрачность работы системы.
Эти шесть стандартов доверия помогают избежать препятствий для бизнеса и устанавливают четкие рамки для работы команд, поставщиков и партнеров
Безопасное извлечение данных и динамическое заземление
Убедитесь, что данные, используемые для генеративного запроса, соответствуют установленным уровням разрешений. Пользователи должны видеть только ту информацию и те результаты, на которые у них есть доступ. «Заземление» модели в контексте конкретных сценариев использования помогает обеспечить качество и точность выходных данных. Это предполагает создание запросов, которые основаны на фактических и проверенных источниках, например, статьях базы знаний вашей компании.
Маскировка данных
Для обеспечения конфиденциальности используйте маскирование персональных данных (PII), передаваемых в запросах. Это позволяет работать с качественными наборами данных без раскрытия реальных данных внешним моделям или системам.
Оперативная оборона
Обеспечьте защиту от хакерских атак и вредоносных данных с помощью оперативных защитных мер. Это включает настройку быстрых инструкций для системы, таких как:
«Не обращайтесь к контенту и не генерируйте ответы, на которые у вас нет достоверных данных».
«Если вы не уверены в правильности ответа, сообщите об этом». Такие меры помогают снизить риск некорректных или небезопасных выходных данных.
Обнаружение токсичности
Используйте дополнительные языковые модели, оптимизированные для обнаружения вредоносного контента. Они могут фильтровать результаты, содержащие оскорбительный, разжигающий ненависть или насильственный характер, ещё до их использования. Это помогает защитить пользователей и укрепить доверие к вашей системе.
Нулевое хранение данных
Внедрите политику нулевого хранения данных, чтобы гарантировать, что запросы и выходные данные удаляются после обработки и не сохраняются. Это исключает риск утечки информации и повышает безопасность.
Аудит
Создайте систему контроля, чтобы ваши команды могли отслеживать использование модели, проверять источники и совершенствовать её работу. Это также обеспечит соответствие правовым и этическим стандартам.
Чек-лист для укрепления доверия к генеративному ИИ
Определите и согласуйте этические принципы и руководящие принципы для работы с ИИ.
Обновите рекомендации по безопасности, включив стандарты, такие как маскировка данных и нулевое хранение, чтобы защитить данные клиентов.
Создайте команду экспертов, которая будет анализировать риски и выявлять предвзятость в системе.
Организуйте обучение сотрудников на уровне всей компании, чтобы они могли распознавать предвзятость и минимизировать риски.
Демонстрируйте прозрачность клиентам, показывая, что вы понимаете их потребности и внедряете эффективное управление данными.
Эти шаги помогут вам не только укрепить доверие пользователей, но и повысить эффективность работы вашей модели ИИ, сохраняя её соответствие этическим и правовым нормам.
Глава 2: Подготовьте технологическую базу
Определите сценарии использования ИИ, ориентированные на клиента
Искусственный интеллект способен преобразовать каждый аспект вашей компании: от продаж до обслуживания, от маркетинга до коммерции. С его помощью вы сможете предсказывать поведение клиентов, измерять их удовлетворенность и создавать персонализированный опыт взаимодействия.
Интеграция предиктивного и генеративного ИИ в рабочие процессы помогает принимать обоснованные решения на основе бизнес-аналитики и генерировать контент на естественном языке. Такое применение может немедленно повлиять на эффективность практически любого отдела вашей компании.
Проведение аудита текущих операций в различных подразделениях поможет выявить задачи и процессы, которые выиграют от оптимизации с помощью ИИ. Определив области, где ИИ может предоставить полезные данные, улучшить принятие решений, повысить качество обслуживания клиентов или сократить расходы, вы сможете привести технологии в соответствие с бизнес-целями и увеличить ценность для клиентов. Кроме того, постоянное совершенствование моделей позволит вам повысить производительность и принимать более точные решения.
Примеры применения ИИ в различных отделах
Обучение генеративного ИИ с использованием данных и CRM может значительно улучшить качество обслуживания клиентов, процесс принятия решений, а также повысить производительность и эффективность. Вот как это можно сделать:
Отделы продаж
Приоритизация возможностей. Определяйте наиболее перспективные сделки и сосредотачивайтесь на них.
Оптимальные действия. Разрабатывайте следующий шаг в процессе продаж на основе аналитики.
Персонализированные коммуникации. Создавайте индивидуальные сообщения для каждого клиента.
Создание контента. Разрабатывайте более убедительные и резонансные материалы.
Коммерция
Персонализированные рекомендации. Улучшайте пользовательский опыт с помощью точных предложений.
Эффективность операций. Оптимизируйте процессы после покупки.
Выявление мошенничества. Снижайте риски, связанные с обманом.
IT-отделы
Информация о производительности. Получайте данные о работе систем в реальном времени.
Решения на основе данных. Используйте аналитические инструменты для улучшения инфраструктуры.
Код, созданный ИИ. Ускоряйте разработку программного обеспечения.
Сосредоточьте команды на ключевых задачах
При изучении следующих шагов в трансформации ИИ важно вовлекать сотрудников, которые могут беспокоиться о будущем своей работы.
Однако ИИ способен избавить их от рутинных задач, освободив время для творческой и стратегической работы. Автоматизация трудоемких процессов и дополнение сложных задач генеративным ИИ позволяют людям работать эффективнее и сосредотачиваться на том, что действительно важно для бизнеса.
Используйте простые упражнения, чтобы определить, какие задачи можно автоматизировать, и какие возможности открываются для развития команд.
Подготовьте свою среду данных
Каждый проект, связанный с искусственным интеллектом, начинается с данных. Но что представляют собой эти данные? Они не могут существовать в изоляции. Если данные изолированы, это неизбежно приводит к снижению качества результатов, которые будет выдавать ваша система на основе ИИ.
Первым важным шагом является подключение, организация и гармонизация данных. Это позволит вам лучше понимать потребности ваших клиентов и удовлетворять их с помощью генеративного ИИ.
Подключите данные о своих клиентах
Для начала задайте себе несколько ключевых вопросов, чтобы определить, как объединить данные из разных источников:
Хостинг. Где в настоящее время хранятся ваши данные? Используются ли несколько облаков или разных организаций для их размещения?
Местоположение данных. Какой тип размещения данных должна поддерживать ваша организация? Какие страны и нормативные требования необходимо учитывать?
Структура данных. Все ли данные структурированы (например, запасы продукции, возможности продаж), или у вас есть неструктурированные данные, такие как PDF-файлы, записи чатов или стенограммы?
Обработка в режиме реального времени. Какие источники данных требуют обновления и трансляции в режиме реального времени?
Классификация данных
Для более глубокого понимания данных важно разделить их на категории:
Данные о транзакциях. Это информация о клиентских и деловых операциях, таких как даты, время, место и имена. Примеры включают записи возможностей, статус заказов или обращения в службу поддержки. Эти данные требуют регулярного обновления.
Данные о взаимодействии. Эти данные фиксируют момент времени, например, посещение веб-страницы, взаимодействие с устройством, экономические показатели или данные об окружающей среде. Наличие этих данных в режиме реального времени позволяет создавать новые возможности для персонализации и взаимодействия.
Создайте единую платформу данных
Интеграция данных из различных источников требует использования платформы, которая стандартизирует форматы и гарантирует их целостность. Ожидать, что все данные будут находиться в одном месте, нереалистично. Поэтому важно внедрить механизмы совместного использования, такие как озера данных или хранилища. Это позволит различным отделам получать доступ к данным и использовать их.
При этом крайне важно обеспечить надлежащее управление данными, включая:
Контроль доступа.
Конфиденциальность данных.
Меры безопасности для защиты конфиденциальной информации.
Сопоставление данных с моделью клиента
После подключения данных следующим шагом становится их организация и гармонизация в соответствии с моделью данных клиентов. Для этого крайне важно иметь систему управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), которая обеспечит полное представление данных о клиентах.
Если ваши команды не работают в единой CRM, у вас не будет полной картины, необходимой для получения качественных результатов от ИИ.
Гармонизация данных в CRM с использованием ИИ позволяет создавать наборы правил сопоставления для разрешения идентификационных данных клиентов. Это позволяет унифицировать профили клиентов и сделать их доступными для всех отделов компании.
Чек-лист для подготовки технологии
Чтобы ваша технология была готова к внедрению ИИ, следуйте этим шагам:
Определите и согласуйте показатели данных. Установите метрики, которые будут использоваться всей компанией, и принципы, ориентированные на ценность для клиентов.
Подключите свою среду данных. Это позволит улучшить процесс принятия решений в реальном времени и создать качественное обслуживание клиентов с использованием унифицированных профилей.
Ищите возможности для персонализации. Найдите способы улучшить клиентский опыт за счет индивидуального подхода.
Повышайте производительность. Используйте автоматизацию и расширение возможностей для оптимизации процессов.
Дайте командам инструменты для интеграции ИИ. Обеспечьте сотрудников четкими рекомендациями и инструментами для внедрения ИИ в их повседневную работу.
Глава 3. Дайте возможность своему коллективу
Создайте команду, готовую к использованию ИИ
Технологии развиваются с невероятной скоростью, и обучение сотрудников должно идти в ногу с этими изменениями. Сегодня около двух третей сотрудников используют или планируют использовать генеративный ИИ в своей работе. Однако почти 61% из тех, кто намерен внедрить эту технологию, не знают, как эффективно использовать надежные источники данных или обеспечить безопасность конфиденциальной информации.
Как отметил доктор Энди Мур, директор по данным в Bentley Motors:
«Устранение страха и помощь всем в понимании того, что возможно, а что нет, приведет к более ценным сценариям использования, в которых деловые и технические заинтересованные стороны будут работать в партнерстве для продвижения инноваций».
Чтобы подготовить сотрудников к успешному внедрению ИИ, необходимо сосредоточиться на развитии ключевых навыков. Вот семь наборов навыков, которые сотрудники должны развивать для эффективной работы с искусственным интеллектом.
1. Адаптивность и непрерывное обучение
Готовность к изменениям, адаптивность и стремление к постоянному обучению — это основа для тех, кто хочет оставаться в курсе последних достижений в области ИИ. Умение быстро осваивать новые инструменты и подходы станет важным преимуществом для сотрудников в будущем.
2. Грамотность в работе с данными
Инвестиции в повышение грамотности в области данных — важный шаг. Это включает:
Навыки сбора, подготовки и анализа данных.
Умение визуализировать данные для лучшего понимания.
Осознание важности этики и конфиденциальности данных.
Сотрудники должны научиться расставлять приоритеты в работе с данными, использовать их в процессе принятия решений и согласовывать с бизнес-результатами.
3. Знание предметной области
Глубокое понимание специфики отрасли или направления, в котором будет применяться ИИ, — ключ к успеху. Например, в здравоохранении это может быть знание процессов диагностики, в финансах — понимание управления рисками, а в маркетинге — знание поведения потребителей.
4. Коммуникация и совместная работа
Сильные коммуникативные навыки необходимы для того, чтобы лидеры могли донести, как технологии искусственного интеллекта интегрируются в рабочие процессы и помогают достигать общих целей. Совместная работа между командами станет важным аспектом успешного внедрения ИИ.
5. Оперативное написание
Способность формулировать эффективные запросы для ИИ играет ключевую роль в обеспечении качественного результата. Сотрудники должны научиться создавать точные и понятные подсказки, чтобы получать наиболее релевантные ответы от систем искусственного интеллекта.
6. Решение проблем и аналитическое мышление
Генеративный ИИ особенно эффективен в сочетании с критическим мышлением, экспериментированием и итеративным подходом. Умение анализировать проблемы и находить решения остается важным навыком, который дополняет возможности ИИ.
7. Технические навыки
Освоение таких навыков, как программирование (Python, R и другие языки), анализ данных, статистика, машинное обучение, глубокое обучение и обработка естественного языка (NLP), позволяет сотрудникам лучше понимать и использовать возможности ИИ.
Чек-лист для подготовки вашего персонала
Определите ключевые навыки сотрудников и расставьте приоритеты. Проведите анализ текущих компетенций вашей команды и выявите области, требующие развития. Сфокусируйтесь на навыках, которые наиболее важны для успешного внедрения технологий искусственного интеллекта.
Выделите время и ресурсы для обучения сотрудников. Обеспечьте своим сотрудникам возможность проходить обучение, интегрируя его в их рабочий график. Создайте условия, в которых они смогут сосредоточиться на развитии своих профессиональных навыков.
Предложите программу непрерывного обучения. Организуйте процесс обучения таким образом, чтобы сотрудники могли регулярно обновлять свои знания и осваивать новые навыки по мере развития технологий генеративного искусственного интеллекта.
Внедрите генеративный ИИ в продажи с помощью SalesAI
Если вы хотите внедрить генеративный ИИ в свой отдел продаж, начните с SalesAI — решения, которое позволяет использовать возможности искусственного интеллекта для анализа взаимодействий менеджеров с клиентами. SalesAI помогает РОПам выявлять сильные и слабые стороны в работе команды, анализировать показатели эффективности и принимать решения, основанные на данных.
SalesAI — это ваш надежный помощник в создании эффективного отдела продаж, где каждый звонок приближает вашу компанию к успеху. Внедрите SalesAI уже сегодня и ощутите, как ИИ может трансформировать ваши продажи:
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
Цель звонка — это ключевой ориентир, который определяет успешность коммуникации менеджера с клиентом. Без четкого понимания, зачем звонок совершается, разговор может превратиться в хаотичный обмен информацией, не приводящий к результату. SalesAI позволяет анализировать, в каких звонках была озвучена цель, и собирать статистику, которая помогает РОПам оценивать эффективность команды и корректировать стратегию.
Почему важно определять цель звонка?
Определение цели звонка помогает структурировать разговор и вести его в нужном направлении. Когда менеджер четко понимает, чего он хочет достичь — например, договориться о встрече, получить информацию или закрыть сделку, — это повышает вероятность успешного исхода.
Цель звонка также демонстрирует клиенту профессионализм и уверенность менеджера. Если звонок начинается с неясных формулировок или лишних вопросов, клиент может потерять интерес или почувствовать, что его время тратится впустую.
Что дает статистика по целям звонков?
Статистика по целям звонков — это мощный инструмент для анализа и управления процессом продаж. Она позволяет получить глубокое понимание того, как работает ваша команда, и выявить точки роста. Вот что дает такая статистика:
Долгосрочное планирование
Сбор данных по целям звонков помогает выявить тренды и строить прогнозы. Например, вы можете понять, какие цели чаще всего достигаются в определенные сезоны, и заранее корректировать стратегию продаж.
Оценка качества работы менеджеров
Статистика помогает определить, насколько четко менеджеры понимают цели своих звонков и умеют их озвучивать. Если один менеджер регулярно формулирует цель, а другой — нет, это сигнал о необходимости доработки навыков последнего.
Контроль выполнения задач
Цель звонка — это ориентир для менеджера. Если цель озвучена, это повышает вероятность того, что звонок будет завершен результативно: назначена встреча, отправлено коммерческое предложение или закрыта сделка. Статистика позволяет проверить, насколько часто цели достигаются, и выявить причины, почему этого не происходит.
Улучшение клиентского опыта
Когда менеджеры озвучивают цель звонка, клиенты чувствуют, что их время ценят. Это создает доверие и повышает лояльность. Статистика позволяет увидеть, в каком проценте звонков цель была озвучена, и работать над улучшением этого показателя.
Оптимизация скриптов продаж
Если данные показывают, что менеджеры часто не озвучивают цель или формулируют ее нечетко, это может быть признаком того, что скрипты продаж нуждаются в доработке. Анализ статистики помогает понять, какие этапы звонка нужно уточнить или переработать.
Выявление узких мест в цепочке продаж
Данные о целях звонков дают возможность оценить, на каком этапе сделки возникают проблемы. Например, если менеджеры часто не формулируют цель на первом звонке, это может говорить о плохой подготовке или недостаточной информации о лидах.
Повышение мотивации команды
Когда менеджеры видят, что их работа анализируется и оценивается по конкретным показателям, это стимулирует их работать лучше. Они начинают более осознанно подходить к каждому звонку и стремятся достичь поставленных целей.
Сравнение и бенчмаркинг
Статистика позволяет сравнивать показатели разных менеджеров и отделов, что помогает выявить лучших сотрудников и использовать их подходы в обучении всей команды.
Что будет, если не собирать данные?
Отсутствие анализа целей звонков может привести к ряду проблем, которые снижают эффективность работы отдела продаж и даже всей компании. Вот основные риски:
Потеря клиентов. Менеджеры, которые не озвучивают цель звонка, часто ведут разговоры без четкой структуры. Это может создать впечатление непрофессионализма, раздражать клиентов и в конечном итоге приводить к потере доверия и сделок.
Низкая продуктивность. Без понимания цели разговоры становятся затянутыми и хаотичными. Менеджеры могут тратить время на обсуждение нерелевантных вопросов, упуская возможность перейти к ключевым этапам сделки.
Сложности с обучением. РОПы теряют возможность понять, где именно менеджеры допускают ошибки. Без данных о целях звонков невозможно выявить, кто нуждается в дополнительном обучении или поддержке.
Неработающая цепочка продаж. Анализ целей звонков позволяет понять, насколько эффективно работает вся цепочка продаж. Например, если маркетинг генерирует лиды, которые не заинтересованы в продуктах компании, менеджеры будут сталкиваться с проблемами уже на этапе звонка. Без данных о целях вы не сможете выявить этот сбой в процессе.
Проблемы с маркетингом. Если большая часть звонков начинается без четкой цели, это может быть сигналом, что маркетинг недостаточно хорошо сегментирует аудиторию или не предоставляет менеджерам достаточно информации о лидах. Без сбора данных эти проблемы останутся незамеченными, что приведет к дальнейшему снижению эффективности.
Невозможность измерить прогресс. Сбор данных о целях звонков помогает отслеживать, как со временем меняется работа команды. Если данные не собираются, руководство теряет возможность видеть улучшения или ухудшения и вовремя принимать меры.
Как SalesAI помогает с анализом целей звонков?
SalesAI автоматически анализирует звонки, выделяя ключевые моменты, включая озвучивание цели. Система собирает данные о каждом звонке и формирует дашборд, где отображаются:
Процент звонков с озвученной целью.
Рейтинг менеджеров по частоте определения целей.
Корреляция между озвучиванием цели и успешным завершением звонка.
Определение цели звонка — это основа успешной работы в продажах. С помощью SalesAI вы можете не только отслеживать, в каких звонках была озвучена цель, но и использовать эти данные для повышения эффективности команды.
Оставьте заявку, чтобы узнать, как внедрить SalesAI и вывести ваш отдел продаж на новый уровень:
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
Что такое AI Agents? Представьте, что у каждого в вашей компании — от генерального директора до нового менеджера по продажам — есть помощник. Тот, кто всегда готов помочь, хорошо знает ваших клиентов и может дать подробный совет. С различными типами агентов ИИ эта возможность появилась — и растет. Давайте рассмотрим несколько примеров AI Agents и посмотрим, как они могут помочь самым разным командам.
Все больше компаний используют ИИ-агентов, которые могут анализировать данные клиентов и быстро предоставлять ценную информацию. Такой сбор и анализ данных, выполняемый вручную, стоит вашему персоналу времени и денег. Но ИИ-агенты могут сделать это мгновенно, освобождая ваших сотрудников для работы над более важными задачами.
Однако AI Agents могут делать гораздо больше, чем просто анализировать данные и мгновенно обслуживать клиентов. С помощью агентов ИИ компании могут быстро масштабировать команды, достигать ключевых показателей эффективности и решать проблемы до того, как они станут серьезными. Возможности этой захватывающей технологии только начинаются.
Что такое AI Agents или агент ИИ?
AI Agents или Агенты ИИ — это тип системы искусственного интеллекта, которая может понимать запросы клиентов и отвечать на них без вмешательства человека. Они полагаются на машинное обучение и обработку естественного языка (NLP) для решения широкого спектра задач. Такие агенты могут включать в себя что угодно — от ответов на простые вопросы до решения сложных проблем. Самое главное, что агенты ИИ могут постоянно улучшать свою производительность за счет самообучения. В этом заключается их разница с традиционным ИИ, который требует участия человека для выполнения конкретных задач.
Как работают ИИ-агенты?
Вот как работают AI Agents:
Восприятие и сбор данных: агенты ИИ начинают со сбора данных из различных источников, включая взаимодействие с клиентами, историю транзакций и социальные сети. Эти данные имеют решающее значение для понимания контекста и нюансов запросов клиентов. Усовершенствованные ИИ-агенты могут интегрировать и обрабатывать данные в режиме реального времени.
Принятие решений: используя сложные модели машинного обучения, агенты ИИ анализируют собранные данные для выявления закономерностей и принятия решений. Например, они могут определить подходящий ответ на запрос клиента на основе прошлых взаимодействий и контекста. Этот процесс принятия решений усиливается способностью агента учиться на предыдущем опыте и совершенствовать свои реакции.
Выполнение действия: Как только решение принято, агенты ИИ могут выполнить необходимое действие. Это может быть ответ на запрос клиента, обработка запроса или передача сложной проблемы человеку. Выполнение должно быть беспроблемным и эффективным, гарантируя, что клиенты получат своевременные и точные ответы.
Обучение и адаптация: агенты ИИ постоянно учатся на каждом взаимодействии, совершенствуя свои алгоритмы для повышения точности и эффективности. Они обновляют свою базу знаний и используют обратную связь для улучшения взаимодействия в будущем. Непрерывное обучение гарантирует, что агенты ИИ остаются эффективными даже при изменении ожиданий клиентов и бизнес-среды.
Комбинируя эти возможности, агенты ИИ могут автономно выполнять широкий спектр задач, таких как предоставление рекомендаций по продуктам, устранение неполадок и последующее взаимодействие. Это освобождает сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на более сложных видах деятельности.
6 преимуществ ИИ-агентов
Внедрение AI Agents дает множество преимуществ. С их помощью трансформируется то, как компании взаимодействуют со своими клиентами и управляют операциями по обслуживанию.
1. Повышенная эффективность
Операторы ИИ могут обрабатывать несколько взаимодействий с клиентами одновременно, что значительно сокращает время отклика и повышает эффективность операций по обслуживанию клиентов. Они также могут определить, следует ли им обратиться к человеку, а затем выбрать менеджера с наилучшим набором навыков для ответа на запрос. Это позволяет предприятиям обрабатывать большие объемы запросов без ущерба для качества обслуживания.
2. Повышение удовлетворенности клиентов
Агенты с искусственным интеллектом обеспечивают быстрые и точные ответы, что приводит к более высоким показателям удовлетворенности клиентов. Они могут использовать данные для персонализации взаимодействия, улучшая общее качество обслуживания клиентов. И поскольку они учатся со временем, они ориентированы на постоянное совершенствование.
3. Доступность 24/7
Агенты с искусственным интеллектом доступны круглосуточно, что гарантирует оперативное реагирование на запросы клиентов, независимо от часовых поясов или рабочих часов. Такая непрерывная доступность помогает компаниям соответствовать ожиданиям клиентов в отношении самообслуживания и повышает лояльность клиентов.
4. Масштабируемость
Агенты ИИ могут легко масштабироваться для обработки растущих объемов взаимодействия с клиентами. Это делает их идеальными для компаний, стремящихся к росту. По мере увеличения объема, агенты ИИ могут быть легко настроены для обработки дополнительной нагрузки, обеспечивая стабильную и надежную поддержку.
5. Последовательность и точность
Агенты ИИ обеспечивают последовательные и точные ответы на запросы клиентов, снижая риск ошибок и гарантируя, что клиенты получают достоверную информацию. Они могут повысить точность ваших ответов с помощью агентных циклов и рассуждений, подобных человеческим. Такая последовательность помогает укрепить доверие к бренду, поскольку клиенты получают те ответы, которые они привыкли ожидать.
Агенты с искусственным интеллектом предлагают множество преимуществ, включая повышение производительности, снижение затрат, улучшение процесса принятия решений и улучшение качества обслуживания клиентов. Из последних запах опросов следует: «более 72% опрошенных компаний уже внедряют решения ИИ, и растет интерес к генеративному ИИ».
Используя эти передовые решения на основе искусственного интеллекта, компании могут оставаться на шаг впереди и внедрять инновации для привлечения клиентов.
Примеры агентов ИИ
Давайте рассмотрим несколько примеров агентов ИИ по отраслям с конкретными вариантами использования, которые показывают, насколько универсальной может быть эта технология.
Примеры агентов ИИ для финансовой отрасли
Может быть трудно обеспечить персонализированное обслуживание клиентов, которое сейчас ожидают клиенты, но агент с искусственным интеллектом облегчает эту проблему. ИИ-агент может получать актуальную информацию для ваших менеджеров, опираясь на унифицированные данные о клиентах. Также он может адаптировать финансовые рекомендации к потребностям и целям каждого клиента. Искусственный интеллект также может помочь вам лучше подготовиться к встречам с клиентами.
Точное обобщение взаимодействия со службой поддержки требует детального анализа и может быть подвержено человеческим ошибкам. В этом помогает ИИ-агент, который автоматически суммирует открытые заявки, заказы, счета и недавнюю активность.
Примеры агентов ИИ для обрабатывающей промышленности
ИИ-агенты могут контролировать оборудование для прогнозирования требований к техническому обслуживанию и оптимизации производственных процессов. Это повышает производительность и помогает избежать дорогостоящих простоев. ИИ-агенты также могут помочь вашему отделу продаж продвигать сделки вниз по воронке продаж.
С помощью искусственного интеллекта вы можете выявить отклонения в запланированных и фактических объемах. Это поможет вам принимать более обоснованные решения.
Примеры агентов ИИ для индустрии потребительских товаров
С помощью агента ИИ вы можете улучшить управление запасами. Агенты с искусственным интеллектом могут выделять ожидаемые и фактические запасы, проверенные в конце каждой рабочей смены. Вы можете контекстуализировать эти оценки, добавив дополнительные детали.
Агент искусственного интеллекта также упрощает управление маркетинговыми кампаниями и может генерировать рекламный контент, чтобы держать людей в курсе новых продуктов.
Примеры агентов ИИ для автомобильной промышленности
Автомобильные компании могут использовать агентов ИИ для получения полного представления о производительности транспортных средств или автопарка. Агент ИИ может выявлять наиболее важные или срочные оповещения о транспортных средствах на основе телематики автомобиля. С помощью ИИ вы можете заблаговременно устранять проблемы с быстрым отслеживанием потребностей в обслуживании и выбирать из рекомендуемых действий.
Дилерские центры и ремонтные мастерские могут использовать агентов ИИ для торговли, быстро и легко создавая рекламные акции, привлекательные для их целевого рынка.
Примеры агентов ИИ для сферы здравоохранения
Агенты с искусственным интеллектом также могут обеспечить новый уровень обслуживания клиентов в сфере здравоохранения. Агент по обслуживанию пациентов не только отвечает на вопросы, но и помогает пациентам выбрать лучшего врача. Агент ИИ может создавать сводки по истории болезни и утверждать запросы на лечение.
Они также могут составлять индивидуальные планы лечения пациентов и помогать в управлении записями.
Типы агентов ИИ
Хотя агенты ИИ могут помочь в различных отраслях, не все эти интеллектуальные агенты одинаковы. Вот несколько различных типов агентов, которые вы можете использовать для помощи своему бизнесу.
Простые рефлекторные агенты
Эти простые агенты функционируют по принципу «условие-действие». Они реагируют только на свое текущее восприятие, то есть у них нет глубокого понимания окружающего мира. Это хорошо работает в некоторых сценариях, таких как чат-бот для клиентов, но ограничивает варианты использования в сложных отраслевых средах.
Рефлекторы на основе моделей
У этих агентов есть внутренняя модель окружающего мира, а это означает, что они могут воспринимать окружающую среду и видеть вещи, которые не сразу бросаются в глаза. Они могут «заполнять пробелы» в недостающей информации и принимать самостоятельные решения на основе своего понимания контекста. Это делает их гораздо более сложными и гибкими, чем простые рефлекторные агенты.
Служебные агенты
Эти агенты используют функцию полезности для принятия решений. Они могут оценивать различные действия на основе ожидаемой меры полезности, чтобы выбрать оптимальный подход. Эта модель идеальна, когда существует несколько решений проблемы, и агенту необходимо выбрать лучшее из них.
Агенты, ориентированные на цели
Эти мощные инструменты созданы для достижения конкретных целей. Они учитывают последствия своих действий и могут принимать решения на основе того, могут ли они использовать действие для достижения цели. Это означает, что они могут автономно ориентироваться в невероятно сложных сценариях и реагировать на окружающую среду с помощью датчиков.
Обучающиеся агенты
Эти агенты со временем совершенствуются благодаря обучению с подкреплением. Это особенно важно в гибких отраслях, где бизнесу необходимо оставаться на пороге новых трендов. Например, виртуальный помощник может постоянно улучшать свои услуги, узнавая больше о требованиях и желаниях клиента.
Иерархические агенты
Эти агенты имеют иерархическую структуру. Агент ИИ более высокого уровня программирует и направляет агентов более низкого уровня на работу для достижения общей цели. Такая структура позволяет компаниям разбивать сложные многоступенчатые процессы на более простые задачи, позволяя каждому агенту ИИ сосредоточиться на одном наборе обязанностей.
Как внедрить ИИ-агентов: 8 советов для успеха
Если вы готовитесь к внедрению агентов генеративного ИИ, вот несколько рекомендаций, о которых следует помнить:
1. Определите четкие цели
Начните с определения того, чего вы хотите достичь с помощью интеллектуальных агентов. Сокращение времени реагирования, повышение удовлетворенности клиентов или сокращение эксплуатационных расходов – наличие четких целей будет направлять процесс внедрения и поможет вам оценить эффективность.
2. Оцените и подготовьте свои данные
Для эффективной работы агентов ИИ используются высококачественные данные. Убедитесь, что у вас есть надежные системы сбора и управления данными. Это включает в себя данные о взаимодействии с клиентами, историю транзакций и другую актуальную информацию. Чистые и структурированные данные позволят вашим агентам ИИ предоставлять точные и релевантные ответы.
3. Выберите подходящий тип агента AI
Выберите тип агента ИИ, который лучше всего соответствует вашим потребностям. Например, если вам нужен агент для обработки рутинных запросов клиентов, может быть достаточно реактивного агента. Для более сложных задач рассмотрите возможность обучающегося агента, который может адаптироваться к меняющимся потребностям клиентов.
4. Интеграция с существующими системами
Убедитесь, что ваши ИИ-агенты бесшовно интегрированы с вашей существующей CRM или другими инструментами обслуживания клиентов. Такая интеграция обеспечит бесперебойный поток информации и расширит возможности ваших агентов ИИ. Это позволит им получать доступ к соответствующим данным и оказывать более эффективную поддержку.
5. Сосредоточьтесь на пользовательском опыте
Внедряйте агенты ИИ с учетом потребностей конечного пользователя. Убедитесь, что взаимодействие интуитивно понятно, а ответы своевременны и точны, обеспечивая положительный опыт клиентов. Тщательно протестируйте агенты ИИ, чтобы выявить и устранить любые потенциальные проблемы перед внедрением. Убедитесь, что они соответствуют ожиданиям клиентов.
6. Мониторинг и оптимизация
Регулярно отслеживайте производительность агентов ИИ и собирайте отзывы пользователей. Используйте эту информацию для постоянного улучшения агентов ИИ, чтобы они оставались эффективными и актуальными. Эта постоянная оптимизация поможет вам адаптироваться к меняющимся потребностям клиентов и повысить общую производительность.
7. Планируйте контроль со стороны человека
В то время как ИИ-агенты могут выполнять многие задачи автономно, важно иметь план вмешательства человека в случае необходимости. Убедитесь, что существуют четкие рекомендации о том, когда и как менеджеры должны вмешиваться для оказания помощи. Это обеспечит безопасность для более сложных или деликатных взаимодействий.
8. Обеспечьте конфиденциальность и безопасность данных
Внедрите надежные меры конфиденциальности данных и безопасности для защиты информации о клиентах, обрабатываемой вашими ИИ-агентами. Это включает в себя соблюдение нормативных требований к защите данных и регулярные аудиты безопасности для защиты конфиденциальных данных и поддержания доверия клиентов.
Как агенты ИИ могут помочь командам
Агенты с искусственным интеллектом могут обеспечить столь необходимый импульс для вашей компании в нескольких отделах. От предоставления персонализированной поддержки клиентов до создания и развертывания рекламных акций. При этом акции будут адаптированны к вашему целевому рынку.
Агенты ИИ для сервисных команд
С помощью агентов с искусственным интеллектом ваша служба поддержки может решать запросы клиентов в буквальном смысле слова “во сне”. Искусственный интеллект отвечает на вопросы ваших клиентов 24/7, передавая приоритетные дела вашим менеджерам. Агенты службы поддержки могут делать это автономно по всем каналам, опираясь на данные ваших клиентов.
Агенты с искусственным интеллектом для отделов продаж
Агент с искусственным интеллектом также может оказать огромную помощь вашей коммерческой команде. ИИ-агенты предлагают персонализированные рекомендации по продуктам. Также они могут предоставлять покупателям личного помощника, опираясь на данные ваших клиентов. Агенты могут отвечать клиентам прямо на вашем сайте или в месенджерах. ИИ помогает людям совершать покупки быстрее, направляя поисковые запросы и адаптируя рекомендации по продуктам.
ИИ-агенты для маркетинговых команд
Хотите лучшие, полностью оптимизированные маркетинговые кампании? Агенты с искусственным интеллектом помогут вашей маркетинговой команде быстрее создавать более эффективные кампании. ИИ генерирует краткое описание кампании и сегмент целевой аудитории, а затем создает релевантный контент. Кроме того, ИИ-агенты постоянно анализируют эффективность кампании в сравнении. Они сравнивают ключевые показатели эффективности и заблаговременно рекомендуют улучшения.
Думайте об агентах ИИ как о постоянной помощи для всех ваших команд. Они позволяют вашим сотрудникам делать больше, предоставляя клиентам персонализацию, которую они привыкли ожидать.
Агенты с искусственным интеллектом: новое поколение бизнес-технологий
Это ответственное время для владельцев бизнеса. Внедрение ИИ-агентов – важный поворотный момент.
По мере развития машинного обучения, больших языковых моделей (LLM) и инструментов обработки естественного языка (NLP) будет развиваться и их способность учиться, совершенствоваться и принимать более обоснованные решения.
Внедряя ИИ-агентов мы получаем более быстрое принятие решений. А также большую производительность и больше пространства для того, чтобы сотрудники могли сосредоточиться на важных процессах.
Учитывая все эти новые разработки в области искусственного интеллекта, масштабное внедрение моделей автономных агентов для оптимизации работы отделом продаж, может показаться сложной задачей. Вот почему мы создали SalesAI, самый быстрый и простой способ внедрения агентов с искусственным интеллектом. И вам не нужно быть IT-специалистом, чтобы внедрить его.
SalesAI: Идеальный помощник для вашей команды продаж
SalesAI — это не просто аналитический инструмент, а мощный инструмент для трансформации отдела продаж. Он помогает малому бизнесу внедрять передовые технологии, которые раньше были доступны только крупным корпорациям, упрощая управление и повышая эффективность каждого члена команды.
Заключение
Искусственный интеллект уже сегодня меняет подход к продажам, помогая компаниям любого масштаба работать эффективнее. SalesAI — это ваш интеллектуальный помощник, который упрощает управление командой. Помогает выявлять слабые места и усиливать сильные стороны ваших менеджеров по продажам.
Заполните форму обратной связи, чтобы узнать, как внедрить SalesAI в ваш бизнес. Наши эксперты помогут вам адаптировать инструмент под ваши задачи и потребности. Не упустите возможность вывести свою команду на новый уровень:
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
