Müügivihjete hindamine tunnuste ja käitumise põhjal on ülesanne, mis sobib hästi AI-le, kui täidetud on kaks tingimust: valideeritud hindamismudel ja piisavalt ajaloolisi andmeid, millel treenida. Ilma nende kahe tingimuseta ei saa ülesannet usaldusväärselt üle anda, ükskõik kui ahvatlev see ka ei kõla. Mida AI täna suudab, on agent: süsteem, mis hindab, skoorib ja suunab müügivihjeid pidevalt edasi müügile või turunduse automatiseerimisele, ilma et inimene peaks iga müügivihjet eraldi läbi vaatama.
Müügivihjed saabuvad kindla tunnuste kogumiga: ettevõtte suurus, ametikoht, päritolu, klikkimiskäitumine, vormide täitmine, külastussagedus. Need on struktureeritud andmed, mis on CRM- või turunduse automatiseerimissüsteemis juba korrektselt salvestatud. AI-mudel saab need tunnused kombineerida ja määrata skoori mineviku mustrite põhjal: millised tunnuste ja käitumise kombinatsioonid on varem viinud tehinguni. See on täpselt seda tüüpi ülesanne, mille jaoks masinõpe on loodud. Võrrelge seda ülesandega, kus keegi peab ise tõlgendama lugu või hindama unikaalset vestlust — see nõuab teistsugust hindamist ja see ei ole see, mida müügivihjete hindamine tähendab.
Sadade või tuhandete müügivihjete puhul kuus ei ole käsitsi hindamine jätkusuutlik ja just seal tõestab automatiseerimine oma väärtust. Turundaja, kes peab iga müügivihje käsitsi kümne tunnuse alusel läbi vaatama, kaotab aega, mis ei kaalu üles saadavat kasu. Mudel, mis hindab järjepidevalt ja väga kiiresti, olenemata müügivihjete arvust, muudab selle arvutuse täielikult. Ettevõttes, kus on vaid mõni müügivihje nädalas, on olukord teine: seal on automatiseerimise kasu väiksem ja inimhindamine sageli sama kiire. Just see mahuerinevus on põhjus, miks sama töö annab ühes ettevõttes teistsuguse tulemuse kui teises.
Valesti hinnatud müügivihje ei ole katastroof, kuid ei ole ka tasuta. Kui perspektiivikas müügivihje saab liiga madala skoori, võib müük selle kahe silma vahele jätta ja käive läheb kaotsi. Kui keskpärane müügivihje saab liiga kõrge skoori, raiskab müük aega vestlusele, millest midagi ei tule. See on ebameeldiv, kuid enamasti parandatav: järgmine skoor või järgmine kontaktipunkt korrigeerib pilti. See erineb näiteks olukorrast, kus finantsmuudatust ei salvestata korrektselt, kus veakulud on märkimisväärselt kõrgemad — nagu on näha küsimuse puhul, kas AI suudab pidada finantsmuudatuste auditilogi. Müügivihjete hindamisel on skoor abivahend, mitte lõplik otsus, ja see teeb veakulu talutavaks.
Otsustusruum on keskmisel tasemel, sest skoor küll arvutatakse kindlate reeglite järgi, kuid tõlgendus — kui palju kaalu skoor saab lõplikus edasises tegevuses — jääb sageli endiselt inimese kanda. Kliendikontakt hindab automatiseerimise jaoks suhteliselt soodsalt, sest skoorimine ise toimub enne, kui tegelik kontakt on tekkinud: AI hindab käitumist ja tunnuseid, mitte vestlust. Vastavus (compliance) saab keskmise positsiooni, sest isikuandmed ja käitumisandmed kuuluvad GDPR-i alla; kuidas organisatsioon müügivihjete andmeid kogub ja hindab, peab neile eeskirjadele vastama, ja see on teistsugune küsimus kui hindamise enda tehniline teostatavus.
Eelnev tulemus ei kehti automaatselt iga organisatsiooni jaoks. Ettevõttel, kes alles hiljuti alustas müügivihjete genereerimist, ei ole lihtsalt piisavalt ajaloolisi konversiooniandmeid, et mudelit treenida — siis jääb klassifitseerimine esialgu inimtööks või lihtsaks AI-vabaks punktisüsteemiks. Ettevõte, kelle sihtrühm muutub tugevalt, kus hea müügivihje tunnused on sel aastal teistsugused kui eelmisel aastal, peab oma mudelit sagedamini üle vaatama ja valideerima kui stabiilse turuga ettevõte. Ja organisatsioonil, kus müügivihjed saabuvad peaaegu alati ühe kanali kaudu, käitumises vähe varieeruvusega, on lihtsam treenida andmestik kui kümne erineva sissetuleva kanaliga ettevõttel. Just seepärast on hinnang nagu "agent" indikatsioon ülesandele üldises mõttes, mitte garantii teie olukorra jaoks — vaata ka mida määramatusvahemik ütleb ja mida mitte.
See tulemus räägib müügivihjete hindamise ülesandest, mitte turundaja või müügitöötaja rollist tervikuna. Need rollid sisaldavad tavaliselt palju rohkem kui ainult hindamist: edasine tegevus, vestluste pidamine, strateegia, kliendisuhted. Personali ja tööjõu kasutamise otsused kuuluvad omaenda seaduslike nõuete alla ega kuulu sellise ülesande hindamise juurde. Seetõttu eelistame arvestada vabastatud tundides, mitte ametikohtades, ja selgitame, miks me arvestame tundides, mitte inimestes.
Kas soovite teada, kui suur osa teie enda profiili tundidest puudutab selliseid ülesandeid? Ftetoai tasuta kiirtest koosneb kaheteistkümnest küsimusest, ei nõua kontot ja annab indikatsiooni, kui suure osa teie ülesannetest saab täna AI üle võtta. Täielik töö-skaneering, mis süveneb rohkem teie enda protsessidesse, on veel valmimisel — seda me siin veel ei paku, kuid kiirtest annab juba praegu esimese suuna.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.