Поставщики SaaS хвалятся своим использованием искусственного интеллекта и автоматизации продаж. Но как понять истинную ценность, которую искусственный интеллект может принести вашей команде по продажам?
Искусственный интеллект. Машинное обучение. В 2016 году эти термины были одними из самых часто используемых вендорами, но непонятны покупателям. Каковы на самом деле значения этих терминов? Хотя многие используют эти два термина взаимозаменяемо, есть ключевые различия.
Искусственный интеллект
По сути, ИИ заключается в создании машин, которые думают, как люди. Сегодня это в основном проявляется в компьютерном программном обеспечении, способном автоматизировать простые задачи, в которых люди хороши. ИИ - широкий термин, описывающий технологию, к которой относятся такие модные слова, как машинное обучение, глубокое обучение и обработка естественного языка.
Машинное обучение
Машинное обучение - это часть ИИ. В основе машинного обучения лежит практика использования алгоритмов для анализа данных, извлечения из них знаний и принятия решений или предсказаний об чем-либо. Ключевое здесь - способность алгоритма учиться и изменяться самостоятельно без дополнительного программирования.
Каждый год Gartner публикует свой цикл гипов для новых, вновь появившихся технологий. На самой вершине кривой или "пике завышенных ожиданий" находится машинное обучение. Это означает, что в 2017 году ИИ и машинное обучение могут войти в "яму разочарования", где люди быстро поймут, что многие компании могут говорить о искусственном интеллекте, но мало кто способен выполнить свои обещания.
Мы также видели большое количество продавцов SaaS, хвастающихся использованием ИИ и машинного обучения в своих продуктах. Итак, как понять, что из всего шума реально? И какую дополнительную ценность могут принести технологии, основанные на ИИ, для вашей команды продаж в 2017 году?
Сценарии использования, где ИИ доказал свою эффективность для команд продаж
При полном раскрытии своего потенциала ИИ способен изменить способ работы ваших продавцов и повысить их эффективность. И статистика показывает, что можно добиться повышения производительности. Согласно исследованию, проведенному Accenture, лишь 34% времени ваших продавцов тратится на продажи, и 57% руководителей назвали увеличение эффективности продаж одной из трех главных целей на следующий год.
Технологии, основанные на ИИ, позволяют вашим продавцам сосредоточиться на сути того, в чем они хороши - вести наилучшие разговоры с вашиими перспективными клиентами. Вместо того чтобы беспокоиться о рутинных задачах, таких как определение клиентов, с которыми работать, технологии, опирающиеся на ИИ, подскажут вашим продавцам, на каких клиентов сосредоточить внимание или предоставят соответствующие знания автоматическ на основе их ведения разговоров.
Хотя ИИ до сих пор остается незавершенной технологией, он уже внедрен в корпоративное программное обеспечение, и уже есть сценарии использования в продажах, где он доказал свою эффективность. Технологии, опирающиеся на ИИ, могут потенциально добавить ценности вашим командам продаж, если они соответствуют следующим критериям:
Узкая область: лучшие продукты, использующие ИИ, делают это для автоматизации конкретной бизнес-проблемы. Например, 6sense использует ИИ для предоставления новых возможностей и лидов, которые наиболее вероятно закроются. Они решают конкретную проблему, которая заключается в сокращении времени, необходимого вашим представителям для нахождения новых перспектив.
Собственные, уникальные данные: Без уникальных данных даже самые сложные алгоритмы машинного обучения бесполезны. Gong.io использует обработку естественного языка для анализа телефонных разговоров вашего продавца и машинное обучение для выявления идей, которые улучшают то, как ваша команда по продажам общается с потенциальными клиентами. Имея доступ к потенциально сотням часов уникальных телефонных разговоров, алгоритмы машинного обучения Gong могут постоянно улучшать идеи, которые они предлагают вашему бизнесу.
Живет в рабочем процессе вашей команды: Для того чтобы воспользоваться последним программным обеспечением с поддержкой ИИ, ваша компания должна внедрить его вашей командой продаж. Самый простой способ стимулировать принятие - купить программное обеспечение, которое без проблем интегрируется в рабочий процесс вашей команды. X.ai - это персональный ассистент, который работает на ИИ. Для того чтобы бот мог назначать встречи за вас, всем пользователям нужно всего лишь добавить в CC amy@x.ai.
Данные, а не алгоритмы, являются истинной интеллектуальной собственностью для технологий, основанных на ИИ
В центре ИИ находятся данные. Это двигатель, который обеспечивает улучшения в алгоритмах машинного обучения. Интересно, что сами алгоритмы могут иметь мало значительной самостоятельной ценности. Некоторые из крупнейших компаний в мире, такие как Google, Microsoft, IBM и Amazon, осознают это и сделали свои алгоритмы машинного обучения общедоступными. Так что, как мы уже упоминали ранее, доступ к уникальным, собственным данным - вот как компании, использующие технологии на основе ИИ, приобретут конкурентное преимущество.
Поэтому, какие виды стратегий сбора данных могут использовать маленькие стартапы? Одной из возможностей, о которой редко говорят, является использования технологий, таких как расширения для браузера или чатботы, чтобы обеспечить сбор данных за пределами вашего приложения. Компании с автономными приложениями ограничивают свои возможности сбора данных, потому что они могут получать данные только взаимодействуя с их продуктом. Поскольку расширения работают поверх вашего браузера, они имеют доступ к данным (при наличии правильных разрешений) на протяжении всего пути пользователя в интернете. Преодоление вендорского BS
Прорыв через BS поставщика
Поскольку все говорят об ИИ, как пробиться сквозь шум и узнать, каковы на самом деле возможности по искусственному интеллекту у поставщика?
Мы составили список вопросов, которые вы можете использовать, чтобы понять, разглагольствуют ли поставщики, или действительно понимают, как ИИ повлияет на ваш бизнес:
Откуда берутся ваши тренировочные данные и как вы их используете?
Хотя не стоит ожидать, что поставщики раскроют все свои секреты, это сигнал тревоги, если поставщик отказывается делиться информацией о месте, откуда он берет свои тренировочные данные. Поставщик должен быть готов поделиться внутренними и внешними сигналами, которые он использует для обучения своих алгоритмов, почему он выбрал их вместо других и как использование этих сигналов добавляет ценность вашему бизнесу.
Сколько тренировочных данных требуется вашему алгоритму, чтобы получить надежные результаты?
Будьте осторожны с поставщиками, которые отмахиваются от этого вопроса или не придают значения достаточному количеству данных. Алгоритмы машинного обучения могут давать надежные результаты только при наличии достаточного количества тренировочных данных. Например, для инструментов прогнозирования лидерства, основанных на выигрыше / проигрыше, это может означать, что вам нужно как минимум годовое количество данных для работы алгоритмов правильно. Для вашей команды важно отложить внедрение решения на базе искусственного интеллекта до тех пор, пока у вас не будет достаточно данных для работы.
Как ваш продукт будет масштабироваться с нашим ростом и улучшаться по мере накопления большего объема тренировочных данных?
При накоплении большего объема данных и росте важно понять, как масштабироваться с ростом ваших машинных алгоритмов по машинному обучению поставщика. Это означает изучить, как модели обновляются и с какой частотой их обновляют. В идеале эти модели персонализированы для конкретных потребностей вашей компании и переобучаются при необходимости. Этот вопрос также поможет вам понять, работал ли поставщик с другими компаниями в вашем вертикальном сегменте.
Различить между поставщиками, утверждающими, что используют искусственный интеллект и поставщиками, которые действительно могут добавить ценность вашему бизнесу с помощью искусственного интеллекта, трудно. Вооружившись этим контрольным списком, мы надеемся, что вы будете готовы должным образом оценить поставщиков, хвастающихся своими возможностями искусственного интеллекта, и лучше понимать, как технологии на базе искусственного интеллекта могут добавить ценность вашей команде по продажам в 2017 году.
Искусственный интеллект. Машинное обучение. В 2016 году эти термины были одними из самых часто используемых вендорами, но непонятны покупателям. Каковы на самом деле значения этих терминов? Хотя многие используют эти два термина взаимозаменяемо, есть ключевые различия.
Искусственный интеллект
По сути, ИИ заключается в создании машин, которые думают, как люди. Сегодня это в основном проявляется в компьютерном программном обеспечении, способном автоматизировать простые задачи, в которых люди хороши. ИИ - широкий термин, описывающий технологию, к которой относятся такие модные слова, как машинное обучение, глубокое обучение и обработка естественного языка.
Машинное обучение
Машинное обучение - это часть ИИ. В основе машинного обучения лежит практика использования алгоритмов для анализа данных, извлечения из них знаний и принятия решений или предсказаний об чем-либо. Ключевое здесь - способность алгоритма учиться и изменяться самостоятельно без дополнительного программирования.
Каждый год Gartner публикует свой цикл гипов для новых, вновь появившихся технологий. На самой вершине кривой или "пике завышенных ожиданий" находится машинное обучение. Это означает, что в 2017 году ИИ и машинное обучение могут войти в "яму разочарования", где люди быстро поймут, что многие компании могут говорить о искусственном интеллекте, но мало кто способен выполнить свои обещания.
Мы также видели большое количество продавцов SaaS, хвастающихся использованием ИИ и машинного обучения в своих продуктах. Итак, как понять, что из всего шума реально? И какую дополнительную ценность могут принести технологии, основанные на ИИ, для вашей команды продаж в 2017 году?
Сценарии использования, где ИИ доказал свою эффективность для команд продаж
При полном раскрытии своего потенциала ИИ способен изменить способ работы ваших продавцов и повысить их эффективность. И статистика показывает, что можно добиться повышения производительности. Согласно исследованию, проведенному Accenture, лишь 34% времени ваших продавцов тратится на продажи, и 57% руководителей назвали увеличение эффективности продаж одной из трех главных целей на следующий год.
Технологии, основанные на ИИ, позволяют вашим продавцам сосредоточиться на сути того, в чем они хороши - вести наилучшие разговоры с вашиими перспективными клиентами. Вместо того чтобы беспокоиться о рутинных задачах, таких как определение клиентов, с которыми работать, технологии, опирающиеся на ИИ, подскажут вашим продавцам, на каких клиентов сосредоточить внимание или предоставят соответствующие знания автоматическ на основе их ведения разговоров.
Хотя ИИ до сих пор остается незавершенной технологией, он уже внедрен в корпоративное программное обеспечение, и уже есть сценарии использования в продажах, где он доказал свою эффективность. Технологии, опирающиеся на ИИ, могут потенциально добавить ценности вашим командам продаж, если они соответствуют следующим критериям:
Узкая область: лучшие продукты, использующие ИИ, делают это для автоматизации конкретной бизнес-проблемы. Например, 6sense использует ИИ для предоставления новых возможностей и лидов, которые наиболее вероятно закроются. Они решают конкретную проблему, которая заключается в сокращении времени, необходимого вашим представителям для нахождения новых перспектив.
Собственные, уникальные данные: Без уникальных данных даже самые сложные алгоритмы машинного обучения бесполезны. Gong.io использует обработку естественного языка для анализа телефонных разговоров вашего продавца и машинное обучение для выявления идей, которые улучшают то, как ваша команда по продажам общается с потенциальными клиентами. Имея доступ к потенциально сотням часов уникальных телефонных разговоров, алгоритмы машинного обучения Gong могут постоянно улучшать идеи, которые они предлагают вашему бизнесу.
Живет в рабочем процессе вашей команды: Для того чтобы воспользоваться последним программным обеспечением с поддержкой ИИ, ваша компания должна внедрить его вашей командой продаж. Самый простой способ стимулировать принятие - купить программное обеспечение, которое без проблем интегрируется в рабочий процесс вашей команды. X.ai - это персональный ассистент, который работает на ИИ. Для того чтобы бот мог назначать встречи за вас, всем пользователям нужно всего лишь добавить в CC amy@x.ai.
Данные, а не алгоритмы, являются истинной интеллектуальной собственностью для технологий, основанных на ИИ
В центре ИИ находятся данные. Это двигатель, который обеспечивает улучшения в алгоритмах машинного обучения. Интересно, что сами алгоритмы могут иметь мало значительной самостоятельной ценности. Некоторые из крупнейших компаний в мире, такие как Google, Microsoft, IBM и Amazon, осознают это и сделали свои алгоритмы машинного обучения общедоступными. Так что, как мы уже упоминали ранее, доступ к уникальным, собственным данным - вот как компании, использующие технологии на основе ИИ, приобретут конкурентное преимущество.
Поэтому, какие виды стратегий сбора данных могут использовать маленькие стартапы? Одной из возможностей, о которой редко говорят, является использования технологий, таких как расширения для браузера или чатботы, чтобы обеспечить сбор данных за пределами вашего приложения. Компании с автономными приложениями ограничивают свои возможности сбора данных, потому что они могут получать данные только взаимодействуя с их продуктом. Поскольку расширения работают поверх вашего браузера, они имеют доступ к данным (при наличии правильных разрешений) на протяжении всего пути пользователя в интернете. Преодоление вендорского BS
Прорыв через BS поставщика
Поскольку все говорят об ИИ, как пробиться сквозь шум и узнать, каковы на самом деле возможности по искусственному интеллекту у поставщика?
Мы составили список вопросов, которые вы можете использовать, чтобы понять, разглагольствуют ли поставщики, или действительно понимают, как ИИ повлияет на ваш бизнес:
Откуда берутся ваши тренировочные данные и как вы их используете?
Хотя не стоит ожидать, что поставщики раскроют все свои секреты, это сигнал тревоги, если поставщик отказывается делиться информацией о месте, откуда он берет свои тренировочные данные. Поставщик должен быть готов поделиться внутренними и внешними сигналами, которые он использует для обучения своих алгоритмов, почему он выбрал их вместо других и как использование этих сигналов добавляет ценность вашему бизнесу.
Сколько тренировочных данных требуется вашему алгоритму, чтобы получить надежные результаты?
Будьте осторожны с поставщиками, которые отмахиваются от этого вопроса или не придают значения достаточному количеству данных. Алгоритмы машинного обучения могут давать надежные результаты только при наличии достаточного количества тренировочных данных. Например, для инструментов прогнозирования лидерства, основанных на выигрыше / проигрыше, это может означать, что вам нужно как минимум годовое количество данных для работы алгоритмов правильно. Для вашей команды важно отложить внедрение решения на базе искусственного интеллекта до тех пор, пока у вас не будет достаточно данных для работы.
Как ваш продукт будет масштабироваться с нашим ростом и улучшаться по мере накопления большего объема тренировочных данных?
При накоплении большего объема данных и росте важно понять, как масштабироваться с ростом ваших машинных алгоритмов по машинному обучению поставщика. Это означает изучить, как модели обновляются и с какой частотой их обновляют. В идеале эти модели персонализированы для конкретных потребностей вашей компании и переобучаются при необходимости. Этот вопрос также поможет вам понять, работал ли поставщик с другими компаниями в вашем вертикальном сегменте.
Различить между поставщиками, утверждающими, что используют искусственный интеллект и поставщиками, которые действительно могут добавить ценность вашему бизнесу с помощью искусственного интеллекта, трудно. Вооружившись этим контрольным списком, мы надеемся, что вы будете готовы должным образом оценить поставщиков, хвастающихся своими возможностями искусственного интеллекта, и лучше понимать, как технологии на базе искусственного интеллекта могут добавить ценность вашей команде по продажам в 2017 году.
Опробуйте мощь платформы Гуру на практике - пройдите интерактивный тур по нашему продукту
