SaaS satıcıları yapay zekayı ve satış otomasyonunu kullanma iddialarını duyuruyor. Ancak AI'nın satış ekibinize getirebileceği gerçek değeri nasıl anlarsınız?
Yapay Zeka. Makine öğrenimi. 2016 yılında, bu moda deyimler satıcılar tarafından en sık kullanılan terimler arasındaydı, ancak alıcılar tarafından yanlış anlaşılıyordu. Peki, aslında bu terimler ne anlama geliyor? Birçok kişi iki terimi değişken olarak kullanırken, aralarında önemli farklar vardır.
Makine öğrenimi, AI'ın bir alt kümesidir. Temelde, makine öğrenimi, verileri analiz etmek, öğrenmek ve ardından bir şey hakkında bir tespit veya tahmin yapmak amacıyla algoritmalar kullanma pratiğidir. Buradaki temel, algoritmanın ek programlama olmaksızın kendi kendine öğrenme ve değiştirme yeteneğidir.
Her yıl, Gartner yeni, yükselen teknolojiler için hype döngüsünü yayınlamaktadır. Eğilimin en tepesinde veya "şişirilmiş beklentiler zirvesinde", makine öğrenimi bulunmaktadır. Bu da demektir ki 2017'de, AI ve makine öğrenimi, "hayal kırıklığının çukuru"na girebilir, çünkü insanlar hızla fark ederler ki birçok şirket yapay zeka hakkında konuşabilir, ancak vaatlerini yerine getiremeyebilir.
Yazılımlarında AI ve makine öğrenimini kullandıklarını iddia eden SaaS satıcılarını da gördük. Peki, tüm bu hüsran arasında gerçek olanı nasıl anlarsınız? Ve 2017'de satış ekibiniz için AI destekli teknolojiler ne tür ek değerler getirebilir?
AI'nın işletme değeri sağlayacağı kullanım alanları
AI destekli teknolojiler, temsilcilerinizi müşterilerinizle en iyi konuşmaları gerçekleştirebilecekleri temel şeye odaklanmaları için olanak tanır. Temsilcilerin hangi müşterilere odaklanacağını belirlemek gibi sıradan görevlerle uğraşmak zorunda kalmak yerine, AI destekli teknolojiler, temsilcilerinize otomatik olarak hangi müşterilere odaklanacaklarını veya temsilcilerinizin yaptıkları konuşmalara dayanarak otomatik olarak ilgili bilgiyi sunacak şekilde yüzeye çıkaracaktır.
Hala yeni bir teknoloji olmasına rağmen, AI, kurumsal yazılımlara entegre edilmiş durumda ve satış alanında başarılı olduğu kullanım alanları zaten mevcut. AI destekli teknolojiler, satış ekibinize değer ekleyebilirlerse, bu kriterleri karşılarsa potansiyel olarak değer ekleyebilirler:
Dar alan: AI kullanan en iyi ürünler, belirli bir iş sorununu otomatikleştirmek için kullanmaktadır. Örneğin, 6sense, en olası kapatılacak yeni fırsatları ve olanakları yüzeye çıkarmak için AI kullanmaktadır. Satış temsilcilerinin yeni müşteriler bulma süresini azaltan belirli bir sorunu çözüyorlar.
Patentli, benzersiz veri: Benzersiz veri olmadan, en sofistike makine öğrenme algoritmaları bile işe yaramaz. Gong.io, satış temsilcilerinizin telefon görüşmelerini analiz etmek için doğal dil işleme ve satış ekibinizin müşterilerle nasıl iletişim kurduğunu iyileştiren içgörüleri ortaya çıkarmak için makine öğrenme kullanıyor. Binlerce saat benzersiz telefon görüşmesine erişim sağladıkça, Gong'un makine öğrenme algoritmaları işletmenize sağladıkları içgörüleri sürekli olarak iyileştirebilir.
Takımınızın iş akışında bulunur: Şirketinizin getirdiği en son AI destekli yazılımlardan faydalanmak için, satış ekibinizin bunu benimsemesi gerekir. Benimsetmenin en kolay yolu, yazılım satın almaktır ki bu, takımınızın iş akışına sorunsuz entegre olur. X.ai, AI tarafından desteklenen bir kişisel asistan. İhtiyacınız olan bir uygulama veya giriş bilgisi yok, tüm kullanıcıların yapması gereken tek şey, botun toplantıları sizin için programlaması için amy@x.ai'ya basitçe CC atmak.
AI destekli teknolojiler için gerçek IP verilerdir, algoritmalar değil.
AI'nın kalbinde veri vardır. Makine öğrenme algoritmalarındaki iyileştirmeleri besleyen motor odur. İlginç bir şekilde, algoritmaların kendileri yalnızca az değer taşıyabilir. Google, Microsoft, IBM ve Amazon gibi dünyanın en büyük şirketlerinin, makine öğrenme algoritmalarını açık kaynaklı hale getirdiklerini fark etmişlerdir. Bu nedenle, daha önce belirttiğimiz gibi, AI destekli teknolojileri kullanan şirketlerin rekabet avantajı elde etmesinin yolu, benzersiz, patentli verilere erişmektir.
Google, Facebook veya Salesforce gibi platformlar için veri toplamak kolaydır. Daha küçük bir startup'ın kullanabileceği veri toplama stratejileri neler olabilir? Stand-alone uygulamalara sahip şirketler, ürünleriyle etkileşim halinde olduklarında ancak veri toplayabilirler, bu yüzden veri toplama yeteneklerini sınırlarlar. Uzantılar tarayıcınıza yüklü olduğundan, web üzerindeki bir kullanıcının tüm yolculuğuna (uygun izinlerle etkinleştirilmiş) erişim sağlarlar. Tedarikçi BS'sini aşmak
Satıcı BS'sini aşma
Herkes AI hakkında konuştuğuna göre, bir satıcının AI yeteneklerini gerçekten anlamanın yolunu nasıl bulabilirsiniz?
Denetlediğiniz satıcıların AI'nın işletmenize nasıl etki edeceğini gerçekten anlayıp anlamadığını anlamak için kullanabileceğiniz bir soru listesi derledik:
Eğitim verileriniz nereden geliyor ve nasıl kullanılıyor?
Tüm sırlarını açıklamalarını beklememeli, ancak eğer bir satıcı eğitim verilerini nereden topladığını paylaşmayı reddederse, bu bir uyarı işareti olabilir. Bir satıcı, algoritmalarını eğitmek için kullandığı iç ve dış kaynakları, bu kaynakları diğerlerinin yerine neden seçtiklerini ve bu sinyalleri kullanmanın işinize nasıl değer kattığını açıklamaya hazır olmalıdır.
Algoritmanızın güvenilir sonuçlar üretmesi için kaç tane eğitim veriye ihtiyaç var?
Bu soruyu önemsizleştiren veya yeterli veri miktarının önemini inkar eden satıcılardan kaçının gözünüzü açık tutmakta fayda var. Makine öğrenme algoritmaları yalnızca yeterli miktarda eğitim veriye sahip olduklarında güvenilir sonuçlar üretebilir. Örneğin, kazanma/kaybetme verilerine dayalı tahmin lider puanlama araçları için, bu algoritmaların düzgün çalışması için en az bir yıl boyunca veriye ihtiyacınız olabilir. AI destekli bir çözümü uygulamayı ertelemek, yeterli veriye sahip olana kadar sizin takımınızın çıkarınadır.
Ürününüz büyüdükçe ölçeklenip daha fazla eğitim verisi topladıkça nasıl gelişecek?
Daha fazla veri biriktirdikçe ve büyüdükçe, bir satıcının makine öğrenme algoritmalarının büyümenize nasıl uyum sağlayacağını anlamak önemlidir. Bu, modellerin nasıl güncellendiğini ve ne sıklıkta güncellendiklerini öğrenmek anlamına gelir. İdeal olarak, bu modeller şirketinizin belirli ihtiyaçlarına özelleştirilmiş ve gerektiğinde yeniden eğitilmiştir. Bu soru aynı zamanda satıcının dikeyinizdeki diğer şirketlerle çalıştığını anlamanızı sağlamalıdır.
AI kullandıklarını iddia eden satıcılar ile işinize AI ile değer katabilecek satıcılar arasındaki ayrım zordur. Bu kontrol listesiyle donanmış olarak, umarız AI yeteneklerini öne süren satıcıları uygun şekilde değerlendirmekte ve 2017'de satış ekibinize nasıl değer katabileceklerini daha iyi anlamış olursunuz.
Yapay Zeka. Makine öğrenimi. 2016 yılında, bu moda deyimler satıcılar tarafından en sık kullanılan terimler arasındaydı, ancak alıcılar tarafından yanlış anlaşılıyordu. Peki, aslında bu terimler ne anlama geliyor? Birçok kişi iki terimi değişken olarak kullanırken, aralarında önemli farklar vardır.
Makine öğrenimi, AI'ın bir alt kümesidir. Temelde, makine öğrenimi, verileri analiz etmek, öğrenmek ve ardından bir şey hakkında bir tespit veya tahmin yapmak amacıyla algoritmalar kullanma pratiğidir. Buradaki temel, algoritmanın ek programlama olmaksızın kendi kendine öğrenme ve değiştirme yeteneğidir.
Her yıl, Gartner yeni, yükselen teknolojiler için hype döngüsünü yayınlamaktadır. Eğilimin en tepesinde veya "şişirilmiş beklentiler zirvesinde", makine öğrenimi bulunmaktadır. Bu da demektir ki 2017'de, AI ve makine öğrenimi, "hayal kırıklığının çukuru"na girebilir, çünkü insanlar hızla fark ederler ki birçok şirket yapay zeka hakkında konuşabilir, ancak vaatlerini yerine getiremeyebilir.
Yazılımlarında AI ve makine öğrenimini kullandıklarını iddia eden SaaS satıcılarını da gördük. Peki, tüm bu hüsran arasında gerçek olanı nasıl anlarsınız? Ve 2017'de satış ekibiniz için AI destekli teknolojiler ne tür ek değerler getirebilir?
AI'nın işletme değeri sağlayacağı kullanım alanları
AI destekli teknolojiler, temsilcilerinizi müşterilerinizle en iyi konuşmaları gerçekleştirebilecekleri temel şeye odaklanmaları için olanak tanır. Temsilcilerin hangi müşterilere odaklanacağını belirlemek gibi sıradan görevlerle uğraşmak zorunda kalmak yerine, AI destekli teknolojiler, temsilcilerinize otomatik olarak hangi müşterilere odaklanacaklarını veya temsilcilerinizin yaptıkları konuşmalara dayanarak otomatik olarak ilgili bilgiyi sunacak şekilde yüzeye çıkaracaktır.
Hala yeni bir teknoloji olmasına rağmen, AI, kurumsal yazılımlara entegre edilmiş durumda ve satış alanında başarılı olduğu kullanım alanları zaten mevcut. AI destekli teknolojiler, satış ekibinize değer ekleyebilirlerse, bu kriterleri karşılarsa potansiyel olarak değer ekleyebilirler:
Dar alan: AI kullanan en iyi ürünler, belirli bir iş sorununu otomatikleştirmek için kullanmaktadır. Örneğin, 6sense, en olası kapatılacak yeni fırsatları ve olanakları yüzeye çıkarmak için AI kullanmaktadır. Satış temsilcilerinin yeni müşteriler bulma süresini azaltan belirli bir sorunu çözüyorlar.
Patentli, benzersiz veri: Benzersiz veri olmadan, en sofistike makine öğrenme algoritmaları bile işe yaramaz. Gong.io, satış temsilcilerinizin telefon görüşmelerini analiz etmek için doğal dil işleme ve satış ekibinizin müşterilerle nasıl iletişim kurduğunu iyileştiren içgörüleri ortaya çıkarmak için makine öğrenme kullanıyor. Binlerce saat benzersiz telefon görüşmesine erişim sağladıkça, Gong'un makine öğrenme algoritmaları işletmenize sağladıkları içgörüleri sürekli olarak iyileştirebilir.
Takımınızın iş akışında bulunur: Şirketinizin getirdiği en son AI destekli yazılımlardan faydalanmak için, satış ekibinizin bunu benimsemesi gerekir. Benimsetmenin en kolay yolu, yazılım satın almaktır ki bu, takımınızın iş akışına sorunsuz entegre olur. X.ai, AI tarafından desteklenen bir kişisel asistan. İhtiyacınız olan bir uygulama veya giriş bilgisi yok, tüm kullanıcıların yapması gereken tek şey, botun toplantıları sizin için programlaması için amy@x.ai'ya basitçe CC atmak.
AI destekli teknolojiler için gerçek IP verilerdir, algoritmalar değil.
AI'nın kalbinde veri vardır. Makine öğrenme algoritmalarındaki iyileştirmeleri besleyen motor odur. İlginç bir şekilde, algoritmaların kendileri yalnızca az değer taşıyabilir. Google, Microsoft, IBM ve Amazon gibi dünyanın en büyük şirketlerinin, makine öğrenme algoritmalarını açık kaynaklı hale getirdiklerini fark etmişlerdir. Bu nedenle, daha önce belirttiğimiz gibi, AI destekli teknolojileri kullanan şirketlerin rekabet avantajı elde etmesinin yolu, benzersiz, patentli verilere erişmektir.
Google, Facebook veya Salesforce gibi platformlar için veri toplamak kolaydır. Daha küçük bir startup'ın kullanabileceği veri toplama stratejileri neler olabilir? Stand-alone uygulamalara sahip şirketler, ürünleriyle etkileşim halinde olduklarında ancak veri toplayabilirler, bu yüzden veri toplama yeteneklerini sınırlarlar. Uzantılar tarayıcınıza yüklü olduğundan, web üzerindeki bir kullanıcının tüm yolculuğuna (uygun izinlerle etkinleştirilmiş) erişim sağlarlar. Tedarikçi BS'sini aşmak
Satıcı BS'sini aşma
Herkes AI hakkında konuştuğuna göre, bir satıcının AI yeteneklerini gerçekten anlamanın yolunu nasıl bulabilirsiniz?
Denetlediğiniz satıcıların AI'nın işletmenize nasıl etki edeceğini gerçekten anlayıp anlamadığını anlamak için kullanabileceğiniz bir soru listesi derledik:
Eğitim verileriniz nereden geliyor ve nasıl kullanılıyor?
Tüm sırlarını açıklamalarını beklememeli, ancak eğer bir satıcı eğitim verilerini nereden topladığını paylaşmayı reddederse, bu bir uyarı işareti olabilir. Bir satıcı, algoritmalarını eğitmek için kullandığı iç ve dış kaynakları, bu kaynakları diğerlerinin yerine neden seçtiklerini ve bu sinyalleri kullanmanın işinize nasıl değer kattığını açıklamaya hazır olmalıdır.
Algoritmanızın güvenilir sonuçlar üretmesi için kaç tane eğitim veriye ihtiyaç var?
Bu soruyu önemsizleştiren veya yeterli veri miktarının önemini inkar eden satıcılardan kaçının gözünüzü açık tutmakta fayda var. Makine öğrenme algoritmaları yalnızca yeterli miktarda eğitim veriye sahip olduklarında güvenilir sonuçlar üretebilir. Örneğin, kazanma/kaybetme verilerine dayalı tahmin lider puanlama araçları için, bu algoritmaların düzgün çalışması için en az bir yıl boyunca veriye ihtiyacınız olabilir. AI destekli bir çözümü uygulamayı ertelemek, yeterli veriye sahip olana kadar sizin takımınızın çıkarınadır.
Ürününüz büyüdükçe ölçeklenip daha fazla eğitim verisi topladıkça nasıl gelişecek?
Daha fazla veri biriktirdikçe ve büyüdükçe, bir satıcının makine öğrenme algoritmalarının büyümenize nasıl uyum sağlayacağını anlamak önemlidir. Bu, modellerin nasıl güncellendiğini ve ne sıklıkta güncellendiklerini öğrenmek anlamına gelir. İdeal olarak, bu modeller şirketinizin belirli ihtiyaçlarına özelleştirilmiş ve gerektiğinde yeniden eğitilmiştir. Bu soru aynı zamanda satıcının dikeyinizdeki diğer şirketlerle çalıştığını anlamanızı sağlamalıdır.
AI kullandıklarını iddia eden satıcılar ile işinize AI ile değer katabilecek satıcılar arasındaki ayrım zordur. Bu kontrol listesiyle donanmış olarak, umarız AI yeteneklerini öne süren satıcıları uygun şekilde değerlendirmekte ve 2017'de satış ekibinize nasıl değer katabileceklerini daha iyi anlamış olursunuz.
Guru platformunun gücünü ilk elden deneyimleyin - etkileşimli ürün turumuzu yapın
