Постачальники SaaS рекламують своє використання штучного інтелекту та автоматизації продажів. Але як ви розумієте справжню цінність, яку може принести штучний інтелект вашій команді продажів?
Штучний інтелект. Навчання машин. У 2016 році ці 'базові' терміни часто вживалися вендорами, але їх неправильно розуміли покупці. То що насправді означають ці терміни? Хоча багато людей використовують ці два терміни взаємозамінно, є ключові відмінності.
Штучний інтелект
У своєму корінні, штучний інтелект - це про створення машин, які мислять, як люди. Сьогодні це головним чином проявляється у комп'ютерному програмному забезпеченні, яке може автоматизувати прості завдання, яким люди добре володіють. Штучний інтелект - широкий термін, що описує технологію, до якої належать такі 'базові' терміни, як навчання машин, глибоке навчання та обробка природної мови.
Навчання машин
Навчання машин - це підмножина штучного інтелекту. У найпростішому випадку навчання машин - це практика використання алгоритмів для обробки даних, вивчення їх та подання висновків або передбачень на основі отриманої інформації. Ключовим тут є здатність алгоритму вчитися та змінюватися самостійно без додаткового програмування.
Щороку Gartner представляє свій цикл хайпу для нових виходять технологій. На самій вершині кривої або «піку завищених очікувань» знаходиться навчання машин. Це означає, що в 2017 році можливо, що штучний інтелект та навчання машин потраплять в «яму розчарування», де люди швидко усвідомлюють, що багато компаній можуть говорити про штучний інтелект, але дуже мало здатні виконати свої обіцянки.
Ми також бачили багато постачальників SaaS-продажів, які похвалилися використанням штучного інтелекту та навчанням машин у своїх продуктах. Отже, як зрозуміти, що серед усіх хвилювань є реальне? І який додатковий внесок можуть принести технології, активовані AI, для вашої команди з продажу у 2017 році?
Сценарії використання, де AI вже довело свою цінність для команд з продажів
У своєму повному потенціалі AI має здатність трансформувати спосіб роботи ваших представників з продажу та підвищити їх ефективність. І статистика показує, що можна зробити приріст продуктивності. Згідно з дослідженням, проведеним Accenture, лише 34% часу ваших представників витрачається на продаж та 57% виконавчів вказали підвищення ефективності продажів одним з трьох основних завдань на наступний рік.
Технології, активовані AI, дозволяють ваши прапорщикам зосередитися на суті того, в чому вони добре розуміють, проводити найкращі розмови з вашими потенційними клієнтами. Замість того, щоб турбуватися про рутинні завдання, такі як ідентифікація клієнтів, до яких треба працювати, технології, активовані AI, скажуть вашим прапорщикам, на кого треба сфокусуватися або надати важливу інформацію автоматично на основі їх розмов.
Хоча це ще молода технологія, AI вже стала частиною корпоративного програмного забезпечення, і вже є сценарії в продажах, де вона знайшла успіх. Технології, активовані AI, можуть потенційно додати вартості вашим командам з продажу, якщо вони відповідають таким критеріям:
Вузький домен: найкращі продукти, що використовують AI, роблять це для автоматизації конкретної бізнес-проблеми. Наприклад, 6sense використовує AI для виявлення нових потенційних клієнтів та можливостей, які найбільш ймовірно закриються. Вони вирішують конкретну проблему, яка полягає у зменшенні кількості часу, необхідного вашим представникам для пошуку нових перспектив.
Оригінальні, унікальні дані: Без унікальних даних навіть найбільш вдосконалені алгоритми машинного навчання стають безглуздими. Gong.io використовує обробку природної мови для аналізу розмов ваших телефонних представників та машинне навчання, щоб вивчити інсайти, які поліпшують спілкування вашої команди з перспективними клієнтами. Маючи доступ до потенційно сотень годин унікальних телефонних розмов, алгоритми машинного навчання Gong можуть постійно поліпшувати інсайти, які вони надають вашому бізнесу.
Живе у робочому процесі вашої команди: Щоб скористатися останнім програмним забезпеченням, яке вводить ваша компанія, його повинна прийняти ваша команда продажів. Найпростіший спосіб підвищити прийняття - купити програмне забезпечення, яке безперешкодно інтегрується в робочий процес вашої команди. X.ai - особистий асистент, що працює за допомогою штучного інтелекту. Для користувачів немає необхідності у додатку або інформації для входу, все, що вони повинні зробити, - просто надіслати листа amy@x.ai, щоб бот запланував зустрічі для вас.
Дані, а не алгоритми, є справжнім ІП для технологій зі штучним интелектом
У центрі ШІ стоїть дані. Це двигун, що живить поліпшення в алгоритмах машинного навчання. Цікаво, що самі алгоритми можуть мати мало самостійної цінності. Деякі з найбільших компаній у світі, такі як Google, Microsoft, IBM та Amazon, розуміють це і відкривають свої алгоритми машинного навчання у вільний доступ. Отже, як ми вже зазначали раніше, доступ до унікальних, оригінальних даних - ось як компанії, що використовують технології зі штучним інтелектом, здобудуть конкурентну перевагу.
Для платформ, таких як Google, Facebook або Salesforce, збір даних - це легко. Отже, які стратегії збору даних можуть використовувати менші стартапи? Одна з можливостей, про яку не часто говорять, - використання технологій, таких як розширення для браузера або чат-боти, для забезпечення збору даних поза вашим власним додатком. Компанії з окремими додатками обмежують можливості збору даних через те, що вони можуть збирати дані лише під час взаємодії користувачів з їхнім продуктом. Оскільки розширення працюють поверх вашого браузера, вони мають доступ до даних (з включеними відповідними дозволами) під час усього шляху користувача в Інтернеті.
Прорив в облантраде продавця
Оскільки всі говорять про ШІ, як ви прорізуєте шум та дізнаєтеся, які можливості ШІ відповідають дійсності у постачальника?
Ми склали список питань, які ви можете використати для розуміння, чи вирішують постачальники, яких ви оцінюєте, дійсно реальність та розуміють, як ШІ вплине на ваш бізнес:
Звідки беруться ваші навчальні дані та як ви їх використовуєте?
Хоча від постачальників не варто очікувати розкриття всіх їхніх секретів, це поганий знак, якщо постачальник відмовляється розповісти, звідки вони збирають свої навчальні дані. Постачальник повинен бути готовим розповісти про внутрішні та зовнішні сигнали, які вони використовують для тренування своїх алгоритмів, чому вони вибрали їх саме над іншими та як використання цих сигналів додатково додає значення для вашого бізнесу.
Скільки навчальних даних потрібно вашому алгоритму, щоб виробити довірені результати?
Будьте обережні з постачальниками, які відмахуються від цього питання або не розуміють важливості наявності достатньо даних. Алгоритми машинного навчання можуть виробляти довірені результати лише при достатній кількості навчальних даних. Наприклад, для інструментів передбачення лідів, які покладаються на дані про виграші та програші, це може означати, що для нормальної роботи алгоритмів вам потрібно протягом принаймні року накопичувати дані. Це в інтересах вашої команди відкласти впровадження рішення на базі штучного інтелекту до отримання достатньої кількості даних для роботи з ними.
Як ваш продукт масштабуватиметься з нашим зростанням та поліпшиться, коли він набиратиме більше тренувальних даних?
Під час накопичення даних та зростання важливо розуміти, як алгоритми машинного навчання постачальника масштабуються з вашим зростанням. Це означає дізнатися, як моделі оновлюються та як часто їх оновлюють. Ідеально, ці моделі персоналізовані під конкретні потреби вашої компанії та переобучені при потребі. Це питання також допоможе вам розуміти, чи працював постачальник з іншими компаніями у вашій вертикалі.
Розрізняти постачальників, які стверджують, що використовують штучний інтелект, та постачальників, які дійсно можуть створити цінність для вашого бізнесу за допомогою штучного інтелекту, складно. З цим контрольним списком ми сподіваємось, що ви будете готові належним чином оцінювати постачальників, які рекламують свої можливості штучного інтелекту, і краще розуміти, як технології на базі штучного інтелекту можуть забезпечити цінність для вашої команди продажів у 2017 році.
Штучний інтелект. Навчання машин. У 2016 році ці 'базові' терміни часто вживалися вендорами, але їх неправильно розуміли покупці. То що насправді означають ці терміни? Хоча багато людей використовують ці два терміни взаємозамінно, є ключові відмінності.
Штучний інтелект
У своєму корінні, штучний інтелект - це про створення машин, які мислять, як люди. Сьогодні це головним чином проявляється у комп'ютерному програмному забезпеченні, яке може автоматизувати прості завдання, яким люди добре володіють. Штучний інтелект - широкий термін, що описує технологію, до якої належать такі 'базові' терміни, як навчання машин, глибоке навчання та обробка природної мови.
Навчання машин
Навчання машин - це підмножина штучного інтелекту. У найпростішому випадку навчання машин - це практика використання алгоритмів для обробки даних, вивчення їх та подання висновків або передбачень на основі отриманої інформації. Ключовим тут є здатність алгоритму вчитися та змінюватися самостійно без додаткового програмування.
Щороку Gartner представляє свій цикл хайпу для нових виходять технологій. На самій вершині кривої або «піку завищених очікувань» знаходиться навчання машин. Це означає, що в 2017 році можливо, що штучний інтелект та навчання машин потраплять в «яму розчарування», де люди швидко усвідомлюють, що багато компаній можуть говорити про штучний інтелект, але дуже мало здатні виконати свої обіцянки.
Ми також бачили багато постачальників SaaS-продажів, які похвалилися використанням штучного інтелекту та навчанням машин у своїх продуктах. Отже, як зрозуміти, що серед усіх хвилювань є реальне? І який додатковий внесок можуть принести технології, активовані AI, для вашої команди з продажу у 2017 році?
Сценарії використання, де AI вже довело свою цінність для команд з продажів
У своєму повному потенціалі AI має здатність трансформувати спосіб роботи ваших представників з продажу та підвищити їх ефективність. І статистика показує, що можна зробити приріст продуктивності. Згідно з дослідженням, проведеним Accenture, лише 34% часу ваших представників витрачається на продаж та 57% виконавчів вказали підвищення ефективності продажів одним з трьох основних завдань на наступний рік.
Технології, активовані AI, дозволяють ваши прапорщикам зосередитися на суті того, в чому вони добре розуміють, проводити найкращі розмови з вашими потенційними клієнтами. Замість того, щоб турбуватися про рутинні завдання, такі як ідентифікація клієнтів, до яких треба працювати, технології, активовані AI, скажуть вашим прапорщикам, на кого треба сфокусуватися або надати важливу інформацію автоматично на основі їх розмов.
Хоча це ще молода технологія, AI вже стала частиною корпоративного програмного забезпечення, і вже є сценарії в продажах, де вона знайшла успіх. Технології, активовані AI, можуть потенційно додати вартості вашим командам з продажу, якщо вони відповідають таким критеріям:
Вузький домен: найкращі продукти, що використовують AI, роблять це для автоматизації конкретної бізнес-проблеми. Наприклад, 6sense використовує AI для виявлення нових потенційних клієнтів та можливостей, які найбільш ймовірно закриються. Вони вирішують конкретну проблему, яка полягає у зменшенні кількості часу, необхідного вашим представникам для пошуку нових перспектив.
Оригінальні, унікальні дані: Без унікальних даних навіть найбільш вдосконалені алгоритми машинного навчання стають безглуздими. Gong.io використовує обробку природної мови для аналізу розмов ваших телефонних представників та машинне навчання, щоб вивчити інсайти, які поліпшують спілкування вашої команди з перспективними клієнтами. Маючи доступ до потенційно сотень годин унікальних телефонних розмов, алгоритми машинного навчання Gong можуть постійно поліпшувати інсайти, які вони надають вашому бізнесу.
Живе у робочому процесі вашої команди: Щоб скористатися останнім програмним забезпеченням, яке вводить ваша компанія, його повинна прийняти ваша команда продажів. Найпростіший спосіб підвищити прийняття - купити програмне забезпечення, яке безперешкодно інтегрується в робочий процес вашої команди. X.ai - особистий асистент, що працює за допомогою штучного інтелекту. Для користувачів немає необхідності у додатку або інформації для входу, все, що вони повинні зробити, - просто надіслати листа amy@x.ai, щоб бот запланував зустрічі для вас.
Дані, а не алгоритми, є справжнім ІП для технологій зі штучним интелектом
У центрі ШІ стоїть дані. Це двигун, що живить поліпшення в алгоритмах машинного навчання. Цікаво, що самі алгоритми можуть мати мало самостійної цінності. Деякі з найбільших компаній у світі, такі як Google, Microsoft, IBM та Amazon, розуміють це і відкривають свої алгоритми машинного навчання у вільний доступ. Отже, як ми вже зазначали раніше, доступ до унікальних, оригінальних даних - ось як компанії, що використовують технології зі штучним інтелектом, здобудуть конкурентну перевагу.
Для платформ, таких як Google, Facebook або Salesforce, збір даних - це легко. Отже, які стратегії збору даних можуть використовувати менші стартапи? Одна з можливостей, про яку не часто говорять, - використання технологій, таких як розширення для браузера або чат-боти, для забезпечення збору даних поза вашим власним додатком. Компанії з окремими додатками обмежують можливості збору даних через те, що вони можуть збирати дані лише під час взаємодії користувачів з їхнім продуктом. Оскільки розширення працюють поверх вашого браузера, вони мають доступ до даних (з включеними відповідними дозволами) під час усього шляху користувача в Інтернеті.
Прорив в облантраде продавця
Оскільки всі говорять про ШІ, як ви прорізуєте шум та дізнаєтеся, які можливості ШІ відповідають дійсності у постачальника?
Ми склали список питань, які ви можете використати для розуміння, чи вирішують постачальники, яких ви оцінюєте, дійсно реальність та розуміють, як ШІ вплине на ваш бізнес:
Звідки беруться ваші навчальні дані та як ви їх використовуєте?
Хоча від постачальників не варто очікувати розкриття всіх їхніх секретів, це поганий знак, якщо постачальник відмовляється розповісти, звідки вони збирають свої навчальні дані. Постачальник повинен бути готовим розповісти про внутрішні та зовнішні сигнали, які вони використовують для тренування своїх алгоритмів, чому вони вибрали їх саме над іншими та як використання цих сигналів додатково додає значення для вашого бізнесу.
Скільки навчальних даних потрібно вашому алгоритму, щоб виробити довірені результати?
Будьте обережні з постачальниками, які відмахуються від цього питання або не розуміють важливості наявності достатньо даних. Алгоритми машинного навчання можуть виробляти довірені результати лише при достатній кількості навчальних даних. Наприклад, для інструментів передбачення лідів, які покладаються на дані про виграші та програші, це може означати, що для нормальної роботи алгоритмів вам потрібно протягом принаймні року накопичувати дані. Це в інтересах вашої команди відкласти впровадження рішення на базі штучного інтелекту до отримання достатньої кількості даних для роботи з ними.
Як ваш продукт масштабуватиметься з нашим зростанням та поліпшиться, коли він набиратиме більше тренувальних даних?
Під час накопичення даних та зростання важливо розуміти, як алгоритми машинного навчання постачальника масштабуються з вашим зростанням. Це означає дізнатися, як моделі оновлюються та як часто їх оновлюють. Ідеально, ці моделі персоналізовані під конкретні потреби вашої компанії та переобучені при потребі. Це питання також допоможе вам розуміти, чи працював постачальник з іншими компаніями у вашій вертикалі.
Розрізняти постачальників, які стверджують, що використовують штучний інтелект, та постачальників, які дійсно можуть створити цінність для вашого бізнесу за допомогою штучного інтелекту, складно. З цим контрольним списком ми сподіваємось, що ви будете готові належним чином оцінювати постачальників, які рекламують свої можливості штучного інтелекту, і краще розуміти, як технології на базі штучного інтелекту можуть забезпечити цінність для вашої команди продажів у 2017 році.
Досвідчіть силу платформи Guru особисто – пройдіть наш інтерактивний тур продуктом
