بهره گیری از هوش مصنوعی در بهینه سازی فرآیندهای بازاریابی و فروش در دنیایی در حال تغییر

بهره گیری از هوش مصنوعی در بهینه سازی فرآیندهای بازاریابی و فروش در دنیایی در حال تغییر

سال هاست که در مورد عدم شفافیت بازگشت سرمایه برای شرکت ها در فعالیت های بازاریابی، مطالب زیادی نوشته شده است. در دنیای سنتی (آنالوگ)، دلیل همیشگی مطرح شده برای این مشکل، دشواری در برقراری ارتباط علت و معلولی بین سرمایه گذاری های انجام شده در فعالیت های بازاریابی و واکنش بازار (یا مشتری) به آن اقدامات بود.

در دنیای دیجیتال، راه حلی رایج برای ایجاد ارتباط علت و معلولی، اجرای تعداد زیادی آزمایش نسبتا ارزان قیمت است که از طریق آنها شرکت ها می توانند اقدامات بازاریابی و فروش را به واکنش مشتری مرتبط کنند. شرکت ها می توانند واکنش های مشتری را در کل سفر او، از جستجو تا کلیک روی تبلیغ و خرید، و حتی تا مصرف محصول، ردیابی کنند. نتیجه این کار، افزایش تصاعدی داده های مربوط به این سفر است که شرکت ها به آنها دسترسی پیدا کرده اند.

ما می خواهیم بفهمیم چرا برخی شرکت ها در سازگار کردن استفاده از داده های مشتری با شرایط بازاریابی در حال تغییر یا نامشخص، بسیار سریعتر و بهتر از سایر شرکت ها عمل می کنند. به ویژه در ماه های اولیه همه گیری در سال ۲۰۲۰ و اخیرا در سال ۲۰۲۲، زمانی که نیروهای رکود اقتصادی شروع به تاثیرگذاری بر ماهیت تقاضای مشتری کردند، برخی از شرکت ها توانستند داده های رو به رشد سفر مشتری را تجزیه و تحلیل کرده و تغییر مسیر دهند و بازاریابی و فروش خود را بسیار سریعتر از رقبا تطبیق دهند. ما یک ویژگی مشترک در بین شرکت های با واکنش سریع مشاهده کرده ایم: استفاده از مدل های هوش مصنوعی برای پیشبینی نتایج در مراحل مختلف سفر مشتری. به عنوان مثال، استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده های رفتار گذشته مشتری و پیشبینی احتمال واکنش مثبت مشتری به یک کمپین بازاریابی.

علاوه بر پیشبینی نتایج با هوش مصنوعی، در این شرکت ها چه اتفاق دیگری میافتد؟

اول اینکه، در حالی که رقبای آنها به صورت واکنشی به رفتار مشتریان پاسخ می دهند، این شرکت ها رویکردی پیشگیرانه برای مدیریت روابط با مشتریان در پیش می گیرند. آنها از هوش مصنوعی برای پیشبینی اینکه کدام مشتریان احتمال دارد از آنها خرید نکنند (churn) و چه اقدام اصلاحی می توان انجام داد تا از رفتن مشتری جلوگیری شود، استفاده می کنند. برعکس، رقبای آنها تنها بعد از اینکه مشتریانشان را از دست دادند، واکنش نشان می دهند.

دوم اینکه، زمانی که پیشبینی هایشان به دلیل تغییرات خارجی یا شرایط بازار از مسیر خارج می شود، از این بازخورد برای بازنگری و هدایت مجدد سریع تلاش های بازاریابی و فروش خود استفاده می کنند. استفاده از مدل های هوش مصنوعی برای پیشبینی پاسخ مشتری، در واقع به طراحی و اجرای تعداد زیادی آزمایش منجر می شود که به این شرکت ها کمک می کند تا سریعتر از شرکت هایی که از چنین ابزارهایی استفاده نمی کنند، به تغییرات بازار پاسخ دهند.

مدلهای پیشبینی نحوه ی عملکرد استراتژی را تغییر می دهند

به عنوان مثال، یک شرکت بازرگانی بین المللی را در نظر بگیرید که در تهیه و توزیع مواد شیمیایی عمدهی فله ای فعالیت می کند. در اوایل سال ۲۰۱۹، این شرکت شروع به استفاده از مدل های پیشبینی مبتنی بر هوش مصنوعی کرد تا جریان فرصت ها را در مراحل مختلف فرآیند خرید مبتنی بر RFP (درخواست برای پیشنهاد) مشتریان درک کند یا RFP مخفف Request for Proposal به معنی درخواست پیشنهاد است. این یک سند رسمی است که توسط یک سازمان برای دعوت از شرکت ها برای شرکت در یک طرح همانند مناقصه به منظور ارائه پیشنهاد برای انجام یک پروژه یا ارائه خدمات خاص صادر می شود. RFP به طور معمول شامل اطلاعات مفصلی در مورد پروژه یا خدمات مورد نظر، الزامات و معیارهای ارزیابی است. این شرکت متوجه شد که عوامل مرتبط با کیفیت، عوامل اصلی قرار گرفتن در لیست نهایی مشتریان هستند. آنها از این اطلاعات برای پیگیری انتخابی فرصت های مشتری استفاده کردند.

با این حال، تا ماه مه ۲۰۲۰، پیشبینی های مدل هوش مصنوعی این شرکت اشتباه از آب درآمد. تجزیه و تحلیل بیشتر نشان داد که اکنون شرایط مربوط به تحویل، پیشبینی کننده های بهتری برای قرار گرفتن در لیست نهایی مشتریان هستند و شرکت به سرعت و با موفقیت مدل تعامل خود را به صورت جهانی تغییر داد. رهبران این شرکت که پیش از این اطلاعات مربوط به مسائل زنجیره تامین را از طریق داده های کلان اقتصادی یا کاهش درآمد در پایان چند فصل دریافت می کردند، با استفاده از هوش مصنوعی برای پیشبینی نتایج میانی در فرآیندهای خرید مشتریان، توانستند به سرعت رویکرد بازاریابی و فروش را تغییر دهند تا با تغییرات بازار بهتر همسو شوند.

- نمونه دیگری در یک شرکت بزرگ توسعه املاک و مستغلات در انگلستان. تحلیل انجام شده در ژانویه ۲۰۲۰ در مورد بهترین مشوق های اجاره به مستاجران نشان داد که با توجه به پایین بودن احتمال خالی ماندن فضای اداری برای بیش از ۳۰ روز، شرکت باید در ارائه مشوق های بیشتر به مستاجران شرکتی موجود محتاطانه عمل کند. این تحلیل همچنین نشان داد که با توجه به فشارهای رقابتی بر هزینه ها، راه اندازی فضاهای کاری منعطف نسبت به اجاره فضای اداری سنتی، سودآوری کمتری دارد.

تا اواخر فوریه ۲۰۲۰، در همان مراحل اولیه همه گیری، مدل به روز شده هوش مصنوعی سازنده املاک، پیشنهاد افزایش ۳۰ درصدی فضای کاری منعطف و ارائه مشوق های سخاوتمندانه برای حفظ مستاجران موجود را ارائه داد. این توصیه ها منجر به تغییر استراتژی فروش این توسعه دهنده تا اواسط مارس شد، بسیار سریعتر از رقبایی که هنوز بر خروجی مدل های بازاریابی و فروش سه ماهه اول (پایان مارس) تکیه داشتند. حتی یک ماه یا حتی یک هفته پیشتازی میتواند در یک بازار رقابتی، تفاوت قابل توجهی ایجاد کند.

- در نمونه های قبلی، هر شرکت برای راه اندازی مدل های هوش مصنوعی خود برای پیشبینی نتایج، نیاز به تعیین اهداف داشت. یک هدف ممکن است رسیدن به سطح خاصی از جذب مشتری با یک بودجه بازاریابی مشخص باشد. مدل های هوش مصنوعی که به خوبی طراحی شده اند، نه تنها به پیشبینی های دقیق، بلکه به بهبود نتایج کسب وکار نیز می پردازند. آنها مزیت یک پیشبینی صحیح را در مقابل هزینه یک پیشبینی نادرست متعادل می کنند و با محدودیت های سازمانی مانند بودجه های بازاریابی کار میکنند. مدلهای هوش مصنوعی که با استفاده از دادههای تاریخی آموزش داده میشوند، درک بهتر، پیچیدهتر و چابک تری از ارتباط بین اقدامات و پاسخ بازار یا مشتری به شرکت ها ارائه می دهند.

درک نقش حلقه های بازخورد:

بازاریابی و فروش به طور سنتی از رویکرد حلقه بازخورد "حس کردن به پاسخ دادن" که به طور رایج در دنیای مهندسی مورد استفاده قرار می گیرد، محروم بوده اند. حلقه های بازخورد به سیستم ها امکان می دهند تا ترکیب ورودی و ویژگی های سیستم را برای بهبود خروجی تغییر دهند. تاثیر تاخیری اقدامات بازاریابی و این واقعیت که واکنش مشتری اغلب نتیجه اثر تجمعی اقدامات متعدد انجام شده توسط شرکت است، ایجاد علیت و برقراری یک حلقه بازخورد واضح را دشوار می کند. این فقدان حلقه بازخورد است که توانایی شرکت ها را برای ارزیابی بازگشت سرمایه (ROI) تلاش های بازاریابی و فروش آنها محدود می کند. فقدان حلقه های بازخورد همچنین منجر به عدم ارتباط بین تدوین استراتژی اپیزودیک (حوزه مدیریت ارشد) و اجرای مستمر در میدانی می شود که معمولا در خط مقدم مدیریت می شود.

مدل های پیشبینی هوش مصنوعی می توانند با جزئیات دقیق، الگوها را در سطح تراکنش های فردی شناسایی کنند. اطلاعات میدانی که این مدل ها ارائه می دهند، قابل استفاده برای بروزرسانی و تنظیم سریعتر و مکرر استراتژی های بازاریابی و فروش است و به شرکت ها این امکان را می دهد تا شکاف بین استراتژی و اجرا را برطرف کنند.

در اینجا یک مثال وجود دارد: یک شرکت تولیدی 200 ساله در آمریکای شمالی فعالیت های تولید سرنخ (لید) بازاریابی خود را به طور قابل توجهی افزایش داده بود، اما هنوز به افزایش قابل توجهی در فروش دست نیافته بود. این شرکت متقاعد شده بود که مشکل بازاریابی دارد. آنها از یک مدل هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کردند و دریافتند که افزایش هزینه های بازاریابی در واقع سرنخ های باکیفیتی ایجاد کرده است، اما منجر به افزایش کلی فروش نشده است. تجزیه و تحلیل های بعدی نشان داد که منابع محدود فروش این تولیدکننده بخشی از مشکل است. تیم فروش بهترین سرنخ ها را از هزینه بازاریابی افزایشی انتخاب کرده بود، اما تعداد مشابه ی از سرنخ ها را که در غیر این صورت پیگیری می کرد، نادیده گرفته بود.

اکنون این شرکت متوجه شد که مشکل ظرفیت فروش دارد، نه مشکل بازاریابی. این تجزیه و تحلیل به تولیدکننده این امکان را داد تا هزینه های فروش و بازاریابی را به درستی متعادل کند تا درآمد بیشتری کسب کند. بدون بهرهمندی از تجزیه و تحلیل داده ها، ماهیت تفکیک شده سازمان های بازاریابی و فروش، انجام چنین مطالعه ای برونبخش یا تخصیص مجدد سریع منابع را دشوار و زمانبر می کرد.

این عدم ارتباط با مثالی از یک شرکت لوازم الکترونیکی مصرفی که به دنبال حمله روسیه به اوکراین، کسب و کار خود را در روسیه متوقف کرد، بیشتر نشان داده شده است. این شرکت می دانست که به دلیل از دست دادن فروش در روسیه و بازارهای مرتبط، با چه کمبود درآمدی مواجه خواهد شد، اما با این سوال دشوار روبرو بود که چگونه بودجه بازاریابی را به طور بهینه به بازارهای دیگر اختصاص دهد تا بتواند فروش از دست رفته را جبران کند.

یک تمرین برنامه ریزی سناریو بهینه شده با هوش مصنوعی، بهترین راه برای تخصیص مجدد بودجه بازاریابی موجود را پیشنهاد کرد و میزان کاهش خالص فروش مورد انتظار و افزایش بودجه بازاریابی لازم برای جبران ضرر با افزایش فروش در مناطق دیگر را کمیت سازی کرد. این تحلیل همچنین نشان داد که افزایش بازاریابی برای جبران کامل ضررهای ناشی از روسیه، بسیار پرهزینه خواهد بود. اما این موضوع همچنان به شرکت اجازه می داد تا با تخصیص مجدد بودجه های تبلیغاتی موجود بازاریابی به مناطق دیگر، میزان از دست دادن فروش را به طور بهینه کاهش دهد.

وارونه کردن فرآیند بخشبندی (Segmentation)

با تمرکز بر حلقه بازخورد، شاهد هستیم که استفاده از مدلهای هوش مصنوعی همچنین شیوهی بخشبندی را تغییر می دهد. از لحاظ تئوری، بخشبندی به عنوان فرآیند شناسایی گروهی از مشتریان تعریف می شود که مجموعه ی مشترکی از نیازها (برای توسعه ی یک محصول راه حل منحصربه فرد برای خدمت به آن بخش)، ویژگی های قابل شناسایی مشترک (برای شناسایی مشتریان در بخش هدف)، و احتمال واکنش مشابه به اقدامات شرکت (برای طراحی استراتژی تعامل و بهره مندی از صرفه جویی های ناشی از حجم) را دارا هستند. در عمل، بیشتر شرکت ها در دنیای سنتی بر دو بخش اول تعریف، یعنی مجموعه ی مشترک نیازها و ویژگی های مشترک تمرکز می کنند. بنابراین، این رویکرد به شکل یک رویکرد برون به درون در می آید: «بیایید بفهمیم این گروه واقعا به چه چیزی نیاز دارند و سپس محصول مناسبی را طراحی کنیم تا بهتر از هر کس دیگری به این نیازها پاسخ دهیم و در نتیجه، بتوانیم قیمت بالاتری دریافت کنیم.»

در مدل های پیشبینی مبتنی بر هوش مصنوعی، تمرکز فرآیند بخشبندی بر روی بخش سوم تعریف بخشبندی است، یعنی احتمال اینکه همه مشتریان در یک بخش به اقدامات بازاریابی و فروش انجام شده توسط شرکت واکنش مشابه ی نشان دهند. به عنوان مثال، یک مدل پیشبینی مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است بپرسد کدام مشتریان توسط نیروی فروش در محل یا تیم فروش تلفنی بهتر می توانند خدمات دریافت کنند، یا کدام مشتریان به احتمال زیاد به یک کمپین تبلیغاتی با تخفیف خاص پاسخ مثبت می دهند. شرکت ها می توانند از پیشبینی های مدل هوش مصنوعی برای تخصیص منابع مناسب بازاریابی و فروش به منظور پاسخگویی به هر فرصت تقاضا استفاده کنند.

با توجه به توانایی های بی نظیر هدفگذاری مدل های پیشبینی، در نظر گرفتن توانایی های سازمانی (یا توانایی های سازمانی مورد انتظار در آینده ی نزدیک) به عنوان یک امر مسلم و یافتن مشتریانی که به احتمال زیاد با آن قابلیت ها مطابقت دارند، آسان تر است. این امر به ویژه در محیطی با تغییرات سریع صادق است، جایی که شرایط بازار و رفتار مشتری می تواند بسیار سریعتر از قابلیت های سازمانی تغییر کند.

به همین دلیل، وارونه کردن فرآیند بخشبندی به شرکت ها کمک می کند که به جای اینکه تنها بر اساس نیازها و ویژگی های مشتریان، آنها را دسته بندی کنند، بر روی پیشبینی واکنش های آنها تمرکز کنند. این رویکرد نه تنها می تواند منجر به کارایی بیشتر در آمیخته بازاریابی شود، بلکه می تواند به شرکت ها این امکان را بدهد که به طور مداوم استراتژی های خود را بر اساس بازخوردهای واقعی مشتریان و تغییرات بازار تنظیم کنند. در نتیجه، این فرآیند می تواند به بهبود رابطه با مشتری، افزایش رضایت و در نهایت رشد و موفقیت تجاری منجر شود.

در دنیای پیچیده و پرتنش امروز، جایی که داده ها و اطلاعات در هر لحظه تغییر می کنند، این وارونه کردن فرآیند بخشبندی به شرکت ها این امکان را می دهد که نه تنها آگاهانه تر عمل کنند، بلکه به طور موثرتری در برابر رقبا ایستادگی کنند و به نیازهای مشتریان پاسخ دهند. با استفاده از استراتژی های هوشمند مبتنی بر داده، می توانند پیشرفته ای قابل توجهی در عملکرد بازاریابی و فروش خود مشاهده کنند.

این رویکرد جدید به سازمان ها این امکان را می دهد که از روش های سنتی فاصله بگیرند و به سمت مدل های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین حرکت کنند، که به آنها کمک می کند تا رفتار مشتری را به طور دینامیک ردیابی کنند و به تغییرات سریع واکنش نشان دهند. به علاوه، این امکان فراهم می آید که پیشبینی هایی در مورد نیازهای آینده ی مشتریان انجام دهند و به جای واکنش صرف به تقاضای فعلی، به صورت فعالانه بازار را شکل دهند.

تسریع در نوآوری

وارونه کردن فرآیند بخشبندی همچنین می تواند چرخه نوآوری را تسریع کند. با دسترسی به داده های دقیق و تحلیل های پیشبینی کننده، سازمان ها می توانند محصولات و خدمات جدید را بر اساس پیشبینی های مشتریان توسعه دهند و آزمایشات بازار را به شیوه ای کارآمدتر انجام دهند. علاوه بر این، قابلیت های پیشبینی به آنها این امکان را می دهد که مشکلات بالقوه را قبل از وقوع شناسایی کنند و برای آنها راه حل های مناسب ارائه دهند.

شخصی سازی و تعامل با مشتری

ارتقاء تجربه مشتری از طریق شخصی سازی نیز از مزایای دیگر این رویکرد است. با استفاده از مدل های پیشبینی هوش مصنوعی، شرکت ها می توانند پیشنهادات شخصی تر و به موقع تری به مشتریان خود ارائه دهند، که این امر نه تنها به افزایش میزان خرید کمک می کند، بلکه تجربه کلی مشتری را نیز بهبود می بخشد. به این ترتیب، روابط مشتری و برند عمیق تر و معنادارتر میشود.

داده های با کیفیت و ارزش افزوده

از آنجایی که این مدل ها بر اساس داده های بزرگ و تحلیلی عمیق عمل می کنند، کیفیت داده ها نقش حیاتی در موفقیت این فرآیند دارد. به همین دلیل، سازمان ها باید تلاش کنند تا سیستم های خود را به گونه ای طراحی کنند که داده های با کیفیت بالا جمع آوری، ذخیره و تحلیل شوند. این دغدغه باعث می شود که توجه بیشتری به حریم خصوصی و امنیت اطلاعات مشتریان داشته باشند و اطمینان حاصل کنند که داده ها به درستی و با مجوز مربوطه استفاده می شوند.

پیشرفت های تکنولوژیک و نقش آنها

در دنیای امروز، پیشرفت های تکنولوژیک و ظهور ابزارهای جدید هوش مصنوعی و داده کاوی، فرآیند وارونه کردن بخش بندی را تسهیل کرده است. این ابزارها به سازمان ها این امکان را می دهند که به طور پیوسته داده های جدید را جمع آوری و تحلیل کنند و به تغییرات رفتار مشتری در زمان واقعی واکنش نشان دهند. یکی از مزیت های کلیدی این تکنولوژی ها، قابلیت آنها در یادگیری از رفتارهای گذشته و پیشبینی رفتارهای آینده مشتریان است.

ایجاد بازخورد مستمر

مدل های پیشبینی هوش مصنوعی نه تنها به شناسایی رفتار مشتری کمک می کنند، بلکه امکان ایجاد حلقه های بازخورد مستمر را فراهم می کنند. این به این معناست که پس از هر تعامل یا کمپین، داده های جدید جمع آوری می شود تا روندها و تمایلات مشتری به روز شود. این بازخورد به سازمان ها کمک می کند تا به صورت مستمر و فعالانه استراتژی های خود را اصلاح کنند و بهینه سازی های لازم را انجام دهند.

تغییر در ارزش های مشتری

فرآیند وارونه کردن بخشبندی همچنین می تواند تاثیرات عمیقی بر روی نحوهای که شرکت ها ارزش های مشتری را تعریف و نفوذ می کنند، داشته باشد. این شرکت ها می توانند از داده های پیشبینی کننده برای شناسایی ارزش های جدید و غیرمستقیم مشتریان خود استفاده کنند و به جای فقط تمرکز بر روی قیمت گذاری، پیشنهادهای ارزش افزوده ای ارائه دهند که دقیقا با نیازها و خواسته های آنها منطبق باشد. این رویکرد موجب ایجاد یک تجربه مربوط تر و معنادارتر برای مشتریان می شود.

بهره برداری از هوش جمعی

به علاوه، با استفاده از هوش جمعی و اطلاعات جمع آوری شده از چندین منبع، شرکت ها می توانند تجزیه و تحلیل های عمیق تری ارائه دهند. این شامل تجزیه و تحلیل رفتارهای اجتماعی، نظرات آنلاین، و تعاملات چندکاناله میشود. این اطلاعات می تواند به شکل گیری الگوهای جدید در بازار و شناسایی فرصت های جدید کسب وکار کمک کند.

چالش ها و موانع

با این حال، فرآیند وارونه کردن بخشبندی نیز بدون چالش نیست. یکی از موانع اصلی، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ است که نیاز به منابع قابل توجه و تخصص های فنی دارد. همچنین، حفظ حریم خصوصی اطلاعات مشتریان و تضمین امنیت داده ها نیز از جمله مسائلی هستند که نیاز به توجه خاص دارند. سازمان ها باید سیاست های دقیقی برای مدیریت داده های حساس و اطمینان از رعایت قوانین و مقررات حریم خصوصی تدوین و پیاده سازی کنند.

آینده به سوی یک روزنه روشن

آینده ای که در آن وارونه کردن فرآیند بخشبندی به عنوان یک رویکرد اصلی در کسب وکارها مطرح می شود، به معنای توانمندی پیوسته در درک و پاسخگویی به نیازهای مشتریان است. سازمان ها می توانند با استفاده از تحلیل های پیشبینی و هوش مصنوعی، به طور پیشرو به تغییرات بازار پاسخ دهند و از رقبا جلو بزنند.

در نهایت، این تحول در رویکرد به بخشبندی، به معنای حرکت به سمت مشتری محوری و ارزیابی مداوم از نیازهای مشتریان، می تواند باعث ایجاد مزیت های رقابتی پایدار و بهبود در تجربه کلی مشتری بشود. با اتخاذ این رویکرد و پیشرفت در فناوری های مرتبط، سازمان ها نه تنها توانایی رشد و نوآوری را خواهند داشت، بلکه بر روی موفقیت و دوام خود در بازارهای رقابتی نیز تاثیرگذار خواهند بود.

نتیجه گیری

در نهایت، وارونه کردن فرآیند بخشبندی نه تنها یک رویکرد نوآورانه و موثر برای شناسایی و درک مشتریان است، بلکه ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به شرکت ها این قدرت را می دهد که تعاملات خود را به طور قابل توجهی بهبود ببخشند. با اتخاذ این رویکرد، سازمان ها می توانند در فضایی رقابتی و پویا موفقیت بیشتری کسب کنند و به سمت ایجاد ارزش های بیشتر برای مشتریان و خود حرکت کنند. به عبارتی، این تغییر پارادایم در بخشبندی به عنوان کلید اصلی برای نوآوری و رشد پایدار در دنیای امروزی شناخته می شود.

با مدل های پیشبینی مبتنی بر هوش مصنوعی به کجا میرویم؟

در دسترس بودن داده های خاص مشتری و توانایی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای ارائه پیشبینی های بهتر، شرکت ها را وادار میک ند تا سازمان های یکپارچه ی رو به مشتری ایجاد کنند که عملکردهای سنتی بازاریابی و فروش را با هم ادغام کنند. در حالت ایده آل، این امر به سازمان ها کمک می کند تا تجربه ی بهتری برای مشتریان رقم بزنند که منجر به افزایش سودآوری می شود.

در اینجا یک مثال دیگر وجود دارد: یک تولیدکننده ی بین المللی که می خواست عملکرد بازاریابی خود را با استفاده از مدل های هوش مصنوعی بهبود بخشد، ابتدا بر اولویت بندی فرصت های فروش تمرکز کرد. با این حال، تجزیه و تحلیل داده های آن نشان داد که به ازای هر دلار هزینه شده، تلاش های نیروی فروش در محل که بر حفظ شرکای موجود کانال توزیع متمرکز بود، تاثیر بیشتری بر درآمد داشت تا مبلغ مشابه ی که به طور کامل صرف بازاریابی شود. در واقع، بهینه سازی هزینه ها در بخش های حفظ شرکای کانال توزیع، بازاریابی و فروش، تاثیر بیشتری بر کل شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) کسب وکار برای یک سطح معین از کل هزینه ها داشت تا زمانی که تمرکز صرفا بر اولویت بندی فرصت های فروش باقی می ماند. رویکردهای کاملا خودکار به هوش مصنوعی به داده ها اجازه می دهند «حرف بزنند» تا به شناسایی مسیرهای کاملا جدید در فعالیت های سنتی بازاریابی و فروش با پتانسیل تاثیرگذاری بر شاخص های کلیدی عملکرد کسب وکار و تخصیص بهینه منابع بین این فعالیت ها کمک کنند.

شرکت های دیجیتال نوپا ممکن است در ادغام مدل های هوش مصنوعی پیشرفت سریعی داشته باشند، اما نگرانی ما این است که شرکت های قدیمی که در دنیای آنالوگ رشد کرده اند با دو مانع بزرگ مواجه شوند و از رقبا عقب بی فتند. اولین مورد ماهیت تفکی کشده سازمان های فروش، بازاریابی و پشتیبانی آنها است که مانع از ادغام گسترده عملکردهای رو به مشتری در کل سازمان می شود. دومین مانع این است که تنها نهادی که می تواند این بنبست را بشکند، مدیرعامل و هیئت مدیره هستند، که اغلب نمی دانند چگونه مدل های پیشبینی مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند شیوه ی تعامل شرکتها با مشتریان و بخشهای بازار را بازتعریف کنند.

هیئت مدیره ها، مگر اینکه اعضایی با تخصص فناوری داشته باشند، بعید است که خواستار تغییرات سازمانی مورد نیاز برای تحقق این امر شوند. شواهد فراوانی از این موضوع در شرکت های نرم افزاری سازمانی سنتی و فروش محور وجود دارد که برای دفاع از خود در برابر رقبای چابک دیجیتال نوپا که رویکردی جامع برای خدمت به مشتریان و درک فرصت های موجود در داده هایشان دارند، با مشکل مواجه بوده اند.

آیا ماشین ها جایگزین عملکردهای بازاریابی و فروش می شوند؟

در کوتاه مدت، بعید است که ماشین ها به طور کامل جایگزین عملکردهای بازاریابی و فروش شوند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می توانند وظایف متعددی را در این حوزه ها خودکار کنند، اما هنوز هم به قضاوت، خلاقیت و مهارت های بین فردی انسان نیاز است که ماشین ها در حال حاضر فاقد آن هستند.

با این حال، در بلندمدت، احتمال دارد که هوش مصنوعی نقش فزایندهای در بازاریابی و فروش ایفا کند. مدل های پیشبینی مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند به شرکت ها کمک کنند تا مشتریان خود را بهتر درک کنند، کمپین های بازاریابی را هدفمندتر کنند و فرصت های فروش را به طور موثرتری شناسایی کنند. هوش مصنوعی همچنین می تواند برای خودکارسازی کارهای خسته کننده مانند ورود داده ها و تولید گزارش ها استفاده شود، که به بازاریابان و فروشندگان آزاد می کند تا بر وظایف استراتژیک تر تمرکز کنند.

با استفاده از هوش مصنوعی به روشی هوشمندانه، شرکت ها می توانند از این فناوری برای بهبود تلاش های بازاریابی و فروش خود و دستیابی به نتایج بهتر استفاده کنند. اما به خاطر داشته باشید، با وجود تمام نقاط قوتش، ابزارهای هوش مصنوعی به دور از کامل بودن هستند. هوش مصنوعی در بهترین حالت ابزاری است که توانایی های انسانی را تقویت می کند و می تواند نحوهی تصمیم گیری ما در عملکردهایی مانند بازاریابی و فروش و حفظ مزیت رقابتی را بازسازی کند.

#هوشمصنوعی #هوش_مصنوعی #بازاریابی #فروش #تکنولوژی