Почему искусственный интеллект для продаж B2B требует человеческого топлива

Автор Грег Дворкен

В индустрии программного обеспечения термины AI (искусственный интеллект) и ML (машинное обучение) используются довольно часто. Это набор модных слов, которые захватили воображение. Серебряные пули. Панацеи. Святой Грааль.

Насколько я знаю об эффективных ИИ и МО, они основаны на здоровых исходных данных. Мусор на входе — мусор на выходе. Вы должны обучать ИИ и машинному обучению на основе надежных данных, которые позволяют ему правильно учиться по мере того, как со временем применяется больше данных. Эти интеллектуальные системы предназначены для увеличения или улучшения человека, выступая в качестве инструмента, которым можно владеть посредством человеческого взаимодействия.

Если неправильные данные и процесс обучения будут применены изначально, ваша траектория свернется, и вы и ваши клиенты окажетесь в непредусмотренном месте.

И когда вы слышите термины AI и ML, применяемые к моему миру, который представляет собой программное обеспечение для анализа продаж для B2B, эти основные правила абсолютно применимы.

Что происходит, когда вы применяете неправильные данные к ИИ и машинному обучению

Специалисты по продажам и маркетингу собирали данные годами. Такие показатели, как лайки, клики, открываемость, просмотры страниц и показы, уже давно стали нормой. Они породили отрасли аналитики, чтобы лучше понять ценность этих данных, включая поток трафика, пути клиентов, а также рекламные цели и тарифы. Если вы хотите повысить узнаваемость бренда и привлечь квалифицированных потенциальных клиентов для потребительского продукта или услуги с коротким/транзакционным циклом продаж, эти показатели могут рассказать вам об этом.

В мире B2B многие пытаются применить те же самые точки данных, чтобы создать кратчайший путь к информации о клиентах, даже вниз по воронке после того, как потенциальный клиент становится квалифицированным лидом продаж. Это кажется легким. Однако этот процесс может включать в себя сотни взаимодействий между несколькими покупателями в течение длительного цикла продаж. Это сложно. Итак, вернемся к измерению кликов, что очень просто. Но что на самом деле клик говорит вам о покупательском поведении вашего B2B-клиента?

К сожалению, в корпоративных продажах B2B этого недостаточно. Это изначально ошибочная отправная точка для аналитики продаж B2B. Это связано с тем, что клик или лайк не приводят к «почему», стоящему за действием клиента B2B.

Попытка однозначно сказать, что бизнес-результат (положительный ответ, встреча, переход к следующему этапу продаж) произошел на основе клика, подобна попытке угадать, что чувствует человек, просто глядя на его лицо. Это будет 100% предположение, основанное на неверном предположении, что просмотр напрямую преобразуется в покупательское намерение. Это просто не так просто.

Этот подход может быстро создать много мусора и искусственных предубеждений, которые не понимают сути того, почему взаимодействие с клиентом сработало или не сработало. Это направляет ваш ИИ и машинное обучение на ту плохую траекторию, о которой говорилось в начале статьи.

Что выводит вас на правильный путь, так это то, что человек проверяет прогноз, задавая вопрос, а не делая предположения.

Скормите свой ИИ и машинное обучение правильными вещами

«Машинное обучение человека в цикле» — это практика объединения человеческого и машинного интеллекта для создания эффективных алгоритмов машинного обучения. Это сочетание контролируемого машинного обучения и активного обучения. Люди участвуют как на этапах обучения, так и на этапах тестирования построения алгоритма, что создает непрерывный цикл обратной связи, который позволяет алгоритму каждый раз давать лучшие результаты.

Следующее действие, связанное с тем, привел ли клик к полезному результату (например, движение вниз по воронке), не относится к подсчету самих кликов. Это лежит в основе цели или результата до, во время или после этих кликов. Оно заключается в «почему».

Продажи между предприятиями — это другое животное. У вас есть довольно четко определенная группа людей, принимающих решения на основе ряда различных факторов. К ним относятся цена, технические требования, юридические и нормативные требования, бизнес-цели, требования конечного потребителя и т. д. Личности клиента/покупателя, которые участвуют в оценке этих факторов, включают в себя закупки, юридические вопросы, соблюдение нормативных требований, развитие бизнеса, конфиденциальность и принятие технологических решений. .

Интересная вещь о продажах B2B заключается в том, что это во многом человеческий процесс. В то время как ваши клиенты могут проводить больше исследований в Интернете и во многих случаях квалифицировать вас до того, как вы квалифицируете их, именно продавец-человек берет на себя бразды правления после того, как эта квалификация происходит, и ведет клиента на оставшуюся часть пути — до самого конца. выигрыш или поражение.

Сбор данных с помощью человека проходит через процесс активного обучения. Это включает в себя понимание того, была ли сделка реализована (или нет) и почему (контекст), сбор этой реакции, а затем встраивание ее в процесс сбора и распространения информации. Если этот процесс включает в себя AI или ML, чтобы лучше понять этого клиента и что делать дальше, крайне важно, чтобы вы зафиксировали как «что» (сделка продвигается вперед или нет), так и «почему» (контекст).

Еще одним дополнительным преимуществом сбора этих точек данных с помощью человека является то, что данные теперь остаются в коллективном торговом сообществе вашей организации. Если этот отдельный продавец по какой-то причине решит уйти, его идеи останутся позади.

Теперь вы готовы прогнозировать

Как только мы договоримся о правильном топливе, нужно будет найти формат для сбора и анализа этих данных с помощью человека, а также систему, способную делиться этими знаниями с людьми, которые могут извлечь из них наибольшую пользу в данный конкретный момент.

К сожалению, индустрия CRM еще не до конца освоила это. По данным Forrester на ежегодном саммите B2B в Северной Америке в мае 2021 года, индустрия CRM в среднем имеет коэффициент использования около 13% по всему миру. Это означает, что почти 90% ваших продавцов не используют программное обеспечение, которое было разработано, чтобы сделать их умнее как коллективную единицу.

Сбор данных должен быть простым и быстрым. Он не должен отвлекать продавцов от их потока или казаться административным, иначе он будет отклонен.

После согласования направления, топлива и формата можно начинать активное обучение с участием человека.

Как только эти данные начнут поступать, организации должны быть в состоянии быстро определить, где в их наборе данных лежат неопределенности, и отфильтровать риск. Их специалисты-люди (в данном случае продавцы) должны иметь возможность легко подтверждать предположения, продолжая фокусироваться на своих возможностях продаж, и эти подтверждения затем должны легко передаваться командам поддержки из отдела маркетинга, коммуникаций и операций, помогая замкнуть этот цикл.

Если вы можете быстро и легко обеспечить сбор данных в режиме реального времени с подтверждением человеком, теперь вы можете выполнить обещание истинной аналитики продаж. Это включает в себя внесение корректировок в существующие кампании по продажам в режиме реального времени и, в конечном счете, получение прогнозируемого способа предоставления нужной информации в нужное время.

Это когда активное обучение с участием человека смешивается с неконтролируемым машинным обучением. Человеческое руководство определяет направление автоматизированного сбора информации, что затем ускоряет время отклика ваших продавцов и позволяет людям начать заглядывать за углы и масштабировать эти возможности в недавно сформированной, коллективно интеллектуальной организации продаж.

Затем этот коллективный разум, управляемый людьми, начинает создавать что-то более близкое к неуловимому Святому Граалю, который сочетает в себе сосредоточенность, скорость, точность, масштаб, сообщество и замкнутую систему обратной связи, которая постоянно становится умнее. Именно тогда может произойти сдвиг парадигмы, позволяющий продажам B2B действительно стать командным видом спорта.

Чтобы узнать больше об искусственном интеллекте, который может помочь ускорить продажи B2B, свяжитесь с нашей командой.

Изображения Джереми Бишопа на Unsplash и Стэнфордский институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека