Способность к прогнозированию
Поскольку искусственный интеллект может помочь фирмам предсказать, что покупатели будут покупать, его использование должно привести к значительному улучшению способности к прогнозированию.
В зависимости от уровня точности прогнозирования, компании могут даже существенно изменить свои бизнес-модели, предоставляя товары и услуги клиентам на постоянной основе, основываясь на данных и прогнозах относительно их потребностей.
Таким образом, появляются многочисленные исследовательские возможности, связанные с различным поведением покупателей и маркетинговыми стратегиями.
Одна из особенно важных областей исследований может касаться того, насколько хорошо алгоритмы прогнозирования могут применяться в изучении спроса на действительно новые продукты.
Алгоритмы искусственного интеллекта обладают хорошей прогностической способностью для постепенно появляющихся новых продуктов.
Для этого алгоритмам искусственного интеллекта потребуются данные, которые будут использоваться в обучающих компьютерных моделях, а это не так просто сделать.
Кроме того, при изучении вопроса о том, как лучше всего прогнозировать внедрение новых продуктов, исследование может также изучить вопрос о том, как наилучшим образом сочетать идеи, основанные на искусственном интеллекте, с рассуждениями людей.
ИИ будет играть важную роль в прогнозировании не только того, что покупатели хотят купить, но и за какую цену брать, и следует ли предлагать ценовые промоакции.
Продвижение цен является движущей силой продаж, и поэтому является важной областью исследований для маркетологов.
Таким образом, важной областью для будущих исследований является то, как ИИ может быть наилучшим образом использован для прогнозирования оптимальных цен и предложения ценовых промоакций.
Другим важным направлением исследований является распределение рекламных ресурсов.
Большое количество рекламы направлено на повышение осведомленности клиентов и стимулирование поиска информации для них.
Потребуются ли эти рекламные доллары в будущем, когда фирмы смогут лучше предсказывать предпочтения клиентов и необходимость в рекламе отпадёт?
Продажи и искусственный интеллект
Искусственный интеллект может изменить все этапы процесса продаж, от разведки до предпродажной подготовки к презентации и последующих действий.
Но может ли ИИ проанализировать коммуникацию с клиентами и другую информацию о клиентах (например, сообщения в социальных сетях) таким образом, чтобы в будущем разработать более убедительные способы коммуникации или повысить вовлеченность?
Может ли ИИ обеспечить обратную связь в режиме реального времени для продавцов, чтобы помочь им улучшить свои предложения по продажам, основываясь на оценке словесных и личных отзывов клиентов?
Как ИИ может комбинировать текстовые и другие коммуникационные входы (например, голосовые данные), фактическое поведение клиента и другую информацию для прогнозирования покупки?
Как компаниям эффективно размещать своих торговых роботов по искусственному интеллекту?
Ответы на эти вопросы могут помочь фирмам, занимающимся планированием продаж, извлечь максимум пользы из искусственного интеллекта.
Кроме того, компаниям необходимо рассмотреть вопрос о том, как они реорганизуют свои процессы продаж и инноваций.
Процесс продаж
Как организовать продажи и какие навыки понадобятся продавцам в присутствии ИИ?
Во-первых, как лучше организовать торговую компанию, в которую входят как боты ИИ, так и продавцы.
Во-вторых, как компании следует управлять компромиссом между ИИ и продавцами, чтобы лучше справляться с управлением клиентами.
Конечно продавцы смогут пройти обучение, чтобы управлять проблемами клиентов, связанными с искусственным интеллектом, в частности, вопросами конфиденциальности данных и этики. Очевидно, что процессы продаж потребуют инноваций, связанных не только с технологиями искусственного интеллекта, но и с дизайном рабочих мест и навыками.
Инновационный процесс
Поскольку воздействие ИИ-это новейшее направление, компаниям необходимо выяснить, как правильнее его использовать. Топ-менеджеры рассказывают, что компания поощряет ученых-разработчиков данных к самостоятельной реализации проектов, с тем чтобы они постоянно участвовали в предварительном тестировании новых проектных идей.
Специалист по обработке данных создал приложение типа Tinder, чтобы пользователи могли указать свои предпочтения в различных стилях одежды. Это Приложение не только информировало стилистов о предпочтениях покупателей (ожидаемая выгода), но и помогало подбирать стилистов под конкретного покупателя (неожиданное преимущество).
Предложения стилистов по одежде, которые сделало Приложение, вызвали более положительные отклики со стороны клиентов (т.е. как качественные отзывы о стилисте, так и увеличение продаж одежды, курируемой этим стилистом).
Таким образом, внедряя искусственный интеллект, фирмы могут достичь лучших результатов, если они позволят своим ученым тратить некоторое время на несанкционированные "домашние проекты", которые уже существуют в некоторых фирмах.