কন্টেন্ট
- কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কস (এএনএন)
- ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদম
- কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
- মেশিন-লার্নিং বটস এবং বিক্রয় অটোমেশন প্ল্যাটফর্মগুলি
- গ্রাহক অভিজ্ঞতা দিয়ে মানুষের সহায়তা করা
- উপসংহার
সূত্র: কিরিল মাকারভ / ড্রিমসটাইম
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
এআই ইতিমধ্যে বিক্রয়ের ক্ষেত্রে ব্যবসায়ের সহায়তা দিচ্ছে, তবে বিক্রয় এবং গ্রাহক পরিষেবার জগতের আরও গুরুত্বপূর্ণ খেলোয়াড় হয়ে উঠতে প্রস্তুত।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) বিক্রয় হওয়ার আগে, সময় এবং পরে বিক্রয় বিক্রির দৃশ্যের একটি বড় খেলোয়াড় হয়ে উঠছে। বুদ্ধিমান, মেশিন-লার্নিং বটগুলির মাধ্যমে প্রক্রিয়াটিকে পুরোপুরি স্বয়ংক্রিয় করার জন্য, বড় কোনও ডেটা দিয়ে কোনও বিশ্লেষণ করতে না পারার মাধ্যমে এআই ব্র্যান্ডের বিপণনের প্রচেষ্টাকে শক্তিশালী করার জন্য ইতিমধ্যে সমালোচিত।
প্রায়শই "এআই বিপ্লব" নামে পরিচিত, বিক্রয় প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয় করার কম্পিউটার-ভিত্তিক সমাধানগুলির প্রবর্তন এখনও তার প্রথম পদক্ষেপ নিচ্ছে। তবে আমরা এমন এক পৃথিবী থেকে এখনও দূরে নই যেখানে স্ব-পরিচালিত স্ক্রিপ্টযুক্ত সিস্টেমগুলি পুরোপুরি বিকল্প মানব বুদ্ধি হতে চলেছে। গুগল অনুবাদ এখন কতটা ভাল মানুষের ভাষা বুঝতে সক্ষম হয়েছে তা লক্ষ্য করুন বা লক্ষ্যযুক্ত বিজ্ঞাপনগুলি কীভাবে আমাদের স্বাদগুলি জানে সেখানে কোনও লুকানো "কেউ" আছে তার মতো আমাদের অনুসন্ধানগুলিকে কীভাবে হতাশ করে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অবশ্যই ভবিষ্যতে বিক্রয় শিল্প পরিবর্তন করতে বাধ্য, কিন্তু এটি ইতিমধ্যে এটি খুব তাৎপর্যপূর্ণ উপায়ে প্রভাবিত করছে। (এআই সম্পর্কে আরও জানতে চান? তারপরে আমার কীভাবে এআই সম্পর্কে শিখতে শুরু করা উচিত? দেখুন)
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কস (এএনএন)
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (এএনএন) হ'ল স্তন্যপায়ী মস্তিষ্কের সিন্থেটিক প্রজনন: আন্তঃসংযুক্ত প্রসেসরের একটি বৃহত নেটওয়ার্ক যা সমান্তরালভাবে কাজ করে। মানব নিউরনের আরও সহজ সরল সংস্করণটির মতো, এই কম্পিউটিং ইউনিটগুলি তথ্য প্রক্রিয়া করে, অভিজ্ঞতা থেকে শিখে এবং নিদর্শনগুলি সনাক্ত করে identify যদিও তাদের মধ্যে বায়োলজিক ইন্টারফেসের মতো মানিয়ে নেওয়ার নমনীয়তা এবং দক্ষতার অভাব রয়েছে, এএনএনগুলি এমন একটি সিস্টেম তৈরি করতে আগের সমাধান হওয়া উদাহরণ নিতে পারে যা নতুন সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম is
এএনএনগুলির প্রচলিত ব্যবহারগুলির মধ্যে একটি হ'ল স্প্রেডশিটে সংগ্রহ করা historicalতিহাসিক ডেটা বিশ্লেষণ করে বরং নির্ভুল ভবিষ্যদ্বাণী করা ও বিক্রয় পূর্বাভাস দেওয়া। একটি সংক্ষিপ্ত "প্রশিক্ষণের সময়" এর পরে, যখন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি historicalতিহাসিক সমস্যার ডেটা ব্যবহার করে শিখায় যেখানে ফলাফলগুলি জানা যায়, এআই নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে এবং সমাধান এবং অনুমান সরবরাহ করতে সক্ষম হয়।
এই দক্ষতার জন্য ধন্যবাদ, তারা দক্ষতার সাথে বিপণন সংস্থানগুলি বরাদ্দ করতে এবং কোনও সংস্থার বিজ্ঞাপনের প্রচেষ্টাকে অনুকূলকরণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। বিপণন ব্যয় এবং মোট লাভের মতো পরামিতিগুলির আধিক্য ব্যাখ্যা করে, এএনএনগুলি অপেক্ষাকৃত সংকীর্ণ ব্যবধানের সাথে পরবর্তী সময়ের বিক্রয় সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদম
আমরা আমাদের যে কোনও আগ্রহের জন্য অনলাইনে অনুসন্ধানের অল্প সময়ের মধ্যেই, নিবিড়ভাবে সম্পর্কিত পণ্যের জন্য প্রচুর বিজ্ঞাপন সর্বত্র প্রদর্শিত হতে শুরু করে। ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি স্বয়ংক্রিয় বিজ্ঞাপনগুলির জগতকে চিরতরে পরিবর্তন করতে বড় ডেটাগুলির মাধ্যমে স্ক্যান শুরু করে started গুগলের সার্চ ইঞ্জিন সর্বদা অ্যালগরিদমের আকারে মেশিন অটোমেশনের একটি নির্দিষ্ট ডিগ্রি অন্তর্ভুক্ত করে, তবে সম্প্রতি সম্প্রতি গভীর শিখনগুলি চালু করা হয়েছে।
অত্যন্ত উন্নত নিউরাল নেট দ্বারা চালিত, তারা স্পোকড স্মার্টফোন কমান্ড থেকে শুরু করে সোশ্যাল নেটওয়ার্কের ফটো এবং স্ট্যাটাসগুলি এবং স্পষ্টতই, অনুসন্ধান ইঞ্জিন অনুসন্ধানগুলি সম্পর্কিত তথ্য বিশ্লেষণ করে। তাদের নিজস্ব "বুদ্ধি" রয়েছে, এবং যেহেতু তারা অনেক দ্রুত এবং মানুষের চেয়ে অনেক বড় আকারে কাজ করতে পারে, তারা ইতিমধ্যে আমাদের এই কার্যে দক্ষতা অর্জন করতে সক্ষম। তাদের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটি কখনই শেষ হয় না, তবে এই গত কয়েক বছরে তারা আমাদের আচরণগুলি সম্পর্কে এতটা জানতে সক্ষম হয়েছে যে তারা এখন গড় ব্যবহারকারীর প্রায় প্রতিটি পদক্ষেপের পূর্বাভাস দিতে পারে।
কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
কেউ যখন সফ্টওয়্যার মানের সম্পর্কে চিন্তা না করে আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।
মেশিন-লার্নিং বটস এবং বিক্রয় অটোমেশন প্ল্যাটফর্মগুলি
একটি লক্ষ্য অর্জনের দ্রুত এবং সবচেয়ে কার্যকর উপায় খুঁজে পেতে সমস্ত বটগুলি প্রোগ্রাম করা হয় - এই ক্ষেত্রে, বিক্রয় প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয় করুন। মেশিন-লার্নিং বটগুলি এর বাইরে চলে যায় এবং সময়ের সাথে সাথে গ্রাহকদের কাছ থেকে ডেটা এবং তথ্য সংগ্রহ করে তাদের প্রক্রিয়াটি অনুকূলকরণ করতে শিখবে। তবে প্রতিটি এআইকে যে বৃহত্তম চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হতে হবে তা হ'ল অ্যালগরিদমগুলি প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা সংগ্রহ করা। এবং এমন দৈত্যদের জন্য যেগুলি ব্যবহারিকভাবে অফুরন্ত পরিমাণে ব্যবহারকারীর ডেটা যেমন গুগলের মতো ব্যবহার করে এবং, এটি কোনও সমস্যা নাও হতে পারে, ছোট সংস্থাগুলির পক্ষে অবশ্যই এটি।
যাইহোক, টেসলা গুগলকে স্ব-ড্রাইভিং কারের ঘোড়ায় যেমন পরাজিত করেছিলেন (পাং উদ্দেশ্যে) তেমন গ্রোবটসের মতো কিছু উচ্চাভিলাষী এবং রিসোর্সযুক্ত নতুন উদ্যোগ দেখিয়েছিল যে এমনকি স্টার্ট-আপগুলিতেও একই স্তরে প্রতিযোগিতা করার শক্তি থাকতে পারে। মাসের দশকে দশ শতাংশ প্রবৃদ্ধির সাথে, এই তুলনামূলকভাবে নতুন ব্যবসায় পুরোপুরি স্বয়ংক্রিয় প্ল্যাটফর্মের সাথে আউটবাউন্ড বিক্রয় পরিস্থিতি পরিবর্তন করছে যা প্রতিদিন লক্ষ লক্ষ ওয়েবসাইট বিশ্লেষণ করতে সক্ষম এবং একইভাবে সংস্থাগুলি এবং লোকেদের সম্পর্কে তথ্য বের করে।
এআই-নিয়ন্ত্রিত বটগুলি সহজেই লক্ষ লক্ষ গ্রাহকের কাছে পৌঁছতে পারে, যোগাযোগের জন্য সঠিক ব্যক্তিদের সন্ধান করতে, ফলো-আপ লিখতে এবং সম্পূর্ণ বিক্রয় ক্রমটি স্বয়ংক্রিয় করতে পারে। এই স্মার্ট সমাধানগুলির সাথে তাদের বিপণন ব্যয়কে হ্রাস করে, এমনকি ছোট এবং মাঝারি আকারের ব্যবসা (এসএমবি) এখন বড় খেলোয়াড় এবং তাদের প্রচুর বাজেটের সাথে প্রতিযোগিতা করতে পারে। বিক্রয়শক্তি সংহতকরণ এবং স্মার্ট ডুপ্লিকেশন ফাংশনগুলি কম-বিশাল সংস্থাগুলি তাদের কাজের চাপ 90 শতাংশ পর্যন্ত হ্রাস করতে দেয় এবং মূল্যবান সংস্থান এবং সেইসাথে কর্মীদের সময় সাশ্রয় করে।
গ্রাহক অভিজ্ঞতা দিয়ে মানুষের সহায়তা করা
ব্যবহারকারীর ব্যস্ততা এবং গ্রাহকের অভিজ্ঞতা বিক্রয়-পরবর্তী প্রক্রিয়াটির গুরুত্বপূর্ণ দিক। বিদ্যমান ক্লায়েন্টরা তাদের আনুগত্য এবং রেফারেলগুলির কারণে নতুনগুলির চেয়ে বেশি মূল্যবান। যাইহোক, গ্রাহকদের সহায়তা করা বা নতুন সম্ভাবনা সুরক্ষার সময় উভয়ই বিক্রয়কেন্দ্র গ্রাহকদের ব্যথা এবং সমস্যা বুঝতে পারে না। তাদের সমস্যাগুলি উন্মোচনের আত্মবিশ্বাসের ঘাটতি রয়েছে, ফলশ্রুতি এবং ভুল বোঝাবুঝির ফলে তারা ক্লায়েন্টের সাথে সম্পর্ক নষ্ট করে দেয়।
একটি স্মার্ট লিড জেনারেশন প্রক্রিয়া অর্জন করতে, এআই সহজেই বিভিন্ন উপায়ে মানুষের সহায়তা করতে পারে। এআই দুর্বল দাগগুলি সনাক্ত করতে এবং একটি বিস্তৃত, আরও দক্ষ প্রেসক্রিপশনাল বিক্রয় পদ্ধতির তৈরি করতে বিক্রয় প্রক্রিয়ার সমস্ত ডেটা পয়েন্ট বিশ্লেষণ করতে পারে।বিক্রয় শক্তি দলগুলিকে সহায়তা করার জন্য কোনও নির্দিষ্ট সম্ভাব্যকে কল করার জন্য সঠিক সময় বা দিন নির্ধারণ করার জন্য এটি উপলব্ধ সমস্ত গ্রাহকের ডেটা খনন করতে পারে। একটি সুপ্রতিষ্ঠিত প্রক্রিয়া বিক্রেতাদের আস্থা উত্সাহিত করবে এবং তাদের চুক্তি বন্ধ হওয়ার সম্ভাবনা বাড়িয়ে তুলবে।
মেশিন-লার্নিং ইঞ্জিনগুলি সেই গ্রাহককে সবচেয়ে ভাল সেবা করবে কিনা তা নির্ধারণ করে মানব গ্রাহক পরিষেবা এজেন্টদের সহায়তা করতে পারে। তদুপরি, এআই-সহিত বক্তৃতা স্বীকৃতি কীওয়ার্ডগুলিকে স্পষ্ট করতে সহায়তা করে যা গুরুত্বপূর্ণ পরিষেবা বর্ধনগুলিকে ট্রিগার করে, যেমন "সুপারভাইজার" শব্দের উল্লেখ করার সময় কোনও ম্যানেজারকে কলকে সহায়তা করার জন্য সতর্ক করা। (কীভাবে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণ ব্যবসায় অন্তর্দৃষ্টি উন্নত করতে পারে তাতে বক্তৃতা স্বীকৃতি সম্পর্কে আরও জানুন))
সাম্প্রতিক গবেষণা অনুসারে, 70 শতাংশ লোকেরা দাবি করেছেন যে তাদের গ্রাহক পরিষেবার খ্যাতি যদি যথেষ্ট ভাল হয় তবে তারা কোনও ব্র্যান্ডের জন্য আরও বেশি অর্থ প্রদান করতে রাজি হবে। তখন অবাক হওয়ার কিছু নেই যে সাম্প্রতিক পূর্বাভাস অনুসারে, পাঁচ বছরের মধ্যে, এআই গ্রাহক সম্পর্কের 85 শতাংশ পরিচালনা করবে।
উপসংহার
উন্নত বিপণন অটোমেশন বৃহত্তর স্কেলিং, ভাল ফলাফল এবং ব্যয় হ্রাস করার দিকে পরিচালিত করে। অবৈধ কাজগুলি ইতিমধ্যে স্বনির্ভর মেশিনগুলি দ্বারা পরিচালিত হচ্ছে এবং নতুন এআইরা প্রতিদিন তাদের কর্মক্ষমতার সুবিধার্থে মানব কর্মীদের সমর্থন করে।
যদিও ভবিষ্যতে কয়েকজন কর্মচারী তাদের রোবটদের চাকরি হারাতে বাধ্য, এআই-অ্যাগমেন্টেড বিক্রয় প্রক্রিয়া আমাদের সমাজকে আরও কিছুটা ন্যায্য এবং সমান হতে সহায়তা করবে। আসলে, এমনকি এসএমবি যেগুলি শত শত কর্মী নিয়োগের সামর্থ্য রাখে না তার পরেও বৃহত্তর কর্পোরেশনগুলির সাথে প্রতিযোগিতা করতে পারে।
যাইহোক, এই কথিত বিপ্লবের চূড়ান্ত সুবিধাভোগী নিঃসন্দেহে গ্রাহক হতে চলেছেন, যারা অনেক বেশি মসৃণ এবং আরও সূক্ষ্মভাবে তৈরি ক্রেতার অভিজ্ঞতা উপভোগ করবেন।