4 przydatne sposoby wykorzystania modeli AI w marketingu (które nie dotyczą tworzenia treści ani obrazów)
Marketing
1 min read
4 przydatne sposoby wykorzystania modeli AI w marketingu (które nie dotyczą tworzenia treści ani obrazów)
Marketing
1 min read
Podsumowanie przewodnika
Generatywna sztuczna inteligencja to nie tylko narzędzie do tworzenia treści — jej prawdziwa wartość uwidacznia się, gdy jest używana do skalowalnych, powtarzalnych operacji marketingowych o dużym wpływie.
AI doskonale radzi sobie z klasyfikacją, wyszukiwaniem, podejmowaniem decyzji i automatyzacją przepływu pracy znacznie bardziej niezawodnie niż w pisaniu czy tworzeniu obrazów.
Narzędzia AI zorientowane na potrzeby wewnętrzne (jak chatboty Slack) zmniejszają ból związany z wprowadzeniem do firmy, poprawiają dokładność i eliminują powtarzalną pracę związaną z pozyskiwaniem wiedzy.
Wirtualni asystenci sprzedaży pomagają klientom szybko porównywać opcje, zmniejszając tarcia i zmniejszając presję na zespoły sprzedaży/wsparcia.
Ocena leadów wspierana przez AI poprawia czasy odpowiedzi, zwiększa trafność i pomaga zespołom priorytetyzować priorytetowe perspektywy z minimalną pracą ręczną.
Zautomatyzowane wprowadzanie partnerów skraca wielotygodniowe ręczne przepływy weryfikacyjne do kilku godzin, przyspieszając wzrost i zmniejszając koszty operacyjne.
Rozwój AI nie wymaga już inżynierii — środowiska bez kodu (jak Bird Flows) pozwalają marketerom budować własne narzędzia niestandardowe.
Firmy, które ograniczają AI do tworzenia treści, tracą najważniejsze przypadki użycia napędzające ROI w obszarach automatyzacji, podejmowania decyzji i skalowania.
Q&A Highlights
Dlaczego AI nie powinno być używane tylko do tworzenia treści?
Ponieważ AI zapewnia silniejsze, bardziej niezawodne zwroty, gdy jest zastosowana do automatyzacji, podejmowania decyzji, klasyfikacji i przepływów pracy operacyjnej.
Jaka jest wartość biznesowa wewnętrznego AI chatbota?
Zapewnia zespołom natychmiastowy dostęp do dokładnych informacji, skracając czas wdrażania i poprawiając dokładność odpowiedzi w sprzedaży i wsparciu.
Jak wirtualny asystent sprzedaży poprawia doświadczenie klienta?
Prowadzi klientów przez uporządkowane opcje i pomaga im wybrać odpowiedni produkt bez potrzeby interwencji człowieka.
Co sprawia, że AI jest skuteczne w punktacji leadów?
AI analizuje wzorce i zachowania na dużą skalę, zapewniając szybszą kwalifikację i bardziej spersonalizowane działania następcze.
W jaki sposób AI automation wspiera wzrost przychodów?
Poprzez zmniejszenie nakładu pracy ręcznej, poprawę szybkości reakcji i umożliwienie zespołom skoncentrowania się na zadaniach o dużym wpływie zamiast na powtarzających się przepływach pracy.
Jakie są korzyści z zautomatyzowanego partner onboarding?
Zmniejsza czas wdrożenia z tygodni do godzin i redukuje koszty zatrudnienia, jednocześnie zapewniając spójność weryfikacji.
Czy marketerzy potrzebują inżynierów do tworzenia AI workflows?
Nie — narzędzia no-code umożliwiają marketerom tworzenie, testowanie i wdrażanie procesów opartych na AI bez pisania kodu.
Jak ewoluują narzędzia AI w czasie?
W miarę jak przyswajają więcej dokumentacji i danych interakcji, ulepszają swoje odpowiedzi, stając się bardziej dokładne i wartościowe w całej organizacji.
Nie ograniczaj się do używania AI tylko do tworzenia treści. Oto cztery sposoby, w jakie modelowanie AI może przynieść trwałą wartość dla Twojej funkcji marketingowej.
ChatGPT może generować sugestie nagłówków i odpowiadać na pytania z każdej dziedziny, jaką sobie wyobrazisz. DALL-E zamienia tekst w szczegółowe, kreatywne obrazy. Generatory wideo, takie jak DeepBrain i MidJourney, mogą tworzyć oszałamiające filmy, które mogą konkurować z profesjonalną produkcją.
Dzięki tak wielu narzędziom na wyciągnięcie ręki, generatywna AI może wydawać się rozwiązaniem wszystkich problemów z tworzeniem treści. Ale łatwość generatywnej AI ujawniła poważne wady tworzenia treści przez AI.
Rozważ te oszałamiające statystyki dostarczone przez influencera marketingu Neil Patel:
W recenzji treści marketingowych wysoko pozycjonowanych w Google, treści napisane przez ludzi przewyższały treści generowane przez AI w ponad 94% przypadków.
W audycie 68 stron internetowych zawierających zarówno treści AI, jak i pisane przez ludzi, przeciętny artykuł AI generował 52 odwiedzających miesięcznie, w porównaniu do 283 odwiedzających dla treści napisanych przez ludzi.
Kiedy marketerzy cenią modelowanie AI tylko za jego zdolności do tworzenia treści, zaniedbują setki innych potężnych zastosowań, które mogą podnieść wydajność ich marki, zoptymalizować koszty i zwiększyć produktywność dla jednostek i zespołów.
Nie zamykaj generatywnej AI w pudełku.
Jeśli jesteś marketerem, który zignorował szersze zastosowania modelowania AI, ponieważ nie wiesz, od czego zacząć, ryzykujesz, że pozostaniesz w tyle za konkurencją.
Nie pozwól, aby to się stało: Czytaj dalej, aby poznać cztery konkretne sposoby, w jakie modele AI mogą pomóc tobie i twojemu zespołowi poprawić procesy i produktywność oraz poprawić postrzeganie marki na rynku.
ChatGPT może generować sugestie nagłówków i odpowiadać na pytania z każdej dziedziny, jaką sobie wyobrazisz. DALL-E zamienia tekst w szczegółowe, kreatywne obrazy. Generatory wideo, takie jak DeepBrain i MidJourney, mogą tworzyć oszałamiające filmy, które mogą konkurować z profesjonalną produkcją.
Dzięki tak wielu narzędziom na wyciągnięcie ręki, generatywna AI może wydawać się rozwiązaniem wszystkich problemów z tworzeniem treści. Ale łatwość generatywnej AI ujawniła poważne wady tworzenia treści przez AI.
Rozważ te oszałamiające statystyki dostarczone przez influencera marketingu Neil Patel:
W recenzji treści marketingowych wysoko pozycjonowanych w Google, treści napisane przez ludzi przewyższały treści generowane przez AI w ponad 94% przypadków.
W audycie 68 stron internetowych zawierających zarówno treści AI, jak i pisane przez ludzi, przeciętny artykuł AI generował 52 odwiedzających miesięcznie, w porównaniu do 283 odwiedzających dla treści napisanych przez ludzi.
Kiedy marketerzy cenią modelowanie AI tylko za jego zdolności do tworzenia treści, zaniedbują setki innych potężnych zastosowań, które mogą podnieść wydajność ich marki, zoptymalizować koszty i zwiększyć produktywność dla jednostek i zespołów.
Nie zamykaj generatywnej AI w pudełku.
Jeśli jesteś marketerem, który zignorował szersze zastosowania modelowania AI, ponieważ nie wiesz, od czego zacząć, ryzykujesz, że pozostaniesz w tyle za konkurencją.
Nie pozwól, aby to się stało: Czytaj dalej, aby poznać cztery konkretne sposoby, w jakie modele AI mogą pomóc tobie i twojemu zespołowi poprawić procesy i produktywność oraz poprawić postrzeganie marki na rynku.
ChatGPT może generować sugestie nagłówków i odpowiadać na pytania z każdej dziedziny, jaką sobie wyobrazisz. DALL-E zamienia tekst w szczegółowe, kreatywne obrazy. Generatory wideo, takie jak DeepBrain i MidJourney, mogą tworzyć oszałamiające filmy, które mogą konkurować z profesjonalną produkcją.
Dzięki tak wielu narzędziom na wyciągnięcie ręki, generatywna AI może wydawać się rozwiązaniem wszystkich problemów z tworzeniem treści. Ale łatwość generatywnej AI ujawniła poważne wady tworzenia treści przez AI.
Rozważ te oszałamiające statystyki dostarczone przez influencera marketingu Neil Patel:
W recenzji treści marketingowych wysoko pozycjonowanych w Google, treści napisane przez ludzi przewyższały treści generowane przez AI w ponad 94% przypadków.
W audycie 68 stron internetowych zawierających zarówno treści AI, jak i pisane przez ludzi, przeciętny artykuł AI generował 52 odwiedzających miesięcznie, w porównaniu do 283 odwiedzających dla treści napisanych przez ludzi.
Kiedy marketerzy cenią modelowanie AI tylko za jego zdolności do tworzenia treści, zaniedbują setki innych potężnych zastosowań, które mogą podnieść wydajność ich marki, zoptymalizować koszty i zwiększyć produktywność dla jednostek i zespołów.
Nie zamykaj generatywnej AI w pudełku.
Jeśli jesteś marketerem, który zignorował szersze zastosowania modelowania AI, ponieważ nie wiesz, od czego zacząć, ryzykujesz, że pozostaniesz w tyle za konkurencją.
Nie pozwól, aby to się stało: Czytaj dalej, aby poznać cztery konkretne sposoby, w jakie modele AI mogą pomóc tobie i twojemu zespołowi poprawić procesy i produktywność oraz poprawić postrzeganie marki na rynku.
Prawdziwa moc sztucznej inteligencji: Wykonywanie pracy na dużą skalę
Sztuczna inteligencja napotyka wyraźne ograniczenia podczas tworzenia treści marketingowych, ale jej zdolności są idealne dla szerokiego zakresu innych zadań i celów marketingowych.
Chodzi o wykorzystanie tych zdolności do osiągnięcia maksymalnego efektu. Predykcyjna i generatywna sztuczna inteligencja doskonale sprawdza się w kategoryzowaniu, odzyskiwaniu i ocenie informacji precyzyjnie i bez błędów. Są to potężne narzędzia do automatyzacji zadań i redukcji żmudnej, czasochłonnej pracy. Analiza trendów, identyfikacja wzorców i podejmowanie decyzji może być znacznie łatwiejsze niż kiedykolwiek wcześniej.
Co najważniejsze, AI daje marketerom możliwość tworzenia spersonalizowanych rozwiązań bez pomocy inżynierów czy programistów.
AI Use Case Category | What It’s Good At | What It’s Bad At | Why It Matters for Marketers | Example Applications |
|---|---|---|---|---|
Generowanie Treści | Szybkie szkice, ideacje, wariacje | Dokładność, oryginalność, pozycjonowanie w Google | Przydatne dla szybkości, ale ograniczone dla wzrostu | Tytuły, streszczenia, pomysły na obrazy |
Automatyzacja Operacyjna | Klasyfikacja, ewaluacja, routowanie | Kreatywna subtelność | Redukuje koszty, poprawia niezawodność | Skoring leadów, routowanie, tagowanie |
Wsparcie Decyzji | Wykrywanie wzorców, prognozy | Subiektywna ocena | Poprawia spójność i jakość | Rekomendacje sprzedażowe, ustalanie priorytetów |
Wyszukiwanie Informacji | Wyszukiwanie, organizowanie, synteza | Inteligencja emocjonalna | Pomaga zespołom pracować szybciej i z mniejszą liczbą błędów | Wewnętrzne chatboty, wyszukiwanie wiedzy |
Z niewielką wiedzą o sztucznej inteligencji i odpowiednią platformą rozwoju, marketerzy mogą szybko stworzyć rozwiązanie oparte na AI na dowolne wyzwanie, przed którym stoją.
Sztuczna inteligencja napotyka wyraźne ograniczenia podczas tworzenia treści marketingowych, ale jej zdolności są idealne dla szerokiego zakresu innych zadań i celów marketingowych.
Chodzi o wykorzystanie tych zdolności do osiągnięcia maksymalnego efektu. Predykcyjna i generatywna sztuczna inteligencja doskonale sprawdza się w kategoryzowaniu, odzyskiwaniu i ocenie informacji precyzyjnie i bez błędów. Są to potężne narzędzia do automatyzacji zadań i redukcji żmudnej, czasochłonnej pracy. Analiza trendów, identyfikacja wzorców i podejmowanie decyzji może być znacznie łatwiejsze niż kiedykolwiek wcześniej.
Co najważniejsze, AI daje marketerom możliwość tworzenia spersonalizowanych rozwiązań bez pomocy inżynierów czy programistów.
AI Use Case Category | What It’s Good At | What It’s Bad At | Why It Matters for Marketers | Example Applications |
|---|---|---|---|---|
Generowanie Treści | Szybkie szkice, ideacje, wariacje | Dokładność, oryginalność, pozycjonowanie w Google | Przydatne dla szybkości, ale ograniczone dla wzrostu | Tytuły, streszczenia, pomysły na obrazy |
Automatyzacja Operacyjna | Klasyfikacja, ewaluacja, routowanie | Kreatywna subtelność | Redukuje koszty, poprawia niezawodność | Skoring leadów, routowanie, tagowanie |
Wsparcie Decyzji | Wykrywanie wzorców, prognozy | Subiektywna ocena | Poprawia spójność i jakość | Rekomendacje sprzedażowe, ustalanie priorytetów |
Wyszukiwanie Informacji | Wyszukiwanie, organizowanie, synteza | Inteligencja emocjonalna | Pomaga zespołom pracować szybciej i z mniejszą liczbą błędów | Wewnętrzne chatboty, wyszukiwanie wiedzy |
Z niewielką wiedzą o sztucznej inteligencji i odpowiednią platformą rozwoju, marketerzy mogą szybko stworzyć rozwiązanie oparte na AI na dowolne wyzwanie, przed którym stoją.
Sztuczna inteligencja napotyka wyraźne ograniczenia podczas tworzenia treści marketingowych, ale jej zdolności są idealne dla szerokiego zakresu innych zadań i celów marketingowych.
Chodzi o wykorzystanie tych zdolności do osiągnięcia maksymalnego efektu. Predykcyjna i generatywna sztuczna inteligencja doskonale sprawdza się w kategoryzowaniu, odzyskiwaniu i ocenie informacji precyzyjnie i bez błędów. Są to potężne narzędzia do automatyzacji zadań i redukcji żmudnej, czasochłonnej pracy. Analiza trendów, identyfikacja wzorców i podejmowanie decyzji może być znacznie łatwiejsze niż kiedykolwiek wcześniej.
Co najważniejsze, AI daje marketerom możliwość tworzenia spersonalizowanych rozwiązań bez pomocy inżynierów czy programistów.
AI Use Case Category | What It’s Good At | What It’s Bad At | Why It Matters for Marketers | Example Applications |
|---|---|---|---|---|
Generowanie Treści | Szybkie szkice, ideacje, wariacje | Dokładność, oryginalność, pozycjonowanie w Google | Przydatne dla szybkości, ale ograniczone dla wzrostu | Tytuły, streszczenia, pomysły na obrazy |
Automatyzacja Operacyjna | Klasyfikacja, ewaluacja, routowanie | Kreatywna subtelność | Redukuje koszty, poprawia niezawodność | Skoring leadów, routowanie, tagowanie |
Wsparcie Decyzji | Wykrywanie wzorców, prognozy | Subiektywna ocena | Poprawia spójność i jakość | Rekomendacje sprzedażowe, ustalanie priorytetów |
Wyszukiwanie Informacji | Wyszukiwanie, organizowanie, synteza | Inteligencja emocjonalna | Pomaga zespołom pracować szybciej i z mniejszą liczbą błędów | Wewnętrzne chatboty, wyszukiwanie wiedzy |
Z niewielką wiedzą o sztucznej inteligencji i odpowiednią platformą rozwoju, marketerzy mogą szybko stworzyć rozwiązanie oparte na AI na dowolne wyzwanie, przed którym stoją.
1. Wewnętrzny chatbot AI, który generuje odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania przed zakupem
Kiedy nowi sprzedawcy, partnerzy agencji i personel wsparcia klienta dołączają do firmy, stają przed stromą krzywą uczenia się, aby skutecznie i szybko odpowiadać na pytania zadawane przez potencjalnych klientów. Tymczasem nowe premiery produktów — a także aktualizacje istniejących produktów i usług — zwiększają ilość informacji, które osoby z kontaktu z klientem muszą odzyskiwać i odwoływać się.
Prawidłowa dokumentacja tych informacji może pomóc, ale znalezienie odpowiedzi w stale rosnących bibliotekach dokumentacji jest uciążliwe dla tych profesjonalistów. Jeśli te osoby szukają pomocy od innego członka zespołu w uzyskaniu odpowiedzi na często zadawane pytania, koszty zasobów się pomnażają. Jednocześnie organizacje podejmują jeszcze większe ryzyko, prosząc te osoby, aby robiły, co w ich mocy, bez niezawodnych informacji.
Proste rozwiązanie? Utwórz AI chatbota, który może skanować całą wewnętrzną dokumentację i szybko dostarczać członkom zespołu dokładne odpowiedzi na ich pytania. Ten wewnętrzny chatbot można ustawić w kanale Slack i szkolić przez doświadczonych marketerów korzystających z sfery danych zawierającej wszystkie istotne wewnętrzne i zewnętrzne dokumenty.
„Jeśli twój chatbot musi obsługiwać dane osobowe, rozważ wdrożenie własnego LLM zamiast korzystania z zewnętrznego podmiotu, takiego jak OpenAI. W ten sposób twoje dane nigdy nie opuszczają twojego środowiska” — mówi Kay Vink, Szef Produktu Marketingu w Bird.
„Wszystko jest prywatne i pomaga każdemu innemu w kanale Slack odpowiadać na dowolne pytanie — czy to proste, jak 'Czy mogę zaimportować listę wypisów z innego ESP do platformy zaangażowania?', czy coś bardziej skomplikowanego.”
W miarę jak wzrasta użycie AI chatbota i zwiększa się jego dokumentacja tekstowa, to narzędzie staje się jeszcze bardziej wartościowe w twojej organizacji. Zarówno doświadczeni marketerzy, jak i nowi pracownicy mogą korzystać z tego narzędzia, aby szybciej uzyskiwać informacje i szybciej wracać do klientów.
Kiedy nowi sprzedawcy, partnerzy agencji i personel wsparcia klienta dołączają do firmy, stają przed stromą krzywą uczenia się, aby skutecznie i szybko odpowiadać na pytania zadawane przez potencjalnych klientów. Tymczasem nowe premiery produktów — a także aktualizacje istniejących produktów i usług — zwiększają ilość informacji, które osoby z kontaktu z klientem muszą odzyskiwać i odwoływać się.
Prawidłowa dokumentacja tych informacji może pomóc, ale znalezienie odpowiedzi w stale rosnących bibliotekach dokumentacji jest uciążliwe dla tych profesjonalistów. Jeśli te osoby szukają pomocy od innego członka zespołu w uzyskaniu odpowiedzi na często zadawane pytania, koszty zasobów się pomnażają. Jednocześnie organizacje podejmują jeszcze większe ryzyko, prosząc te osoby, aby robiły, co w ich mocy, bez niezawodnych informacji.
Proste rozwiązanie? Utwórz AI chatbota, który może skanować całą wewnętrzną dokumentację i szybko dostarczać członkom zespołu dokładne odpowiedzi na ich pytania. Ten wewnętrzny chatbot można ustawić w kanale Slack i szkolić przez doświadczonych marketerów korzystających z sfery danych zawierającej wszystkie istotne wewnętrzne i zewnętrzne dokumenty.
„Jeśli twój chatbot musi obsługiwać dane osobowe, rozważ wdrożenie własnego LLM zamiast korzystania z zewnętrznego podmiotu, takiego jak OpenAI. W ten sposób twoje dane nigdy nie opuszczają twojego środowiska” — mówi Kay Vink, Szef Produktu Marketingu w Bird.
„Wszystko jest prywatne i pomaga każdemu innemu w kanale Slack odpowiadać na dowolne pytanie — czy to proste, jak 'Czy mogę zaimportować listę wypisów z innego ESP do platformy zaangażowania?', czy coś bardziej skomplikowanego.”
W miarę jak wzrasta użycie AI chatbota i zwiększa się jego dokumentacja tekstowa, to narzędzie staje się jeszcze bardziej wartościowe w twojej organizacji. Zarówno doświadczeni marketerzy, jak i nowi pracownicy mogą korzystać z tego narzędzia, aby szybciej uzyskiwać informacje i szybciej wracać do klientów.
Kiedy nowi sprzedawcy, partnerzy agencji i personel wsparcia klienta dołączają do firmy, stają przed stromą krzywą uczenia się, aby skutecznie i szybko odpowiadać na pytania zadawane przez potencjalnych klientów. Tymczasem nowe premiery produktów — a także aktualizacje istniejących produktów i usług — zwiększają ilość informacji, które osoby z kontaktu z klientem muszą odzyskiwać i odwoływać się.
Prawidłowa dokumentacja tych informacji może pomóc, ale znalezienie odpowiedzi w stale rosnących bibliotekach dokumentacji jest uciążliwe dla tych profesjonalistów. Jeśli te osoby szukają pomocy od innego członka zespołu w uzyskaniu odpowiedzi na często zadawane pytania, koszty zasobów się pomnażają. Jednocześnie organizacje podejmują jeszcze większe ryzyko, prosząc te osoby, aby robiły, co w ich mocy, bez niezawodnych informacji.
Proste rozwiązanie? Utwórz AI chatbota, który może skanować całą wewnętrzną dokumentację i szybko dostarczać członkom zespołu dokładne odpowiedzi na ich pytania. Ten wewnętrzny chatbot można ustawić w kanale Slack i szkolić przez doświadczonych marketerów korzystających z sfery danych zawierającej wszystkie istotne wewnętrzne i zewnętrzne dokumenty.
„Jeśli twój chatbot musi obsługiwać dane osobowe, rozważ wdrożenie własnego LLM zamiast korzystania z zewnętrznego podmiotu, takiego jak OpenAI. W ten sposób twoje dane nigdy nie opuszczają twojego środowiska” — mówi Kay Vink, Szef Produktu Marketingu w Bird.
„Wszystko jest prywatne i pomaga każdemu innemu w kanale Slack odpowiadać na dowolne pytanie — czy to proste, jak 'Czy mogę zaimportować listę wypisów z innego ESP do platformy zaangażowania?', czy coś bardziej skomplikowanego.”
W miarę jak wzrasta użycie AI chatbota i zwiększa się jego dokumentacja tekstowa, to narzędzie staje się jeszcze bardziej wartościowe w twojej organizacji. Zarówno doświadczeni marketerzy, jak i nowi pracownicy mogą korzystać z tego narzędzia, aby szybciej uzyskiwać informacje i szybciej wracać do klientów.
2. Wirtualny asystent sprzedaży wspierający podejmowanie decyzji przez klientów
Od produktu do pakietu usług, większość decyzji zakupowych wiąże się z wyborami spośród zestawu opcji. Jeśli potencjalny klient szuka rozwiązania B2B w zakresie oprogramowania, rozważa koszt, cechy i różne pakiety usług każdego dostawcy.
To samo dotyczy zakupów konsumenckich. Kiedy konsument zdecyduje się na zakup nowego tabletu, musi porównać dostępne opcje pod względem marki, kosztu, specyfikacji technicznych i przestrzeni dyskowej. W sytuacjach, gdy potencjalny klient ma ograniczony zestaw opcji, AI może być skuteczną alternatywą dla wsparcia sprzedaży ze strony ludzi.
„Dlaczego potrzebujesz człowieka, aby pomógł Ci wybrać między trzema opcjami, jeśli różnice między tymi opcjami są już dobrze zdefiniowane?” pyta Kay. „Jeśli masz produkt, w którym pytania od klientów są zgodne z tym samym schematem, możesz przekazać to AI i stworzyć spersonalizowane doświadczenie doradcze na dowolnym kanale.”
Marketingowcy mogą wykorzystać no-code visual builder Bird do stworzenia punktu końcowego, gdzie konsumenci wchodzą w interakcję z wirtualnym asystentem sprzedaży. Stamtąd dowolny model AI może być zintegrowany z backendem, aby zasilać bota wsparcia—a ponieważ platforma Bird jest niezależna od dostawcy AI, możesz łatwo przejść na inny model AI w przyszłości bez zakłócania doświadczenia użytkownika.
Podczas gdy wirtualny asystent zmniejsza potrzebę pracy na rzecz wspierania decyzji klientów w momencie zakupu, te udokumentowane interakcje także generują dane, z których możesz skorzystać, aby lepiej zrozumieć potrzeby i priorytety swoich klientów. Z czasem te interakcje będą udoskonalać model AI, aby poprawić jakość jego doświadczenia klienta.
Od produktu do pakietu usług, większość decyzji zakupowych wiąże się z wyborami spośród zestawu opcji. Jeśli potencjalny klient szuka rozwiązania B2B w zakresie oprogramowania, rozważa koszt, cechy i różne pakiety usług każdego dostawcy.
To samo dotyczy zakupów konsumenckich. Kiedy konsument zdecyduje się na zakup nowego tabletu, musi porównać dostępne opcje pod względem marki, kosztu, specyfikacji technicznych i przestrzeni dyskowej. W sytuacjach, gdy potencjalny klient ma ograniczony zestaw opcji, AI może być skuteczną alternatywą dla wsparcia sprzedaży ze strony ludzi.
„Dlaczego potrzebujesz człowieka, aby pomógł Ci wybrać między trzema opcjami, jeśli różnice między tymi opcjami są już dobrze zdefiniowane?” pyta Kay. „Jeśli masz produkt, w którym pytania od klientów są zgodne z tym samym schematem, możesz przekazać to AI i stworzyć spersonalizowane doświadczenie doradcze na dowolnym kanale.”
Marketingowcy mogą wykorzystać no-code visual builder Bird do stworzenia punktu końcowego, gdzie konsumenci wchodzą w interakcję z wirtualnym asystentem sprzedaży. Stamtąd dowolny model AI może być zintegrowany z backendem, aby zasilać bota wsparcia—a ponieważ platforma Bird jest niezależna od dostawcy AI, możesz łatwo przejść na inny model AI w przyszłości bez zakłócania doświadczenia użytkownika.
Podczas gdy wirtualny asystent zmniejsza potrzebę pracy na rzecz wspierania decyzji klientów w momencie zakupu, te udokumentowane interakcje także generują dane, z których możesz skorzystać, aby lepiej zrozumieć potrzeby i priorytety swoich klientów. Z czasem te interakcje będą udoskonalać model AI, aby poprawić jakość jego doświadczenia klienta.
Od produktu do pakietu usług, większość decyzji zakupowych wiąże się z wyborami spośród zestawu opcji. Jeśli potencjalny klient szuka rozwiązania B2B w zakresie oprogramowania, rozważa koszt, cechy i różne pakiety usług każdego dostawcy.
To samo dotyczy zakupów konsumenckich. Kiedy konsument zdecyduje się na zakup nowego tabletu, musi porównać dostępne opcje pod względem marki, kosztu, specyfikacji technicznych i przestrzeni dyskowej. W sytuacjach, gdy potencjalny klient ma ograniczony zestaw opcji, AI może być skuteczną alternatywą dla wsparcia sprzedaży ze strony ludzi.
„Dlaczego potrzebujesz człowieka, aby pomógł Ci wybrać między trzema opcjami, jeśli różnice między tymi opcjami są już dobrze zdefiniowane?” pyta Kay. „Jeśli masz produkt, w którym pytania od klientów są zgodne z tym samym schematem, możesz przekazać to AI i stworzyć spersonalizowane doświadczenie doradcze na dowolnym kanale.”
Marketingowcy mogą wykorzystać no-code visual builder Bird do stworzenia punktu końcowego, gdzie konsumenci wchodzą w interakcję z wirtualnym asystentem sprzedaży. Stamtąd dowolny model AI może być zintegrowany z backendem, aby zasilać bota wsparcia—a ponieważ platforma Bird jest niezależna od dostawcy AI, możesz łatwo przejść na inny model AI w przyszłości bez zakłócania doświadczenia użytkownika.
Podczas gdy wirtualny asystent zmniejsza potrzebę pracy na rzecz wspierania decyzji klientów w momencie zakupu, te udokumentowane interakcje także generują dane, z których możesz skorzystać, aby lepiej zrozumieć potrzeby i priorytety swoich klientów. Z czasem te interakcje będą udoskonalać model AI, aby poprawić jakość jego doświadczenia klienta.
3. Zautomatyzowane narzędzie oceny leadów
Większość zespołów marketingowych ma procesy do obsługi nowych potencjalnych klientów i budowania profilu z odpowiednimi informacjami. Informacje kontaktowe potencjalnego klienta, produkty i usługi, którymi jest zainteresowany, zidentyfikowane potrzeby oraz jego lokalizacja geograficzna wpływają nie tylko na ich potencjalną wartość, ale także na najlepsze podejścia do zaangażowania klienta.
Wyniki tego procesu oceniania potencjalnych klientów mogą się różnić w zależności od firmy. Ale gdy ten proces jest wspierany integracją AI, pomaga specjalistom ds. sprzedaży i marketingu optymalizować ich działania i zwiększać prawdopodobieństwo konwersji.
„Możesz dać AI polecenie, aby napisała e-mail z perspektywy przedstawiciela handlowego na podstawie informacji wypełnionych w profilu potencjalnego klienta,” mówi Kay. „Jeśli napisany przez AI e-mail ma sens, możesz nacisnąć OK i wysłać. Jeśli nie, możesz wejść na swoje konto e-mail i edytować go, aby upewnić się, że wiadomość jest dokładna.
„Jak możesz sobie wyobrazić, to oszczędza mnóstwo czasu. Twoi klienci otrzymują szybszą odpowiedź, a twoje zespoły sprzedaży i marketingu mogą obsłużyć większe obciążenie. To lepsze doświadczenie dla wszystkich.”
Automatyczne wiadomości także pomagają szybko zgromadzić więcej informacji do dokładnego ocenienia każdego potencjalnego klienta. Gdy potencjalni klienci są gotowi do przekazania z narzędzia AI do profesjonalisty ds. sprzedaży lub marketingu, muszą być priorytezowani według swojej potencjalnej wartości.
Potencjalni klienci w niektórych krajach, na przykład, mogą mieć większą wartość jako potencjalni klienci. Podobnie, perspektywa B2B z 500 pracownikami będzie prawdopodobnie reprezentować większy potencjał przychodów niż organizacja mająca 25 pracowników.
„Inną rzeczą, którą możesz zrobić, jest zbudowanie automatycznego planera linków, aby ułatwić rezerwację spotkania,” mówi Kay. „Jeśli ktoś jest kwalifikowany, możesz sprawić, że link do harmonogramu się pojawi, a kwalifikowany potencjalny klient może od razu umówić się na spotkanie.”
Korzytając z AI w celu poprawy niezawodności i efektywności oceniania potencjalnych klientów, możesz poprawić zarządzanie zasobami sprzedaży i marketingu, aby skupić swoje wysiłki na najlepszych możliwościach konwersji.
Większość zespołów marketingowych ma procesy do obsługi nowych potencjalnych klientów i budowania profilu z odpowiednimi informacjami. Informacje kontaktowe potencjalnego klienta, produkty i usługi, którymi jest zainteresowany, zidentyfikowane potrzeby oraz jego lokalizacja geograficzna wpływają nie tylko na ich potencjalną wartość, ale także na najlepsze podejścia do zaangażowania klienta.
Wyniki tego procesu oceniania potencjalnych klientów mogą się różnić w zależności od firmy. Ale gdy ten proces jest wspierany integracją AI, pomaga specjalistom ds. sprzedaży i marketingu optymalizować ich działania i zwiększać prawdopodobieństwo konwersji.
„Możesz dać AI polecenie, aby napisała e-mail z perspektywy przedstawiciela handlowego na podstawie informacji wypełnionych w profilu potencjalnego klienta,” mówi Kay. „Jeśli napisany przez AI e-mail ma sens, możesz nacisnąć OK i wysłać. Jeśli nie, możesz wejść na swoje konto e-mail i edytować go, aby upewnić się, że wiadomość jest dokładna.
„Jak możesz sobie wyobrazić, to oszczędza mnóstwo czasu. Twoi klienci otrzymują szybszą odpowiedź, a twoje zespoły sprzedaży i marketingu mogą obsłużyć większe obciążenie. To lepsze doświadczenie dla wszystkich.”
Automatyczne wiadomości także pomagają szybko zgromadzić więcej informacji do dokładnego ocenienia każdego potencjalnego klienta. Gdy potencjalni klienci są gotowi do przekazania z narzędzia AI do profesjonalisty ds. sprzedaży lub marketingu, muszą być priorytezowani według swojej potencjalnej wartości.
Potencjalni klienci w niektórych krajach, na przykład, mogą mieć większą wartość jako potencjalni klienci. Podobnie, perspektywa B2B z 500 pracownikami będzie prawdopodobnie reprezentować większy potencjał przychodów niż organizacja mająca 25 pracowników.
„Inną rzeczą, którą możesz zrobić, jest zbudowanie automatycznego planera linków, aby ułatwić rezerwację spotkania,” mówi Kay. „Jeśli ktoś jest kwalifikowany, możesz sprawić, że link do harmonogramu się pojawi, a kwalifikowany potencjalny klient może od razu umówić się na spotkanie.”
Korzytając z AI w celu poprawy niezawodności i efektywności oceniania potencjalnych klientów, możesz poprawić zarządzanie zasobami sprzedaży i marketingu, aby skupić swoje wysiłki na najlepszych możliwościach konwersji.
Większość zespołów marketingowych ma procesy do obsługi nowych potencjalnych klientów i budowania profilu z odpowiednimi informacjami. Informacje kontaktowe potencjalnego klienta, produkty i usługi, którymi jest zainteresowany, zidentyfikowane potrzeby oraz jego lokalizacja geograficzna wpływają nie tylko na ich potencjalną wartość, ale także na najlepsze podejścia do zaangażowania klienta.
Wyniki tego procesu oceniania potencjalnych klientów mogą się różnić w zależności od firmy. Ale gdy ten proces jest wspierany integracją AI, pomaga specjalistom ds. sprzedaży i marketingu optymalizować ich działania i zwiększać prawdopodobieństwo konwersji.
„Możesz dać AI polecenie, aby napisała e-mail z perspektywy przedstawiciela handlowego na podstawie informacji wypełnionych w profilu potencjalnego klienta,” mówi Kay. „Jeśli napisany przez AI e-mail ma sens, możesz nacisnąć OK i wysłać. Jeśli nie, możesz wejść na swoje konto e-mail i edytować go, aby upewnić się, że wiadomość jest dokładna.
„Jak możesz sobie wyobrazić, to oszczędza mnóstwo czasu. Twoi klienci otrzymują szybszą odpowiedź, a twoje zespoły sprzedaży i marketingu mogą obsłużyć większe obciążenie. To lepsze doświadczenie dla wszystkich.”
Automatyczne wiadomości także pomagają szybko zgromadzić więcej informacji do dokładnego ocenienia każdego potencjalnego klienta. Gdy potencjalni klienci są gotowi do przekazania z narzędzia AI do profesjonalisty ds. sprzedaży lub marketingu, muszą być priorytezowani według swojej potencjalnej wartości.
Potencjalni klienci w niektórych krajach, na przykład, mogą mieć większą wartość jako potencjalni klienci. Podobnie, perspektywa B2B z 500 pracownikami będzie prawdopodobnie reprezentować większy potencjał przychodów niż organizacja mająca 25 pracowników.
„Inną rzeczą, którą możesz zrobić, jest zbudowanie automatycznego planera linków, aby ułatwić rezerwację spotkania,” mówi Kay. „Jeśli ktoś jest kwalifikowany, możesz sprawić, że link do harmonogramu się pojawi, a kwalifikowany potencjalny klient może od razu umówić się na spotkanie.”
Korzytając z AI w celu poprawy niezawodności i efektywności oceniania potencjalnych klientów, możesz poprawić zarządzanie zasobami sprzedaży i marketingu, aby skupić swoje wysiłki na najlepszych możliwościach konwersji.
4. Zautomatyzowane, wspierane przez sztuczną inteligencję wprowadzanie partnerów
Coraz większa liczba usług na żądanie, w tym dostawy jedzenia i realizacja zamówień detalicznych, opiera się na rozległej sieci niezależnych partnerów, aby wspierać swoje operacje na dużą skalę.
Od małych firm po indywidualnych pracowników dostarczających i realizujących zamówienia, te usługi na żądanie polegają na pozyskiwaniu partnerów jako głównym mechanizmie wzrostu. Jednak nowi partnerzy muszą być odpowiednio wdrożeni, aby upewnić się, że zostali sprawdzeni i przeszkoleni, aby odnieść sukces w swojej roli i spełniać oczekiwania firmy.
Aby ułatwić to wdrożenie, wiele firm polega na interakcjach partnerów z rekruterami, aby zebrać informacje, przeprowadzić kontrolę przeszłości i zaktualizować istniejące systemy o nowe informacje o partnerach. Kiedy proces ten jest wykonywany ręcznie, może zająć tygodnie. Jednak dzięki AI-powered onboarding solution średni czas wdrożenia można skrócić z tygodni do godzin. Dzięki AI, zdjęcia i skany wszystkich niezbędnych dokumentów mogą być zebrane; te informacje można następnie natychmiast wprowadzić do platformy.
AI-powered onboarding solution może pomóc w przyspieszeniu ekspansji na nowe rynki globalne, jednocześnie osiągając znaczące obniżenie kosztów wdrażania partnerów.
Coraz większa liczba usług na żądanie, w tym dostawy jedzenia i realizacja zamówień detalicznych, opiera się na rozległej sieci niezależnych partnerów, aby wspierać swoje operacje na dużą skalę.
Od małych firm po indywidualnych pracowników dostarczających i realizujących zamówienia, te usługi na żądanie polegają na pozyskiwaniu partnerów jako głównym mechanizmie wzrostu. Jednak nowi partnerzy muszą być odpowiednio wdrożeni, aby upewnić się, że zostali sprawdzeni i przeszkoleni, aby odnieść sukces w swojej roli i spełniać oczekiwania firmy.
Aby ułatwić to wdrożenie, wiele firm polega na interakcjach partnerów z rekruterami, aby zebrać informacje, przeprowadzić kontrolę przeszłości i zaktualizować istniejące systemy o nowe informacje o partnerach. Kiedy proces ten jest wykonywany ręcznie, może zająć tygodnie. Jednak dzięki AI-powered onboarding solution średni czas wdrożenia można skrócić z tygodni do godzin. Dzięki AI, zdjęcia i skany wszystkich niezbędnych dokumentów mogą być zebrane; te informacje można następnie natychmiast wprowadzić do platformy.
AI-powered onboarding solution może pomóc w przyspieszeniu ekspansji na nowe rynki globalne, jednocześnie osiągając znaczące obniżenie kosztów wdrażania partnerów.
Coraz większa liczba usług na żądanie, w tym dostawy jedzenia i realizacja zamówień detalicznych, opiera się na rozległej sieci niezależnych partnerów, aby wspierać swoje operacje na dużą skalę.
Od małych firm po indywidualnych pracowników dostarczających i realizujących zamówienia, te usługi na żądanie polegają na pozyskiwaniu partnerów jako głównym mechanizmie wzrostu. Jednak nowi partnerzy muszą być odpowiednio wdrożeni, aby upewnić się, że zostali sprawdzeni i przeszkoleni, aby odnieść sukces w swojej roli i spełniać oczekiwania firmy.
Aby ułatwić to wdrożenie, wiele firm polega na interakcjach partnerów z rekruterami, aby zebrać informacje, przeprowadzić kontrolę przeszłości i zaktualizować istniejące systemy o nowe informacje o partnerach. Kiedy proces ten jest wykonywany ręcznie, może zająć tygodnie. Jednak dzięki AI-powered onboarding solution średni czas wdrożenia można skrócić z tygodni do godzin. Dzięki AI, zdjęcia i skany wszystkich niezbędnych dokumentów mogą być zebrane; te informacje można następnie natychmiast wprowadzić do platformy.
AI-powered onboarding solution może pomóc w przyspieszeniu ekspansji na nowe rynki globalne, jednocześnie osiągając znaczące obniżenie kosztów wdrażania partnerów.
Twórz narzędzia marketingowe AI, które robią to, czego ludzie nie potrafią.
Wybór jest prosty. Możesz ograniczyć generatywną SI do tworzenia treści.
Albo możesz spędzać czas na tworzeniu niestandardowych narzędzi SI, które pomogą ci wykonywać pracę lepiej, szybciej i bardziej wydajnie niż kiedykolwiek wcześniej.
Nadszedł czas, aby odważni, myślący perspektywicznie liderzy marketingu przyjęli wdrożenia SI, które zwiększą potencjał przychodowy ich firm. Nie brakuje przykładów do wyboru: Wystarczy jedna szybka wizyta w społeczności SI na Hugging Face, gdzie znajdziesz ponad 536 000 (i liczba ta ciągle rośnie) modeli tworzących fundament dla przyszłej innowacji SI.
Planując rozwój własnych rozwiązań SI, zapoznaj się ze wszystkimi narzędziami i wsparciem wbudowanymi w nowo przeprojektowaną platformę Bird. Ułatwiamy tworzenie potężnych, elastycznych rozwiązań SI, ponieważ nasza platforma jest niezależna od dostawców SI, co zapewnia, że twoje rozwiązania będą płynnie integrować się z najnowszymi i najlepszymi modelami SI. Bird pozwala na połączenie z dowolnym dostawcą SI (popularnymi, jak OpenAI czy Gemini), a także z własnymi niestandardowymi SI.
Nadszedł czas, aby myśleć poza możliwością SI do tworzenia treści niskiej jakości. Bird używa OpenAI od lat — i to w wielu przypadkach użycia wykraczających poza generowanie treści. Chcielibyśmy pomóc ci zrobić to samo dla twojej firmy.
Gotowy, aby zacząć? Zamów zaprojektowane demo Bird Flows już dziś.
Wybór jest prosty. Możesz ograniczyć generatywną SI do tworzenia treści.
Albo możesz spędzać czas na tworzeniu niestandardowych narzędzi SI, które pomogą ci wykonywać pracę lepiej, szybciej i bardziej wydajnie niż kiedykolwiek wcześniej.
Nadszedł czas, aby odważni, myślący perspektywicznie liderzy marketingu przyjęli wdrożenia SI, które zwiększą potencjał przychodowy ich firm. Nie brakuje przykładów do wyboru: Wystarczy jedna szybka wizyta w społeczności SI na Hugging Face, gdzie znajdziesz ponad 536 000 (i liczba ta ciągle rośnie) modeli tworzących fundament dla przyszłej innowacji SI.
Planując rozwój własnych rozwiązań SI, zapoznaj się ze wszystkimi narzędziami i wsparciem wbudowanymi w nowo przeprojektowaną platformę Bird. Ułatwiamy tworzenie potężnych, elastycznych rozwiązań SI, ponieważ nasza platforma jest niezależna od dostawców SI, co zapewnia, że twoje rozwiązania będą płynnie integrować się z najnowszymi i najlepszymi modelami SI. Bird pozwala na połączenie z dowolnym dostawcą SI (popularnymi, jak OpenAI czy Gemini), a także z własnymi niestandardowymi SI.
Nadszedł czas, aby myśleć poza możliwością SI do tworzenia treści niskiej jakości. Bird używa OpenAI od lat — i to w wielu przypadkach użycia wykraczających poza generowanie treści. Chcielibyśmy pomóc ci zrobić to samo dla twojej firmy.
Gotowy, aby zacząć? Zamów zaprojektowane demo Bird Flows już dziś.
Wybór jest prosty. Możesz ograniczyć generatywną SI do tworzenia treści.
Albo możesz spędzać czas na tworzeniu niestandardowych narzędzi SI, które pomogą ci wykonywać pracę lepiej, szybciej i bardziej wydajnie niż kiedykolwiek wcześniej.
Nadszedł czas, aby odważni, myślący perspektywicznie liderzy marketingu przyjęli wdrożenia SI, które zwiększą potencjał przychodowy ich firm. Nie brakuje przykładów do wyboru: Wystarczy jedna szybka wizyta w społeczności SI na Hugging Face, gdzie znajdziesz ponad 536 000 (i liczba ta ciągle rośnie) modeli tworzących fundament dla przyszłej innowacji SI.
Planując rozwój własnych rozwiązań SI, zapoznaj się ze wszystkimi narzędziami i wsparciem wbudowanymi w nowo przeprojektowaną platformę Bird. Ułatwiamy tworzenie potężnych, elastycznych rozwiązań SI, ponieważ nasza platforma jest niezależna od dostawców SI, co zapewnia, że twoje rozwiązania będą płynnie integrować się z najnowszymi i najlepszymi modelami SI. Bird pozwala na połączenie z dowolnym dostawcą SI (popularnymi, jak OpenAI czy Gemini), a także z własnymi niestandardowymi SI.
Nadszedł czas, aby myśleć poza możliwością SI do tworzenia treści niskiej jakości. Bird używa OpenAI od lat — i to w wielu przypadkach użycia wykraczających poza generowanie treści. Chcielibyśmy pomóc ci zrobić to samo dla twojej firmy.
Gotowy, aby zacząć? Zamów zaprojektowane demo Bird Flows już dziś.
Dołącz do naszego Newslettera.
Bądź na bieżąco z Bird dzięki cotygodniowym aktualizacjom do Twojej skrzynki odbiorczej.
Przesyłając, zgadzasz się, że Bird może kontaktować się z Tobą w sprawie naszych produktów i usług.
Możesz zrezygnować z subskrypcji w dowolnym momencie. Zobacz Privacy Statement firmy Bird, aby uzyskać szczegóły dotyczące przetwarzania danych.
Dołącz do naszego Newslettera.
Bądź na bieżąco z Bird dzięki cotygodniowym aktualizacjom do Twojej skrzynki odbiorczej.
Przesyłając, zgadzasz się, że Bird może kontaktować się z Tobą w sprawie naszych produktów i usług.
Możesz zrezygnować z subskrypcji w dowolnym momencie. Zobacz Privacy Statement firmy Bird, aby uzyskać szczegóły dotyczące przetwarzania danych.
Dołącz do naszego Newslettera.
Bądź na bieżąco z Bird dzięki cotygodniowym aktualizacjom do Twojej skrzynki odbiorczej.
Przesyłając, zgadzasz się, że Bird może kontaktować się z Tobą w sprawie naszych produktów i usług.
Możesz zrezygnować z subskrypcji w dowolnym momencie. Zobacz Privacy Statement firmy Bird, aby uzyskać szczegóły dotyczące przetwarzania danych.
