چگونه AI روند رفتن به بازار را سریعتر می کند-به علاوه بهترین راه های استفاده از آن

شرکت ها معمولاً از هوش مصنوعی برای خودکارسازی وظایف تکراری ، تولید و شخصی سازی محتوا ، شناسایی الگوهای در عملکرد و عملیات ، از جمله موارد دیگر – همه به نام کارآیی رانندگی ، قدرت گرفتن تصمیمات آگاهانه تر و در نهایت تسریع در رشد تجارت استفاده می کنند.

واضح است که هوش مصنوعی در حال حاضر به شرکت ها در کاهش هزینه ها و صرفه جویی در وقت کمک می کند. با این حال ، آنها اغلب ، از هوش مصنوعی در کارهای فردی در کار خود استفاده می کنند. این تنها زمانی است که این تلاش های منزوی در حمایت از یک استراتژی گسترده تر تراز می شوند که می توانند تأثیر بیشتری را باز کنند.

این تغییر – از هوش مصنوعی به عنوان ابزاری کاملاً تاکتیکی به یک طرف استراتژیک – جایی است که شرکت ها بیشترین تأثیر را در خط پایین خود خواهند دید.

من به عنوان مدیرعامل و بنیانگذار یک شرکت جهانی فناوری ، من دست اول را دیدم که چگونه AI نه تنها در اجرای Go به بازار شتاب می گیرد بلکه نحوه تعامل مشاغل با مشتریان را تغییر می دهد. در Infragistics ، ما در حال افزایش AI-و توانمندسازی سازمان های دیگر برای انجام همین کار-برای شناسایی مشتریان ایده آل برای محصولات جدید و موجود ، کاردستی و پیام های آزمایشی است که از جمله موارد دیگر طنین انداز و اندازه گیری عملکرد در زمان واقعی است.

اما ، یک استراتژی Go به بازار AI تنها به اندازه داده های موجود در آن قوی است. به همین دلیل داده ها در هسته اصلی هر کاری که ما به عنوان یک شرکت انجام می دهیم-و به همین دلیل ما Slingshot را ساختیم: یک پلت فرم مدیریت کار مبتنی بر داده که داده ها را در مرکز سازمان آنها قرار می دهد. با وجود همه داده های یک شرکت در یک مکان ، به راحتی در دسترس و یکپارچه سازی در گردش کار روزانه تیم ، هوش مصنوعی از نظر ظاهری قدرتمندتر می شود و توصیه های آن بسیار عملی تر است.

در اینجا نحوه ایجاد یک بنیاد هوش مصنوعی قوی برای هدف قرار دادن موثر مخاطبان ، اصلاح پیام ها ، بهینه سازی هزینه و رشد درآمد آورده شده است.

مرتبط: چگونه ابزارهای AI به شرکت من کمک کردند تا در یک بازار شلوغ ایستادگی کند

1. اهداف روشنی را برای هوش مصنوعی تعیین کنید

هوش مصنوعی قدرت انجام تحقیق ، تجزیه و تحلیل داده ها ، ارائه توصیه ها و روندهای پیش بینی را دارد-همه در حمایت از یک استراتژی به بازار. اما ، برای اینکه هوش مصنوعی این کار را به طور مؤثر انجام دهد ، به جهت روشنی نیاز دارد. آیا شرکت شما محصول جدیدی را راه اندازی می کند؟ وارد بازار جدید می شوید؟ موفقیت در شش ماه به نظر می رسد؟ در یک سال؟ و چگونه پیشرفت اندازه گیری می شود؟

هرچه شفافیت بیشتری داشته باشید ، هوش مصنوعی استراتژیک تر نیز می تواند باشد. تیم ها وقتی درک می کنند که نقش فردی آنها در شرکت به اهداف بزرگتر شرکت کمک می کند ، عملکرد بهتری دارند-هوش مصنوعی نیز به خرید نیاز دارد.

در شرکت ما ، ما این امر را در اولویت قرار می دهیم که به طور منظم اهداف تجاری و اهداف بلند مدت را در بین تیم ها برقرار کنیم تا همه دقیقاً بدانند که چه کاری را انجام می دهند. و با Slingshot ، ما آن را یک قدم جلوتر برداشته ایم. ما الگوهای هدفمند را برای موارد استفاده کلیدی مانند کمپین های بازاریابی خاص کانال ، هک رشد و راه اندازی محصول ایجاد کرده ایم ، بنابراین تیم ها می توانند با یکدیگر و هوش مصنوعی هماهنگ باشند.

با اهداف واضح ، هوش مصنوعی می تواند به شناسایی نیازهای مشتری ، تصحیح مشخصات مشتری ایده آل (ICP) ، پیام رسانی خیاطی در بخش های مشتری کمک کند ، زمان بندی و کانال هایی را برای کمپین ها توصیه کرده و به طور مداوم عملکرد را اندازه گیری کرده و بهینه سازی کنید. بدون درک تصویر بزرگتر ، هر دو تیم و هوش مصنوعی فقط حرکات را پشت سر می گذارند.

از آنجا که تیم ها برای انجام این کارها بیشتر به هوش مصنوعی متکی هستند ، آنها نه تنها تحقیقات تکراری و تجزیه و تحلیل های وقت گیر را از صفحه خود حذف می کنند ، بلکه بینش های عملی نیز دارند تا سریعتر حرکت کنند و تصمیمات آگاهانه تری بگیرند.

اما برای اینکه هوش مصنوعی این کار را به طور مؤثر انجام دهد ، به داده های با کیفیت نیاز دارد که به راحتی در دسترس باشد – همه در یک مکان.

مرتبط: چرا کارآفرینان هوشمند به AI اجازه می دهند تا تجارت سنگین را انجام دهند

2. سیلوهای داده را تجزیه کنید

AI چیزی بدون داده نیست. بیشتر مشاغل این را می دانند ، اما تقریباً نیمی (45 ٪) از کارفرمایان می گویند که هنوز هوش مصنوعی را اجرا نکرده اند زیرا داده های شرکت آنها آماده نیست. اما “آماده بودن AI” فقط مربوط به داده های با کیفیت نیست-بلکه در مورد ساخت آن داده ها متمرکز ، متصل و در دسترس در کل سازمان است.

ما دیدیم که داده های شرکت ها اغلب در سکوهای بازاریابی ، CRM ، سیستم های ERP ، صفحه گسترده و موارد دیگر در Siloes زندگی می کنند. با استفاده از داده های پراکنده در سازمان هایی مانند این ، هوش مصنوعی نمی تواند تصویر کامل را ببیند. این توانایی خود را در تولید بینش ، الگوهای نقطه ای و ارائه ارزش معنی دار به شرکت ها محدود می کند.

برای اینکه هوش مصنوعی به طور مؤثر از یک استراتژی برو به بازار پشتیبانی کند ، به یک دیدگاه یکپارچه از تجارت ، از داده های مشتری و بازاریابی گرفته تا فروش و عملیات نیاز دارد.

با Slingshot ، تمام داده های شرکت ما – در سراسر بخش ها ، سیستم عامل ها و کانال ها – در یک مکان قرار دارد. این به تیم های ما اجازه می دهد تا به راحتی ببینند که چه داده هایی داریم ، دقیقاً در صورت نیاز به آن دسترسی پیدا کرده و آن را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل می کنند.

جایی که به طور متوسط 35 دقیقه تیم ما را برای تجزیه و تحلیل سه منبع داده جداگانه (مانند Google Analytics ، Google Ads و Salesforce) می گیرد ، اکنون 10 دقیقه در Slingshot طول می کشد – از جمله به اشتراک گذاری بینش با تیم و اختصاص مراحل بعدی.

با استفاده از این تجزیه و تحلیل نزدیک به فزاینده ، هوش مصنوعی می تواند فوراً ارزش را شروع کند-روند مشاهده در کل سفر مشتری ، ارائه بینش در زمان واقعی و ارائه توصیه های باهوش تر و سریعتر.

یک بنیاد داده متمرکز ، هوش مصنوعی را قادر می سازد تا بهترین تصمیمات را برای یک تجارت آگاه کند و به عنوان یک همکار واقعی عمل کند و در کنار تیمی کار کند که بتواند این بینش ها را به عمل تبدیل کند.

مرتبط: این 50 ابزار بهترین AI در حال حاضر هستند

3. AI را به همکار تیم های خود تبدیل کنید

تأثیر هوش مصنوعی در نهایت بستگی به این دارد که یک تیم چگونه می تواند از بینش هایی که تولید می کند استفاده کند-به خصوص هنگام اجرای یک استراتژی رفتن به بازار.

اغلب اوقات ، خروجی های هوش مصنوعی بدون استفاده باقی می مانند. در حقیقت ، گزارش روند کار دیجیتال Slingshot نشان می دهد که تنها 44 ٪ از کارمندان می گویند که با هوش مصنوعی افزایش قابل توجهی در بهره وری خود مشاهده کرده اند. این می تواند به دلیل تردید کارمندان در اتخاذ هوش مصنوعی به دلیل ترس از جایگزینی آنها باشد ، عدم اعتماد به توصیه های AI یا آموزش کافی برای این فناوری به طور مؤثر.

اما هوش مصنوعی به معنای جایگزینی کارمندان نیست بلکه پتانسیل آنها را تقویت می کند. این می تواند فرصت ها را کشف کند ، از تصمیم گیری پشتیبانی کند و آسانسور اداری را از بین ببرد و کارکنان را قادر می سازد تا روی کار استراتژیک سطح بالا تمرکز کنند. این می تواند به معنای آزمایش پیام رسانی در بخش های مشتری یا بودجه مجدد بر اساس بازخورد در زمان واقعی باشد-همه بدون حدس.

هر کاری که AI انجام می دهد ، نیاز به ورودی انسان دارد. تیم ها باید در مورد سطوح هوش مصنوعی درک ، تفسیر و عمل کنند. این بدان معناست که سازمان ها نه تنها باید ابزارهای مناسب را ارائه دهند ، بلکه فرهنگی را نیز پرورش می دهند که تیم ها تشویق می شوند با هوش مصنوعی آزمایش کنند و نقش AI را به عنوان یک همکار درک کنند ، نه جایگزینی.

با یک استراتژی بازار ، زمان بندی ، هدف گذاری و تکرار برای موفقیت مهم است-و هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که حداکثر نحوه برنامه ریزی و اجرای مشاغل را در هر مرحله به حداکثر برساند. اما موفقیت از استفاده از AI به تنهایی حاصل نمی شود. این در مورد ادغام هوش مصنوعی در نحوه فکر کردن ، کار و رشد تیم ها است تا تجارت شما بتواند همین کار را انجام دهد. هنگامی که شرکت ها با اهداف واضح ، داده های متمرکز و تیم های توانمند رهبری می کنند ، می توانند پتانسیل کامل AI را باز کنند – و نتایج کسب و کار دنبال خواهد شد.

آماده هستید تا سقف درآمد خود را بشکنید؟ با ما در سطح UP ، کنفرانسی برای رهبران جاه طلب مشاغل برای باز کردن فرصت های رشد جدید بپیوندید.