9 būdai, kaip GenAI perrašė pardavimų ir rinkodaros taisykles

Šis dokumentas – tai išsamus gidas, skirtas padėti verslo savininkams ir vadovams suprasti, kaip generatyvinis dirbtinis intelektas (GenAI) iš esmės keičia pardavimų ir rinkodaros strategijas. Sužinosite, kaip veikia šios inovacijos, kokią realią naudą ir iššūkius jos atneša bei kokius įrankius naudoti, norint neatsilikti nuo rinkos tendencijų.

1. GEO ir AEO: paieškos variklių optimizavimas naujoje eroje

Prieš GenAI: Tradicinis SEO (paieškos variklio optimizavimas) rėmėsi raktažodžiais, nuorodomis ir techniniu svetainės optimizavimu. Rinkodaros specialistai siekė pakilti į viršų Google rezultatų sąraše.

Su GenAI: Atsirado Generatyvinio variklio optimizavimas (GEO) ir Atsakymų variklio optimizavimas (AEO). Tai optimizavimas, skirtas tam, kad DI paieškos varikliai (pvz., Google's Search Generative Experience, Microsoft Copilot) pasirinktų jūsų svetainės turinį kaip atsakymą į vartotojo užklausą.

Kaip tai veikia:

Ši optimizavimo sritis orientuota į turinio kokybę ir struktūrą, o ne į raktažodžių tankumą. Kad DI pasirinktų jūsų turinį, jis turi atitikti tris pagrindinius kriterijus:

1. Išsamumas ir autoritetingumas. Turite tapti autoritetu savo srityje. Rašykite išsamius straipsnius ir gidus, kurie atsako į visus su tema susijusius klausimus.

2. Aiškus atsakymas į klausimą. Jau pačioje straipsnio pradžioje pateikite glaustą, bet išsamų atsakymą į pagrindinį klausimą. GenAI ieško tiesioginių ir aiškių atsakymų.

3. Struktūrizuoti duomenys. Naudokite Schema Markup (struktūrizuotus duomenis) – tai kodas, kuris padeda paieškos varikliams geriau suprasti jūsų turinio kontekstą. Pavyzdžiui, galite nurodyti, kad straipsnis yra „kaip“ vadovas, jame yra „DUK“ (dažnai užduodami klausimai) ar kiti struktūriniai elementai.

Norint pradėti, jums reikia:

• Išanalizuoti, kokius klausimus jūsų potencialūs klientai užduoda DI paieškos varikliams (tam pasitarnauja SEO įrankių ataskaitos ir atskirų forumų, socialinių tinklų analizės).

• Kurti turinį, kuris yra ne tik optimizuotas raktažodžiams, bet ir teikia išsamius, tiesioginius atsakymus į tuos klausimus.

2. Pokalbių robotai ir pokalbių sąsajos

Prieš GenAI: Pokalbių robotai buvo pagrįsti taisyklėmis – jie atsakydavo tik į iš anksto nustatytus klausimus ir negalėdavo palaikyti lanksčių pokalbių.

Su GenAI: GenAI varomi pokalbių robotai supranta natūralią kalbą, mokosi iš pokalbių istorijos ir gali teikti dinamiškus bei suasmenintus atsakymus. Jie gali atsakyti į sudėtingas užklausas, atlikti veiksmus (pvz., užsakyti prekę) ir prisitaikyti prie pokalbio eigos.

Kaip tai veikia:

Norint sukurti pokalbių robotą, kuris išties veikia, jums reikia trijų pagrindinių komponentų:

1. DI modelio integracijos. Tai gali būti didelio kalbos modelio (LLM) API (pvz., Google Gemini API ar OpenAI API), kuri leidžia robotui suprasti ir generuoti natūralią kalbą.

2. Duomenų šaltinio. Robotas turi būti prijungtas prie jūsų įmonės duomenų, kad galėtų teikti tikslius atsakymus. Tam naudojamos API, kurios jungia roboto platformą su jūsų CRM (Salesforce, HubSpot), žinių baze (kurioje yra informacija apie produktus, paslaugas ir kt.) ir kitomis sistemomis.

3. Vartotojo sąsajos. Tai yra pokalbių langas jūsų svetainėje ar mobiliojoje programėlėje, kur klientai bendrauja su robotu.

Pavyzdys:

• Klientas svetainėje paklausia: "Kiek kainuoja produkto X pristatymas?"

• Robotas siunčia užklausą į savo DI modelį.

• DI modelis supranta, kad tai yra „pristatymo kainos“ užklausa ir nusiunčia signalą į jūsų sandėlio valdymo API.

• API grąžina atsakymą, o DI modelis sugeneruoja natūralų atsakymą: "Produkto X pristatymas į jūsų regioną kainuos 5 eurus."

Norint pradėti, rekomenduojama naudoti paruoštas platformas, kurios palengvina šią integraciją, pvz., HubSpot Service Hub ar Drift.

3. Balso ir pokalbių DI

Prieš GenAI: Balso technologijos buvo skirtos tik paprastoms komandoms, pavyzdžiui, „Skambinti Tomui“.

Su GenAI: Balso ir pokalbių DI (pvz., Google Assistant, Amazon Alexa) tampa sudėtingomis pokalbių sąsajomis, leidžiančiomis klientams gauti informaciją, užsisakyti produktus ar gauti pagalbą tiesiog kalbant.

Kaip tai veikia:

Ši technologija veikia trijuose etapuose:

1. Kalbos atpažinimas (Speech-to-Text). Įrankiai paverčia balso įrašą tekstu.

2. Natūralios kalbos apdorojimas (NLP). Tekstas yra analizuojamas, siekiant suprasti vartotojo ketinimą.

3. Atsakymo generavimas (Text-to-Speech). DI sugeneruoja atsakymą tekstu ir paverčia jį natūraliai skambančiu balsu.

Pavyzdys:

• Klientas sako: "Alexa, papasakok man apie naujausius batai nuo Bėgikas."

• Alexa's balso atpažinimo sistema paverčia tai tekstu.

• Šis tekstas siunčiamas į jūsų el. parduotuvės API, kuri grąžina naujausių batų aprašymus.

• Alexa, naudodama Text-to-Speech technologiją, perskaito aprašymus klientui.

Norint pradėti, reikia naudoti platformas, kurios siūlo balso API, tokias kaip Google Cloud Speech-to-Text ar Amazon Polly.

4. Pardavimų/žaliavų/srautų analizė ir prognozė

Prieš GenAI: Prognozės buvo atliekamos naudojant istorinius duomenis ir paprastus statistinius modelius. Prognozės buvo statiškos ir retai atnaujinamos.

Su GenAI: DI modeliai analizuoja milžiniškus, įvairius duomenų kiekius (pvz., rinkos tendencijas, klientų elgseną, naujienas) ir sukuria dinamines, daug tikslesnes prognozes.

Kaip tai veikia:

Šis procesas prasideda nuo visų duomenų surinkimo į vieną vietą – tai vadinama duomenų sandėliavimu. Tai gali būti Google BigQuery ar Snowflake platformos.

1. Duomenų integracija: Jūsų įmonės duomenys iš CRM (klientų sąveikos), ERP (atsargų valdymas), Google Analytics (svetainės srautas) ir kitų šaltinių automatizuotai perkeliami į duomenų sandėlį.

2. DI modeliavimas: DI modeliai (dažnai mašininio mokymosi algoritmai) apdoroja duomenis ir nustato sudėtingus modelius, kurių žmogus negalėtų pastebėti. Jie prognozuoja, pvz., paklausos svyravimus, pardavimų tendencijas ar potencialų klientų srautą.

3. Vizualizavimas: Rezultatai atvaizduojami vizualiuose prietaisų skydeliuose (dashboards), naudojant tokius įrankius kaip Tableau ar Looker Studio, kad vadovai galėtų greitai priimti sprendimus.

Norint pradėti, reikės duomenų inžinieriaus, kuris padėtų sujungti visas duomenų bazes, ir BI (Business Intelligence) platformos.

5. Predictive Lead Scoring (Potencialių klientų vertinimas)

Prieš GenAI: Potencialūs klientai buvo vertinami pagal paprastas taisykles, pavyzdžiui, jei klientas atsisiuntė elektroninę knygą ar užpildė formą.

Su GenAI: DI analizuoja šimtus skirtingų elgsenos ir demografinių duomenų taškų (pvz., apsilankymai svetainėje, el. pašto atidarymo rodikliai, socialinės žiniasklaidos interakcijos) ir priskiria potencialiam klientui tikslų vertės balą.

Kaip tai veikia:

1. Duomenų surinkimas. Potencialaus kliento duomenys automatiškai renkami ir saugomi jūsų CRM (pvz., Salesforce arba HubSpot).

2. Modelio mokymas. DI modelis yra apmokomas naudojant jūsų įmonės istorinius duomenis apie tai, kurie potencialūs klientai anksčiau virto sandoriais. Modelis išmoksta atpažinti „sėkmės“ požymius.

3. Vertės balo priskyrimas. Kai atsiranda naujas potencialus klientas, AI modelis realiuoju laiku analizuoja jo duomenis ir priskiria balą (pvz., nuo 1 iki 100). Kuo aukštesnis balas, tuo didesnė tikimybė, kad jis taps klientu. Pardavimų atstovai mato šį balą savo prietaisų skydelyje ir gali prioritetizuoti geriausius klientus.

Norint pradėti, geriausia naudoti įrankius, kurie jau turi integruotą Predictive Lead Scoring funkciją, pavyzdžiui, Salesforce Sales Cloud ar HubSpot Sales Hub, taip išvengsite sudėtingų integracijos procesų.

6. Agentinė hiperpersonalizacija

Prieš GenAI: Personalizuoti laiškai buvo kuriami rankiniu būdu, naudojant šablonus ir keletą kintamųjų (pvz., vardą).

Su GenAI: DI agentai kuria asmeniškus laiškus, pranešimus ir pasiūlymus, atsižvelgdami į kliento interesus, praeities pirkinius ir naršymo istoriją.

Kaip tai veikia:

Tai apima sudėtingesnį procesą, kuris gali būti automatizuotas naudojant platformas kaip Make.com ar n8n.

1. Duomenų šaltiniai. DI agentas turi būti prijungtas prie visų duomenų šaltinių, tokių kaip jūsų CRM, el. pašto rinkodaros platforma (Mailchimp, ActiveCampaign), ir svetainės analitikos duomenys.

2. Duomenų analizė. Agentas analizuoja kliento veiksmus, pvz., kokias prekes jis peržiūrėjo, kokius el. laiškus atidarė, ar paliko prekių krepšelį nepilną.

3. Automatinis veiksmas. Remiantis analize, agentas inicijuoja veiksmą:

   • Pavyzdys: Klientas peržiūrėjo telefoną svetainėje, bet jo nenusipirko.

   • Automatinis procesas: Make.com nustato, kad klientas neapsipirko.

   • DI veiksmas: Agentas generuoja asmeninį el. laišką, kuris ne tik primena apie peržiūrėtą prekę, bet ir pasiūlo nuolaidą ar susijusius produktus.

   • Integracija: Šis el. laiškas siunčiamas per Mailchimp ar ActiveCampaign, naudojant integruotą API.

Norint pradėti, jums reikės nustatyti automatizavimo procesus, naudojant tokias platformas kaip Make.com arba n8n ir susieti savo rinkodaros platformas su GenAI API.

7. Pardavimų automatizavimas

Prieš GenAI: Pardavimų komandos rankiniu būdu planuodavo susitikimus, siųsdavo priminimus ir atlikdavo kitas administracines užduotis.

Su GenAI: DI automatizuoja šias pasikartojančias užduotis, leisdamas pardavėjams daugiau dėmesio skirti deryboms ir santykių kūrimui.

Kaip tai veikia:

Pardavimų automatizavimas apima DI integravimą su jūsų esamomis pardavimų platformomis:

• Automatinis susitikimų planavimas. DI gali analizuoti kalendorius ir automatiškai rasti tinkamiausią laiką susitikimui, išsiųsti kvietimus ir priminimus be žmogaus įsikišimo.

• Pokalbių analizė. Įrankiai kaip Gong.io ar Chorus įrašinėja ir analizuoja pardavimų pokalbius. DI nustato, kurie klausimai ar atsakomieji veiksmai lemia sėkmę, ir teikia rekomendacijas pardavėjams, kaip tobulinti savo įgūdžius.

• Ataskaitų generavimas. AI gali automatiškai apibendrinti pardavimų susitikimo įrašus ir sukurti ataskaitą, kuri automatiškai atnaujina CRM sistemą.

Norint pradėti, rekomenduojama integruoti įrankius, kurie specializuojasi pardavimų automatizacijoje, pavyzdžiui, Salesforce Sales Cloud ar HubSpot Sales Hub, kurie siūlo šias funkcijas.

8. Rinkodaros/reklamos automatizavimas ir automatizuotas optimizavimas

Prieš GenAI: Rinkodaros kampanijų optimizavimas buvo lėtas procesas, reikalaujantis daug rankinio darbo ir A/B testavimo.

Su GenAI: DI algoritmai realiuoju laiku analizuoja kampanijos duomenis ir automatiškai pritaiko biudžetą, tikslinę auditoriją ir kūrybinius sprendimus, kad pasiektų geriausių rezultatų.

Kaip tai veikia:

Tai veikia realiuoju laiku per API, kuri jungia reklamos platformas su AI modeliais.

1. Duomenų srautas. Jūsų reklamos platformos (pvz., Google Ads, Meta Ads) siunčia realaus laiko duomenis apie reklamos efektyvumą į DI optimizavimo modelį.

2. DI sprendimas. DI modelis analizuoja, kurie skelbimai, raktažodžiai ar auditorijos segmentai duoda didžiausią ROI.

3. Automatinis veiksmas. AI realiuoju laiku keičia kampanijos parametrus, pvz., padidina biudžetą veiksmingiausiai auditorijai arba sustabdo neefektyvius skelbimus.

Pavyzdys:

• Sukuriamas 50 skirtingų reklaminių banerių rinkinys.

• DI modelis testuoja visus variantus ir nustato, kad geriausiai veikia variantas su mėlynu fonu ir moters veidu.

• DI automatiškai nukreipia 80% biudžeto į tą efektyviausią variantą.

Norint pradėti, jums reikės nustatyti automatines taisykles savo Google Ads ir Meta Ads paskyrose, kurios remiasi DI modelio teikiamais sprendimais.

9. Automatizuotas turinio generavimas

Prieš GenAI: Kurti turinį buvo kūrybinis procesas, kuriam reikėjo laiko ir pastangų.

Su GenAI: GenAI modeliai (pvz., ChatGPT, Midjourney) gali kurti tinklaraščio įrašus, socialinių tinklų skelbimus, el. pašto laiškus ar net vaizdinius sprendimus per kelias sekundes, remdamiesi pateikta užklausa.

Kaip tai veikia:

Automatizuoto turinio generavimo procesas gali būti apjungtas su duomenų valdymu ir automatizavimo platformomis, kaip Make.com ar n8n.

1. Duomenų įvestis. Iš jūsų CRM ar produktų katalogo gaunama informacija (pvz., naujo produkto aprašymas).

2. DI generavimas. Ši informacija siunčiama į GenAI modelį (pvz., ChatGPT API), kuris sukuria originalų turinį (pvz., 5 skirtingus socialinės žiniasklaidos įrašus).

3. Paskelbimas. Sukurtas turinys automatiškai paskelbiamas jūsų socialinės žiniasklaidos paskyrose, naudojant automatizavimo įrankius.

Norint pradėti, jums reikės pasirinkti DI modelio API ir automatizavimo platformą, kuri leis jums sujungti savo duomenų šaltinius su GenAI modeliu. Tai leis jums sukurti dinamiškus turinio srautus, kurie veikia be rankinio įsikišimo.

Išvada

Pokyčiai, kuriuos aptarėme, nėra tik teoriniai. Jie jau dabar naudojami įmonių visame pasaulyje. Nuo turinio optimizavimo naujiems paieškos varikliams iki viso pardavimo proceso automatizavimo, GenAI siūlo kelią į dar neregėtą efektyvumą.

Sėkmės paslaptis slypi ne darbuotojų pakeitime dirbtiniu intelektu, o jų įgalinime šia technologija. Verslai, kurie klestės, bus tie, kurie priims šią naujovę, subalansuos automatizavimo galią su žmogiškomis žiniomis ir strateginiu mąstymu. Suprasdami, kaip šios sistemos veikia, galite pradėti nuo nedidelių, bet reikšmingų pokyčių ir paruošti savo verslą ateičiai, kurioje GenAI bus ne tik privalumas, bet ir būtinybė.