Yapay zeka teknolojisi,IBM’in insanlara karşı satranç oynamak için tasarlanmış bir bilgisayar olan Deep Blue günlerinden bu yana çok yol kat etti . Günümüzde yapay zeka yazılımı mevcut iş akışlarını iyileştirebilir, müşteri davranışını tahmin edebilir ve çok daha fazlasını yapabilir.
Yapay zeka, pazarlama ortamını hızla şekillendiriyor. Ekibinizin rekabete ayak uydurmak için teknoloji yığınını uyarlaması gerekecek.Yapay zekanın ne olduğuna ve zamandan tasarruf etmek, müşteri adaylarınızın kalitesini artırmak ve nihayetinde daha iyi satışlar yapmak için bu teknolojiyi nasıl kullanabileceğinize bakalım.
Yapay Zeka nedir?
Yapay zeka, insan zekasını simüle etmek için gerçek zamanlı verileri kullanan, tipik olarak bir dizi algoritma, bilgisayar veya robot tarafından yürütülen ileri bir teknolojidir.
Yapay zeka, insan muhakemesini çoğaltabilir ve gerçek zamanlı kararlar alabilir. Başka bir deyişle, yapay zeka tıpkı gerçek, canlı bir insan gibi düşünmek, hareket etmek ve tepki vermek üzere programlanmıştır.
Yapay Zeka, otomasyon ile karıştırılmamalıdır. Hem otomasyon hem de yapay zeka, bir işlevi yerine getirmek için gerçek zamanlı verileri kullansa da mekanik ve çıktı çok farklıdır.
Örneğin otomasyon, belirli bir görevi gerçekleştirmek için manuel veri girişi gerektirir. Bir algoritma kullanarak, verilerin ne söylediğinden veya bir hata olup olmadığından bağımsız olarak bu görev tekrarlanır.
Yapay zeka ise makine öğrenimidir. Yani bir veri girişi gerektirir. Yapay zeka, verileri işlerken davranış kalıplarını ve hataları tanıyabilir, ardından işlevlerini ve algoritmalarını gerektiği gibi ayarlayabilir.
Yapay zekanın popülaritesi artıyor ve çeşitli sektörlerde kullanılabilir. Şimdi kullanmanın faydalarına bir göz atalım.
Yapay Zeka’nın Faydaları
Yapay zeka tam olarak kusursuz olmasa da, ona oldukça yakın. İş akışınızda ve süreçlerinizde yapay zeka kullanmanın birçok faydası vardır. İşte faydalarından sadece birkaç örnek.
1. İnsan hatasını azaltır.
Kabul edelim. Bazen insanlar hata yapar. Sonuçta biz sadece insanız. Hata yapmakla ilgili olan şey, genellikle ondan ders alabilmemiz, öğrendiklerimizi işleyebilmemiz ve aynı hatayı bir daha yapmamaya çalışabilmemizdir.
Yapay zeka da aynı şekilde çalışır. Yapay zeka bir insan gibi hareket edip performans sergilese de, tüm olası sonuçları anlamamıza ve en uygun olanı seçmemize yardımcı olarak insan hatasını büyük ölçüde azaltabilir.
Yapay zeka, alternatif sonuçları tahmin etmek için gerçek zamanlı verileri kullanır. Verileri ve tahminleri kullanarak seçeneklerimizi, sonuçları ve bu sonuçların etkilerini daha iyi anlayabiliriz.
Bu özellikle iş hayatında faydalıdır. Karar vericiler ilerlemeden önce tüm olasılıkları değerlendirebilir.
2. Araştırma ve veri analizine yardımcı olur.
Yapay zekanın bir başka yararı da teknolojiyi araştırma ve veri analizi için kullanmaktır. AI teknolojileri akıllıdır ve gerekli bilgileri toplayabilir ve dakikalar içinde tahminlerde bulunabilir.
Normalde bir insanın aylarca sürecek araştırmaları artık önemli ölçüde daha kısa sürede yapılabilir.
Yapay zeka tarafından toplanan veriler ve yapılan analizler paha biçilmezdir. Yapay zeka tarafından toplanan bilgilerle, veri analistleriniz daha kısa sürede daha akıllı, daha bilinçli kararlar alabilir.
Veri analistlerinizin çalışmalarının yanı sıra yapay zeka tarafından toplanan verileri kullanın.
3. Tarafsız, akıllı kararlar verebilir.
Yapay zeka, uygun verilerle karar verme sürecindeki önyargıları ortadan kaldırır. Yapay zeka teknolojilerini kullanarak en iyi, tarafsız sonuçları elde etmek için en doğru bilgi ve veri setini girdiğinizden emin olmanız gerekir .
Yapay zekaya en iyi veriler verildiğinde, sonuçları doğru bir şekilde tahmin edebilir, sorunları çözebilir ve istenen belirli bir sonuca yönelik insan desteği olmadan işlevlerini düzgün bir şekilde yerine getirebilir.
Bununla birlikte, yapay zeka programlarınızı beslediğiniz veriler kusurluysa, muhtemelen taraflı bir sonuca sahip olacaksınız.
Yapay zeka’nın bu avantajını en üst düzeye çıkarmak için verilerinizin doğruluğunu kontrol ettiğinizden emin olun.
4. Tekrarlayan görevleri yerine getirir.
Otomasyon ve yapay zeka aynı teknolojiler olmasa da yapay zeka, otomasyonun gelişmiş bir versiyonu gibi davranabilir, yani tekrar eden görevleri gerçekleştirmek ve alternatif sonuçlar önermek için kullanılabilir.
Tekrarlayan görevleri yerine getirmek için yapay zekayı kullanmak, çalışanlarınıza bir satışı kapatmak veya müşterileri elde tutmak için listenizdeki mevcut müşterileri kontrol etmek gibi diğer daha karmaşık konularda çalışmak için daha fazla zaman verir .
AI, çok sayıda tekrarlayan görevi gerçekleştirmek için kullanılabilir . Yapay zeka, çalışan işe alımı gibi İK görevlerini gerçekleştirebilir.
AI ayrıca web sitenize bir sohbet robotu ile entegre olabilir . Bir sohbet robotu, potansiyel müşterilerle etkileşim kurarken insani bir dokunuş sağlamasa da, şirketiniz ile müşterileriniz arasındaki etkileşimleri otomatikleştirmek için yapay zekayı kullanmak, süreçleri hızlı bir şekilde başlatabilir ve müşterilerinizi boru hattınız boyunca hareket ettirebilir.
Örneğin yapay zeka, müstakbel bir müşterinin yeni bir soruşturma başlatmasına ve önemli müşteri bilgilerini ve davranış verilerini toplamasına yardımcı olabilir. Ardından, bu veriler daha sonra incelenmek üzere CRM’nize girilebilir.
Yapay zeka nasıl çalışır?
AI teknolojisi, işletmeler için karmaşık ve son derece kullanışlıdır. HubSpot, zaten var olan iş akışlarını artırmak için yapay zekayı doğrudan yazılımına dahil etti.
HubSpot’un yapay zekası, satış görüşmelerini izleyerek ve ekibe içgörü sağlayarak ekip performansını ortaya çıkarabilir . Ayrıca içeriği optimize edebilir veya kayıtların ve aramaların dökümlerini oluşturabilir .
Yapay zeka karmaşık ama gerekli bir teknolojiyse, nasıl çalışır?
Basitçe ifade etmek gerekirse, yapay zeka, büyük veri kümelerini sezgisel işleme algoritmalarıyla birleştirerek çalışır. AI, veri kümesi içindeki davranış kalıplarını öğrenerek bu algoritmaları manipüle edebilir.
AI’nın yalnızca bir algoritma olmadığını anlamak önemlidir. Bunun yerine, sorunları çözebilen ve sonuçlar önerebilen eksiksiz bir makine öğrenimi sistemidir.
AI’nın adım adım nasıl çalıştığına bakalım.
Giriş
Yapay zeka’nın ilk adımı girdidir. Bu adımda, bir mühendisin yapay zekanın düzgün çalışması için gereken verileri toplaması gerekir.
Verilerin mutlaka bir metin girişi olması gerekmez; görüntü veya konuşma da olabilir. Ancak, algoritmaların girilen verileri okuyabildiğinden emin olmak önemlidir.
Bu adımda verilerin bağlamını ve istenen sonuçları net bir şekilde tanımlamak da gereklidir.
İşleme
İşleme adımı, AI’nın verileri aldığı ve onunla ne yapacağına karar verdiği zamandır. Yapay zeka, işlerken önceden programlanmış verileri yorumlar ve belirli bir yapay zeka teknolojisine bağlı olarak gerçek zamanlı verilerdeki aynı veya benzer davranış kalıplarını tanımak için öğrendiği davranışları kullanır.
Veri Çıktıları
AI teknolojisi verileri işledikten sonra sonuçları tahmin eder. Bu adım, verilerin ve verilen tahminlerin başarısız mı yoksa başarılı mı olduğunu belirler.
Ayarlamalar
Veri kümesi bir hata üretirse yapay zeka teknolojisi hatadan ders çıkarabilir ve süreci farklı şekilde tekrarlayabilir. Algoritma kurallarının veri kümesine uyması için ayarlanması veya değiştirilmesi gerekebilir.
Sonuçlar, daha arzu edilen veya uygun bir sonucu yansıtmak için ayarlama aşamasında da değişebilir.
değerlendirmeler
AI atanan görevini tamamladıktan sonra, son adım değerlendirmedir. Değerlendirme aşaması, teknolojinin verileri analiz etmesine ve çıkarımlar ve tahminler yapmasına izin verir. Algoritmaları tekrar çalıştırmadan önce gerekli, faydalı geri bildirimi de sağlayabilir.
AI, iş dünyasında son derece faydalıdır. Ancak, iş ihtiyaçlarınız için doğru yapay zeka teknolojisini seçmek önemlidir.
Yapay Zekanın Dört Kavramı
Daha önce de belirtildiği gibi, her yapay zeka türü işletmeniz, süreçleriniz veya veri kümeniz için uygun olmayacaktır. Aslında, göz önünde bulundurmanız gereken dört ana AI kavramı vardır.
1. Reaktif Makine
Reaktif makineler konsept adlarının hakkını veriyor. Bu tür yapay zeka, gerçek zamanlı verilere yanıt verebilir veya bunlara tepki verebilir. Ancak, bu yapay zeka sınırlıdır ve bilgileri depolayamaz veya bir bellek bankası oluşturamaz.
Anıları depolayamadığı için yapay zeka, yeni veri davranışına dayalı verileri analiz etmek için geçmiş deneyimleri kullanamaz.
Reaktif makine teknolojileri, basit sonuçlar için tasarlanmış tekrarlayan görevler için en iyi şekilde kullanılır. Yeni müşteri bilgilerini düzenlemek veya gelen kutunuzdaki istenmeyen e-postaları filtrelemek için reaktif makineler kullanmayı düşünün.
2. Sınırlı Bellek
Reaktif makinelerin aksine, sınırlı bellek teknolojileri, yeni görevleri öğrenmek için bilgileri depolayabilir ve kullanabilir. Sınırlı bir hafıza makinesinin harekete geçmesi için önceden programlanmış verilere ihtiyacı olacaktır.
Bu bilgileri işledikten sonra, tahminler ve gözlemler yapmak için gerçek zamanlı verileri analiz edebilir.
Sınırlı bellek teknolojisi, iş dünyasında kullanılan en yaygın AI teknolojisidir. Aslında, sürücüsüz arabaları çalıştıran teknoloji budur.
Chatbot, sınırlı bellek teknolojisine bir örnektir. Sohbet robotları, müşterilerle etkileşim kurmak ve onların eylemlerine ve sorgularına dayalı olarak ihtiyaçlarını tahmin etmek için önceden programlanmış verileri kullanır.
3. Zihin Kuramı
Zihin teorisi teknolojisi, sınırlı hafızadan daha ileri düzeydedir. Sınırlı hafıza gibi, zihin teorisi teknolojisi de bilgileri depolayabilir ve gözlemlediği gerçek zamanlı verilere dayalı olarak gözlemler yapabilir.
Ancak bu teknoloji daha gelişmiş, yani insan duygularına cevap verebilir.
Zihin teorisi teknolojisi, insanların belirli uyaranlara nasıl tepki verdiklerini etkileyen bireysel düşünce kalıpları ve geçmiş deneyimlerle karmaşık olduğunu anlayacak şekilde tasarlanmalıdır. Bu nedenle zihin kuramı teknolojileri henüz tam olarak gelişmemiştir.
Şu anda olduğu gibi, AI insanlara insan benzeri bir şekilde tam olarak yanıt veremez.
4. Kendini Tanıyan
Kendini tanıyan teknoloji, zihin teorisi teknolojisini bir adım öteye taşıyor. Bilgiyi işleyebilir, saklayabilir, karar verme süreçlerinde bilgi sağlamak için kullanabilir, insan duygu ve hislerini anlayabilir ve ayrıca insan düzeyinde kendinin farkındadır.
Başka bir deyişle, kendini tanıyan makineler insan bilinci gibi çalışır ve kendi düşünce ve duygularına sahip olabilir.
Kendini tanıyan teknolojinin tam olarak geliştirilmesinden hâlâ çok uzaktır. Ancak bilim adamları ve araştırmacılar, insan duygularının yapay zeka teknolojisine nasıl uygulanacağını anlama konusunda küçük adımlar atıyorlar.
Temel Yapay Zeka Nasıl Oluşturulur?
Yararlanmanız için yapay zekanın aşırı derecede karmaşık olması gerekmez. Çalışanlarınızın müşteri ilişkilerini güçlendirmek veya satış yapmak için harcanabilecek değerli zamanlarını tüketen tekrarlayan işlevleri gerçekleştirmek için yapay zekayı kullanabilirsiniz .
Yapay zekayı kullanmak için çalışanlarınızın plakasından çıkarabileceğiniz süreçleri ve iş akışlarını göz önünde bulundurun. Özellikle, otomatikleştirebileceğiniz ve AI işini yaptığı için ince ayar yapmak zorunda kalmayacağınız süreçleri düşünün.
İş akışınızda yapay zekayı uygulamanın temellerine bakalım.
1. Sorunu tanımlayın.
Yapay zekayı iş akışınıza dahil etmeye karar vermeden önce ekiplerinizin günlük olarak kullandığı, zaman alan ve tekrar eden süreçleri göz önünde bulundurun.
Ekibiniz, potansiyel müşterilerin iletişim bilgilerini bulmak için verileri sıralamak için önemli ölçüde zaman harcıyor mu? Potansiyel müşterilerle konuşarak ve yeni müşteriler edinerek zamanlarını daha iyi kullanabilirler mi?
Zaman alan iş akışlarını belirlemek ve bir liste yapmak için biraz zaman ayırın. Bu listeden, basit ve tekrarlayan bir süreç seçin.
2. Sonuçları tanımlayın.
Yapay zeka, önceden oluşturulmuş süreçlerinizi geliştirmelidir. Yapay zekadan en fazla fayda sağlayabilecek süreçlerin ve iş akışlarının bir listesini yaptıktan sonra istenen sonuçları tanımlayın.
Örneğin, AI müşteri verilerini toplayabilir ve sıralayabilir. Ancak yapay zekanın potansiyel müşteri tabanınızı sıralamadan önce ona neyi arayacağını ve bilgileri nasıl sıralayacağını söylemeniz gerekir.
Yapay zeka süreçlerinizin sonuçlarını açıkça tanımladığınızdan emin olun. Aklınızda nihai bir hedef varsa yapay zeka en iyi sonucu verir.
3. Veri setini düzenleyin.
Yapay zeka teknolojilerine giriş yapmak için kapsamlı, organize bir veri setine sahip olmak çok önemlidir. Verilerinizi halihazırda merkezi bir konumda tutmuyorsanız, bunu yapay zekayı uygulamadan önce yapmanız en iyisidir. Farklı bir sistemde barındırıldığı için programınızın önemli bir veri setini kaçırmasını istemezsiniz.
Verilerinizi düzenlemek için HubSpot’unki gibi bir CRM kullanın . Algoritmanın okuyabileceği temiz verilere ihtiyacınız olacak. Bu şekilde, AI teknolojisi veri setini anlayabilir ve kalıplarını ve davranışlarını tanıyabilir.
4. Doğru teknolojiyi seçin.
Aralarından seçim yapabileceğiniz yüzlerce yapay zeka algoritması vardır ve her biri farklı verimlilik ve kalitede bir görevi yerine getirir. Her algoritmanın veri kümenize, probleminize veya istenen sonuca uygun olmayacağını anlamak önemlidir.
En iyi AI teknolojisini araştırmak ve ihtiyaçlarınıza en uygun olanı seçmek için zaman harcayın. Bir AI teknolojisi seçtikten sonra, bir model oluşturmak için verileri çalıştırın.
5. Test edin, simüle edin ve çözün.
Artık uygun teknolojiye ve verilerin ne yapması gerektiğine dair bir modele sahip olduğunuza göre, test etmek için verileri yeniden çalıştırın. Bu, üzerinde çalışılması gereken tüm sapmaları belirlemenizi sağlayacaktır. Yapay zekayı dağıtmaya hazır olduğunuzda, onu iş akışlarınıza yerleştirin ve bırakın işini yapsın!
Artık siz ve çalışanlarınızın daha acil ve değerli konular için daha fazla zamanınız var.
Pazarlamacılar için Yapay Zeka Kullanım Örnekleri
AI teknolojileri , pazarlama ekiplerinin performansını çeşitli şekillerde önemli ölçüde artırabilir .
AI’nın müşteriyle karşılaşan web sitelerinizdeki sohbet robotları için kullanılabileceğini zaten biliyoruz. Ancak yapay zekayı pazarlama oyununuza dahil etmenin başka birçok yolu vardır. İşte nasıl.
Satış tahmini
Satış tahmini, kristal bir küreye bakmak gibidir. Yalnızca bu kristal küre, şirketiniz için gelecekteki satış marjlarını tahmin eder.
Analistler, uygun bir tahmin yapmak için çeşitli kaynaklardan gerekli verileri toplamalıdır. Ardından verileri ve müşteri davranışlarını sıralayacak, geçmiş verilerle karşılaştıracak ve gelecekteki satışları tahmin edecekler.
Veri analistleri, geçmiş verileri sıralamalarına ve önemli yeni bilgileri takip etmelerine yardımcı olmak için genellikle otomatik algoritmalar kullanır. Bu süreç oldukça uzun sürebilir.
Ancak iyi haber şu ki, AI teknolojisinin yardımıyla önemli ölçüde hızlandırılabilir. AI, sohbet robotlarından toplanan verileri depolayabilir, hangi müşterilerin satış yapma olasılığının yüksek olduğunu analiz edebilir, gerçek zamanlı verileri geçmiş verilerle karşılaştırabilir ve gelecekteki satışlar hakkında tahminler ve varsayımlar yapabilir.
AI, tahmine dayalı analitiği kullanır ve %80’e varan oranda doğru olan tahminleri tahmin edebilir.
Hedefli Reklamlar ve İçerik Kişiselleştirme
Hedefli reklamcılık ve içerik kişiselleştirme, Pazarlama 101’dir. Her iyi pazarlamacı, en fazla satışı yapmak için markanızı uygun hedef kitlenin önüne koymanız gerektiğini bilir. AI teknolojileri, hedefli reklamları bir adım öteye taşıyor.
Hedef kitlenizi zaten biliyorsunuz, ancak şirketinizin reklamını gördükten sonra tam olarak ne yaptıklarını biliyor musunuz? Gerçek şu ki, müşteri davranışına ilişkin iyi bir göstergeye sahip olabilirsiniz, ancak bazen hedefi kaçırabilirsiniz. AI, daha iyi bir çıkarım yapmanıza yardımcı olabilir.
AI, reklamınızı gördükten sonra müşteri davranışını ve potansiyel müşterilerin eylemlerini belirlemek için tahmine dayalı analitiği kullanabilir. Yapay zeka tarafından toplanan çok büyük miktardaki reklamcılık bilgileri ve müşteri davranışı verileri, müşterilerinize bir sonraki uygun reklamı da gösterebilir.
Kurşun Yaratma
Geçmişte, bir pazarlamacının birkaç reklam yayınlaması, potansiyel müşteri verilerini toplaması, bir müşteri profili oluşturması, bir iletişim listesi oluşturması ve müstakbel müşterilerle iletişim kurmaya başlaması gerekirdi. Bu işlemin tamamlanması büyük olasılıkla günler alacak ve satış süresini kısaltacaktır.
AI, pazarlama ve satış ekiplerinin müşteri adayı oluşturmaya harcadığı zamanı büyük ölçüde azaltır. AI, müşteri verilerini toplayabilir, müşteri profilleri oluşturabilir ve satın alma olasılığı en yüksek olan potansiyel müşterilerden oluşan bir iletişim listesi oluşturabilir.
Kazanılan zamanla, satış görevlileri nitelikli potansiyel müşterilerle iletişime geçerek, yeni müşterilerle ilişkiler kurarak ve çok önemli satışı gerçekleştirerek zamanlarını daha iyi kullanabilirler.
Dinamik ücretlendirme
AI, yalnızca çalışanlarınız için zaman kazanmakla ilgili değildir. AI, dinamik fiyatlandırmayı etkinleştirerek karları ve marjları en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olabilir. Dinamik fiyatlandırma, birçok işletmenin ürünlerinin fiyatlarını mevcut arz ve talebe göre ayarlamak için kullandığı bir pazarlama stratejisidir.
AI teknolojileri, satış görevlilerini bir ürün veya hizmetin fiyatını ne zaman artıracakları veya azaltacakları konusunda uyarmak için müşteri davranışını, arzı ve talebi tahmin etmeye yardımcı olmak için dinamik fiyatlandırma modelleri kullanır.
İşinizi yapay zeka ile geliştirin.
Yapay zeka karmaşık bir teknoloji olabilse de, onu işinizde kullanmak zorunda değilsiniz. Yapay zeka teknolojileri, değerli zamandan tasarruf ederek ve daha doğru tahminler yaparak iş akışlarınızı önemli ölçüde iyileştirebilir.
Yapay zeka yazılımıyla otomatikleştirilecek potansiyel süreçleri listelemek için ekibinizle beyin fırtınası yapın. Ardından, siz ve çalışanlarınız için en uygun yapay zeka teknolojisini bulun. İşinizi yapay zeka aracılığıyla geliştirmeye bugün başlayın.
Kaynak: https://blog.hubspot.com