Les bases que vous devez savoir

Bien que l'IA ne soit pas exactement infaillible, elle en est assez proche. L'utilisation de l'IA dans votre flux de travail et vos processus présente de nombreux avantages. Voici quelques exemples de ses avantages.

1. Il réduit l'erreur humaine.

Avouons-le. Parfois, les gens font des erreurs. Nous ne sommes que des humains, après tout. La chose à propos de faire une erreur est que nous pouvons généralement en tirer des leçons, traiter ce que nous avons appris et essayer de ne pas refaire la même erreur.

L'intelligence artificielle fonctionne de la même manière. Bien que l'IA agisse et se comporte comme un humain, elle peut réduire considérablement l'erreur humaine en nous aidant à comprendre tous les résultats possibles et à choisir le plus approprié.

L'IA utilise des données en temps réel pour prédire des résultats alternatifs. En utilisant des données et des prévisions, nous pouvons mieux comprendre nos options, les résultats et les impacts de ces résultats.

Ceci est particulièrement utile dans les affaires. Les décideurs peuvent envisager toutes les possibilités avant d'aller de l'avant.

2. Il aide à la recherche et à l'analyse des données.

Un autre avantage de l'IA est l'utilisation de la technologie pour la recherche et l'analyse des données. Les technologies d'intelligence artificielle sont intelligentes et peuvent recueillir les informations nécessaires et faire des prédictions en quelques minutes.

Ce qui prendrait habituellement des mois humains de recherche peut maintenant être fait en beaucoup moins de temps.

Les données collectées par AI et les analyses effectuées sont inestimables. Grâce aux informations collectées par l'IA, vos analystes de données sont mieux à même de prendre des décisions plus intelligentes et plus éclairées en moins de temps.

Utilisez les données collectées par l'IA parallèlement au travail de vos analystes de données.

3. Il peut prendre des décisions impartiales et intelligentes.

Avec les données appropriées, l'IA supprime les biais de la prise de décision. Pour obtenir les meilleurs résultats impartiaux à l'aide des technologies d'IA, vous devez vous assurer de saisir les informations et l'ensemble de données les plus précis.

Lorsque l'IA reçoit les meilleures données, elle peut prédire avec précision les résultats, résoudre les problèmes et exécuter correctement ses fonctions sans favoriser un résultat souhaité particulier.

Cependant, si les données que vous alimentez dans vos programmes d'IA sont erronées, vous obtiendrez probablement un résultat biaisé.

Assurez-vous de vérifier l'exactitude de vos données afin de maximiser cet avantage de l'IA.

4. Il effectue des tâches répétitives.

Bien que l'automatisation et l'IA ne soient pas les mêmes technologies, l'IA peut agir comme une version avancée de l'automatisation, ce qui signifie qu'elle peut être utilisée pour effectuer des tâches répétitives et suggérer des résultats alternatifs.

L'utilisation de l'IA pour effectuer des tâches répétitives donne à vos employés plus de temps pour travailler sur d'autres questions plus complexes, comme la conclusion d'une vente ou la vérification des clients actuels sur votre liste pour fidéliser les clients.

L'IA peut être utilisée pour effectuer une multitude de tâches répétitives. L'IA peut effectuer des tâches dans les RH, comme l'intégration des employés.

L'IA peut également s'intégrer à un chatbot dans votre site Web. Bien qu'un chatbot puisse ne pas fournir une touche humaine lors de l'interaction avec des clients potentiels, l'utilisation de l'IA pour automatiser les interactions entre votre entreprise et vos clients peut relancer les processus et déplacer vos clients dans votre pipeline.

Par exemple, l'IA peut aider un client potentiel à lancer une nouvelle demande et à recueillir des informations importantes sur le client et des données sur son comportement. Ensuite, ces données peuvent être saisies dans votre CRM pour un examen ultérieur.

Comment fonctionne l'IA ?

La technologie de l'IA est complexe et extrêmement utile pour les entreprises. HubSpot a intégré l'IA directement dans son logiciel pour augmenter les flux de travail déjà existants.

L'IA de HubSpot peut découvrir les performances de l'équipe en surveillant les appels commerciaux et en fournissant des informations à l'équipe. Il peut également optimiser le contenu ou créer des transcriptions d'enregistrements et d'appels.

Si l'IA est une technologie complexe mais nécessaire, comment ça marche ?

Pour faire simple, l'IA fonctionne en combinant de grands ensembles de données avec des algorithmes de traitement intuitifs. L'IA peut manipuler ces algorithmes en apprenant des modèles de comportement dans l'ensemble de données.

Il est important de comprendre que l'IA n'est pas qu'un algorithme. Au lieu de cela, il s'agit d'un système d'apprentissage automatique complet qui peut résoudre des problèmes et suggérer des résultats.

Voyons comment fonctionne l'IA étape par étape.

Saisir

La première étape de l'IA est la saisie. Dans cette étape, un ingénieur doit collecter les données nécessaires au bon fonctionnement de l'IA.

Les données ne doivent pas nécessairement être une entrée de texte ; il peut aussi s'agir d'images ou de paroles. Cependant, il est important de s'assurer que les algorithmes peuvent lire les données entrées.

Il est également nécessaire de définir clairement le contexte des données et les résultats souhaités à cette étape.

Traitement

L'étape de traitement correspond au moment où l'IA prend les données et décide quoi en faire. Lors du traitement, l'IA interprète les données préprogrammées et utilise les comportements qu'elle a appris pour reconnaître des modèles de comportement identiques ou similaires dans les données en temps réel, en fonction de la technologie d'IA particulière.

Résultats des données

Une fois que la technologie de l'IA a traité les données, elle prédit les résultats. Cette étape détermine si les données et leurs prédictions données sont un échec ou un succès.

Ajustements

Si l'ensemble de données produit un échec, la technologie d'IA peut apprendre de l'erreur et répéter le processus différemment. Les règles des algorithmes peuvent devoir être ajustées ou modifiées pour s'adapter à l'ensemble de données.

Les résultats peuvent également changer pendant la phase d'ajustement pour refléter un résultat plus souhaité ou approprié.

Évaluations

Une fois que l'IA a terminé sa tâche assignée, la dernière étape est l'évaluation. La phase d'évaluation permet à la technologie d'analyser les données et de faire des inférences et des prédictions. Il peut également fournir des informations utiles et nécessaires avant d'exécuter à nouveau les algorithmes.

L'IA est extrêmement bénéfique dans les affaires. Cependant, il est important de choisir la bonne technologie d'IA pour les besoins de votre entreprise.

Les quatre concepts de l'IA

Source des images

Comme mentionné précédemment, tous les types d'IA ne seront pas adaptés à votre entreprise, à vos processus ou à votre ensemble de données. En fait, il y a quatre concepts principaux d'IA que vous devriez considérer.

1. Machine réactive

Les machines réactives sont à la hauteur de leur nom de concept. Ce type d'IA peut répondre ou réagir aux données en temps réel. Cependant, cette IA est limitée et ne peut pas stocker d'informations ou constituer une banque de mémoire.

Parce qu'elle ne peut pas stocker de souvenirs, l'IA ne peut pas utiliser l'expérience passée pour analyser les données en fonction du nouveau comportement des données.

Les technologies de machines réactives sont mieux utilisées pour les tâches répétitives conçues pour des résultats simples. Envisagez d'utiliser des machines réactives pour organiser les informations sur les nouveaux clients ou filtrer les spams de votre boîte de réception.

2. Mémoire limitée

Contrairement aux machines réactives, les technologies à mémoire limitée peuvent stocker et utiliser des informations pour apprendre de nouvelles tâches. Une machine à mémoire limitée aura besoin de données préprogrammées pour être mise en mouvement.

Une fois qu'il a traité ces informations, il peut analyser les données en temps réel pour faire des prédictions et des observations.

La technologie de mémoire limitée est la technologie d'IA la plus couramment utilisée dans les entreprises. En fait, c'est la technologie qui fait fonctionner les voitures autonomes.

Un chatbot est un exemple de technologie à mémoire limitée. Les chatbots utilisent des données préprogrammées pour interagir avec les clients et prédire leurs besoins en fonction de leurs actions et demandes.

3. Théorie de l'esprit

La technologie de la théorie de l'esprit est plus avancée que la mémoire limitée. Comme la mémoire limitée, la théorie de la technologie de l'esprit peut stocker des informations et faire des observations basées sur les données en temps réel qu'elle observe.

Cette technologie est cependant plus avancée, ce qui signifie qu'elle peut répondre aux émotions humaines.

La théorie de la technologie de l'esprit doit être conçue pour comprendre que les humains sont complexes, avec des schémas de pensée individuels et des expériences passées qui affectent la façon dont ils réagissent à certains stimuli. Pour cette raison, les technologies de la théorie de l'esprit ne sont pas encore complètement développées.

Dans l'état actuel des choses, l'IA ne peut pas répondre pleinement aux gens d'une manière humaine.

4. Conscience de soi

La technologie consciente de soi pousse la théorie de la technologie de l'esprit un peu plus loin. Il peut traiter des informations, les stocker, les utiliser pour éclairer les processus de prise de décision, comprendre les émotions et les sentiments humains, et est également conscient de soi au niveau humain.

En d'autres termes, les machines conscientes d'elles-mêmes fonctionnent comme la conscience humaine et peuvent avoir leurs propres pensées et sentiments.

La technologie auto-consciente est encore très loin d'être pleinement développée. Mais les scientifiques et les chercheurs font de petits progrès pour comprendre comment implémenter les émotions humaines dans la technologie de l'IA.

Comment créer une IA de base

L'IA n'a pas besoin d'être trop compliquée pour que vous en profitiez. Vous pouvez utiliser l'IA pour exécuter des fonctions répétitives qui drainent votre temps précieux à vos employés - du temps qui pourrait être consacré à renforcer les relations avec les clients ou à réaliser une vente.

Pour utiliser l'IA, considérez les processus et les flux de travail que vous pouvez supprimer des assiettes de vos employés. Plus précisément, pensez aux processus que vous pouvez automatiser et que vous n'aurez pas à modifier pendant que l'IA fait son travail.

Examinons les bases de la mise en œuvre de l'IA dans votre flux de travail.

1. Définissez le problème.

Avant de décider d'intégrer l'IA dans votre flux de travail, tenez compte des processus que vos équipes utilisent quotidiennement, qui sont chronophages et répétitifs.

Votre équipe passe-t-elle beaucoup de temps à trier les données pour trouver les coordonnées de clients potentiels ? Pourraient-ils mieux utiliser leur temps en parlant à des clients potentiels et en intégrant de nouveaux clients ?

Prenez le temps d'identifier les flux de travail chronophages et faites une liste. Dans cette liste, choisissez un processus simple et répétitif.

2. Définir les résultats.

L'IA devrait améliorer vos processus déjà établis. Après avoir dressé une liste des processus et des flux de travail qui peuvent tirer le meilleur parti de l'IA, définissez les résultats souhaités.

Par exemple, l'IA peut collecter et trier les données des clients. Mais avant que l'IA puisse trier votre clientèle potentielle, vous devez lui dire quoi rechercher et comment trier les informations.

Assurez-vous de définir clairement les résultats de vos processus d'IA. L'IA fonctionne mieux si vous avez un objectif final en tête.

3. Organisez l'ensemble de données.

Il est essentiel de disposer d'un ensemble de données étendu et organisé à intégrer dans les technologies d'IA. Si vous ne conservez pas déjà vos données dans un emplacement centralisé, il est préférable de le faire avant de mettre en œuvre l'IA. Vous ne voulez pas que votre programme manque un ensemble de données essentiel parce qu'il était hébergé dans un système différent.

Utilisez un CRM, comme celui de HubSpot, pour organiser vos données. Vous aurez besoin de données propres que l'algorithme peut lire. De cette façon, la technologie de l'IA peut comprendre l'ensemble de données et reconnaître ses modèles et ses comportements.

4. Choisissez la bonne technologie.

Il existe des centaines d'algorithmes d'IA parmi lesquels choisir, chacun effectuant une tâche avec une efficacité et une qualité variables. Il est important de comprendre que tous les algorithmes ne conviendront pas à votre ensemble de données, à votre problème ou au résultat souhaité.

Passez du temps à rechercher la meilleure technologie d'IA et à choisir celle qui correspond le mieux à vos besoins. Une fois que vous avez sélectionné une technologie d'IA, exécutez les données pour créer un modèle.

5. Testez, simulez et résolvez.

Maintenant que vous disposez de la technologie appropriée et d'un modèle de ce que les données doivent faire, réexécutez les données pour les tester. Cela vous permettra de déterminer les défauts qui doivent être résolus. Une fois que vous êtes prêt à déployer l'IA, intégrez-la dans vos flux de travail et laissez-la faire son travail !

Maintenant, vous et vos employés avez plus de temps pour des questions plus urgentes et précieuses.

Cas d'utilisation de l'IA pour les spécialistes du marketing

Les technologies d'IA peuvent améliorer considérablement les performances des équipes marketing de différentes manières.

Nous savons déjà que l'IA peut être utilisée pour les chatbots sur vos sites Web destinés aux clients. Mais il existe de nombreuses autres façons d'intégrer l'IA dans votre jeu marketing. Voici comment.

Prévision des ventes

La prévision des ventes, c'est comme regarder dans une boule de cristal. Seule cette boule de cristal prédit les futures marges de ventes de votre entreprise.

Les analystes doivent collecter les données nécessaires auprès de diverses sources pour faire une prévision appropriée. Ensuite, ils trieront les données et les comportements des clients, les compareront aux données historiques et prédiront les ventes futures.

Les analystes de données utilisent souvent des algorithmes automatisés pour les aider à trier les données historiques et à suivre les nouvelles informations importantes. Ce processus peut prendre un certain temps.

Mais la bonne nouvelle est que cela peut être considérablement accéléré avec l'aide de la technologie de l'IA. L'IA peut stocker les données collectées à partir des chatbots, analyser les clients les plus susceptibles de réaliser une vente, comparer les données en temps réel avec les données historiques et faire des prédictions et des hypothèses sur les ventes futures.

L'IA utilise l'analyse prédictive et peut prédire des prévisions jusqu'à 80 % précises.

Publicités ciblées et personnalisation du contenu

La publicité ciblée et la personnalisation du contenu sont Marketing 101. Tout bon spécialiste du marketing sait que pour réaliser le maximum de ventes, il est nécessaire de mettre votre marque devant les yeux du public approprié. Les technologies d'intelligence artificielle vont encore plus loin dans les publicités ciblées.

Vous connaissez déjà votre public cible, mais savez-vous exactement ce qu'il fait après avoir vu l'annonce de votre entreprise ? La réalité est que vous avez peut-être un bon indicateur du comportement des clients, mais parfois vous pouvez manquer la cible. L'IA peut vous aider à faire une meilleure inférence.

L'IA peut utiliser l'analyse prédictive pour déterminer le comportement des clients et les actions des clients potentiels après avoir vu votre annonce. La quantité massive d'informations publicitaires et de données sur le comportement des clients recueillies par l'IA peut également afficher la prochaine annonce appropriée à vos clients.

Génération de leads

Dans le passé, un spécialiste du marketing devait diffuser plusieurs publicités, collecter des données sur les clients potentiels, créer un profil client, établir une liste de contacts et commencer à contacter les clients potentiels. Ce processus prendrait probablement des jours, réduisant le temps de vente.

L'IA réduit considérablement le temps que les équipes marketing et commerciales consacrent à la génération de leads. L'IA peut collecter des données client, créer des profils client et générer une liste de contacts des clients potentiels les plus susceptibles d'effectuer un achat.

Avec le temps gagné, les vendeurs peuvent mieux utiliser leur temps en contactant des prospects qualifiés, en établissant des relations avec de nouveaux clients et en réalisant la vente la plus importante.

Tarification dynamique

L'IA ne consiste pas seulement à faire gagner du temps à vos employés. L'IA peut aider à maximiser les profits et les marges en permettant une tarification dynamique. La tarification dynamique est une stratégie marketing que de nombreuses entreprises utilisent pour ajuster les prix de leurs produits en fonction de l'offre et de la demande actuelles.

Les technologies d'intelligence artificielle utilisent des modèles de tarification dynamiques pour aider à prévoir le comportement, l'offre et la demande des clients afin d'alerter les vendeurs lorsqu'il faut augmenter ou diminuer le prix d'un produit ou d'un service.

Améliorez votre entreprise avec l'IA.

Bien que l'IA puisse être une technologie compliquée, son utilisation dans votre entreprise n'a pas à l'être. Les technologies d'intelligence artificielle peuvent améliorer considérablement vos flux de travail en vous faisant gagner un temps précieux et en effectuant des prédictions plus précises.

Réfléchissez avec votre équipe pour répertorier les processus potentiels à automatiser avec un logiciel d'IA. Ensuite, trouvez la technologie d'IA appropriée qui fonctionnera le mieux pour vous et vos employés. Commencez à améliorer votre entreprise grâce à l'IA dès aujourd'hui.