知っておくべき基本事項

AI は完全に万能というわけではありませんが、それにかなり近いものです。 ワークフローとプロセスで AI を使用することには、多くの利点があります。 そのメリットのほんの一例をご紹介します。

1. ヒューマン エラーを減らします。

それに直面しよう。 人は時に間違いを犯します。 結局のところ、私たちはただの人間です。 間違いを犯すということは、通常、そこから学び、学んだことを処理し、同じ間違いを繰り返さないようにすることができるということです.

人工知能も同じように動作します。 AI は人間のように行動し、実行しますが、考えられるすべての結果を理解し、最も適切なものを選択できるようにすることで、ヒューマン エラーを大幅に減らすことができます。

AI はリアルタイム データを使用して、別の結果を予測します。 データと予測を使用して、オプション、結果、およびそれらの結果の影響をよりよく理解できます。

これはビジネスにおいて特に役立ちます。 意思決定者は、先に進む前にすべての可能性を検討できます。

2. 調査とデータ分析に役立ちます。

AI のもう 1 つの利点は、テクノロジーを研究やデータ分析に使用できることです。 AI テクノロジーはスマートで、必要な情報を収集し、数分で予測を行うことができます。

通常、数か月かかる調査が、大幅に短い時間で実行できるようになりました。

AIによって収集されたデータと実行された分析は非常に貴重です。 AI によって収集された情報により、データ アナリストは、よりスマートで情報に基づいた意思決定をより短時間で行うことができます。

AI によって収集されたデータを、データ アナリストの作業と共に使用します。

3. 公平で賢明な決定を下すことができる。

適切なデータを使用して、AI は意思決定からバイアスを取り除きます。 AI テクノロジーを使用して偏りのない最良の結果を得るには、最も正確な情報とデータセットを入力する必要があります。

AI に最良のデータが与えられると、結果を正確に予測し、問題を解決し、特定の望ましい結果を人が好むことなく、その機能を適切に実行できます。

ただし、AI プログラムに入力するデータに欠陥があると、偏った結果になる可能性があります。

AI のこの利点を最大限に活用するには、データの正確性を必ず確認してください。

4. 反復的なタスクを実行します。

自動化と AI は同じテクノロジではありませんが、AI は自動化の高度なバージョンのように機能することができます。つまり、反復的なタスクを実行し、別の結果を提案するために使用できます。

AI を使用して反復的なタスクを実行することで、従業員は、顧客を維持するために商談を成立させたり、名簿上の現在のクライアントにチェックインしたりするなど、他のより複雑な問題に取り組む時間を増やすことができます。

AI を使用して、多数の反復タスクを実行できます。 AI は、従業員のオンボーディングなど、HR のタスクを実行できます。

AI は、チャットボットと Web サイトに統合することもできます。 チャットボットは、潜在的な顧客とやり取りするときに人間的なタッチを提供しない場合がありますが、AI を使用して会社とクライアント間のやり取りを自動化することで、プロセスを迅速に開始し、パイプラインを通じてクライアントを移動させることができます。

たとえば、AI は、見込み客が新しい問い合わせを開始し、重要な顧客情報と行動データを収集するのに役立ちます。 次に、そのデータを CRM に入力して後で確認できます。

AIはどのように機能しますか？

AI テクノロジーは複雑であり、ビジネスにとって非常に有用です。 HubSpot は AI を自社のソフトウェアに組み込み、既存のワークフローを強化しています。

HubSpot の AI は、セールス コールを監視し、チームに洞察を提供することで、チームのパフォーマンスを明らかにすることができます。 また、コンテンツを最適化したり、録音や通話のトランスクリプトを作成したりすることもできます。

AI が複雑だが必要な技術である場合、どのように機能するのでしょうか?

簡単に言えば、AI は大規模なデータ セットと直感的な処理アルゴリズムを組み合わせることで機能します。 AI は、データ セット内の行動パターンを学習することで、これらのアルゴリズムを操作できます。

AI は単なる 1 つのアルゴリズムではないことを理解することが重要です。 代わりに、問題を解決して結果を提案できる完全な機械学習システムです。

AIがどのように機能するかを順を追って見てみましょう。

入力

AIの第一歩はインプットです。 このステップでは、エンジニアは AI が適切に機能するために必要なデータを収集する必要があります。

データは必ずしもテキスト入力である必要はありません。 画像や音声でもかまいません。 ただし、アルゴリズムが入力データを読み取れるようにすることが重要です。

このステップでは、データのコンテキストと望ましい結果を明確に定義することも必要です。

処理

処理ステップは、AI がデータを取得し、それをどう処理するかを決定するときです。 処理中、AI は事前にプログラムされたデータを解釈し、学習した動作を使用して、特定の AI テクノロジに応じて、リアルタイム データ内の同じまたは類似の動作パターンを認識します。

データの結果

AI テクノロジーがデータを処理した後、結果を予測します。 このステップでは、データとその予測が失敗か成功かを判断します。

調整

データセットでエラーが発生した場合、AI テクノロジーはその間違いから学習し、別の方法でプロセスを繰り返すことができます。 アルゴリズムのルールは、データ セットに合わせて調整または変更する必要がある場合があります。

より望ましい、または適切な結果を反映するために、調整段階で結果が変化することもあります。

評価

AI が割り当てられたタスクを完了すると、最後のステップは評価です。 評価フェーズでは、テクノロジがデータを分析し、推論と予測を行うことができます。 また、アルゴリズムを再度実行する前に、必要で役立つフィードバックを提供することもできます。

AIはビジネスにおいて非常に有益です。 ただし、ビジネス ニーズに適した AI テクノロジを選択することが重要です。

AI の 4 つの概念

画像ソース

前述のように、すべてのタイプの AI がビジネス、プロセス、またはデータ セットに適しているわけではありません。 実際、考慮すべき AI の主な概念は 4 つあります。

1.リアクティブマシン

リアクティブ マシンは、そのコンセプト名に忠実です。 このタイプの AI は、リアルタイム データに応答または反応できます。 ただし、この AI には制限があり、情報を保存したり、メモリ バンクを構築したりすることはできません。

記憶を保存できないため、AI は過去の経験を使用して、新しいデータの動作に基づいてデータを分析することができません。

リアクティブ マシン テクノロジは、単純な結果を目的として設計された反復タスクに最適です。 リアクティブ マシンを使用して、新しいクライアント情報を整理したり、受信トレイからスパムをフィルター処理したりすることを検討してください。

2. 限られたメモリ

リアクティブ マシンとは異なり、限られたメモリ テクノロジでは情報を保存して使用し、新しいタスクを学習できます。 メモリが限られているマシンでは、動作させるために事前にプログラムされたデータが必要になります。

その情報を処理すると、リアルタイムのデータを分析して予測と観察を行うことができます。

リミテッド メモリ テクノロジは、ビジネスで使用される最も一般的な AI テクノロジです。 実際、これは自動運転車を機能させる技術です。

チャットボットは、限られたメモリ技術の一例です。 チャットボットは、事前にプログラムされたデータを使用して顧客とやり取りし、顧客の行動や問い合わせに基づいて顧客のニーズを予測します。

3. 心の理論

心の理論技術は限られた記憶よりも進んでいます。 限られた記憶のように、心の理論技術は情報を保存し、観察したリアルタイムのデータに基づいて観察を行うことができます。

ただし、このテクノロジーはより高度であり、人間の感情に反応することができます。

心の理論技術は、人間が複雑であり、個々の思考パターンと過去の経験が特定の刺激への反応に影響を与えることを理解するように設計する必要があります。 このため、心の理論の技術はまだ完全には開発されていません。

現状では、AI は人間のように完全に対応することはできません。

4.自己認識

自己認識テクノロジーは、心のテクノロジーの理論をさらに一歩進めます。 情報を処理し、保存し、意思決定プロセスに情報を提供し、人間の感情や感情を理解し、人間レベルで自己認識することができます。

つまり、自己認識マシンは人間の意識のように機能し、独自の思考や感情を持つことができます。

自己認識技術が完全に開発されるまでには、まだ長い道のりがあります。 しかし、科学者や研究者は、人間の感情を AI 技術に組み込む方法を理解する上で、小さな進歩を遂げています。

基本的な AI の作成方法

利益を得るために、AI は過度に複雑である必要はありません。 AI を使用して反復的な機能を実行すると、従業員は貴重な時間、つまり顧客との関係を強化したり販売したりするのに費やすことができる時間を奪う可能性があります。

AI を使用するには、従業員のプレートから取り除くことができるプロセスとワークフローを検討してください。 具体的には、自動化でき、AI の仕事のように微調整する必要のないプロセスについて考えてください。

ワークフローに AI を実装するための基本を見てみましょう。

1. 問題を定義します。

AI をワークフローに組み込むことを決定する前に、チームが毎日使用する時間のかかる反復的なプロセスを検討してください。

あなたのチームは、潜在的なクライアントの連絡先情報を見つけるために、データを並べ替えるのにかなりの時間を費やしていますか? 潜在的なクライアントと話したり、新しい顧客をオンボーディングしたりすることで、時間をより有効に活用できますか?

時間をかけて、時間のかかるワークフローを特定し、リストを作成します。 このリストから、単純で反復的なプロセスを選択してください。

2. 結果を定義します。

AI は、すでに確立されたプロセスを強化する必要があります。 AI から最も恩恵を受けることができるプロセスとワークフローのリストを作成したら、望ましい結果を定義します。

たとえば、AI は顧客データを収集して並べ替えることができます。 しかし、AI が潜在的な顧客ベースを分類する前に、何を探すべきか、どのように情報を分類するかを AI に伝える必要があります。

AI プロセスの結果を明確に定義してください。 AI は、最終目標を念頭に置いている場合に最適に機能します。

3. データセットを整理します。

AI テクノロジーに入力するために、大規模で整理されたデータ セットを用意することが重要です。 データを一元化された場所にまだ保管していない場合は、AI を実装する前に保管しておくことをお勧めします。 別のシステムに格納されていたために、プログラムが重要なデータ セットを見逃すことは望ましくありません。

HubSpot のような CRM を使用して、データを整理します。 アルゴリズムが読み取れるクリーンなデータが必要です。 そうすることで、AI テクノロジーはデータ セットを理解し、そのパターンと動作​​を認識することができます。

4. 適切なテクノロジーを選択します。

何百もの AI アルゴリズムから選択でき、それぞれがさまざまな効率と品質でタスクを実行します。 すべてのアルゴリズムがデータ セット、問題、または望ましい結果に適しているわけではないことを理解することが重要です。

最高の AI テクノロジーを調査し、ニーズに最適なものを選択することに時間を費やしてください。 AI テクノロジを選択したら、データを実行してモデルを作成します。

5. テスト、シミュレーション、解決。

適切なテクノロジと、データが何をすべきかのモデルが得られたので、データを再実行してテストします。 これにより、解決する必要のあるねじれを特定できます。 AI をデプロイする準備ができたら、それをワークフローに組み込み、その仕事を任せてください!

これで、あなたとあなたの従業員は、より差し迫った重要な問題により多くの時間を割くことができます。

マーケター向けの AI ユースケース

AI テクノロジーは、さまざまな方法でマーケティング チームのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

顧客向け Web サイトのチャットボットに AI を使用できることはすでにわかっています。 しかし、AI をマーケティング ゲームに組み込む方法は他にもたくさんあります。 方法は次のとおりです。

販売予測

売上予測は水晶玉を見​​るようなものです。 この水晶玉だけが、あなたの会社の将来の売上利益率を予測します。

アナリストは、適切な予測を行うために、さまざまなソースから必要なデータを収集する必要があります。 次に、データと顧客の行動を整理し、それを過去のデータと比較して、将来の売上を予測します。

データ アナリストは、多くの場合、自動化されたアルゴリズムを使用して、履歴データを並べ替え、重要な新しい情報を追跡します。 このプロセスにはかなりの時間がかかる場合があります。

しかし、良いニュースは、AI 技術の助けを借りて大幅に高速化できることです。 AI は、チャットボットから収集したデータを保存し、販売する可能性が最も高い顧客を分析し、リアルタイムのデータを過去のデータと比較し、将来の販売に関する予測と推測を行うことができます。

AI は予測分析を使用し、最大 80% の精度で予測を予測できます。

ターゲットを絞った広告とコンテンツのパーソナライズ

ターゲットを絞った広告とコンテンツのパーソナライゼーションは、マーケティングの基本です。優れたマーケターなら誰でも、売上を最大化するには、適切なオーディエンスの目の前にブランドを表示する必要があることを知っています。 AI テクノロジーは、ターゲット広告をさらに一歩進めます。

ターゲット ユーザーは既にわかっていますが、自社の広告を見た後でターゲット ユーザーが何をするかを正確に把握していますか? 現実には、顧客の行動の良い指標を持っているかもしれませんが、時には的を外してしまうかもしれません. AI は、より良い推論を行うのに役立ちます。

AI は予測分析を使用して、広告を見た後の顧客の行動と潜在的な顧客の行動を判断できます。 AIが収集した膨大な広告情報や顧客行動データから、次に適切な広告を顧客に表示することもできます。

リードジェネレーション

以前は、マーケティング担当者は、いくつかの広告を掲載し、潜在的な顧客データを収集し、顧客プロファイルを作成し、連絡先リストを作成し、見込み顧客との連絡を開始する必要がありました。 このプロセスは完了までに数日かかる可能性があり、販売時間が短縮されます。

AI は、マーケティング チームと営業チームがリード生成に費やす時間を大幅に削減します。 AI は、顧客データを収集し、顧客プロファイルを作成し、購入する可能性が最も高い見込み顧客の連絡先リストを生成できます。

節約された時間により、営業担当者は、資格のあるリードに連絡し、新しいクライアントとの関係を確立し、非常に重要な販売を行うことで、時間をより有効に活用できます。

動的価格設定

AI は、従業員の時間を節約するだけではありません。 AI は、動的な価格設定を可能にすることで、利益とマージンを最大化するのに役立ちます。 動的価格設定は、多くの企業が現在の需要と供給に基づいて製品の価格を調整するために使用するマーケティング戦略です。

AI テクノロジは、動的な価格設定モデルを使用して、顧客の行動、供給、および需要を予測し、製品またはサービスの価格をいつ増減するかを営業担当者に警告します。

AI でビジネスを強化します。

AI は複雑なテクノロジーになる可能性がありますが、ビジネスでの使用は必ずしもそうである必要はありません。 人工知能技術は、貴重な時間を節約し、より正確な予測を行うことで、ワークフローを大幅に改善できます。

チームでブレインストーミングを行い、AI ソフトウェアで自動化する潜在的なプロセスをリストアップします。 次に、あなたと従業員にとって最適な適切な AI テクノロジを見つけます。 AI によるビジネスの改善を今すぐ始めましょう。