大家好，我是本栏目的编辑郝帅，现在就给大家讲解一下上面的问题。在销售完成之前、期间和之后，人工智能(AI)正在成为销售场景的主要参与者。从清理人类无法分析的大数据，到通过智能机器学习机器人的全自动化流程，人工智能成为支撑品牌营销的关键。

通常被称为“人工智能革命”，它仍然是引入基于计算机的解决方案来自动化销售过程的第一步。然而，我们离自我管理脚本系统将完全取代人类智能的世界不远了。看看谷歌翻译现在能在多大程度上理解人类语言，或者有针对性的广告是如何一直困扰着我们的搜索，就像有一个隐藏的“某人”真正理解了我们的口味。

人工智能在未来肯定会改变销售行业，但已经在很大程度上影响了它。

人工神经网络

人工神经网络是哺乳动物大脑的合成复制品：并行运行的大型互联处理器网络。像更简化的人类神经元一样，这些计算单元处理信息、从经验中学习并识别模式。尽管它们缺乏像生物界面那样的灵活性和适应能力，但人工神经网络可能会使用以前解决的例子来构建一个能够做出新决策的系统。

人工神经网络的传统应用是分析以电子形式收集的历史数据，从而做出相当准确的预测和销售预测。在神经网络使用已知结果的历史问题数据进行学习的短暂“训练期”后，人工智能可以识别模式并提供解决方案和估计。

因为这种能力，他们可以用来有效地分配营销资源，优化公司的广告工作。人工神经网络通过解释营销成本、毛利等诸多参数，可以用相对较小的误差来预测下一期的销售额。

深度学习算法

我们在网上搜索到任何感兴趣的产品后不久，大量密切相关产品的广告开始随处可见。深度学习算法已经开始扫描大数据，永远改变着自动化广告的世界。谷歌的搜索引擎总是以算法的形式包含一定程度的机器自动化，但直到最近才引入深度学习机器。

在高度先进的神经网络的驱动下，他们不断分析信息，从智能手机的口头命令到照片和社交网络的状态，显然还有搜索引擎的查询。他们有自己的“智力”，因为他们比人类快得多，可以在更大的规模上行动，他们已经能够在这项任务中超越我们。他们的训练过程永远不会结束，但在过去的几年里，他们已经能够了解到很多我们的行为，现在他们几乎可以预测普通用户的每一步。

机器学习机器人与销售自动化平台。

所有机器人都被编程为寻找最快最有效的方法来实现目标——在这种情况下，自动销售过程。机器学习机器人超越了这一点，通过从客户那里收集数据和信息，及时学习以优化其流程。但是每个AI必须面对的最大挑战是收集训练算法所需的数据。对于处理几乎无穷无尽的用户数据的巨头来说，比如谷歌和脸书，这可能不是问题，但对于小公司来说肯定不是问题。

然而，正如特斯拉在自动驾驶竞赛(pun)中击败谷歌一样，一些雄心勃勃、资源丰富的新企业(如groove bots)表明，即使是初创企业也可能具有同等水平的竞争力。随着每月10%的增长，这项相对较新的业务正在通过全自动平台改变其出站销售计划，该平台每天可以分析数百万个网站，提取关于公司和人员的数据。

人工智能控制的机器人可以轻松覆盖数百万客户，找到合适的联系人，撰写跟进邮件，自动完成整个销售序列。有了这些智能解决方案，营销费用被最小化，甚至中小型企业(SMB)也可以与大型企业及其巨额预算竞争。Salesforce集成和智能重复数据消除使较小的公司能够将其工作负载减少多达90%，并节省宝贵的资源和员工时间。

协助人类提供客户体验。

用户参与和客户体验是售后流程的关键方面。因为他们的忠诚和推荐，现有客户比新客户更有价值。然而，在帮助客户或确保新的潜在客户时，几乎一半的销售人员无法理解客户的痛苦和问题。他们对发现问题缺乏信心，导致摸索和误解，最终导致他们破坏与客户的关系。

为了实现更智能的产生潜在客户的过程，AI可以简单地在很多方面帮助人类。AI可以对销售过程的所有数据点进行分析，找出薄弱环节，创建全面、更有效的标准化销售方法。它可以挖掘所有可用的客户数据，以确定致电潜在客户的正确时间或日期，以及该人的兴趣、需求和要求，从而帮助销售团队。一个完美的过程会增强卖家的信心，增加他们达成交易的机会。

机器学习引擎可以通过确定谁最适合为客户服务来帮助人类客户服务代理。此外，AI辅助的语音识别可以帮助找到触发重要服务增强的关键词，例如当提到“主管”一词时，警告管理人员协助呼叫。

根据最近的研究，70%的人声称，如果他们的客户服务口碑足够好，他们愿意为品牌付出更多。毫无疑问，根据最新预测，五年内，AI将管理85%的客户关系。

结论

改进的营销自动化可以带来更大的扩张、更好的结果和更低的成本。自足

虽然将来少数员工必然会失去机器人的工作，但人工智能增加的销售过程可能会帮助我们的社会变得更加公平和平等。事实上，即使是那些无法雇佣数百名员工的中小企业也可以与大公司竞争。

然而，这场所谓的革命的最终受益者毫无疑问将成为客户，他们将享受更顺畅，更精细的购买体验。