Если внутри компаний, деятельность которых связана с диджитал, электроникой и прочим, где роботизация всегда была вопросом времени, уже меньше в штыки воспринимают нейросети и активно внедряют искусственный интеллект в бизнес-процессы, то в остальных сферах дела по-прежнему неоднозначны.
Вспомните любую презентацию крупного современного смартфона – например, флагмана от Самсунг. Если не смотрели, то там с завидной регулярностью звучит порядком поднадоевшее слово «эйай». ИИ тут, ИИ там – в фоторедакторе, в приложениях для управления, в калькуляторе, в будильнике, в камере – и везде, где только можно и нельзя. К слову, умные алгоритмы в камерах были еще давно – вспомните смартфоны Pixel от Гугла, которые с одной камерой на 12 Мп (во многих телефонах тогда уже было стандартно 2–3 модуля) обходили по качеству за счет крутого софта в том числе любой флагман, однако в те дремучие времена термин нейросеть не был так популярен.
Но если ссылаться конкретно на сферу b2b, то нейросети помогают увеличить продажи и в целом развиваться бизнесу. Опять же далеко не пойдем – Яндекс уже с 2023 года внедрил собственный GPT в свои 2 миллиона сервисов и совершенствует его и по сей день. Да, там до этого была Алиса, но ее никто нейросетью не считал. В поисковой выдаче на первом месте – нейроответы и реклама (которая тоже работает за счет ИИ в том числе).
Как вы поняли, искусственный интеллект есть везде, даже в компаниях, которые напрямую с диджиталом не связаны: строительство, добыча ископаемых (речь не о миллениалах), производство и промышленность. А как он помогает продавать и поднимать прибыль – давайте разбираться.
Больше статей на схожую тематику:
Как искусственный интеллект помогает бизнесу в B2B и для чего его вообще использовать
Зачем вообще нейросети нужны бизнесу? Да причин достаточно.
Анализ
Объем анализируемых данных увеличился и продолжает увеличиваться, человеку такое количество информации изучать уже непросто – ИИ поможет. Процесс сбора займет секунду, тогда как у аналитика – не один час, а то и день. Да, придется перепроверить, но даже так задача выполняется быстрее в разы, а то и десятки раз. Узнать потребности клиентов, объем рынка и кучу прочего – все это моментально сделает внедренный в бизнес-процессы умный алгоритм, главное – правильно написать промпт.
Прогнозирование
Заранее продумать, что будет с продуктом через год, 5 и 10 лет, что изменится после внедрения чего бы то ни было, как вырастет прибыль – это тоже желательно знать. И тут в b2b нейросеть поможет сократить время на эту работу. Здесь даже речь не о том, чтобы быстро сделать что-то – нет, ИИ замечает больше, чем человек.
Если когда-то аналитики опирались на данные прошлых лет и продаж, то сейчас есть возможность заглянуть в будущее. Согласитесь, лучше спрогнозировать что-то с небольшой погрешностью, но с учетом развития, чем выстроить схему на основании данных столетней давности, но зато точно.
В 2025 году достаточно ввести в программку нужные данные, и она сама рассчитает, сколько чего нужно в будущем (например, сколько и каких товаров закупить). А еще и актуальные тенденции рынка проанализирует и составит прогноз, узнает, что делают ваши конкуренты и так далее.
Управление
Внутри компаний куча процессов, на которые просто уже немодно тратить время – эти рутинные задачи давно выполняют нейросети. Кроме того, искусственный интеллект повышает продажи бизнеса, даже делая внутрикомпанейскую работу – например, алгоритм, внедренный для контроля запасов продукции/сырья, способен точно рассчитать количество на основе огромного массива данных и избежать недостатка и переизбытка. То есть сколько нужно, например, закупить стальных труб, столько и укажет – не придется срочно дозаказывать материалы или, наоборот, думать, куда сбагрить неиспользованные, чтобы не хранить на складе. А хранение ведь тоже не бесплатное, даже если помещения для этого в собственности.
Это только конкретный пример, нейросети можно делегировать и кучу прочих задач, связанных с управлением внутри компании.
Автоматизация
Опять же – и сэкономить время, и улучшить процессы, перебросив ресурсы с одной рутинной задачи на более полезные и важные. Например, многие компании в России уже автоматизировали с помощью искусственного интеллекта общение с клиентами, ввод данных, расчеты цен и т.п. Вот последнее актуально для b2b, когда клиенту важно знать вилку цен, и решение о сотрудничестве принимается в том числе в зависимости от того, подходит ли стоимость.
Допустим, на сайте установлен калькулятор, который автоматические рассчитает примерную цену на основании введенных данных, а затем уже менеджер-человек общается напрямую и заключает сделку. Тогда как при отсутствии ИИ-ассистента сотрудник бы сначала долго разговаривал по телефону с клиентом, узнавал все исходные данные, потом считал вручную, после чего звонил еще раз, чтобы сообщить конечную (а в 90 % случаев на начальном этапе считается примерная стоимость) цену. А если клиента сумма не устроит, столько времени коту под хвост. Нейросеть же не расстроится, если сделки не будет, она сделает выводы и учтет этот случай при прогнозировании. Одни плюсы.
Продвижение
Да, даже тут ИИ может оказаться выгоден b2b-бизнесу. Конечно, все от и до отдать нейросети не получится, все равно необходимо нанимать сотрудников или обращаться в агентство. Помочь с постом для соцсети, сделать картинки в письмо, составить КП, узнать, что не так с сайтом – пожалуйста.
Это только часть причин, чтобы использовать искусственный интеллект в b2b – на деле же возможностей гораздо больше. Но среди плюсов не обойдется без минусов, про них поговорим попозже.
Как нейросети увеличивают продажи в B2B
Спорить с тем, что нейросети в бизнесе – это эффективный инструмент продаж, продвижения, автоматизации и оптимизации, вряд ли кто-то будет. ИИ помогает менеджерам, маркетологам, аналитикам и другим специалистам выполнить работу быстрее и во многих случаях эффективнее и привлечь прибыль в компанию. Причем вовсе не важно, какая это сфера: недвижимость, строительство, производство, промышленность, поставки, логистика – для любой области бизнеса найдется решение.
Примеры роста кликов, конверсий, заказов и прибыли:
А за счет чего ИИ увеличивает продажи в B2B
- Улучшение клиентского сервиса. Самый банальный пример – внедрение чат-ботов для общения с клиентами. В отличие от людей, которые работают не весь день, ИИ может ответить на вопрос потенциального заказчика огромной партии, например, листового проката хоть ночью. В каких-то компаниях чат-боты ведут общение вплоть до того момента, пока лид не станет тепленьким, и только тогда передают его специалисту. Но тут все зависит от того, какую нейросеть вы используете, насколько она умная, как интегрирована в процессы. Словом, чат-боты повышают эффективность отдела клиентского сервиса, увеличивают продажи и при этом экономят время живых сотрудников, но при условии грамотной ИИ в CRM и его настройки.
- Персонализация. Как минимум персонализация сейчас в принципе в тренде – например, в контент-маркетинге . А в сфере b2b нейросети повышают продажи и за счет персонализированных предложений. Искусственный интеллект изучает историю покупок, предпочтение и поведение клиентов и на основании полученных данных составляет прогноз, что может купить этот самый клиент в следующий раз или сейчас. Это уже давно отлично работает в сфере b2c, так и теперь активно используется в b2b – например, нейросеть, общаясь с представителем бизнеса, изучает информацию и запросы компании, циклы сделок и в ходе «переговоров» предлагает наиболее эффективное решение (продукты и услуги).
- Лидогенерация. Кроме анализа внутренних процессов, ИИ для b2b приносит пользу и при исследовании открытых источников – социальных сетей, сайтов, различных площадок и т. д. Нейросети ранжируют пользователей – оценивают, кто с большей вероятностью станет клиентом. Это помогает сфокусироваться на заинтересованной ЦА и не тратить время на тех, кому продукт компании не нужен.
- Эффективная конкуренция. Чтобы увеличить продажи, важно обойти компании, которые работают с вами в одной сфере. И тут снова на помощь придет ИИ – искусственный интеллект постоянно изучает происходящее на рынке, в том числе отслеживает, что делают конкуренты, читает отзывы, оценивает тренды и тенденции. Все это дает возможность выстроить грамотную стратегию и получить преимущество.
- Экономия времени и ресурсов. Нейросети освобождают сотрудников от рутинных задач, чтобы они могли уделить внимание сложным работам. Например, квалификация лидов ложится на ИИ, специалист же вступает в переговоры, когда клиент определен как целевой и заинтересованный. А также оптимизируются внутренние процессы – если раньше надо было вручную анализировать данные, то сейчас это сделает нейросеть, экономия времени очевидна – в день можно выкроить час, а то и больше, в перспективе это снижает нагрузку на отдел или конкретного сотрудника в разы.
Казалось бы, минусов быть не может, но нет – нюансы есть, и они достаточно серьезные, чтобы на них не обращать внимание.
Где-то же должен быть подвох… Все ли так гладко с нейросетями в B2B?
Если всю статью говорили про преимущества использования ИИ в b2b, то про минусы молчали намеренно, а они есть. Ну как минусы – это скорее сложности, с которыми вполне реально справиться, если захотеть.
Дорого
Нейросети – это не только ChatGPT, чтобы провести интеграцию ИИ с CRM, придется выделить немало денег и человеческих ресурсов. Парадоксально получается как-то – чтобы экономить время людей потом, тратим его сейчас. Но в перспективе сокращение расходов перебьет все затраты на старте.
Сложное внедрение
Интегрировать нейросети в существующие системы непросто – придется переделать часть процессов, проводить тестирование, поскольку неправильная настройка приведет к ошибкам в работе.
Необходимость в данных высокого качества
Нейросети учатся сами, но на какой-то информации, и если она будет некорректной, то и ИИ обучится соответствующе.
Конфликты с сотрудниками
Учить придется и специалистов, которые будут работать с ИИ, часто эффективность новых решений очевидна не сразу, и потребуется время, чтобы все привыкли к искусственным коллегам.
Юридические риски
Наверное, актуально больше для заграницы, хотя кто знает, как будут обстоять дела с ИИ и сбором данных в будущем. Возможно, придется корректировать какие-то процессы.
Подойдет не всем
Нейросети в b2b отлично будут работать в крупных компаниях, где множество процессов, которые структурированы, большие объемы данных, высокая прибыль. Бизнесу поменьше интеграция ИИ обойдется гораздо дороже, и не факт, что принесет прибыль.
Нравится статья? Тогда смотрите наши курсы!
Столько сложностей ради неочевидного результата?
Основная рекомендация, если хотите внедрить нейросети в свои бизнес-процессы – поэтапная интеграция. Например, в первую очередь стоит запустить чат-бот под контролем сотрудника, и посмотреть, как он отрабатывает. Сразу «большие» решения интегрировать не стоит.
Игнорировать ИИ даже в b2b как минимум странно – все больше бизнесов, работающих с другими бизнесами, постепенно интегрируют нейропомощников – кто-то явно, кто-то пока тестирует внутри компании, но тем не менее полностью от этой идеи не отказываются.
Затраты на искусственный интеллект окупаются, но при грамотном подходе. А если думаете, начать ли работать с нейросетями, но пока сомневаетесь, стоит ли их внедрить в свои процессы, попробуйте продвижение при помощи ИИ – например, рекламу AI или новый подход в SEO. Мы уже все протестировали на себе, а наши клиенты убедились в эффективности решений. Пишите – подскажем, как ИИ может быть полезен бизнесу:)
0
0
0
0
0Контент-маркетолог сервиса 1PS.RU
© 1PS.RU, при полном или частичном копировании материала ссылка на первоисточник обязательна
