Süni intellektlə iş prosesinin avtomatlaşdırılması

Ənənəvi marketinq alətləri çox vaxt istifadəçi xəbər bülleteni üçün qeydiyyatdan keçdikdən düz 24 saat sonra e-poçt göndərmək kimi statik tetikleyicilərə əsaslanır. Əsas əməliyyatlar üçün təsirli olsa da, bu, istifadəçi davranışına və ya xarici məlumat dəyişikliklərinə uyğunlaşmaq qabiliyyətindən məhrumdur. Süni intellektlə idarə olunan avtomatlaşdırılma, konversiya ehtimalını və ya xüsusi əlaqəyə onların unikal tarixinə əsaslanaraq çatmaq üçün optimal vaxtı qiymətləndirə bilən bir kəşfiyyat qatı əlavə edir. Məsələn, statik cədvəl əvəzinə, avtomatlaşdırılmış iş axını potensial müştərinin bu gün endirim kodu, yoxsa sabah məhsul məlumat bələdçisi almalı olduğuna qərar vermək üçün proqnozlaşdırıcı məntiqdən istifadə edə bilər.

Tipik bir hesabda əsas fərq əl ilə qərar qəbuletmə dövrlərinin azaldılmasıdır. Standart avtomatlaşdırma qurduğunuz zaman qaydaları təyin edirsiniz; süni intellekti inteqrasiya etdiyiniz zaman sistem istifadəçi qarşılıqlı əlaqəsinin kontekstini qiymətləndirir. Bu keçid alıcı üçün şəxsi hiss olunan daha mürəkkəb müştəri səyahətlərinə imkan verir. Marketinq qrupları tez-tez aşkar edirlər ki, bu, idarə paneli monitorinqinə olan ehtiyacı azaldır, çünki sistem çatdırılma pəncərələrini və məzmun variantlarını iş axını qaydaları daxilində təyin edilmiş performans göstəricilərinə əsasən avtonom şəkildə tənzimləyir.

Yüksək həcmli, təkrarlanan tapşırıqlar avtomatlaşdırma üçün ən yaxşı namizədlərdir, çünki onlar yüksək səviyyəli yaradıcı giriş tələb etmədən ən çox vaxt sərf edirlər. Bu tapşırıqlar adətən platformalar arasında məlumatların ötürülməsini, məzmun formatlarının standartlaşdırılmasını və ya ilkin müştəri sorğularının idarə edilməsini əhatə edir. Aydın “əgər-bu-onda-bu” məntiqinə əməl edən prosesləri müəyyən etdiyiniz zaman avtomatlaşdırılmış iş axını qurmaq üçün möhkəm təmələ sahib olursunuz. Əvvəlcə bu sahələrə diqqət yetirmək komandanıza daha mürəkkəb, qərar vermə proseslərinə keçməzdən əvvəl sistemə inam qazanmağa imkan verir.

• Müştəri namizədlərinin qiymətləndirilməsi və istiqamətləndirilməsi: Qarşılıqlı əlaqə tarixinə əsasən müştəri namizədlərinin avtomatik olaraq xüsusi satış qruplarına təyin edilməsi.
• Məzmunun paylanması: Mərkəzi anbar yeniləndikdən sonra bloq yenilərini və ya sosial media yazılarının platformalar üzrə paylaşılması.
• Müştəri dəstəyi triajı: Gələn müraciətləri kateqoriyalara ayırmaq və ümumi bilik bazası məqalələrinə əsasən cavablar hazırlamaq üçün süni intellektdən istifadə.
• Məlumatların sinxronizasiyası: Satış sonrakı ardıcıllığı işə salmaq üçün müştəri alış məlumatlarının POS sistemindən e-poçt marketinq platformasına köçürülməsi.
• Performans hesabatı: Əl ilə cədvəl işi olmadan gündəlik xülasələr təqdim etmək üçün reklam platformalarından əldə edilən məlumatları vahid idarə panelində toplamaq.

Effektiv iş axınının qurulması cari əl prosesinin təfərrüatlı şəkildən xəritələşdirilməsi ilə başlayır. Məlumatın komanda üzvü tərəfindən köçürüldüyü, dəyişdirildiyi və ya qiymətləndirildiyi hər bir əlaqə nöqtəsini müəyyənləşdirin. Xəritə tamamlandıqdan sonra Zapier, Make və ya CRM-nizdəki yerli avtomatlaşdırma xüsusiyyətləri kimi platformalarınız arasında “yapışqan” rolunu oynayan alətləri seçin. Sistemlər arasında ötürülən məlumatların təmiz və strukturlaşdırılmış olduğundan əmin olun, çünki süni intellekt məntiqi düzgün işləmək üçün ardıcıl daxiletmələrdən çox asılıdır. Müvafiq məlumat гиgiеnası olmadan, hətta ən qabaqcıl avtomatlaşdırma belə etibarsız nəticələr verəcəkdir.

Məntiqi yoxlamaq üçün tək, az riskli ardıcıllığı avtomatlaşdırmaqla başlayın. Məsələn, vebinar üçün e-poçt izləmələrini avtomatlaşdırmaq istəyirsinizsə, CRM-də tetikleyicinizi yaradın, onu süni intellekt məzmun alətinizə qoşun və sınaq üçün gecikmə təyin edin. Məntiqin gözlənildiyi kimi işə salınmasını və istehsal olunan məzmunun keyfiyyət standartlarınıza cavab verməsini təmin etmək üçün nəticəni bir həftə izləyin. Ümumi model süni intellektin məzmun hazırladığı və ya teq təyin etdiyi, lakin son əməliyyat yerinə yetirilməzdən əvvəl insanın “təsdiq et” düyməsini basmalı olduğu “dövrədə insan” mərhələsindən başlamaqdır.

Avtomatlaşdırılmış sistemlər yalnız emal etdikləri məlumatlar qədər etibarlıdırlar. Əməliyyatları işə salmaq üçün süni intellektə güvəndiyiniz zaman məlumatların daxil edilməsi nöqtəsində təsdiq qaydaları müəyyən etməlisiniz. Əgər potensial müştəri sisteminizə səhifə vasitəsilə daxil olarsa, e-poçt sahələrinin təsdiqləndiyinə və UTM parametrlərinin düzgün çəkildiyinə əmin olun. Əgər bu sahələr boşdursa və ya səhv formatlanıbsa, aşağı axın avtomatlaşdırılması ehtimal ki, uğursuz olacaq və ya brend reputasiyanıza zərər verə bilən və kampaniyalarınız üzrə əlaqə nisbətlərini aşağı salan əlaqəsiz rabitə göndərəcəkdir.

Alətləriniz arasındakı əlaqələrin funksional qalmasını təsdiqləmək üçün müntəzəm auditlər tələb olunur. Platforma təminatçıları tərəfindən API yeniləmələri bəzən mövcud iş axınlarını poza bilər, bu da məlumatların düşməsinə və ya tapşırıqların dayanmasına səbəb ola bilər. Tipik bir hesabda marketoloqlar səhv mesajları və ya dayanmış prosesləri axtarmaq üçün hər ay avtomatlaşdırma qeydlərini yoxlamalıdırlar. Bu qeydləri fəal şəkildə izləməklə siz kiçik texniki nasazlığın aylıq gəlir hədəflərinizə təsir edə biləcək böyük kampaniya uğursuzluğuna çevrilməsinin qarşısını alırsınız.

Kiçik müəssisələr çox vaxt süni intellekt marketinq iş prosesinin avtomatlaşdırılmasından ən çox qazanırlar, çünki onların əl ilə görülən işləri miqyasda idarə etmək üçün insan resursları çatışmır. Ev əşyaları satan Shopify mağazası üçün həftədə 10 saat sosial medianın planlaşdırılmasına və e-poçt siyahısının idarə edilməsinə sərf etmək əhəmiyyətli xərcdir. Bu tapşırıqları avtomatlaşdırmaqla biznes sahibi həmin vaxtı məhsulun hazırlanmasına və ya müştəri təcrübəsinin yaxşılaşdırılmasına yenidən ayıra bilər. Giriş baryeri bir çoxunun dərk etdiyindən daha aşağıdır, ஏünkü bir çox müasir alətlər əsas inteqrasiyaları dəstəkləyən başlanğıc səviyyəli tariflər təklif edir.

Kiçik komandalar üçün məqsəd ümumi mürəkkəblik deyil, səmərəlilik olmalıdır. Problemləri həll etmək çətin olan həddindən artıq mürəkkəb iş axınları yaratmaqdan çəkinin. Bunun əvəzinə, xüsusi, dar tapşırıqları idarə edən modul avtomatlaşdırmalar qurun. Biznesiniz böyüdükcə, bu kiçik modulları daha böyük, daha hərtərəfli sistemdə birləşdirə bilərsiniz. Bu artan böyümə komandanızın prosesin hər bir hissəsinin necə işlədiyini başa düşməsini təmin edir, bazar şərtləri dəyişdikcə və ya məhsul təklifləriniz genişləndikcə strategiyaları tənzimləməyi asanlaşdırır.

Həddindən artıq avtomatlaşdırma brendin səsindən uzaq hiss olunan “robot” müştəri təcrübəsinə səbəb ola bilər. Hər bir qarşılıqlı əlaqə avtomatlaşdırıldıqda, həqiqi sədaqət yaradan insan toxunuşunu itirmək asandır. Məsələn, şikayətin xüsusi kontekstinə məhəl qoymayan müştəri xidməti cavabını avtomatlaşdırsanız, dəyərli müştərini uzaqlaşdırmaq riski ilə üzləşirsiniz. Süni intellektin inzibati, texniki işləri idarə etdiyi halda, komandanızın ton, strategiya və yüksək səviyyəli qərarlara nəzarəti saxladığı balansı qorumaq vacibdir.

• Brend səsinin itirilməsi: Süni intellekt tərəfindən yaradılan məzmunun dərc olunmazdan əvvəl ton və ardıcıllıq baxımından nəzərdən keçirildiyinə əmin olun.
• Artan texniki borc: Nəsrlər səhv olduqda yenilənməsi və ya düzəldilməsi qeyri-mümkün olan “spagetti” iş axınları yaratmaqdan çəkinin.
• Müştəri məyusluğu: Avtomatlaşdırılmış ardıcıllıq onların problemini həll edə bilmədikdə istifadəçilərə hər zaman insan nümayəndəsinə çatmaq üçün aydın yol təqdim edin.
• Alətlərdən həddindən artıq asılılıq: Əsas avtomatlaşdırma platformanız işləməsində fasilə yaşayacağı təqdirdə əl ilə ehtiyat planı saxlayın.
• Əks əlaqə dövrlərinə məhəl qoymamaq: Avtomatlaşdırma məntiqinizi avtopilotda buraxmaq əvəzinə, performans məlumatlarının müntəzəm olaraq tənzimlənməsi üçün istifadə olunduğundan əmin olun.