プロセス監査：チームをAIに向けて準備する方法

今日では、AIを採用するかどうかはもはや問題ではありません。 代わりに、あなたとあなたの営業チームが避けられない準備ができているかどうかを自問してください。 ビジネスのための人工知能は現実です。 あなたの目標が前進し、あなたの分野をリードすることであるなら、あなたはAIが重要な役割を果たす職場に適応する必要があります。

予測マーケティングソフトウェア会社EverStringの創設者兼CEOであるJJKardwellは、次のように述べています。「あらゆる規模と段階の成長に焦点を当てた販売組織は、AI支援販売のメリットを無視するわけにはいきません。」

今日のビジネス向けAIはどこにありますか

「人工知能は、経済と人間の両方の成長の劇的な可能性を告げるものです。」—アクセンチュアハイパフォーマンスマネージングディレクター-経済研究、マークパーディ。

アクセンチュアが行った調査によると、人工知能は労働生産性を40％も向上させると予測されています。 同様に、主要な世界経済の成長はAIにかかっており、2035年までに100％の経済成長が見込まれています。

バンクオブアメリカメリルリンチが実施した調査によると、2014年の時点で人工知能への投資が149億ドルに増加したのは当然のことです。 これは、年間少なくとも50％ずつさらに増加すると予測されています。 同じ研究では、人間の生来の制限により、AIがいわゆる「モノのインターネット」のコアテクノロジーになると主張しています。

AIの利点は明らかであり、私たちはその利点を完全に受け入れて活用し始めています。 AIを使用すると、エラーの減少、応答時間の短縮、リソース管理の改善、レガシーデータのより良い使用を期待できます。 企業はその違いを経験しており、採用はすべての業界でより速く進んでいます。

ビジネス向けAIアプリケーションの例

SAPによるHANA（高性能分析アプライアンス） ：HANAは、ドイツの多国籍ソフトウェア会社であるSAPのデータベース管理アプリケーションです。 クラウドから実装する場合でも、社内サーバーを介して実装する場合でも、HANAはRAMに保存された大量のデータを処理できるため、リアルタイムのデータに基づく迅速な意思決定、トランザクション分析、分散分析、プロセス/リソースの統合が可能になります。 ウォルマートなどの大規模な事業で使用されています。 ただし、このアプリケーションは、中小規模の操作用に後付けすることもできます。

マイクロソフトとアクセンチュアによるアバナード：このマイクロソフトとアクセンチュアのベンチャー企業は、Cortana Intelligence Suiteとその関連ソリューションを利用して、データベースの予測分析と洞察をビジネスに提供します。 Pacific Specialty Insurance Companyなどの企業は、このサービスを使用して、会社独自の分析プラットフォームを構築しています。 パシフィックスペシャリティの場合、彼らはアバナードを使用して保険契約者の行動の傾向を確認し、理解しています。

Cogito ：Cogitoは、JoshuaFeastとDr.SandyPentlandによって共同設立されたAIサービスです。 行動科学と機械学習を利用して、担当者をサポートするためのリアルタイムの洞察を提供し、発信者のやり取りを改善します。

Amazon.comのAWSでの人工知能：Amazonは機械学習の主要な支持者の1つであり、彼らは20年間それに取り組んできました。 レコメンデーションエンジンからAlexa、Prime Air、同社のサプライチェーン、キャパシティプランニング、予測システムに至るまで、AmazonでのAIの使用は驚くべきものです。 このテクノロジーは、Netflix、C-SPAN、Liberty Mutualなどの著名な企業ですでに使用されているAWSのAIスタックを通じて、データサイエンティストと開発者が利用できます。

販売とマーケティングのためのAI

人工知能は、販売とマーケティングの分野でも前進しています。

チャットボット：チャットボットは、基本的なAIアプリケーションから、実際のサポートを提供できるより高度なイテレーションまで、長い道のりを歩んできました。 今日のパワーアップされたチャットボットは、中間レベルのクエリを処理でき、より複雑なクエリのみを人間の対応するものに任せます。

CenturyLinkによるConversica ：CenturyLinkは、米国のトップ通信サービスプロバイダーの1つです。 2016年には、Conversica AIに投資しました。これは、何百万ものリードを分類してホットなリードを見つけるのに役立ちます。 次に、電子メールを介してこれらのリードに関与し、人間の営業担当者との約束を設定し、最後にリードを渡します。

DOMOによるAIforBusiness Dashboards ：DOMOは、企業が意思決定を行うのに役立つAIを活用したクラウドベースのダッシュボードを開発したソフトウェア会社です。 DOMO AIは、400を超えるソフトウェアコネクタを使用して、Shopify、Salesforce、Facebookなどのアプリケーションからデータをプルします。 これにより、企業はデータの包括的なコレクションと、もちろん、それを処理できるAIを利用できます。 これは、マネージャーが売上、製品在庫、顧客のリアルタイムの傾向を追跡するのに役立ちました。

DOMOチームは最近、ロボト氏をプラットフォームに追加しました。 Roboto氏は新機能の総称であり、機械学習と予測分析の助けを借りて経営幹部がより良い意思決定を行えるように支援すると宣伝されています。

DOMOのAIダッシュボードは現在、SAB Miller、MasterCard、eBay、Univision、HonestCo.などの著名な企業によって使用されています。Univisionのプログラマティック収益および運用担当副社長兼ゼネラルマネージャーDavidKatzは、第1四半期の収益が80％増加したと主張しています彼らがDOMOを使用して、Facebook、Google Analytics、およびAdobeAnalyticsからデータを収集および処理し始めたとき。

Apptusの販売支援用AI ：Apptus eSales AIは、購入者の購入意向と会社の収益の間のパスに特化したアプリケーションです。 顧客の行動傾向によるマーチャンダイジングの自動化など、予測販売およびマーケティング機能を備えています。

スウェーデンに本拠を置くデジタル書店であるBokus.comなどの企業は、ApptuseSalesを使用してコンバージョン率を向上させています。 Bokusの経験では、Apptusは、開かれたパーソナライズされた（AIを介した）推奨ニュースレターごとに100％の顧客離職率を達成しながら、従業員数を低く抑えるのに役立ちました。

AIに関する一般的な懸念

残念ながら、AIに由来する驚くべきアプリケーションのすべてを使用しても、人間の労働力は追いついていない。 トレーニングと受け入れの観点から、これはおそらくAIとジョブの自動化を取り巻く一般的な懸念の根源です。

予測は気になります：

• バンクオブアメリカメリルリンチの調査によると、自動化は米国の雇用成長率の見積もりに影響を与える可能性があります。
• 英国小売コンソーシアムによると、100万人の小売従業員の30％以上が、自動化のために今後8年間で失業する可能性があります。
• 独占的な報告によると、現在の技術革新の波は、米国の労働力のほぼ半分を危険にさらしています。
• ロボット工学の設備は、今後10年間で年平均成長率10％で増加する準備ができています。

AIのために営業チームを準備する

販売およびマーケティングプロセスを評価します。

AIテクノロジーの準備と統合における重要なステップの1つは、組織で現在何を扱っているかを評価することです。 各部門で実施されているプロセスの概要を説明します。 販売とマーケティングだけでも、自動化して機械に任せるのが最善の面倒な作業がたくさんあることに気付くでしょう。

チームに質問する：

あなたの仕事のどの側面が価値が低く、最もオフロードされていますか？

どのような繰り返しタスクが多くの時間を消費しますか？

ここでの回答は、さまざまな部門内の多くのAI統合の機会に関する貴重な洞察を提供します。 AIは営業担当者の終わりを意味するものではなく、チームリーダーがそのメッセージを伝えることが重要です。 売上の大部分は依然として人間の相互作用と個人的な関与に依存しています。 反復的なタスクを人工知能にオフロードできるため、販売の生産性の向上が期待できます。

自動化の影響について話します。

すべての進歩と同様に、具体的なプラス面とマイナス面があり、AIも例外ではありません。

人工知能を販売およびマーケティングタスクに効果的に統合するために、企業は必然的に何らかの形のリストラを経ることになります。 これにより、再割り当てまたは一時解雇が発生する可能性があります。 特に彼らの仕事が危険にさらされている場合、あなたのチームに何を期待するかを知らせてください。

もちろん、それは従業員にとってすべて悪いニュースではありません。 AIは日常業務に大いに役立ち、その統合により、作業パフォーマンスと販売生産が向上する可能性があります。 たとえば、Conversicaのようなアプリケーションでは、リードは営業チームに到達する前にすでにランク付けされ、資格が与えられています。 受け取った営業担当者は、見込み客の関与に集中し、販売の障壁を克服し、取引の成立に向けて取り組むことができます。

チーム内の役割を再定義することを検討してください。

自動化により、面倒なタスクや冗長なポジションが削減され、チームの効果と生産性が向上することが理想的です。

チームの構成を見て、これを最大限に活用してください。 個人の能力とチームの目標への貢献を評価します。 自分の長所と短所がどこにあるかを確認したら、ワークロードを再定義して再割り当てできます。

学習の機会を提供します。

より速く、より効率的なAIの未来に対するチームの最善の対応の1つは、より速く、より知識を深めることです。 したがって、人工知能への投資と並んで、従業員の育成も重要視します。

柔軟なポリシーと継続的な教育への投資を通じて、学習の機会を創出します。 販売とマーケティングの分野で利用可能ないくつかのオンラインコース、およびパートタイムの高度な学位プログラムがあります。 特に、ビジネスの特定の要件に合わせてこれらのトレーニングプログラムを調整できるため、オンサイトワークショップやトレーニングセッションも適切なオプションです。

チーム（およびAI）のコラボレーションを改善します。

コラボレーションは、シームレスなAI統合の鍵です。 これは、チームとして変化に適応し、前進することを意味します。 これは、スムーズな移行と導入の成功に向けた部門全体および組織全体の協力を意味します。

同様に、AIマシンとのコラボレーションも意味します。 AIはあなたのために機能することを忘れないでください、そしてそれはそれだけのことしかできません。 あなたが与えるものが必要なので、特に顧客と販売プロセスに関しては、チームに意見を提供するように勧めてください。 AIプラットフォームのデータが正確であればあるほど、AIプラットフォームはより多くのことを学び、ビジネスに真の助けとなることができます。

データ使用を最適化する

データは、AIが運用に追加されることを保証する上で重要な要素の1つです。 古い格言を覚えておいてください：「ガベージイン、ガベージアウト」。

したがって、AIプラットフォームが適切な種類のデータを収集できることを確認してください。 これの大部分はあなたのチームに依存します。 たとえば、現在のCRMシステムでは、電話やその他の見込み客の関与の後にエージェントの入力が必要です。 彼らが自分の役割を果たすことを確認してください。 これは、最初は小さいか、無視できるように見えるかもしれません。 しかし、それはビッグデータの一部になり、最終的にはより良い意思決定に役立ちます。

デューク大学のFuquaSchoolof Businessは、データの使用についていくつかの最高マーケティング責任者に質問しました。 組織が顧客データを使用する能力に関しては、5段階で平均3.2点を獲得しました。 次に、7点満点で、より良いビジネス上の意思決定を行うために、さまざまなチャネル間でデータを統合する能力について、平均3.4点を獲得しました。

監視、測定、繰り返し。

人工知能はナルニアへのワードローブの経路ではないことを忘れないでください。 AIの成功は、魔法では起こりません。 一貫した作業と、繰り返しの監視と測定が必要です。

AIは、チームに新しいプロセスと機能を導入します。 AIプラットフォームの実装や使用を、最初の試み、さらにはn回目の試みで完璧にすることは期待できません。 だから、それを維持します。 主要な指標に焦点を当て、AIの助けを借りて、これらの主要なパフォーマンス決定要因にどのような要因があるかを観察します。 そして、必要に応じて微調整します。

AIの未来に目を向ける

私たちが確かに知っていることの1つは、人工知能はビジネスの未来であるということです。 この分野はまだ揺籃期にありますが、成熟し、ビジネスや業界の運営において重要な歯車になることが期待できます。 AIはあなた、あなたのチーム、そしてあなたの組織を変えます。 仕事とビジネスプロセスは必然的に進化します。

これからのエキサイティングな年を楽しみにしています。 早期に準備し、十分なAI統合のノウハウを身に付けてください。

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チェイスデイビス
出典： Tenfold