Категорија: AI

Вишејезички AI chatbot са подршком за 30+ језика

У глобалном пословном окружењу, компанијама су потребни ефикасни алати за комуникацију са купцима на њиховом језику. Crowdy-јев прилагођени chatbot пружа подршку на више од 30 језика, помажући предузећима да успоставе међународну комуникацију, привуку купце из различитих земаља и повећају њихову лојалност.

Crowdy chatbot не само да тренутно одговара на корисничке упите, већ се и прилагођава њиховим потребама захваљујући технологијама вештачке интелигенције. Анализира понашање посетилаца веб-сајта, нуди персонализоване препоруке и подстиче их на куповину, чиме повећава ангажовање и стопу конверзије.

Развој chatbota је прилагођен захтевима и специфичностима сваког пословања. Персонализована подешавања омогућавају његову интеграцију са веб-сајтом, CRM системима и другим дигиталним алатима. Дизајн интерфејса је у потпуности прилагођен визуелном идентитету компаније, чинећи интеракцију са ботом природним делом корисничког искуства.

Једна од кључних предности је свеобухватна подршка у свим фазама имплементације chatbota. Crowdy тим помаже у његовој обуци, прилагођавању одговора, додавању специфичних атрибута и његовој оптимизацији у складу са пословним процесима. Поред тога, клијентима је додељен лични менаџер успеха који прати перформансе chatbota и помаже у његовом унапређењу.

Аутоматизација комуникације са купцима не само да смањује оптерећење запослених, већ и значајно смањује трошкове подршке. Захваљујући 24/7 доступности chatbota, корисници добијају тренутне одговоре у било које доба дана или ноћи, што повећава њихово задовољство и поверење у компанију.

Коришћење вишејезичког AI chatbota је стратешко решење које помаже компанијама да досегну нова тржишта, унапреде корисничку подршку и повећају приход. Желите да ваше пословање буде доступније клијентима широм света? Контактирајте нас и креираћемо за вас персонализован chatbot који подржава више од 30 језика!

У савременом контексту дигитализације, посећеност веб сајта је најважнија детерминанта успеха сваке комерцијалне организације. Што је већи ток саобраћаја ка било којој веб страници, то више учвршћује позицију дотичне компаније на тржишту и помаже јој да обезбеди повећану продају и проширену базу купаца. Ево неколико ефикасних средстава за постизање овога:

СЕО

Оптимизација сајта за претраживаче је основа успешне стратегије и укључује неколико активности:

• Анализа кључних речи: Са алаткама као што је Гоогле планер кључних речи сазнајте шта ваша циљна публика тражи када су у питању ваши производи или услуге. Оптимизујте свој садржај, органски постављајући одабране кључне речи у њега.
• Технички СЕО: Побољшајте брзину учитавања, одзив мобилних уређаја и УРЛ структуру вашег сајта како бисте га учинили погоднијим за претраживаче.

Маркетинг садржаја

Стварање вредног и занимљивог садржаја је главни магнет за посетиоце:

• Блогови: Обезбедите редовне публикације о решењима проблема или вредним информацијама за своју публику.
• Видео садржај: Видео може да побољша ниво ангажовања и време које корисник проведе на сајту.
• Инфографика: Представите компликоване податке у лако сварљивом визуелном формату.

Друштвени медији

Активно присуство на друштвеним мрежама доводи посетиоце на веб локацију:

• Редовно објављивање: Делите свој садржај, промоције и вести компаније.
• Интеракција са публиком: Одговарајте на коментаре и поруке, учествујте у дискусијама.
• Унакрсне промоције: Проследите саобраћај на свој сајт са других сајтова.

Плаћено оглашавање

Плаћени канали убрзавају саобраћај:

• Оглашавајте се на контекстуалним платформама: Претраживачи – Гоогле Адс вас доводи до врха за кратко време.
• Оглашавање на друштвеним мрежама: Фацебоок, Инстаграм и ЛинкедИн имају моћне механизме циљања.

Аналитика и праћење

Редовно анализирајте резултате:

• Гоогле аналитика: Пратите изворе саобраћаја, понашање корисника на вашем сајту и ефикасност огласних кампања.
• А/Б тестирање: Покрените варијанте страница или елемената дизајна да бисте боље разумели шта је најефикасније за вашу публику.

Касније у овом чланку, Crowdy тим ће детаљније објаснити сваки од ових начина усмеравања саобраћаја на званичну веб страницу.

СЕО-оптимизација веб странице компаније

СЕО промоција значи начин како доћи до самог врха органских резултата претраге и добити више саобраћаја који долази из система за претрагу. Да бисте дошли до врха, потребно је веб страницу претворити у корисну и лаку за коришћење и оптимизовати је према захтевима претраживача.

Сада планирајте шта треба да се уради у свакој области да бисте сустигли и претекли. Испод је листа узорака за интерну СЕО оптимизацију веб локације:

• Проверите грешке у изгледу и приказу у различитим претраживачима.
• Ослободите се дуплих страница.
• Оптимизујте верзију мобилног телефона.
• Подесите индексирање страница – датотеке роботс.ткт и ситемап.кмл.
• Семантичко језгро.
• Исправно попуните све ознаке описа странице.

А за екстерну оптимизацију:

• Проверите квалитет спољних веза.
• Направите масу спољних веза и помињања бренда.
• Региструјте своје предузеће у Мом предузећу на Гоогле-у.

Обавезно проверите да ли је прилагођен кориснику тако што ћете сами проћи кроз пут корисника на вашој веб локацији. Ниво погодности назива се посебним термином „употребљивост“. Ако корисник може лако да пронађе оно што тражи на ресурсу, не збуни се у линковима, наручи и контактира вашу компанију у неколико једноставних корака — то значи да веб локација има добру употребљивост. Али низак ниво употребљивости доводи до високе стопе посете само једне странице—када велики број купаца дође на сајт и оде након 10-15 секунди. Претраживачи узимају у обзир проценат стопе посете само једне странице и сходно томе спуштају сајт на ранг листи.

Писање чланака за кључне упите

СЕО у потпуности зависи од употребе кључних речи и фраза које потенцијални посетиоци користе да траже информације везане за вашу нишу. Да бисте ово искористили, морате истражити кључне речи које су најрелевантније за ваш садржај. Креирајте чланке оптимизоване за ове кључне речи, осигуравајући да је садржај високог квалитета и информативан за кориснике. Штавише, важно је ухватити трендове у вашем пословању који интересују читаоце у било ком тренутку.

Пречишћавање и оптимизација већ постојећег садржаја на веб локацији

Анализирајте свој већ доступан садржај и одредите који од њих добијају више, а који мање пажње корисника. За постове који заостају, ажурирајте кључне речи, додајте инфографику и анализирајте теме. Ово не само да ће вашу веб локацију учинити СЕО-пријатељском, већ ће заузврат и ваш садржај остати релевантан.

• Наслови и поднаслови: Ово чини страницу читљивијом и разумљивијом за кориснике. Претраживачи такође идентификују структуру и тему странице.
• Садржај на страници: Јединствен, информативан и користан за кориснике. Покушајте да одговорите на питања корисника што је могуће детаљније и пружите детаљну дискусију о теми странице.

Будите сигурни, претраживачи ће вас наградити за ове напоре и повећати ваш ранг.

Интерна оптимизација страница

Под појмом „интерна оптимизација“ подразумевамо оптимизацију одређених веб страница на такав начин да их и претраживачи и корисници сматрају релевантнијим. Истражите најприменљивије кључне речи и фразе за ваш производ или тему и укључите их у садржај странице, наслове, мета ознаке и текст. Ово помаже претраживачима да разумеју о чему се ради на вашој страници и може да прикаже вашу страницу у релевантним претрагама. Када додајете слике на своју страницу, укључите релевантне наслове и алтернативни текст који описује слику. Ово ће побољшати начин на који је ваша страница представљена у претраживачима, посебно у одељку Слике.

Рафинирање метатагова

Мета ознаке, као што су наслови и мета описи, помажу корисницима да одреде о чему се ради на страници и да ли треба да посете ваш сајт. Наслови као што су Х1, Х2, Х3, итд., треба да буду информативни, да јасно одражавају садржај странице и да садрже кључне фразе како би се нагласила њихова важност за претраживаче.

Додавање микро-ознаке

Микро ознаке се односе на мале ХТМЛ ознаке које помажу претраживачима да боље разумеју ваш садржај. Другим речима, структурира информације тако да их алгоритми могу ефикасније обрадити, побољшавајући перформансе вашег садржаја у резултатима претраге.

Додавање дугмета за дељење

Поставите дугме „Дели“ на сваки чланак или страницу на својој веб локацији. Ово омогућава посетиоцима да деле ваш садржај са својим пријатељима и пратиоцима на друштвеним медијима, што заузврат може повећати промет на вашој веб локацији.

Билтени путем е-поште

Билтени путем е-поште остају један од најмоћнијих метода за привлачење саобраћаја на сајт. Омогућавају вам да останете у контакту са својом публиком и да је усмерите на нове материјале на вашој веб страници. Правите редовне билтене који садрже нови садржај, ажурирања и промоције. Садржај треба да буде довољно занимљив и информативан да подстакне примаоце да кликну и посете вашу веб локацију.

Интерно повезивање кључних веб страница

Интерне везе ка кључним веб страницама на вашем сајту ће повећати промет на тим страницама и побољшати њихов ранг на претраживачима. Ефикасна употреба интерних веза усмерава посетиоце на кључне странице ваше веб странице, сигнализирајући претраживачима важност ових страница. Ове везе се могу поставити у различите одељке, као што су менији, бочне траке и текст чланка.

Повратне везе

Сарадња са другим веб ресурсима и партнерима може помоћи у повећању саобраћаја. Поставите своје везе на њихове сајтове и обрнуто, омогућавајући им да учине исто на вашој веб локацији. На овај начин размењујете саобраћај и ширите базу потенцијалних корисника. Креирање информативних и квалитативних чланака о актуелним темама везаним за вашу нишу на популарним платформама може привући нове посетиоце на вашу веб локацију.

Објаве на друштвеним мрежама

Друштвени медији су одличан начин за дистрибуцију садржаја и упућивање саобраћаја на вашу веб локацију. Делите свој садржај на својим страницама и профилима друштвених медија. Ово ће привући пажњу ваших пратилаца и обавестити их о новом садржају на вашем сајту.

Прављење ИоуТубе канала

Изградња вашег ИоуТубе канала је ефикасан начин да забавите своју публику видео садржајем. ИоуТубе је други по величини претраживач после Гугла и многе компаније га сада користе у промотивне сврхе.

Постављање слика производа на Пинтерест

Пинтерест је друштвена мрежа на којој људи траже инспирацију, идеје и визуелни садржај. Добро функционише за компаније које продају производе или услуге које се могу визуелно приказати.

Контекстуално оглашавање на Гоогле Адс-у

Контекстуално оглашавање укључује

приказивање реклама на основу онога што корисник тражи и шта га занима. Ови огласи могу бити у облику текста, слика или видео записа и приказују се на страницама за претрагу, веб локацијама и мобилним апликацијама. Контекстуално оглашавање је ефикасније од обичних огласа јер циља на кориснике са већом вероватноћом интересовања за ваш производ.

Циљано оглашавање на друштвеним мрежама

Циљано оглашавање се односи на постављање огласа посебно прилагођених дефинисаној групи корисника. Уместо да широко дистрибуира огласе, циљано оглашавање обезбеђује да само корисници који ће вероватно бити заинтересовани за ваш производ или услугу виде огласе. Ово повећава шансе за конверзије и ангажовање.

Оглашавање у заједницама

Оглашавање у заједници подразумева објављивање на онлајн форумима где ваша циљна публика активно учествује. Ако ваша ниша има наменске форуме или дискусионе табле, ова врста оглашавања може бити веома ефикасна. Учествујте у дискусијама и постављајте информативне огласе који пружају вредност члановима форума.

Блоггерс Адвертисинг

Сарадња са познатим блогерима и инфлуенсерима може донети значајан промет вашој веб страници јер они већ имају успостављену публику. Познати блогери поседују ауторитет и поверење својих пратилаца: када нешто подржавају, њихово мишљење може у великој мери утицати на интересовање јавности за одређени бренд. Резултат сарадње са блогерима често доводи до повећања ангажовања и популарности вашег производа или услуге због њиховог широког домета на друштвеним медијима и платформама видео садржаја.

Организација такмичења

Организовање такмичења је пријатан начин да стимулишете учешће ваше публике и привучете нове гледаоце. Креирајте такмичења на друштвеним медијима у којима људи могу да учествују тако што деле ваш садржај, коментаришу или означавају пријатеље. Понудите привлачне награде које су у складу са вашом нишом да бисте привукли многе учеснике и изазвали интересовање.

Како привући више саобраћаја на своју веб локацију помоћу маркетинга садржаја?

Маркетинг садржаја подразумева промоцију ваше веб странице кроз занимљив и користан садржај. Ви креирате садржај, људи га читају, деле са пријатељима и враћају се по још – повећавајући саобраћај. Међутим, да би садржајни маркетинг био ефикасан, захтева доследан труд и планирање.

Интерни садржај

Ако желите да развијете свој блог, важно је да схватите да су за то потребни ресурси и време. Садржај се мора редовно производити и промовисати; у супротном, неће генерисати саобраћај. Када успоставите систем за креирање и дистрибуцију квалитетног садржаја, можете очекивати сталан ток саобраћаја у виду читалаца. Ако се ваш садржај често дели, спољне везе ће довести више посетилаца. Ево неколико савета за интерни маркетинг садржаја:

• Одаберите теме и кључне речи на основу онога што се често претражује у вашој ниши.
• Ангажирајте читаоце тако што ћете организовати свој блог тако да остану дуже на вашој веб локацији.
• Повежите међусобно повезане чланке за лаку навигацију.
• Ажурирајте старије постове свежим информацијама и поново их поставите за већи досег.
• Претворите сложене информације у различите формате као што су контролне листе, инфографике или видео снимци.
• Производите различите типове садржаја: информативни, продајни, забавни и занимљиви.
• Подстакните кориснике да креирају садржај који можете да истакнете на свом сајту.

Ектернал Цонтент

Спољни садржај је још један одличан начин за повећање саобраћаја. Не морате сами да делите садржај; дозволите другим сајтовима да то ураде уместо вас. Само се уверите да материјал садржи везу која води назад на вашу веб локацију. Ево где можете да објавите спољни садржај:

• На отвореним блог сајтовима релевантним за вашу циљну публику.
• На другим блоговима где би ваша публика могла бити заинтересована за ваш садржај.
• Нудећи стручне коментаре постојећег садржаја ради додавања вредности.

Како повећати промет на веб локацији помоћу друштвених медија?

Друштвене мреже су одлична платформа за дистрибуцију садржаја. Циљане кампање могу да досегну кориснике који би могли бити заинтересовани за ваше објаве. Да бисте максимално повећали досег друштвених медија:

• Подесите ознаке Опен Грапх да бисте своје постове учинили визуелно привлачнијим када се деле.
• Креирајте постове који изазивају радозналост, подстичући кориснике да посете вашу веб локацију.
• Повећајте ангажовање кроз коментаре, лајкове и поновне објаве креирањем емоционално резонантних постова.
• Омогућите дугмад за поновно објављивање на друштвеним мрежама на својој веб локацији за једноставно дељење.

Маркетинг путем е-поште као средство за повећање саобраћаја на веб-сајту

Е-маил маркетинг је ефикасан ако већ имате базу података потенцијалних клијената. Прикупљајте е-поруке из апликација или корисничких пријава и сегментирајте их за персонализованије имејлове. Ево неколико савета за маркетинг путем е-поште:

• Напишите занимљиве наслове и преднаслове који заинтригирају вашу публику.
• Сегментирајте и персонализујте садржај е-поште како бисте задовољили потребе ваше публике.
• Немојте преоптеретити е-пошту са превише веза – фокусирајте се на најважније.
• Уверите се да су ваше е-поруке прилагођене мобилним уређајима и визуелно привлачне на свим уређајима.
• Укључите дугмад друштвених медија у е-поруке да бисте претплатницима пружили више начина за интеракцију.

Како да повећате промет уз помоћ партнерског маркетинга

Аффилиате маркетинг је начин да се привуче саобраћај коришћењем публике других људи. Можете развити партнерски маркетинг путем:

• Партнерске мреже, које нуде изложеност великом броју сајтова уз накнаду на основу одређених акција.
• Директна партнерства са предузећима или сајтовима који деле вашу публику, омогућавајући персонализованији и квалитетнији приступ.

Како повећати саобраћај на вашој веб локацији помоћу оглашавања ван мреже

Ако ваше предузеће има офлајн присуство, можете лако да усмерите своју публику на своју веб локацију тако што ћете обезбедити везе на видљивим местима. Примери укључују:

• Спољно оглашавање: банери, постери и билборди.
• Штампани материјали: флајери, брошуре, визит карте.
• Паковање производа са КР кодовима који води до вашег сајта.

Користите КР кодове за лак приступ, посебно ако је УРЛ ваше веб странице дугачак или тежак за унос. Подстакните посете тако што ћете посетиоцима понудити попусте или посебне понуде из офлајн материјала.

Како знате саобраћај на својој веб локацији?

Да бисте утврдили успех својих маркетиншких напора, морате редовно да пратите саобраћај на својој веб локацији. Ово вам омогућава да процените који су канали ефикасни. Ево шта можете да пратите:

• Најпосећеније странице.
• Време проведено на сајту.
• Извори саобраћаја.
• Стопе конверзије.
• Цена по посетиоцу.

Гоогле аналитика

Гоогле аналитика је моћан алат за праћење учинка веб странице. Пружа драгоцене податке о понашању посетилаца, као што је време проведено на сајту, извори саобраћаја и друго. Да бисте проверили статистику саобраћаја, идите на Аквизиције → Сав саобраћај → Канали у Гоогле аналитици. Пронаћи ћете детаљне извештаје о броју посетилаца са различитих канала и колико је сваки канал ефикасан у постизању ваших циљева.

УТМ ознаке

Коришћење УТМ ознака у објавама на друштвеним мрежама, билтенима е-поште и огласима омогућава вам да пратите ефикасност ваших кампања. УТМ ознаке су делови кода који се додају УРЛ-овима који шаљу податке о изворима саобраћаја назад у Гоогле аналитику.

Директан саобраћај

Директан саобраћај се односи на посетиоце који укуцају УРЛ ваше веб странице директно у прегледач. То је показатељ ваших офлајн активности и свести о бренду. Ево како можете да повећате директан саобраћај:

• Побољшајте корисничко искуство своје веб локације (УКС/УИ).
• Похађајте догађаје ван мреже као што су конференције или семинари.
• Ефикасно користите методе оглашавања ван мреже.

Саобраћај са друштвених мрежа

Друштвене мреже су кључне за усмеравање саобраћаја на вашу веб локацију. Ево неколико стратегија:

• Направите календар садржаја да бисте планирали своје објаве.
• Оптимизујте свој профил релевантним кључним речима.
• Упознајте своју публику кроз увиде и прилагодите своју стратегију садржаја у складу са тим.
• Подстакните дељење креирањем садржаја за дељење и додавањем дугмета за позив на акцију „Сазнајте више“.
• Користите висококвалитетне слике и медијски садржај да повећате ангажовање.
• Сарађујте са утицајним људима да бисте проширили свој досег.

Повратни посетиоци

Поновљени саобраћај приказује проценат ваше лојалне публике, посетилаца који поново посећују сајт. Да бисте повећали поновљени саобраћај:

1. Инсталирајте пусх обавештења на веб локацију. Када посетиоци прегледају ваш сајт, наћи ће оквир за претплату. Ако су заинтересовани, могу се претплатити једним кликом, а пусх обавештења ће бити послата на њихов десктоп или мобилни уређај.
2. Магнети за оловке: Ово су алати који се користе за хватање електрода. Понудивши нешто вредно као што је бесплатна књига, онлајн курс, пробни период или чак улазак у наградну игру, можете да прикупљате е-поруке. Када стекнете предност, можете их постепено претворити у купце ако покажу интересовање.

Органски саобраћај

Органски саобраћај се односи на конверзије на веб локацију преко Гоогле, Бинг, Иахоо и других претраживача. Када посетилац кликне на упит и ваша страница одговори на њега, то може довести до куповине или наручивања услуга при првој посети. Органски саобраћај је веома вредан и може чинити више од 50% купаца у услужним предузећима.

Како повећавате органски саобраћај?

1. Почните са СЕО стратегијом: Размислите о помоћи веб програмера за следеће:
2. Оптимизација странице: Додајте мета наслов, опис, алт-текстове за слике и креирајте чисту УРЛ структуру.
3. Технички СЕО: Фокусирајте се на брзину учитавања страница, индексирање и уверите се да Гоогле може да прегледа странице. Неисправне везе и преусмеравања треба проверити и поправити.
4. Напредни исечци: Користите детаљне информације о сајту на страницама за претрагу (нпр. цена производа, доступност, рецензије) да бисте повећали стопу учесталости кликова за 30%.
5. Прилагодљивост за мобилне уређаје: Уверите се да је ваша веб локација оптимизована за мобилне уређаје, јер је прилагођеност мобилним уређајима кључни фактор рангирања.
6. Креирајте и ажурирајте садржај: Планирајте садржај на основу интересовања корисника и популарних упита за претрагу. Ажурирање старог садржаја одржава га релевантним и побољшава његову позицију у претраживачима. Додајте инфографике и видео записе да бисте обогатили садржај.
7. Пратите активност конкурената: Користите алате као што је Ахрефс да анализирате најпопуларнији садржај, кључне речи и повратне везе конкурената да бисте разумели шта усмерава саобраћај на њихове сајтове.

Реферал Траффиц

Референтни саобраћај је конверзија на вашу веб локацију са других веб локација, блогова или платформи.

Ефикасне праксе за повећање референтног саобраћаја:

1. Сарађујте са другим брендовима: Пронађите неконкурентни бренд који дели вашу циљну публику и сарађујте на пројектима да бисте проширили свој досег.
2. Објављивање постова гостију: Досегните веб локације у својој ниши и понудите објављивање постова гостију како бисте привукли референтни саобраћај и повратне везе.
3. Мастер Оутреацх: Саставите листу ауторитативних блогова и веб локација у својој ниши и преговарајте о пласманима за линкове или гостујуће чланке. Ово може повећати ваше рангирање на претраживачима и усмеравати квалитетан саобраћај на вашу веб локацију.

Плаћени саобраћај

Плаћени саобраћај се односи на конверзије са канала на којима сте платили да поставите оглас. Ово је обично најбржи начин за повећање саобраћаја на веб локацији. Испод су популарни извори плаћеног саобраћаја:

Популарни извори плаћеног саобраћаја:

1. Гоогле Адс: Плаћени огласи се приказују на Гоогле-овом претраживачу, мапама или партнерским веб-сајтовима, циљани према кључним речима које дефинишете и подешавањима локације.
2. Фацебоок огласи: Користите Фацебоок огласе да циљате уску публику на основу интересовања, понашања и локација. Можете чак и да циљате публику својих конкурената са атрактивнијим понудама.
3. Инстаграм огласи: Поставите огласе у облику фотографија, видео записа, прича или вртешке. Тестирајте различите формате да бисте пронашли оно што најбоље функционише за ваше пословање. Обавезно имате пословни налог за огласе.

Како ужурбани чет-бот може промет на веб локацији претворити у продају?

Crowdy цхатбот је моћан алат за претварање саобраћаја на веб локацији у стварну продају. Побољшава корисничку услугу, појачава маркетиншке кампање и повећава ефикасност продаје.

Цхатбот ступа у интеракцију са посетиоцима од тренутка када дођу на вашу веб локацију, пружајући тренутне одговоре на питања о производима или услугама. Ова интеракција у реалном времену побољшава задовољство купаца и повећава ангажовање. Поред тога, Crowdy користи напредну обраду природног језика за анализу потреба купаца, нудећи прилагођене предлоге производа. Ова могућност повећава вероватноћу претварања посетилаца у купце.

Штавише, Crowdy се интегрише са аналитиком веб сајта, прати понашање купаца и пружа увиде који омогућавају предузећима да прилагоде маркетиншке и продајне стратегије тако да буду у складу са потребама купаца. Укључујући Crowdy, компаније могу повећати ефикасност свог продајног тока, што доводи до веће лојалности купаца и повећања прихода.

Стога је интеграција Crowdy цхат бота у структуру ваше веб странице стратешки потез за оптимизацију интеракција са клијентима, повећање продаје и побољшање укупних пословних перформанси.

Управљање репутацијом на Интернету важно за савременог пословања.

Управљање репутацијом на Интернету је постало саставни део пословања у ери дигиталне технологије. У области СЕО ово се често назива управљање репутацијом у претраживачима (СЕРМ). Кључни проблем са којим се суочавају компаније у Мрежи, – то је рад са негативне критике, које могу нанети штету њиховог угледа и, самим тим, њихов рејтинг на претраживачима. Онлајн репутација компаније је одлучујући фактор њене конкурентности на Интернету из различитих разлога.

Као негативне повратне информације утичу на позицију сајта на Google-у

Google процењује веб-сајтове на основу одређених стандарда пословног квалитета, укључујући и концепт YMYL („Ваш новац или ваш живот“). Сајтови YMYL – то су они чији садржај може директно да утиче на живот, здравље или финансијско благостање човека. Примери сајтова YMYL укључују:

• Новинске агенције, указују на важне политичке, економске и друштвене догађаје
• Медицинске веб-сајтовима који нуде савете и услуге у вези са менталним и физичким здрављем, или продају медицинских производа
• Правне и финансијске сајтови који нуде информације о темама као што су улагања, некретнина, кредити, банкарство и осигурање
• Владине и образовни веб-сајтова

Критике на страним сајтовима играју важну улогу у процени поузданост сајтова YMYL. Негативне критике могу да умање углед сајта и, стога, своју позицију у резултатима претраге. Ово наглашава значај одржи позитиван углед у Мрежи, да би се избегло пада рангирање у претраживачима.

Као повратне информације утичу на одлуке купаца

Негативне критике на веб-сајтовима могу значајно да утичу на одлуке потрошача. Ако производ или услуга имају много негативних коментара који се појављују у резултатима претраге, потенцијални купци, пре свега, обратите пажњу на алтернативне компаније нуде сличне производе. Критике на таквим платформама, као што је Facebook и Instagram, такође могу утицати на рекламне кампање. Алат Facebook „Квалитет налога“ прикупља повратне информације клијената за процену нивоа задовољства. Најнижа оцена може ограничити учинак, а смањење процене може довести до потпуног губитка права на приказивање огласа.

Како да проверите репутацију компаније

Анализа угледа почиње са састављање листе кључних питања везаних за бренд компаније. Ево неколико начина састављања ове листе:

• Проверите статистику захтева за бренд у инструменте СЕО
• Користите сеарцх Гоогле сугестије
• Нанесите структуиран приступ, обавља претраживање различитих облика имена бренда на различитим језицима, скраћенице, прегледи запослених итд.

Након састављања листе анализирајте првих десет резултата претраге. Ако је потребно проширите претрагу пре двадесет или чак педесет резултата, да добију ширу идеју. Важно је да се фокусирате на приоритетним регионима за вашу компанију да обезбеди релевантност.

Како да прикупља и анализира податке о репутацији Вашег предузећа

За прикупљање података о угледа важно одабрати одговарајући регион или групе региона, у којима ради ваша компанија. Ако је ваш посао је представљен у иностранству, размотрите могућност провере резултата претраге по капиталом градовима или приоритетним местоположениям. Режим без архивирања или ВПН сервиса може да помогне да се избегне персонализоване резултате претраге, дајући јасну представу о заједничком ефикасност претраге.

Након прикупљања података, молимо вас да оцените тон садржаја у резултатима претраге. Постоји пет кључних врста тоналитета:

• Повољан
• Позитивно-неутралном
• Неутрална
• Негативан
• Не припада предмету (не има однос према компанији)

Месечно праћење динамику резултата претраге, можете да оцените побољшање угледа ваше компаније и на одговарајући начин прилагоде своју стратегију.

Како побољшати репутацију ваше компаније у резултатима претраге

Постоји неколико метода побољшања сеарцх енгине репутацију бренда или смањи негативан. Неки од најефикаснијих стратегија укључују:

• Направите платформу коментара на свом веб-сајту: Направите посебну страницу или поддомен, где корисници могу да остављају коментаре. Активно управљање овој страници помаже да се спречи прелазак купаца на спољним сајтовима повратне информације и омогућава вам да брзо елиминишу негативне критике.
• Објављивање ПР-чланци и саопштења: Обавестите клијенте о свим побољшањима од стране ваше компаније, као што су побољшање квалитета производа или доприноса развоју друштва. То помаже да се створи позитиван имиџ бренда.
• Користите друштвене мреже и Иоутубе: повезивање са публиком на таквим платформама, као Линкедин, Facebook, Твиттер и Instagram. Ово не само да повећава видљивост, али и да јача своје присуство у друштвеним мрежама у претраживачима ранг листи.
• Користите микроразметку: Побољшати СЕО вашег сајта преко микроразметки, као што су оцене, рецензије клијената и „презле“ (контроле за навигацију), да се побољша разумевање вашег садржаја претраживачима.
• Интеракција са локалним директоријумима (Гоогле „Мој бизнис“, Гоогле Мапе): Регистрација вашег пословања у локалним каталозима помаже да се повећа видљивост и гарантује да потенцијални клијенти могу лако наћи важне информације, као што су сат вашег рада и контакт податке.
• Сарађујте са утицајних лица: Партнерство са реномираним личностима може да повећа поверење у вас и да утиче на решавање потенцијалних купаца за куповину.

Применом ове стратегије, можете да побољшате своју репутацију на Интернету, повећа видљивост и рангирање у претраживачима, што ће на крају довести до више успеха у пословању.

Последице лошег угледа на Интернету

Управљање своју репутацију на Интернету је од кључног значаја. Лоша репутација не само да прети губитком прихода, али такође може да доведе до смањења ранг у претраживачима Гоогле, па чак и до забране рекламирања на таквим платформама, као Мета. Дакле, управљање репутацијом би требало да буде приоритет за било који посао, настоји да се одржи позитиван присуство на Интернету и да остане конкурентна у модерном, дигиталном свету.

Значај управљања репутацијом на Интернету за брендова

У данашњем дигиталном свету онлајн-репутација бренда је од кључног значаја за његов успех. Репутација на Интернету – то је нешто више, него само оно што корисници виде веб-сајт; она обухвата све: од критике купаца, запослених и публикација у МЕДИЈИМА до критике на другим платформама. Негативне критике могу драстично да смањи стопу конверзије, што ће утицати како на продаји, тако и на профитабилност бренда.

Зашто је важна репутација на Интернету?

Репутација на Интернету од виталног значаја за комуникације између бренда и његове кључним заинтересованим странама: инвеститорима, партнерима, клијентима и потенцијалним запосленима. У савременом пословном окружењу брендови немају јаког присуства на Интернету, невидљив за већину потенцијалних купаца. Компаније које немају веб-сајтова, осветљење у МЕДИЈИМА или дискусије на друштвеним мрежама, практично не постоје за 90% потенцијалног тржишта.

У суштини, онлине-управљање репутацијом (ORM) игра централну улогу у обликовању онога што се доживљава бренд и колико је успешан, он ће бити у привлачењу купаца, инвеститора и партнера.

Шта је управљање репутацијом на Интернету (ORM)?

Онлине управљање репутацијом (ORM) обухвата широк спектар активности усмерених на праћење и побољшање имиџа бренда на Интернету. ORM није ограничена на приказивање бренд у резултатима претраге, али такође укључује:

• Праћење помиње у МЕДИЈИМА и друштвеним мрежама
• Управљање критике на агрегаторах, маркетплейсах и другим платформама
• Маркетинг утицаја и интеракција са лидерима јавног мњења
• Управљање репутацијом у претраживачима (СЕРМ)
• Управљање репутацијом послодавца
• Управљање заједницом
• Претрага заштитници бренда и сарадња са њима
• Управљање информацијама

Један од најважнијих трендова за ORM у 2025. години ће постати интеграција свих ових елемената у јединствен систем, који ће бити у стању да узме у обзир углед на сваком кораку на путу купца — од препознавања потребе за претрагу информација и избор услуге или производа до доношења одлука о куповини.

Зашто је неопходан свеобухватан приступ ORM?

У различитим фазама потрошача путу људи траже информације о компанији и њеним производима путем медија, блогови, друштвене мреже и коментаре купаца. Репутација компаније формирана под утицајем ових тачака контакта, које укључују:

• Повратне информације клијената
• Објављивање блога
• Рецензије и оцене на другим платформама
• Садржај на веб-сајту компаније

Ако потенцијални клијенти суочавају са лоше осмишљеним веб-сајтови, не задужених профилима на друштвеним мрежама или негативне критике, то може значајно да поквари своје идеје о друштву. Свеобухватан приступ ORM обезбеђује брз одговор на репутационные претње, штити имиџ бренда и јача поверење купаца.

Кључне алате ORM

Мониторинг МЕДИЈА и друштвених мрежа

Једна од кључних компоненти ORM је праћење МЕДИЈА и друштвених мрежа. То подразумева активно слушање само да говори о бренду на различитим платформама. Праћење помаже да се идентификују и прате поменути бренд у реалном времену, дајући увид у тону и расположењу јавне расправе. Приликом благовремено анализи компаније могу да елиминишу негативне коментаре до њихове ескалације, гарантује да је њихова репутација ће остати нетакнута.

Управљање провере

Критике играју кључну улогу у формирању репутацију бренда. Они могу да се приказују на:

• Агрегатори критике
• Трговање платформе
• Гео-услуге
• Продавнице апликација (на пример, Апп Сторе, Гоогле Плаи)

Активно управљање критике и подстицати клијенте да оставите позитивне критике, компаније могу да побољшају своју видљивост и рејтинг у СЕО. Већи обим позитивних коментара повећава вероватноћу поготка у првих резултата претраге, да може директно да се повећа стопе конверзије и продаје. Међутим, важно је схватити да је већина купаца имају тенденцију да пишу о негативним искуствима, тако да је важно стимулисати задовољних купаца деле позитивне критике.

Агенти утицаја и лидери јавног мњења

Агенти утицаја — лидери јавног мњења или сталне муштерије — играју важну улогу у ORM. Они могу помоћи да се позитивно се формира перцепција бренда, делећи своје искуство и одобравање производа или услуге. То је органска промоција помаже да стекну поверење без чврстог приступа продаји, што доводи до више тачних репутацију бренда.

Управљање репутацијом у претраживачима (СЕРМ)

Управљање репутацијом у претраживачима (СЕРМ) се фокусира на формирање резултата претраге тако да је донео корист бренд. СЕРМ укључује промоција позитивног садржаја и критике уз елиминисање негативних референци. Пошто већина корисника претражује само три најбољих резултата претраге, компанијама изузетно је важно да контролише приказ брендираних захтева. Кључне алате СЕРМ укључују:

• Члан СЕРМ
• Позитивне критике купаца
• Промоција повољног медијских садржаја
• Брисање злонамерних или који није сродан садржај

Управљање репутацијом послодавца

Углед послодавца – још један растући регион у ORM. Више од половине корисника проверите критике запослених, пре него што одлучите да сарађује са компанијом или раде на њу. Интерна култура компаније и јавни углед послодавца могу да утичу како на потенцијалне запослене, тако и на пословне партнере. Лоша репутација послодавца може уплашити талентованих кандидата и негативно да утиче на раст предузећа.

Управљање заједницом

Управљање заједницом фокусира на стварање лојалних и заинтересоване базе клијената. Активно дружење са члановима заједнице јача лојалност према бренду и може претворити задовољних купаца у одбрани бренда. Кључне компоненте ефикасног управљања заједницом укључују:

• Слушају корисницима и реши њихове проблеме
• Одржавање високог нивоа одговора на захтеве
• Пружање мислећих и негу одговора

Добро контролисано заједница може у великој мери побољшати репутацију бренда, учвршћивање јаку емотивну везу са публиком и промовисањем позитивно реч уста радио.

Како чат-бот Crowdy повећава репутацију ваше компаније на Интернету

Ефективна комуникација је један од камена темељаца јаку репутацију на Интернету. Главни проблем са којим се суочавају компаније, је кашњење са одговор на захтеве клијената, што може довести до негативних мишљења и лош углед. Чат-бот Crowdy нуди решење, засновано на вештачком интелекту, која пружа инстант одговори на захтеве купаца, побољшава свеукупно искуство рада са клијентима.

Како Чат-бот Crowdy Одлучује Комуникационе послове

Са чат-бот Crowdy клијенти добијају одговоре у реалном времену, без обзира да ли дан или ноћ. Ово смањује време одзива и обезбеђује висок ниво доследности корисничког. Оперативно решавање проблема клијената, Crowdy помаже компанијама да ојачају поверење и задовољство, што на крају доводи до већем броју позитивних коментара и побољшање угледа на Мрежи.

Утицај на лојалност и углед купаца

Инстант одговоре чине клијентима да се осећају, да их цене и поштују, побољшање њихове перцепције бренда. То доводи до повећања лојалности купаца и већем броју позитивних коментара на Интернету, што помаже да се изгради солидну репутацију на Интернету. Интегришући чат-бот Crowdy у свој систем кориснички сервис, инвестира у репутацију, која доприноси дугорочно успеха и побољшава интеракција са клијентима.

Закључак

Управљање репутацијом на Интернету – то не само мониторинг помиње и управљање критике. То укључује свеобухватну стратегију усмерену на решавање различитих фактора који утичу на перцепцију бренда. Користећи алате као што су мониторинг МЕДИЈА, управљање критике, ангажовање моћних појединаца и такве технологије, као Crowdy Цхатбот, компаније могу побољшати своју репутацију на Интернету, побољшање задовољства купаца и постићи дугорочни успех у конкурентном дигиталном окружењу.

Преглед понора продаје

Продајни левак је низ корака који би требало да купац из првог упознавање са производом пре куповине, помажући предузећима да разумеју понашање купаца и да утичу на њега на сваком кораку. Ево неколико најчешћих типова понора продаје.

Класична левак продаје: АИДА

Класична продајни левак, базирана на моделу Элиаса Ст Елмо Левис АИДА, обухвата четири основне фазе:

1. Напомена: најшири део левак, где се о производу или услузи сазнаје велика публика.
2. Интерес: Потенцијални клијенти почињу да показују интересовање сазнали више о производу и упоређујући га са конкурентима.
3. Жеља: Купац почиње да осећа потребу у производу, што још више сужава могућности.
4. Акција: Завршна фаза, у којој је клијент доноси одлуку о куповини.

Левак постаје већ са сваким корак, јер људи не заинтересовани у производу, искоренити. За Б2Б или тешке продаје могу бити укључени додатне фазе, као што су слање предлога или састављање уговора.

Садржај за сваку фазу левак

На сваком кораку левак од користи различите врсте садржаја:

• Свест: Информативни садржај, као што су чланци о решавању проблема или инфографика, за привлачење пажње.
• Интересовања су: Поређење, критике и едукативни садржај који описује предности и решења.
• Жеља: студије или сцреенсхотс, у којима се говори о предностима производа и потенцијалним резултатима.
• Акција: Специјалне понуде, јасне позиве на акцију и водича за регистрацију налога, који ће вам помоћи да заврши продају.

Квалитетан садржај на сваком кораку привлачи потенцијалне купце, слободно усмеравајући их на левка продаје. Међутим, уобичајена левак не може јасно да одреди поступке неопходне за унапређење сервиса за сваку фазу.

Изградња продаје левак

Левак за подношење обично користи почетницима у продаји. Она се састоји из две основне фазе:

• Презентација: Заступљеност производа или услуге са освртом на предности и конкурентске предности.
• Обрада приговора: Разматрање приговора клијената без акцентирования пажњу на њихове индивидуалне потребе и интересе.

Овај воронкообразный приступ се фокусира на опису карактеристика и предности производа клијенту и директном разматрања приговора, често са минималне конфигурације.

Транзакционная продаје Левак

Транзакционная продаје левак је развијена с обзиром на потребе купаца због активне интеракције. Она је идеалан за кориснике који знају шта желе, али могу да је потребна помоћ при избору производа. Овај процес укључује у себе:

• Анализа потреба клијента: Разумевање захтева купца за препоруке најпогодније производа или услуге.
• Понуда производа: Понуда производа који одговарају потребама купаца.
• Обрада приговора: Разматрање питања или озабоченностей са акцентом на усаглашеност производа њихове потребе.

Такав воронкообразный приступ јача поверење, согласовывая препоруке за производ са жељама клијента, повећава вероватноћу куповине.

Разумевање и прави избор продаје левак за ваш посао могу да оптимизују путовање клијентима задовоље њихове потребе на сваком кораку и да оптимизује процес конверзије, што ће на крају повећати резултате продаје.

Главне фазе продаје у оквиру Транзакционной левак

• Дефинисање потреба клијента: Продавац поставља питања о производу или услузи, њихових карактеристика и критеријума за избор
• Избор производа или услуге: На основу прикупљених података продавац бира одговарајућу верзију на располагању.
• Презентација производа или услуге: Продавац обавештава купца о изабраном производу или услузи, показујући да они задовољавају своје потребе.

За правилно утврђивање потребе у оквиру транзакционной левак се користе следећа питања:

• Шта би ти хтео?
• Који производ сте у потрази за?
• Које особине желите ли да је он имао?
• Који су ваши критеријуми за избор?
• Шта би била идеална ситуација?

Саветодавни продаје Левак

Саветодавни левак продаје примењује се када купац захтева детаљне консултације. Циљ је да убеди клијента је у томе што продавац је експерт, спреман да му помогне да се постигне жељени резултат, стварајући осећај међусобних обавеза и повећава поверење. Такав приступ омогућава да продају не само производ, али и додатну вредност експертских савета.

Фазе продаје консултантске левка:

• Дефинисање жељеног резултата: Дефинишите шта клијент жели постићи коришћењем производа или услуге.
• Претрага одличан начин да се то постигне: Продавац помаже клијенту да пронађе најбољи начин за постизање његовог циља.
• Давање техничких савета: Продавац пружа клијенту информације о производу или услузи коју он не може да пронађе себе.

У левка саветодавно продаје не можете да се изврши притисак на клијента. Комуникација треба да буде усмерена на бригу о клијенту и развој дугорочних узајамно корисних односа.

Сценарије за одређивање потреба у левка саветовање:

• Зашто је ово?
• Који резултат желите да добијете?
• Зашто ти је то потребно?
• Имате, такође, постоје и друге алтернативе?

Продајни левак, базирана на вредности

Продајни левак, базирана на вредности, има за циљ да истакне аспекте производа или услуге, који одговарају основним вредностима клијента, убеди их је у томе, да има високу вредност у сфери њиховог интересовања.

Потрошачке вредности обично су груписани на следећи начин:

• Штедња, Зарада
• Углед, Статус
• Сигурност, Смиреност
• Позитивне емоције

Фазе продаје у левка стварања вредности:

• Разумевање искуства са клијентима: Продавац учи, као клијент се користи сличним производима или услугама.
• Обелодањивање вредности клијента: Одредити вредности које највише значе за клијента.
• Могућности повећања вредности: Пронађите начине да се повећа вредности које клијент сматра да је приоритет.

Сценарији идентификације вредности:

• Него сте користили раније? И како?
• Шта ти се свидело, а шта не?
• Зашто сте направили ова промена?
• Шта ће се десити, ако не промените ситуацију?
• Шта су губици без тога побољшања?
• Који су неки фактори доприносе?

Левак питања о продаји

Овај метод левак користи низ циљаних питања, да помогне корисницима да дођу до закључка да им је потребан ваш производ. Овај приступ је ефикасан у тим нишама, где купац има осознанную потреба, али је потребна у упутству за његово задовољство.

Кораке левак питања о продаји:

• Стварање жеље да купи производ
• Покретање ланца питања о продаји
• Креирање вредности кроз веру у себе

Сценарио левка питања о продаји:

• Зашто су дошли до нас?
• Шта би сте желели да видите резултат?
• Што је већ било опробовано?
• Зашто се то не ради?
• Зашто је то било тако тешко?
• Како овај проблем сама донети до сада?
• Како ће се решење овог проблема?
• Оно што чини да вас мисле да сада имамо све дешава?
• Када сте спремни да почнете?

Стручни продаје Левак

Стручни левак се користи у високој потражњи, што вам омогућава да бирате, са којим клијентима да раде. Ова левак помаже да подесите своје искуство и позицију на тржишту.

Кључне кораке левак продаје:

• Објављивање буџета: Унапред објасните буџет; ако клијент не може приуштити, не губите време.
• Опис тренутне ситуације: Затражите тренутну ситуацију клијента и објасните како ваше искуство може да га побољша.
• Потврда гаранције: Давањем гаранције побољшања, засноване на свом искуству.

Продајни левак садржаја

Продајни левак садржаја има за циљ да постепено повећање интересовања купаца за ваш производ или услугу.

Фазе продаје у левка садржаја:

• Претплата: натерати купце да се претплатите на своје друштвене мреже или извор билтен.
• Привлачење купаца: поделите основу садржаја, да се интересују.
• Радња конверзије: Превуците догађај, продају или предложите да конвертујете камате у продају.

Возбужденная продаје Левак

Левак реклама ствара вештачку потражњу и мањак око вашег производа или услуге, стварајући потребу за хитну куповину.

Фазе возбужденной левак продаје:

• Стварање жеље да обаве куповину
• Стварање вештачког ограничења (на пример, ограничене доступности)

Примери укључују робу ограничено издање, луксуз или ексклузивне услуге са ограниченим бројем места.

Пробна продаје Левак

Ова левак омогућава купцу да испробате производ пре куповине, помажући му да схвати своју потребу у њему.

Фазе суђења левак продаје:

• Дајте прилику да пробају производ што је могуће већем броју људи
• Нуде занимљиве трговинске услове, да се мотивишу за куповину након суђења

ОДВРНИТЕ подешавању продаје Левак

Левак продаје је намењен за дугих циклуса продаје или трговине са високим трошковима. Она се фокусира на идентификацији проблема клијената путем структурисаног приступа истраживању.

Фазе продаје ВРТИ:

• Припрема: Испитати потенцијалне проблеме клијената, који би могао да реши свој производ.
• Састанак је: Успостављање поверења и идентификација проблема клијената помоћу ситуационих и уточняющих питања.
• Пре презентација: заједно прочитајте решења, да се разумемо, може да помогне ваш производ.
• Комерцијална понуда: Припремите детаљан уговор и разговарајте услови са клијентом.
• Договор: да Заврши и да потпише уговор.
• Плаћање рачуна: Завршити процесе обрачуна и плаћања.

Са овим приступом, посебна пажња се посвећује дубоко разумевање болова поена клијента, пре него што представљају своју одлуку. Пратећи ове структуриран низу, продавац помаже клијенту да види вредност производа, као и решења за своје специфичне потребе.

Закључак

Сваки продајни левак има јединствен приступ погодан за различите типове клијената и сценарија продаје:

• Транзакционная левак: Идеалан за директне продаје, заснованих на потребама, када је главна пажња се посвећује избору производа у складу са критеријумима клијента.
• Саветодавни левак: Најбоље од свега, када је клијенту потребно стручног консултације и индивидуални приступ за изградњу бољих односа.
• Левак, базирана на вредности: Ефикасна за купце, који цене додатне предности, као што су штедња, статус или емоционално задовољство, не само да је сам производ.
• Левак питања о продаји: Корисно на тржиштима, где купци свесни потреба, али је потребна у упутству, да се направи последњи корак ка куповини.
• Стручни левак: Погодан за индустрије са велике потражње, где продавац заузима водећу позицију на тржишту, наглашавајући искуство и вредност.
• Левак садржаја: Добро ради у сталном привлачење купаца помоћу садржаја и изградњу односа.
• Динамичан левак: Ефикасна за производе или услуге који имају користи од хитности и ексклузивности, подстицање брзе акције.
• Пробна левак: Одличан за производе, где практично искуство може да вам помогне да конвертујете интерес у посвећеност.
• РОТИРАЈУЋИ левак: Посебно погодан за дугорочних процеса продаје, захтевају дубљу решавања проблема и изградње односа.

Разумевање јединствених аспеката сваке левак омогућава трговцима да изабрати и прилагодити најбољи приступ је у складу са специфичним потребама и очекивањима сваког клијента. Савладавање ових понора може да доведе до повећања конверзије продаје и јачање односа са клијентима.

Као и у случају класичне продаје левак, пут купца — од првог контакта са продавцем до коначног договора — може да садржи онолико корака колико је потребно. Главна ствар – да формализује сваки процес и да се процени сваки корак на предмет његове ефикасности.

Пратите Своју подешавању продаје левак у ЦРМ или Екцел

Продајни левак – то је више него формализованное водич за акцију у области продаје. Ово је важно средство за праћење ефикасности продаје, унапређење техника и управљање људским ресурсима. Подстакните свој продајни тим да се региструје свако кретање потенцијалних купаца по левка и прилагодите редовна израда извештаја и њихова анализа за одржавање видљивости.

Иако је опште стопе конверзије клијенте могу да се прате помоћу левка продаје, употреба ЦРМ-система даје додатне информације као што су:

• Опште информације о свим трансакцијама куповине и продаје од сваког менаџера.
• Специфична фаза сваку трансакцију.
• Динамика продуктивности продавца и прогнозе за контролне показатеља ефикасности.

Флексибилност левак продаје омогућава стално побољшати. Пажљиво пратите све процесе, да идентификује уска грла конверзије и прилагодите по потреби.

Идентификовање проблема Конверзије

На пример, ако показатеље конверзија значајно су смањени током презентације производа, размислите проверу следећих хипотеза:

• Менаџери, можда, недовољно пажљиво слушају купаца — прегледајте снимке разговора у ЦРМ и контраст ове податке са резултатима презентације.
• Продавци добро носи са телефонских позива, али могу да доживе тешкоће приликом личних сусрета.
• Код неких купаца могу бити буџетска ограничења — размислите о томе да понуде јефтиније информативне производа или опција плаћања у ратама.

Ефикасност продаје левак

Коришћење левак продаје дискретно може привући купце, и да се прилагоди њиховим потребама. Његова ефикасност зависи од фактора као што су стратегија цена, промоције, циљна група, лојалност и маркетиншке технике.

У пракси, такви показатељи, као и број хладних контаката, заинтересовани потенцијални купци и прави купци, помажу да укажемо „погодак“ производа. Повећање обима трговине и просечне вредности трансакције сведочи о ефикасном раду одељења продаје.

Фазе изградње продаје левак

Левак продаје се разликују у зависности од предузећа, али све у свему следе следећи универзална правила:

• Свака левак је дизајниран за специфичне канала за привлачење купаца.
• Свака фаза има јасне границе и у вези са њим конкретне акције.
• Линеарна пут клијент мора да обезбеди потенцијалну вредност из претходних фаза.

У зависности од пословања заједничке фазе укључују:

• Састав понуде: Истичу јединственост, предности вашег производа пре конкурената.
• Привлачење купаца: Користите методе као што су хладне позиве, е-маил маркетинг, дигитална реклама и друштвене мреже, и да досегнете потенцијалне клијенте.
• Стварање интересовања: Ефикасно направите интересовање за његов предлог, да обезбеди бољу стопу конверзије.
• Превазилажење приговора: Размотрити приговор и противодействуйте им да убеди клијента у исправност његовог избора.
• Завршетак продаје: Завршетак трансакције са клијентом.
• Анализа резултата: Израчунајте коефицијент конверзије и дефинисати начине да га побољша.

Успостављање контролних тачака

Левак „од једноставних до комплекса“ значи да је структура левак са временом усавршава, при чему се бришу нежељене фазе. Свака компанија ће своје јединствене кораке левак, у зависности од њеног сегмента пословања. Као по правилу, структура се гради кроз идентификовање кључних тачака контакта са клијентима, обично тамо где се јављају одлуке или прелазе.

Сложени процеси треба да се постављају пред крај левка, да је рано проценити оне који су искрено заинтересовани за куповину.

Мерити Кључне показатеље

Левак треба да остане испуњен на свакој фази. Ако су ресурси ограничени, поједноставите левак до основних корака, као што је „Учествовао“, „Заинтересован“, „Купити“ и „Поновна куповина“.

Такође је важно сегмента анализа. На пример, анализа левак по сегментима клијената, циљне публике, категорије производа и канала продаје помаже да се утврди шта је најбоље и где су потребна побољшања.

Повећање ефикасности продаје

Праћење и анализирање показатеља левак, можете побољшати стварање потенцијалних клијената, побољшати своје вештине и оптимизацију производе или услуге. Занемаривање анализом левак може да значи пропуст пословне циљеве или трошења вишка средстава.

Екцел може да буде користан алат за визуелизацију фазе левак и приказ података у форми извештаја.

Пример Структуре продаје Левак

Продајни левак може изгледати на следећи начин:

• Хладно позив
• Комерцијална понуда
• Презентација производа
• Закључивање уговора
• Фактурисање
• Плаћање

Анализа конверзије

Продајни левак не служи само за повећање прихода, али и за процену ефикасности рад целе фирме. То помаже да се тачно утврди где купци одлазе, омогућавајући вам да врши циљане акције за повећање стопе конверзије.

На пример, конверзији може се израчунати по формули:

1000 претплатника / 10 000 приказа огласа x 100% = 10%

Нова психологија продаје

Класична модел продаје прошла кроз еволуцију. Данашњим корисницима је потребна брза и свеобухватне информације. Као резултат тога традиционални анализа потреба унапређени, да се фокусира на две основне тачке: прошле искуству клијента и жељених резултата коришћења новог производа.

Презентација производа

Пошто купци често проводе студија пре интеракције са одељења продаје, улога продавца је да на потврду онога што се изабрани производ одговара потребама купца.

Рад са примедбама

Док је рад са примедбама некада била у центру пажње, модеран приступ лежи у чињеници да омогући корисницима да доносе одлуке самостално, елиминишући проблеме у фази презентације.

Затварање трансакције

Напористая тактика затварања сада сматра као контрпродуктивная. Уместо тога, циљ је да подржи клијента у доношење разумне одлуке, смањује вероватноћу негативних коментара и избегавање притисак на клијента.

Савремено потрошачко понашање

Савремени потрошачи – то су људи, чините избор, траже најбоље место и начин обаве куповину. Улога продавца је да се не само у томе, да се прода, али и у томе, да води клијентима у доношењу најбољи избор у складу са њиховим потребама.

Рјешавање Приговора Купаца

Најозбиљнији грешка при раду са примедбама – сачекати док се они остваре. Често примедбе се могу предвидети и елиминише унапред, пре него што је клијент их выдвинет. Приговор – то је знак слабог места или у вашем производу или у процесу продаје. На пример, ако клијент често каже: „Ја мислим о томе“, то значи да му недостаје хитности за доношење одлуке. Ако они често коментарише: „То је скупо“, то указује на то да они не виде вредност у реченици.

Решење је у вашој презентацији. Овде узмете у обзир, зашто је корисно да клијенту да донесе одлуку одмах и зашто је вредност производа одговара на његову цену. Ваш циљ треба да се састоји у томе да се оправда потребу за непосредну акцију и да јасно покаже да вредности понуда.

Уобичајене грешке приликом обраде приговора

Друга честа грешка – нереду разматрање приговора. Да бисте то избегли, можете да направите „Картицу приговора“ — руководство, укључујући и највише честе примедбе и стратегије за њихово разматрање. Затим менаџери могу да се односе на овој мапи, да структурированно обради примедбе, обезбеђује доследност и смањује се време реаговања.

Поред тога, важно је запамтити, да је рад са примедбама не лежи у отклањању самог приговора, а у разумевању ситуације, стоји иза њега. Уместо да покуша да одмах промените мишљење клијента, ваш задатак се састоји у томе, да разјаснимо примедбу, да разумем његов узрок и неутралише то је скривени немир.

Фокусирајте се на процесу, а не само на резултат

Савремени приступ продаје наглашава да се фокусирате на процесу, а не на резултат. Добро структурисан процес продаје временом даје најбоље резултате. Фокусирање искључиво на резултат може да доведе до менталног заробљен“, када ће се јури за 100% успех у сваком послу — недостижан циљ. Успех се постиже побољшање процеса, а не лоопинг на сваком појединачном тржишту.

У тешким временима, на пример, у време економске кризе, многе компаније имају пасиван приступ, полазећи од пословања и чека боља времена. Међутим кризе често стварају могућности. Остајем активан и користећи ове услове, посао може да се напредује. Уместо да се повуче, проактивные одељења продаје могу да се крећете на купце који иду од пасивних добављача за активан, чиме се побољшава своје перформансе продаје. Криза је, ако га правилно превазиђе, може да доведе до повећања и новим могућностима.

Снага понора продаје

Левак продаје – ефикасне алате за повећање продаје. Избором праву левак и прилагоди га свом послу, ви ћете бити у могућности да значајно повећа ангажовање клијената и да повећа продају. Адаптација фазе левак на вашем одређеном тржишту ће вам омогућити да привуче правим потенцијалним купцима у право време и да ће обезбедити веће стопе конверзије.

Како чат-бот Crowdy повећава продају на вашем сајту?

Чат-бот – то је модеран алат за генерисање лидов, дизајниран да задовољи потребе својих клијената и побољшање корисничког искуства на вашем веб-сајту. Са чат-бот можете рачунати на добијање већег броја потенцијалних купаца, него путем традиционалних метода. Тачан повећање зависи од фактора као што је ваша индустрија, употребљивости веб-сајта и репутација компаније. Међутим, у просеку компаније могу да очекују повећање броја потенцијалних купаца за 30% када користите чат-бот. Ово повећање доводи до повећања стопе конверзије за 30% у фази добијања интереса за левка продаје.

Све популарнији у служби за кориснике, е-трговини, маркетингу и пракси у правној арени су програми за ћаскање засновани на вештачкој интелигенцији и машинском учењу који симулирају разговоре са стварним саветницима. Они зависе од технологије обраде природног језика за разумевање, тумачење и одговарање на људски говор. Користећи технику машинског учења, системи за ћаскање се прилагођавају и побољшавају квалитет одговора учењем из великих делова текстуалних података. Интеграцијом база података и АПИ-ја, њихова функционалност се може проширити тако што ће им се омогућити да обављају одређене врсте операција, као што су резервисање или давање персонализованих информација.
Ово, заузврат, захтева пажљив дизајн безбедне обраде, складиштења и преноса информација. Непотребно је рећи да правна одговорност такође мора бити разграничена у вези са радњама цхатбот-а, као што је када се информације дају са грешкама. Програмери и власници цхатботова морају бити јасно идентификовани у смислу одговорности како би се избегли потенцијални правни ризици.
На крају, цхат ботови нуде огромну шансу да повећају корисничку услугу у дигиталном свету. Међутим, њихово коришћење захтева не само техничке вештине већ и разматрање правних аспеката. Стога, ако предузећа и друштва желе да успешно интегришу цхат ботове, морају развити и применити јасна правила и политике.

Цхатбот је компјутерски програм који директно симулира људски дијалог. Његове апликације се крећу од руковања упитима клијената до аутоматизације задатака који се понављају. Цхатботови су засновани на различитим технологијама; не користе сви вештачку интелигенцију. Међутим, у последње време, неке технике вештачке интелигенције, као што је НЛП, користе се за разумевање упита корисника и слање аутоматизованих одговора, смањујући људско учешће на минимум.

Напреднији цхат ботови користе генеративну вештачку интелигенцију која проширује њихове могућности да одговоре на сложенија питања, усвоје кориснички стил разговора и буду емпатични. То би им омогућило да сами креирају одговоре засноване на једној огромној бази знања и стога би били од велике помоћи за пословне апликације. Са снагом генеративне вештачке интелигенције, очекује се да ће активно ангажовати купце у року од две године, тврде руководиоци предузећа.

Са сваком пролазном интеракцијом, АИ цхат ботови користе машинско учење да би унапредили одговоре и континуирано фино подешавали токове разговора. Даље, они могу одговарати на питања, пружити персонализовани садржај, преводити текстове или чак предвидети шта би кориснику могло затребати јер би интеракција са њима била што бржа и лакша.

Ово може олакшати корисников начин прикупљања информација, јер тренутно одговара на било које питање путем текста или аудио уноса, или чак обоје, без потребе за људском или ручном претрагом. Ова класа цхат робота такође интегрише системе од кључне важности за аутоматизацију тока посла и организацију преко и ван ЦРМ система. Они могу да управљају процесима у више корака иу реалном времену као што су ресетовање лозинке или захтеви за сервис који покривају неколико апликација.

Ово се такође може искористити у капацитету конверзацијске аналитике за извлачење података из природних разговора између купаца и компаније путем цхат-бота или виртуелних асистената. Ово побољшава квалитет услуге и пружа драгоцене увиде за даљи развој и оптимизацију одговарајућих производа и услуга.

Временом се АИ појавила као моћно средство у маркетингу, посебно у развоју конверзацијских маркетиншких стратегија. Чет-ботови са АИ-ом пружају корисничку услугу 24/7 и анализирају податке о ангажовању купаца и преференцијама куповине. Ово омогућава много бољу персонализацију у разговорима, стварајући тако дубља, конзистентнија дигитална искуства на веб локацијама и апликацијама за размену порука.

Ране генерације цхатботова су више радиле као интерактивна често постављана питања, стриктно остајући у оквиру основних сценарија са унапред припремљеним одговорима. Захтевали су од корисника да бира између унапред дефинисаних кључних речи и фраза. Системи попут ових нису могли да тумаче природни језик – што је значајно ограничило њихову функционалност.

Временом је технологија цхатбот-а много еволуирала у вези са правилима програмирања и обрадом природног језика. Савремени АИ четботи разумеју упите изражене у облику разговора и узимају у обзир значење комуникације; стога су много функционалнији. Они су интегрисани са алгоритмима за машинско учење који им помажу да побољшају своју способност разумевања и предвиђања упита купаца анализом података о понашању и претходних интеракција.

Стога је развој цхатбот-а омогућио организацијама не само да побољшају корисничку услугу већ и да интеракцију са клијентима учине вредним извором аналитичких података за даљи развој производа и услуга и општи приступ ангажовању.

Модерни цхат ботови са АИ су постали софистицирани, посебно због интеграције технологија разумевања природног језика које им омогућавају да препознају и исправе грешке у куцању и преводу док семантички разумеју унос корисника. Разумевање овде значи бити способан да дефинишете „намеру“ корисника, што даље подстиче радње цхатбот-а ка формирању одговарајућег и тачног одговора.

Засноване на интеракцијама у реалном времену, цхат ботови користе машинско учење и дубоко учење да би развили и побољшали своје базе података питања и одговора. Ово омогућава чет-ботовима да временом побољшају своје одговоре и учине их персонализованијим. Недавни развој ЛЛМ-а, као што су они који се примењују у ОпенАИ-јевом ГПТ-у, додатно је побољшао корисничку услугу и проширио радна подручја цхатбота.

За креирање цхат бота може бити потребно више или мање времена, у зависности од неколико фактора: технолошког скупа, сложености задатака које бот треба да испуни, доступности података и даљих интеграција са другим системима или платформама. Међутим, са недавним развојем у креирању платформи за цхатбот са мало или без кодирања, развој се може значајно убрзати.

Такође, треба подвући значење термина као што су „четбот“, „четбот АИ“ и „виртуелни агент“. Иако се ови термини врло често користе као синоними, они ипак могу значити различите нивое софистицираности и способности у зависности од контекста њихове употребе. На пример, једноставан цхатбот може да прати одређену скрипту, док АИ цхатбот и виртуелни агенти већ имају напредније карактеристике прилагођавања и самоучења, што их чини много моћнијим у смислу интеракције корисника и услуге.

Цхатботс: широк појам који укључује било који софтвер који може да симулира разговор са човеком. Они могу да се крећу од једноставних система који прате низ унапред дефинисаних сценарија са ригидно дефинисаном навигацијом до других који користе елементе вештачке интелигенције.

Што се тиче четботова са вештачком интелигенцијом, они су доста напредни: користе технологије попут машинског учења и НЛП-а да разумеју упите корисника на природном језику и уче из интеракција како би оптимизовали одговоре. Ови ботови не само да ће моћи да препознају језике корисника већ и да разумеју њихове намере за боље подударање одговора са упитима.

Виртуелни агенти представљају још једну еволуцију у класи четботова заснованих на вештачкој интелигенцији. Они уграђују конверзацијске АИ могућности са роботском аутоматизацијом процеса у своју способност да разговарају, али и да спроводе одређене радње, које се крећу од обраде трансакција и управљања захтевима до аутоматизације пословних процеса. Ови системи могу обављати многе задатке независно, без људског уплитања.

Ове технологије су кључне у побољшању интеракције купаца и пословних процеса; дакле, ово су моћни алати за компаније у побољшању квалитета услуге и оптимизацији пословања.

Уз интерактивне цхат ботове засноване на вештачкој интелигенцији, информације о интеракцијама са корисницима се чувају и интегришу у даљу комуникацију. Заједно са могућностима аутоматизације, као што је роботска аутоматизација процеса, ово омогућава корисницима да решавају чак и сложене задатке на самоуслужни начин преко једног јединственог комуникационог интерфејса. Тамо где је неопходна интервенција оператера уживо, могућа је беспрекорна примопредаја позива оператеру, који ће имати приступ историји интеракција са ботом.

Чет-ботови већ налазе своје апликације у различитим окружењима, од друштвених медија до специјализованих платформи за размену порука, корпоративних веб страница и апликација, укључујући чак и телефонске системе, где могу да раде као део интегрисаних система гласовног одговора. Неке кључне апликације за такве системе укључују:

• Подршка корисницима и запосленима у реалном времену.
• Персонализоване препоруке за е-трговину.
• Маркетинг и промоција производа помоћу цхат-бота.
• Аутоматско попуњавање и обрада формулара и финансијских пријава.
• Заказивање термина у здравственим установама.
• Подсећа вас на активност у вези са одређеним временом или местом.

Због тога ће на овај начин цхат ботови помоћи да корисничка искуства буду глатка, а пословне операције ефикасније.

Предности коришћења четбота

Четботови засновани на вештачкој интелигенцији могу да разумеју људски природни језик са великом прецизношћу. Као резултат тога, постоје неке огромне предности и за предузећа и за купце у аутоматизацији и персонализацији услуге. Они помажу у повећању интеракције са купцима заједно са лојалношћу бренду.

Пре ере екстензивне употребе цхатбот-ова, сваки контакт са клијентом имао је мало људско учешће. Сама могућност хитних проблема корисника који настану у нерадно време, викендом или државним празником чинила је услугу још компликованијом; било је скупо и организационо гломазно одржавати службу за помоћ у испуњавању непредвидиве потражње.

Чет-ботови могу да обезбеде секвенционирану, висококвалитетну интеракцију са клијентима 24 сата дневно, 7 дана у недељи, док истовремено смањују оперативне трошкове повећањем ефикасности. Они аутоматизују редовне активности и ослобађају ресурсе запослених за решавање сложенијих проблема. Ова тренутна доступност смањује редове у поређењу са контактирањем подршке путем телефонских линија, е-поште или веб интерфејса, чиме се побољшава корисничко искуство, гради лојалност бренду и подстиче задржавање купаца.

Операција услуга корисничке подршке укључује многе финансијске трошкове. Одговарање на честа питања и обука особља за стандардизацију тих одговора такође су скупи. Многа мултинационална предузећа решавају ова питања преко спољних послова, што укључује додатне трошкове и такође нарушава контролу над квалитетом интеракције са клијентима.

Интеграција цхатботова може бити трансформативна у том погледу, јер пружа подршку 24/7. Поред тога што служе као подршка прве линије, цхат ботови могу учинити много да допуне подршку током вршних периода и скину топлоту са особља које се суочава са гомилом рутинских упита, омогућавајући им да дају више времена на сложеније упите. То значајно штеди људску интервенцију и стога обезбеђује већу ефикасност у скалирању радне снаге за све веће захтеве или захтеве ван радног времена.

Осим тога, роботи за ћаскање не само да смањују трошкове подршке, већ и повећавају општу оперативну ефикасност и тиме побољшавају квалитет услуге и задовољство корисника.

Цхатботови су веома моћан алат за генерисање потенцијалних клијената и повећање конверзије продаје. Током посете веб-сајту, један купац можда тражи информације о производима или услугама, а чат-бот значи да ће одмах добити одговоре на своја питања о карактеристикама, ценама или условима сарадње. Ово не само да помаже у доношењу одлуке о куповини, већ и повећава шансе да ће се купац одлучити за вашу компанију. Осим тога, цхат ботови могу да квалификују потенцијалне купце у контексту компликованих куповина са вишестепеним током тако што ће извршити почетну процену и припрему и, даље, преусмерити купце да контактирају менаџера ради даље дискусије о детаљима.

Вештачка интелигенција, АИ је научна дисциплина која је званично представљена светској заједници 1956. године на семинару у Хановеру, САД. Догађај је био иницијатива четворице америчких научника: Џона Макартија, Марвина Минскија, Натанијела Рочестера и Клода Шенона. Од самог почетка, термин „вештачка интелигенција”, вероватно измишљен да привуче пажњу јавности, постао је невероватно популаран.

Област је прилично стабилно добијала на значају у последњих шездесет година, са великим делом интелигентних технологија које су имале утицај на промену светског поретка. Упркос томе, термин „вештачка интелигенција” је погрешно тумачење јер се подразумева као вештачко биће са интелигенцијом способно да се такмичи са најбољим од сваког људског бића.

За Џона Макартија и Марвина Минскија, вештачка интелигенција је прво значила покушај компјутерског моделирања интелектуалних способности, људских-животиња-биљки-социјално-филогенетских. Као основа ове научне области послужила је претпоставка да се све когнитивне функције могу прецизно и програмски репродуковати. Упркос више од шездесет година историје, хипотеза о поновљивости интелектуалних функција компјутерима још увек није потврђена нити дефинитивно оповргнута, што научнике стимулише на нова открића.

Модерна АИ налази своју примену у буквално свим областима живота и веома је у фази сталног развоја, црпећи из обогаћене позадине која је настала средином двадесетог века.

Вештачка интелигенција

Развој вештачке интелигенције почео је непосредно после Другог светског рата, када су научници попут Алана Тјуринга истражили могућност да машине могу да „мисле“. Тјуринг је 1950. објавио „Рачунарске машине и интелигенција“, где је предложио Тјурингов тест као метод за одређивање да ли је машина способна да имитира људску интелигенцију. Вештачка интелигенција је привукла велику пажњу шездесетих година прошлог века, изнедривши прве програме за играње шаха и програме за алгебарско решавање проблема. Међутим, први „зимски период“ вештачке интелигенције дошао је 1970-их, када напредак у стварном свету није сасвим достигао висока очекивања која су поставили многи, а финансирање истраживања је смањено.

Интересовање за вештачку интелигенцију завладало је 1980-их као резултат комбинације развоја алгоритама за машинско учење и повећане рачунарске снаге. Ово доба је обележено побољшањима у реализацији експертских система – који могу да симулирају одлуке људских стручњака у одређеном домену. Почевши од новог миленијума, почела је нова ера АИ, убрзана развојем интернета, великим подацима и већом рачунарском снагом. Пробоји у дубоком учењу и неуронским мрежама до сада су довели до бројних система који су сада способни за препознавање говора и слике, подупирући недавне радове на аутономним аутомобилима, персонализованој медицини и другим апликацијама.

Вештачка интелигенција разбија нове оквире и изазове, проналази своје место у свакодневном животу и радикално мења многе сфере: бизнис, медицину, образовање. Историја вештачке интелигенције је пут од утопијских идеја до стварних технологија, које инспиришу научнике и програмере да стварају нове ствари.
Вештачка интелигенција је претрпела многе промене за тако кратко време од свог постојања. У историји његовог развоја могуће је издвојити шест етапа.

У раним годинама развоја, подстакнути раним успесима, бројни истраживачи, укључујући Херберта Симона, давали су оптимистична предвиђања. Сајмон је предвидео да ће „у року од десет година дигитални компјутер бити светски шампион у шаху“. Међутим, када је средином 1960-их десетогодишњи дечак победио компјутер у шаху и када је извештај америчког Сената истакао ограничење машинског превођења, напредак у вештачкој интелигенцији је значајно успорен. Сматрало се да су ово мрачна времена за АИ.

Следећи је био семантичка вештачка интелигенција, у којој се истраживач заинтересовао за психологију механизама памћења и разумевања. До средине 1970-их, методе семантичког представљања знања почеле су да се појављују заједно са експертским системима који су користили вешто знање како би репродуковали мисаоне процесе. Ови системи су обећавали много, посебно у медицинској дијагностици.

Током 1980-их и 1990-их, развој алгоритама машинског учења и побољшање техничких могућности резултирали су развојем интелигентних система способних за обављање различитих задатака као што су идентификација отиска прста и препознавање говора. Период је обележен интегрисањем вештачке интелигенције у друге дисциплине за стварање хибридних система.

Касније током 1990-их, АИ је почела да се комбинује са роботиком и интерфејсом човек-машина да би формирала нешто слично афективном рачунарству, које анализира и затим репродукује људске емоције; ово је помогло у развоју система за дијалог као што су цхатботови.

Од 2010. године, нове могућности у рачунарству омогућиле су спајање великих података са техникама дубоког учења инспирисаних вештачким неуронским мрежама. Напредак у препознавању говора и слика, разумевању природног језика и беспилотних возила сигнализирају нову ренесансу вештачке интелигенције.

Апликације за вештачку интелигенцију

Технологије вештачке интелигенције показале су велике предности у односу на људске способности у различитим активностима. На пример, 1997. компјутер Дееп Блуе из ИБМ-а победио је Гарија Каспарова, у то време светског шампиона у шаху. У 2016, компјутерски системи су победили најбоље го и покер играче на свету да би показали своје способности обраде и анализе огромних количина података мерених у терабајтима, односно петабајтима.

Апликације, које се крећу од препознавања говора до идентификације лица и отисака прстију од милиона других, попут оних које користе секретарске дактилографе, користе технике машинског учења. Исте технологије дозвољавају аутомобилима да се сами возе и компјутерима који су бољи од дерматолога да дијагностикују меланом на основу слика младежа снимљених мобилним телефоном. Војни роботи и аутоматизоване монтажне линије у фабрикама такође користе енергију коју обезбеђује вештачка интелигенција.

У научном свету, вештачка интелигенција је коришћена да разбије функције биолошких макромолекула, укључујући протеине и геноме, према редоследу њихових компоненти. Ово раздваја ин силицо- од историјских метода као што су експерименти ин виво-на живим организмима-и ин витро-у лабораторијским условима.

Примене самоучећих интелигентних система се крећу од индустрије и банкарства до осигурања, здравствене заштите и одбране. Аутоматизација бројних рутинских процеса трансформише професионалну активност и чини неке професије потенцијално изумрлим.

Разликовање АИ од неуронских мрежа и машинског учења

Вештачка интелигенција, која се чешће назива АИ, је општа област рачунарске науке која се бави стварањем интелигентних машина способних да наставе активности које обично захтевају људску интелигенцију. Покрива, али није ограничено на, специјализоване програме и различите технолошке приступе и решења. АИ користи многе логичке и математичке алгоритме који се могу заснивати на неуронским мрежама у сврху емулације процеса људског мозга.

Неуронске мреже представљају специфичну врсту компјутерског алгоритма, који се може посматрати као математички модел састављен од вештачких неурона. Такви системи не захтевају претходно програмирање да би извршили одређене функције. Напротив, они су способни да уче из претходног искуства, баш као што неурони у људском мозгу стварају и јачају своје везе током процеса учења. Неуронске мреже су алати унутар АИ за постизање задатака који укључују препознавање или обраду података.

Док је АИ општи термин који описује машине које могу да размишљају и уче као људи, кључни подскуп вештачке интелигенције који се тиче технологија и алгоритама који омогућавају да програми уче и побољшавају се без људске интервенције назива се машинско учење. Такви системи анализирају улазне податке, проналазе неке обрасце у њима и користе ово знање за обраду нових информација и решавање компликованијих проблема. Једна од метода за организовање машинског учења назива се неуронске мреже.

Стога, ако тражимо аналогију АИ у људском телу, АИ ће деловати као целокупно функционисање мозга, док ће машинско учење бити аналогија са обрадом информација и техникама решавања проблема, а неуронске мреже ће бити структурни елементи – попут неурона – који ће обављати обраду података на атомском нивоу.

Примена вештачке интелигенције у савременом животу

АИ је нашла своје место у скоро свакој сфери живота у савременом свету, почевши од комерцијалне употребе до медицинске и производне технологије. Постоје две главне врсте вештачке интелигенције: слаба и јака. Они слаби су специјализовани за уже задатке, попут дијагнозе или анализе података, док је јака вештачка интелигенција створена да дубље решава глобалне сложене проблеме имитирајући људску интелигенцију.

Анализа великих података уз употребу вештачке интелигенције проналази високу применљивост у трговини омогућавајући великим трговачким платформама да проучавају понашање потрошача и оптимизују маркетиншке стратегије.

Производња вештачке интелигенције нашла је своју примену у праћењу и координацији радничких активности, значајно повећавајући ефикасност и безбедност у процесу рада. У сектору транспорта, АИ служи у контроли саобраћаја, праћењу стања на путевима и развоју и побољшању беспилотних возила.

Луксузни брендови укључују вештачку интелигенцију која ће извршити дубоку анализу потреба купаца и персонализовати производе за њих. У здравству, вештачка интелигенција мења лице дијагностике, развоја лекова, здравственог осигурања, па чак и клиничких испитивања, чинећи тако здравствене услуге далеко прецизнијим и ефикаснијим пословима.

Разлози за овај технолошки развој су брзи раст токова информација, појачана улагања у сектор вештачке интелигенције и захтеви за већом продуктивношћу и већом ефикасношћу у свим секторима. Вештачка интелигенција наставља да шири свој утицај, продире у нова подручја и трансформише традиционалне приступе пословању и свакодневним активностима.

Области примене АИ

Вештачка интелигенција покрива сваки други аспект људског живота, стварајући нове могућности за традиционалне индустрије да побољшају ефикасност и тачност.

Медицина и здравство: АИ управља подацима о пацијентима, анализира медицинске слике као што су ултразвук, рендгенски снимци и ЦТ скенирање и дијагностикује болести на основу симптома. Интелигентни системи дају опције лечења и помажу вам да водите здрав начин живота путем мобилних апликација које могу да прате ваш откуцај срца и телесну температуру.
Малопродаја и е-трговина: Помоћу вештачке интелигенције, понашање корисника на мрежи се анализира како би се дале препоруке или оглашавање прилагођено њима. Ово такође укључује оглашавање производа које су корисници прегледали у онлајн продавницама и сличне предлоге производа на основу анализе интересовања корисника. Политика: Током председничких кампања, чак и оне Барака Обаме, вештачка интелигенција се користила за анализу података како би оптимизовала стратегије кампање – бирајући где и када ће говорити – да би повећала своје шансе за победу.
Индустрија: АИ помаже у контроли производних процеса, анализи оптерећења опреме и предвиђањима потражње како би се осигурало правилно коришћење ресурса и смањење трошкова. Игре и образовање: АИ генерише реалистичније виртуелне противнике, персонализоване сценарије игара у области игара. У образовању се користи за планирање наставних планова и програма који одговарају потребама и могућностима ученика, управљање образовним ресурсима итд.

Остале области у којима АИ налази примену укључују правне услуге, финансије и управљање урбаном инфраструктуром, да поменемо само неке од области које заиста наглашавају њен допринос модерним иновацијама и технолошком напретку.

Вештачка интелигенција (АИ) је научна дисциплина која је званично представљена светској заједници 1956. године на радионици у Хановеру, САД. Догађај су иницирала четворица америчких научника: Џон Макарти, Марвин Мински, Натанијел Рочестер и Клод Шенон. Од свог настанка, термин „вештачка интелигенција“, вероватно створен да привуче пажњу јавности, стекао је огромну популарност.

Значај вештачке интелигенције је стално растао током протеклих шест деценија, при чему интелигентне технологије имају значајан утицај на промену светског поретка. Упркос широкој употреби, термин „вештачка интелигенција“ се често погрешно тумачи, посебно када се подразумева да означава вештачко биће са интелигенцијом које може да се такмичи са људима.

За Џона Макартија и Марвина Минскија, АИ је био први покушај компјутерског моделирања интелектуалних способности – људских, животињских, биљних, друштвених или филогенетичких. Претпоставка да се све когнитивне функције могу тачно описати и програмски репродуковати постала је темељ ове научне области. Упркос више од шездесет година историје, хипотеза о поновљивости интелектуалних функција компјутерима још увек није потврђена нити дефинитивно оповргнута, што научнике стимулише на нова открића.

Модерна АИ се широко примењује у различитим сферама живота и наставља да се развија, надовезујући се на богато наслеђе истраживања и развоја које је почело средином двадесетог века.

Развој вештачке интелигенције

Развој вештачке интелигенције почео је непосредно после Другог светског рата, када су научници попут Алана Тјуринга истраживали потенцијал машина да „размишљају“. Тјуринг је 1950. године објавио „Рачунарске машине и интелигенција“, предлажући Тјурингов тест као метод за одређивање способности машине да опонаша људску интелигенцију. Током 1960-их, вештачка интелигенција је привукла значајну пажњу, изнедривши прве програме за играње шаха и решавање алгебарских задатака. Међутим, 1970-те су обележиле први „зимски период“ вештачке интелигенције, када напредак у стварном свету није испунио висока очекивања, што је довело до смањења финансирања истраживања.

Интересовање за вештачку интелигенцију оживело је 1980-их због развоја алгоритама машинског учења и повећане рачунарске снаге. Овај период карактерише напредак у развоју експертских система способних да опонашају одлуке људских стручњака у одређеним областима. Са почетком новог миленијума, вештачка интелигенција је ушла у нову еру убрзану развојем интернета, великим подацима и повећаном рачунарском снагом. Пробоји у дубоком учењу и неуронским мрежама довели су до развоја система способних за препознавање говора и слика, подупирући развој аутономних аутомобила, персонализоване медицине и других апликација.

Вештачка интелигенција наставља да руши нове границе и изазове, интегришући се у свакодневни живот и радикално мењајући многе сфере, укључујући бизнис, медицину и образовање. Историја вештачке интелигенције је пут од утопијских идеја до стварних технологија, инспиришући научнике и програмере да направе нова открића.

Вештачка интелигенција (АИ) је за кратко време свог постојања претрпела бројне промене. У историји његовог развоја може се издвојити шест фаза.

У раним фазама развоја, подстакнути раним успесима, истраживачи као што је Херберт Симон давали су оптимистична предвиђања. Сајмон је предвидео да би у року од десет година машине могле да постану светски шампиони у шаху. Међутим, напредак је успорен средином 1960-их када је десетогодишњи дечак победио компјутер у шаху, а извештај америчког Сената указао је на ограничења машинског превођења. Овај период је постао познат као мрачна времена за АИ.

Следећа фаза је била усмерена ка семантичкој вештачкој интелигенцији, где су се научници фокусирали на психологију памћења и механизама разумевања. Средином 1970-их појавиле су се методе семантичког представљања знања и експертски системи који су користили вешто знање за репродукцију мисаоних процеса. Ови системи су показали велико обећање, посебно у медицинској дијагностици.

Током 1980-их и 1990-их, развој алгоритама машинског учења и техничка побољшања довели су до развоја интелигентних система способних за обављање различитих задатака као што су идентификација отиска прста и препознавање говора. Овај период обележила је интеграција АИ са другим дисциплинама за стварање хибридних система.

До касних 1990-их, вештачка интелигенција је почела да се комбинује са роботиком и интерфејсом човек-машина, што је довело до стварања афективног рачунарства са циљем анализе и репродукције људских емоција. Овај тренд је помогао да се побољшају системи дијалога као што су цхат ботови.

Од 2010. године, нове могућности у рачунарству су омогућиле комбиновање великих података са техникама дубоког учења заснованим на вештачким неуронским мрежама. Напредак у областима као што су препознавање говора и слике, разумевање природног језика и возила без посаде сигнализирају нову ренесансу вештачке интелигенције.

Примене вештачке интелигенције

Технологије вештачке интелигенције показале су значајне предности у односу на људске способности у многим областима. На пример, 1997. године ИБМ-ов Дееп Блуе компјутер је победио Гарија Каспарова, тадашњег светског шампиона у шаху. У 2016. години, компјутерски системи су победили најбоље светске играче го и покера, демонстрирајући њихову способност да обрађују и анализирају огромне количине података мерених у терабајтима и петабајтима.

Технике машинског учења се увелико користе у апликацијама у распону од препознавања говора, слично као код секретарских дактилографа из прошлости, до прецизног идентификовања лица и отисака прстију међу милионима других. Исте технологије омогућавају аутомобилима да се сами возе и компјутерима који надмашују дерматологе да дијагностикују меланом на основу слика младежа снимљених мобилним телефоном. Војни роботи и аутоматизоване монтажне линије у фабрикама такође су резултат вештачке интелигенције.

У научној области, АИ се користи за анализу функције биолошких макромолекула као што су протеини и геноми на основу редоследа њихових компоненти. Ово разликује ин силицо (компјутерски експерименти који користе велике податке и моћне процесоре) од традиционалних метода као што су ин виво (на живим организмима) и ин витро (у лабораторијским условима) експерименти.

Интелигентни системи који се сами уче налазе примену у скоро сваком сектору: од индустрије и банкарства до осигурања, здравствене заштите и одбране. Аутоматизација многих рутинских процеса трансформише професионалне активности и, потенцијално, доводи до изумирања неких професија.

Разликовање АИ од неуронских мрежа и машинског учења

Вештачка интелигенција (АИ) је широка област рачунарске науке која се бави стварањем интелигентних машина способних да обављају задатке који захтевају људску интелигенцију. Ово укључује не само специјализоване програме, већ и разне технолошке методе и решења. АИ користи многе приступе, укључујући логичке и математичке алгоритме, и може се ослонити на неуронске мреже да опонаша рад људског мозга.

Неуронске мреже су посебна врста компјутерских алгоритама који представљају математички модел који се састоји од вештачких неурона. Ови системи не захтевају претходно програмирање за обављање специфичних задатака. Уместо тога, они су у стању да уче на основу претходног искуства и елементарних прорачуна, слично начину на који се неурони у људском мозгу формирају и јачају везе током процеса учења. Неуронске мреже су алат који се користи у оквиру АИ за решавање задатака који се односе на препознавање и обраду података.

Машинско учење је, заузврат, подскуп вештачке интелигенције која се фокусира на развој технологија и алгоритама који омогућавају програмима да уче и побољшавају се без директне људске интервенције. Ови системи анализирају улазне податке, проналазе обрасце у њима и користе ово знање за обраду нових информација и решавање сложенијих проблема. Неуронске мреже се често користе као једна од метода за организовање машинског учења.

Дакле, ако повучемо аналогију са људским телом, АИ се може упоредити са пуном функционалношћу мозга, машинско учење би било аналогно обради информација и техникама решавања проблема, а неуронске мреже су структурни елементи слични неуронима који обезбеђују обраду података на фундаменталном нивоу.

Примена АИ у савременом животу

Вештачка интелигенција (АИ) је нашла широку примену у многим различитим областима савременог живота, у распону од комерцијалних апликација до медицинских и производних технологија. Постоје два главна типа АИ: слаба АИ и јака АИ. Слаба АИ је специјализована за обављање специфичних задатака као што су медицинска дијагноза или анализа података, док јака АИ има за циљ да реши глобалне, сложене проблеме опонашајући људску интелигенцију на дубљем нивоу.

У трговини, АИ се у великој мери користи за анализу великих података (Биг Дата), омогућавајући великим трговачким платформама да проучавају понашање потрошача и оптимизују маркетиншке стратегије.

У производњи се АИ користи за праћење и координацију радњи радника, повећавајући ефикасност и сигурност радних процеса. У транспортној индустрији, АИ помаже у управљању саобраћајем, праћењу стања на путевима и развоју и побољшању беспилотних возила.

Луксузни брендови интегришу вештачку интелигенцију како би дубоко анализирали потребе купаца и персонализовали производе. У здравству, АИ револуционише дијагностику, развој лекова, здравствено осигурање и клиничка испитивања, побољшавајући тачност и ефикасност здравствених услуга.

Овај технолошки напредак је подстакнут брзим растом протока информација, повећаним улагањима у сектор вештачке интелигенције и захтевима за већом продуктивношћу и ефикасношћу у свим индустријама. Вештачка интелигенција наставља да шири свој утицај, продире у нова подручја и трансформише традиционалне приступе пословању и свакодневним активностима.

Области употребе АИ

Вештачка интелигенција (АИ) се инфилтрира у многе аспекте свакодневног живота, трансформишући традиционалне индустрије и стварајући нове могућности за побољшање ефикасности и тачности:

1. Медицина и здравствена заштита: АИ се користи за управљање подацима о пацијентима, анализу медицинских слика као што су ултразвук, рендгенски снимци и ЦТ скенирање и дијагностиковање болести на основу симптома.

2. Интелигентни системи нуде опције лечења и помажу вам да водите здрав начин живота путем мобилних апликација које могу да прате ваш откуцај срца и телесну температуру.

3. Малопродаја и е-трговина: АИ анализира понашање корисника на мрежи како би понудио персонализоване препоруке и оглашавање. Ово укључује оглашавање производа које су корисници погледали у онлајн продавницама и предлагање сличних производа на основу анализе интересовања корисника.

4. Политика: Током председничких кампања, као што је кампања Барака Обаме, вештачка интелигенција је коришћена за анализу података и оптимизацију стратегија кампање, као што је избор где и када ће говорити, повећавајући његове шансе за победу.

5. Индустрија: АИ помаже у управљању производним процесима, анализи оптерећења опреме и предвиђању потражње, оптимизацији ресурса и смањењу трошкова.

6. Игре и образовање: У индустрији игара, АИ ствара реалистичније виртуелне противнике и персонализоване сценарије игара. У образовању, вештачка интелигенција се примењује да прилагоди наставне планове и програме потребама и способностима ученика и да управља образовним ресурсима.

   Примена вештачке интелигенције обухвата многа друга поља, укључујући правне услуге, финансије, управљање урбаном инфраструктуром и још много тога, наглашавајући њену улогу као главног покретача модерних иновација и технолошког напретка.

Вештачка интелигенција (АИ) је област рачунарске науке посвећена стварању машина које могу да обављају задатке који захтевају људску интелигенцију. Ови задаци укључују учење (добијање информација и правила за коришћење информација), резоновање (коришћење правила за доношење приближних или одређених закључака) и самоисправљање. Посебно у области машинског учења, АИ је у стању да учи без експлицитног програмирања и да врши аутоматску обраду података.

Главне компоненте и методе АИ укључују:

• Машинско учење – технологије које омогућавају рачунарима да уче из података и доносе предвиђања или одлуке на основу претходног искуства.
• Дубоко учење је пододељак машинског учења који користи сложене неуронске мреже са више нивоа апстракције за обраду података.
• Неуронске мреже су алгоритми инспирисани структуром људског мозга који су у стању да уче и препознају обрасце из великих количина података.

АИ се примењује у широком спектру индустрија:

1. Здравствена заштита за дијагностиковање болести, креирање персонализованих планова лечења и управљање медицинским подацима.
2. Финансије за аутоматизацију трговања, управљање ризиком и превенцију превара.
3. Аутономна индустрија за развој аутономних возила и система за помоћ возачу.

Етички и правни аспекти вештачке интелигенције захтевају посебну пажњу јер се појављују питања приватности, безбедности и одговорности за одлуке које доносе машине. Постоји потреба да се развију законодавни и регулаторни оквири који ће регулисати употребу АИ како би се осигурала њена безбедна и ефикасна употреба у јавном интересу.

АИ интегрисана у роботику има огромне могућности за иновације створене од индустрије до здравствених и услужних сектора. Увођење вештачке интелигенције у роботици такође представља нове изазове за законодавце и правне стручњаке да развију одговарајуће прописе који би дефинисали бонтон, безбедност, одговорност и заштиту података.
АИ омогућава да се сања о могућности самосталног кретања возила, што захтева посебан приступ регулисању и стандардизацији оваквих технологија. АИ се такође може користити у индустријским роботима који су у стању да изводе сложене и опасне производне процесе, чиме се повећава и продуктивност рада и безбедност рада. АИ у медицинским роботима се користи за обављање прецизне хирургије, дијагнозе и неге пацијената; дакле, постоје питања одговорности и медицинске приватности. Такође укључује справе за кућну негу, образовање и забаву, при чему АИ помаже да се функционалност робота подеси према ономе што је корисницима потребно и што више воле.
Роботи који користе вештачку интелигенцију често обрађују и чувају велике количине података, укључујући личне податке корисника. Ово треба да буде заштићено у складу са важећим законима о заштити приватности. Дизајн и рад робота са АИ-ом треба да буду засновани на етичким стандардима који избегавају могуће злоупотребе и поштују људска права и слободе. Обезбедите посебне норме и стандарде који дефинишу захтеве у погледу безбедности, ефикасности и поузданости робота са АИ.
Вештачка интелигенција у роботици је једна од најперспективнијих области у којој би достигнућа могла, у низу аспеката, да промене саму суштину људске активности. Истовремено, успешна и безбедна употреба оваквих технологија је замислива само под условом да се створи адекватан правни оквир који регулише употребу вештачке интелигенције, заштиту података и заштиту људских права и дефинише одговорност за радње робота. Биће потребни сви напори законодаваца, развијача технологије и друштва да се овај оквир развије и примени у пракси.

Вештачка интелигенција – шта је то?

Вештачка интелигенција (АИ) се односи на подобласт рачунарске науке која се бави дизајном машина које могу да раде ствари, обично користећи људску интелигенцију. Конкретно, то је способност компјутерског програма или машине да размишља, учи и унапређује се из искуства, учења (стицање информација и правила за коришћење информација), закључивања (извлачење закључака из правила да би се дошло до приближних или дефинитивних закључака) и самоусавршавања. Конкретно, АИ — у машинском учењу — има способност да учи без експлицитног програмирања како би извршио аутоматску обраду података.
Главне компоненте и методе АИ укључују:

Машинско учење: Технологије које омогућавају рачунарима да уче из података и доносе предвиђања или одлуке на основу претходног искуства.
Дубоко учење је подскуп машинског учења који се састоји од веома сложених неуронских мрежа са много слојева апстракције.
Инспирација за неуронске мреже лежи у структури људског мозга, који је, након што је обучен на огромним подацима, способан да учи и препознаје обрасце.
Различите примене АИ су ушле у следеће индустрије:
Дијагноза здравствене заштите, креирање персонализованих планова лечења и управљање медицинским подацима.
Финансијске услуге – аутоматизација трговања, управљање ризиком, откривање превара
Аутомобилска индустрија – Развој аутономних возила и система за помоћ возачу.
Етички и правни аспекти употребе вештачке интелигенције захтевају посебну пажњу јер се постављају питања приватности, безбедности и одговорности за одлуке машина. Наравно, ово претпоставља стварни развој законодавних и регулаторних оквира који ће регулисати употребу АИ у складу са њеном безбедном и ефикасном применом у интересу друштва.

АИ сваким даном проналази све ширу примену у психологији тако што долази до нових приступа дијагностици, лечењу и истраживању психолошких поремећаја. Међутим, интегрисање вештачке интелигенције у психолошку праксу уступило је место неколико правних питања о поверљивости, етици и одговорности. Може да анализира говор, изразе лица и обрасце понашања како би идентификовао ране знаке менталног поремећаја. Применом АИ на податке о пацијентима, може предложити персонализовани план лечења, узимајући у обзир историју пацијента, реакције на претходне третмане и генетске информације. Телепсихологија заснована на вештачкој интелигенцији омогућава даљинско вођење сесија, док ће у реалном времену континуирано анализирати податке о сесији како би проценила напредак и извршила прилагођавања терапеутског приступа у реалном времену. Вештачка интелигенција помаже у анализи великих количина психолошких података из истраживања како би се разумели општи трендови и дошли до нових третмана. Наравно, лични и осетљиви подаци о пацијентима захтевају заштиту због захтева закона о заштити података, као што је ГДПР. Треба регулисати питања одговорности у случају дијагностичких или терапијских грешака учињених на основу анализе података АИ. На пример, увођење АИ у праксу требало би да се врши у складу са професионалним етичким стандардима, као што су потреба за људским надзором и одржавање професионалне компетенције психолога. Стога је потребно израдити посебне законске прописе у вези са употребом АИ у психологији како би се поштовали сви аспекти медицинских стандарда и законодавства. Употреба АИ у пракси психологије је веома обећавајући правац који омогућава значајно побољшање квалитета и доступности психолошке неге. Међутим, сама примена вештачке интелигенције мора се у потпуности одмерити са правне и етичке тачке гледишта да би се искористио пуни потенцијал АИ. Разрада јасних регулаторних механизама и норми ће олакшати безбедну, ефикасну и етичку употребу вештачке интелигенције у психологији, истовремено штитећи права и интересе пацијената.

Вештачка интелигенција, ако се примени на архитектуру, отвара потпуно нове хоризонте у пројектовању, планирању и реализацији. АИ може значајно да убрза и олакша процес израде архитектонских пројеката са високом прецизношћу и оптимизацијом трошкова. С друге стране, интеграција АИ у архитектонску праксу доноси низ правних питања која захтевају пажњу и прилагођавање постојећим законским и регулаторним оквирима. Употреба вештачке интелигенције у архитектонским пројектима омогућава да се за врло кратко време добије концепт дизајна заснован на задатим параметрима и преференцијама клијента. АИ је у стању да анализира огромне количине података о функционалности зграда, помажући да се дође до најефикаснијих решења за планирање. Користи се у симулацији понашања зграда у различитим окружењима, омогућавајући прелиминарну процену одрживости, енергетске ефикасности и других кључних параметара. АИ може да дизајнира интелигентне зграде интегрисане са системима управљања зградама како би омогућио боље коришћење ресурса и обезбедио побољшане услове живота за станаре. Постоји хитна потреба да се доведу у питање питања као што су интелектуална својина у коришћењу вештачке интелигенције у архитектури, оригиналност дизајна и ко је аутор и софтвер развијен коришћењем вештачке интелигенције. Дизајни развијени коришћењем вештачке интелигенције морају бити у складу са свим релевантним грађевинским и архитектонским кодовима и стандардима. Етичка разматрања у коришћењу вештачке интелигенције односе се и на питања приватности и приступачности у архитектонским решењима. Вештачка интелигенција може радикално да промени архитектонску праксу пружањем нових алата за пројектовање и управљање зградама. У сваком случају, пуна и ефикасна употреба вештачке интелигенције у архитектури захтева развој и примену посебних законских оквира који регулишу интелектуалну својину, одговорност, усклађеност и етичке стандарде. Само добро промишљена законска регулатива ће максимизирати предности вештачке интелигенције у архитектури: безбедност, иновације и одрживост.

Уместо тога, један од случајева је да се иновације вештачке интелигенције активно користе у финансијској технологији за обезбеђивање нових производа и услуга, што претпоставља озбиљне промене у технологији и правним позицијама које регулишу ове приступе. Ефикасна примена вештачке интелигенције у финтецх индустрији захтева да се пажња усмери на стварање јасног законског оквира који ће гарантовати поузданост и сигурност за понуђену робу и заштиту купаца. АИ анализира кредитну способност клијената користећи велике податке и на основу тога банке и друге кредитне институције могу брже и сигурније да изврше ширу кредитну експанзију. Алгоритми вештачке интелигенције, такође познати као робо-саветници, нуде савете за инвестирање и савете за управљање портфолиом који узимају у обзир финансијске циљеве појединца. АИ прати трансакције у реалном времену и може да идентификује покушаје финансијске преваре и прање новца. АИ помаже компанијама да проучавају потребе и понашање купаца за личне финансијске производе и услуге. Још један критичан аспект регулације вештачке интелигенције у финтецх фирмама је заштита личних података купаца. Законодавство које се односи на заштиту личних података треба стриктно примењивати. Компаније које се баве финансијском технологијом треба да обезбеде да алгоритми вештачке интелигенције остану транспарентни како би купци и регулатори разумели како долази до аутоматизованих одлука. Што је још важније, неопходно је створити етичке стандарде у коришћењу вештачке интелигенције, механизам који ће спречити дискриминацију и дати гаранцију да се потрошачи третирају на одговарајући начин. Иако је АИ заиста међу главним факторима који доприносе развоју финтецх-а, и даље се може ефикасно и безбедно користити само под одговарајућом законском регулативом. Успостављен јасан правни оквир не само да ће максимизирати могућности вештачке интелигенције, већ ће и минимизирати могуће ризике за све учеснике на финансијском тржишту. Разрада правила и њихова примена од стране регулатора и учесника на тржишту биће тежак задатак у погледу обезбеђивања поштовања владавине права, транспарентности и заштите потрошача у контексту широке употребе најновијих технологија.

Док АИ тек почиње да игра значајну улогу у грађевинској индустрији, појављују се нове могућности за оптимизацију управљања пројектима, процеси се могу аутоматизовати, а безбедност на градилишту побољшана. Међутим, примена вештачке интелигенције у грађевинарству такође покреће неколико правних питања која се морају приметити и за која би заузврат требало развити одговарајуће регулаторне механизме. АИ може помоћи инжењерима да „генеришу и анализирају моделе дизајна брзим темпом, аутоматски означавају потенцијалне проблеме и оптимизују дизајн према цени и функционалности. Роботски системи напајани вештачком интелигенцијом користе се за постављање цигле, заваривање и фарбање зграда, штедећи рад и повећавајући продуктивност. АИ ће бити у позицији да анализира ове токове података како би оптимизовао употребу материјала, машина и радне снаге и минимизирао отпад, побољшавајући активности координације на локацији. Системи са АИ-ом би стално надгледали градилиште и стварали узбуну у случају да то омета безбедност и здравље грађевинских радника. Правне компликације настају када је потребно утврдити одговорност за грешке вештачке интелигенције, са посебним освртом на недостатке у конструкцији и несреће. Прописи морају бити у потпуности састављени како би се утврдила одговорност произвођача АИ и грађевинских компанија. Употреба вештачке интелигенције у пројектовању и конструкцији поставља специфична питања заштите интелектуалне својине која се тичу алгоритама, софтвера и дизајнерских решења креираних са њима. Прикупљање и анализа података коришћењем АИ биће у складу са законима о заштити података, који ће гарантовати безбедност и приватност личних података радника и клијената. АИ у грађевинарству треба да прати грађевинске прописе и стандарде континуираном верификацијом и сертификацијом повезаних технологија. Вештачка интелигенција ће потпуно променити курс грађевинске индустрије на ефикасан и сигуран; то се, наравно, не може постићи само технолошким развојем већ и стварањем одговарајућег законског оквира. Правна регулатива ће обезбедити јасне одговорности, интелектуалну својину, заштиту приватности података и разматрање регулаторних захтева. Потпуни потенцијал вештачке интелигенције у грађевинарству, заједно са минималним ризицима, доћи ће до изражаја само са интегрисаним приступом у законском оквиру за одрживи развој индустрије.

Данашња малопродајна индустрија активно интегрише различите аспекте вештачке интелигенције ради побољшања не само у корисничком сервису већ и у управљању залихама, анализи понашања потрошача и аутоматизацији маркетинга. Усвајање АИ отвара широке видике за иновације, али истовремено укључује многе правне проблеме који захтевају дужно разматрање и разраду одређених законских прописа. АИ анализира преференције и понашање купаца, што омогућава понуду персонализованијих производа и услуга како би се повећало задовољство и, према томе, побољшала продаја. АИ ће помоћи компанијама да предвиде потражњу и оптимизују своје залихе у складу са тим, смањујући на тај начин трошкове складиштења и минимизирајући могућност несташице производа. Четботови и виртуелни асистенти са АИ-ом пружају корисничку подршку 24 сата дневно, 7 дана у недељи, смањујући време чекања и додатно побољшавајући ефикасност услуге. АИ би анализирао тржишне податке и помогао у одређивању оптималне цене робе, узимајући у обзир потражњу, конкуренцију и друге главне детерминанте. Веома релевантан пример АИ апликација у малопродаји је да се мора прикупити и обрадити значајна количина података о купцима, што додатно наглашава колико је усаглашеност са актуелним законима о приватности, као што је то представљено ГДПР-ом у Европи, витална. Управљање вештачком интелигенцијом мора бити етичко, дискриминација мора бити забрањена, а купци се морају третирати непроизвољно. То значи да компаније морају учинити АИ транспарентним за своје клијенте тако да клијент зна како се њихови подаци користе и које одлуке се могу донети на основу тога. Вештачка интелигенција отвара могућност за значајно унапређење у питањима ефикасности и квалитета услуге. У сваком случају, да би вештачка интелигенција хармонично коегзистирала са малопродајним предузећима, мораће да се напише и примени широк законски оквир, онај који контролише употребу података штити потрошаче и дефинише одговорност за радње предузете путем технологије.

Вештачка интелигенција интегрисана у производни процес отвара нове могућности за побољшање ефикасности, смањење трошкова и оптимизацију управљања производњом. С друге стране, интеграција вештачке интелигенције у производне процесе такође захтева успостављање одговарајућих законских оквира који регулишу употребу, дистрибуцију и контролу ових технологија. АИ омогућава аутоматизацију компликованих производних процеса који су раније били немогући, минимизирајући људске грешке и побољшавајући тачност и квалитет производа. Анализа података о перформансама опреме помоћу вештачке интелигенције служи за предвиђање могућих кварова и на тај начин помаже у планирању одржавања које смањује време застоја. АИ ће анализирати неколико варијабли ланца снабдевања како би оптимизовао залихе и побољшао логистику. Контрола квалитета производа је напредовала, са системима заснованим на вештачкој интелигенцији који га аутоматски надгледају због недостатака и неусаглашености са стандардима. Стварање и коришћење АИ софтвера покреће питања интелектуалне својине која морају бити јасно регулисана. Ово осигурава да подаци обрађени путем вештачке интелигенције нису изложени неовлашћеном приступу и коришћењу у светлу регулаторних захтева као што је ГДПР. Неки кључни етички стандарди у примени вештачке интелигенције у производњи укључују недискриминаторну употребу технологије, недостатак пристрасности и заштиту права радника. Позитиван резултат примене вештачке интелигенције у производњи може се састојати од наметања значајних добитака у продуктивности и квалитету производа. Ипак, успешна интеграција вештачке интелигенције захтева техничку иновацију и разраду делотворног скупа правних механизама који би обезбедили регулисање коришћења технологије, заштиту података и интелектуалне својине и утврђивање одговорности у случају могућих грешака или кршења. Дужно разматрање свих питања законске регулативе омогућиће АИ да искаже свој пуни потенцијал у производњи и минимизира ризике који ће се развити у том погледу.

Банкарска индустрија активно тежи интеграцији АИ технологија, углавном због њихове велике моћи да побољшају оперативну ефикасност, побољшају корисничку услугу и оптимизују интерне процесе. Насупрот томе, примена вештачке интелигенције у банкарском сектору изазива низ правних питања која захтевају пажњу и развој одговарајућег правног оквира. АИ је од помоћи у анализи многих података који се односе на зајмопримце ради исправне кредитне процене, чиме се умањује могућност неизвршења обавеза. Системи засновани на вештачкој интелигенцији откривају преваре у реалном времену у трансакцијама клијената, обезбеђујући много безбедније финансијске трансакције при највећим брзинама. АИ се користи за анализу потреба клијената како би им се понудили финансијски производи и услуге персонализоване према њиховим потребама. Ова услуга омогућава аутоматизованим системима да дају савете о инвестицијама и управљању имовином, што омогућава да ова услуга буде доступна широком спектру купаца. Банкарство користи вештачку интелигенцију на много начина, укључујући обраду огромне количине личних података који се односе на клијенте. Постоји потреба за стриктним поштовањем закона о заштити података. На пример, у Европи постоје захтеви повезани са ГДПР-ом, а слични режими постоје и другде. Конкретно, АИ мора да се користи у складу са етичким стандардима: прво, у погледу транспарентности алгоритама који се користе, и друго, да би се избегла пристрасност током доношења одлука. Вештачка интелигенција може отворити значајан пут за иновације и побољшања у банкарским услугама. У том правцу, међутим, неопходан је јасан правни оквир за регулисање коришћења података, обезбеђење заштите потрошача и избегавање могућих злоупотреба које произилазе из употребе вештачке интелигенције у банкарству. Такви прави правни оквири ће помоћи да се максимизира потенцијал АИ у банкарству уз минимизирање ризика, чиме ће помоћи у одржавању поверења клијената.

Са стално растућом претњом сајбер напада, вештачка интелигенција у сајбер безбедности постаје све релевантнија и суштинска као алат за заштиту информационих система и података. Како АИ може да открије, анализира и супротстави се сајбер претњама много брже од људског ума, АИ постаје важна компонента стратегије сајбер безбедности. Истовремено, њихово увођење у ову сферу деловања такође је оптерећено одређеним правним проблемима и захтева разраду специфичних законских оквира. АИ анализира мрежни саобраћај и обрасце понашања корисника како би идентификовао аномалије или сумњиве активности које би могле помоћи у откривању потенцијалних напада чак и пре него што се догоде. Системи вођени вештачком интелигенцијом аутоматски блокирају злонамерне операције или изолују заражене области мреже, драстично смањујући време одговора на инциденте. АИ може да предвиди и прилагоди се новим врстама претњи помоћу алгоритама машинског учења континуираним ажурирањем база података и метода детекције. Имплементација вештачке интелигенције треба да прати захтеве закона о приватности као што је ГДПР у Европи. Једна кључна тачка биће да третман података од стране АИ мора бити транспарентан и подложан контроли. Треба јасно нагласити да је неко одговоран када потенцијалне грешке вештачке интелигенције доведу до кршења података и доводе до неприкладног приступа информацијама. Употреба вештачке интелигенције у сајбер безбедности, као и њен развој, увек ће ићи руку под руку са етичким стандардима, укључујући некоришћење вештачке интелигенције за незаконито праћење или кршење људских права. Вештачка интелигенција интегрисана у системе сајбер безбедности је моћно одбрамбено средство у овом дигиталном добу. Међутим, потребан је широк правни оквир да би правилно и ефикасно функционисао; требало би да буде такво да коришћење вештачке интелигенције гарантује заштиту података и спречава злоупотребу. Законска регулатива би омогућила потпуно коришћење предности вештачке интелигенције за побољшање сајбер безбедности уз истовремено смањење ризика и свих вероватних негативних импликација.

У последњих неколико година, сведоци смо брзог развоја и све веће употребе технологија вештачке интелигенције у различитим областима делатности, укључујући е-трговину. Употреба вештачке интелигенције у овој области отвара потпуно нове могућности за оптимизацију процеса, побољшање корисничког сервиса и персонализацију понуда. Међутим, са новим могућностима појавили су се и нови изазови, а међу њима има и оних који се тичу правних аспеката коришћења вештачке интелигенције. АИ може анализирати понашање корисника на веб локацијама, њихове преференције и историју куповине како би понудио производе и услуге који би најбоље одговарали интересима купаца. АИ цхат ботови, распоређени за комуникацију корисника, увелико би смањили време одговора у случају упита корисника и побољшали квалитет услуге. Омогућава анализу огромне количине података за оптимизацију процеса у логистици ради уштеде трошкова и убрзане испоруке купцима. Алгоритми машинског учења анализирају тржишта и трендове како би омогућили фирмама да брзо и агилно реагују на флуктуације потражње и на тај начин промене свој асортиман производа у складу са тим. У е-трговини, највећи изазов је осигурати да лични подаци корисника остану приватни и безбедни уз помоћ вештачке интелигенције. Свака обрада личних података мора бити у складу са ГДПР-ом и локалним прописима. Примене АИ садржаја, слика и музике крше ауторска права када алгоритми креирају дела са постојећим карактеристикама. Један од најважнијих аспеката је утврђивање одговорности за радње и одлуке фирме које је донела АИ. Такви проблеми укључују неприкладну анализу великих података или недостатке у доношењу одлука које крше права и интересе корисника. Вештачка интелигенција има велики потенцијал да унапреди ефикасност и квалитет пружања услуга е-трговине. Међутим, потпуна интеграција АИ у ову сферу је могућа само развојем одговарајућег правног оквира који ће обезбедити заштиту података, поштовање ауторских права и исправно прилагођавање одговорности. Решавање ових проблема ће допринети максимизирању потенцијала вештачке интелигенције и минимизирању могућих ризика њене употребе у електронској трговини.

Технологије вештачке интелигенције трансформишу многе сфере људског живота и активности у савременом свету. АИ пружа решења високог нивоа за потпуну аутоматизацију, оптимизацију интеракција са купцима и продају. Следећи чланак ће дати преглед кључних аспеката АИ апликација у продаји, укључујући тренутне трендове и обећавајуће прилике. АИ може да обрађује велике количине података како би креирао персонализоване понуде и поруке, чинећи комуникацију много ефикаснијом. Системи засновани на вештачкој интелигенцији анализирају историју купаца за понашање и преференције, а затим генеришу понуде које најбоље одговарају тренутним потребама и интересима сваког купца. Ово повећава могућност куповине и значајно побољшава целокупно корисничко искуство. Примена вештачке интелигенције у анализи тржишних трендова и потражње потрошача ће, заузврат, омогућити предузећу да ефикасно управља својим залихама и самим тим оптимизује логистику. Предиктивни АИ модели могу предвидети потражњу за одређеним производом у будућности. Ово омогућава предузећу да се припреми за било какву промену на тржишту и избегне превелике или недовољне залихе производа. Четботи са вештачком интелигенцијом сада имају дијалоге са клијентима у реалном времену тако што брзо и тачно одговарају на њихове упите. Као резултат тога, долази до пораста задовољства купаца у комбинацији са смањењем радног оптерећења тима за корисничку подршку. ЦРМ системи могу да инкорпорирају цхат ботове, који им могу дати драгоцене податке о клијентима како би разумели њихове потребе и преференције. Омогућава вештачкој интелигенцији да прође кроз продајне перформансе на различитим каналима и да даје препоруке како да их оптимално користи. Праћење података и анализа у интеракцији са купцима откривају најефикасније и најмање ефикасне технике продаје, које омогућавају да се ресурси прецизније распореде на исплатив начин. Вештачка интелигенција прави огроман продор у продају опремајући компаније алатима за побољшање продаје, перформанси и интеракције са купцима. Истовремено, међу многим предностима, постоји тамна страна вештачке интелигенције која се тиче приватности података и етичких питања. Са његовим напретком, компаније морају да иду у корак са ажурирањима на терену како би остале конкурентне и осигурале да ће њихов раст бити одржив.

Вештачка интелигенција мења игру у маркетингу кроз нове алате за анализу понашања потрошача, понуду персонализације понуде и повећање оптимизације огласне кампање. Коришћење вештачке интелигенције помаже у анализи великих количина података и аутоматизацији многих процеса који су превише сложени да би их људи могли да реализују у већем обиму и по нижим трошковима. Са АИ, подаци о великим потрошачима могу се анализирати са већом прецизношћу, сегментирати потрошаче на основу широког спектра фактора, испоручујући најрелевантнији садржај свакој групи. Системи вештачке интелигенције анализирају претходне куповине, понашање на веб-сајту и друге тачке података како би генерисали персонализоване понуде производа или услуга које ће највероватније привући сваког појединачног купца. Чет-ботови са вештачком интелигенцијом учествују у дијалогу са потрошачима, одговарају на њихова питања и нуде им решења у реалном времену, увелико побољшавајући задовољство купаца и истовремено смањујући оптерећење за корисничку службу. Уз помоћ вештачке интелигенције могуће је у реалном времену анализирати ефикасност рекламних кампања и благовремено прилагодити буџете и стратегије како би се постигао максимални повраћај улагања. Ово укључује боље усавршавање огласних кампања са персонализованим понудама. Аутоматизација рутинских задатака ослобађа ресурсе људског тима од потребе да ручно обрађује велику количину информација и комуницира са купцима. Брзи и прецизни одговори на упите купаца, презентација релевантног садржаја и персонализоване понуде подижу задовољство и лојалност купаца. Подаци купаца које обрађују системи вештачке интелигенције треба да буду заштићени. Велика зависност од АИ система може довести до тога да неко буде изложен рањивости када оне не успеју. Употреба вештачке интелигенције у искривљавању преференција потрошача могла би да покрене бројна етичка питања која би захтевала јасну регулативу. Вештачка интелигенција отвара нове хоризонте маркетиншким стручњацима да иновирају и побољшају интеракцију са купцима. Међутим, технолошке иновације на овај начин треба да буду у равнотежи са етичким и законским границама коришћења података. Интелигентна и одговорна употреба вештачке интелигенције може обогатити маркетиншке стратегије до бескрајне ефикасности и допринети дугорочном корпоративном успеху.

Вештачка интелигенција (АИ) активно усваја медицинска индустрија, трансформишући приступе дијагнози, лечењу и здравственом менаџменту. Способност вештачке интелигенције да анализира велике податке и учи из претходних истраживања има потенцијал да значајно побољша ефикасност и тачност медицинских услуга. АИ може анализирати медицинске слике као што су магнетна резонанца, ЦТ скенирање и рендгенски снимци брже и прецизније него што то могу да ураде медицински професионалци. Ово смањује могућност грешке и убрзава дијагностички процес. АИ помаже у развоју персонализованих планова лечења заснованих на генетској анализи и историји болести пацијента, што резултира прецизнијим и ефикаснијим третманом. Уз употребу роботских система вођених вештачком интелигенцијом, хируршке процедуре постају мање инвазивне, прецизније и смањују време опоравка након операције. АИ обезбеђује континуирано праћење здравља пацијената путем паметних уређаја и мобилних апликација, омогућавајући брз одговор на промене и спречавајући компликације. Важно је осигурати сигурност и поверљивост медицинских података када их обрађују системи вештачке интелигенције. Развој и имплементација правног оквира за регулисање употребе АИ у медицини захтева пажњу. Етичке границе апликација АИ морају бити јасно дефинисане, посебно у питањима живота и смрти. Вештачка интелигенција отвара нове хоризонте у здравству, побољшавајући квалитет и доступност медицинских услуга. Међутим, пуна примена АИ у медицинској пракси захтева пажљив развој правних и етичких оквира како би се осигурало да технологија служи добром човечанства и поштује права пацијената.

Нобелова награда за хемију додељена је за изузетна достигнућа у истраживању структуре протеина. Лауреати су били амерички научник Дејвид Бејкер и британски истраживачи Џон Џампер и Демис Хасабис за допринос „разоткривању кода протеинских структура”. Дејвид Бејкер је био познат по осмишљавању метода за стварање потпуно нових врста протеина, достигнуће за које су научници мислили да је готово немогуће. Ове нове технике су искоришћене за отварање нових хоризоната у биохемији и медицини.

С друге стране, Џон Џампер и Демис Хасабис развили су напредни модел вештачке интелигенције за предвиђање сложених структура протеина. База ове неуронске мреже је покренута још 2020. године и представља озбиљан искорак у рачунарском моделирању. Има широку примену у областима као што су фармација и биотехнологија.

На овај начин, истраживање Дејвида Бејкера ​​из 2003. и британски развој неуронских мрежа су камен темељац у разумевању и примени науке о протеинима. Ови нови развоји ће продубити наше разумевање биолошких процеса на молекуларном нивоу и отворити нове перспективе за развој лекова и терапије.

Нобелову награду за физику добили су амерички научник Џон Хопфилд и британски истраживач Џефри Хинтон за изузетан рад у машинском учењу. Џон Хопфилд је био заслужан за проналазак асоцијативне неуронске мреже способне да обнови целе слике из делимичних, покварених или на други начин оштећених верзија. Ова технологија је развила опсежно истраживање о томе како мозак обрађује информације и реконструише сећања.

Док је Џефри Хинтон добио исти престиж за стварање рекурентне неуронске мреже која је у великој мери помогла у препознавању и анализи специфичних елемената у сликама и секвенцама података, његов рад у то време служио је као окосница савремених метода обраде природног језика и метода компјутерског вида.

Њихов рад 1980-их био је темељ читавог недавног процвата вештачке интелигенције, како у технолошкој тако и у концептуалној подлози за различите правце развоја у овој области. Ова достигнућа су сведочила не само о великој улози теоријских истраживања у базичној физици и рачунарству, већ су истакла снагу интердисциплинарног приступа научним открићима.