Duran Inci와의 Q & A : AI가 B2B 전자 상거래 및 마케팅 커뮤니케이션을 재구성하는 방법

새로운 시리즈 소개 : AI 뒤의 인간

이것은 첫 번째 할부입니다 “AI 뒤에있는 인간,” 비즈니스, 제품 및 커뮤니케이션 분야에서 AI의 경계를 추진하는 실제 운영자 (이론가가 아닌 실제 운영자)를 조명하는 새로운 hackernoon 인터뷰 시리즈. 우리는 창립자와 경영진이 어떻게 실제로 AI를 배포하여 메트릭을 이동하고, 사고 방식을 이동하고, 지능적으로 확장하십시오.

우리의 첫 손님? 듀란 inci전자 상거래 시스템, SAAS 통합 및 디지털 마케팅 성능에 대한 20 년이 넘는 경험을 가진 B2B 성장 전문가 인 Optimum7의 CEO. 영업 및 마케팅 엔진 내부에서 AI를 운영하는 방법을 알고 있다면 그 사람입니다.

Duran Inci는 AI가 확장 가능한 마케팅 시스템에서 B2B 커뮤니케이션에 어떻게 전력을 공급하는지 설명합니다.

Q : AI가 B2B 커뮤니케이션을위한 게임 체인저 인 이유는 무엇입니까?

Duran Inci : B2B 구매자는 보풀에 반응하지 않기 때문에 정밀도에 반응합니다. AI를 사용하면 구매자 동작을 해독하고 적시에 올바른 메시지를 표시 할 수 있습니다. 판매주기를 압축하고 추측을 제거합니다. 그들이 생각하는 것을 알고 그들이 생각하는시기를 알고 있다면, 당신은 승리합니다. 그것이 AI가 우리에게주는 것입니다.

Q : 우리에게 구체적인 모범을 줄 수 있습니까?

DI : 우리는 전환이 급락하여 전자 상거래 고객을 가졌습니다. 6 개월의 지원 티켓, 판매 전화 및 이메일 스레드를 사용자 정의 NLP 모델로 섭취했습니다. 통합 혼란, 온 보딩 불안 및 약한 ROI 프레임의 세 가지 숨겨진 거래 킬러를 노출 시켰습니다. 우리는 Chatbot Scripts, Drip 이메일, 비교 페이지와 같은 통증 지점의 전체 메시징 흐름을 재건했습니다. 결과?

+30% 데모 예약
+22% 무료 평가판 가입
60 일은 판매주기에서 벗어났습니다

이것은“AI의 멋진 사용”이 아니 었습니다. 수익 엔진 재건이었습니다.

Q : 마케팅 및 영업에서 AI를 어떻게 운영합니까?

DI : 우리는 직관을 반복으로 대체하는 폐쇄 루프 시스템 인 AI Communications Spiral이라고 부르는 것을 실행합니다.

데이터 추출 : 영업 통화, 지원 로그, 온 보딩 문제 – 모든 공정한 게임.
패턴 마이닝 : NLP 모델은 감정적 트리거, 차단제 및 신뢰 격차를 식별합니다.
메시지 스프린트 : 실제 구매자 마찰과 관련된 3-5 포지셔닝 플레이를 테스트합니다.
자산 스택 : 이메일, 비디오 스크립트, 챗봇 흐름, 소셜 게시물 등은 통증 신호와 정렬되었습니다.
피드백 루프 : 모든 캠페인은 KPI (CTR, MQL, 판매 속도에 연결됩니다.

그것은 구성되어 있습니다. 측정 가능합니다. 그리고 그것은 비늘입니다.

Q : 일부 리더는 고지대 B2B 컨텍스트에서 AI의 신뢰성에 회의적입니다. 당신은 그것을 어떻게 해결합니까?

DI : 단순 – AAI는 조종사가 아니라 레이더입니다. 폭풍이 어디에 있는지, 어떤 경로가 전환되는지, 어떤 소음을 죽일지 알려줍니다. 그러나 당신은 여전히 비행기를 날고 있습니다. 우리는 또한 투명성을 통해 신뢰를 구축합니다. 블랙 박스가 없습니다. 우리는 모델의 작동 방식, 사용하는 데이터 및 레버를 구동하는 방법을 보여줍니다. 그리고 우리는 측정을 건너 뛰지 않습니다. 캠페인이 KPI에 도달하지 않으면 합리화되지 않고 재 작업됩니다.

Q : 배경은 AI 접근 방식을 어떻게 형성 했습니까?

DI : 기술 성능과 같은 기술 성능에 집착하여 회사를 구축했습니다. 모든 어려운 숫자. 그것은 마찰을 존중하도록 훈련 시켰습니다. 무언가가 흐름을 깨뜨리면 수익이 들었습니다. AI는 내가 항상 한 일을 할 수있게 해줍니다. 병목 현상을 찾아서 죽입니다. 지금만, 나는 기계 규모와 감정적 깊이에서 그것을하고 있습니다.

Q : 어떤 트렌드를 면밀히 지켜보고 있습니까?

DI : 지금 가장 중요한 두 가지 :

AI 개인화 규모 : B2B 구매자는 모든 메시지가 자신을 위해 작성된 것처럼 느껴야합니다. 그것이 새로운 표준입니다.
거버넌스 및 가드 레일 : AI가 고객 상호 작용에 더 깊이 내장되면 명확한 경계가 필요합니다. 모든 것이 자동화되어서는 안됩니다.

또한 LLM 기반 판매 OPS 및 음성 지연 콘텐츠에 큰 베팅을합니다. 오늘 대화 검색을 위해 구축하는 사람은 내일 롱테이드 마인드 셰어에서 우승합니다.

Q : B2B 회사는 미래 방지 커뮤니케이션을 위해 무엇을해야합니까?

di :

AI는 깨끗한 입력없이 작동하지 않습니다.
제품과 같은 메시징과 같은 테스트 라인, 봇 답변, 설명 자 비디오.
AI가 사각 지대를 내게하십시오. 영업 팀이 로그인하는 것을 잊어 버린 이의 제기를 찾을 수 있습니다.

가장 큰 위협은 나쁜 AI가 아닙니다. 여전히 서 있습니다.

Q : 비즈니스 밖에서 날카롭게하는 이유는 무엇입니까?

DI : 고속 스포츠 및 고위험 취미. 축구와 테니스는 결정 속도를 가르칩니다. Flamenco 기타 및 음악력의 존재 및 패턴. 가장자리는 당신의 안락함을 넘어 당신의 마음과 몸을 밀어내는 것입니다.

Q : 현재 스택에 어떤 AI 도구가 필수적입니까?

DI : 도구는 결과를 주도하지 않는 한 중요하지 않습니다. 그러나 우리가 가장 많이 사용하는 것은 다음과 같습니다.

언어 모델링을위한 OpenAI / GPT-4
전원 자동화 용 Genspark
Surferseo + Semrush 발견 가능성
실시간 판매 트리거를위한 N8N + GPT 대시 보드

그러나 승리는 스택에 없습니다. 이 도구가 깔때기를 가로 지르는 방식에 있습니다.

Q :“AI”를 투구하려는 창립자들에게 당신의 조언은 무엇입니까?

DI : AI를 판매하지 마십시오 – 세포 성능. 아무도 당신이 어떤 모델을 사용하는지 신경 쓰지 않습니다. 온 보딩을 27% 더 빠르게 만들거나 데모 전환율을 두 배로 늘리면주의를 기울입니다. 그것이 우리가 거래에서이기는 방법입니다. 우리는 AI를 보이지 않게하고 ROI를 볼 수있게합니다.

Q : 대부분의 회사가 AI와 함께하는 사각 지대는 무엇입니까?

DI : 그들은 창조에 대해 집착하지만 발견을 무시합니다. 아무도 보지 못하는 AI 생성 컨텐츠는 단지 디지털 장식 일뿐입니다. 콘텐츠가 색인, 구조화 및 AI 검색 (보조 기반, 음성, 롱테일)에 최적화되지 않은 경우 자산을 낭비하고 있습니다. 가시성은 승수입니다.

최종 생각 : 우리가 여기에서가는 곳

Duran Inci는 AI가 귀엽지 않아도되며 정량화 할 필요가 있음을 증명합니다. 그의 AI 커뮤니케이션 나선은 이론이 아닙니다. 수익 아키텍처입니다. 마찰 감지, 스케일링 된 컨텐츠 및 빠른 반복 루프를 기반으로합니다. 그의 규칙은 분명합니다.