Klientų paieška su DI – naujos galimybės rasti klientų pasitelkus dirbtinį intelektą

Klientų paieška su DI (dirbtiniu intelektu) tampa vis aktualesnė smulkiam ir vidutiniam verslui. Tradiciniai būdai (šaltieji skambučiai, reklama laikraščiuose, pažintys per verslo pusryčius) dažnai reikalauja daug laiko ir pastangų. Tuo tarpu DI įrankiai suteikia konkurencinį pranašumą – net 83% įmonių pasaulyje tiki, kad DI suteikia jiems pranašumą. Visgi dauguma Lietuvos smulkių verslų (66%) kol kas neskuba investuoti į DI sprendimus, tad ankstyvieji naudotojai turi progą aplenkti konkurentus. Kaip dirbtinis intelektas gali padėti surasti daugiau klientų B2B ir B2C sektoriuose, kokius įrankius verta išbandyti ir kokių klaidų vengti – aptarsime šiame straipsnyje.

• DI pakeičia žaidimo taisykles: šiuolaikiniai verslai, pasitelkę DI, efektyviau analizuoja rinkos duomenis ir greičiau randa kur rasti klientų internete.
• Įrankių gausa: nuo galingų pokalbių robotų (ChatGPT, Bard/Gemini, Grok) iki specializuotų pardavimų asistento – net ir smulkus verslas gali naudotis inovatyviais įrankiais.
• B2B ir B2C sektoriams: DI padeda tiek paslaugų, tiek produktų įmonėms – nuo klientų segmentavimo iki asmeninių rekomendacijų generavimo realiu laiku.
• Sėkmės pavyzdžiai: teisingai naudojamas DI gali ženkliai padidinti pardavimus (pvz., +20% pardavimų integravus pokalbių robotą), tuo tarpu klaidos (neteisingai suprogramuotas botas) gali kainuoti reputaciją ar net nuostolius.
• Balansas su žmogišku ryšiu: DI automatizuoja rutiną, tačiau asmeninės rekomendacijos ir tinklaveika išlieka nepakeičiamos – geriausi rezultatai pasiekiami derinant abiejus metodus.

Klientų paieška su DI: galimybės ir tendencijos

Daugelis verslininkų sutinka, kad klientų paieška – tai verslo variklis. 2020-ųjų pabaigoje išpopuliarėję generatyvinio DI įrankiai atvėrė naujus kelius, kaip tą variklį užkurti efektyviau. DI gali per kelias sekundes išanalizuoti milžiniškus duomenų kiekius apie potencialius klientus: jų paieškos užklausas, pirkimo įpročius, viešus atsiliepimus. Pavyzdžiui, rinkodaros tyrimai rodo, kad strategiškai diegdami DI įrankius verslai pasiekia vidutiniškai 25% didesnį konversijų rodiklį ir apie 37% sumažina klientų pritraukimo kaštus. Tai reiškia, kad mažesnėmis sąnaudomis galima pritraukti daugiau mokančių klientų – tokia efektyvumo galimybė anksčiau buvo sunkiai pasiekiama be didelių rinkodaros biudžetų.

Pastebima ir kita tendencija: DI tampa vis prieinamesnis visiems verslams, nepriklausomai nuo dydžio. Beveik pusė (49%) Lietuvos gyventojų jau išbandė bent vieną DI įrankį (teksto generavimo ar paieškos asistentą), o verslo pasaulyje DI sprendimai integruojami nuo finansų iki klientų aptarnavimo sričių. Tai rodo, kad DI nebe futuristika – jis jau šiandienos realybė, keičianti verslo aplinką. Smulkūs verslai Lietuvoje dar tik pradeda žengti į šį traukinį, tačiau tie, kurie spėja, gali laimėti laiko ir rinkos dalies. Kaip teigia ekspertai, investuodama į DI ir taikydama jį kasdienybėje, įmonė gali pralenkti savo konkurentus – delsti nereikėtų.

Svarbu pabrėžti, kad DI suteikia naudos tiek B2C, tiek B2B sektoriuose. Pavyzdžiui, smulkus elektroninės prekybos verslas (B2C) gali naudoti DI analizę tam, kad sužinotų, kokios prekės populiariausios skirtinguose regionuose, ir atitinkamai nukreipti reklamą. Tuo tarpu verslas, teikiantis paslaugas kitiems verslams (B2B), gali naudoti DI nuskaityti viešai prieinamą informaciją (pvz., įmonių finansines ataskaitas, naujienas) ir identifikuoti potencialius klientus, kurie plečiasi ar susiduria su problemomis, kurias jų paslauga galėtų išspręsti.

Kur rasti klientų pasitelkus dirbtinį intelektą (DI)?

Klasikinis klausimas „kur rasti klientų?“ gali būti atsakytas kur kas tiksliau, jei pasitelksime DI galimybes. Štai kelios praktinės kryptys, kuriose DI padeda surasti ir pritraukti klientus:

• Rinkos ir klientų duomenų analizė: DI įrankiai (pvz., predictive analytics platformos) gali išnagrinėti didžiulius rinkos duomenų kiekius ir identifikuoti naujas potencialių klientų grupes. Jie aptinka dėsningumus – pavyzdžiui, pastebi, kad tam tikro segmento klientai neseniai domėjosi konkrečia tema. Remdamasis tokiomis įžvalgomis, verslas gali nukreipti savo pardavimų pastangas ten, kur didžiausia tikimybė rasti susidomėjusių klientų.
• Socialinių medijų ir forumų stebėsena: DI paremti social listening įrankiai seka, apie ką kalba žmonės internete. Tarkime, grožio paslaugų teikėjas gali naudoti DI sekiklį, kuris fiksuoja raktines frazes kaip „rekomenduokite kosmetologę Vilniuje“ Facebook grupėse ar forumuose. Gavus pranešimą apie tokią užklausą, galima iškart pasiūlyti savo paslaugas. Taip pat DI sistemos gali atpažinti toną ir sentimentą – suprasti, ar vartotojai patenkinti esamais sprendimais, ar ieško naujų. Tai padeda tinkamu metu įkaitinti kontaktą – užmegzti ryšį, kai klientui to labiausiai reikia.
• Reklamos taikymas ir optimizavimas: Skelbimų platformos (Facebook, Google) jau turi integruotus DI algoritmus, kurie optimizuoja auditorijų parinkimą. Tačiau galima žengti dar toliau – naudoti papildomus DI įrankius, kurie dinamiškai koreguoja biudžeto paskirstymą, kainos pasiūlymus ir net patį reklamos turinį. Rezultatas – reklama rodoma tiems, kurie su didžiausia tikimybe taps pirkėjais. Praktikoje verslai, naudojantys DI valdomą reklamą, pasiekia žymiai geresnius rodiklius nei tradicinėmis priemonėmis – pavyzdžiui, vieno tyrimo duomenimis, AI sprendimai reklamoje padėjo 25% padidinti konversijų rodiklius ir reikšmingai sumažinti kainą už įgytą klientą. Kitaip tariant, DI padeda reklaminiam eurui „nuveikti“ daugiau.
• Personalizuotas turinys ir pasiūlymai: DI leidžia net ir dideliam potencialių klientų srautui pateikti asmeniškai pritaikytą žinutę. Pavyzdžiui, el. pašto naujienlaiškių platformos su DI elementais gali automatiškai segmentuoti adresatus pagal jų elgseną (kas ką pirko, kur paspaudė) ir sugeneruoti skirtingus laiškų variantus skirtingoms grupėms. Tai nebėra vien masinė žinutė visiems – DI gali sukurti šimtus personalizuotų variantų akimirksniu. Toks personalizacijos variklis didina tikimybę, kad žinutė sudomins gavėją ir paskatins jį tapti klientu.
• Potencialių klientų paieška duomenų bazėse: B2B įmonėms svarbu surasti konkrečius sprendimų priėmėjus kitose organizacijose. Tam pasitarnauja DI integracijos su verslo duomenų bazėmis (pvz., „LinkedIn Sales Navigator“ ar specializuoti įrankiai). DI gali greitai peržiūrėti tūkstančius įmonių pagal nustatytus kriterijus (veiklos sritis, dydis, viešai skelbiami augimo rodikliai) ir pateikti trumpą sąrašą „labiausiai įkaitintų“ kontaktų – tų, kurie greičiausiai bus suinteresuoti jūsų pasiūlymu. Pvz., jeigu parduodate buhalterinės apskaitos paslaugą, DI įrankis gali parodyti įmones, kurios sparčiai plečiasi (daugėja darbuotojų skaičius, auga pajamos) – tokioms greičiausiai prireiks papildomos buhalterinės pagalbos. Tai efektyviau nei skambinti „į visas duris“ iš eilės.

Atminkite, kad kur rasti klientų priklauso ir nuo jūsų verslo pobūdžio: DI padės sugaudyti skaitmeninius pėdsakus internete, tačiau jei jūsų tikslinė auditorija mažai naudojas internetu, teks derinti ir tradicinius kanalus. Vis dėlto net ir tokiu atveju DI gali padėti netiesiogiai – pavyzdžiui, pasitelkiant look-alike modelius suplanuoti, kuriame rajone kabinti skelbimus, nes būtent ten didžiausia jūsų idealaus kliento koncentracija pagal demografinius duomenis.

Klientų paieška su DI: įrankiai paieškai ir rinkodarai

Prieš kelerius metus dirbtinio intelekto sprendimai atrodė prieinami tik didžiosioms korporacijoms. Dabar situacija kitokia – egzistuoja daugybė lengtai naudojamų DI įrankių, kuriuos gali išbandyti praktiškai bet kas. Aptarkime kelias populiarias kategorijas ir pavyzdžius:

• Pokalbių robotai ir virtualūs asistentai: Generatyvinio dirbtinio intelekto DI pažanga (LLM modeliai) atnešė tokius įrankius kaip ChatGPT, Bing Chat, Google Bard (ši platforma netrukus bus atnaujinta DI sistema Gemini), bei naujoką Grok iš xAI. Šie pažangūs pokalbių robotai geba ne tik palaikyti pokalbį, bet ir parengti tekstus, atsakyti į klientų klausimus ar net generuoti pardavimų scenarijus. Pritaikymas: galima naudoti juos marketingo turiniui kurti (pvz., sukurti tinklaraščio įrašą, socialinio tinklo postą apie jūsų produktą), arba integruoti į svetainę kaip 24/7 klientų aptarnavimo botą. Net ir nemokama „ChatGPT“ versija padeda sugeneruoti laiškų šablonus, idėjas akcijoms ar įrašus tinklaraščiui. Verslo valdymo platformos taip pat diegia savo asistentus: pavyzdžiui, „HubSpot“ turi integruotą DI rašymo asistentą, o „Zoho“ – virtualų padėjėją Zia. Šie asistentai palengvina pardavimų atstovų darbą – automatiškai sukuria atsakymus į užklausas, primena sekti paskui naują lead’ą, pasiūlo, kuriuos klientus galbūt metas vėl „pakaitinti“ specialiu pasiūlymu.
• Kodo ir duomenų analizės asistentai: Programuotojams skirti DI įrankiai, tokie kaip GitHub Copilot, padeda greičiau kurti programinį kodą, tačiau Microsoft 365 Copilot siūlo dar platesnes galimybes verslui. Pavyzdžiui, „Copilot“ integruotas į skaičiuokles gali greitai apdoroti ir analizuoti klientų duomenų sąrašus – surasti dėsningumus, suskirstyti klientus segmentais ar net paruošti prognozes, kurie klientai turi didžiausią potencialą tapti lojaliais. Tokie asistentai geba perprasti jūsų verslo duomenis ir pateikti įžvalgas, kurioms anksčiau būtų reikėję analitiko darbo valandų.
• Turinio kūrimo ir dizaino įrankiai: Rinkodaros medžiagai generuoti yra sukurta gausybė specializuotų DI įrankių. Jasper – pavyzdys rašymo asistento, kuris orientuotas į marketingo tekstus (reklamines antraštes, produktų aprašymus, SEO straipsnius). Canva platforma integravo DI, kuris padeda generuoti vaizdus ar dizaino elementus pagal aprašymą. Midjourney ar DALL·E 3 leidžia iš teksto aprašymo sukurti vizualus socialiniams tinklams ar reklamai. Šie įrankiai smulkiam verslui leidžia kurti profesionaliai atrodantį turinį neturint didelio biudžeto dizaineriams ar reklamos agentūroms. Pavyzdžiui, nekilnojamojo turto brokeris gali su „Midjourney“ susigeneruoti patrauklų iliustracinį paveikslėlį skelbimui („šiuolaikiškas šeimos namas saulėtą dieną“) per kelias minutes, užuot gaišęs laiką ieškodamas nemokamų nuotraukų.
• Pardavimų ir CRM DI funkcijos: Didžiosios klientų valdymo (CRM) sistemos diegia DI modulius. Salesforce Einstein AI gali prognozuoti, kuris potencialus klientas (lead) greičiausiai taps mokančiu klientu, ir taip pardavimų komanda gali proaktyviai susitelkti ties tais, kur didžiausia tikimybė sudaryti sandorį. Pipedrive ir kiti CRM taip pat prideda lead scoring funkcionalumą, paremtą DI – sistema mokosi iš ankstesnių sėkmingų ir nesėkmingų pardavimo atvejų ir pagal tai balais įvertina naujus lead’us. Tai ypač naudinga B2B pardavimuose, kur kiekvieno pardavimo ciklas ilgas ir brangus – geriau skirti išteklius tiems atvejams, kurie turi didžiausią potencialą. Taip pat pardavimų DI asistentai gali automatiškai sudaryti priminimų sąrašą, su kuo vertėtų vėl susisiekti (pvz., klientas domėjosi, bet 3 mėnesius nepirko – metas pasiūlyti jam nuolaidą).

Kaip matome, įrankių spektras platus – svarbu įsivardinti, kokios klientų paieškos proceso dalys jums yra didžiausias skausmas (naujo lead’o suradimas? pirmo kontakto užmezgimas? ilgalaikio santykio palaikymas?), ir tuomet išbandyti atitinkamą DI sprendimą. Geros naujienos: dauguma minėtų įrankių siūlo nemokamus bandomuosius laikotarpius arba net turi nemokamas bazines versijas, tad inovacijas galima diegti ir neišlaidaujant.

Sėkmingi dirbtinio intelekto (DI) panaudojimo pavyzdžiai

Teorija lieka teorija, kol nepamatome realių pavyzdžių. Laimei, net ir Lietuvoje verslai jau pradeda dalintis sėkmės istorijomis, kaip DI padėjo jiems pritraukti klientų ar padidinti pardavimus. Štai keletas gerų pavyzdžių, kurie įkvepia:

1. E-parduotuvės pardavimų šuolis su pokalbių robotu. „Luminor“ banko užsakymu atliktas tyrimas aprašė mažą namų dekoro prekių įmonę, kuri integravo klientų paieška su DI pokalbių robotą į savo interneto svetainę. Šis virtualus konsultantas stebėjo klientų naršymo istoriją, pirkimo įpročius ir realiu laiku teikė personalizuotas prekių rekomendacijas. Pavyzdžiui, jeigu klientas ilgiau žiūrinėjo tam tikros spalvos pagalvę, robotas pasiūlydavo derančią antklodę ar užuolaidas su nuolaida. Rezultatai pranoko lūkesčius – vos per kelis mėnesius pardavimai ūgtelėjo 20%, o klientų pasitenkinimas šoko į viršų 15%. Tai rodo, kad net mažas verslas, pasitelkęs DI, gali klientams suteikti asmeninio padėjėjo lygio dėmesį ir taip padidinti pajamas.

2. Tikslinės reklamos kampanija su DI. Viena marketingo agentūra Lietuvoje dalinosi pavyzdžiu, kaip smulkus drabužių butikėlis pasinaudojo DI įrankiu reklamos optimizavimui. Buvo paleista keliolika skirtingų reklamos variantų socialiniuose tinkluose, o DI algoritmas realiu laiku analizavo, kuri auditorija (pagal amžių, pomėgius, vietovę) geriausiai reaguoja į kurią žinutę. Per kelias savaites DI „atrinko“ efektyviausius derinius ir nukreipė biudžetą tik ten, kur buvo grąža. Rezultatas – reklamos ROI gerokai ūgtelėjo: už tą pačią sumą gauta ~2 kartus daugiau užklausų nei ankstesnėse, neoptimizuotose kampanijose. Nors tikslių skaičių verslas neatskleidė, tendencija aiški: DI valdoma reklama aplenkė įprastą žmogaus rankomis optimizuotą kampaniją, nes DI greičiau išmoko ir prisitaikė prie rinkos reakcijos. Tai patvirtina ir užsienio tyrimai – pavyzdžiui, apibendrinus daugelio įmonių patirtį nustatyta, kad DI diegimas marketinge vidutiniškai suteikia ~25% konversijų augimą.

3. Pardavimų asistento nauda B2B sektoriuje. Viena Lietuvos IT paslaugų įmonė diegė eksperimentinį DI pardavimų asistentą, kuris skenuodavo naujienas ir viešus duomenis apie stambias įmones – potencialias jų klientes. Asistentas pranešdavo pardavimų komandai: „Įmonė X paskelbė apie naują padalinį – galbūt jiems reikės papildomų IT sprendimų.“ arba „Įmonė Y susidūrė su kibernetine ataka (pagal žiniasklaidos pranešimus) – metas pasiūlyti mūsų saugumo auditą.“. Tokie pranešimai leido pardavėjams idealiu metu užmegzti kontaktą, kai klientui labiausiai skauda. Per pusmetį šios įmonės pardavimų ciklas sutrumpėjo, o naujų sudarytų sutarčių skaičius padidėjo ~30% lyginant su praėjusiais metais. Nors tai vidinis įmonės skaičiavimas, aišku, kad DI padėjėjas viršijo lūkesčius – jis tapo tarsi papildomu komandos nariu, akylai sekančiu galimybes.

Žinoma, svarbu suprasti, kad DI nėra stebuklinga lazdelė – visais atvejais reikėjo ir protingai jį pritaikyti. Minėtuose pavyzdžiuose sėkmę lėmė tai, kad DI sprendimai buvo apmokyti su aktualiais duomenimis ir prižiūrimi specialistų, kurie koregavo strategiją pagal gautus rezultatus.

Klientų paieška su DI spąstai ir klaidos: ko vengti

Joks įrankis nėra apsaugotas nuo klaidų – tą puikiai iliustruoja keletas pamokomų nesėkmių, kai klientų paieška su DI arba platesnis DI naudojimas versle pridarė bėdų. Svarbu apie tai žinoti, kad galėtume iš jų pasimokyti ir jų išvengti.

1. Pokalbių roboto pažadas, nuvedęs į teismą. 2022 m. oro linijų bendrovė Air Canada susidūrė su nemalonia situacija: jos naudotas DI pokalbių robotas keleiviui pažadėjo specialią nuolaidą skrydžiui į močiutės laidotuves. Botas informavo klientą, kad šis gali ramiai pirkti bilietą pilna kaina, o po skrydžio pateikti prašymą kompensacijai gauti – esą taip galios speciali nuolaida. Deja, paaiškėjo, jog realybėje tokia tvarka negalioja – nuolaida turėjo būti pritaikyta prieš perkant bilietą, o ne po fakto. Bendrovė atsisakė grąžinti skirtumą, motyvuodama, kad čia roboto klaida, ir net mėgino teigti, jog DI botas esą yra atskiras juridinis asmuo atsakingas už savo veiksmus. Žinoma, teismas tokius argumentus atmetė – oro linijoms teko kompensuoti ~800 USD nuostolių klientui ir padengti bylinėjimosi išlaidas. Ši istorija įspėja: jeigu naudojate DI tiesioginiam bendravimui su klientais, prisiimate atsakomybę už jo atsakymus. Klaidos kaina – ne tik finansinė, bet ir reputacinė. Tad diegiant pokalbių robotus būtina juos kruopščiai testuoti, apriboti, kad nežadėtų to, ko negali įgyvendinti, ir turėti „žmogaus perėmimo“ planą klientui pareikalavus.

2. DI šališkumas ir netikėtos pasekmės. Didieji technologijų žaidėjai taip pat yra skaudžiai pasimokę. Vienas garsiausių pavyzdžių – Amazon dar 2018 m. turėjo atsisakyti savo vidinio DI įrankio, skirto kandidatų atrankai. Paaiškėjo, kad algoritmas ėmė diskriminuoti tam tikras grupes (pvz., sistemingai nuvertindavo CV, kuriuose buvo paminėtos moterų kolegijos ar moteriški įvardžiai). Priežastis – DI mokėsi iš 10 metų „Amazon“ įdarbinimo duomenų, kuriuose dominavo vyrai, tad „nusprendė“, kad vyrai – pageidautini kandidatai, o moteris filtruodavo. Šis atvejis parodo: DI perims mūsų duomenų šališkumus, jei patys jų nepašalinsime. Panašiai gali nutikti ir su klientų paieška – jei duomenys, kuriais remiasi DI, yra nevisiški ar tendencingi, galite „nuskriausti“ kokią nors klientų grupę net to nežinodami. Pvz., DI gali nuspręsti, kad jūsų produktas „tik IT įmonėms“, nes treniravimo duomenyse daug tokių klientų turėjote, ir visiškai ignoruoti kitus sektorius, kurie iš tiesų irgi galėtų būti suinteresuoti. Ką daryti? Nuolat stebėti DI rekomendacijas ir rezultatus žmogišku žvilgsniu: ar nėra akivaizdžių spragų, ar neeliminuojamos kokios nors grupės be priežasties.

3. „Haliucinacijos“ ir klaidinga informacija. Generatyviniai DI modeliai (kaip ChatGPT) garsėja tuo, kad įtikinamai pateikia atsakymus, net kai… neturi teisingo atsakymo. Jie gali prifantazuoti dalykų, kurie skamba tikroviškai. Verslo kontekste tai pavojinga. Įsivaizduokite, kad paprašėte DI sugeneruoti jums potencialaus kliento įmonės aprašymą. Jis pateikia solidžiai atrodantį tekstą su „faktais“ – o dalis jų išgalvoti. Remdamiesi tokiu aprašymu galite parašyti visiškai ne į temą pasiūlymą ir apsikvailinti prieš klientą. Teisinėje srityje buvo nuskambėjęs atvejis, kai advokatas, naudojęs DI pagalbą, pateikė teismui precendento citatą, kurią DI… tiesiog sugalvojo – tokio teismo sprendimo niekada nebuvo. Vengiant tokių situacijų, reikia nepamiršti, kad DI gali klysti ir kurti neegzistuojančius dalykus. Todėl informaciją, ypač faktinę, visuomet tikrinkite. Geriausia – naudoti DI ne kaip šaltinį faktams, o kaip pagalbininką formuluojant tekstą, generuojant idėjas, bet faktus tvirtinti iš patikimų šaltinių.

4. Pernelyg automatiškas bendravimas, prarandantis žmogiškumą. Dar viena klaida – manyti, kad visiškai automatizuotas klientų pritraukimas be žmogaus įsikišimo bus toks pat efektyvus kaip su asmeniniu dėmesiu. Pavyzdžiui, galima leisti DI sugeneruoti ir išsiųsti 1000 šaltų el. laiškų potencialiems klientams. Tačiau jei jų turinys bus visiškai šabloniškas (nors ir gramatiškai nepriekaištingas), gavėjai gali tai identifikuoti kaip „botų“ žinutę ir ignoruoti arba pažymėti kaip brukalą. Realybė tokia, kad žmonės vertina autentiškumą. DI gali sugeneruoti laiško turinį, bet rekomenduojama prieš siunčiant jį peržvelgti, trupučiu pakoreguoti toną, gal įtraukti personalizuotą detalę apie kiekvieną gavėją. Kitaip tariant, palikite žmogaus prisilietimą. Automatiniai chatbotai socialinėse medijose taip pat gali atbaidyti, jei naudoja per daug generinių frazių. Vartotojai greitai perpranta, kada kalba su robotu. Sprendimas – ne apskritai atsisakyti automatizacijos, o padaryti ją kuo natūralesnę: suteikti botui „charakterio“, naudoti vardus, o sudėtingesniais atvejais nukreipti pas žmogų darbuotoją.

Apibendrinant, DI spąstų galima išvengti jei diegiant DI nepamiršime žmogiško faktoriaus. Mokykite savo modelius atsakingai, stebėkite jų veikimą, tikrinkite rezultatus ir palaikykite galimybę žmogui įsikišti. Tada DI bus ne pavojus, o didžiulė paspirtis.

Klientų paieška: tradiciniai vs DI metodai (palyginimas)

Kaip dirbtinis intelektas pakeičia klientų paieškos procesą, palyginti su senaisiais metodais? Žemiau pateikiame keletą aspektų, kurie parodo tradicinių ir DI paremtų būdų skirtumus bei panašumus:

(Pastaba: geriausius rezultatus duoda tradicinių ir DI metodų derinimas – pavyzdžiui, DI randa potencialius klientus, o pardavėjas užmezga gyvą ryšį.)

DUK: dažniausiai užduodami klausimai apie DI klientų paieškoje

Q: Ar dirbtinis intelektas visiškai pakeis pardavimų vadybininkus?
A: Nors DI stipriai keičia pardavimų funkciją, jis greičiau papildo, o ne pakeičia pardavimų žmones. DI puikiai susidoroja su duomenų analize, rutininių užduočių automatizavimu, pirminių kontaktų generavimu. Tai leidžia pardavimų vadybininkams sutaupyti laiko ir fokusuotis į tai, ką geriausiai daro žmonės – užmegzti tikrą, pasitikėjimu grįstą santykį, kūrybiškai spręsti kliento problemas, vesti derybas. Žmogiškojo faktoriaus – empatijos, kūrybingumo, ryšių kūrimo – DI kol kas neturi ir artimiausiu metu vargu ar turės. Tad pardavimų specialistai niekur nedingsta, tiesiog jų darbo pobūdis kinta: mažiau „šalto“ skambinimo, daugiau konsultacinio pardavimo, kurį palengvina DI suteikta informacija.

Q: Nuo ko pradėti mažam verslui, norinčiam išbandyti DI klientų paieškai?
A: Geriausia pradėti nuo mažo eksperimento. Įsivardinkite vieną probleminę sritį – tarkime, „nežinome, kur rasti klientų X paslaugai“ arba „neturime laiko rašyti įrašų socialiniams tinklams“. Tuomet pasirinkite atitinkamą įrankį: jei trūksta lead’ų – išbandykite kokį nors lead generation DI servisą ar net paprasčiausiai ChatGPT, paklausdami, kokių idėjų jis duotų, kur ieškoti klientų. Jei problema turinys – išbandykite nemokamą „Canva“ ar „ChatGPT“ turinio generavimui. Svarbu ne investuoti krūvas pinigų iš karto, o pamatyti, kaip DI veikia jums. Pradėkite nuo nemokamų versijų ar bandomųjų laikotarpių. Taip pat pasidomėkite, gal yra jūsų srityje naudojamų DI sprendimų – pavyzdžiui, restoranai gali pradėti nuo paprasto Messenger chatbot’o rezervacijoms priimti. Žingsnis po žingsnio, integruodami DI mažose veiklos grandyse, pamatysite jo vertę ir galėsite plėsti naudojimą.

Q: Kokie DI įrankiai efektyviausi B2B sektoriuje klientų paieškai?
A: B2B sektoriuje labai svarbūs įrankiai, kurie padeda surinkti ir apdoroti informaciją apie kitus verslus. Pavyzdžiui, „LinkedIn Sales Navigator“ – nepakeičiamas pardavimų profesionalų įrankis, o pridėjus DI, galima dar labiau automatizuoti paiešką (yra papildinių, kurie automatiškai atrenka profilį atitinkančius lead’us). Taip pat efektyvūs CRM su DI funkcijomis – minėtas „Salesforce Einstein“ ar net „HubSpot“ turi dirbtiniu intelektu grįstų įžvalgų modulius. Jie padės įvertinti, kurie potencialūs klientai verti daugiausia dėmesio. Taip pat verta paminėti „Clearbit“ ar „ZoomInfo“ duomenų platformas – jos, panaudodamos DI, gali pateikti išsamią info apie įmones (pvz., kurie startuoliai gavo finansavimą – ženklas, kad turės naujų poreikių). Galiausiai, net ir generatyviniai DI (ChatGPT ir pan.) B2B sektoriuje pasitarnauja: galite jų paprašyti sugalvoti personalizuotą laišką konkrečiai įmonei (sujungus su informacija iš jų tinklalapio) ar paruošti pardavimo prezentacijos juodraštį. Taigi, B2B segmente svarbiausia derinti duomenų šaltinius su DI analitika, o tada kurti personalizuotą pardavimų žinutę su DI pagalba.

Q: Ar DI tinkamas tradiciniams smulkiems verslams, pvz., kirpyklai ar kavinukei?
A: Taip, tikrai! DI sprendimai nėra skirti vien tik IT ar inovatyviems startuoliams. Tradicinis smulkus verslas taip pat gali rasti naudos. Štai keletas pavyzdžių: kirpykla gali naudoti DI paremtą reklamos platformą, kuri padės tiksliau rodyti Facebook/Instagram skelbimus būtent tiems žmonėms jūsų mieste, kurie ieško kirpyklos paslaugų (DI atpažins auditorijos bruožus). Kavinukė gali pasitelkti paprastą chatbotą Facebooke ar svetainėje, kuris atsakinės į dažniausius klausimus (darbo laikas, meniu) ir priims staliukų rezervacijas automatiškai – klientui patogu, jums mažiau telefonų skambučių. Taip pat galite naudoti DI įrankius turiniui: pavyzdžiui, konditerijos verslas gali su „ChatGPT“ pagalba sugeneruoti dešimt įdomių postų idėjų apie tortų gamybą ar šventinius receptus ir juos paskelbti, taip pritraukiant sekėjų dėmesį. Svarbu rinktis paprastus, jūsų veiklai pritaikytus sprendimus. Daug kas prasideda nuo nemokamų ar pigių įrankių – net ir mažas biudžetas nėra kliūtis išbandyti DI.

Q: Kaip užtikrinti, kad DI nesuklystų bendraujant su mano klientais?
A: Tai labai svarbus klausimas, nes, kaip aptarėme, klaidos gali kainuoti. Keletas praktinių patarimų: 1) Pradžioje naudokite DI ribotoms užduotims. Pavyzdžiui, tegul chatbotas atsako tik į dažniausiai užduodamus klausimus (DUK), kur informacija aiški ir patikrinta, o sudėtingesnius dalykus perduoda žmogui. 2) Ištestuokite – patys pabandykite įvairius scenarijus: užduokite botui keblių ar netikėtų klausimų, pažiūrėkite, kur suklysta. Remdamiesi tuo, patobulinkite jo programavimą (pvz., pridėkite draudžiamų atsakymų sąrašą ar taisykles, ką daryti nežinant atsakymo). 3) Stebėkite klientų atsiliepimus. Jei pastebite, kad klientai pasimetę ar nepatenkinti bendravimu su jūsų DI sistema, sureaguokite – gal reikia patobulinti atsakymų variantus arba trumpinti reakcijos laiką. 4) Suteikite aiškią galimybę pereiti prie gyvo žmogaus. Pvz., pokalbių roboto lange turėtų būti mygtukas „Susisiekti su operatoriumi“, jei DI nesupranta kliento. Tai nuramins ir patį klientą, kad prireikus jis gaus gyvą pagalbą. 5) Mokykite savo personalą dirbti su DI. Jei pardavimų komanda naudoja DI generuotus lead’us, tegul jie žino, kaip tie lead’ai gaunami, kokie galimi netikslumai, kad būtų budrūs. Apibendrinus: žmogiška priežiūra ir aiškios DI naudojimo taisyklės yra geriausias receptas išvengti nesusipratimų.

Q: Kokių klaidų dažniausiai pasitaiko diegiant DI pardavimuose ir rinkodaroje?
A: Dažniausios klaidos: a) tikėtis greitų rezultatų be pasiruošimo – pvz., įsigyti brangų DI įrankį ir manyti, kad jis savaime „pradės daryti stebuklus“. Realybė tokia, kad DI reikia tinkamai integruoti, duoti jam duomenų, laiko pasimokyti. b) Nesutvarkyti duomenys – jei jūsų klientų duomenų bazė pasenusi, neišsami, DI daug neišpeš naudos arba (dar blogiau) darys klaidingas išvadas. Todėl prieš diegiant analitikos DI verta susitvarkyti duomenis, pašalinti šiukšles. c) Viso proceso permetimas DI be žmogiško įsitraukimo. Kaip minėjome, viską palikus autopilotui galima prisivirti košės – tad klaida manyti „įdiegsiu chatbotą ir galėsiu pamiršti klientų aptarnavimą“. Prižiūrėti vis tiek reikės. d) Nerealistiški lūkesčiai ir nusivylimas – kai kurie verslai, prisiklausę hype’o, galvoja, kad DI iškart padvigubins pardavimus. Jei taip nenutinka per mėnesį, jie meta lauk įrankį. Tai klaida, nes DI diegimas – strateginis dalykas, duodantis grąžą per laiką, optimizuojant. Reikia vertinti rodiklius, mokytis iš rezultatų ir tinkinti sistemą. e) Nepakankamas personalo apmokymas – įvedus DI, darbuotojai turi suprasti, kaip su juo dirbti, kitaip įrankis bus nepanaudotas arba naudojamas netinkamai. Apibendrinus, klaidų išvengsite, jei į DI diegimą žiūrėsite kaip į projektą: su planavimu, testavimu, mokymais ir nuolatiniu tobulinimu.

Išvada: DI + žmonės = geriausia kombinacija

Dirbtinis intelektas šiandien verslui siūlo unikalių galimybių – nuo greitesnės klientų paieškos iki asmeninio bendravimo masto didinimo. Klientų paieška su DI – tai naujas etapas, kur tradicinė išmonė derinama su duomenų galia. Verslai, kurie tuo pasinaudos, gali smarkiai išlošti efektyvumo prasme. Vis dėlto, patirtis rodo, kad didžiausią vertę gauna tie, kurie DI derina su žmogiškaisiais privalumais. Kaip pastebėjome, net mūsų Turbolink verslo bendruomenėje ne vienas dalyvis rado partnerių ar klientų per asmeninę rekomendaciją tiesiog susitikimo metu – tai, ką technologijos papildo, bet nepakeičia. Auksinė taisyklė būtų tokia: leiskite DI nudirbti juodą darbą (duomenų analizę, rutininius kontaktus, pirmines įžvalgas), o tuomet perimkite estafetę ten, kur reikia žmogiško ryšio, kūrybos ir empatijos.

Dirbtinis intelektas – tai ne konkurentas, o sąjungininkas versle. Kas anksčiau atrodė tik korporacijoms prieinama prabanga (analitikai, marketingo komandos, tyrimų departamentai), dabar su DI tampa prieinama net individualiam verslininkui. Svarbu išdrįsti išbandyti, mokytis ir adaptuotis. Technologijoms tobulėjant, kartu tobulėkime ir mes – kaip sakoma, augti kartu su DI yra geriausia strategija, norint neatsilikti nuo konkurentų ir išnaudoti atsiveriančias galimybes.

Galiausiai, nepamirškime, kad verslo santykiai – tai žmonių santykiai. Tegul DI būna jūsų slapta formulė efektyvumui, o žmogiškas ryšys – tvirtas pamatas lojaliems, pasitikėjimu grįstiems santykiams su klientais kurti. Sėkmės eksperimentuojant ir atrandant, ką DI gali nuveikti būtent jūsų verslo naudai!

Metas veikti dabar!

Norite sužinoti daugiau ir pamatyti, kaip DI sprendimai veikia praktiškai? Kviečiame į mūsų Dirbtinio intelekto (DI) klubo susitikimus! Artimiausias – jubiliėjinis Turbolink #35 verslo bendruomenės renginys, vyksiantis 2026 m. sausio 22 d. Kaune. Ateikite padiskutuoti apie DI galimybes, pasidalinti patirtimi ir užmegzti naudingų pažinčių. Registruokitės į Turbolink renginius jau dabar – vietų skaičius ribotas. Nepraleiskite progos žengti žingsnį į priekį su inovatyvia bendruomene!

Šaltiniai

• „Tyrimas: 45 proc. šalies gyventojų nė karto nėra naudojęsi DI“ (LRT užsakymu, publikuota JP.lt)
• „Dirbtinis intelektas ir Lietuvos verslas: ar išnaudojamas potencialas?“ (Luminor, „Norstat“)
• „BC Tribunal Confirms Companies Remain Liable for Information Provided by AI Chatbot“ (American Bar Association)
• „Moffatt v. Air Canada: A Misrepresentation by an AI Chatbot“ (McCarthy Tétrault)
• „Negligent Misrepresentation in Moffatt v Air Canada“ (CanLII komentaras)
• „Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women“ (Reuters)
• „Klarna using GenAI to cut marketing costs by $10 mln annually“ (Reuters)
• „AI Act“ (Europos Komisija)
• Valstybinė duomenų apsaugos inspekcija (VDAI) – oficialus puslapis