インテリジェントな販売組織はオプションではありません–それは不可欠です
公開: 2018-08-23AIは購入者の旅を即興で実現するのに役立つことは誰もが知っています。今日の市場では、AIはもはや選択肢ではなく、競争力を維持する必要があります。
AIの早期採用者は、AIをアシスタントまたは拡張インテリジェンスとして使用して、営業チームを補完するのではなく、より機敏な意思決定を行うのに役立てています。
インテリジェントな販売組織：CXゴールドでその重みに値する
インテリジェントな販売組織を運営することには多くの素晴らしい利点があり、そのいくつかには次のものが含まれます。
より多くの販売時間：マッキンゼーグローバルインスティテュートによる最近の記事によると、販売関連の活動に費やされる時間の40％はAIを使用して削減できます。 そのため、営業担当者は、日常的で時間のかかる仕事を完了する代わりに、販売と決算に多くの時間を費やすことができます。
相乗効果の創出：販売とマーケティングの間の主要な論点は、顧客エンゲージメントのシームレスな継続とリードコンバージョンの欠如です。 AIの助けを借りて、マーケティングと販売は強力なリードと機会を逃しません。
顧客の忠誠心：顧客インテリジェンスを向上させることにより、営業担当者は顧客との長期的な関係を構築できます。
コストの削減：日常業務とインテリジェントな予測を自動化することで、組織はリソース割り当てを最適化し、コストを削減し、販売サイクルを短縮できます。
現在の状態を分析する
販売組織は、時間の大部分を手動による介入が必要なルーチンやタスクに費やしています。 販売組織のタスクは、大きく次のカテゴリに分類できます。
人間の相互作用：これらの活動にはEQが必要です。 営業担当者は、信頼と忠誠心を築きながら、ニーズを注意深く理解しながら、顧客と一緒に購入の旅を歩む必要があります。
ルーチン：これらのタスクは反復的であり、コールドリードへの電子メールの送信、毎週の販売レポートなど、人間がスケーリングすることは不可能です。
時間のかかる：これらのタスクは、見積もりや契約の生成、リードや機会の優先順位付けなど、結果を生成するために多くの時間と情報を必要とします。
販売組織を変革する
販売組織は収益と利益に直接影響を与えます。機械学習は、販売組織をリアクティブからプロアクティブに、直感的なものから規範的なものに変えるのに役立ちます。 それは、識別から顧客維持までの販売過程を導くことができます。
顧客の特定：デジタルおよび社会の変革により、顧客の行動に関する膨大なデータが作成されました。これらの集合的な洞察を使用して、将来の見通しと強力なリードを特定できます。 自動スクリプトまたは電子メールは、ソーシャルメディアなど、さまざまなソースからの過去のやり取りやその他の顧客インサイトを使用して作成できます。AIは、今後の顧客会議のインサイトを提供し、それらをスケジュールすることもできます。 コールドリードのフォローアップは、営業担当者の意欲を削ぐものであり、時間の無駄になる可能性があります。このプロセスは、AIを使用してカスタマイズおよび自動化できます。
顧客の開拓と獲得：マーケティングは、パーソナライズされたメッセージングとジェネリックの成功をすでに見ています。 同様に、営業担当者と見込み客の会話は、彼らに関連する可能性が最も高い領域に焦点を当てると改善されます。
セールス会話の大部分は、電子メールまたは電話で行われます。 自然言語処理（NLP）は、顧客情報と正直なシグナルに基づいて営業担当者の会話を導くことができます。 時間の経過とともに、機械学習はフィードバックループを介して、機能しているものと機能していないものを評価し、それに応じて担当者をさらに導くことができます。 マシンは、他のスター営業担当者の活動に基づいてトレーニング計画を生成することもできます。
タイムリーなオファーはあらゆる取引の成功の鍵であり、AIガイド付きの営業担当者は販売を完了するために必要なすべての情報を持っています。 正確な価格設定から割引まで、数万時間かかるプロセスを機械学習で自動化できます。
過去の販売データに基づいて、取引を勝ち取るためにカスタム価格設定を推奨できます。 MLは、以前に機能した割引の成功を分析することにより、割引とコミッションに関するガイダンスを提供できます。 次に、このすべての情報を使用して、信頼度の高い提案/契約を生成できます。システムは、最初に営業担当者に提案/契約のレビューを依頼できます。これにより、フィードバックに基づいて時間の経過とともに改善できます。
機械学習は、変換されたリードまたは機会がどのように見えるかのシグナルを認識できます。 アルゴリズムがトレーニングされると、リード/オポチュニティスコアリングにより、焦点を当てるリード/オポチュニティの優先リストを作成できます。 分類されたデータがない場合、教師なし学習により、アルゴリズムはそれ自体でパターンを識別できます。 リード/オポチュニティスコアリングにより、営業チームは、コンバージョンに至らない可能性が高い取引に費やす時間を削減することで、より多くの売上を上げることができます。
顧客維持：業界によっては、顧客を獲得するためのコストは、顧客を維持するよりも5〜25％高くなる可能性があり、競争が激化すると、コストはさらに増加します。 解約する前に顧客からのシグナルを特定し、それを維持するための積極的な措置を講じることで、顧客の生涯価値が高まります。
販売業務：機械学習は、販売業務の即興に役立ちます。
- セールストレーニング–機械学習は、強力なチームを構築するための鍵であるセールスコーチングでマネージャーを導くことができます。 同時に、AIは、書面や電話によるコミュニケーションのフォローアップなど、営業担当者が行ったすべてのアクションを分析することで、パーソナライズされたトレーニングプランを生成し、スターパフォーマーが従うプロセスと比較できます。 その後、是正措置に関するガイダンスを提供できます。
- 営業レポート–営業マネージャーは、取引の失敗や割り当ての達成など、チームのパフォーマンスをリアルタイムで表示し、担当者を軌道に乗せるための規範的なアクションを実行できます。
- 販売予測– AIは、販売組織、営業担当者などによってセグメント化された販売傾向への洞察を提供することにより、販売マネージャーのマクロレベルで収益を予測できます。これにより、リソース割り当てを最適化して、健全なパイプラインを構築し、チームのパフォーマンスを分析し、コストを削減できます。 -効果的。 処方的な洞察により、マネージャーは販売動向の根本的な理由を把握し、販売を改善するために必要な措置を講じることができます。
パイロットする現在の状態とプロセスを特定したら、次のブログで取り上げる変革の次のステップに進むことができます。