Inteligentna organizacja sprzedaży nie wchodzi w grę – to konieczność
Opublikowany: 2018-08-23Wszyscy wiemy, że sztuczna inteligencja może pomóc w improwizacji podróży kupującego, a na dzisiejszym rynku sztuczna inteligencja nie jest już opcją – konieczne jest zachowanie konkurencyjności.
Osoby, które wcześnie przyjęły sztuczną inteligencję, wykorzystują ją jako asystenta lub rozszerzoną inteligencję, aby uzupełniać, a nie zastępować, zespół sprzedaży, ponieważ pomaga im podejmować bardziej sprawne decyzje.
Inteligentna organizacja sprzedaży: na wagę złota CX
Istnieje wiele fantastycznych korzyści płynących z prowadzenia inteligentnej organizacji sprzedaży, z których niektóre obejmują:
Więcej czasu na sprzedaż: Niedawny artykuł McKinsey Global Institute stwierdza, że 40% czasu spędzanego na działaniach związanych ze sprzedażą można skrócić dzięki sztucznej inteligencji. Dzięki temu przedstawiciele handlowi mogą spędzać więcej czasu na sprzedaży i zamykaniu, zamiast wykonywać rutynowe, czasochłonne zadania.
Tworzenie synergii: Głównym punktem spornym między sprzedażą a marketingiem jest bezproblemowa kontynuacja zaangażowania klientów i brak konwersji leadów. Dzięki sztucznej inteligencji marketing i sprzedaż nie przegapią silnych potencjalnych klientów i możliwości.
Lojalność klientów: dzięki lepszej analizie klientów przedstawiciele handlowi mogą budować długotrwałe relacje z klientami.
Niższe koszty: dzięki automatyzacji rutynowych zadań i inteligentnemu prognozowaniu organizacje mogą zoptymalizować alokację zasobów, obniżyć koszty i skrócić cykl sprzedaży.
Przeanalizuj swój obecny stan
Organizacje handlowe spędzają większość czasu na rutynowych czynnościach i zadaniach, które wymagają ręcznej interwencji. Zadania organizacji sprzedażowych można ogólnie podzielić na następujące kategorie:
Interakcja z człowiekiem: te czynności wymagają EQ. Sprzedawcy muszą przejść z klientem podróż zakupową, dokładnie rozumiejąc potrzeby, jednocześnie budując zaufanie i lojalność.
Rutynowe: te zadania są powtarzalne i niemożliwe do skalowania przez ludzi, takie jak wysyłanie e-maili do zimnych potencjalnych klientów, cotygodniowe raporty sprzedaży itp.
Czasochłonne: te zadania wymagają dużo czasu i informacji, aby uzyskać wyniki, takie jak tworzenie ofert i umów, ustalanie priorytetów potencjalnych klientów i możliwości itp.
Zmień swoją organizację sprzedaży
Twoja organizacja sprzedaży bezpośrednio wpływa na przychody i zyski, a uczenie maszynowe pomoże zmienić organizację sprzedaży z reaktywnej na proaktywną oraz z intuicyjnej w nakazową. Może poprowadzić ścieżkę sprzedaży od identyfikacji do utrzymania klienta.
Identyfikacja klienta: Transformacja cyfrowa i społeczna stworzyła ogromne ilości danych na temat zachowań klientów, a te zbiorowe spostrzeżenia można wykorzystać do identyfikacji przyszłych perspektyw i silnych potencjalnych klientów. Automatyczne skrypty lub wiadomości e-mail można tworzyć, korzystając z przeszłych interakcji i innych informacji o klientach z różnych źródeł, takich jak media społecznościowe itp. Sztuczna inteligencja może również zapewniać wgląd w nadchodzące spotkania z klientami i również je planować. Kontynuacja zimnych leadów może zniechęcać i być stratą czasu dla przedstawiciela handlowego, a proces ten można dostosować i zautomatyzować dzięki sztucznej inteligencji.
Pozyskiwanie i pozyskiwanie klientów: Marketing odniósł już sukces spersonalizowanego przekazu w porównaniu z ogólnym. Podobnie rozmowy przedstawicieli handlowych i potencjalnych klientów zostaną ulepszone, jeśli skupią się na obszarach, które najprawdopodobniej będą dla nich istotne.
Większość rozmów sprzedażowych odbywa się za pośrednictwem poczty elektronicznej lub telefonu. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) może prowadzić rozmowy przedstawicieli handlowych na podstawie informacji o klientach i uczciwych sygnałów. Z biegiem czasu uczenie maszynowe może ocenić za pomocą pętli sprzężenia zwrotnego, co działa, a co nie, i może odpowiednio poprowadzić przedstawiciela dalej. Maszyny mogą również generować plany treningowe w oparciu o działania innych gwiazdorskich przedstawicieli handlowych.
Terminowe oferty są kluczem do sukcesu każdej transakcji, a przedstawiciel handlowy prowadzony przez sztuczną inteligencję będzie miał wszystkie informacje potrzebne do zamknięcia sprzedaży. Od generowania dokładnych cen po rabaty, procesy, które zajmują dziesiątki tysięcy godzin, można zautomatyzować dzięki uczeniu maszynowemu.
Na podstawie wcześniejszych danych dotyczących sprzedaży można zalecić niestandardowe ceny, aby pomóc w zdobywaniu ofert. ML może udzielić wskazówek dotyczących rabatów i prowizji, analizując sukces poprzednich rabatów, które działały. Wszystkie te informacje można następnie wykorzystać do wygenerowania propozycji/umów, z oceną zaufania, systemy mogą początkowo poprosić przedstawiciela handlowego o sprawdzenie propozycji/umowy, co może z czasem ulec poprawie na podstawie informacji zwrotnych.
Uczenie maszynowe może rozpoznać sygnały tego, jak wygląda przekonwertowany potencjalny klient lub możliwość. Po wytrenowaniu algorytmu, punktacja potencjalnych klientów/szans może stworzyć listę priorytetów potencjalnych klientów/możliwości, na których należy się skoncentrować. W przypadku braku skategoryzowanych danych, uczenie nienadzorowane umożliwia algorytmowi samodzielną identyfikację wzorców. Ocenianie potencjalnych klientów/możliwości pozwala zespołowi sprzedaży zwiększyć sprzedaż poprzez skrócenie czasu spędzanego na transakcjach, które prawdopodobnie nigdy nie przekształcą się.
Utrzymanie klienta: w zależności od branży koszt pozyskania klienta może być o 5-25% wyższy niż jego utrzymanie, a rosnąca konkurencja jeszcze bardziej zwiększy koszty. Identyfikowanie sygnałów od klientów przed ich odejściem i podejmowanie proaktywnych kroków w celu ich utrzymania zwiększy wartość życiową klienta.
Operacje sprzedaży: uczenie maszynowe może pomóc w improwizacji operacji sprzedaży.
- Szkolenie sprzedażowe — uczenie maszynowe może prowadzić menedżerów do coachingu sprzedażowego, co jest kluczem do budowania silnych zespołów. Jednocześnie sztuczna inteligencja może generować spersonalizowany plan treningowy, analizując wszystkie działania podejmowane przez przedstawicieli handlowych, takie jak kontynuacje komunikacji pisemnej i telefonicznej itp., i porównując je z procesami realizowanymi przez gwiazdy. Następnie może udzielić wskazówek dotyczących środków naprawczych.
- Raportowanie sprzedaży — menedżerowie ds. sprzedaży mogą przeglądać wyniki zespołu w czasie rzeczywistym, takie jak nieodebrane transakcje, zrealizowane limity itp., oraz podejmować nakazowe działania, aby utrzymać przedstawicieli na ścieżce.
- Prognozowanie sprzedaży — sztuczna inteligencja może prognozować przychody na poziomie makro dla menedżerów sprzedaży, dostarczając wgląd w trendy sprzedaży, posegmentowane według organizacji sprzedaży, przedstawicieli handlowych itp. Może to pomóc zoptymalizować alokację zasobów w celu zbudowania zdrowego lejka sprzedaży, analizy wydajności zespołu i obniżenia kosztów -efektywny. Dzięki wglądowi nakazowemu menedżerowie mogą zyskać perspektywę na przyczyny leżące u podstaw trendów sprzedaży, a także podjąć działania niezbędne do poprawy sprzedaży.
Kiedy już zidentyfikujesz swój obecny stan i procesy, które chcesz pilotować, możesz przejść do następnego etapu transformacji, który omówię na moim następnym blogu.