เทคโนโลยีกำลังเปลี่ยนแปลงกิจวัตรประจำวันของตัวแทนขายปีนี้จะเป็นที่รู้จักในฐานะปีที่องค์กรต่างๆ การวิจัยโดย Gartnerชี้ให้เห็นว่าความสนใจในการลงทุนในข้อมูลขนาดใหญ่ใหม่ ๆ ได้ถึงจุดสูงสุดแล้ว คำถามเปลี่ยนจาก “เราจะรับข้อมูลได้อย่างไร” “เราจะทำอย่างไรกับมัน” Forrester พบว่าองค์กรต่างๆ วางแผนที่จะเพิ่มการลงทุนด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ขึ้น 300 เปอร์เซ็นต์ในปี 2560
การลงทุนด้าน AI ที่สำคัญอย่างหนึ่งคือการขาย การวิเคราะห์ลูกค้า
เป็นหนึ่งในแหล่งข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดสำหรับองค์กร และ Salesforce ได้ทำการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่เมื่อต้นเดือนที่ผ่านมาด้วยการเปิดตัว Einsteinผู้ช่วย AI ของพวกเขาที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้ทีมขายค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่จะช่วยปิดการขายและระบุโอกาสในการขายต่อยอด
แต่ AI จะพลิกยอดขายได้อย่างไร? ฉันเห็นสามส่วนหลัก:
1. การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ
ตามข้อมูลเชิงลึกของ CSO 43 เปอร์เซ็นต์ของตัวแทนฝ่ายขายระดับองค์กรพลาดโควต้า เหตุผลหลัก? ขาดกระบวนการขายที่มีประสิทธิภาพและเป็นระบบ
AI จะเข้ามารุกล้ำอย่างมากในการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการขาย โดยเริ่มจากการต้อนรับพนักงานใหม่ ซึ่งปัจจุบันใช้เวลามากกว่า6 ถึง 10 เดือนเพื่อให้ได้ผลผลิตเต็มที่
จากการสังเกตการกระทำของตัวแทนที่มีประสิทธิภาพสูง AI จะให้พิมพ์เขียวแก่ตัวแทนใหม่ โดยให้คำแนะนำในแง่ของความถี่ในการเข้าถึงผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าและสิ่งที่เป็นหลักประกันในการส่งพวกเขาเพื่อให้มีประสิทธิภาพสูงสุดในการปิดดีล ฟังก์ชัน “รถโค้ชอัตโนมัติ” นี้จะช่วยลดเวลาที่พนักงานใหม่ทำงานโดยสูญเสีย เนื่องจากพนักงานเหล่านี้ทำงานในลักษณะที่คล้ายคลึงกันทางสถิติกับพนักงานที่มีประสิทธิภาพสูง
ที่เกี่ยวข้อง: 3 ลักษณะที่ตัวแทนขายที่มีประสิทธิภาพสูงมีซึ่งตัวแทนขายโดยเฉลี่ยไม่มี
กระบวนการเตรียมเนื้อหาและการประชุมได้รับการจัดเตรียมไว้สำหรับ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งผ่านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ตัวอย่างเช่น หลักประกันที่ลูกค้าต้องเผชิญในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุม เช่น บริการทางการเงิน มักจะต้องมีการเปิดเผยข้อมูลที่ถูกต้อง ซึ่งเป็นกระบวนการที่ดำเนินการด้วยตนเองซึ่งมักจะมอบหมายให้กับตัวแทน NLP สามารถทำให้กระบวนการนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติผ่านการสแกนคำหลัก และเนื่องจากการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านการขายยังคงเป็นปัญหาสำคัญในบริการทางการเงิน คาดว่า AI จะมีบทบาทสำคัญ
NLP จะปรับปรุงวิธีการที่ตัวแทนขายเตรียมพร้อมสำหรับการประชุม
โดยนำบริบทมาไว้ด้านหน้าและตรงกลาง ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ได้รับจากการประชุมที่ผ่านมาทั่วทั้งองค์กรการขาย ตัวแทนฝ่ายขายจะรู้ว่าเนื้อหาส่วนใดและแม้แต่ลำดับของสไลด์จะทำงานได้ดีที่สุดสำหรับกลุ่มผู้ซื้อที่อยู่ในห้องระหว่างการนำเสนอ
ซึ่งนำฉันไปสู่จุดต่อไปของฉัน …
2. ส่วนบุคคล
แปดสิบเปอร์เซ็นต์ขององค์กรขายแบบ B2B พบว่าการโต้ตอบส่วนบุคคลจะมีประสิทธิภาพสูงสุดกับผู้ซื้อ น่าเสียดายที่ Forrester พบว่า 78 เปอร์เซ็นต์ของผู้ซื้อกล่าวว่าพนักงานขายมาประชุมพร้อมเอกสารที่ไม่เกี่ยวข้องหรือไม่ถูกต้อง
AI เปิดโลกใหม่แห่งการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณในการสนทนาการขาย ตัวอย่างที่สำคัญประการหนึ่งคือการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย ในตอนนี้ การให้คะแนนลีดโดยพื้นฐานแล้วจะเกี่ยวข้องกับลีดที่มีคุณสมบัติตามที่กำหนดโดยกลุ่มที่ค่อนข้างใหญ่และไม่เฉพาะเจาะจง โดยอิงจากการโต้ตอบก่อนหน้านี้และการป้อนข้อมูลจากมนุษย์โดยอัตนัย ด้วยการประมวลผลข้อมูล AI จากกลุ่มการตลาด การขาย และเทคโนโลยี UX ทั้งหมด การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายจะมีความละเอียดมากขึ้นแบบทวีคูณ โดยที่ตัวแทนฝ่ายขายจะได้รับพิมพ์เขียวส่วนบุคคลเกี่ยวกับวิธีการเข้าถึงลูกค้าเป้าหมายแต่ละคนในฐานะปัจเจกบุคคล
ที่เกี่ยวข้อง: ทำไม AI ถึงไม่แทนที่พนักงานขาย (ยอดเยี่ยม)
จากนั้น AI จะนำการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่มาสู่เนื้อหาที่ตัวแทนฝ่ายขายใช้ การรวมข้อมูลที่มาจาก Internet of Things ทำให้เกิดกรณีที่น่าสนใจเป็นพิเศษ ทุกวันนี้ ข้อมูลนี้ช่วยในการตรวจสอบผลิตภัณฑ์เป็นหลัก แต่ก็ไม่ยากที่จะเห็นสถานการณ์ที่ Boeing ติดต่อผ่านการตรวจสอบแบบดิจิทัลของชิ้นส่วนเครื่องจักรเชิงพาณิชย์ของพวกเขาเอง เข้าถึง American Airlines พร้อมโบรชัวร์ผลิตภัณฑ์ที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล โลโก้ที่ถูกต้องและกรณีศึกษาที่เกี่ยวข้องสำหรับผู้ซื้อแต่ละราย — สำหรับกังหันใหม่ในขณะนี้ มีข้อบ่งชี้ว่าอาจถึงเวลาสำหรับกังหันใหม่ในฝูงบินของพวกเขา
Credit : เว็บแตกง่าย
