Berjualan di Era AI

Tidak ada keraguan bahwa peningkatan penjualan alat AI berpotensi merevolusi industri. Dan apakah kita suka atau tidak, AI ada di sini untuk sementara waktu. Sepertinya mayoritas organisasi penjualan berkinerja tinggi (57%) menggunakan teknologi untuk meningkatkan proses internal dan pengalaman pelanggan dan mempelajari Laporan "State Of" Salesforce membuktikan bahwa jumlah ini terus meningkat.

Kemampuan AI untuk mengubah industri penjualan sangat luas, dan penerapannya akan terus meningkat. Ketika bisnis menjadi lebih berorientasi pada data dan berpusat pada pelanggan, ada peningkatan kebutuhan akan alat AI untuk mengelola dan menganalisis data pelanggan secara real-time. Dan dengan pasar perangkat lunak AI yang diperkirakan akan mencapai $37 miliar pada tahun 2025, tidak diragukan lagi bahwa industri penjualan akan menjadi pendorong utama pertumbuhan ini. Namun, potensi AI jauh melampaui apa yang telah kita lihat sejauh ini. Seiring dengan perkembangan teknologi, kita dapat berharap untuk melihat aplikasi yang lebih inovatif muncul, dari analitik penjualan prediktif yang kompleks hingga layanan pelanggan otomatis yang lebih berkembang. Saat ini, dengan Open.ai's Chat GTP menulis teks sepanjang halaman dalam hitungan detik dan algoritme yang menemukan molekul obat untuk menyembuhkan OCD, rangkaian kemampuan AI tampaknya tidak ada habisnya, begitu pula peluang untuk memanfaatkan kecerdasan buatan.

Memahami Perbedaan: Otomasi, AI, Pembelajaran Mendalam, Pembelajaran Mesin, dan Jaringan Netral

Garis antara semua konsep tampak kabur dan meskipun semuanya terkait, ada perbedaan besar di antara keduanya. Memiliki pemahaman yang lebih baik tentang berbagai teknologi memungkinkan kami membuat keputusan yang lebih tepat terkait penggunaan AI.

Otomasi mengacu pada penggunaan teknologi untuk melakukan tugas-tugas yang seharusnya dilakukan oleh manusia. Ini dapat mencakup tugas sederhana dan berulang yang mengikuti aturan yang telah diprogram sebelumnya seperti entri data, personalisasi, atau tugas yang lebih kompleks seperti manufaktur dan logistik. Sebagian besar otomatisasi menggunakan perangkat lunak tradisional yang hanya memindahkan data, sedangkan AI memiliki kemampuan untuk memahami data tersebut.

Kecerdasan Buatan (AI) , di sisi lain, merujuk secara khusus pada kemampuan mesin untuk belajar dari data historis dan melakukan tugas yang akan meniru atau melampaui kemampuan manusia seperti persepsi visual, pengenalan ucapan, pengambilan keputusan, dan terjemahan bahasa . AI menggunakan algoritme pembelajaran mesin, model statistik, dan jaringan saraf untuk memproses dan menganalisis data, belajar darinya, dan membuat prediksi atau keputusan.

Machine Learning (ML) adalah salah satu subkategori kecerdasan buatan yang secara otomatis mempelajari wawasan, mengenali pola dari data, dan menerapkan pembelajaran tersebut untuk membuat keputusan. Ini memberi sistem kemampuan untuk belajar tanpa diprogram untuk melakukannya dan berfokus pada penggunaan teknik statistik untuk memungkinkan peningkatan kinerja pada tugas tertentu dengan belajar dari data. Pembelajaran mesin digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk pengenalan gambar dan ucapan, pemrosesan bahasa alami, deteksi penipuan, dan diagnosis medis.

Deep Learning (DL) adalah pendekatan khusus pembelajaran mesin yang menjalankan banyak aplikasi dan layanan AI. Itu mengekstrak dan belajar dari data untuk membuat banyak model dengan memahami pola dan tren yang kemudian diterjemahkan menjadi informasi. Meskipun terinspirasi oleh fungsi otak manusia, namun sudah melampaui kemampuan manusia dengan menganalisis data pada tingkat yang sangat abstrak. Algoritme DL digunakan dalam kehidupan kita sehari-hari, dari Alexa dan Siri hingga deteksi objek di jalur bantuan di mobil.

Neural Network memainkan peran penting dalam kecerdasan buatan. Algoritme ini tumbuh dengan kecepatan 40% setiap tahun dan diperkirakan akan mencapai 163 triliun gigabyte pada tahun 2025 dan dirancang untuk meniru cara kerja otak manusia. Terdiri dari lapisan neuron buatan, ia memasukkan prediksi berdasarkan nilai dalam algoritmenya. Jaringan saraf adalah algoritma yang terdiri dari beberapa lapisan node, sedangkan DL adalah teknik yang terdiri dari beberapa lapisan jaringan saraf.

Pembelajaran mesin dan AI dapat sangat bermanfaat di banyak industri jika digunakan dengan benar. Dengan memberi mereka data yang benar dan lengkap, serta mengetahui kapan dan bagaimana menggunakannya, kolaborasi antara otak manusia dan kecerdasan buatan berpotensi mencapai hasil yang luar biasa.

Peran Apa yang Dimainkan AI dalam Penjualan?  

Saat ini, AI dapat disertakan dalam setiap langkah selama siklus penjualan. Namun, terlepas dari kemampuannya, itu tidak dan mungkin tidak pernah mengecualikan input manusia sepenuhnya, melainkan mengubah cara kita bekerja. Dan dengan mengotomatiskan tugas berulang dan menganalisis data dalam jumlah besar, AI dapat membantu perwakilan penjualan bekerja lebih efisien, sekaligus memberikan wawasan berharga yang dapat membantu mereka membuat keputusan yang lebih tepat.

Chatbot yang diberdayakan AI juga dapat membantu merampingkan proses penjualan, menangani pertanyaan pelanggan sambil membebaskan perwakilan penjualan untuk fokus pada tugas tingkat tinggi seperti membangun hubungan dan menutup kesepakatan. Dengan mengidentifikasi pola dan tren perilaku pelanggan, AI dapat membantu organisasi penjualan memprediksi kebutuhan dan preferensi pelanggan, memungkinkan mereka untuk menyesuaikan pendekatan mereka dan memberikan layanan yang lebih personal.

Berikut adalah beberapa contoh bagaimana AI dapat meningkatkan produktivitas, meningkatkan pengambilan keputusan, dan mendorong pertumbuhan pendapatan:

Perolehan prospek dan kualifikasi:

Menghasilkan timbal itu kompleks, terutama di ekosistem B2B. Perolehan prospek dan riset saja menghabiskan sekitar 21% waktu perwakilan penjualan B2B dan setidaknya setengah dari anggaran sebagian besar pemasar. Dan terlepas dari upaya terbaik, hampir 79% prospek tidak pernah berkonversi . Tidak heran jika solusi Demand Gen AI berkembang pesat, dan kami melihat peningkatan jumlah platform yang merampingkan proses perolehan prospek. Misalnya, salah satu fokus utama 6sense adalah analitik prediktif - menangkap data yang relevan dari calon pembeli, memetakan perilaku pembuat keputusan, mengungkap niat, dan memprediksi akun dalam pasar. Hal ini memungkinkan tim penjualan mengerahkan upaya mereka pada prospek yang kemungkinan besar akan berkonversi, sehingga tidak perlu menebak-nebak.

Keterlibatan pelanggan:

Personalisasi: Personalisasi AI melampaui apa yang dapat dilakukan otomatisasi sederhana. Saat ini, AI dikombinasikan dengan CDP (Customer Data Platform) dapat berbicara dalam bahasa audiens Anda dan membantu perwakilan penjualan menyesuaikan pendekatan mereka dengan setiap pelanggan, menggunakan data tentang perilaku dan preferensi mereka untuk memberikan pengalaman yang disesuaikan. Data ini kemudian dapat digunakan untuk menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi untuk setiap pelanggan, menyesuaikan promosi penjualan dan pengiriman pesan agar sesuai dengan kebutuhan dan minat khusus mereka.

Solusi seperti Nytro.ai menggunakan kecerdasan buatan untuk mengevaluasi dan menganalisis rekaman presentasi demo perwakilan yang menghadap pelanggan. Dengan menggunakan beberapa teknik pembelajaran mesin, platform dapat dengan cepat menentukan performa lemparan perwakilan.

Chatbots, Voice Assistants, Appointment Schedulers: Chatbots hari ini telah berkembang pesat sejak chatbots (chatbots) pertama kali diperkenalkan pada tahun 1966, atau bahkan yang kita ingat beberapa tahun yang lalu. Pemrosesan bahasa alami (NLP) yang digunakan saat ini memungkinkan chatbot dan asisten suara untuk memahami dan menginterpretasikan pesan kompleks dan merespons secara akurat. Berdiri di atas salah satu manfaat utama yang membebaskan waktu perwakilan penjualan dan agen layanan pelanggan, mereka juga sangat meningkatkan waktu respons sambil meningkatkan keterlibatan pelanggan.

Menurut Conversica, “34% kontak tidak dapat menemukan jawaban atas pertanyaan sederhana, jadi mereka beralih ke chatbot, tetapi 87% pengguna tidak puas dengan chatbot bernaskah.” AI generatif menjauh dari respons tertulis dan sebagai gantinya menawarkan pengalaman otentik melalui keterlibatan dinamis sambil menangkap data dan wawasan di sepanjang jalan.

Analisis sentimen: Dalam pemasaran, analisis sentimen (atau penambangan opini) digunakan sebagai bentuk mendengarkan sosial untuk mengukur persepsi audiens terhadap suatu merek, produk, atau layanan. Ini memantau saluran media sosial dan ulasan online untuk mengidentifikasi potensi masalah dan secara proaktif mengatasinya. Dalam layanan pelanggan, analisis sentimen dapat digunakan untuk mengkategorikan umpan balik pelanggan dan memprioritaskan tanggapan berdasarkan tingkat urgensinya. Dengan memahami sentimen pelanggan, tim penjualan dapat menyesuaikan pendekatan dan penyampaian pesan mereka untuk mengatasi masalah pelanggan dan meningkatkan kepuasan secara keseluruhan.

Analitik dan Peramalan Penjualan :

Perwakilan penjualan yang tenggelam dalam data tampaknya sudah ketinggalan zaman. AI membantu dalam membuat peramalan yang tepat mulai dari membuat prediksi yang akurat hingga pembaruan waktu nyata pada kinerja penjualan. Ini memungkinkan tim penjualan bereaksi cepat terhadap perubahan di pasar atau perilaku pelanggan dan mengenali peluang penjualan. Mengidentifikasi pola dan tren dalam data dapat mengungkap wawasan tentang dinamika pasar yang mungkin tidak terlihat oleh mata manusia. Mengotomatiskan proses peramalan sangat berharga dalam industri penjualan, di mana terdapat banyak data untuk disaring, termasuk demografi pelanggan, angka penjualan, tren pasar, dan banyak lagi.

AI juga dapat membantu mengidentifikasi anomali dalam data, seperti pelanggan yang berisiko churning, dan dengan penekanan saat ini pada retensi pelanggan, ini dianggap sebagai salah satu penggunaan AI yang lebih berharga. Platform seperti Gong.io memungkinkan identifikasi cepat atas risiko yang sah dalam saluran Anda, melacak inisiatif strategis, serta mengubah tugas sehari-hari menjadi daftar langsung otomatis dari gerakan memenangkan kesepakatan yang dapat Anda tindak lanjuti.

Tetap Terdepan dalam Kompetisi

Meskipun AI memiliki potensi yang sangat besar untuk mengubah bisnis, hambatan untuk pengadopsiannya masih ada. Biaya yang terkait dengan penerapan teknologi berbasis AI, kurangnya pemahaman atau keahlian, dan tantangan data adalah salah satu kekhawatiran paling umum yang disebutkan klien kami kepada para pakar kami.

Namun tantangan tersebut tidak berarti bahwa pintu AI tertutup bagi mereka. Outsourcing adalah salah satu solusi terbaik untuk tetap memanfaatkan kekuatan alat AI dalam siklus penjualan Anda dan cara bagi Anda untuk menguji teknologi inovatif sambil memiliki kepercayaan diri untuk bereksperimen dalam lingkungan data dan peraturan yang aman. Di MarketStar, kami bekerja dengan dan memahami industri, tren terbaru, dan alat. Bahkan, kami secara aktif bekerja untuk menemukan solusi terbaik untuk memberikan pendapatan yang menguntungkan bagi klien kami. Mempertahankan posisi terdepan tanpa menggunakan otomatisasi atau AI terbukti lebih menantang setiap tahun, tetapi memanfaatkan agen outsourcing yang menggunakan teknologi terbaru menjadi lebih mudah diakses dan merupakan resep yang terbukti untuk pertumbuhan.