AI時代の販売

営業における AI ツールの台頭が業界に革命を起こす可能性があることは疑いの余地がありません。 そして、私たちが好むと好まざるにかかわらず、AI はしばらくは存在し続けるでしょう。 どうやら 好成績を収めている営業組織の大多数 (57%) が、内部プロセスと顧客エクスペリエンスを向上させるためにテクノロジーを使用しており、Salesforce の「現状」レポートを調査すると、この数字が増加していることが証明されています。

AI が販売業界を変革する能力は非常に大きく、その導入は今後も増加する一方です。 ビジネスがよりデータドリブンで顧客中心になるにつれて、顧客データをリアルタイムで管理および分析するための AI ツールの必要性が高まっています。 また、AI ソフトウェア市場は 2025 年までに 370 億ドルに達すると予想されており、販売業界がこの成長の主要な原動力となることは疑いの余地がありません。 しかし、AI の可能性はこれまで見てきたものをはるかに超えています。 テクノロジーが進化し続けるにつれて、複雑な予測販売分析からさらに開発された自動化された顧客サービスに至るまで、さらに革新的なアプリケーションが登場することが期待されます。 現在、Open.ai の Chat GTP が数秒でページ長のテキストを書き、OCD を治療する薬物分子を発明するアルゴリズムにより、AI の機能は無限にあるように見え、人工知能を活用する機会も無限に増えています。

違いを理解する: オートメーション、AI、ディープラーニング、機械学習、ニュートラル ネットワーク

すべての概念間の境界線は曖昧に見え、すべては関連していますが、それらの間には大きな違いがあります。 さまざまなテクノロジーをより深く理解することで、AI の使用に関して、より多くの情報に基づいた意思決定ができ​​るようになります。

自動化とは、人間が実行するタスクをテクノロジーを使用して実行することを指します。 これには、データ入力、パーソナライゼーションなどの事前にプログラムされたルールに従う単純で反復的なタスク、または製造や物流などのより複雑なタスクが含まれる場合があります。 自動化の大部分は、単にデータを移動する従来のソフトウェアを使用しますが、AI はそのデータを理解する機能を備えています。

一方、人工知能 (AI) は、特に過去のデータから学習し、視覚認識、音声認識、意思決定、言語翻訳などの人間の能力を模倣または超えるタスクを実行する機械の能力を指します。 AI は、機械学習アルゴリズム、統計モデル、ニューラル ネットワークを使用して、データを処理および分析し、そこから学習し、予測や意思決定を行います。

機械学習 (ML) は、洞察を自動的に学習し、データからパターンを認識し、その学習を意思決定に適用する人工知能のサブカテゴリの 1 つです。 これは、プログラムされていなくてもシステムに学習する機能を提供し、データから学習することで特定のタスクのパフォーマンスを向上させる統計手法の使用に重点を置いています。 機械学習は、画像および音声認識、自然言語処理、不正行為検出、医療診断などの幅広いアプリケーションで使用されています。

ディープ ラーニング (DL) は、多くの AI アプリケーションやサービスを実行する機械学習の特殊なアプローチです。 データを抽出して学習し、パターンと傾向を理解して複数のモデルを作成し、それらを情報に変換します。 人間の脳の機能にインスピレーションを受けていますが、非常に抽象的なレベルでデータを分析することで、すでに人間の能力を超えています。 DL アルゴリズムは、Alexa や Siri から車のレーンアシストでの物体検出に至るまで、私たちの日常生活で使用されています。

ニューラル ネットワークは人工知能において最も重要な役割を果たします。 このアルゴリズムは毎年 40% の割合で増加しており、 2025 年までに 163 兆ギガバイトに達すると予想されており、人間の脳の仕組みを模倣するように設計されています。 人工ニューロンの層で構成され、アルゴリズム内の値に基づいて予測を入力します。 ニューラル ネットワークはいくつかの層のノードで構成されるアルゴリズムですが、DL は複数の層のニューラル ネットワークで構成される技術です。

機械学習と AI はどちらも、正しく使用すれば、多くの業界で大きな利益をもたらします。 正確で完全なデータを提供し、それらをいつどのように使用するかを知ることによって、人間の脳と人工知能のコラボレーションは、目覚ましい成果を達成する可能性を秘めています。

AIは営業においてどのような役割を果たしますか?  

現時点では、販売サイクルのあらゆるステップに AI を組み込むことができます。 ただし、その機能にもかかわらず、人間の入力を完全に排除するわけではありませんし、決して排除することはなく、むしろ私たちの働き方を変えます。 また、AI は反復的なタスクを自動化し、大量のデータを分析することで、営業担当者の作業効率を高めると同時に、より多くの情報に基づいた意思決定に役立つ貴重な洞察も提供します。

AI を活用したチャットボットは、営業プロセスの合理化にも役立ち、顧客の質問に対応しながら、営業担当者は関係構築や取引成立などのより高度なタスクに集中できるようになります。 AI は顧客の行動のパターンと傾向を特定することで、販売組織が顧客のニーズや好みを予測できるようになり、アプローチを調整し、よりパーソナライズされたサービスを提供できるようになります。

AI がどのように生産性を向上させ、意思決定を改善し、収益増加を促進できるかを示す例をいくつか紹介します。

見込み顧客の発掘と認定:

見込み顧客の発掘は、特に B2B エコシステムでは複雑です。 見込み顧客の発掘と調査だけで、B2B 営業担当者の時間の約 21%、ほとんどのマーケティング担当者の予算の少なくとも半分を消費します。 そして、最善の努力にもかかわらず、リードのほぼ 79% がコンバージョンに至りません。 Demand Gen AI ソリューションが繁栄しているのは不思議ではなく、見込み顧客発掘プロセスを合理化するプラットフォームの数が増加しています。 たとえば、6sense の主な焦点の 1 つは、潜在的な購入者から関連データを取得し、意思決定者の行動をマッピングし、意図を明らかにし、市場アカウントを予測する予測分析です。 これにより、営業チームはコンバージョンの可能性が最も高いリードに全力を注ぐことができ、推測に頼ることがなくなりました。

顧客エンゲージメント:

パーソナライゼーション: AI のパーソナライゼーションは、単純な自動化で実現できる範囲を超えています。 現在、AI と CDP (顧客データ プラットフォーム) を組み合わせることで、聴衆の言語を話し、営業担当者が個々の顧客に対するアプローチを調整できるようになり、顧客の行動や好みに関するデータを使用してカスタマイズされたエクスペリエンスを提供できるようになります。 このデータを使用して、顧客ごとにパーソナライズされたエクスペリエンスを作成し、顧客の特定のニーズや興味に合わせてセールストークやメッセージを調整できます。

Nytro.ai などのソリューションは、人工知能を使用して、顧客対応担当者のデモ ピッチ録音を評価および分析します。 このプラットフォームは複数の機械学習技術を使用して、担当者のピッチパフォーマンスを迅速に判断できます。

チャットボット、音声アシスタント、予約スケジューラ:今日のチャットボットは、チャットボット (チャターボット) が 1966 年に初めて導入されて以来、あるいは私たちが覚えている数年前のチャットボットであっても、大きな進歩を遂げてきました。 現在使用されている自然言語処理 (NLP) により、チャットボットや音声アシスタントは複雑なメッセージを理解して解釈し、正確に応答することができます。 営業担当者やカスタマー サービス エージェントの時間を解放するという主なメリットに加えて、顧客エンゲージメントを高めながら応答時間を大幅に短縮することもできます。

Conversica によると、「連絡先の 34% は簡単な質問に対する答えが見つからないため、チャットボットに頼りますが、ユーザーの 87% はスクリプト化されたチャットボットに不満を抱いています。」 生成 AI は、スクリプト化された応答を避け、その過程でデータと洞察を取得しながら、動的なエンゲージメントを通じて本物のエクスペリエンスを提供します。

センチメント分析:マーケティングでは、ブランド、製品、またはサービスに対する視聴者の認識を測定するソーシャル リスニングの形式としてセンチメント分析 (または意見マイニング) が使用されます。 ソーシャル メディア チャネルとオンライン レビューを監視して、潜在的な問題を特定し、積極的に対処します。 顧客サービスでは、感情分析を使用して顧客のフィードバックを分類し、緊急度のレベルに基づいて対応の優先順位を付けることができます。 顧客の感情を理解することで、営業チームはアプローチとメッセージを調整して顧客の懸念に対処し、全体的な満足度を向上させることができます。

販売分析と予測:

データに溺れる営業担当者は時代遅れのようです。 AI は、正確な予測の構築から販売実績のリアルタイムの更新まで、正確な予測の作成に役立ちます。 これにより、営業チームは市場や顧客の行動の変化に迅速に対応し、販売機会を認識できるようになります。 データのパターンと傾向を特定すると、人間の目には見えない市場のダイナミクスに関する洞察が明らかになります。 予測プロセスの自動化は、顧客人口統計、売上高、市場動向など、フィルタリングするデータが豊富に存在する販売業界で特に価値があります。

AI は、顧客離れのリスクがある顧客など、データ内の異常を特定するのにも役立ちます。顧客維持が重視されている今日、これは AI のより価値のある用途の 1 つと考えられます。 Gong.io のようなプラットフォームを使用すると、パイプライン内の正当なリスクを迅速に特定し、戦略的イニシアチブを追跡できるだけでなく、日々のタスクを行動可能な取引勝ちの動きの自動化されたライブ リストに変換することができます。

競争の一歩先を行く

AI はビジネスを変革する大きな可能性を秘めていますが、その導入には依然として障壁が存在します。 AI ベースのテクノロジーの実装に関連するコスト、理解や専門知識の欠如、データの課題は、お客様が当社の専門家に言及する最も一般的な懸念事項の 1 つです。

しかし、これらの課題は必ずしも AI の扉が閉ざされていることを意味するわけではありません。 アウトソーシングは、販売サイクルで AI ツールの力を活用するための最良のソリューションの 1 つであり、安全なデータと規制環境で自信を持って革新的なテクノロジーをテストする方法です。 MarketStar では、業界、最新のトレンド、ツールと協力し、理解しています。 実際、私たちはクライアントに収益性の高い収益を提供するための最適なソリューションを見つけるために積極的に取り組んでいます。 自動化や AI を使用せずに主導的な地位を維持することは年々困難であることが判明していますが、最新のテクノロジーを使用するアウトソーサーの利用はよりアクセスしやすくなり、成長の秘訣となることが証明されています。