Vând în era AI

Nu există nicio îndoială că creșterea instrumentelor AI în vânzări are potențialul de a revoluționa industria. Și fie că ne place sau nu, AI este aici pentru a rămâne o perioadă. Se pare ca Majoritatea organizațiilor de vânzări cu performanțe înalte (57%) folosesc tehnologia pentru a îmbunătăți procesele interne și experiența clienților , iar studierea Raportului „State Of” Salesforce demonstrează că acest număr este în creștere.

Capacitatea AI de a transforma industria de vânzări este vastă, iar adoptarea acesteia urmează să crească. Pe măsură ce companiile devin mai bazate pe date și centrate pe client, există o creștere a nevoii de instrumente AI pentru a gestiona și analiza datele clienților în timp real. Și, având în vedere că piața software-ului AI se așteaptă să atingă 37 de miliarde de dolari până în 2025, nu există nicio îndoială că industria vânzărilor va fi un motor major al acestei creșteri. Cu toate acestea, potențialul AI se extinde cu mult dincolo de ceea ce am văzut până acum. Pe măsură ce tehnologia continuă să evolueze, ne putem aștepta să vedem și mai multe aplicații inovatoare să apară, de la analize predictive complexe ale vânzărilor până la servicii automate pentru clienți și mai dezvoltate. Astăzi, cu Chat GTP al Open.ai care scrie text de o pagină în câteva secunde și algoritmii care inventează molecule de medicamente pentru a vindeca TOC, gama de capabilități AI pare nesfârșită, la fel și oportunitățile de a folosi inteligența artificială.

Înțelegerea diferențelor: automatizare, inteligență artificială, învățare profundă, învățare automată și rețea neutră

Linia dintre toate conceptele pare neclară și, deși toate sunt legate, există diferențe majore între ele. O mai bună înțelegere a diferitelor tehnologii ne permite să luăm decizii mai informate când vine vorba de utilizarea AI.

Automatizarea se referă la utilizarea tehnologiei pentru a îndeplini sarcini care altfel ar fi îndeplinite de oameni. Acestea pot include sarcini simple și repetitive care urmează reguli preprogramate, cum ar fi introducerea datelor, personalizarea sau altele mai complexe, cum ar fi producția și logistica. Majoritatea automatizărilor utilizează software tradițional care pur și simplu mută datele, în timp ce AI are capacitatea de a înțelege aceste date.

Inteligența artificială (AI) , pe de altă parte, se referă în mod specific la capacitatea mașinilor de a învăța din date istorice și de a îndeplini sarcini care ar imita sau depășesc capacitățile umane , cum ar fi percepția vizuală, recunoașterea vorbirii, luarea deciziilor și traducerea limbii . AI folosește algoritmi de învățare automată, modele statistice și rețele neuronale pentru a procesa și analiza date, pentru a învăța din acestea și pentru a lua predicții sau decizii.

Învățarea automată (ML) este una dintre subcategoriile inteligenței artificiale care învață automat informații, recunoaște tipare din date și aplică această învățare pentru a lua decizii. Oferă sistemelor capacitatea de a învăța fără a fi programate să facă acest lucru și se concentrează pe utilizarea tehnicilor statistice pentru a permite îmbunătățirea performanței unei sarcini specifice prin învățarea din date. Învățarea automată este utilizată într-o gamă largă de aplicații, inclusiv recunoașterea imaginilor și a vorbirii, procesarea limbajului natural, detectarea fraudelor și diagnosticarea medicală.

Deep Learning (DL) este o abordare specializată a învățării automate care rulează multe aplicații și servicii AI. Extrage și învață din date pentru a crea mai multe modele prin înțelegerea tiparelor și tendințelor care sunt apoi traduse în informații. Deși este inspirat din funcțiile creierului uman, deja depășește capacitățile umane prin analizarea datelor la niveluri extrem de abstracte. Algoritmii DL sunt folosiți în viața noastră de zi cu zi, de la Alexa și Siri până la detectarea obiectelor în asistența pe benzi în mașini.

Rețeaua neuronală joacă un rol primordial în inteligența artificială. Acest algoritm crește cu o rată de 40% în fiecare an și este de așteptat să atingă 163 de trilioane de gigaocteți până în 2025 și este conceput pentru a imita modul în care funcționează creierul uman. Format din straturi de neuroni artificiali, introduce o predicție bazată pe valorile din algoritmul său. Rețeaua neuronală este un algoritm compus din câteva straturi de noduri, în timp ce DL este o tehnică constând din mai multe straturi de rețea neuronală.

Atât învățarea automată, cât și AI pot fi extrem de benefice în multe industrii dacă sunt utilizate corect. Făcându-le date corecte și complete și știind când și cum să le folosească, o colaborare între un creier uman și inteligența artificială are potențialul de a obține rezultate remarcabile.

Ce rol joacă AI în vânzări?  

În acest moment, AI poate fi inclusă în fiecare pas din timpul ciclului de vânzări. Cu toate acestea, în ciuda capacităților sale, nu exclude și s-ar putea să nu excludă niciodată contribuția umană, ci mai degrabă schimbă modul în care lucrăm. Iar prin automatizarea sarcinilor repetitive și analizarea unor cantități mari de date, AI poate ajuta reprezentanții de vânzări să lucreze mai eficient, oferind în același timp informații valoroase care îi pot ajuta să ia decizii mai informate.

Chatbot-urile bazate pe inteligență artificială pot, de asemenea, ajuta la eficientizarea procesului de vânzări, ținând seama de întrebările clienților, eliberând în același timp reprezentanții de vânzări pentru a se concentra pe sarcini mai la nivel înalt, cum ar fi construirea de relații și încheierea de oferte. Prin identificarea tiparelor și tendințelor în comportamentul clienților, AI poate ajuta organizațiile de vânzări să prezică nevoile și preferințele clienților, permițându-le să își adapteze abordarea și să ofere servicii mai personalizate.

Iată câteva exemple despre cum AI poate crește productivitatea, îmbunătăți procesul decizional și poate stimula creșterea veniturilor:

Generare de lead-uri și calificare:

Generarea de lead-uri este complexă, mai ales în ecosistemul B2B. Numai generarea de lead-uri și cercetarea consumă aproximativ 21% din timpul unui reprezentant de vânzări B2B și cel puțin jumătate din bugetul majorității agenților de marketing. Și, în ciuda celor mai bune eforturi, aproape 79% dintre clienții potențiali nu se convertesc niciodată . Nu este de mirare că soluțiile Demand Gen AI sunt înfloritoare și observăm o creștere a numărului de platforme care eficientizează procesele de generare de clienți potențiali. De exemplu, unul dintre obiectivele principale ale 6sense este pe analiza predictivă - captarea datelor relevante de la potențialii cumpărători, cartografierea comportamentului factorilor de decizie, descoperirea intenției și estimarea conturilor de pe piață. Acest lucru permite echipelor de vânzări să-și depună eforturile în clienții potențiali care cel mai probabil se vor converti, eliminând presupunerile.

Implicarea clienților:

Personalizare: personalizarea AI depășește ceea ce poate face automatizarea simplă. Astăzi, AI combinată cu CDP (Customer Data Platform) poate vorbi limba publicului dvs. și poate ajuta reprezentanții de vânzări să își adapteze abordarea fiecărui client în parte, folosind date despre comportamentul și preferințele acestuia pentru a oferi o experiență personalizată. Aceste date pot fi apoi folosite pentru a crea experiențe personalizate pentru fiecare client, adaptând argumentul de vânzare și mesajele pentru a se potrivi nevoilor și intereselor sale specifice.

Soluții precum Nytro.ai folosesc inteligența artificială pentru a evalua și analiza înregistrările demonstrative ale reprezentanților care se confruntă cu clienții. Folosind mai multe tehnici de învățare automată, platforma poate determina rapid performanța de prezentare a unui reprezentant.

Chatboți, asistenți vocali, programatori de întâlniri: chatboții de astăzi au parcurs un drum lung de când chatboții (chatterbots) au fost introduși pentru prima dată în 1966, sau chiar cei pe care îi amintim de acum câțiva ani. Procesarea limbajului natural (NLP) folosită astăzi permite chatboților și asistenților vocali să înțeleagă și să interpreteze mesaje complexe și să răspundă cu acuratețe. Pe lângă unul dintre principalele beneficii, care este eliberarea timpului reprezentanților de vânzări și al agenților de servicii pentru clienți, acestea îmbunătățesc, de asemenea, mult timpul de răspuns, sporind în același timp implicarea clienților.

Potrivit Conversica, „34% dintre persoanele de contact nu pot găsi răspunsuri la întrebări simple, așa că apelează la un chatbot, dar 87% dintre utilizatori sunt nemulțumiți de chatbot-urile scriptate.” Inteligența artificială generativă se ține departe de răspunsurile scriptate și oferă, în schimb, o experiență autentică prin implicare dinamică, captând în același timp date și informații pe parcurs.

Analiza sentimentelor: în marketing, analiza sentimentelor (sau extragerea de opinii) este folosită ca o formă de ascultare socială pentru a evalua percepțiile publicului asupra unui brand, produs sau serviciu. Monitorizează canalele de social media și recenziile online pentru a identifica potențialele probleme și pentru a le aborda în mod proactiv. În serviciul pentru clienți, analiza sentimentelor poate fi utilizată pentru a clasifica feedback-ul clienților și a prioritiza răspunsurile în funcție de nivelul de urgență. Înțelegând sentimentul clienților, echipele de vânzări își pot adapta abordarea și mesajele pentru a răspunde preocupărilor clienților și pentru a îmbunătăți satisfacția generală.

Analiza și prognoza vânzărilor :

Reprezentanții de vânzări care se înecă în date par a fi depășiți. AI ajută la crearea unor previziuni precise, de la construirea de predicții precise până la actualizări în timp real asupra performanței vânzărilor. Acest lucru permite echipelor de vânzări să reacționeze rapid la schimbările din piață sau comportamentul clienților și să recunoască oportunitățile de vânzare. Identificarea tiparelor și tendințelor în date poate dezvălui perspective asupra dinamicii pieței care ar putea să nu fie evidente pentru ochiul uman. Automatizarea procesului de prognoză este deosebit de valoroasă în industria vânzărilor, unde există o mulțime de date de filtrat, inclusiv datele demografice ale clienților, cifrele de vânzări, tendințele pieței și multe altele.

AI poate ajuta, de asemenea, la identificarea anomaliilor în date, cum ar fi clienții care sunt expuși riscului de schimbare, iar accentul de astăzi pe păstrarea clienților este una dintre cele mai valoroase utilizări ale AI. Platformele precum Gong.io permit identificarea rapidă a riscurilor legitime în conducta dvs., urmărirea inițiativelor strategice, precum și transformarea sarcinilor zilnice într-o listă automată live de mișcări câștigătoare de oferte pe care le puteți acționa.

Rămâneți înaintea competiției

Chiar dacă AI are un potențial enorm de a transforma afacerile, barierele în calea adoptării acesteia încă există. Costurile asociate cu implementarea tehnologiilor bazate pe AI, lipsa de înțelegere sau expertiză și provocările legate de date sunt printre cele mai frecvente preocupări pe care clienții noștri le menționează experților noștri.

Dar acele provocări nu înseamnă neapărat că ușile AI sunt închise pentru ei. Externalizarea este una dintre cele mai bune soluții pentru a utiliza în continuare puterea instrumentelor AI în ciclul dvs. de vânzări și o modalitate prin care puteți testa tehnologii inovatoare, având în același timp încrederea necesară pentru a experimenta într-un mediu sigur de date și reglementare. La MarketStar, lucrăm cu și înțelegem industria, cele mai recente tendințe și instrumente. De fapt, lucrăm activ pentru a găsi cele mai bune soluții pentru a oferi venituri profitabile clienților noștri. Menținerea unei poziții de lider fără utilizarea automatizării sau a inteligenței artificiale se dovedește a fi mai dificilă în fiecare an, dar utilizarea unui externalizator care utilizează cea mai recentă tehnologie devine din ce în ce mai accesibilă și o rețetă dovedită pentru creștere.