人工智能时代的销售

毫无疑问，人工智能工具在销售中的兴起有可能彻底改变这个行业。 不管我们喜欢与否，AI 都会在这里停留一段时间。 看起来 大多数高绩效销售组织 (57%) 正在使用该技术来改进内部流程和客户体验，研究 Salesforce 的“状态”报告证明这个数字正在上升。

人工智能改变销售行业的能力是巨大的，而且它的采用只会增加。 随着企业变得更加数据驱动和以客户为中心，对 AI 工具实时管理和分析客户数据的需求也在增加。 到 2025 年，人工智能软件市场预计将达到 370 亿美元，毫无疑问，销售行业将成为这一增长的主要推动力。 然而，人工智能的潜力远远超出我们目前所见。 随着技术的不断发展，我们可以期待看到更多创新应用的出现，从复杂的预测销售分析到更发达的自动化客户服务。 今天，随着 Open.ai 的 Chat GTP 在几秒钟内写出一页长的文本，以及发明药物分子来治疗强迫症的算法，AI 功能的阵列似乎无穷无尽，利用人工智能的机会也是如此。

了解差异：自动化、人工智能、深度学习、机器学习和神经网络

所有概念之间的界限似乎很模糊，尽管它们都是相关的，但它们之间存在重大差异。 更好地了解不同的技术可以让我们在使用 AI 时做出更明智的决定。

自动化是指使用技术来执行原本由人类执行的任务。 这可以包括遵循预编程规则的简单和重复性任务，例如数据输入、个性化或更复杂的任务，例如制造和物流。 大多数自动化使用传统软件来简单地移动数据，而人工智能有能力理解这些数据。

另一方面，人工智能 (AI)特指机器从历史数据中学习并执行模仿或超越人类能力的任务的能力，例如视觉感知、语音识别、决策制定和语言翻译。 人工智能使用机器学习算法、统计模型和神经网络来处理和分析数据、从中学习并做出预测或决策。

机器学习 (ML)是人工智能的子类别之一，它可以自动学习洞察力、从数据中识别模式，并应用学习来做出决策。 它使系统无需编程即可学习，并专注于使用统计技术通过从数据中学习来提高特定任务的性能。 机器学习的应用范围很广，包括图像和语音识别、自然语言处理、欺诈检测和医疗诊断。

深度学习 (DL)是一种专门的机器学习方法，可以运行许多 AI 应用程序和服务。 它从数据中提取和学习，通过理解模式和趋势来创建多个模型，然后将这些模型和趋势转化为信息。 虽然它的灵感来自于人脑的功能，但它在极其抽象的层面上分析数据已经超越了人类的能力。 DL 算法用于我们的日常生活，从 Alexa 和 Siri 到汽车车道辅助系统中的物体检测。

神经网络在人工智能中起着至关重要的作用。 该算法每年以 40% 的速度增长，预计到2025 年将达到 163 万亿千兆字节，旨在模仿人脑的工作方式。 它由多层人工神经元组成，根据其算法中的值输入预测。 神经网络是由几层节点组成的算法，而深度学习是由多层神经网络组成的技术。

如果使用得当，机器学习和人工智能都可以为许多行业带来巨大的好处。 通过向它们提供正确和完整的数据，并知道何时以及如何使用它们，人脑与人工智能之间的合作有可能取得显著成果。

人工智能在销售中扮演什么角色？  

现在，AI 可以包含在销售周期的每个步骤中。 然而，尽管它有能力，但它不会也可能永远不会完全排除人工输入，而是改变我们的工作方式。 通过自动化重复性任务和分析大量数据，人工智能可以帮助销售代表更高效地工作，同时提供有价值的见解，帮助他们做出更明智的决策。

AI 驱动的聊天机器人还可以帮助简化销售流程，处理客户的查询，同时让销售代表腾出时间专注于更高级的任务，例如建立关系和完成交易。 通过识别客户行为的模式和趋势，人工智能可以帮助销售组织预测客户的需求和偏好，使他们能够调整他们的方法并提供更加个性化的服务。

以下是人工智能如何提高生产力、改善决策制定和推动收入增长的几个例子：

潜在客户生成和资格：

潜在客户生成很复杂，尤其是在 B2B 生态系统中。 仅潜在客户开发和研究就占用了 B2B 销售代表大约 21% 的时间，并且至少占大多数营销人员预算的一半。 尽管尽了最大努力，近 79% 的潜在客户从未转化。 难怪 Demand Gen AI 解决方案正在蓬勃发展，我们看到简化潜在客户生成流程的平台数量也在增加。 例如，6sense 的主要关注点之一是预测分析——从潜在买家那里获取相关数据、绘制决策者行为图、揭示意图并预测有购买意向的客户。 这使销售团队可以将精力投入到最有可能转化的销售线索中，从而消除猜测。

客户参与：

个性化：人工智能个性化超越了简单的自动化所能做到的。 今天，AI 与 CDP（客户数据平台）相结合可以说出您的受众的语言，并帮助销售代表针对每个客户量身定制他们的方法，使用有关他们的行为和偏好的数据来提供定制的体验。 然后，这些数据可用于为每个客户创建个性化体验，定制销售宣传和消息传递以满足他们的特定需求和兴趣。

Nytro.ai 等解决方案使用人工智能来评估和分析面向客户的代表的演示推介录音。 该平台使用多种机器学习技术，可以快速确定销售代表的推介表现。

聊天机器人、语音助手、预约安排程序：自聊天机器人（chatterbots）于 1966 年首次推出以来，甚至是我们记得的几年前的聊天机器人，今天的聊天机器人已经取得了长足的进步。 今天使用的自然语言处理 (NLP) 允许聊天机器人和语音助手理解和解释复杂的消息并准确响应。 站在释放销售代表和客户服务代理时间的主要好处之一之上，他们还大大缩短了响应时间，同时提高了客户参与度。

根据 Conversica 的说法，“34% 的联系人找不到简单问题的答案，因此他们求助于聊天机器人，但 87% 的用户对脚本聊天机器人不满意。” 生成式 AI 远离脚本响应，而是通过动态参与提供真实体验，同时捕获数据和洞察力。

情绪分析：在市场营销中，情绪分析（或意见挖掘）被用作社交聆听的一种形式，以衡量受众对品牌、产品或服务的看法。 它监控社交媒体渠道和在线评论，以识别潜在问题并主动解决这些问题。 在客户服务中，情绪分析可用于对客户反馈进行分类，并根据紧急程度对响应进行优先级排序。 通过了解客户的情绪，销售团队可以调整他们的方法和消息传递来解决客户的担忧并提高整体满意度。

销售分析和预测：

淹没在数据中的销售代表似乎已经过时了。 人工智能有助于创建精确的预测，从建立准确的预测到销售业绩的实时更新。 这使销售团队能够快速响应市场或客户行为的变化并识别销售机会。 识别数据中的模式和趋势可以揭示对人眼可能不明显的市场动态的洞察力。 自动化预测过程在销售行业中尤其有价值，因为在该行业中需要过滤大量数据，包括客户人口统计数据、销售数据、市场趋势等。

AI 还可以帮助识别数据中的异常情况，例如存在流失风险的客户，而在当今强调客户保留的情况下，这算作 AI 更有价值的用途之一。 像 Gong.io 这样的平台可以快速识别您管道中的合法风险、跟踪战略计划以及将日常任务变成一个自动化的实时列表，列出您可以采取的赢得交易的行动。

在竞争中保持领先

尽管 AI 具有巨大的业务转型潜力，但采用它的障碍仍然存在。 与实施基于 AI 的技术相关的成本、缺乏理解或专业知识以及数据挑战是我们的客户向我们的专家提到的最常见问题。

但这些挑战并不一定意味着人工智能的大门向他们关闭。 外包是在您的销售周期中仍然利用 AI 工具的强大功能的最佳解决方案之一，也是您测试创新技术同时有信心在安全的数据和监管环境中进行试验的一种方式。 在 MarketStar，我们与行业、最新趋势和工具合作并了解该行业。 事实上，我们积极努力寻找最佳解决方案，为我们的客户提供有利可图的收入。 事实证明，在不使用自动化或人工智能的情况下保持领先地位每年都更具挑战性，但利用使用最新技术的外包商正变得越来越容易获得，并且是一种行之有效的增长秘诀。