人工智能時代的銷售

毫無疑問，人工智能工具在銷售中的興起有可能徹底改變這個行業。 不管我們喜歡與否，AI 都會在這裡停留一段時間。 看起來 大多數高績效銷售組織 (57%) 正在使用該技術來改進內部流程和客戶體驗，研究 Salesforce 的“狀態”報告證明這個數字正在上升。

人工智能改變銷售行業的能力是巨大的，而且它的採用只會增加。 隨著企業變得更加數據驅動和以客戶為中心，對 AI 工具實時管理和分析客戶數據的需求也在增加。 到 2025 年，人工智能軟件市場預計將達到 370 億美元，毫無疑問，銷售行業將成為這一增長的主要推動力。 然而，人工智能的潛力遠遠超出我們目前所見。 隨著技術的不斷發展，我們可以期待看到更多創新應用的出現，從復雜的預測銷售分析到更發達的自動化客戶服務。 今天，隨著 Open.ai 的 Chat GTP 在幾秒鐘內寫出一頁長的文本，以及發明藥物分子來治療強迫症的算法，AI 功能的陣列似乎無窮無盡，利用人工智能的機會也是如此。

了解差異：自動化、人工智能、深度學習、機器學習和神經網絡

所有概念之間的界限似乎很模糊，儘管它們都是相關的，但它們之間存在重大差異。 更好地了解不同的技術可以讓我們在使用 AI 時做出更明智的決定。

自動化是指使用技術來執行原本由人類執行的任務。 這可以包括遵循預編程規則的簡單和重複性任務，例如數據輸入、個性化或更複雜的任務，例如製造和物流。 大多數自動化使用傳統軟件來簡單地移動數據，而人工智能有能力理解這些數據。

另一方面，人工智能 (AI)特指機器從歷史數據中學習並執行模仿或超越人類能力的任務的能力，例如視覺感知、語音識別、決策制定和語言翻譯。 人工智能使用機器學習算法、統計模型和神經網絡來處理和分析數據、從中學習並做出預測或決策。

機器學習 (ML)是人工智能的子類別之一，它可以自動學習洞察力、從數據中識別模式，並應用學習來做出決策。 它使系統無需編程即可學習，並專注於使用統計技術通過從數據中學習來提高特定任務的性能。 機器學習的應用範圍很廣，包括圖像和語音識別、自然語言處理、欺詐檢測和醫療診斷。

深度學習 (DL)是一種專門的機器學習方法，可以運行許多 AI 應用程序和服務。 它從數據中提取和學習，通過理解模式和趨勢來創建多個模型，然後將這些模型和趨勢轉化為信息。 雖然它的靈感來自於人腦的功能，但它在極其抽象的層面上分析數據已經超越了人類的能力。 DL 算法用於我們的日常生活，從 Alexa 和 Siri 到汽車車道輔助系統中的物體檢測。

神經網絡在人工智能中起著至關重要的作用。 該算法每年以 40% 的速度增長，預計到2025 年將達到 163 萬億千兆字節，旨在模仿人腦的工作方式。 它由多層人工神經元組成，根據其算法中的值輸入預測。 神經網絡是由幾層節點組成的算法，而深度學習是由多層神經網絡組成的技術。

如果使用得當，機器學習和人工智能都可以為許多行業帶來巨大的好處。 通過向它們提供正確和完整的數據，並知道何時以及如何使用它們，人腦與人工智能之間的合作有可能取得顯著成果。

人工智能在銷售中扮演什麼角色？  

現在，AI 可以包含在銷售週期的每個步驟中。 然而，儘管它有能力，但它不會也可能永遠不會完全排除人工輸入，而是改變我們的工作方式。 通過自動化重複性任務和分析大量數據，人工智能可以幫助銷售代表更高效地工作，同時提供有價值的見解，幫助他們做出更明智的決策。

AI 驅動的聊天機器人還可以幫助簡化銷售流程，處理客戶的查詢，同時讓銷售代表騰出時間專注於更高級的任務，例如建立關係和完成交易。 通過識別客戶行為的模式和趨勢，人工智能可以幫助銷售組織預測客戶的需求和偏好，使他們能夠調整他們的方法並提供更加個性化的服務。

以下是人工智能如何提高生產力、改善決策制定和推動收入增長的幾個例子：

潛在客戶生成和資格：

潛在客戶生成很複雜，尤其是在 B2B 生態系統中。 僅潛在客戶生成和研究就佔用了 B2B 銷售代表大約 21% 的時間，並且至少佔大多數營銷人員預算的一半。 儘管盡了最大努力，近 79% 的潛在客戶從未轉化。 難怪 Demand Gen AI 解決方案正在蓬勃發展，我們看到簡化潛在客戶生成流程的平台數量也在增加。 例如，6sense 的主要關注點之一是預測分析——從潛在買家那裡獲取相關數據、繪製決策者行為圖、揭示意圖並預測有購買意向的客戶。 這使銷售團隊可以將精力投入到最有可能轉化的銷售線索中，從而消除猜測。

客戶參與：

個性化：人工智能個性化超越了簡單的自動化所能做到的。 今天，AI 與 CDP（客戶數據平台）相結合可以說出您的受眾的語言，並幫助銷售代表針對每個客戶量身定制他們的方法，使用有關他們的行為和偏好的數據來提供定制的體驗。 然後，這些數據可用於為每個客戶創建個性化體驗，定制銷售宣傳和消息傳遞以滿足他們的特定需求和興趣。

Nytro.ai 等解決方案使用人工智能來評估和分析面向客戶的代表的演示推介錄音。 該平台使用多種機器學習技術，可以快速確定銷售代表的推介表現。

聊天機器人、語音助手、預約安排程序：自聊天機器人（chatterbots）於 1966 年首次推出以來，甚至是我們記得的幾年前的聊天機器人，今天的聊天機器人已經取得了長足的進步。 今天使用的自然語言處理 (NLP) 允許聊天機器人和語音助手理解和解釋複雜的消息並準確響應。 站在釋放銷售代表和客戶服務代理時間的主要好處之一之上，他們還大大縮短了響應時間，同時提高了客戶參與度。

根據 Conversica 的說法，“34% 的聯繫人找不到簡單問題的答案，因此他們求助於聊天機器人，但 87% 的用戶對腳本聊天機器人不滿意。” 生成式 AI 遠離腳本響應，而是通過動態參與提供真實體驗，同時捕獲數據和洞察力。

情緒分析：在市場營銷中，情緒分析（或意見挖掘）被用作社交聆聽的一種形式，以衡量受眾對品牌、產品或服務的看法。 它監控社交媒體渠道和在線評論，以識別潛在問題並主動解決這些問題。 在客戶服務中，情緒分析可用於對客戶反饋進行分類，並根據緊急程度對響應進行優先級排序。 通過了解客戶情緒，銷售團隊可以調整他們的方法和消息傳遞，以解決客戶的擔憂並提高整體滿意度。

銷售分析和預測：

淹沒在數據中的銷售代表似乎已經過時了。 人工智能有助於創建精確的預測，從建立準確的預測到銷售業績的實時更新。 這使銷售團隊能夠快速響應市場或客戶行為的變化並識別銷售機會。 識別數據中的模式和趨勢可以揭示對人眼可能不明顯的市場動態的洞察力。 自動化預測流程在銷售行業尤其有價值，因為在該行業需要過濾大量數據，包括客戶人口統計數據、銷售數據、市場趨勢等。

AI 還可以幫助識別數據中的異常情況，例如存在流失風險的客戶，而在當今強調客戶保留的情況下，這算作 AI 更有價值的用途之一。 像 Gong.io 這樣的平台可以快速識別您管道中的合法風險、跟踪戰略計劃以及將日常任務變成一個自動化的實時列表，列出您可以採取的贏得交易的行動。

在競爭中保持領先

儘管 AI 具有巨大的業務轉型潛力，但採用它的障礙仍然存在。 與實施基於 AI 的技術相關的成本、缺乏理解或專業知識以及數據挑戰是我們的客戶向我們的專家提到的最常見問題。

但這些挑戰並不一定意味著人工智能的大門向他們關閉。 外包是在您的銷售週期中仍然利用 AI 工具的強大功能的最佳解決方案之一，也是您測試創新技術同時有信心在安全的數據和監管環境中進行試驗的一種方式。 在 MarketStar，我們與行業、最新趨勢和工具合作並了解該行業。 事實上，我們積極努力尋找最佳解決方案，為我們的客戶提供有利可圖的收入。 事實證明，在不使用自動化或人工智能的情況下保持領先地位每年都更具挑戰性，但利用使用最新技術的外包商正變得越來越容易獲得，並且是一種行之有效的增長秘訣。