Według tegorocznego raportu McKinsey, sprzedaż jest jednym z obszarów, na który przypada 75% wartości wynikającej z zastosowania sztucznej inteligencji. Pozwala ona zautomatyzować rutynowe czynności, które obecnie pochłaniają 60-70% czasu pracowników. AI pomaga również budować spersonalizowaną obsługę, zrozumieć perspektywy każdej transakcji i wiele więcej.

Zespół platformy Ringostat przeanalizował, w jaki sposób procesy biznesowe firm zmieniają się pod wpływem cyfrowych asystentów.

Sztuczna inteligencja zmienia prawie wszystko, a procesy biznesowe związane ze sprzedażą nie są tu wyjątkiem. Jak w przypadku każdej ewolucji branżowej, niektóre zmiany są dobre, a niektóre będą miały negatywny wpływ. Zacznijmy od pozytywów. Zespoły sprzedażowe, które wdrożyły sztuczną inteligencję, zwiększyły liczbę potencjalnych klientów i spotkań o około 50% (zgodnie z badaniem McKinsey opublikowanym w Harvard Business Review).

Przewagę cyfrowego asystenta nad człowiekiem dobrze ilustruje cytat z Mario Martineza Jr, CEO Vengreso: „Nasz bot SDR nigdy nie śpi, nigdy nie popełnia błędów, zawsze aktualizuje CRM i monitoruje wszystko na bieżąco”. Istnieją również negatywne konsekwencje takiego stanu rzeczy — niektóre osoby mogą stracić pracę, ponieważ ich zadania są znacznie wydajniej wykonywane przez sztuczną inteligencję.

Przyjrzyjmy się, jak inteligentni asystenci zmieniają sprzedaż i do czego to doprowadzi w najbliższej przyszłości.

Zmniejszenie pracy ręcznej i czasu pracy

Czynności mechaniczne zawsze były uważane za nieuniknioną część pracy menedżerów sprzedaży. Według statystyk pracownicy spędzali tylko 33% swojego czasu pracy bezpośrednio na sprzedaży. Reszta czasu poświęcana była na rutynowe zadania, takie jak wprowadzanie informacji do CRM, planowanie, organizowanie spotkań itp.

Sztuczna inteligencja zmieniła zasady gry. Badanie McKinsey wykazało, że około 30% zadań sprzedażowych można łatwo zautomatyzować, między innymi przy pomocy sztucznej inteligencji. Cyfrowy asystent już teraz przejmuje pracę manualną, uwalniając sprzedawców od zamykania transakcji. Oto tylko kilka funkcji, które już teraz można powierzyć sztucznej inteligencji.

  1. Planowanie pracy. 33%zespołów korzystających ze sztucznej inteligencji uważa, że usprawniła ona procesy organizacyjne. Rzeczywiście, takie rozwiązania pozwalają na optymalne planowanie pracy działów. AI analizuje, które godziny są dla poszczególnych pracowników najbardziej produktywne i rezerwuje ten czas na pracę. Rozwiązanie może również zmienić czas trwania regularnych spotkań, analizując, jak długo faktycznie trwały w ostatnim czasie lub przenosić je w oparciu o kalendarze i obciążenie pracą uczestników.
  2. Wprowadzanie danych do CRM. AI monitoruje wszystkie interakcje między menedżerami a klientami, jak na przykład spotkania online czy wiadomości e-mail. Rozwiązanie wyodrębnia dane klientów z wiadomości e-mail: imię i nazwisko, nazwę firmy, stanowisko, numer telefonu — jeśli został podany w podpisie. AI rejestruje to wszystko w CRM wraz z informacjami o interakcji (np. “menedżer A przeprowadził demonstrację produktu online dla klienta B”).
  3. Istnieje rozwiązanie, które można dodać do kopii podczas korespondencji z klientami, a następnie ustali ono dogodny czas z adresatem. Ponadto doda wydarzenia do kalendarza menedżera i potencjalnego nabywcy.
  4. Rejestrowanie wyników spotkań online. Takie małe zadanie zajmuje dużo czasu, ponieważ menedżer najpierw musi wynotować ważne punkty spotkania, a następnie musi napisać maila do uczestników spotkania z podsumowaniem kluczowych ustaleń. Ale AI również może poradzić sobie z takim zadaniem. Analizuje ona to, co zostało omówione na spotkaniu i podsumowuje główne punkty, które można następnie wysłać w wiadomości e-mail lub na czacie.

AI w Forecast może przewidzieć, czy pracownicy wyrobią się w wyznaczonym czasie i zaplanować obciążenie pracą w sposób bardziej zrównoważony

Szybsze i wydajniejsze generowanie leadów

85% marketerów i specjalistów ds. sprzedaży zgadza się z tym, że sztuczna inteligencja poprawia generowanie leadów. Wynika to z faktu, że cyfrowy asystent, w przeciwieństwie do człowieka, może z łatwością gromadzić i analizować duże ilości danych.

Takie rozwiązania są już w stanie wyciągać wnioski z historycznych danych CRM i znajdować wzorce. Na przykład sztuczna inteligencja rozumie, jakie cechy mają potencjalni klienci i może wyszukiwać podobne osoby według takich parametrów, jak:

  • wielkość, branża lub lokalizacja firmy;
  • stanowisko lub dział, w którym pracuje potencjalny klient lub osoba podejmująca decyzję o zakupie;
  • zainteresowanie określonymi produktami lub usługami, które dana osoba wykazała na przykład w mediach społecznościowych.

AI może korzystać z własnych baz danych lub skanować sieć w czasie rzeczywistym.

Jest to sytuacja korzystna zarówno dla firmy, jak i menedżera, ponieważ firma szybciej otrzymuje listę potencjalnych klientów. A sprzedawcom łatwiej jest z nimi pracować, ponieważ leady są wysokiej jakości i pasują do portretu osoby, która zwykle kupuje produkty.

Kontrola działu sprzedaży staje się pełniejsza i łatwiejsza

Dzięki AI superwizor lub kierownik działu sprzedaży ma większe szanse na dostrzeżenie problemów w dziale sprzedaży na czas. Wcześniej musiał on przeczytać kilka rozmów na czacie lub wysłuchać setek rozmów, aby znaleźć coś ważnego. Może na przykład chodzić o sytuacje, w których menedżer nie ma wiedzy na temat produktu, nie jest wystarczająco uprzejmy, bądź nie umie pracować z obiekcjami itp.

Dzięki AI kontrola staje się pełniejsza i zajmuje mniej czasu. Spójrzmy na przykład rozwiązania telefonicznego, z którego korzystamy w Ringostat.

AI:

  • analizuje wszystkie rozmowy i przekształca je w tekst, który może przeczytać menedżer;
  • tłumaczy na język angielski — w ten sposób można monitorować także menedżerów pracujących na rynkach zagranicznych;
  • układa podsumowanie dialogu, które można przeczytać bez konieczności oglądania lub słuchania całej rozmowy;
  • rejestruje, czy menedżer był w stanie rozwiązać problem, z którym przyszedł do nas klient.

Dodatkową zaletą jest możliwość szybkiego znalezienia rozmowy, w której omawiana była konkretna sprawa. Na przykład, można wyszukiwać według nazwy produktu, innej firmy lub problemu i czytać dialogi na ten temat. Wcześniej dotarcia do istotnego fragmentu wymagało odsłuchiwania wielu rozmów.

Jeśli dostosujesz AI do potrzeb swojej firmy, możesz nauczyć ją oceniać rozmowy na podstawie wielu kryteriów. Na przykład, można sprawdzać czy sprzedawca odpowiednio się przywitał, zaoferował odpowiednik produktu, którego nie było w magazynie, czy próbował zwiększyć wartość zakupów itp. Sztuczna inteligencja podsumuje wyniki i oceni dialog lub ogólną wydajność pracownika za określony czas.

Dzięki temu menedżerowie będą mieli więcej czasu, aby skupić się na zadaniach strategicznych. A superwizorzy, którzy tylko słuchają rozmów i wystawiają oceny handlowcom, wkrótce staną się niepotrzebni.

Doświadczenie klienta jest lepsze i bardziej spersonalizowane

W dzisiejszych czasach nie da się nikogo zaskoczyć chatbotem, który komunikuje się z klientami. Jednak z pomocą sztucznej inteligencji może on stać się znacznie inteligentniejszy. Co więcej, dostępność takich rozwiązań wpływa na oczekiwania odbiorców. Według badań, do 2027 roku chatboty staną się głównym kanałem obsługi dla jednej czwartej firm. A firmy, które nie zapewnią natychmiastowych i wysokiej jakości porad w dowolnym momencie, zaczną przegrywać walkę o klientów. Oto kilka danych na temat tego, dlaczego konsultanci AI są bardziej atrakcyjni dla klientów niż „żywi” konsultanci:

Źródło — ai-bees.io

Co AI może zrobić bez udziału człowieka?

  1. Odpowiadać na wiadomości w ciągu sekundy.
  2. Udzielać odpowiedzi na typowe pytania klientów: czas dostawy, aktualność ceny itp. — dane będą automatycznie pobierane z wewnętrznych zasobów firmy.
  3. Odbierać dane klientów w celu świadczenia spersonalizowanych usług. Na przykład, gdzie znajduje się klient, czy kupował już u Ciebie wcześniej i jakie produkty, z jakim zapytaniem się zwrócił i jakie produkty oglądał. Pomoże to sztucznej inteligencji lepiej zrozumieć potrzeby klientów i zaspokoić je.
  4. Uwzględniać nastrój rozmowy. Istnieją rozwiązania, które „rozumieją” uczucia klienta i ogólny klimat dialogu. Są w stanie określić czy klient jest zły, rozczarowany lub wręcz przeciwnie, zachwycony usługą. Nastrój rozmowy jest rejestrowany osobno i pomoże kierownictwu dostrzec przypadki wymagające interwencji. Na przykład, jeśli klient ma powody do niezadowolenia, można zaoferować mu zniżkę, aby transakcja doszła do skutku.

Kwalifikacja leadów odbywa się bez interwencji człowieka

Wiele firm posiada tak zwanych SDR (Sales Development Representatives), czyli menedżerów, którzy jako pierwsi przetwarzają leady i analizują, czy są one odpowiednio ukierunkowane. Jeśli tak, wówczas inni pracownicy komunikują się z klientem, a ich zadaniem jest zamknięcie transakcji.

SDR zwykle zadaje potencjalnym klientom mniej więcej te same pytania. Sztuczna inteligencja może jednak analizować jakość leadów na kilka sposobów.

  1. Podczas komunikacji z klientami jako chatbot. AI zada obowiązkowe pytania i na podstawie odpowiedzi klienta zrozumie wartość zgłoszenia. Na przykład: czy wiadomość jest spamem, czy jest ukierunkowana, czy dana osoba chce zamówić towary, czy tylko skonsultować się, jakiej ceny oczekuje itp.
  2. Przez zachowanie danej osoby na stronie. Aby to zrobić, AI potrzebuje dostępu do analityki Twojej witryny. Rozwiązanie przeanalizuje, jakie strony produktów odwiedził klient, ile czasu tam spędził, czy przeszedł do strony płatności itp.

Po przeanalizowaniu wszystkich sygnałów AI przypisuje leadowi określony wynik. W ten sposób menedżer będzie mógł dowiedzieć się, z którymi użytkownikami należy skontaktować się w pierwszej kolejności, a którzy mogą poczekać lub w ogóle nie są gotowi do zakupu.

Więcej czasu na naprawdę obiecujące transakcje

Według Forbes 74% dużych firm B2B korzysta z prognozowania sprzedaży przynajmniej raz w tygodniu. W końcu sztuczna inteligencja może analizować wszystkie transakcje w toku i identyfikować te najbardziej wartościowe. To znaczy te, które najprawdopodobniej zostaną wygrane, a nie „utkną w martwym punkcie” lub zostaną utracone. Pozwoli to menedżerom spędzać czas bardziej efektywnie, bez chwytania wszystkich transakcji po kolei. Oznacza to sprzedaż większej ilości produktów w tym samym czasie.

Analizując transakcje, AI zwraca szczególną uwagę na następujące kwestie:

  • kompletność danych kontaktowych klienta;
  • historię interakcji z nim;
  • aktywność na stronie internetowej, intensywność korespondencji, liczbę połączeń itp.;
  • liczbę stron odwiedzonych w witrynie, długość czasu spędzonego na nich itp.;
  • datę ostatniego kontaktu pracownika z klientem.

AI może również przewidywać ogólną sprzedaż — w zakresie całego działu. Na przykład analizując współczynniki konwersji, dynamikę sprzedaży, liczbę leadów w lejku i wskaźnik rezygnacji klientów. Jednocześnie prognoza nie jest stała i może uwzględniać scenariusze „co jeśli…”. Dzięki temu zespół zawsze ma wizję tego, dokąd zmierza sprzedaż i co robić dalej.

Rekomendacje AI pomagają sprzedawać więcej

AI może również doradzać, co zrobić, aby zamknąć transakcję. Na przykład doradzi klientowi określony produkt, jeśli wie, że klient często odwiedza konkretną stronę. Jeśli na podstawie sygnałów AI ustali, że transakcja jest zagrożona niepowodzeniem, zaleci zaoferowanie dodatkowego bonusu lub programu lojalnościowego.

AI nie może jednak brać pod uwagę tych informacji, które nie są rejestrowane cyfrowo. Może to dotyczyć na przykład specyfiki komunikacji z klientem, która miała miejsce offline, na przykład na konferencji. Albo, nie uwzględni narodowej mentalności klientów, jeśli firma działa w różnych krajach.

Wnioski

Sztuczna inteligencja już teraz ma znaczący wpływ na sprzedaż. Automatyzuje rutynową pracę, poprawia generowanie leadów, kontrolę zespołu sprzedaży i doświadczenie klienta. Prowadzi to do zwiększenia skuteczności sprzedaży i zadowolenia klientów. Jednocześnie wprowadzenie AI stanowi wyzwanie dla specjalistów ds. sprzedaży, a niektóre zawody mogą pod jej wpływem całkowicie zniknąć.

Nie ma jednak powodów, by sądzić, że sztuczna inteligencja może całkowicie zastąpić człowieka. To menedżerowie posiadają umiejętności niezbędne do zamykania transakcji, takie jak:

  • pełne zrozumienie potrzeb klienta;
  • zdolność budowania relacji z klientami;
  • umiejętności negocjacyjne.