Verkaufsteams können sich keine verzögerten Reaktionszeiten, kontextunabhängigen Empfehlungen oder Zeitaufwand für administrative Aktivitäten leisten. Hier wird KI im Verkauf entscheidend. Laut McKinsey Global Institute automatisiert AI 45% der alltäglichen Arbeit, die Vertriebsmitarbeiter täglich erledigen. Darüber hinaus bewältigt AI problemlos Herausforderungen im Zusammenhang mit der Schaffung überzeugender Verkaufsgespräche, der Priorisierung von Geschäftsabschlüssen und der richtigen Kontaktaufnahme.
Laden Sie unser aktuelles eBook herunter, um zu verstehen, was AI ist und wie es sich auf den Verkaufsprozess auswirkt, wie wir ihn kennen. Bei der Erstellung dieses E-Books haben wir uns an mehrere Experten gewandt, um uns mitzuteilen, was wir in naher Zukunft von AI erwarten können. So finden Sie einige wertvolle Ansichten und Erkenntnisse, die an keiner anderen Stelle geteilt wurden. Außerdem werden Sie verstehen, ob KI als Ersatz für menschliche Vertriebsmitarbeiter vorgesehen ist, und dann lernen, wie Menschen KI im Vertrieb schlagen können.
Michael Fauscette | Chief Research Officer bei G2 Crowd
„AI zeigt sich in der gesamten Enterprise Application Suite und hat insbesondere ein großes Potenzial, den Umsatz zu steigern. Derzeit besteht die Funktion hauptsächlich darin, Aufgaben zu automatisieren und Vertriebsmitarbeitern zu helfen, Entscheidungen leichter zu treffen, indem ein vollständigeres Profil von Interessenten und Kunden bereitgestellt wird. In naher Zukunft werden Verkaufsteams jedoch in der Lage sein, bei der Durchführung von Interaktionen mit potenziellen Kunden und Kunden auf der Grundlage von KI / Predictive Intelligence immer produktiver und effektiver zu werden. Wir alle hinterlassen digitale Spuren im Internet und können den Vertriebsmitarbeitern mit den richtigen Tools das „richtige Zeug“ bieten, um das Kundenerlebnis erheblich zu verbessern, indem sie ihre Bedürfnisse besser verstehen. “
Es gibt einige Möglichkeiten, wie KI intelligentere Verkäufe ermöglicht:
Automatisierung von wiederkehrenden Vertriebsaktivitäten:
- Datenerfassung: Chatbots auf Websites und Sprachassistenten wie Siri und Alexa können grundlegende Kundendaten erfassen, während sie mit Marken interagieren, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
- Lead-Qualifikation: AI hilft beim Durchsuchen von Social Media-Profilen, Google-Warnungen und anderen Datenpunkten, um die Daten zu analysieren und zu entscheiden, ob das Gespräch mit dem Lead fortgesetzt, beendet oder an die Pflege weitergeleitet werden soll.
- Terminplanung: Persönliche Assistenten, die KI-Techniken für die Spracherkennung und die Verarbeitung natürlicher Sprache einsetzen, können automatisch Besprechungszeiten und -orte basierend auf den Präferenzen der Teilnehmer planen.
- E-Mails schreiben: Wenn Sie mit der intelligenten Antwort von Google Mail vertraut sind, erhalten Sie eine Vorstellung davon, wie durch automatische Vorschläge auf AI-Basis die Zeit für das Verfassen von E-Mails verkürzt werden kann.
Nancy Nardin - ein Verkaufstrainer mit über 30 Followern.
„KI könnte das sein, was die Verkaufsautomatisierung endlich Wirklichkeit werden lässt. Warum? Denn darum geht es bei AI. KI automatisiert Dinge. Das ist sein Zweck. So sieht die Zukunft für KI und Verkauf aus. Unqualifizierte Leads werden alle von einem KI-Agenten geleitet, der die jahrhundertealte Auseinandersetzung zwischen Marketing und Vertrieb beseitigt. Das Protokollieren von Besprechungen, E-Mails und Telefonaten in CRM gehört der Vergangenheit an. AI wird diesen Prozess automatisieren. Wissen, wen man anruft und was man sagt? Auch hier wird AI den Verkäufer auf der Grundlage des kollektiven „Wissens“ über den potenziellen Kunden, seine Branche, seine Berufsbezeichnung und seine Zusammenarbeit vorbereiten. Größe. Und schließlich wird AI vorhersagen, welche Deals gefährdet sind, welche Deals abgebrochen werden sollten und welche Deals abgeschlossen werden. Tatsächlich sind alle Beispiele, die ich gerade erwähnte, mit Lösungen auf dem heutigen Markt möglich. KI eliminiert keine Verkäufer. Dadurch können sie den Interessen ihrer potenziellen Kunden besser gerecht werden und die Einnahmen aus ihrem Gebiet optimieren. “
Datenanalyse zu Oberflächenerkenntnissen:
- Identifikation von Verkaufschancen: Durch die Analyse von Daten aus dem gesamten Unternehmen können KI-Lösungen potenziell übersehene Verkaufschancen identifizieren und mit empfohlenen Produkten und kundengerechten Preisen neue Verkaufschancen in Ihrem CRM schaffen.
- Geschäftspriorisierung: AI hilft bei der Analyse zahlreicher geschäftsbezogener Daten, einschließlich Telefonanrufen oder E-Mails, um zu verstehen, welche Verhaltensweisen und Aktionen den Umsatz fördern. Basierend auf der Analyse wird AI Deals für das Engagement anvisieren und priorisieren.
David Taber - CEO von CRM Management Consultancy und Autor
„Ich habe viel zu lange in der Welt der KI- und Datenwissenschaften gearbeitet, daher sehe ich das Versprechen, wo diese Technologien den Verkaufsprozess unterstützen und wo nicht. KI und Data Science können die Effektivität des Targeting (Verringerung der Verschwendung in Marketingprogrammen), die Geschwindigkeit und Messbarkeit von Verkaufszyklen sowie die Gewinnsteigerungsraten erheblich verbessern. Die größte Auszahlung wird jedoch durch eine verbesserte Kundenbindung und die Abschlussquoten bei Wiederholungsgeschäften erzielt. Warum? Weil die Neukundengewinnung viel teurer und unzuverlässiger ist als das Wiederholungsgeschäft. Mit einer Standard-KI-Lösung ist dies jedoch nicht möglich, da KI-Technologien eine Anpassung erfordern, die auf Ihre speziellen Marktrealitäten, die Kunden Ihrer Branche, zugeschnitten ist. Darüber hinaus müssen KI-Systeme neu eingestellt werden, wenn sich die Wettbewerbs- und Kundenrealitäten ändern, oder die Effektivität wird in einigen Quartalen deutlich abnehmen. “
Vorhersage und Prognosen:
- Vorhersage von Geschäftsabschlüssen: AI verwendet maschinelles Lernen, um historische Verkaufsdaten zu analysieren und die Korrelation zwischen der Person des Kunden und Ihren Interaktionen mit dem potenziellen Kunden zu ermitteln, um das Geschäftsergebnis vorherzusagen.
- Cross-Selling- und Up-Selling-Möglichkeiten: KI-Algorithmen helfen bei der Identifizierung bestehender Kunden, die eher ein höheres Endprodukt kaufen als das, was sie derzeit besitzen (Up-Selling) und / oder die am ehesten ein neues Produkt als Ergänzung zu ihrem derzeitigen Kauf wünschen (Cross-Selling).
„Automatisierung und KI verändern die Art der Arbeit. Jeder Unternehmensjob, einschließlich jedes Front-Office-Jobs, ist betroffen. KI und Automatisierung übernehmen zunehmend unkomplizierte, reproduzierbare Aufgaben - Protokollierung von Kundendaten, Weiterleitung führt zum richtigen Verkäufer, Klassifizierung von Problemen, Beantwortung grundlegender Fragen.
Der Aufprall? eCommerce wird die Außendienstteams untergraben. Automatisierter Self-Service ersetzt Tier-1-Kundendienstmitarbeiter. Inside Sales Teams werden höherwertige und komplexere Transaktionen abwickeln. Kundendienstmitarbeiter beraten und leiten Kunden zu geeigneten Einkäufen und lösen schwierige Probleme.
Front-Office-Mitarbeiter werden mit der Beantwortung der schwierigeren Fragen und Szenarien beauftragt und bringen ihre wertvollen Erkenntnisse in diese Gespräche ein. Diese Interaktionen mit Mehrwert stärken die Kundenbeziehungen und die Kundenbindung - und führen letztendlich zu höheren Einnahmen für das Unternehmen. “
Marken setzen AI zunehmend ein, um die richtigen Kunden anzusprechen und persönlichen Service und Empfehlungen bereitzustellen. Die folgenden 5-Beispiele für AI verändern die Art und Weise, wie Marken mit Kunden interagieren:
- Facebook: Mit AI-Algorithmen und maschinelles Lernen, Facebook ermöglicht seinen Maschinen, so viel wie möglich über seine Benutzer zu erfahren, um auf aufschlussreiche Weise Gruppen für die Anzeige personalisierter Newsfeeds und Anzeigen zu erstellen.
- Netflix: Jede Showempfehlung, die Popups auf Ihrem Bildschirm anzeigen, wird von AI gesteuert. Netflix nutzt Algorithmen zur Analyse des Betrachtungsverlaufs von Milliarden von Stunden gestreamten Inhalten pro Monat, um Shows nicht nur zu empfehlen, sondern auch neue zu erstellen.
- Amazon: Verwenden von Daten aus individuellen Kundenpräferenzen und -einkäufen, Browserverlauf und Artikeln, die in Beziehung stehen und regelmäßig zusammen gekauft werden, Amazon erstellt eine personalisierte Liste von Produkten, die Kunden tatsächlich kaufen möchten.
- Harley Davidson: Der amerikanische Motorradhersteller verwendet eine AI-Programm namens Albert um Leads zu identifizieren und zu qualifizieren, bevor sie an einen Vertriebsmitarbeiter weitergeleitet werden.
- Gogo Air: Ein Unternehmen, das Bordunterhaltungstechnologien anbietet, nutzt KI und maschinelles Lernen, um zu verstehen, welche Produkte Kunden am häufigsten verwenden und wie sie in Zukunft verwendet werden prognostizieren Kundentrends und -nachfrage.
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