Penjualan terpandu Artificial Intelligence (AI) dapat menghasilkan percakapan yang lebih baik, peningkatan konversi, dan perkiraan yang lebih akurat. Di postingan sebelumnya, 15 cara AI dapat membantu Penjualan, kami menjelaskan bagaimana staf penjualan dapat memperoleh keuntungan melalui prediksi dan rekomendasi berbasis AI.
Saat memulai perjalanan menuju AI-meringankan tim Anda, Anda harus ingat bahwa banyak yang telah mencoba menggunakan AI dalam penjualan. Dan banyak dari upaya ini gagal. Memahami alasan kegagalan akan membantu Anda menghindari jebakan.
Berikut alasan mengapa beberapa inisiatif penjualan berbasis AI gagal?
- Kurangnya data masa lalu untuk melatih model pembelajaran
- Model pelatihan yang salah digunakan oleh mesin AI
- Komunikasi yang tersebar tentang kesepakatan saat ini
- Adopsi fitur berbasis AI yang buruk oleh staf penjualan
- Kurangnya ketekunan
Mari kita pelajari lebih lanjut tentang poin-poin ini.
Data Tidak Cukup
Untuk memberikan prediksi dan rekomendasi, mesin AI menggunakan data dari transaksi Anda sebelumnya. Ini mencakup data terkait transaksi seperti panggilan telepon, email, tugas selesai, dokumen terkirim, bidang kontak (misalnya, Peran Kontak Transaksi), bidang organisasi (misalnya, organisasi, industri, lokasi), dll.
Dengan lebih banyak data, prediksi, dan rekomendasi seperti waktu terbaik untuk menghubungi, skor kesepakatan, dan rekomendasi kesepakatan menjadi lebih baik.
Tips
- Jika Anda sudah memiliki data transaksi sebelumnya, Anda dapat mengharapkan hasil yang baik di awal adopsi AI. Vtiger juga dapat mengimpor data lama Anda dari CRM lain jika organisasi Anda ingin menggunakan Vtiger Calculus AI.
- Beberapa fitur AI, terutama yang diaktifkan oleh Natural Language Processing (NLP), seperti Analisis Panggilan, Analisis Email, Skor Sentimen, Sinyal Percakapan, tidak memerlukan data historis. Jadi, menjadikan ini sebagai bagian dari tujuan awal Anda akan membantu staf penjualan Anda dari Hari 1.
Note: Vtiger dapat mengimpor data lama Anda dari CRM lain.
Model Pelatihan Tetap
Model Machine Learning (ML) yang berbeda dapat diterapkan pada data historis untuk membuat prediksi. Pilihan model dapat berpengaruh besar pada hasil. Model ML yang menerapkan metode belajar mandiri memberikan hasil yang lebih akurat.
Tips
- Ketahuilah bahwa model pelatihan mungkin memerlukan penyesuaian. Tim Vtiger siap bekerja sama dengan Anda untuk memantau hasil dan membuat penyesuaian yang diperlukan.
- Vtiger Calculus AI memungkinkan administrator menyesuaikan model dan dengan mudah mengonfigurasi kontrol untuk mendapatkan hasil terbaik untuk organisasi Anda.
- Calculus AI juga menawarkan staf penjualan untuk memperbaiki sentimen dengan sekali klik jika mereka menemukan bahwa teks tertentu dalam transkrip rekaman email atau panggilan salah diartikan oleh sistem.
Komunikasi Tersebar dan Titik Sentuh Tersembunyi
Jika panggilan, email, obrolan, dan percakapan WhatsApp tidak masuk ke sistem, mesin AI akan menawarkan prediksi dan rekomendasi yang buruk berdasarkan data parsial. Beberapa poin kontak (misalnya, keterlibatan pada Kutipan Harga atau dokumen ROI yang dikirim oleh staf penjualan Anda) mungkin tidak terdeteksi tetapi sama pentingnya untuk melacak keterlibatan dan sampai pada prediksi yang tepat.
Tips
- Temukan alat dengan plugin dan integrasi yang secara otomatis membawa panggilan, obrolan, percakapan WhatsApp, dan email ke CRM tanpa upaya apa pun oleh staf penjualan.
- Aplikasi Vtiger CRM Mobile dan klien Web memungkinkan staf penjualan melakukan panggilan dan melakukan percakapan WhatsApp dari dalam aplikasi. Vtiger juga terintegrasi dengan Zoom dan Google Meet. (Integrasi Microsoft Teams akan hadir pada Q1 tahun 2021). Vtiger juga memiliki add-on untuk Gmail dan Office365.
- Vtiger CRM memiliki pelacakan dokumen built-in. Saat Anda mengirim email dari Vtiger dengan Kutipan atau dokumen lain, CRM tidak hanya akan memberi tahu Anda saat penerima melihatnya, tetapi juga menggunakan data untuk memperbarui prediksi dan rekomendasi.
Adopsi yang Buruk
Prediksi atau rekomendasi yang tidak akurat dapat dengan cepat mengurangi antusiasme dan mengurangi adopsi. Jadi, penting untuk menetapkan ekspektasi yang tepat di awal dan melakukan peluncuran AI berdasarkan fitur. Karena beberapa fitur berbasis AI mungkin memerlukan data, lebih baik meluncurkannya pada bulan ke-2 atau ke-3 setelah rilis awal.
Tips
- Gunakan alat yang membutuhkan sedikit perubahan pada kebiasaan Anda.
- Tetapkan jadwal bertahap dua atau tiga bulan untuk meluncurkan fitur AI. Fase 1 dapat berupa fitur yang tidak membutuhkan data historis (disebutkan di atas).
Kurangnya Ketekunan
Seperti halnya inisiatif baru, akan ada kendala. Terutama inisiatif yang membutuhkan perubahan kebiasaan, meskipun kecil. Anda akan melihat tantangan saat meluncurkan penjualan yang dipandu oleh AI. Mereka mungkin dalam bentuk prediksi yang tidak akurat karena model yang salah atau data yang tidak memadai, atau adopsi yang buruk karena kurangnya pelatihan.
Mengetahui bahwa ini setara untuk kursus dan bergerak maju dengan tindakan korektif akan membawa tim penjualan Anda ke hasil yang sukses.
Tips
- Manajer lini depan Anda sangat penting untuk keberhasilan peluncuran fitur AI. Mereka harus menjadi bagian dari kegiatan perencanaan dan pemantauan proses adopsi AI.
- Bagikan umpan balik dengan pelatih CRM Vtiger Anda untuk mendapatkan panduan.
Dengan alat yang tepat, Anda akan melihat hasil penjualan yang dipandu oleh AI dalam tiga bulan.
Pada akhirnya, Anda harus melihatnya sebagai asisten cerdas yang akan menemani staf penjualan Anda dan memberi mereka informasi yang mereka butuhkan untuk melakukan percakapan yang lebih baik.
Coba Vtiger Calculus - Saatnya menyerahkan AI ke tangan tim penjualan Anda.
Vtiger Calculus adalah add-on yang tersedia untuk penjualan Vtiger & edisi Vtiger One (tingkat Profesional & Perusahaan). Prakiraan berbasis AI, Penilaian kesepakatan, Rekomendasi kesepakatan, Asisten email, Analisis panggilan, & fitur Pelatihan semuanya adalah bagian dari Kalkulus Vtiger.
Bagian dari Kalkulus AI, Ada Obrolan Vtiger, solusi chatbot khusus yang menghasilkan jawaban akurat bila diintegrasikan dengan basis pengetahuan bisnis. Ini meningkatkan kualitas layanan pelanggan melalui bantuan tepat waktu dan tanggapan yang disesuaikan. Kenali lebih jauh tentang Obrolan Vtiger.
