Intelligenza artificiale nelle vendite

L’intelligenza artificiale è già onnipresente nelle nostre vite personali. Le nostre esperienze si arricchiscono grazie alla sua applicazione in diversi settori.

Forse senza nemmeno rendercene conto, utilizziamo la tecnologia abilitata all'intelligenza artificiale sotto forma di consigli video, consigli sui prodotti, assistenti vocali, riconoscimento facciale per accedere e molte altre funzionalità nella nostra vita quotidiana.

L'intelligenza artificiale ci sta già facendo risparmiare tempo, ma ci sta anche portando a contenuti e prodotti su misura per noi.

Anche nei luoghi di lavoro, l’intelligenza artificiale può potenziare l’automazione per risparmiare tempo e aumentare le capacità umane per ottenere risultati migliori.

Gartner nel suo post Top CRM Sales Technologies per le nuove realtà di vendita del mondo Covid-19 ha delineato 5 applicazioni dell'AI nei processi di vendita.

• L'intelligenza artificiale nelle previsioni di vendita
• AI nel punteggio delle offerte De
• AI nell'intelligenza della conversazione
• L'intelligenza artificiale nelle tecnologie di pricing
• L'intelligenza artificiale nell'abilitazione del coaching

Questo eBook offre ai CXO e ai responsabili delle vendite tutto ciò che devono sapere sulla vendita guidata dall'intelligenza artificiale e sulla sua implementazione con successo nelle loro organizzazioni.

"I leader aziendali ritengono che l'intelligenza artificiale sarà fondamentale in futuro. Infatti, il 72% la definisce un vantaggio aziendale." -PwC

1. Cos'è la vendita guidata dall'intelligenza artificiale

Tradizionalmente, esaminiamo solo l'attività relativa a un accordo specifico o a un lead specifico e prendiamo decisioni sui passaggi successivi.

Decisioni come "qual è il miglior documento da inviare" e "quando è il momento migliore per contattare" sono lasciate al miglior giudizio del venditore.

Effettuiamo previsioni assegnando una probabilità di conversione fissa per ciascuna fase dell'operazione.

Esempio: Nuovo è 10%, Qualificato è 20%, Pronto per chiudere è 80% ecc. Allo stesso modo, assegniamo un punteggio ai lead assegnando punti fissi per caratteristiche o comportamenti specifici.

Il tradizionale processo di vendita non ha un approccio sistematico per imparare dal passato per migliorare i risultati futuri.

La vendita guidata dall’intelligenza artificiale colma questo divario.

L’intelligenza artificiale è essenzialmente solo un semplice processo di analisi dei dati storici, di ricerca di modelli di cause che portano a risultati specifici e di disegno di inferenze che possono poi essere utilizzate per fare previsioni e offrire raccomandazioni.

Inoltre, ora disponiamo anche dei mezzi per interpretare automaticamente il sentiment dalle trascrizioni telefoniche e dalle e-mail.

I programmi di intelligenza artificiale lo fanno applicando funzionalità di machine learning (ML) e di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Le macchine sono molto brave a vagliare i dati centinaia o migliaia di volte in un breve periodo di tempo.

L’intelligenza artificiale può aiutare a rispondere a domande come queste:

• Quanta influenza ha il settore del cliente
• hai sulla tua percentuale di vincita?
• Che ne dici della posizione?
• Che ne dici del venditore assegnato all'affare?

Ci sono molti altri fattori: numero di impegni, sentiment, documenti condivisi, modalità di gestione delle obiezioni nelle chiamate, ecc.

Tutto ciò influenza il risultato a vari livelli e l’intelligenza artificiale può vagliare i dati storici per trovare correlazioni e causalità.

Con dati storici sufficienti, i programmi di intelligenza artificiale possono trovare modelli e testare varie ipotesi per vedere quali fattori hanno un maggiore grado di influenza e fornire previsioni e raccomandazioni.

Alcune funzionalità mascherate nelle uniformi IA non utilizzano effettivamente l'apprendimento automatico ma utilizzano i dati disponibili sull'affare e sul contatto per fornire avvisi intelligenti tempestivi (ad esempio: il sistema può inviare un avviso se un accordo è inattivo o bloccato in una fase per più di 5 giorni) .

"Il 67% dei rappresentanti di vendita non raggiunge la quota annuale" - Gruppo TAS

2. In che modo l'intelligenza artificiale aiuta un rappresentante di vendita

Fase Lead e MQL

Arricchimento del profilo

Gli agenti di vendita di solito trascorrono del tempo su LinkedIn o altre risorse alla ricerca di potenziali clienti. Strumenti che possono fornire dettagli utili dato un indirizzo e-mail o il nome di un'azienda possono essere molto utili e far risparmiare tempo ai rappresentanti di vendita.

Piombo punteggio

I rappresentanti di vendita perdono molto tempo a caccia di contatti poco qualificati. Esaminando il comportamento di coinvolgimento e le caratteristiche del profilo dei lead, le applicazioni di intelligenza artificiale possono identificare le caratteristiche dei lead che portano a una maggiore conversione. Il coinvolgimento su e-mail, siti Web, canali social, insieme ai dati del profilo, sono tutti fattori che possono aiutare a prevedere la probabilità di conversione.

Avvisi di record duplicati

Per quanto sofisticato possa essere il tuo sistema, i record duplicati entrano nel sistema. Molto spesso ciò è dovuto a leggere varianti nel testo utilizzato per lo stesso contatto, organizzazione o affare. I programmi possono controllare tali record duplicati e avvisare i rappresentanti di vendita in modo che le informazioni non siano sparse in record diversi.

"Il 52% delle aziende credeva di disporre solo di dati sui clienti il ​​cui tasso di affidabilità era superiore al 75%. Mentre solo il 23% delle aziende credeva di disporre di dati di lead affidabili." - Approfondimenti CSO

L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per migliorare i risultati in ogni fase del processo di vendita. Nelle pagine che seguono esamineremo più da vicino come l’intelligenza artificiale può influenzare ogni fase del funnel di vendita.

Fase SQL

Il momento migliore per contattare

Migliora il tasso di risposta inviando e-mail o effettuando chiamate quando è più probabile che i tuoi contatti siano disposti a impegnarsi. Sulla base del loro impegno passato con il tuo team, il sistema può suggerire intervalli di tempo adeguati per chiamare o inviare e-mail.

Assistente e-mail

Quando si risponde a un'e-mail, l'intelligenza artificiale può suggerire documenti o modelli che i rappresentanti di vendita possono inserire con un clic, denominato Consigli sui documenti. Man mano che l'accordo avanza attraverso diverse fasi, alcuni documenti come case study, documenti comparativi o documenti ROI potrebbero aiutare i tuoi potenziali clienti nella valutazione del tuo prodotto. Le applicazioni guidate dall'intelligenza artificiale possono esaminare i dati storici sul tasso di successo di diversi documenti e fornire raccomandazioni tempestive.

Promemoria contatti inattivi

La vendita è il processo di costruzione di una relazione. È importante continuare a interagire con i tuoi potenziali clienti, anche quelli che non hanno un bisogno immediato. I promemoria dei contatti inattivi possono aiutare i rappresentanti di vendita a rimanere in contatto con i loro potenziali clienti.

"Il 15% è la maggiore possibilità di entrare in contatto con un potenziale cliente se chiami tra le 8 e le 11."

Fase dell'affare

Punteggio della trattativa

Conoscere la probabilità di successo di un accordo è importante per intraprendere azioni correttive in anticipo e per generare previsioni prevedibili.

Avvisi sulle offerte e consigli sulle attività

Oltre ai consigli sui documenti, i rappresentanti di vendita possono anche trarre vantaggio da altri suggerimenti per superare gli ostacoli. Ad esempio, il sistema può avvisare:

• Rappresentanti di vendita se un decisore non è ancora stato identificato ma l'affare si sposta nel Fase "qualificata"..
• Manager se il profilo del cliente è basso per un affare e devono intervenire per offrire una guida ai rappresentanti di vendita.

Elementi di azione da e-mail, chiamate e riunioni

Quante volte ci siamo persi i compiti di follow-up che avevamo promesso? Analizzando la comunicazione nelle chiamate e nelle e-mail e utilizzando la PNL, le applicazioni di intelligenza artificiale possono individuare gli elementi di azione per facilitare il follow-up dei rappresentanti di vendita.

Ottimizzazione del prezzo

Qual è lo sconto giusto da concedere a un cliente? Dovrebbe essere concesso uno sconto? I sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono suggerire gli sconti o le variazioni di prezzo giusti in base ai dati delle vendite passate.

"Il 50% del tempo di vendita viene sprecato in ricerche improduttive" - ​​The B2B Lead

Fase del cliente

Upselling e cross-sell

Quando è il momento giusto per l'upselling? O di quali altri prodotti potrebbe trarre vantaggio il tuo cliente? Utilizzando l'intelligenza artificiale, puoi identificare opportunità per espandere le tue relazioni con i clienti esistenti.

"L'85% dei dirigenti ritiene che l'intelligenza artificiale consentirà alle proprie aziende di ottenere o sostenere un vantaggio competitivo, ma solo il 20% circa ha incorporato l'intelligenza artificiale in qualche modo e meno del 39% ha una strategia di intelligenza artificiale in atto" - MIT

3. In che modo l'intelligenza artificiale aiuta un leader delle vendite

Approfondimenti sulle trattative

Avvisi di conversazione e brief esecutivo dell'affare

Gli strumenti di intelligenza artificiale abilitati con la PNL possono fornire ai responsabili delle vendite un riepilogo esecutivo dell'affare, offrendo loro una visione d'insieme di tutte le attività sull'affare e segnali positivi e negativi.

Lo strumento può analizzare le trascrizioni delle chiamate e le e-mail e cercare frasi classificate dagli amministratori (ad esempio: prezzi, playbook, concorrenti, funzionalità) e fornire un riepilogo.

I responsabili delle vendite possono vedere se il sentimento del potenziale cliente si sta muovendo in una direzione positiva e fare clic per vedere conversazioni specifiche.

"Il 55% delle persone che guadagnano da vivere con le vendite non hanno le competenze giuste per avere successo." - Caliper Corp

Previsioni

Previsione basata su AI

Alcuni venditori sono bravi ad assegnare la probabilità, altri no. Alcuni sono eccessivamente ottimisti, altri sono cauti. Le previsioni tradizionali spesso si rivelano imprecise a causa di queste tendenze umane.

I responsabili delle vendite possono ottenere previsioni più affidabili applicando modelli di machine learning che considerano tutti gli impegni relativi a un accordo che potrebbero influenzarne il risultato. Non limitarti al sospetto!

Come per qualsiasi cosa relativa all’intelligenza artificiale, l’accuratezza delle previsioni nel tempo man mano che diventano disponibili più dati.

"102 giorni è la durata media del lead fino alla chiusura" - Salesforce

Insegnamento e coaching

L’intelligenza artificiale può trasformare i responsabili delle vendite in mentori delle vendite

Se gestisci un team di 10 rappresentanti di vendita, è impossibile rivedere manualmente le chiamate anche se ognuno trascorre 3 ore al telefono al giorno (ciò significa che devi rivedere 30 ore nelle tue 9 ore anche se questa è l'unica cosa tu fai). Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale che applicano la PNL possono fornire statistiche come umore, conversazione per ascoltare, monologhi più lunghi, ecc.

Gli strumenti abilitati all'intelligenza artificiale possono vagliare le chiamate e le e-mail registrate e contrassegnare quelle che non sono all'altezza della revisione da parte dei responsabili delle vendite (ovvero dei coach). I manager possono vedere quali rappresentanti hanno bisogno di assistenza e le aree in cui hanno bisogno di assistenza (ad esempio: definizione dell'agenda, domande conoscitive, gestione delle obiezioni...). Durante la revisione delle chiamate/e-mail, i manager possono citare esempi e linee guida per accelerare il processo di apprendimento del venditore.

"L'81% ha affermato che la precisione dei propri dati potrebbe essere migliorata acquisendo informazioni di contatto di qualità dalle persone che incontrano o con cui inviano email." - Introhive

4. Quali dati sono essenziali per realizzare tutti i vantaggi della vendita guidata dall'intelligenza artificiale?

Alcune delle funzionalità basate sull'intelligenza artificiale che richiedono dati storici sono:

Punteggio della trattativa

Alcuni componenti del punteggio dell'affare, in particolare il punteggio di idoneità, il punteggio di autorità e il punteggio di coinvolgimento, sono determinati in base al confronto tra gli attributi di questo accordo e quelli precedenti vinti/persi.

Raccomandazioni sulle attività

Le raccomandazioni su quale documento inviare o quale azione intraprendere in una fase specifica dell'accordo saranno determinate in base ai risultati di tali azioni nelle trattative passate mentre procedevano verso la chiusura.

Previsioni basate sull'intelligenza artificiale

Considerando il punteggio delle trattative abilitato dall’intelligenza artificiale, le previsioni possono essere effettuate maggiormente su una base più obiettiva.

Queste funzionalità menzionate richiedono i dati degli affari passati (vinti o persi) per creare e testare modelli di previsione.

"L'82% dei decisori B2B ritiene che i rappresentanti di vendita siano impreparati" - Blender

Ecco alcuni degli attributi chiave che si basano sui dati delle offerte passate:

• Nome della pipeline di trattative
• L'affare è entrato in fasi e il tempo trascorso nelle fasi
• Risultato dell'affare (vinto/perso)
• Importo dell'affare
• Nome del proprietario
• Settore, dimensioni, regione e altri campi dell'organizzazione correlati
• Ruoli del contatto correlato nell'affare
• Numero di touchpoint in ogni fase della trattativa: e-mail, chat, chiamate, riunioni, campagne, attività del sito Web, documenti e casi.
• Nomi dei documenti condivisi nelle diverse fasi della trattativa

Esistono molte altre funzionalità abilitate all'intelligenza artificiale che non richiedono questi dati storici, come spiegato di seguito.

"Il 79% dei dati relativi alle opportunità raccolti dai rappresentanti di vendita non vengono mai aggiornati nel sistema CRM." -ESNA

5. Cosa succede se non disponiamo dei dati delle offerte passate?

Le previsioni e le raccomandazioni basate sull'intelligenza artificiale migliorano con una maggiore quantità di dati. Tuttavia, se inizi senza alcun dato, alcune funzionalità dell'intelligenza artificiale potrebbero non essere disponibili il primo giorno. In genere, sono necessarie almeno 1 trattative vinte/perse per avere un livello di confidenza sufficiente.

Le seguenti funzionalità basate sull'intelligenza artificiale non necessitano dei dati delle offerte storiche:

Il momento migliore per contattare

Questo viene derivato in base alla cronologia del coinvolgimento del contatto (quando il contatto ha aperto l'e-mail, inviato l'e-mail, visualizzato il documento, ecc.)

Affare e sentimento di contatto

Il sentiment deriva dai messaggi inviati dal contatto tramite contenuto e-mail, trascrizione chiamata e messaggi chat.

Avvisi di conversazione sulle trattative

I responsabili delle vendite possono essere avvisati quando frasi specifiche vengono menzionate dal potenziale cliente o dal cliente.

Analisi delle conversazioni

Frasi e parole chiave specifiche possono essere configurate come positive, negative o neutre. Gli amministratori possono anche inserirli in diverse categorie (ad esempio: prezzi, proposta di valore, funzionalità) e quindi visualizzare un riepilogo delle conversazioni dell'offerta.

Assistente per la risposta alle e-mail

Ai rappresentanti di vendita possono essere forniti modelli e raccomandazioni sui documenti quando rispondono a un'e-mail in base alle informazioni richieste dal potenziale cliente.

Coaching di vendita

Le registrazioni di chiamate ed e-mail possono essere analizzate per vedere come comunicano i venditori. L'analisi vocale può misurare la velocità della conversazione, l'umore, il rapporto Talk2Listen e informazioni avanzate, ad esempio se un venditore ha gestito bene le domande, ha posto domande e ha fatto una pausa per consentire ai clienti di continuare a parlare.

"Il 30% di tutte le aziende B2B utilizzerà l'intelligenza artificiale per potenziare almeno uno dei processi di vendita primari." -Gartner

6. Perché alcune iniziative di vendita guidate dall’intelligenza artificiale falliscono?

Quando intraprendi il viaggio per alleggerire l'intelligenza artificiale della tua squadra, dovresti tenere presente che alcuni tentativi passati di altri team di introdurre l'intelligenza artificiale sono falliti.

Comprendere le ragioni del fallimento ti aiuterà a evitare le trappole.

Allora perché alcune iniziative di vendita basate sull’intelligenza artificiale falliscono?

• Scarsità e scarsa qualità dei dati
• Modelli di addestramento errati utilizzati dal motore AI
• Comunicazioni sparse sugli affari in corso
• Mancanza di fiducia e scarsa adozione delle funzionalità basate sull'intelligenza artificiale da parte dei venditori
• Mancanza di persistenza

"Il 92% di tutte le interazioni con i clienti avviene tramite telefono" - Salesforce

Scarsità e scarsa qualità dei dati

Per fornire previsioni e consigli, i motori di intelligenza artificiale utilizzano i dati delle tue offerte passate. Ciò include dati relativi all'affare come chiamate, e-mail, attività completate, documenti inviati, campi di contatto (ad esempio: ruolo di contatto dell'affare), campi dell'organizzazione (ad esempio: settore dell'organizzazione, ubicazione).

Con più dati, le previsioni e i consigli, come il momento migliore per contattare, il punteggio dell'affare, i consigli sull'affare, migliorano.

Mancia:

Se disponi già di dati sulle trattative passate, puoi aspettarti buoni risultati molto presto nell'adozione dell'intelligenza artificiale.

Vtiger può anche importare i tuoi dati passati da altri CRM se la tua organizzazione desidera utilizzare Vtiger Calculus AI.

Alcune funzionalità dell'intelligenza artificiale, principalmente quelle abilitate dall'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), come l'analisi delle chiamate, l'analisi delle e-mail, il punteggio del sentiment, i segnali di conversazione, non necessitano di dati storici. Pertanto, includerli come parte dei tuoi obiettivi iniziali aiuterà i tuoi venditori fin dal primo giorno.

Nota: Vtiger può importare i tuoi dati passati da altri CRM.

"La perdita di produttività e i contatti mal gestiti costano alle aziende almeno 1 trilione di dollari ogni anno" - Consiglio CMO

Modelli di formazione fissi

È possibile applicare diversi modelli di Machine Learning (ML) ai dati storici per fare previsioni. La scelta del modello può avere una grande influenza sui risultati. I modelli ML che applicano metodi di autoapprendimento forniscono risultati più accurati.

Mancia:

Tieni presente che i modelli di formazione potrebbero richiedere modifiche. Il team Vtiger è pronto a collaborare con te per monitorare i risultati e apportare le modifiche necessarie. Vtiger Calculus AI consente agli amministratori di personalizzare i modelli e fornisce controlli facili da configurare per ottenere i migliori risultati per la tua organizzazione.

Calculus AI offre inoltre ai venditori la possibilità di correggere il sentiment con 1 clic se scoprono che un determinato testo in un'e-mail o nella trascrizione della registrazione di una chiamata è stato interpretato erroneamente dal sistema.

"40% È la quantità di tempo che gli agenti di vendita dedicano alla ricerca di qualcuno da chiamare" - Inside Sales

Comunicazioni sparse e touchpoint nascosti

Se le chiamate, le e-mail, le chat, le conversazioni di WhatsApp non vengono registrate nel sistema, il motore AI offrirà previsioni e consigli inadeguati, basati su dati parziali. Alcuni punti di contatto (ad esempio il coinvolgimento sul preventivo o il documento ROI inviato dal venditore) potrebbero essere fuori dal radar ma sono ugualmente fondamentali per monitorare il coinvolgimento e arrivare alla giusta previsione.

Mancia:

Trova uno strumento dotato di plug-in e integrazioni che portano automaticamente chiamate, chat, conversazioni WhatsApp ed e-mail nel CRM senza alcuno sforzo da parte dei venditori.

L'app Vtiger CRM Mobile e il client Web consentono ai venditori di effettuare chiamate e conversare WhatsApp dall'interno dell'app. Vtiger si integra anche con Zoom Meet e Google Meet. (L'integrazione di Microsoft Teams arriverà nel primo trimestre del 1). Vtiger ha anche componenti aggiuntivi per Gmail e Office2021.

Vtiger CRM ha il monitoraggio dei documenti integrato. Pertanto, quando invii un'e-mail da Vtiger con un preventivo o qualsiasi altro documento, il CRM non solo ti avviserà quando lo visualizzano, ma utilizzerà anche i dati per aggiornare previsioni e consigli.

"La ricerca sul 50% mostra che il 35-50% delle vendite va al venditore che risponde per primo" - Inside Sales

Scarsa adozione

Previsioni o raccomandazioni imprecise possono rapidamente smorzare l’entusiasmo e ridurre l’adozione. Pertanto, è importante stabilire le giuste aspettative all’inizio e implementare l’intelligenza artificiale in termini di funzionalità. Poiché alcune funzionalità basate sull'intelligenza artificiale potrebbero richiedere dati, è meglio implementarle nel 2° o 3° mese.

Mancia:

Utilizzare strumenti che richiedono un cambiamento minimo nelle abitudini. Imposta un programma in 2 o 3 fasi per implementare l'IA. La Fase 1 può essere costituita da funzionalità che non necessitano di dati storici (come indicato sopra).

"L'85% dei potenziali clienti e dei clienti sono insoddisfatti della loro esperienza al telefono" - Salesforce

Mancanza di persistenza

Come per ogni nuova iniziativa, non mancheranno gli ostacoli. Soprattutto iniziative che richiedono qualche cambiamento di abitudini, anche se lieve. Dovresti aspettarti di vedere delle sfide quando implementi la vendita guidata dall'intelligenza artificiale.

Potrebbero presentarsi sotto forma di previsioni imprecise a causa di modelli errati o dati insufficienti oppure di scarsa adozione dovuta alla mancanza di formazione.

Sapere che queste sono la norma e andare avanti con le azioni correttive porterà il tuo team di vendita a un risultato positivo.

Mancia:

I tuoi manager in prima linea sono fondamentali per implementare con successo l'intelligenza artificiale. Dovrebbero far parte della pianificazione e del monitoraggio dell’adozione dell’implementazione della funzionalità AI.

Condividi feedback con i tuoi allenatori Vtiger CRM per ottenere indicazioni.

"Il 42.5% dei rappresentanti di vendita impiega 10 mesi o più per diventare produttivo" - Accenture

“Nei prossimi tre anni è prevista una crescita a tre cifre in settori quali l’intelligenza predittiva (118%) e l’automazione dei processi lead-to-cash (115%)”. - Forza vendita

7. Cosa dovresti cercare quando selezioni uno strumento per la vendita guidata dall'intelligenza artificiale?

Potresti non disporre di tutti i dati necessari quando inizi l'implementazione della vendita guidata dall'intelligenza artificiale nella tua organizzazione. Quindi, quando cerchi lo strumento giusto, dovresti cercare strumenti che offrano queste funzionalità.

• Configurabilità
• Funzionalità del primo giorno

Configurabilità

Sebbene molti strumenti promettano funzionalità di intelligenza artificiale pronte all'uso con poca configurazione, necessitano di migliaia di record o forniscono previsioni imprecise. Con l'intervento manuale, la precisione delle previsioni può essere migliorata rapidamente anche con meno dati. Ad esempio, potresti avere tassi di conversione elevati in regioni geografiche specifiche. Questo può essere rilevato solo se la regione viene utilizzata nel modello di training. Alcuni strumenti consentono la messa a punto dei campi nel modello di training.

"2x possibilità che le aziende ad alte prestazioni abbiano l'automazione delle vendite rispetto a quelle a basse prestazioni" - Velocify

Gli strumenti che offrono personalizzazione forniscono risultati migliori e aumentano l'adozione dell'intelligenza artificiale nella tua organizzazione.

Cosa potresti personalizzare:

• Modelli formativi
• Modelli di viaggio (playbook)
• Modello PNL
• Campi per il punteggio di adattamento
• Segnali di conversazione: frasi positive e negative specifiche per la tua attività
• Nomi dei concorrenti

Funzionalità del primo giorno

Anche se non disponi di dati sulle trattative passate, in attesa che i dati vengano accumulati, ci sono modi in cui l'intelligenza artificiale può aiutare i venditori e i responsabili delle vendite il primo giorno.

"33% È il tempo effettivo che un rappresentante di vendita trascorre attivamente nella vendita" - CSO Insights

Cerca strumenti in grado di offrire queste funzionalità che non necessitano di dati di offerte storiche:

• Sentimento dei contatti e sentimento dell'affare
• Il momento migliore per contattare
• Azioni da una registrazione di chiamata
• Cruscotti di coaching

"I team di vendita ad alte prestazioni hanno 2.8 volte più probabilità di essere eccezionali o molto bravi nell'intelligenza predittiva." - Forza vendita

8. Il percorso verso il successo accelerato dall’intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale può trasformare il modo in cui il tuo team vende. Le azioni che intraprendono sulle trattative, i tempi dei follow-up, la qualità delle conversazioni, i documenti condivisi miglioreranno tutti quando fornirai loro i consigli abilitati dall'intelligenza artificiale.

Ecco alcuni semplici passaggi da eseguire per garantire un risultato positivo quando inizi a implementare l'intelligenza artificiale nel tuo team di vendita.

Passaggio 1: iniziare con obiettivi semplici

Cosa desideri ottenere utilizzando l'intelligenza artificiale: migliorare la conversione dei lead? Per migliorare il tasso di vincita dell'affare? Per chiudere le trattative più velocemente? Oppure si tratta di istruire i rappresentanti di vendita a fare una migliore scoperta o chiusura?

Tieni presente che, a meno che i rappresentanti di vendita non ne traggano vantaggio, l'adozione sarà bassa per qualsiasi nuova tecnologia di vendita. Pertanto, uno degli obiettivi primari dovrebbe essere quello di potenziare i rappresentanti di vendita.

L'intelligenza artificiale può aiutare i rappresentanti di vendita in molti aspetti, dalla definizione delle priorità ai lead, all'identificazione delle azioni da eseguire su una trattativa, all'avvisare le trattative inattive o al suggerire contenuti da includere quando si risponde a un'e-mail e altro ancora.

"I team di vendita ad alte prestazioni hanno 10.5 volte più probabilità rispetto a quelli con performance inferiori di sperimentare un impatto positivo maggiore sull'accuratezza delle previsioni quando utilizzano funzionalità intelligenti." - Forza vendita

Fase 2 - Comunicare a tutte le parti interessate

La vendita guidata dall'intelligenza artificiale potrebbe essere accolta con scetticismo dal tuo team di vendita. Lo abbiamo notato anche nel nostro team di vendita.

Gli addetti alle vendite hanno 2 preoccupazioni principali.

• Precisione delle previsioni: L'intelligenza artificiale migliora con più dati. Pertanto, nelle fasi iniziali è probabile che vi siano casi in cui le previsioni e le raccomandazioni non sono accurate. Stabilisci le aspettative di conseguenza.
• Paura che l'IA possa limitare il loro ruolo: Al contrario, l’intelligenza artificiale migliora il loro successo essendo per loro un assistente intelligente.

Informa il tuo team di vendita su ciò che desideri ottenere implementando la vendita guidata dall'intelligenza artificiale e su come aiuterà loro e l'organizzazione.

"Il 46% delle aziende afferma che il marketing e le vendite sono l'area in cui investono maggiormente nei sistemi di adozione dell'IA." - Forza vendita

Passaggio 3: trova uno strumento che ti consenta di iniziare con i dati che hai

Le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale richiedono dati per addestrare i modelli di previsione. Non si tratta solo dei nomi e delle dimensioni delle trattative vinte e perse, ma anche dei punti di contatto sulle trattative e di altri attributi della trattativa, della relativa organizzazione e dei contatti. Di solito, questi dati potrebbero non essere disponibili se stai iniziando da capo.

Strumenti come Vtiger Calculus possono aiutarti a iniziare con dati limitati e iniziare il primo giorno con funzionalità che non richiedono dati storici. Ad esempio, il tuo team può trarre vantaggio da funzionalità come il momento migliore per contattare, l'analisi delle chiamate e la dashboard del coaching, scorecard del coaching pronte all'uso al 1%.

"139% è il tasso di aumento previsto nell'adozione dell'intelligenza artificiale da parte dei team di vendita nei prossimi tre anni." - Forza vendita

Passaggio 4: raccogliere feedback tramite revisioni settimanali per i primi 90 giorni.

Raccogli feedback dai venditori e dai leader delle vendite su quali funzionalità li aiutano e non li aiutano a raggiungere i loro obiettivi. . I motori di intelligenza artificiale utilizzano diversi modelli algoritmici sui dati per fare previsioni. Questi modelli potrebbero richiedere alcune modifiche per garantire che le previsioni e le raccomandazioni siano accurate. La revisione settimanale aiuterà a individuare le deviazioni il prima possibile e a migliorare l'accuratezza delle previsioni.

9. Riassunto

In un recente rapporto intitolato “AI Guided Selling” Gartner ha scoperto che l’epidemia di COVID-19 ha colto di sorpresa molti team di vendita. Le previsioni riviste hanno uno sconto del 50% rispetto alle previsioni di base precedenti. Molti leader delle vendite stanno ora cercando di modernizzare i processi interni ed esterni per migliorare le conversioni e l’accuratezza delle previsioni.

Utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale, i leader delle vendite possono fornire un assistente capace che guiderà i propri venditori in tutte le fasi del loro percorso con ciascun cliente. Possono anche trasformarsi per diventare mentori.

"L'81% dei CEO di Fortune 500 considera l'intelligenza artificiale un'area cruciale in cui investire." -Forbes

"L'83% di coloro che hanno adottato più aggressivamente l'intelligenza artificiale e le tecnologie cognitive ha affermato che le loro aziende hanno già ottenuto benefici moderati (53%) o sostanziali (30%)". -Deloitte