販売における人工知能

注目の画像

AI はすでに私たちの生活の中に遍在しています。 さまざまな分野で応用できるため、私たちの経験は豊かになります。

おそらく気付かないうちに、私たちは日常生活の中で、ビデオの推奨、製品の推奨、音声アシスタント、ログインのための顔認識、その他多くの機能の形で AI 対応テクノロジーを使用しています。

AIはすでに時間を節約していると同時に、私たちに合わせたコンテンツや製品にもつながっています。

職場でも、AI は自動化を促進して時間を節約し、人間の能力を強化してより良い結果を達成することができます。

Gartner の投稿 Covid-19世界を販売する新しい現実のためのトップCRM販売技術 は、販売プロセスにおける AI の 5 つのアプリケーションの概要を示しています。

  • AIによる売上予測
  • ディールスコアリングにおけるAI
  • 会話インテリジェンスにおけるAI
  • 価格設定テクノロジーにおける AI
  • コーチングの実現における AI

この eBook は、CXO とセールス リーダーが AI を活用した販売について知っておく必要があるすべてを提供し、それを組織にうまく導入することができます。

「ビジネス リーダーは、AI が将来的には基本的なものになると信じています。実際、72% が AI をビジネス上の利点と考えています。」 - PwC

1. AI誘導販売とは

従来、私たちは特定の取引または特定のリードに関するアクティビティのみを見て、次のステップについての決定を下していました。

「どのような書類を送るのが最適か」「いつ連絡するのが最適か」などの決定は、営業担当者の最善の判断に委ねられます。

取引の各段階に固定のコンバージョン確率を割り当てて予測を行います。

例: 新規は 10%、認定済みは 20%、成約準備完了は 80% など。同様に、特定の特性または行動に固定ポイントを割り当ててリードをスコアリングします。

従来の営業プロセスには、過去から学んで将来の成果を向上させるための体系的なアプローチがありません。

AI を活用した販売は、このギャップを埋めます。

AI は本質的に、過去のデータを分析し、特定の結果につながる原因のパターンを見つけて、予測や推奨事項の提供に使用できる推論を引き出す単純なプロセスにすぎません。

さらに、電話の記録や電子メールから感情を自動的に解釈する手段も提供されています。

AI プログラムは、機械学習 (ML) および自然言語処理 (NLP) 機能を適用することでこれを実現します。

マシンは、短期間に何百回、何千回もデータを選別することに非常に優れています。

AI は次のような質問に答えるのに役立ちます。

  • クライアントの業界にどの程度の影響を与えるか
  • 勝率は上がっていますか?
  • 場所はどうですか?
  • 取引に割り当てられた営業担当者はどうですか?

他にも多くの要素があります - エンゲージメントの数、感情、共有された文書、通話での反対意見の処理方法など。

これらすべてがさまざまな程度で結果に影響を及ぼし、AI は過去のデータを精査して相関関係や因果関係を見つけることができます。

十分な履歴データがあれば、AI プログラムはパターンを見つけてさまざまな仮説をテストし、どの要因がより大きな影響力を持つかを確認し、予測と推奨事項を提供できます。

AI ユニフォームでマスクされている一部の機能は、実際には機械学習を使用していませんが、取引と連絡先に関する利用可能なデータを利用して、タイムリーなスマート アラートを提供します (例: 取引が 5 日以上アイドル状態またはステージで停滞している場合、システムはアラートを送信できます) 。

「営業担当者の 67% が年間ノルマを達成できていない」 - TASグループ

2. AI は営業担当者をどのように支援しますか

リード&MQLステージ

プロファイルの強化

営業担当者は通常、LinkedInやその他のリソースで見込み客を調査することに時間を費やしています。 電子メールアドレスまたは会社名を指定して有用な詳細を取り込むことができるツールは非常に便利であり、営業担当者の時間を節約できます。

リードスコアリング

営業担当者は、資格のないリードを追いかけるために多くの時間を失います。 AIアプリケーションは、リードのエンゲージメント動作とプロファイル特性を確認することで、コンバージョン率の向上につながるリードの特性を特定できます。 電子メール、Webサイト、ソーシャルチャネルへの関与は、プロファイルデータとともに、コンバージョンの可能性を予測するのに役立つすべての要因です。

重複レコードのアラート

システムがどれほど洗練されていても、重複するレコードがシステムに入ります。 多くの場合、これは同じ連絡先、組織、または取引に使用されるテキストのわずかな違いが原因です。 プログラムは、そのような重複レコードを監視し、営業担当者に警告して、情報が異なるレコードに散らばらないようにすることができます。

「企業の 52% は、信頼性が 75% を超える顧客データのみを持っていると信じていました。一方で、信頼できるリード データを持っていると信じている企業は 23% のみでした。」 - CSO の洞察

AI を使用すると、販売プロセスの各段階で結果を向上させることができます。 次のページでは、AI がセールスファネルの各段階にどのような影響を与えるかを詳しく見ていきます。

SQLステージ

連絡するのに最適な時間

連絡先が積極的に関与する可能性が最も高いときに、電子メールを送信したり電話をかけたりして、応答率を向上させます。 チームとの過去の関与に基づいて、システムは電話または電子メールで適切なタイムスロットを提案できます。

メールアシスタント

電子メールに返信するときに、AI は、営業担当者がワンクリックで挿入できるドキュメントまたはテンプレートを提案します。これは、ドキュメントの推奨と呼ばれます。 取引がさまざまな段階を経るにつれて、ケーススタディ、比較文書、ROI 文書などの特定の文書が、見込み客が製品を評価する際に役立つ可能性があります。 AI 誘導アプリケーションは、さまざまなドキュメントの成功率に関する履歴データを確認し、タイムリーな推奨事項を作成できます。

アイドル状態の連絡先のリマインダー

販売は関係を構築するプロセスです。 すぐに必要がない場合でも、見込み客との関わりを維持することが重要です。 アイドル状態の連絡先のリマインダーは、営業担当者が見込み客と連絡を取り合うのに役立ちます。

「午前 15 時から 8 時までに電話をかけた場合、見込み顧客とつながる可能性が 11% 高くなります。」

取引段階

ディールスコア

取引が成功する可能性を知ることは、事前に是正措置を講じ、予測可能な予測を生成するために重要です。

取引アラートとタスクの推奨事項

ドキュメントの推奨事項に加えて、営業担当者はハードルを克服する他のヒントからも恩恵を受けることができます。 たとえば、システムは次のように警告できます。

  • 意思決定者がまだ特定されていないが、取引が次の段階に移行する場合の営業担当者 「資格のある」ステージ.
  • マネージャーは、クライアントプロファイルの適合性が取引に適していない場合、営業担当者にガイダンスを提供するために介入する必要があります。

アクション-メール、電話、会議のアイテム

約束したフォローアップタスクを見逃したことがどれくらいありますか? AIアプリケーションは、通話や電子メールでのコミュニケーションを分析し、NLPを使用することで、アクションアイテムを選択して、営業担当者がフォローアップしやすくすることができます。

価格の最適化

クライアントに与える適切な割引は何ですか? 割引をするべきですか? AIベースのシステムは、過去の販売からのデータに基づいて、適切な割引または価格変動を提案できます。

「販売時間の 50% が非生産的な見込み顧客開拓に無駄にされています」 - B2B リーダー

顧客ステージ

アップセルとクロスセル

アップセルするのに適切な時期はいつですか? または、クライアントが他にどのような製品から利益を得る可能性がありますか? AIを使用すると、既存のクライアントとの関係を拡大する機会を特定できます。

「経営幹部の 85% は、AI によって自社が競争上の優位性を獲得または維持できると信じていますが、何らかの方法で AI を組み込んでいるのは約 20% だけであり、AI 戦略を導入している企業は 39% 未満です。」 - MIT

3. AI は営業リーダーをどのように支援しますか

取引に関する洞察

会話アラートと取引エグゼクティブブリーフ

NLP で有効になった AI ツールは、営業マネージャーに取引に関する概要を提供し、取引に関するすべてのアクティビティとポジティブなシグナルとネガティブなシグナルを鳥瞰的に把握できるようにします。

このツールは、通話記録や電子メールを通じて分析し、管理者によって分類されたフレーズ (例: 価格設定、ハンドブック、競合他社、機能) を検索し、概要を提供します。

営業マネージャーは、見込み客の感情が良い方向に向かっているかどうかを確認し、クリックして特定の会話を確認できます。

「販売業で生計を立てている人の 55% は、成功するための適切なスキルを持っていません。」 - キャリパー社

予測システム

AIベースの予測

確率を割り当てるのが得意な営業マンもいれば、そうでない営業マンもいます。 過度に楽観的な人もいれば、慎重な人もいます。 こうした人間の傾向により、従来の予測は不正確になることがよくあります。

営業マネージャーは、結果に影響を与える可能性のある取引に関連するすべてのエンゲージメントを考慮する機械学習モデルを適用することで、より信頼性の高い予測を得ることができます。 勘だけで判断しないでください。

AI に関連するものと同様に、AI が利用できるデータが増えるにつれて、時間の経過とともに予測の精度も高まります。

「成約までの平均リード長は 102 日です」 - Salesforce

ティーチングとコーチング

AI は営業マネージャーを営業メンターに変えることができます

10人の営業担当者のチームを管理している場合、各担当者が3日に電話で30時間費やしても、手動で通話を確認することはできません(つまり、それだけでも9時間のうちXNUMX時間を確認する必要があります。あなたがやる)。 NLPを適用するAIベースのツールは、気分、話を聞く、最長の独白などの統計を提供できます。

AI 対応ツールは、録音された通話や電子メールを選別し、営業マネージャー (別名コーチ) によるレビューに不十分なものにフラグを付けることができます。 マネージャーは、どの担当者が支援を必要としているのか、また支援が必要な分野 (例: 議題の設定、発見のための質問、異議への対応など) を確認できます。 電話やメールをレビューする際、マネージャーは例やガイドラインを引用して、営業担当者の学習プロセスをスピードアップできます。

「81% は、会ったりメールしたりする人から質の高い連絡先情報を取得することでデータの精度を向上できると回答しました。」 - イントロハイブ

4. AI 誘導販売の利点をすべて実現するにはどのようなデータが不可欠ですか?

履歴データを必要とする AI 主導の機能には、次のようなものがあります。

ディールスコアリング

取引スコアの一部の構成要素、特にフィット スコア、オーソリティ スコア、エンゲージメント スコアは、この取引の属性が以前の成約/失敗した取引とどのように比較されるかに基づいて決定されます。

タスクの推奨事項

取引の特定の段階でどの文書を送信するか、次にどのようなアクションを実行するかに関する推奨事項は、過去の取引でクロージングに進むにつれて実行したアクションの結果に基づいて決定されます。

AIによる予測

AI 対応の取引スコアを考慮することで、より客観的なベースで予測を行うことができます。

これらの前述の機能には、予測モデルを構築およびテストするために、過去の取引 (勝ちまたは負け) のデータが必要です。

「B82B 意思決定者の 2% は、営業担当者は準備ができていないと考えています」 - Blender

過去の取引のデータに依存する主な属性の一部を以下に示します。

  • 取引パイプライン名
  • 取引が段階に入り、各段階で費やした時間
  • 取引結果(勝敗)
  • 取引金額
  • 所有者名
  • 関連する組織の業界、規模、地域、その他の分野
  • 取引における関連連絡先の役割
  • 取引の各段階におけるタッチポイントの数 - 電子メール、チャット、電話、会議、キャンペーン、Web サイトのアクティビティ、ドキュメント、ケース。
  • 取引のさまざまな段階で共有される文書の名前

次に説明するように、この履歴データを必要としない AI 対応機能は他にもたくさんあります。

「営業担当者が収集する商談関連データの 79% は、CRM システムで更新されることはありません。」 - エスナ

5. 過去の取引のデータがない場合はどうすればよいですか?

AI ベースの予測と推奨事項は、データが増えるほど改善されます。 ただし、データがまったくない状態で開始する場合、初日には一部の AI 機能が利用できない可能性があります。通常、十分なレベルの信頼を得るためには、少なくとも 1 の勝敗取引が必要です。

次の AI 主導の機能には、過去の取引のデータは必要ありません。

連絡するのに最適な時間

これは、連絡先のエンゲージメント履歴 (連絡先が電子メールを開いたとき、電子メールを送信したとき、ドキュメントを表示したときなど) に基づいて導出されます。

取引および連絡先の感情

感情は、電子メールの内容、通話記録、およびチャット メッセージを介して連絡先によって送信されたメッセージから得られます。

取引会話アラート

営業マネージャーは、見込み客やクライアントが特定のフレーズを言及したときにアラートを受け取ることができます。

会話分析

特定のフレーズやキーワードは、ポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルとして構成できます。 管理者は、取引をさまざまなカテゴリ (例: 価格設定、価値提案、機能) に分類して、取引からの会話の概要を確認することもできます。

メール返信アシスタント

営業担当者は、見込み客が要求した情報に基づいて電子メールに返信するときに、テンプレートとドキュメントの推奨事項を提供できます。

セールスコーチング

通話と電子メールの記録を分析して、営業担当者がどのようにコミュニケーションしているかを確認できます。 音声分析では、会話の速度、雰囲気、Talk2Listen 比率のほか、営業担当者が質問にうまく対応したか、質問をしたのか、顧客が話し続けられるように一時停止したかなどの高度な洞察を測定できます。

「すべての B30B 企業の 2% は、主要な販売プロセスの少なくとも XNUMX つを強化するために AI を採用するでしょう。」 - ガートナー

6. AI を活用した販売戦略の一部が失敗するのはなぜですか?

チームの AI 軽量化の旅に乗り出すときは、他のチームが AI を導入しようとした過去の試みのいくつかが失敗に終わったことを心に留めておく必要があります。

失敗の理由を理解すれば、落とし穴を避けることができます。

では、なぜ一部の AI ベースの販売戦略は失敗するのでしょうか?

  • データ不足とデータ品質の低下
  • AIエンジンで採用されている間違ったトレーニングモデル
  • 現在の取引に関する散在するコミュニケーション
  • 信頼の欠如と営業担当者による AI ベースの機能の導入が不十分
  • 永続性の欠如

「顧客とのやり取りの 92% は電話で行われます」 - Salesforce

データ不足とデータ品質の低下

予測と推奨事項を提供するために、AI エンジンは過去の取引のデータを使用します。 これには、通話、電子メール、完了したタスク、送信されたドキュメント、連絡先フィールド (例: 取引担当者の役割)、組織フィールド (例: 組織の業界、場所) などの取引関連データが含まれます。

データが増えると、連絡するのに最適な時間、取引スコア、取引の推奨事項などの予測と推奨事項がより適切になります。

ヒント:

過去の取引データがすでにある場合は、AI 導入の非常に早い段階で良い結果が期待できます。

組織がVtiger Calculus AIの使用を検討している場合、Vtigerは他のCRMから過去のデータをインポートすることもできます。

AI の一部の機能、主に自然言語処理 (NLP) によって実現される機能 (通話分析、電子メール分析、感情スコア、会話シグナルなど) には履歴データは必要ありません。 したがって、これらを最初の目標の一部として設定すると、営業担当者は初日から役立つでしょう。

注:Vtigerは他のCRMから過去のデータをインポートできます。

「生産性の低下とリード管理の不十分さにより、企業は毎年少なくとも 1 兆ドルの損失を被ります」 - CMO Council

固定トレーニングモデル

さまざまな機械学習 (ML) モデルを履歴データに適用して、予測を行うことができます。 モデルの選択は結果に大きな影響を与える可能性があります。 自己学習手法を適用した ML モデルは、より正確な結果を提供します。

ヒント:

トレーニング モデルの調整が必要な場合があることに注意してください。 Vtigerチームは、結果を監視し、必要な調整を行うためにあなたと協力する準備ができています。 Vtiger Calculus AI を使用すると、管理者はモデルをカスタマイズでき、組織に最適な結果を得るために簡単に設定できるコントロールを提供します。

また、Calculus AI は、営業担当者が電子メールまたは通話記録の記録内の特定のテキストがシステムによって誤って解釈されていることに気付いた場合に、1 クリックで感情を修正することもできます。

「営業担当者が電話をかける相手を探すのに費やす時間は 40% です」 - Inside Sales

分散したコミュニケーションと隠れたタッチポイント

通話、電子メール、チャット、WhatsApp での会話がシステムに記録されていない場合、AI エンジンは部分的なデータに基づいて不十分な予測と推奨事項を提供します。 一部のタッチポイント (例: 営業担当者が送信した見積書や ROI 文書でのエンゲージメント) は、あまり知られていないかもしれませんが、エンゲージメントを追跡し、正しい予測に到達するためには同様に重要です。

ヒント:

営業担当者の手間をかけずに、通話、チャット、WhatsApp での会話、電子メールを自動的に CRM に取り込むプラグインと統合機能を備えたツールを探してください。

Vtiger CRMモバイルアプリとWebクライアントを使用すると、営業担当者はアプリ内から電話をかけたり、WhatsAppで会話したりできます。 VtigerはZoom MeetやGoogle Meetとも統合します。 (Microsoft Teams の統合は 1 年第 2021 四半期に予定されています)。 VtigerにはGmailとOffice365用のアドオンもあります。

Vtiger CRMにはドキュメント追跡が組み込まれています。 したがって、Vtigerから見積書やその他の文書を含む電子メールを送信すると、CRMはそれを閲覧したときに警告するだけでなく、そのデータを使用して予測や推奨事項を更新します。

「50% の調査によると、売上の 35 ~ 50% が最初に応答したベンダーに支払われることが示されています」 - Inside Sales

不適切な採用

不正確な予測や推奨事項は、すぐに熱意を弱め、採用を減らす可能性があります。 したがって、最初に適切な期待を設定し、機能ごとに AI を展開することが重要です。 AI ベースの機能の一部にはデータが必要な場合があるため、2 か月目または 3 か月目にそれらを公開することをお勧めします。

ヒント:

習慣の変更を最小限に抑える必要があるツールを使用します。 AI を展開するための 2 段階または 3 段階のスケジュールを設定します。 フェーズ 1 は、履歴データ (上記) を必要としない機能にすることができます。

「85% または見込み顧客と顧客は電話でのエクスペリエンスに満足していません」 - Salesforce

永続性の欠如

新しい取り組みには必ず障害が存在します。 特に、たとえ軽微であっても習慣を変える必要がある取り組みはそうです。 AI を活用した販売を展開する際には、課題が生じることが予想されます。

それらは、間違ったモデルや不十分なデータによる不正確な予測、またはトレーニング不足による不十分な導入という形で発生する可能性があります。

これらは当然のことであることを理解し、是正措置を進めることで、営業チームが成功する結果につながります。

ヒント:

AI の展開を成功させるには、最前線のマネージャーが不可欠です。 これらは、AI 機能の展開の計画と導入の監視の一部である必要があります。

フィードバックをVtigerCRMコーチと共有して、ガイダンスを入手してください。

「営業担当者の 42.5% は生産性が向上するまでに 10 か月以上かかります」 - Accenture

「今後 118 年間で、予測インテリジェンス (115%) や見込み顧客から現金に至るプロセスの自動化 (XNUMX%) などの分野で XNUMX 桁の成長が見込まれています。」 - セールスフォース

7. AI 誘導販売ツールを選択するときは何に注意する必要がありますか?

組織内で AI に基づく販売の導入を開始するときに、必要なデータがすべて揃っていない可能性があります。 したがって、適切なツールを探す場合は、これらの機能を提供するツールを探す必要があります。

  • 構成可能性
  • 1日目の特徴

構成可能性

多くのツールは、ほとんど設定せずにすぐに使える AI 機能を約束していますが、それらは数千のレコードを必要とするか、不正確な予測を提供するかのどちらかです。 手動介入を使用すると、データが少なくても予測の精度を迅速に向上させることができます。 たとえば、特定の地理的地域で高いコンバージョン率が得られる場合があります。 これは、領域がトレーニング モデルで使用されている場合にのみ検出できます。 一部のツールでは、トレーニング モデルのフィールドを微調整できます。

「業績の高い企業は、業績の低い企業に比べて販売自動化を導入している可能性が 2 倍」 - Velocify

カスタマイズを提供するツールはより良い結果をもたらし、組織内での AI の導入を促進します。

カスタマイズできる内容:

  • トレーニングモデル
  • ジャーニー テンプレート (プレイブック)
  • NLP モデル
  • 適合スコアのフィールド
  • 会話シグナル - ビジネスに特有の肯定的なフレーズと否定的なフレーズ
  • 競合他社の名前

1日目の特徴

過去の取引のデータがない場合でも、データが蓄積されるのを待っている間、AI が初日から営業担当者や営業マネージャーを支援できる方法があります。

「33% は、営業担当者が積極的に販売に費やす実際の時間です」 - CSO Insights

過去の取引のデータを必要としない次の機能を提供できるツールを探してください。

  • コンタクトのセンチメントと取引のセンチメント
  • 連絡するのに最適な時間
  • 通話録音からのアクションアイテム
  • コーチングダッシュボード

「成績の良い営業チームは、予測インテリジェンスにおいて優れているか、非常に優れている可能性が 2.8 倍です。」 - セールスフォース

8. AI によって加速される成功への道

AI はチームの販売方法を変革します。 AI を活用したレコメンデーションを彼らに提供すると、取引に対して彼らがとる行動、フォローアップのタイミング、会話の質、共有されるドキュメントがすべて改善されます。

営業チームで AI の展開を開始するときに、確実に成功を収めるために実行する必要がある簡単な手順をいくつか紹介します。

ステップ 1 - 簡単な目標から始める

AIを活用して何を実現したいですか?それはリードコンバージョンを向上させることですか? 成約率を向上させるには? 取引をより早く成立させるには? それとも、営業担当者が発見やクロージングをより適切に行えるように指導するためでしょうか?

営業担当者がその恩恵を受けない限り、新しい営業テクノロジーの導入は低くなるということを念頭に置いてください。 したがって、主な目標の XNUMX つは、営業担当者に権限を与えることです。

AI は、リードの優先順位付けから、取引に対して実行するアクションの特定、アイドル状態の取引への警告、電子メールへの返信時に含めるコンテンツの提案など、さまざまな面で営業担当者を支援できます。

「成績の良い営業チームは、インテリジェントな機能を使用すると、成績の悪い営業チームに比べて、予測精度に大きなプラスの影響を経験する可能性が 10.5 倍高くなります。」 - セールスフォース

ステップ 2 - すべての関係者に連絡する

AI による販売は、営業チームによって懐疑的に受け止められるかもしれません。 私たち自身の営業チームもそれに気づきました。

営業担当者は主に 2 つの懸念事項を抱えています。

  • 予測の精度: AI はデータが増えるほど向上します。 したがって、初期段階では、予測や推奨が正確ではない場合が必ずあります。 それに応じて期待値を設定します。
  • AIが彼らの役割を制限するかもしれないという恐れ: それどころか、AI は彼らの賢いアシスタントとして彼らの成功を高めます。

AI 誘導販売を導入することで何を達成しようとしているのか、またそれが営業チームと組織にどのように役立つのかを営業チームに伝えます。

「企業の 46% は、マーケティングと販売が AI 導入システムに最も投資している分野であると述べています。」 - セールスフォース

ステップ 3 - 手持ちのデータから開始できるツールを見つける

AI 駆動のアプリケーションには、予測モデルをトレーニングするためのデータが必要です。 これには、成立した取引と失われた取引の名前と取引規模だけでなく、取引のタッチ ポイント、取引や関連組織、連絡先のその他の属性も含まれます。 通常、新しく始めた場合、このデータは利用できない可能性があります。

Vtiger Calculus のようなツールは、限られたデータから始めるのに役立ち、履歴データを必要としない機能を使用して初日から作業を開始できます。 たとえば、チームは、連絡に最適な時間、通話分析、コーチング ダッシュボード、コーチング スコアカードなどの機能をすぐに利用できるようになります。

「139% は、今後 XNUMX 年間で営業チームによる AI 採用の予測増加率です。」 - セールスフォース

ステップ 4 - 最初の 90 日間の毎週のレビューを通じてフィードバックを収集します。

営業担当者や営業リーダーから、どの機能が目標達成に役立っているのか、役立っていないのかについてフィードバックを収集します。 。 AI エンジンは、データに対してさまざまなアルゴリズム モデルを使用して予測を行います。 これらのモデルは、予測と推奨が正確であることを保証するために多少の調整が必要になる場合があります。 毎週のレビューは、逸脱をできるだけ早く発見し、予測の精度を向上させるのに役立ちます。

9。 概要

Gartner は、「AI 誘導販売」と題した最近のレポートで、新型コロナウイルス感染症の流行により多くの営業チームが不意を突かれていることを発見しました。 修正後の予測は、以前のベースライン予測から 19% オフになります。 多くの営業リーダーは現在、社内外のプロセスを最新化し、コンバージョンと予測の精度を向上させることを検討しています。

AI を活用したツールを活用することで、営業リーダーは、各顧客への対応のあらゆる段階で営業担当者をガイドする有能なアシスタントを提供できます。 彼らはメンターに変身することもできます。

「フォーチュン 81 企業の CEO の 500% は、AI が投資すべき重要な分野であると考えています。」 - フォーブス

「AI およびコグニティブ テクノロジーを最も積極的に導入している企業の 83% は、自社がすでに中程度 (53%) または大幅 (30%) の利益を達成していると回答しました。」 - デロイト