人工知能（AI）が販売に役立つ15の方法

著者 svk on 10年 2020月 XNUMX日。で掲示される AIML, 人工知能（AI）, CRM, 顧客エンゲージメント, カスタマーサービス, Eメールマーケティング, リードジェネレーション, Marketing, セールス

AIが最近の現象だと思うなら、このナゲットはあなたを楽しませるかもしれません。「人工知能」という用語は1955年に最初に造られましたが、AIの概念は、1308年にラモンリュイによって「究極の一般術」（究極の一般術）で最初に議論されました*。

さて、それは非常に昔のことです！今日、AIは私たちの生活の多くの側面に触れてきました。 どこにでもあるようです。 YouTubeでの動画の推奨、Amazonでの製品の推奨、Googleマップでのトラフィック予測など、AIベースのアルゴリズムが毎日私たちを助けています。私たちは皆、私生活の中で何らかの形でそれから恩恵を受けています。

AIは、ビジネス機能の向上においても仕事に浸透しています。工場では、AIが安全性と生産性を向上させています。人事部門では、AIは、従業員が休暇や給与に関する質問についてリアルタイムで支援を受けるのに役立ちます。マーケティングでは、AIはキャンペーンの適切なオーディエンスをターゲットにするのに役立ちます。カスタマーサービスでは、AIはチャットボットを介してFAQにリアルタイムの応答を提供し、エージェントが複雑なクエリに取り組む時間を解放します。

セールスにおけるAI
AIをわかりやすく説明すると、販売プロセスでもAIが効果的である理由を簡単に理解できます。 AIは、履歴データのパターンを非常に正確に読み取ります。具体的には、プロファイルとともに特定の初期段階の動作が特定の将来の動作または結果につながる可能性があるパターン。
次の例を検討してください。

メールステータス：特定の時間に送信されたときにメールが開かれるかどうか。
ドキュメント：ドキュメントが後の段階に進むのに役立ったかどうかなど。

今、各個人と各クライアントは異なります。それらが数千、場合によってはそれぞれに数百のデータポイントがある場合、パターンが出現します。 AIはパターンを読み取るために構築されており、手動による介入がほとんどまたはまったく必要ないレベルまで進歩しています。 AIシステムは、膨大な量のデータをくまなく調べ、このプロセスを何千回も繰り返して、特定の結果（たとえば、取引の勝ち負け）につながるパターンを見つけることができます。一部のAIモデルには、履歴データを予測し、予測が実際の結果と一致しているかどうかを検証し、精度が高くなるまで調整を繰り返して精度を向上させるメカニズムが組み込まれています。

営業チームはすでにAIベースのアプリケーションから利益を得始めており、最終的にはより多くの取引を獲得し、より早く取引を成立させるのに役立ちます。

AIの恩恵を受けることができる販売の15の重要な領域は次のとおりです。

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。

重複を表示

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。

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

AIは、電子メールに返信するときに、営業担当者がクリックするだけで挿入できるドキュメントまたはテンプレートを提案できます。

推奨事項を文書化する

取引がさまざまな段階を経て進行するにつれて、ケーススタディ、比較ドキュメント、ROIドキュメントなどの特定のドキュメントが、見込み客が製品を評価する際に役立つ場合があります。 AIに基づく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、タイムリーな推奨を行うことができます。

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。

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「適格」段階に移行した場合、営業担当者。
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。

導入企業

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。

セールスマネージャー

セールスリーダーは、セールスマンを成功するための最良の位置に配置したいと考えています。正確な予測が必要なだけでなく、特定の取引を支援し、営業担当者が指導を必要とする領域を見つけるためのタイムリーなアラートが必要です。 AIがセールスリーダーを支援できるいくつかの分野があります。
セールスリーダーを支援するAI

AIベースの予測

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した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取得します。ただあなたの勘で行かないでください！

通話分析

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。

コーチング

AIベースのツールは、ベストプラクティスに達していない電子メールや電話にフラグを立て、セールスマネージャー（別名コーチ）がレビューすることができます。コーチは、会話の特定の側面（アジェンダ設定、発見の質問など）について支援が必要な営業担当者を見つけることができます。

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参考文献* –これは AIの短い歴史フォーブスのためにギルプレスによって書かれ、30年2016月XNUMX日に公開されました。

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