セールスにおけるAIはしばしば失敗します

AIベースの販売イニシアチブが頻繁に失敗するのはなぜですか?


人工知能(AI)のガイド付き販売は、より良い会話、コンバージョンの増加、より正確な予測につながる可能性があります。 以前の投稿では、 AIが販売を支援できる15の方法、AIベースの予測と推奨を通じて営業担当者がどのように利益を得ることができるかを説明しました。
AIへの旅に着手するとき-チームを軽くするとき、多くの人が販売でAIを使用しようとしたことを覚えておく必要があります。 そして、これらの試みの多くは失敗しました。 失敗の理由を理解することは、落とし穴を回避するのに役立ちます。

AIベースの販売イニシアチブが失敗する理由は次のとおりです。
  • 学習モデルをトレーニングするための過去のデータの欠如
  • 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
  • 営業担当者によるAIベースの機能の不十分な採用
  • 持続性の欠如

これらの点についてもっと学びましょう。

不十分なデータ
AIエンジンは、予測と推奨事項を提供するために、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(Deal Contact Roleなど)、組織フィールド(組織、業界、場所など)などの取引関連データが含まれます。より多くのデータ、予測、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推奨事項が改善されます。
ヒント
  • 過去の取引データがすでにある場合は、AIの採用の非常に早い段階で良い結果が期待できます。 組織がVtigerCalculus 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。
  • 一部のAI機能、主に自然言語処理(NLP)によって有効化される機能(通話分析、電子メール分析、感情スコア、会話信号など)は、履歴データを必要としません。 したがって、これらを最初の目標の一部にすることで、1日目から営業担当者を支援できます。
注意:Vtigerは、他のCRMから過去のデータをインポートできます。

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する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になる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し、コントロールを簡単に構成して、組織に最適な結果を得ることができます。
  • Calculus AIは、電子メールまたは通話録音のトランスクリプト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たことがわかった場合に、クリックするだけで感情を修正するための営業担当者も提供します。

散在するコミュニケーションと隠されたタッチポイント
通話、電子メール、チャット、WhatsApp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を提供します。 一部のタッチポイント(たとえば、見積もりの​​エンゲージメントや営業担当者から送信されたROIドキュメント)はレーダーから外れている可能性がありますが、エンゲージメントを追跡して正しい予測に到達するためにも同様に重要です。
ヒント
  • 営業担当者の努力なしに、通話、チャット、WhatsApp会話、および電子メールをCRMに自動的に取り込むプラグインと統合を備えたツールを見つけてください。
  • 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やGoogleMeetとも統合されています。 (Microsoft Teamsの統合は1年の第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、ドキュメント追跡機能が組み込まれています。 Vtigerから見積もりやその他のドキュメントを含む電子メールを送信すると、CRMは受信者がそれを表示したときに警告を発するだけでなく、データを使用して予測と推奨事項を更新します。

不十分な採用
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、AIの機能ごとの展開を行うことが重要です。 一部のAIベースの機能にはデータが必要な場合があるため、最初のリリースから2か月目または3か月目にそれらを展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のあるツールを使用してください。
  • AI機能を展開するには、1か月またはXNUMXか月の段階的なスケジュールを設定します。 フェーズXNUMX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。

永続性の欠如
他の新しいイニシアチブと同様に、障害があります。 特に、たとえマイナーであっても、習慣の変更を必要とするイニシアチブ。 AIに基づく販売を展開する際には、課題が発生することが予想されます。 モデルが間違っているかデータが不十分であるために予測が不正確であるか、トレーニングが不足しているために採用が不十分である可能性があります。
これらがコースと同等であることを認識し、是正措置を進めることで、営業チームは成功する結果につながります。
ヒント
  • AI機能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。 それらは、AI採用プロセスの計画および監視活動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。

適切なツールを使用すれば、XNUMXか月以内にAIガイド付き販売の結果を確認できるはずです。
最終的には、営業担当者に同行し、より良い会話をするために必要な情報を提供するスマートアシスタントと見なす必要があります。

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Vtiger Calculusは、VtigerセールスおよびVtiger Oneエディション(プロフェッショナルおよびエンタープライズ層)で利用可能なアドオンです。