営業チームは、応答時間の遅れ、状況にとらわれない推奨事項、または管理活動に費やす時間を許容できません。 これがAIが売り上げの中で重要になるところです。 McKinsey Global Instituteによると、AIは日常の仕事の販売員の45％を毎日自動化します。 さらに、AIは、説得力のある売り上げ高の創出、取引の優先順位付け、適切なタイミングでの取り組みに関連する課題に簡単に対処します。
最新の電子ブックをダウンロードして、AIとは何か、またそれが販売プロセスに与える影響について理解してください。 この電子ブックを作成する過程で、私たちは何人かの専門家に手を差し伸べ、近い将来AIに何を期待するべきかを私たちに伝えました。 だから、あなたは他のどこにも共有されていないいくつかの貴重な見解や洞察を見つけるでしょう。 さらに、AIが人間の営業担当者に取って代わるように設定されているかどうかを理解した上で、人間がどのように売り上げの中でAIに勝つことができるかを学びます。
マイケル・フォーセット | G2 Crowd の最高研究責任者
「AIはエンタープライズアプリケーションスイート全体に現れており、特に売上に付加価値をもたらす大きな可能性を秘めています。 現在、その機能は主にタスクを自動化し、見込み客と顧客のより完全なプロファイルを提供することにより、営業担当者がより簡単に意思決定できるようにすることです。 ただし、近い将来、営業チームは、AI /予測インテリジェンスに基づいて、見込み客や顧客とのやり取りを実行する上で、ますます生産性と効果を高めることができるようになります。 私たちは皆、インターネット上にデジタルトレースを残しており、適切なツールセットがあれば、それらのトレースは営業担当者に「適切なもの」を提供し、顧客のニーズをより深く理解することで顧客体験を大幅に向上させることができます。」
AI がよりスマートな販売を可能にする方法をいくつか紹介します。
繰返販売活動の自動化
- データ収集: Web サイト上のチャットボットや Siri や Alexa などの音声アシスタントは、人間の介入なしにブランドと対話しながら、基本的な顧客データを収集できます。
- リードの評価: AI は、ソーシャル メディア プロフィール、Google アラート、その他のデータ ポイントを精査してデータを分析し、リードとの会話を続行するか終了するか、あるいは育成に戻すかを決定するのに役立ちます。
- 予約のスケジュール設定: 音声認識と自然言語処理の AI 技術を活用したパーソナル アシスタントは、出席者の好みに基づいて会議の時間と場所を自動的にスケジュールできます。
- メールを書く: Gmail のスマートな応答に慣れている場合は、AI ベースの自動提案がどのようにメールの作成に費やす時間を短縮できるかが理解できるでしょう。
Nancy Nardin – 30 万人以上のフォロワーを持つセールス コーチ。
「AIは、ついに販売の自動化を実現するものになるかもしれません。 どうして？ それこそがAIのすべてなのです。 AIは物事を自動化します。 それがその目的です。 これが、AIと販売にとって将来の展望です。 資格のない見込み客はすべて、マーケティングと販売の間の古くからの議論を排除してAIの「エージェント」を通過します。 会議、電子メール、電話によるCRMへのログインは過去のものとなるでしょう。 AIはそのプロセスを自動化します。 誰に電話して何を言うべきかを知っていますか？ 繰り返しになりますが、AIは、見込み客、その産業、役職、およびその共同体の集合的な「知識」に基づいて、販売員をプライムします。 サイズ。 そして最後に、AIはどの取引が危険にさらされているのか、どの取引が放棄されるのか、そしてどの取引が終了するのかを予測します。 実際、今述べた例はすべて、今日の市場での解決策で可能です。 AIは営業担当者を排除しません。 それは、彼らが彼らの見込み客にとって最良の利益をより良く提供し、彼らの領域からの収益を最適化することを可能にするでしょう。」
表面洞察に対するデータ分析
- 販売機会の特定: AI ソリューションは、企業全体からのデータを分析することで、見落とされている可能性のある販売機会を特定し、推奨される製品と顧客に適切な価格設定によって CRM 内に新しい機会を生み出すことができます。
- 取引の優先順位付け: AI は、電話や電子メールを含む大量の取引関連データを分析して、どのような行動や行動が売上を促進するかを理解するのに役立ちます。 分析に基づいて、AI はエンゲージメントの対象となる取引をターゲットにして優先順位を付けます。
David Taber – CRM Management Consultancy の CEO および著者
「私はAIとデータサイエンスの世界で長い間働いてきたので、これらのテクノロジーが販売プロセスに役立つかどうかはわかりません。 AIとデータサイエンスは、ターゲティングの効果を劇的に改善し（マーケティングプログラムの無駄を減らし）、販売サイクルの速度と測定可能性を改善し、勝率を上げることができます。 しかし、最大の見返りは、顧客ロイヤルティの向上とリピートビジネスの成約率からもたらされます。 どうして？ 新規顧客の獲得は、リピートビジネスよりもはるかに費用がかかり、信頼性が低いためです。 しかし、AIテクノロジーは特定の市場の現実、つまり業界の顧客に合わせて「調整」する必要があるため、コモディティAIソリューションではこれは不可能です。 さらに、競争や顧客の現実の変化に応じてAIシステムを再調整する必要があります。そうしないと、数四半期で効果が著しく低下します。」
予測と予測
- 取引成立予測: AI は機械学習を使用して過去の販売データを分析し、顧客のペルソナと見込み客とのやり取りの間の相関関係を見つけて、取引の結果を予測します。
- クロスセルとアップセルの機会: AI アルゴリズムは、現在所有している製品のハイエンド製品を購入する可能性が高い (アップセル)、および/または現在の購入を補完する新製品を望む可能性が最も高い既存顧客を特定するのに役立ちます。 （抱き合わせ販売）。
「自動化とAIは仕事の性質を変えています。 すべてのフロントオフィスの仕事を含むすべての会社の仕事が影響を受けます。 AIと自動化は、顧客の詳細の記録、適切な営業担当者へのルーティング、問題の分類、基本的な質問への回答など、簡単で再現性のあるタスクをますます引き継いでいます。
インパクト？ eコマースは、フィールドセールスチームを侵食します。 自動化されたセルフサービスは、1層のカスタマーサービス担当者にとって時代遅れになるでしょう。 インサイドセールスチームは、より価値が高く、より複雑な取引を処理します。 カスタマーサービス担当者は、お客様に適切な購入方法をアドバイスして指導し、より困難な問題を解決します。
フロントオフィスの従業員は、より難しい質問やシナリオに対処する任務を負っており、貴重な洞察をこれらの会話にもたらします。 こうした付加価値のあるやり取りは、顧客との関係とロイヤルティを強化し、最終的には会社の収益増加につながります。」
ブランドは、適切な顧客をターゲットにし、パーソナライズされたサービスや推奨事項を提供するために AI をますます活用しています。 AI がブランドと顧客の関わり方を変えている 5 つの例を以下に示します。
- Facebook：を使う AIアルゴリズムと機械学習 Facebook は、自社のマシンがユーザーについてできる限り多くのことを学習し、パーソナライズされたニュース フィードや広告を表示するための最も洞察力に富んだ方法でグループを作成できるようにしています。
- Netflix: すべての番組では、画面上のポップアップが AI によって駆動されると推奨されています。 Netflix はアルゴリズムを活用しています 毎月ストリーミングされる数十億時間のコンテンツの視聴履歴を分析し、番組を推奨するだけでなく、新しい番組を作成することもできます。
- Amazon: 個々の顧客の好みや購入、閲覧履歴、関連する商品や定期的に一緒に購入される商品などのデータを使用します。 Amazonがパーソナライズされたリストを作成 顧客が実際に購入したいと考えている商品を紹介します。
- ハーレーダビッドソン: アメリカのオートバイメーカーは アルバートというAIプログラム リードを営業担当者に引き渡す前に、リードを特定して評価します。
- Gogo Air: 機内エンターテイメント テクノロジーを提供する会社は、AI と機械学習を使用して、顧客が最も使用している製品と将来どのように使用されるかを理解しています。 顧客の傾向と需要を予測します。
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