Kunstmatige intelligentie in verkoop

AI is al alomtegenwoordig in ons persoonlijke leven. Onze ervaringen worden verrijkt door de toepassing ervan op verschillende gebieden.

Mogelijk zonder het zelfs maar te beseffen, gebruiken we AI-technologie in de vorm van video-aanbevelingen, productaanbevelingen, stemassistenten, gezichtsherkenning om in te loggen en vele andere functies in ons dagelijks leven.

AI bespaart ons al tijd, terwijl het ons ook naar inhoud en producten leidt die op ons zijn afgestemd.

Ook op werkplekken kan AI de automatisering stimuleren om tijd te besparen en de menselijke capaciteiten te vergroten om betere resultaten te bereiken.

Gartner in zijn bericht Top CRM-verkooptechnologieën voor de nieuwe realiteit van de verkoop van Covid-19-wereld heeft 5 toepassingen van AI in verkoopprocessen geschetst.

• AI in verkoopprognoses
• AI bij het scoren van deals
• AI in gespreksintelligentie
• AI in prijstechnologieën
• AI in coaching mogelijk maken

Dit eBook geeft CXO's en verkoopleiders alles wat ze moeten weten over AI-gestuurde verkopen en dit met succes in hun organisaties kunnen implementeren.

“Bedrijfsleiders geloven dat AI in de toekomst van fundamenteel belang zal zijn. 72% noemt het zelfs een zakelijk voordeel.” - PwC

1. Wat is AI-gestuurde verkoop

Traditioneel kijken we alleen naar de activiteit rond een specifieke deal of de specifieke lead en nemen we beslissingen over de volgende stappen.

Beslissingen als “wat is het beste document om te verzenden” en “wanneer is het beste moment om contact op te nemen” worden aan het oordeel van de verkoper overgelaten.

We maken prognoses door voor elke fase van de deal een vaste conversiekans toe te kennen.

Voorbeeld: Nieuw is 10%, Gekwalificeerd is 20%, Klaar om te sluiten is 80% etc. Op dezelfde manier scoren we leads door vaste punten toe te kennen aan specifieke kenmerken of gedrag.

Het traditionele verkoopproces kent geen systematische aanpak om van het verleden te leren om de toekomstige resultaten te verbeteren.

AI-geleide verkoop overbrugt deze kloof.

AI is in wezen slechts een eenvoudig proces van het analyseren van historische gegevens, het vinden van patronen van oorzaken die tot specifieke uitkomsten leiden, en het trekken van gevolgtrekkingen die vervolgens kunnen worden gebruikt om voorspellingen te doen en aanbevelingen te doen.

Bovendien hebben we nu ook middelen om sentiment automatisch te interpreteren uit telefoontranscripties en e-mails.

AI-programma's doen dit door Machine Learning (ML) en Natural Language Processing (NLP)-mogelijkheden toe te passen.

Machines zijn erg goed in het in korte tijd honderden of duizenden keren door gegevens bladeren.

AI kan helpen bij het beantwoorden van vragen als deze:

• Hoeveel invloed heeft de branche van de klant?
• hebben op uw winstpercentage?
• Hoe zit het met de locatie?
• Hoe zit het met de verkoper die aan de deal is toegewezen?

Er zijn nog veel meer factoren: het aantal afspraken, het sentiment, de gedeelde documenten, de manier waarop bezwaren worden afgehandeld tijdens oproepen, enz.

Dit alles beïnvloedt de uitkomst in verschillende mate en AI kan historische gegevens doorzoeken om correlaties en oorzaken te vinden.

Met voldoende historische gegevens kunnen AI-programma’s patronen vinden en verschillende hypothesen testen om te zien welke factoren een grotere mate van invloed hebben en voorspellingen en aanbevelingen doen.

Sommige functies die in AI-uniformen worden gemaskeerd, maken feitelijk geen gebruik van machine learning, maar maken gebruik van beschikbare gegevens over de deal en contacten om tijdige slimme waarschuwingen te geven (bijvoorbeeld: het systeem kan een waarschuwing sturen als een deal langer dan vijf dagen inactief is of in een fase vastloopt) .

"67% van de verkopers mist hun jaarlijkse quotum" - TAS-groep

2. Hoe helpt AI een verkoper?

Lead & MQL Stage

Profielverrijking

Verkoopvertegenwoordigers brengen meestal tijd door op LinkedIn of andere bronnen om potentiële klanten te onderzoeken. Tools die nuttige details kunnen opleveren op basis van een e-mailadres of bedrijfsnaam, kunnen erg handig zijn en tijd besparen voor verkopers.

lead scoring

Verkoopvertegenwoordigers verliezen veel tijd met het jagen op slecht gekwalificeerde leads. Door het engagementgedrag en de profielkenmerken van leads te beoordelen, kunnen AI-toepassingen kenmerken in leads identificeren die tot een hogere conversie leiden. Betrokkenheid bij e-mails, websites, sociale kanalen, samen met profielgegevens, zijn allemaal factoren die de kans op conversie kunnen helpen voorspellen.

Dubbele recordwaarschuwingen

Hoe geavanceerd uw systeem ook is, dubbele records komen het systeem binnen. Heel vaak is dit te wijten aan kleine varianten in de tekst die voor dezelfde contactpersoon of organisatie of deal worden gebruikt. Programma's kunnen dergelijke dubbele records in de gaten houden en verkoopvertegenwoordigers waarschuwen, zodat informatie niet in verschillende records wordt verspreid.

"52% van de bedrijven geloofde alleen dat ze klantgegevens hadden waarvan de betrouwbaarheid meer dan 75% bedroeg. Terwijl slechts 23% van de bedrijven geloofde dat ze over betrouwbare leadgegevens beschikten." - CSO-inzichten

AI kan worden gebruikt om de resultaten in elke fase van het verkoopproces te verbeteren. Op de volgende pagina’s gaan we dieper in op de manier waarop AI elke fase van de verkooptrechter kan beïnvloeden.

SQL-fase

Beste tijd om contact op te nemen

Verbeter het responspercentage door e-mails te sturen of te bellen wanneer uw contacten het meest waarschijnlijk bereid zijn om deel te nemen. Op basis van hun eerdere betrokkenheid bij uw team, kan het systeem geschikte tijdvakken voorstellen om te bellen of e-mailen.

E-mailassistent

Bij het reageren op een e-mail kan AI documenten of sjablonen voorstellen die verkoopvertegenwoordigers kunnen invoegen met een klik die Documentaanbevelingen wordt genoemd. Naarmate de deal verschillende fasen doorloopt, kunnen bepaalde documenten, zoals casestudy's, vergelijkingsdocumenten of ROI-documenten, uw potentiële klanten helpen bij het evalueren van uw product. AI-gestuurde toepassingen kunnen historische gegevens over het succespercentage van verschillende documenten bekijken en tijdig aanbevelingen doen.

Inactieve contactherinneringen

Verkopen is het proces van het opbouwen van een relatie. Het is belangrijk om in contact te blijven met uw potentiële klanten, ook degenen die geen onmiddellijke behoefte hebben. Inactieve contactherinneringen kunnen verkoopvertegenwoordigers helpen contact te houden met hun potentiële klanten.

"15% is de verhoogde kans om contact te maken met een potentiële klant als je tussen 8 en 11 uur belt."

Deal-fase

Dealscore

Het is belangrijk om de kans op succes van een deal te kennen om van tevoren corrigerende maatregelen te nemen en voorspelbare prognoses te genereren.

Dealwaarschuwingen en taakaanbevelingen

Naast documentaanbevelingen kunnen verkoopvertegenwoordigers ook profiteren van andere tips die hindernissen overwinnen. Het systeem kan bijvoorbeeld waarschuwen voor:

• Verkoopvertegenwoordigers als er nog geen beslisser is geïdentificeerd, maar de deal in de maak is Fase 'gekwalificeerd'.
• Managers als het klantprofiel laag is voor een deal, en ze moeten ingrijpen om verkoopvertegenwoordigers te begeleiden.

Actie-items van e-mails, oproepen en vergaderingen

Hoe vaak hebben we de beloofde vervolgtaken gemist? Door de communicatie in oproepen en e-mails te analyseren en NLP te gebruiken, kunnen AI-applicaties de actie-items uitkiezen om het voor verkoopvertegenwoordigers gemakkelijker te maken om op te volgen.

Prijsoptimalisatie

Wat is de juiste korting om aan een klant te geven? Moet er überhaupt korting worden gegeven? AI-gebaseerde systemen kunnen de juiste kortingen of prijsvariaties voorstellen op basis van gegevens van eerdere verkopen.

"50% van de verkooptijd wordt verspild aan onproductieve prospectie" - De B2B-lead

Klant fase

Upselling en cross-selling

Wanneer is het het juiste moment om te upsellen? Of van welke andere producten kan uw klant profiteren? Met behulp van AI kunt u kansen identificeren om uw bestaande klantrelaties uit te breiden.

“85% van de leidinggevenden is van mening dat AI hun bedrijven in staat zal stellen een concurrentievoordeel te behalen of te behouden, maar slechts ongeveer 20% heeft AI op de een of andere manier geïntegreerd, en minder dan 39% beschikt over een AI-strategie” – MIT

3. Hoe helpt AI een verkoopleider

Dealinzichten

Gesprekswaarschuwingen en Deal Executive Brief

AI-tools die zijn ingeschakeld met NLP kunnen verkoopmanagers een samenvatting van de deal geven, waardoor ze een overzicht krijgen van alle activiteiten rond de deal, en van positieve en negatieve signalen.

De tool kan analyses maken via transcripties van gesprekken en e-mails en zoeken naar zinsdelen die zijn gecategoriseerd door beheerders (bijvoorbeeld: Prijzen, Playbook, Concurrenten, Functies) en een samenvatting geven.

Verkoopmanagers kunnen zien of het sentiment van de prospect zich in een positieve richting beweegt en kunnen doorklikken om specifieke gesprekken te zien.

"55% van de mensen die hun geld verdienen in de verkoop, beschikken niet over de juiste vaardigheden om succesvol te zijn." - Caliper Corp

voorspellingen

AI-gebaseerde prognose

Sommige verkopers zijn goed in het inschatten van de waarschijnlijkheid, andere niet. Sommigen zijn overdreven optimistisch, anderen zijn voorzichtig. Traditionele voorspellingen blijken vaak onnauwkeurig vanwege deze menselijke neigingen.

Verkoopmanagers kunnen betrouwbaardere prognoses krijgen door machine learning-modellen toe te passen die rekening houden met alle afspraken die verband houden met een deal en die het resultaat ervan kunnen beïnvloeden. Ga niet alleen op het vermoeden af!

Zoals met alles wat met AI te maken heeft, neemt de nauwkeurigheid van voorspellingen in de loop van de tijd toe naarmate er meer gegevens beschikbaar komen.

"102 dagen is de gemiddelde lead-to-close-duur" - Salesforce

Lesgeven & Coachen

AI kan verkoopmanagers transformeren in verkoopmentoren

Als u leiding geeft aan een team van 10 verkoopvertegenwoordigers, is het onmogelijk om oproepen handmatig te bekijken, zelfs als ze elk 3 uur per dag aan de telefoon zijn (dat betekent dat u 30 uur in uw 9 uur moet doornemen, zelfs als dat het enige is je doet). Op AI-gebaseerde tools die NLP toepassen, kunnen statistieken leveren zoals stemming, praten om te luisteren, langste monologen, enz.

Met AI-compatibele tools kunnen opgenomen gesprekken en e-mails worden doorzocht en de gesprekken en e-mails worden gemarkeerd die niet door de verkoopmanagers (ook wel coaches genoemd) kunnen worden beoordeeld. Managers kunnen zien welke vertegenwoordigers hulp nodig hebben en op welke gebieden zij hulp nodig hebben (bijvoorbeeld: agendabepaling, ontdekkingsvragen, afhandeling van bezwaren ...). Bij het beoordelen van telefoontjes/e-mails kunnen managers voorbeelden en richtlijnen aanhalen om het leerproces van de verkoper te versnellen.

"81% zei dat de nauwkeurigheid van hun gegevens kan worden verbeterd door hoogwaardige contactgegevens vast te leggen van mensen die ze ontmoeten of waarmee ze e-mailen." - Introhive

4. Welke gegevens zijn essentieel om alle voordelen van AI-gestuurde verkoop te realiseren?

Enkele van de AI-gestuurde functies waarvoor historische gegevens nodig zijn, zijn:

Deal scoren

Sommige componenten van de dealscore, met name de fitscore, de autoriteitsscore en de betrokkenheidsscore, worden bepaald op basis van hoe de kenmerken van deze deal zich verhouden tot eerdere gewonnen/verloren deals.

Aanbevelingen voor taken

Aanbevelingen over welk document moet worden verzonden of welke actie moet worden ondernomen in een specifiek stadium van de deal, zullen worden bepaald op basis van de resultaten van het uitvoeren van die acties in eerdere deals naarmate deze vorderden in de richting van de sluiting.

AI-gestuurde voorspelling

Door rekening te houden met de dealscore op basis van AI kunnen voorspellingen beter op een meer objectieve basis worden gedaan.

Deze genoemde functies vereisen gegevens van eerdere deals (gewonnen of verloren) voor het bouwen en testen van voorspellingsmodellen.

"82% van de B2B-beslissers denkt dat verkopers onvoorbereid zijn" - Blender

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken die afhankelijk zijn van gegevens uit eerdere deals:

• Naam van dealpijplijn
• De deal ging in fases en de tijd werd in fases doorgebracht
• Dealresultaat (gewonnen/verloren)
• Aanbiedingsbedrag
• Naam
• Gerelateerde organisatiesector, omvang, regio en andere velden
• De rollen van gerelateerde contactpersonen bij de deal
• Aantal contactpunten in elke fase van de deal: e-mails, chats, oproepen, vergaderingen, campagnes, website-activiteit, documenten en cases.
• Namen van documenten die in verschillende fasen van de deal worden gedeeld

Er zijn veel andere AI-functies waarvoor deze historische gegevens niet nodig zijn, zoals hierna wordt uitgelegd.

"79% van de opportunitygerelateerde gegevens die verkopers verzamelen, worden nooit bijgewerkt in het CRM-systeem." - ESNA

5. Wat als we geen gegevens hebben over eerdere deals?

Op AI gebaseerde voorspellingen en aanbevelingen worden beter met meer gegevens. Maar als u helemaal zonder gegevens begint, zijn sommige AI-mogelijkheden mogelijk niet beschikbaar op dag 1. Normaal gesproken zijn er ten minste 200 gewonnen/verloren deals vereist om voldoende vertrouwen te hebben.

Voor de volgende AI-gestuurde functies zijn geen gegevens van historische deals nodig:

Beste tijd om contact op te nemen

Dit wordt afgeleid op basis van de betrokkenheidsgeschiedenis van het contact (wanneer heeft het contact een e-mail geopend, een e-mail verzonden, een document bekeken, enz.)

Deal- en contactsentiment

Sentiment wordt afgeleid van berichten die door de contactpersoon zijn verzonden via e-mailinhoud, gesprekstranscriptie en chatberichten.

Dealgesprekwaarschuwingen

Verkoopmanagers kunnen worden gewaarschuwd wanneer specifieke zinsneden door prospect of klant worden genoemd.

Gespreksanalyse

Specifieke zinsdelen en trefwoorden kunnen worden geconfigureerd als positief, negatief of neutraal. Beheerders kunnen ze ook in verschillende categorieën plaatsen (bijvoorbeeld: prijzen, waardepropositie, functies) en vervolgens een samenvatting van de gesprekken uit de deal bekijken.

E-mail antwoord assistent

Verkoopvertegenwoordigers kunnen bij het beantwoorden van een e-mail sjabloon- en documentaanbevelingen krijgen op basis van de door de prospect gevraagde informatie.

Verkoopcoaching

Opnames van oproepen en e-mails kunnen worden geanalyseerd om te zien hoe verkopers communiceren. Stemanalyse kan de spreeksnelheid, stemming, Talk2Listen-ratio en geavanceerde inzichten meten, zoals of een verkoper vragen goed heeft afgehandeld, vragen heeft gesteld en heeft gepauzeerd om klanten door te laten praten.

“30% van alle B2B-bedrijven zal AI inzetten om ten minste één van hun primaire verkoopprocessen te verbeteren.” - Gartner

6. Waarom mislukken sommige AI-geleide verkoopinitiatieven?

Wanneer u aan de reis begint om uw team met AI te verlichten, moet u er rekening mee houden dat sommige eerdere pogingen van andere teams om AI in te schakelen zijn mislukt.

Als u de redenen voor de mislukking begrijpt, kunt u de valkuilen vermijden.

Waarom mislukken sommige op AI gebaseerde verkoopinitiatieven?

• Gegevensschaarste en slechte gegevenskwaliteit
• Verkeerde trainingsmodellen die door de AI-engine worden gebruikt
• Verspreide communicatie over lopende deals
• Gebrek aan vertrouwen en slechte acceptatie van op AI gebaseerde functies door verkopers
• Gebrek aan doorzettingsvermogen

"92% van alle klantinteracties vinden plaats via de telefoon" - Salesforce

Gegevensschaarste en slechte gegevenskwaliteit

Om voorspellingen en aanbevelingen te doen, gebruiken AI-engines gegevens uit uw eerdere deals. Dit omvat dealgerelateerde gegevens zoals oproepen, e-mails, voltooide taken, verzonden documenten, contactvelden (bijvoorbeeld: dealcontactrol), organisatievelden (bijvoorbeeld: organisatiesector, locatie).

Met meer gegevens worden de voorspellingen en aanbevelingen, zoals de beste tijd om contact op te nemen, de dealscore en dealaanbevelingen, beter.

Tip:

Als u al over dealgegevens uit het verleden beschikt, kunt u al heel vroeg in de AI-adoptie goede resultaten verwachten.

Vtiger kan ook uw eerdere gegevens uit andere CRM's importeren als uw organisatie Vtiger Calculus AI wil gebruiken.

Voor sommige functies van AI, vooral die welke mogelijk worden gemaakt door Natural Language Processing (NLP), zoals oproepanalyse, e-mailanalyse, sentimentscore en gesprekssignalen, zijn geen historische gegevens nodig. Als u deze dus als onderdeel van uw initiële doelstellingen maakt, zullen uw verkopers vanaf dag 1 geholpen worden.

Opmerking: Vtiger kan uw eerdere gegevens uit andere CRM's importeren.

"Verloren productiviteit en slecht beheerde leads kosten bedrijven elk jaar minstens $1 biljoen" - CMO Council

Vaste trainingsmodellen

Verschillende Machine Learning (ML)-modellen kunnen op historische gegevens worden toegepast om voorspellingen te doen. De keuze van het model kan een grote invloed hebben op de resultaten. ML-modellen die zelflerende methoden toepassen, leveren nauwkeurigere resultaten op.

Tip:

Houd er rekening mee dat de trainingsmodellen mogelijk aanpassingen nodig hebben. Het Vtiger-team staat klaar om met u samen te werken om de resultaten te monitoren en de nodige aanpassingen door te voeren. Met Vtiger Calculus AI kunnen beheerders de modellen aanpassen en eenvoudig te configureren bedieningselementen bieden om de beste resultaten voor uw organisatie te behalen.

Calculus AI biedt verkopers ook de mogelijkheid om met 1 klik het sentiment te corrigeren als ze constateren dat een bepaalde tekst in een transcript van een e-mail of gespreksopname verkeerd is geïnterpreteerd door het systeem.

"40% is de hoeveelheid tijd die verkopers besteden aan het zoeken naar iemand om te bellen" - Inside Sales

Verspreide communicatie en verborgen contactpunten

Als de oproepen, e-mails, chats en WhatsApp-gesprekken niet in het systeem worden geregistreerd, zal de AI-engine slechte voorspellingen en aanbevelingen doen, gebaseerd op gedeeltelijke gegevens. Sommige contactpunten (zoals de betrokkenheid bij de offerte of het ROI-document dat uw verkoper heeft verzonden) blijven misschien buiten de radar, maar zijn evenzeer van cruciaal belang om de betrokkenheid bij te houden en tot de juiste voorspelling te komen.

Tip:

Zoek een tool met de plug-ins en integraties die de oproepen, chats, WhatsApp-gesprekken en e-mails automatisch naar de CRM brengen, zonder enige inspanning van verkopers.

Met de Vtiger CRM mobiele app en de webclient kunnen verkopers bellen en WhatsApp-gesprekken voeren vanuit de app. Vtiger integreert ook met Zoom Meet & Google Meet. (Microsoft Teams-integratie komt in het eerste kwartaal van 1). Vtiger heeft ook add-ons voor Gmail en Office2021.

Vtiger CRM heeft ingebouwde documenttracking. Dus wanneer u een e-mail van Vtiger verzendt met een offerte of een ander document, zal de CRM u niet alleen waarschuwen wanneer ze deze bekijken, maar de gegevens ook gebruiken om voorspellingen en aanbevelingen bij te werken.

"50% Uit onderzoek blijkt dat 35-50% van de omzet naar de leverancier gaat die als eerste reageert" - Inside Sales

Slechte adoptie

Onnauwkeurige voorspellingen of aanbevelingen kunnen het enthousiasme snel temperen en de adoptie verminderen. Het is dus belangrijk om in het begin de juiste verwachtingen te scheppen en AI qua functionaliteit uit te rollen. Omdat sommige op AI gebaseerde functies mogelijk gegevens nodig hebben, is het beter om deze in de tweede of derde maand uit te rollen.

Tip:

Gebruik hulpmiddelen die minimale verandering in gewoonten vereisen. Stel een twee- of driefasenschema op voor de uitrol van AI. Fase 2 kunnen functies zijn waarvoor geen historische gegevens nodig zijn (hierboven vermeld).

"85% Of prospects en klanten zijn ontevreden over hun telefonische ervaring" - Salesforce

Gebrek aan doorzettingsvermogen

Zoals bij elk nieuw initiatief zullen er obstakels zijn. Vooral initiatieven die enige verandering in gewoonten vereisen, ook al zijn deze klein. U kunt uitdagingen verwachten bij het uitrollen van AI-geleide verkopen.

Ze kunnen de vorm hebben van onnauwkeurige voorspellingen als gevolg van verkeerde modellen of onvoldoende gegevens, of van een slechte acceptatie als gevolg van een gebrek aan training.

Als u weet dat dit de norm is, en als u doorgaat met de corrigerende maatregelen, zal uw verkoopteam een ​​succesvol resultaat bereiken.

Tip:

Uw eerstelijnsmanagers zijn van cruciaal belang voor de succesvolle uitrol van AI. Ze moeten deel uitmaken van de planning en monitoring van de introductie van de AI-functie.

Deel feedback met uw Vtiger CRM-coaches om begeleiding te krijgen.

"42.5% van de verkopers heeft 10 maanden of langer nodig om productief te worden" - Accenture

"Er wordt de komende drie jaar een driecijferige groei verwacht op gebieden als voorspellende intelligentie (118%) en lead-to-cash-procesautomatisering (115%)." - Verkoopsteam

7. Waar moet je op letten bij het selecteren van een tool voor AI-gestuurde verkoop?

Mogelijk beschikt u niet over alle gegevens die u nodig heeft wanneer u begint met de implementatie van AI-geleide verkoop in uw organisatie. Wanneer u dus op zoek bent naar de juiste tool, moet u zoeken naar tools die deze mogelijkheden bieden.

• Configureerbaarheid
• Kenmerken van dag 1

Configureerbaarheid

Hoewel veel tools kant-en-klare AI-mogelijkheden beloven met weinig configuratie, hebben ze duizenden records nodig of leveren ze onnauwkeurige voorspellingen. Met handmatige tussenkomst kan de nauwkeurigheid van voorspellingen snel worden verbeterd, zelfs met minder gegevens. U kunt bijvoorbeeld hoge conversiepercentages hebben in specifieke geografische regio's. Dit kan alleen worden gedetecteerd als de regio in het trainingsmodel wordt gebruikt. Sommige tools maken het fijn afstemmen van de velden in het trainingsmodel mogelijk.

"2x de kans dat goed presterende bedrijven verkoopautomatisering hebben vergeleken met slecht presterende bedrijven" - Velocify

Tools die maatwerk bieden, leveren betere resultaten op en vergroten de adoptie van AI in uw organisatie.

Wat u kunt aanpassen:

• Modellen trainen
• Reissjablonen (Playbooks)
• NLP-model
• Velden voor Fitscore
• Gesprekssignalen: positieve en negatieve zinnen die specifiek zijn voor uw bedrijf
• Namen van concurrenten

Kenmerken van dag 1

Zelfs als u niet over gegevens van eerdere deals beschikt, terwijl u wacht tot de gegevens zich hebben verzameld, zijn er manieren waarop AI verkopers en verkoopmanagers vanaf dag 1 kan helpen.

"33% is de werkelijke tijd die een verkoper actief besteedt aan verkopen" - CSO Insights

Zoek naar tools die deze functies kunnen bieden, waarvoor geen gegevens over historische deals nodig zijn:

• Contactsentiment en dealsentiment
• Beste tijd om contact op te nemen
• Actiepunten uit een gespreksopname
• Coachingsdashboards

"Goed presterende verkoopteams hebben 2.8x meer kans om uitstekend of zeer goed te zijn in voorspellende intelligentie." - Verkoopsteam

8. De weg naar door AI versneld succes

AI kan de manier waarop uw team verkoopt transformeren. De acties die ze ondernemen op het gebied van deals, de timing van de follow-ups, de kwaliteit van de gesprekken en de documenten die worden gedeeld, zullen allemaal verbeteren als je ze voorziet van de door AI ondersteunde aanbevelingen.

Hier zijn een paar eenvoudige stappen die u moet nemen om een ​​succesvol resultaat te garanderen wanneer u begint met het uitrollen van AI in uw verkoopteam.

Stap 1 - Begin met eenvoudige doelstellingen

Wat wil je bereiken met het gebruik van AI? Is het om de leadconversie te verbeteren? Om het dealwinstpercentage te verbeteren? Om deals sneller te sluiten? Of is het bedoeld om verkopers te coachen om betere ontdekkingen of afsluitingen te doen?

Houd er rekening mee dat, tenzij de verkopers er voordeel uit halen, de adoptie van nieuwe verkooptechnologie laag zal zijn. Een van de belangrijkste doelstellingen zou dus moeten zijn om verkopers te empoweren.

AI kan verkopers op vele facetten helpen, van het prioriteren van leads tot het identificeren van acties die moeten worden uitgevoerd voor een deal, of het waarschuwen voor inactieve deals, of het voorstellen van inhoud om op te nemen bij het beantwoorden van een e-mail, en meer.

"Goed presterende verkoopteams hebben 10.5x meer kans dan slecht presterende teams om een ​​grote positieve impact op de nauwkeurigheid van de prognoses te ervaren wanneer ze intelligente mogelijkheden gebruiken." - Verkoopsteam

Stap 2 - Communiceer met alle belanghebbenden

AI-gestuurde verkoop kan door uw verkoopteam met scepsis worden ontvangen. Ook bij ons eigen verkoopteam merkten we het.

Verkopers hebben twee primaire zorgen.

• Nauwkeurigheid van voorspellingen: AI wordt beter met meer data. In de vroege fasen zijn er dus zeker gevallen waarin de voorspellingen en aanbevelingen niet accuraat zijn. Stel de verwachtingen dienovereenkomstig in.
• Angst dat AI hun rol zou kunnen beperken: Integendeel, AI vergroot hun succes door een slimme assistent voor hen te zijn.

Informeer uw verkoopteam over wat u wilt bereiken met de implementatie van AI-gestuurde verkoop, en hoe dit hen en de organisatie zal helpen.

"46% van de bedrijven zegt dat marketing en verkoop het gebied zijn waarop ze het meest investeren in AI-adoptiesystemen." - Verkoopsteam

Stap 3 - Zoek een tool waarmee u kunt beginnen met de gegevens die u heeft

AI-gestuurde toepassingen hebben gegevens nodig om de voorspellingsmodellen te trainen. Het gaat niet alleen om de namen en dealgrootte van gewonnen en verloren deals, maar ook om contactpunten met de deals en andere kenmerken van de deal en de gerelateerde organisatie, en contacten. Normaal gesproken zijn deze gegevens mogelijk niet beschikbaar als u opnieuw begint.

Tools zoals Vtiger Calculus kunnen u helpen aan de slag te gaan met beperkte gegevens en u op dag 1 op weg helpen met functies waarvoor geen historische gegevens nodig zijn. Uw team kan bijvoorbeeld profiteren van functies zoals Beste tijd om contact op te nemen, Oproepanalyse en Coachingdashboard, Coachingscorekaarten 139% out-of-the-box.

“139% is het verwachte stijgingspercentage van de adoptie van AI door verkoopteams in de komende drie jaar.” - Verkoopsteam

Stap 4 - Verzamel feedback via wekelijkse beoordelingen gedurende de eerste 90 dagen.

Verzamel feedback van de verkopers en verkoopleiders over welke functies hen wel en niet helpen hun doelen te bereiken. . AI-motoren gebruiken verschillende algoritmische modellen op de gegevens om voorspellingen te doen. Deze modellen moeten mogelijk worden aangepast om ervoor te zorgen dat de voorspellingen en aanbevelingen accuraat zijn. De wekelijkse beoordeling helpt afwijkingen zo vroeg mogelijk op te sporen en de nauwkeurigheid van voorspellingen te verbeteren.

9. Overzicht

In een recent rapport met de titel 'AI Guided Selling' ontdekte Gartner dat de COVID-19-epidemie veel verkoopteams heeft overrompeld. Herziene prognoses liggen 50% lager dan eerdere basisvoorspellingen. Veel verkoopleiders willen nu interne en externe processen moderniseren om de conversies en de nauwkeurigheid van prognoses te verbeteren.

Door gebruik te maken van door AI aangedreven tools kunnen verkoopleiders een bekwame assistent bieden die hun verkopers begeleidt bij alle stappen van hun traject met elke klant. Ze kunnen ook transformeren om mentoren te worden.

“81% van de CEO’s van de Fortune 500 beschouwt AI als een cruciaal gebied om in te investeren.” - Forbes

“83% van de meest agressieve gebruikers van AI en cognitieve technologieën zegt dat hun bedrijven al gematigde (53%) of substantiële (30%) voordelen hebben behaald.” - Deloitte