Als je denkt dat AI een recent fenomeen is, dan kan deze nugget je misschien amuseren. Terwijl de term 'kunstmatige intelligentie' voor het eerst werd bedacht in 1955, werd het concept van AI voor het eerst besproken in 'Ars generalis ultima' (The Ultimate General Art) door Ramon Lull in 1308 CE *.
Nu is dat heel lang geleden! Tegenwoordig heeft AI veel aspecten van ons leven geraakt. Het lijkt overal te zijn. Of het nu gaat om video-aanbevelingen op YouTube, productaanbevelingen op Amazon of verkeersvoorspellingen op Google Maps, AI-gebaseerde algoritmen helpen ons elke dag. We profiteren er allemaal op de een of andere manier in ons persoonlijke leven van.
AI heeft ook op het werk doorgedrongen - bij het verbeteren van bedrijfsfuncties. In fabrieken verbetert AI de veiligheid en productiviteit. In HR helpt AI medewerkers om realtime hulp te krijgen bij vragen over verlof en salarisadministratie. In marketing kan AI helpen om de juiste doelgroep voor een campagne te bereiken. Bij klantenservice biedt AI realtime antwoorden op veelgestelde vragen via chatbots en maakt het agenten tijd vrij om aan complexe vragen te werken.
AI in verkoop
Zodra we AI demystificeren, is het gemakkelijk in te zien waarom het ook effectief kan zijn in het verkoopproces. AI leest patronen in historische gegevens met grote nauwkeurigheid. In het bijzonder patronen, waarbij bepaald gedrag in een vroeg stadium samen met het profiel kan leiden tot een specifiek toekomstig gedrag of resultaat.
Beschouw de volgende gevallen:
- E-mailstatus: of een e-mail wordt geopend of niet wanneer deze op een bepaald tijdstip wordt verzonden.
- Document: of een document al dan niet heeft geholpen om door te gaan naar een later stadium, enz.
Nu is elk individu en elke klant anders. Als je er duizenden hebt, en mogelijk honderden datapunten voor elk, zullen er patronen ontstaan. AI is gebouwd om patronen te lezen en heeft zich ontwikkeld tot een niveau waarop weinig of geen handmatige tussenkomst vereist is. AI-systemen kunnen enorme hoeveelheden gegevens doorzoeken en het proces duizenden keren herhalen om patronen te vinden die tot specifieke resultaten leiden (bijvoorbeeld gewonnen of verloren deal). Sommige AI-modellen hebben ingebouwde mechanismen om de nauwkeurigheid te verbeteren door te voorspellen op basis van historische gegevens en te verifiëren of de voorspellingen overeenkomen met hun werkelijke resultaten, en deze steeds opnieuw te herhalen met aanpassingen totdat de nauwkeurigheid hoog is.
Verkoopteams beginnen al te profiteren van AI-gebaseerde applicaties die hen uiteindelijk helpen meer deals te winnen en sneller deals te sluiten.

Hier zijn 15 kritieke verkoopgebieden die kunnen profiteren van AI.
Lead & MQL Stage
- Profielverrijking
- lead scoring
- Toon duplicaten
SQL-fase
- Beste tijd om contact op te nemen
- E-mailassistent
- Document aanbevelingen
- Inactieve contactherinneringen
Deal-fase
- Deal score
- Dealwaarschuwingen en taakaanbevelingen
- Verkoopvertegenwoordigers als er nog geen beslisser is geïdentificeerd, maar de deal naar de fase 'Gekwalificeerd' gaat.
- 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
- Prijsoptimalisatie
Klanten
- Upselling en cross-selling
Verkoopmanagers
Verkoopleiders willen verkopers in de beste positie brengen om te slagen. Ze hebben niet alleen nauwkeurige prognoses nodig, maar ook tijdige waarschuwingen om te helpen met specifieke deals en gebieden te vinden waar verkopers coaching nodig hebben. Hier zijn enkele gebieden waar AI verkoopleiders kan helpen.

- AI-gebaseerde prognose
- Oproepanalyse
- Coaching
Probeer Vtiger Calculus AI gratis tot 31 maart 2021. Het is tijd om AI in handen te geven van uw verkoopteams. Dealscores, dealaanbevelingen, e-mailassistent, oproepanalyse en coachingfuncties maken allemaal deel uit van Vtiger Calculus. Vtiger Calculus is een add-on die beschikbaar is voor Vtiger Sales & Vtiger One-edities (Professional & Enterprise-niveaus).
Referenties * - Hier is een korte geschiedenis van AI geschreven door Gil Press voor Forbes en gepubliceerd op 30 december 2016.
Laat een reactie achter