Waarom mislukken AI-gebaseerde verkoopinitiatieven vaak?

Door kunstmatige intelligentie (AI) gestuurde verkoop kan leiden tot betere gesprekken, meer conversies en nauwkeurigere prognoses. In een vorig bericht, 15 manieren waarop AI sales kan helpenhebben we uitgelegd hoe verkopers kunnen profiteren van op AI gebaseerde voorspellingen en aanbevelingen.
Wanneer u aan de reis begint om uw team AI te verlichten, moet u in gedachten houden dat velen hebben geprobeerd AI in de verkoop te gebruiken. En veel van deze pogingen zijn mislukt. Als u de redenen voor mislukking begrijpt, kunt u de valkuilen vermijden.

Hier zijn de redenen waarom sommige AI-gebaseerde verkoopinitiatieven mislukken?

• Gebrek aan gegevens uit het verleden om leermodellen te trainen
• Verkeerde trainingsmodellen die door de AI-engine worden gebruikt
• Verspreide communicatie over lopende deals
• Slechte acceptatie van AI-gebaseerde functies door verkopers
• Gebrek aan doorzettingsvermogen

Laten we meer over deze punten leren.

Niet genoeg data
Om voorspellingen en aanbevelingen te doen, gebruiken AI-engines gegevens van uw eerdere deals. Dit omvat dealgerelateerde gegevens zoals oproepen, e-mails, voltooide taken, verzonden documenten, contactvelden (bijvoorbeeld Dealcontactrol), organisatievelden (bijvoorbeeld organisatie, branche, locatie), enz.
Met meer gegevens worden voorspellingen en aanbevelingen zoals de beste tijd om contact op te nemen, dealscore en dealaanbevelingen beter.

Tips

• Als u al transactiegegevens uit het verleden heeft, kunt u al heel vroeg bij de acceptatie van AI goede resultaten verwachten. Vtiger kan ook uw eerdere gegevens uit andere CRM's importeren als uw organisatie Vtiger Calculus AI wil gebruiken.
• Sommige AI-functies, voornamelijk die mogelijk gemaakt door Natural Language Processing (NLP), zoals oproepanalyse, e-mailanalyse, sentiment-score, gespreksignalen, hebben geen historische gegevens nodig. Als u deze dus onderdeel maakt van uw oorspronkelijke doelen, helpt dit uw verkopers vanaf dag 1.

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

Vaste trainingsmodellen

Verschillende Machine Learning (ML) -modellen kunnen worden toegepast op historische gegevens 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.

Tips

• Houd er rekening mee dat trainingsmodellen mogelijk moeten worden aangepast. Het Vtiger-team staat klaar om met u samen te werken om de resultaten te volgen en de nodige aanpassingen aan te brengen.
• Met Vtiger Calculus AI kunnen beheerders de modellen aanpassen en eenvoudig bedieningselementen configureren om de beste resultaten voor uw organisatie te krijgen.
• Calculus AI biedt verkopers ook de mogelijkheid om het sentiment met een klik te corrigeren als ze ontdekken dat een bepaalde tekst in een transcript van een e-mail of oproepopname verkeerd is geïnterpreteerd door het systeem.

Verspreide communicatie en verborgen contactpunten
Als de oproepen, e-mails, chats en WhatsApp-gesprekken niet in het systeem worden vastgelegd, zullen de AI-engines slechte voorspellingen en aanbevelingen doen op basis van gedeeltelijke gegevens. Sommige contactpunten (bijvoorbeeld betrokkenheid bij de offerte of het ROI-document dat door uw verkoper is verzonden) zijn misschien niet op de radar, maar zijn even belangrijk om de betrokkenheid bij te houden en tot de juiste voorspelling te komen.

Tips

• Zoek een tool met plug-ins en integraties die automatisch de oproepen, chats, WhatsApp-gesprekken en e-mails naar de CRM brengen zonder enige inspanning van verkopers.
• Met de Vtiger CRM Mobile-app en de webclient kunnen verkopers bellen en WhatsApp-gesprekken voeren vanuit de app. Vtiger kan ook worden geïntegreerd met Zoom en Google Meet. (Microsoft Teams-integratie komt in Q1 van 2021). Vtiger heeft ook add-ons voor Gmail en Office365.
• Vtiger CRM heeft een ingebouwde documenttracering. Wanneer u een e-mail van Vtiger verzendt met een offerte of een ander document, waarschuwt de CRM u niet alleen wanneer de ontvanger het bekijkt, maar gebruikt het de gegevens ook om voorspellingen en aanbevelingen bij te werken.

Slechte adoptie
Onnauwkeurige voorspellingen of aanbevelingen kunnen enthousiasme snel temperen en de acceptatie verminderen. Het is dus belangrijk om in het begin de juiste verwachtingen te scheppen en AI op een functionele manier uit te rollen. Aangezien sommige van de op AI gebaseerde functies mogelijk gegevens nodig hebben, is het beter om deze in de tweede of derde maand na de eerste release uit te rollen.

Tips

• Gebruik hulpmiddelen die een minimale verandering in uw gewoonten vereisen.
• Stel een gefaseerd schema van twee of drie maanden in om de AI-functie uit te rollen. Fase 1 kunnen functies zijn die geen historische gegevens nodig hebben (hierboven vermeld).

Gebrek aan doorzettingsvermogen
Zoals bij elk nieuw initiatief zullen er obstakels zijn. Vooral initiatieven die enige verandering in gewoonten vereisen, ook al zijn ze klein. U kunt uitdagingen verwachten bij het uitrollen van AI-gestuurde verkoop. Ze kunnen de vorm hebben van onnauwkeurige voorspellingen als gevolg van verkeerde modellen of onvoldoende gegevens, of een slechte acceptatie door een gebrek aan training.

Als u weet dat deze gelijk zijn aan de cursus en doorgaan met de corrigerende maatregelen, zal uw verkoopteam naar een succesvol resultaat leiden.

Tips

• Uw frontlijnmanagers zijn cruciaal voor de succesvolle uitrol van de AI-functie. Ze moeten deel uitmaken van de plannings- en monitoringactiviteiten van het AI-adoptieproces.
• Deel feedback met uw Vtiger CRM-coaches om begeleiding te krijgen.

Met de juiste tool zou je binnen drie maanden resultaten van AI-gestuurde verkoop moeten verwachten.
Uiteindelijk zou u het moeten zien als een slimme assistent die uw verkopers begeleidt en hen de informatie geeft die ze nodig hebben om betere gesprekken te voeren.

Probeer Vtiger Calculus - Het is tijd om AI in handen te geven van uw verkoopteams.

Vtiger Calculus is een add-on die beschikbaar is voor Vtiger-verkoop en Vtiger One-edities (Professional & Enterprise-niveaus). Op AI gebaseerde prognoses, dealscores, dealaanbevelingen, e-mailassistent, oproepanalyse en coachingfuncties maken allemaal deel uit van Vtiger Calculus.

Deel van Reken AI, Er is Vtiger-chatbot, een aangepaste chatbotoplossing die nauwkeurige antwoorden genereert wanneer deze wordt geïntegreerd met de zakelijke kennisbank. Het verbetert de kwaliteit van de klantenservice via tijdige hulp en antwoorden op maat. Leer meer over Vtiger-chatbot.