Verkoopteams kunnen zich geen vertraagde responstijden, context-agnostische aanbevelingen of tijd besteed aan administratieve activiteiten veroorloven. Dit is waar AI kritisch wordt in de verkoop. Volgens McKinsey Global Institute automatiseert AI 45% van de alledaagse werkverkoopmedewerkers elke dag. Bovendien pakt AI gemakkelijk uitdagingen aan met betrekking tot het creëren van aantrekkelijke verkooppraatjes, het prioriteren van deals en het op het juiste moment bereiken.
Download ons nieuwste e-boek om te begrijpen wat AI is en welke invloed het heeft op het verkoopproces zoals wij dat kennen. Bij het maken van dit e-boek hebben we een aantal experts benaderd om ons te vertellen wat we in de nabije toekomst van AI kunnen verwachten. U zult dus waardevolle inzichten en inzichten vinden die nergens anders zijn gedeeld. Verder zult u begrijpen of AI is ingesteld om menselijke verkoopmedewerkers te vervangen en vervolgens te leren hoe mensen AI in de verkoop kunnen verslaan.
Michael Fauscette | Chief Research Officer bij G2 Crowd
“AI wordt zichtbaar in de hele bedrijfsapplicatiesuite en heeft met name een groot potentieel om waarde toe te voegen aan de verkoop. Momenteel is het voornamelijk bedoeld om taken te automatiseren en om verkopers te helpen gemakkelijker beslissingen te nemen door een completer profiel van prospects en klanten te bieden. In de nabije toekomst zullen verkoopteams echter de mogelijkheid hebben om steeds productiever en effectiever te worden in het uitvoeren van interacties met prospects en klanten op basis van AI / voorspellende intelligentie. We laten allemaal digitale sporen achter op internet en met de juiste set tools kunnen die sporen verkopers de "juiste dingen" bieden om de klantervaring aanzienlijk te verbeteren door hun behoeften beter te begrijpen. "
Hier zijn een paar manieren waarop AI een slimmere verkoop mogelijk maakt:
Automatisering van repetitieve verkoopactiviteiten:
- Gegevensverzameling: Chatbots op websites en stemassistenten zoals Siri en Alexa kunnen elementaire klantgegevens verzamelen terwijl ze interacteren met merken zonder menselijke tussenkomst.
- Leadkwalificatie: AI helpt bij het doorzoeken van sociale mediaprofielen, Google-waarschuwingen en andere gegevenspunten om de gegevens te analyseren en te beslissen of het gesprek met de lead moet worden voortgezet, beëindigd of teruggestuurd naar koestering.
- Afspraken maken: persoonlijke assistenten die gebruikmaken van AI-technieken voor spraakherkenning en natuurlijke taalverwerking kunnen automatisch vergadertijden en -plaatsen plannen op basis van de voorkeuren van de aanwezigen.
- E-mails schrijven: als u bekend bent met het slimme antwoord van Gmail, krijgt u een idee van hoe automatische suggesties op basis van AI de tijd die mensen besteden aan het samenstellen van e-mails verkorten.
Nancy Nardin - een verkoopcoach met meer dan 30 volgers.
"Misschien is AI de oplossing die verkoopautomatisering tot een realiteit maakt. Waarom? Want dat is waar AI over gaat. AI automatiseert dingen. Dat is het doel. Dit is hoe de toekomst eruit ziet voor AI en verkopen. Niet-gekwalificeerde leads lopen allemaal door een AI-agent die het eeuwenoude argument tussen marketing en verkoop weghaalt. Het loggen van vergaderingen, e-mails en telefoontjes naar CRM is verleden tijd. AI zal dat proces automatiseren. Weten wie te bellen en wat te zeggen? Nogmaals, AI zal de verkoper primeren op basis van de collectieve "kennis" van het prospect, hun sector, hun functie, hun co. grootte. En ten slotte zal AI voorspellen welke deals in gevaar zijn, welke deals moeten worden afgeschaft en welke deals worden afgesloten. Eigenlijk zijn alle voorbeelden die ik net noemde, mogelijk met oplossingen die vandaag op de markt zijn. AI elimineert verkopers niet. Het zal hen in staat stellen om de belangen van hun prospects beter te dienen en de opbrengsten van hun territorium te optimaliseren. "
Gegevensanalyse voor inzichten in het oppervlak:
- Identificatie van verkoopmogelijkheden: door gegevens van de hele onderneming te analyseren, kunnen AI-oplossingen potentieel over het hoofd geziene verkoopkansen identificeren en nieuwe kansen creëren in uw CRM met aanbevolen producten en klantspecifieke prijzen.
- Prioriteit van deals: AI helpt bij het analyseren van tonnen aan transacties gerelateerde gegevens, waaronder telefoontjes of e-mails, om te begrijpen welke gedragingen en acties de verkoop stimuleren. Op basis van de analyse zal AI de deals voor engagement targeten en prioriteren.
David Taber - CEO van CRM Management Consultancy en auteur
“Ik heb veel te lang in de wereld van AI en datawetenschappen gewerkt, dus ik zie de belofte van waar deze technologieën wel en niet zullen helpen bij het verkoopproces. AI en datawetenschap kunnen de effectiviteit van targeting drastisch verbeteren (verspilling in marketingprogramma's verminderen), de snelheid en meetbaarheid van verkoopcycli verbeteren en winstpercentages verhogen. Maar de grootste beloning zal komen van een verbeterde klantloyaliteit en de sluitingspercentages voor terugkerende klanten. Waarom? Omdat het werven van nieuwe klanten veel duurder en onbetrouwbaarder is dan terugkerende klanten. Maar dit zal allemaal niet mogelijk zijn met een standaard AI-oplossing, omdat AI-technologieën "afstemming" vereisen om te passen bij uw specifieke marktrealiteit, de klanten van uw branche. Verder moeten AI-systemen opnieuw worden afgesteld als de concurrentie en de realiteit van de klant veranderen, anders zal de effectiviteit binnen een paar kwartalen aanzienlijk afnemen. "
Voorspelling en voorspellingen:
- Voorspelling sluiting voorspelling: AI gebruikt machine learning om historische verkoopgegevens te analyseren om de correlatie te vinden tussen de persona van de klant, uw interacties met het vooruitzicht om de uitkomst van de deal te voorspellen.
- Cross-selling en upsell-mogelijkheden: AI-algoritmen helpen om bestaande klanten te identificeren die meer geneigd zijn om een duurder product te kopen van wat ze op dit moment bezitten (up-sell) en / of die het meest waarschijnlijk een nieuw product willen hebben om hun huidige aankoop aan te vullen (cross-selling).
“Automatisering en AI veranderen de aard van het werk. Elke bedrijfsjob, dus ook elke frontofficefunctie, zal worden beïnvloed. AI en automatisering nemen in toenemende mate eenvoudige, reproduceerbare taken over - het registreren van klantgegevens, het routeren van leads naar de juiste verkoper, het classificeren van problemen, het beantwoorden van basisvragen.
De gevolgen? eCommerce zal field sales teams uithollen. Geautomatiseerde zelfbediening veroudert 1-medewerkers van de klantenservice. Inside-verkoopteams zullen hogere en complexere transacties afhandelen. Medewerkers van de klantenservice zullen klanten adviseren en begeleiden naar passende aankopen en hardere problemen oplossen.
Frontofficemedewerkers krijgen de taak om de moeilijkere vragen en scenario's aan te pakken en hun waardevolle inzichten in deze gesprekken te brengen. Deze interacties met toegevoegde waarde zijn degenen die de klantrelaties en -loyaliteit versterken - en zich uiteindelijk vertalen in hogere inkomsten voor het bedrijf. "
Merken gebruiken steeds vaker AI om de juiste klanten te bereiken en bieden persoonlijke service en aanbevelingen. Hier zijn 5-voorbeelden van AI verandert de manier waarop merken omgaan met klanten:
- Facebook: gebruiken AI-algoritmen en machine learning, Facebook stelt zijn machines in staat zo veel mogelijk te leren over zijn gebruikers om op de meest inzichtelijke manieren groepen te maken voor het weergeven van gepersonaliseerde nieuwsfeeds en advertenties.
- Netflix: elke showaanbeveling dat pop-ups op je scherm worden aangestuurd door AI. Netflix maakt gebruik van algoritmen voor het analyseren van de kijkgeschiedenis van miljarden uren gestreamde inhoud per maand om niet alleen shows aan te bevelen, maar ook nieuwe te maken.
- Amazon: gegevens gebruiken uit individuele voorkeuren en aankopen van klanten, browsegeschiedenis en items die gerelateerd zijn en regelmatig samen worden gekocht, Amazon maakt een gepersonaliseerde lijst van producten die klanten eigenlijk willen kopen.
- Harley Davidson: De Amerikaanse motorfietsfabrikant gebruikt een AI-programma met de naam Albert om leads te identificeren en te kwalificeren voordat ze worden doorgegeven aan een verkoopvertegenwoordiger.
- Gogo Air: een bedrijf dat tijdens de vlucht entertainmenttechnologie aanbiedt, gebruikt AI en machine learning om te begrijpen welke producten klanten het meest gebruiken en hoe ze in de toekomst zullen worden gebruikt. voorspellen klantentrends en -vraag.
Download de ebook om meer van dergelijke inzichten te krijgen van de experts en te begrijpen hoe je klaar kunt zijn voor de verandering.
