Artificiell intelligens i försäljning
utvald bild

AI är redan allestädes närvarande i våra personliga liv. Våra erfarenheter berikas på grund av dess tillämpning inom olika områden.

Möjligen utan att ens inse det använder vi AI-aktiverad teknologi i form av videorekommendationer, produktrekommendationer, röstassistenter, ansiktsigenkänning för att logga in och många andra funktioner i vårt dagliga liv.

AI sparar redan tid för oss, samtidigt som vi leder till innehåll och produkter som är skräddarsydda för oss.

Även på arbetsplatser kan AI öka automatiseringen för att spara tid och öka mänskliga förmågor för att uppnå bättre resultat.

Gartner i sitt inlägg Topp CRM-säljteknologier för de nya realiteterna att sälja Covid-19-världen har skisserat 5 tillämpningar av AI i försäljningsprocesser.

  • AI i försäljningsprognoser
  • AI i Deal Scoring
  • AI i konversationsintelligens
  • AI i prissättningsteknologier
  • AI i Coaching-aktivering

Den här e-boken ger CXO:er och säljledare allt de behöver veta om AI-guidad försäljning och implementera det framgångsrikt i sina organisationer.

"Företagsledare tror att AI kommer att vara grundläggande i framtiden. Faktum är att 72 % kallade det en affärsfördel." - PwC

1. Vad är AI-styrd försäljning

Traditionellt tittar vi bara på aktivitet på en specifik affär, eller den specifika leaden och fattar beslut om nästa steg.

Beslut som "vilket är det bästa dokumentet att skicka" och "när är det bäst att kontakta" överlämnas till säljarens bästa bedömning.

Vi gör prognoser genom att tilldela en fast konverteringssannolikhet för varje steg i affären.

Exempel: Nytt är 10 %, Kvalificerat är 20 %, Klart att stänga är 80 % etc. På samma sätt får vi leads genom att tilldela fasta poäng för specifika egenskaper eller beteende.

Den traditionella försäljningsprocessen har inte ett systematiskt tillvägagångssätt för att lära av det förflutna för att förbättra framtida resultat.

AI-guided försäljning överbryggar detta gap.

AI är i huvudsak bara en enkel process för att analysera historiska data, hitta mönster av orsaker som leder till specifika resultat och dra slutsatser som sedan kan användas för att göra förutsägelser och ge rekommendationer.

Dessutom har vi nu också möjlighet att tolka känslor automatiskt från telefonutskrifter och e-postmeddelanden.

AI-program gör detta genom att använda funktioner för maskininlärning (ML) och Natural Language Processing (NLP).

Maskiner är mycket bra på att sålla igenom data hundratals eller tusentals gånger under en kort tidsperiod.

AI kan hjälpa till att svara på frågor som dessa:

  • Hur mycket inflytande har kundens bransch
  • ha på din vinstprocent?
  • Vad sägs om plats?
  • Vad sägs om säljaren som tilldelats affären?

Det finns många andra faktorer - Antal engagemang, Sentiment, delade dokument, Hur invändningar hanteras i samtal etc.

Alla dessa påverkar resultatet i varierande grad och AI kan sålla igenom historiska data för att hitta samband och orsakssamband.

Med tillräckliga historiska data kan AI-program hitta mönster och testa olika hypoteser för att se vilka faktorer som har en högre grad av inflytande och ge förutsägelser och rekommendationer.

Vissa funktioner maskerade i AI-uniformer använder faktiskt inte maskininlärning utan använder tillgänglig data om affären och kontakten för att ge snabba smarta varningar (ex: Systemet kan skicka en varning om en affär är inaktiv eller har stannat i ett skede i mer än 5 dagar) .

"67 % av säljarna missar sin årliga kvot" - TAS Group

2. Hur hjälper AI en säljare

Lead & MQL Stage

Profilberikning

Försäljare tillbringar vanligtvis tid på LinkedIn eller andra resurser för att undersöka utsikterna. Verktyg som kan ta med användbara detaljer med en e-postadress eller företagsnamn kan vara mycket praktiska och spara tid för säljare.

Lead scoring

Säljare förlorar mycket tid på att jaga dåligt kvalificerade leads. Genom att granska engagemangsbeteende och profilegenskaper hos leads kan AI-applikationer identifiera egenskaper i leads som leder till högre konvertering. Engagemang på e-post, webbplatser, sociala kanaler, tillsammans med profildata, är alla faktorer som kan hjälpa till att förutsäga sannolikheten för omvandling.

Duplicerade registreringsvarningar

Hur sofistikerat ditt system är, dubbletter kommer in i systemet. Mycket ofta beror detta på små varianter i texten som används för samma kontakt eller organisation eller affär. Program kan se efter sådana dubbla poster och varna säljare så att information inte sprids i olika poster.

"52% av företagen trodde bara att de hade kunddata vars tillförlitlighetsgrad var över 75%. Medan endast 23% av företagen trodde att de hade tillförlitlig leaddata." - CSO Insikter

AI kan användas för att förbättra resultaten i varje steg av försäljningsprocessen. På sidorna som följer kommer vi att titta närmare på hur AI kan påverka varje steg i försäljningstratten.

SQL -etapp

Bästa tid att kontakta

Förbättra svarsfrekvensen genom att skicka e-post eller ringa samtal när dina kontakter sannolikt är villiga att engagera sig. Baserat på deras tidigare engagemang med ditt team kan systemet föreslå lämpliga tidsluckor att ringa eller mejla.

E-postassistent

När du svarar på ett e-postmeddelande kan AI föreslå dokument eller mallar som säljare kan infoga med ett klick som kallas Dokumentrekommendationer. När affären fortskrider genom olika stadier kan vissa dokument som fallstudier, jämförelsedokument eller ROI-dokument hjälpa dina potentiella kunder när de utvärderar din produkt. AI-styrda applikationer kan titta på historiska data om framgångsfrekvensen för olika dokument och ge rekommendationer i rätt tid.

Idle contact påminnelser

Försäljning är processen att bygga en relation. Det är viktigt att fortsätta engagera dig med dina framtidsutsikter, även de som inte har ett omedelbart behov. Idle-kontaktpåminnelser kan hjälpa säljare att hålla kontakten med sina kunder.

"15 % är den ökade möjligheten att få kontakt med en prospekt om du ringer mellan 8-11."

Deal Scene

Deal poäng

Att veta sannolikheten för framgång på en affär är viktigt för att vidta korrigerande åtgärder i förväg och för att generera förutsägbara prognoser.

Dealvarningar och uppgiftsrekommendationer

Förutom dokumentrekommendationer kan säljare också dra nytta av andra tips som övervinner hinder. Systemet kan till exempel varna:

  • Säljare om en beslutsfattare ännu inte är identifierad men affären flyttas till "Kvalificerad" etapp.
  • Chefer om kundprofilens passform är låg för en affär och de måste gå in för att ge vägledning till säljare.

Åtgärdsposter från e-post, samtal och möten

Hur ofta har vi missat uppföljningsuppgifter som vi lovade? Genom att analysera kommunikationen i samtal och e-postmeddelanden och använda NLP kan AI-applikationer välja ut åtgärdsposterna för att göra det lättare för säljare att följa upp.

Prisoptimering

Vad är rätt rabatt att ge till en kund? Ska en rabatt alls ges? AI-baserade system kan föreslå rätt rabatter eller prisvariationer baserat på data från tidigare försäljning.

"50 % av försäljningstiden slösas bort på improduktiv prospektering" - B2B Lead

Kundstadiet

Uppsäljning och korsförsäljning

När är det rätt tid att sälja? Eller vilka andra produkter kan din kund dra nytta av? Med hjälp av AI kan du identifiera möjligheter att utöka dina befintliga kundrelationer.

"85 % av cheferna tror att AI kommer att göra det möjligt för deras företag att erhålla eller behålla en konkurrensfördel, men bara cirka 20 % har införlivat AI på något sätt, och mindre än 39 % har en AI-strategi på plats" - MIT

3. Hur hjälper AI en säljledare

Affärsinsikter

Konversationsvarningar och Deal Executive Brief

AI-verktyg aktiverade med NLP kan ge försäljningschefer en sammanfattning av affären, vilket ger henne ett fågelperspektiv över all aktivitet i affären och positiva och negativa signaler.

Verktyget kan analysera genom samtalsutskrifter och e-postmeddelanden och leta efter fraser kategoriserade av administratörer (exempelvis: Prissättning, Playbook, Konkurrenter, Funktioner) och ge en sammanfattning.

Säljchefer kan se om potentiella kunders känslor rör sig i en positiv riktning och klicka sig vidare för att se specifika konversationer.

"55 % av de människor som lever på försäljning har inte rätt kompetens för att bli framgångsrik." - Caliper Corp

Prognoser

AI-baserad prognos

Vissa säljare är bra på att tilldela sannolikheten, och andra är det inte. Vissa är alltför optimistiska och andra är försiktiga. Traditionella prognoser visar sig ofta vara felaktiga på grund av dessa mänskliga tendenser.

Försäljningschefer kan få mer tillförlitliga prognoser genom att använda maskininlärningsmodeller som tar hänsyn till alla engagemang relaterade till en affär som kan påverka resultatet. Gå inte bara efter aningen!

Som med allt som är relaterat till AI, prognosernas noggrannhet över tid när mer data blir tillgänglig för den.

"102 dagar är den genomsnittliga ledningen till nära längd" - Salesforce

Undervisning & Coaching

AI kan förvandla försäljningschefer till försäljningsmentorer

Om du hanterar ett team med tio säljare är det omöjligt att manuellt granska samtal även om var och en spenderar 10 timmar på telefonen per dag (det betyder att du måste granska 3 timmar under dina nio timmar även om det är det enda du gör). AI-baserade verktyg som tillämpar NLP kan tillhandahålla statistik som humör, Talk-to-listen, längsta monologer etc.

AI-aktiverade verktyg kan sålla igenom inspelade samtal och e-postmeddelanden och flagga de som inte kan granskas av försäljningschefer (alias coacher). Chefer kan se vilka representanter som behöver hjälp och områden där de behöver hjälp (ex: agendasättning, upptäcktsfrågor, hantering av invändningar...). När man granskar samtal/e-postmeddelanden kan chefer nämna exempel och riktlinjer för att påskynda inlärningsprocessen för säljaren.

"81 % sa att noggrannheten i deras data kan förbättras genom att fånga kontaktinformation av hög kvalitet från personer de träffar eller mejlar med." - Introhive

4. Vilken data är viktig för att inse alla fördelar med AI-styrd försäljning?

Några av de AI-drivna funktionerna som kräver historisk data är:

Deal poäng

Vissa komponenter i Deal Score, särskilt Fit Score, Authority Score, Engagement Score bestäms baserat på hur attributen för denna affär jämförs med tidigare vunna/förlorade affärer.

Uppgiftsrekommendationer

Rekommendationer om vilket dokument som ska skickas eller vilken åtgärd som ska göras härnäst i ett specifikt skede av affären kommer att fastställas baserat på resultatet av att utföra dessa åtgärder i tidigare affärer när de fortskred till avslutande.

AI-driven prognos

Genom att överväga AI-aktiverade dealpoäng kan prognoser göras mer på en mer objektiv basis.

Dessa nämnda funktioner kräver data från tidigare affärer (vunna eller förlorade) för att bygga och testa förutsägelsemodeller.

"82 % av B2B-beslutsfattarna tror att säljarna är oförberedda" - Blender

Här är några av nyckelattributen som förlitar sig på data från tidigare affärer:

  • Deal Pipeline namn
  • Affären gick in i etapper och tid som spenderas i etapper
  • Affärsresultat (vunnen/förlorad)
  • Affärsbelopp
  • Ägarnamn
  • Relaterad organisationsindustri, storlek, region och andra områden
  • Related Contacts roller i affären
  • Antal beröringspunkter i varje skede av affären - e-postmeddelanden, chattar, samtal, möten, kampanjer, webbplatsaktivitet, dokument och ärenden.
  • Namn på dokument som delas i olika skeden av affären

Det finns många andra AI-aktiverade funktioner som inte kräver dessa historiska data som förklaras härnäst.

"79 % av möjlighetsrelaterade data som säljarna samlar in uppdateras aldrig i CRM-systemet." - ESNA

5. Vad händer om vi inte har data om tidigare affärer?

AI-baserade förutsägelser och rekommendationer blir bättre med mer data. Men om du börjar utan data alls, kanske vissa av AI-funktionerna inte är tillgängliga för dig dag 1. Vanligtvis krävs minst 200 vunna/förlorade affärer för att ha tillräcklig nivå av förtroende.

Följande AI-drivna funktioner behöver inte data om historiska affärer:

Bästa tid att kontakta

Detta härleds baserat på kontaktens engagemangshistorik (när öppnade kontakten e-post, skickade e-post, visade dokument, etc.)

Deal and Contact Sentiment

Sentimentet härrör från meddelanden som skickas av kontakten via e-postinnehåll, samtalsutskrift och chattmeddelanden.

Deal Conversation Alerts

Försäljningschefer kan varnas när specifika fraser nämns av potentiella kunder eller kunder.

Konversationsanalys

Specifika fraser och nyckelord kan konfigureras som positiva eller negativa eller neutrala. Administratörer kan också placera dem i olika kategorier (exempelvis: prissättning, värdeförslag, funktioner) och sedan se en sammanfattning av konversationerna från Dealen.

E-post svar assistent

Säljare kan tillhandahållas mall- och dokumentrekommendationer när de svarar på ett e-postmeddelande baserat på den information som efterfrågas av potentiella kunder.

Försäljningscoaching

Samtal och e-postinspelningar kan analyseras för att se hur säljare kommunicerar. Röstanalys kan mäta talhastighet, humör, Talk2Listen-förhållande och avancerade insikter som om en säljare hanterade frågor bra, ställde frågor och pausade för att låta kunderna fortsätta prata.

"30 % av alla B2B-företag kommer att använda AI för att utöka åtminstone en av sina primära försäljningsprocesser." - Gartner

6. Varför misslyckas vissa AI-styrda försäljningsinitiativ?

När du ger dig ut på resan för att göra ditt lag lättare, bör du komma ihåg att vissa tidigare försök från andra team att ta in AI har misslyckats.

Att förstå orsakerna till misslyckandet hjälper dig att undvika fallgroparna.

Så varför misslyckas vissa AI-baserade försäljningsinitiativ?

  • Databrist och dålig datakvalitet
  • Fel träningsmodeller som används av AI-motorn
  • Spridd kommunikation om aktuella erbjudanden
  • Brist på förtroende och dålig användning av AI-baserade funktioner av säljare
  • Brist på uthållighet

"92% av alla kundinteraktioner sker på telefon" - Salesforce

Databrist och dålig datakvalitet

För att leverera förutsägelser och rekommendationer använder AI-motorer data från dina tidigare affärer. Detta inkluderar transaktionsrelaterad data som samtal, e-postmeddelanden, slutförda uppgifter, skickade dokument, kontaktfält (ex: Deal Contact Roll), organisationsfält (ex: Organisationsindustri, plats).

Med mer data blir förutsägelserna och rekommendationerna, som bästa tidpunkt att kontakta, affärens poäng, affärrekommendationer, bättre.

Dricks:

Om du redan har tidigare transaktionsdata kan du förvänta dig goda resultat mycket tidigt i AI-anpassningen.

Vtiger kan också importera dina tidigare data från andra CRM:er om din organisation funderar på att använda Vtiger Calculus AI.

Vissa funktioner i AI, främst de som aktiveras av Natural Language Processing (NLP), som samtalsanalys, e-postanalys, sentimentpoäng, konversationssignaler, behöver inte historiska data. Så att göra dessa som en del av dina initiala mål kommer att hjälpa dina säljare från dag 1.

Obs: Vtiger kan importera dina tidigare data från andra CRM:er.

"Förlorad produktivitet och dåligt hanterade potentiella kunder kostar företagen minst 1 biljon dollar varje år" - CMO Council

Fasta träningsmodeller

Olika modeller för maskininlärning (ML) kan användas på historiska data för att göra förutsägelser. Valet av modell kan ha stor inverkan på resultatet. ML-modeller som tillämpar självlärande metoder ger mer exakta resultat.

Dricks:

Var medveten om att träningsmodellerna kan behöva justeras. Vtiger-teamet är redo att arbeta med dig för att övervaka resultaten och göra nödvändiga justeringar. Vtiger Calculus AI tillåter administratörer att anpassa modellerna och ger enkla att konfigurera kontroller för att få bästa resultat för din organisation.

Calculus AI erbjuder även säljare att korrigera känslan med ett klick om de upptäcker att en viss text i ett e-postmeddelande eller samtalsinspelning tolkats felaktigt av systemet.

"40 % är den tid som säljare spenderar på att leta efter någon att ringa" - Insideförsäljning

Spridd kommunikation och dolda kontaktpunkter

Om samtalen, e-postmeddelandena, chattarna, WhatsApp-konversationerna inte är inloggade i systemet, kommer AI-motorn att erbjuda dåliga förutsägelser och rekommendationer, baserat på partiella data. Vissa kontaktpunkter (t.ex. engagemang i offerten eller ROI-dokumentet som din säljare skickade) kan vara utanför radarn men är lika viktiga för att spåra engagemang och komma fram till rätt förutsägelse.

Dricks:

Hitta ett verktyg som har plugins och integrationer som automatiskt överför samtal, chattar, WhatsApp-konversationer och e-postmeddelanden till CRM utan någon ansträngning från säljarna.

Vtiger CRM Mobile-appen och webbklienten låter säljare ringa samtal och ha WhatsApp-konversationer inifrån appen. Vtiger integreras också med Zoom Meet och Google Meet. (Microsoft Teams-integration kommer under Q1 2021). Vtiger har även tillägg för Gmail och Office365.

Vtiger CRM har inbyggd dokumentspårning. Så när du skickar ett e-postmeddelande från Vtiger med ett citat eller något annat dokument, kommer CRM inte bara att varna dig när de tittar på det, utan också använda data för att uppdatera förutsägelser och rekommendationer.

"50 % forskning visar att 35 -50 % av försäljningen går till den leverantör som svarar först" - Insideförsäljning

Dålig adoption

Felaktiga förutsägelser eller rekommendationer kan snabbt dämpa entusiasmen och minska adoptionen. Så det är viktigt att sätta rätt förväntningar i början och göra en funktionsvis roll-out av AI. Eftersom vissa av de AI-baserade funktionerna kan behöva data är det bättre att rulla ut dem under den andra eller tredje månaden.

Dricks:

Använd verktyg som kräver minimal förändring av vanor. Ställ in ett schema i två eller tre faser för att lansera AI. Fas 2 kan vara funktioner som inte behöver historiska data (noteras ovan).

"85% Eller potentiella kunder och kunder är missnöjda med sin telefonupplevelse" - Salesforce

Brist på uthållighet

Som med alla nya initiativ kommer det att finnas hinder. Särskilt initiativ som kräver vissa förändringar i vanor, även om de är små. Du bör förvänta dig att se utmaningar när du lanserar AI-guidad försäljning.

De kan vara i form av felaktiga förutsägelser på grund av felaktiga modeller eller otillräckliga data, eller dålig användning på grund av bristande utbildning.

Att veta att dessa är par för kursen och att gå vidare med de korrigerande åtgärderna kommer att leda ditt säljteam till ett framgångsrikt resultat.

Dricks:

Dina chefer i frontlinjen är avgörande för att framgångsrikt kunna lansera AI. De bör vara en del av planeringen och övervakningen av införandet av AI-funktionen.

Dela feedback med dina Vtiger CRM-tränare för att få vägledning.

"42.5 % av säljarna tar 10 månader eller mer att bli produktiva" - Accenture

"Trippelsiffrig tillväxt förväntas inom områden som prediktiv intelligens (118 %) och automatisering av lead-to-cash processer (115 %) under de kommande tre åren." - Salesforce

7. Vad ska du titta efter när du väljer ett verktyg för AI-guided försäljning?

Du kanske inte har all information du behöver när du börjar implementera AI-styrd försäljning i din organisation. Så när du letar efter rätt verktyg bör du söka verktyg som erbjuder dessa funktioner.

  • Konfigurerbarhet
  • Dag 1 funktioner

Konfigurerbarhet

Även om många verktyg lovar AI-kapacitet direkt med lite konfiguration, behöver de antingen tusentals poster eller leverera felaktiga förutsägelser. Med manuella ingrepp kan noggrannheten i förutsägelser snabbt förbättras även med mindre data. Du kan till exempel ha höga omvandlingsfrekvenser i specifika geografiska regioner. Detta kan endast upptäckas om regionen används i träningsmodellen. Vissa verktyg tillåter finjustering av fälten i träningsmodellen.

"2x chanser att högpresterande företag har försäljningsautomatisering jämfört med lågpresterande" - Velocify

Verktyg som erbjuder anpassning ger bättre resultat och ökar användningen av AI i din organisation.

Vad du kan anpassa:

  • Träningsmodeller
  • Resemallar (Playbooks)
  • NLP-modell
  • Fält för Fit Score
  • Konversationssignaler - Positiva och negativa fraser specifika för ditt företag
  • Konkurrentens namn

Dag 1 funktioner

Även om du inte har data om tidigare affärer, medan du väntar på att data ska byggas upp, finns det sätt som AI kan hjälpa säljare och försäljningschefer på dag 1.

"33 % är den faktiska tid som en säljare ägnar aktivt åt att sälja" - CSO Insights

Leta efter verktyg som kan erbjuda dessa funktioner som inte behöver data om historiska affärer:

  • Kontakta sentiment och Deal sentiment
  • Bästa tid att kontakta
  • Åtgärd-objekt från en samtalsinspelning
  • Coaching dashboards

"Högpresterande säljteam har 2.8 gånger större sannolikhet att vara enastående eller mycket bra på prediktiv intelligens." - Salesforce

8. Vägen till AI-accelererad framgång

AI kan förändra hur ditt team säljer. Åtgärderna de vidtar vid affärer, tidpunkten för uppföljningarna, kvaliteten på konversationerna, dokument som delas kommer alla att förbättras när du ger dem möjlighet att använda AI-aktiverade rekommendationer.

Här är några enkla steg du bör ta för att säkerställa ett framgångsrikt resultat när du börjar rulla ut AI i ditt säljteam.

Steg 1 - Börja med enkla mål

Vad vill du uppnå genom att använda AI - Är det för att förbättra leadskonverteringen? För att förbättra affärens vinstfrekvens? För att stänga affärer snabbare? Eller är det att coacha säljare att göra bättre upptäckter eller stänga?

Tänk på att om inte säljarna drar nytta av det, kommer användningen att vara låg för all ny säljteknik. Så ett av de primära målen bör vara att stärka säljarna.

AI kan hjälpa säljare i många aspekter, från att prioritera potentiella kunder, till att identifiera åtgärder som ska utföras på en affär, eller varna dem om lediga affärer, eller föreslå innehåll att inkludera när du svarar på ett e-postmeddelande, med mera.

"Högpresterande säljteam är 10.5 gånger mer benägna än underpresterande att uppleva en stor positiv inverkan på prognosnoggrannheten när de använder intelligenta funktioner." - Salesforce

Steg 2 - Kommunicera till alla intressenter

AI-styrd försäljning kan tas emot med skepsis av ditt säljteam. Vi märkte det i vårt eget säljteam också.

Säljare har 2 primära bekymmer.

  • Noggrannhet av förutsägelser: AI blir bättre med mer data. Så i tidiga faser kommer det säkert att finnas tillfällen där förutsägelserna och rekommendationerna inte är korrekta. Ställ förväntningar därefter.
  • Rädsla för att AI kan begränsa deras roll: Tvärtom, AI förbättrar deras framgång genom att vara en smart assistent för dem.

Informera ditt säljteam om vad du vill uppnå genom att implementera AI-guidad försäljning och hur det kommer att hjälpa dem och organisationen.

"46 % av företagen säger att marknadsföring och försäljning är det område där de investerar mest i AI-system." - Salesforce

Steg 3 – Hitta ett verktyg som låter dig börja med den data du har

AI-drivna applikationer kräver data för att träna prediktionsmodellerna. Det är inte bara namn och affärstorlek på vunna och förlorade affärer, utan också kontaktpunkter på affärerna och andra attribut för affären och den relaterade organisationen och kontakter. Vanligtvis kanske denna information inte är tillgänglig om du börjar på nytt.

Verktyg som Vtiger Calculus kan hjälpa dig att komma igång med begränsad data och komma igång på dag 1 med funktioner som inte kräver historisk data. Ditt team kan till exempel dra nytta av funktioner som Bästa tid att kontakta, Samtalsanalys och Coaching-dashboard, Coaching styrkort 139 % ur lådan.

"139 % är den beräknade ökningstakten för införandet av AI av säljteam under de kommande tre åren." - Salesforce

Steg 4 - Samla in feedback via veckovisa recensioner under de första 90 dagarna.

Samla in feedback från säljarna och säljarna om vilka funktioner som är och inte hjälper dem att nå sina mål. . AI-motorer använder olika algoritmiska modeller på data för att göra förutsägelser. Dessa modeller kan behöva justeras för att säkerställa att förutsägelserna och rekommendationerna är korrekta. Den veckovisa granskningen kommer att hjälpa till att fånga upp avvikelser så tidigt som möjligt och förbättra förutsägelsernas noggrannhet.

9. Sammanfattning

I en nyligen publicerad rapport med titeln "AI Guided Selling" fann Gartner att covid-19-epidemin har fångat många säljteam ur vakt. Reviderade prognoser är 50 % rabatt på tidigare baslinjeprognoser. Många säljledare vill nu modernisera interna och externa processer för att förbättra konverteringar och noggrannhet i prognoser.

Genom att använda AI-drivna verktyg kan säljledare tillhandahålla en kompetent assistent som guidar deras säljare i alla steg av deras resa med varje kund. De kan också förvandlas till att bli mentorer.

"81 % av Fortune 500:s vd:ar anser att AI är ett avgörande område att investera." - Forbes

"83 % av de mest aggressiva användare av AI och kognitiv teknologi sa att deras företag redan har uppnått antingen måttliga (53 %) eller betydande (30 %) fördelar." - Deloitte