AI'nın yeni bir fenomen olduğunu düşünüyorsanız, bu külçe sizi eğlendirebilir. 'Yapay Zeka' terimi ilk olarak 1955'te ortaya çıkarken, AI kavramı ilk olarak MS 1308'de Ramon Lull tarafından 'Ars generalis ultima'da (Nihai Genel Sanat) tartışıldı*.
Şimdi bu çok uzun zaman önceydi! Bugün, AI hayatımızın birçok yönüne dokundu. Görünüşe göre her yerde.
YouTube'daki video önerileri, Amazon'daki ürün önerileri veya Google Haritalar'daki trafik tahminleri olsun, AI tabanlı algoritmalar her gün bize yardımcı oluyor. Hepimiz kişisel hayatımızda bir şekilde bundan faydalanıyoruz.
AI, iş fonksiyonlarını iyileştirmede de iş yerinde ilerlemeler yaptı. Fabrikalarda yapay zeka, güvenliği ve üretkenliği artırıyor. İK'da AI, çalışanların izinler ve bordro soruları hakkında gerçek zamanlı yardım almasına yardımcı olur. Pazarlamada yapay zeka, bir kampanya için doğru kitleyi hedeflemeye yardımcı olabilir. Müşteri hizmetlerinde yapay zeka, sohbet robotları aracılığıyla SSS'lere gerçek zamanlı yanıtlar sağlar ve aracıların karmaşık sorgular üzerinde çalışması için zaman kazandırır.
Satışta AI
Yapay zekanın gizemini çözdüğümüzde, satış sürecinde de neden etkili olabileceğini görmek kolay. AI, geçmiş verilerdeki kalıpları büyük bir doğrulukla okur. Spesifik olarak, profille birlikte belirli erken aşamadaki davranışların gelecekteki belirli bir davranışa veya sonuca yol açabileceği kalıplar.
Aşağıdaki durumları göz önünde bulundurun:
- E-posta durumu: Bir e-postanın belirli bir zamanda gönderildiğinde açılıp açılmayacağı.
- Belge: Bir belgenin daha sonraki bir aşamaya ilerlemeye yardımcı olup olmadığı vb.
Artık her birey ve her müşteri farklıdır. Binlercesine ve muhtemelen her biri için yüzlerce veri noktasına sahip olduğunuzda, modeller ortaya çıkacaktır.
AI, kalıpları okumak için oluşturuldu ve çok az veya hiç manuel müdahale gerektirmeyen bir düzeye yükseldi.
Yapay zeka sistemleri, çok büyük miktarda veriyi tarayabilir ve belirli sonuçlara (örneğin, kazanılan veya kaybedilen anlaşma) yol açan kalıpları bulmak için işlemi binlerce kez tekrarlayabilir. Bazı AI modellerinde, geçmiş veriler üzerinde tahminde bulunarak ve tahminlerin gerçek sonuçlarla eşleşip eşleşmediğini doğrulayarak ve doğruluk oranı yüksek olana kadar ayarlamalarla tekrar tekrar yineleyerek doğruluğu artırmak için yerleşik mekanizmalar bulunur.
Satış ekipleri, nihayetinde daha fazla anlaşma kazanmalarına ve anlaşmaları daha hızlı kapatmalarına yardımcı olan yapay zeka tabanlı uygulamalardan şimdiden kazanç sağlamaya başladı.
İşte satışta yapay zekadan yararlanabilecek 15 kritik alan.
Kurşun ve MQL Aşaması
- Profil Zenginleştirme
Satış temsilcileri genellikle LinkedIn'de veya potansiyel araştırmaları araştıran diğer kaynaklarda zaman harcar. Bir e-posta adresi veya şirket adı verilen yararlı ayrıntıları getirebilecek araçlar çok kullanışlı olabilir ve satış temsilcileri için zaman kazandırabilir.
- Puanlama Kurşun
Satış temsilcileri, düşük nitelikli potansiyel müşterileri kovalayarak çok zaman kaybeder. AI uygulamaları, müşteri adaylarının katılım davranışını ve profil özelliklerini gözden geçirerek, müşteri adaylarında daha yüksek dönüşüm sağlayan özellikleri belirleyebilir. E-postalara, web sitelerine, sosyal kanallara katılım ve profil verileri, dönüşüm olasılığını tahmin etmeye yardımcı olabilecek faktörlerdir.
- Yinelenenleri göster
Sisteminiz ne kadar karmaşık olursa olsun, yinelenen kayıtlar sisteme girer. Çoğu zaman bu, aynı kişi veya kuruluş veya anlaşma için kullanılan metindeki küçük farklılıklardan kaynaklanır. Programlar, bu tür mükerrer kayıtları izleyebilir ve bilgilerin farklı kayıtlara dağılmaması için satış temsilcilerini uyarabilir.
SQL Aşaması
- İletişim için en iyi zaman
Kişilerinizin etkileşime girmeye istekli olma olasılığı en yüksek olduğunda e-posta göndererek veya arama yaparak yanıt oranını artırın. Ekibinizle olan geçmiş etkileşimlerine bağlı olarak sistem, aramak veya e-posta göndermek için uygun zaman aralıkları önerebilir.
- E-posta yardımcısı
Bir e-postaya yanıt verirken, AI, Satış temsilcilerinin bir tıklamayla ekleyebileceği belgeler veya şablonlar önerebilir.
- Belge önerileri
Anlaşma farklı aşamalardan geçerken vaka çalışmaları, karşılaştırma belgeleri veya yatırım getirisi belgeleri gibi belirli belgeler, ürününüzü değerlendirirken potansiyel müşterilerinize yardımcı olabilir. Yapay zeka destekli uygulamalar, farklı belgelerin başarı oranıyla ilgili geçmiş verilere bakabilir ve zamanında önerilerde bulunabilir.
- Boşta kalan kişi hatırlatıcıları
Satış, bir ilişki kurma sürecidir. Acil bir ihtiyacı olmayanlarla bile, potansiyel müşterilerinizle etkileşime devam etmek önemlidir. Boşta kalan iletişim hatırlatıcıları, Satış temsilcilerinin potansiyel müşterileri ile iletişim halinde kalmasına yardımcı olabilir.
Anlaşma Aşaması
- Anlaşma puanı
Bir anlaşmada başarı olasılığını bilmek, düzeltici önlemleri önceden almak ve öngörülebilir tahminler oluşturmak için önemlidir.
- Anlaşma uyarıları ve Görev önerileri
Satış temsilcileri, belge önerilerinin yanı sıra engelleri aşan diğer ipuçlarından da yararlanabilir. Örneğin, sistem şu uyarıları verebilir:
- Henüz bir karar verici belirlenmemişse satış temsilcileri, ancak anlaşma 'Nitelikli' aşamaya geçiyor.
- Bir anlaşma için müşteri profilinin uygunluğu düşükse ve satış temsilcilerine rehberlik sunmak için devreye girmeleri gerekiyorsa yöneticiler.
- E-postalardan, aramalardan ve toplantılardan Eylem Öğeleri
Söz verdiğimiz takip görevlerini ne sıklıkla kaçırdık? AI uygulamaları, aramalardaki ve e-postalardaki iletişimi analiz ederek ve NLP'yi kullanarak, satış temsilcilerinin takip etmesini kolaylaştırmak için eylem öğelerini seçebilir.
- Fiyat optimizasyonu
Bir müşteriye vermek için doğru indirim nedir? Hiç indirim yapılmalı mı? Yapay zeka tabanlı sistemler, geçmiş satışlardan elde edilen verilere dayanarak doğru indirimleri veya fiyat değişikliklerini önerebilir.
Müşteriler
- Ek Satış ve Çapraz Satış
Artan satış için doğru zaman ne zaman? Veya müşteriniz başka hangi ürünlerden yararlanabilir? Yapay zekayı kullanarak mevcut müşteri ilişkilerinizi genişletme fırsatlarını belirleyebilirsiniz.
Satış müdürleri
Satış liderleri, satış görevlilerini başarılı olmak için en iyi konuma getirmek ister. Doğru tahminlere ihtiyaç duymanın yanı sıra, belirli anlaşmalara yardımcı olmak ve satış görevlilerinin koçluğa ihtiyaç duyduğu alanları bulmak için zamanında uyarılara ihtiyaçları var. AI'nın satış liderlerine yardımcı olabileceği bazı alanlar.
- AI tabanlı tahmin
Sonucu etkileyebilecek bir anlaşmayla ilgili tüm etkileşimleri dikkate alan makine öğrenimi modellerini uygulayarak daha güvenilir tahminler elde edin. Sadece önsezinize göre hareket etmeyin!
- Çağrı analizi
10 satış temsilcisinden oluşan bir ekip yönetiyorsanız, her biri günde 3 saat telefonda kalsa bile aramaları manuel olarak gözden geçirmeniz imkansızdır (bu, tek şey olsa bile 30 saatinizin 9 saatini gözden geçirmeniz gerektiği anlamına gelir). Yapmalısın). NLP'yi uygulayan AI tabanlı araçlar, Mood, Talk-to-dinle, En uzun monologlar vb. gibi istatistikler sağlayabilir.
- Koçluk
Yapay zeka tabanlı araçlar, en iyi uygulamaların gerisinde kalan e-postaları ve çağrıları, satış yöneticileri (aka koçlar) tarafından incelenmek üzere işaretleyebilir. Koçlar, konuşmaların belirli yönlerinde (gündem belirleme veya keşif soruları vb.) yardıma ihtiyaç duyan satış temsilcileri bulabilir.
Vtiger Calculus AI'ı deneyin bedava 31 Mart 2021'e kadar. Yapay zekayı satış ekiplerinizin eline vermenin zamanı geldi.
Anlaşma puanlaması, Anlaşma önerileri, E-posta yardımcısı, Çağrı analizi ve Koçluk özelliklerinin tümü Vtiger Calculus'un bir parçasıdır. Vtiger Calculus, Vtiger Sales ve Vtiger One sürümleri (Profesyonel ve Kurumsal katmanlar) için kullanılabilen bir eklentidir.
Referanslar * – İşte bir AI'nın kısa tarihi Forbes için Gil Press tarafından yazılmış ve 30 Aralık 2016'da yayınlanmıştır.
