Trí tuệ nhân tạo trong bán hàng
AI đã có mặt khắp nơi trong cuộc sống cá nhân của chúng ta. Kinh nghiệm của chúng tôi được phong phú nhờ ứng dụng của nó trong các lĩnh vực khác nhau.
Có thể không hề nhận ra, chúng ta sử dụng công nghệ hỗ trợ AI dưới dạng đề xuất video, đề xuất sản phẩm, trợ lý giọng nói, nhận dạng khuôn mặt để đăng nhập và nhiều tính năng khác trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta.
AI đã giúp chúng ta tiết kiệm thời gian, đồng thời dẫn chúng ta đến nội dung và sản phẩm phù hợp với chúng ta.
Tại nơi làm việc cũng vậy, AI có thể tăng cường tự động hóa để tiết kiệm thời gian và nâng cao năng lực của con người nhằm đạt được kết quả tốt hơn.
Gartner trong bài viết của mình Công nghệ bán hàng CRM hàng đầu cho những thực tế mới của việc bán thế giới Covid-19 đã nêu ra 5 ứng dụng của AI trong các quy trình Bán hàng.
- AI trong dự báo bán hàng
- AI trong tính điểm giao dịch
- AI trong Hội thoại Trí tuệ
- AI trong công nghệ định giá
- AI trong hỗ trợ Huấn luyện
Sách điện tử này cung cấp cho các CXO và lãnh đạo bán hàng tất cả những gì họ cần biết về việc bán hàng được hướng dẫn bởi AI và triển khai thành công nó trong tổ chức của họ.
“Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp tin rằng AI sẽ trở thành nền tảng trong tương lai. Trên thực tế, 72% coi đó là một lợi thế kinh doanh.” - PwC
1. Bán hàng theo hướng dẫn của AI là gì
Theo truyền thống, chúng tôi chỉ xem xét hoạt động của một giao dịch cụ thể hoặc khách hàng tiềm năng cụ thể và đưa ra quyết định về các bước tiếp theo.
Những quyết định như “tài liệu nào là tốt nhất để gửi” và “khi nào là thời điểm tốt nhất để liên hệ” tùy thuộc vào phán đoán tốt nhất của nhân viên bán hàng.
Chúng tôi đưa ra dự đoán bằng cách chỉ định xác suất chuyển đổi cố định cho từng giai đoạn của giao dịch.
Ví dụ: Mới là 10%, Đủ tiêu chuẩn là 20%, Sẵn sàng kết thúc là 80%, v.v. Tương tự, chúng tôi ghi điểm cho khách hàng tiềm năng bằng cách ấn định điểm cố định cho các đặc điểm hoặc hành vi cụ thể.
Quy trình bán hàng truyền thống không có cách tiếp cận có hệ thống để học hỏi từ quá khứ nhằm cải thiện kết quả trong tương lai.
Việc bán hàng được hướng dẫn bởi AI sẽ thu hẹp khoảng cách này.
AI về cơ bản chỉ là một quá trình đơn giản để phân tích dữ liệu lịch sử, tìm ra các nguyên nhân dẫn đến kết quả cụ thể và rút ra những suy luận có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán và đưa ra khuyến nghị.
Ngoài ra, giờ đây chúng tôi cũng có các phương tiện để diễn giải cảm xúc một cách tự động từ bản ghi âm điện thoại và email.
Các chương trình AI thực hiện điều này bằng cách áp dụng các khả năng Học máy (ML) và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Máy móc rất giỏi trong việc sàng lọc dữ liệu hàng trăm hoặc hàng nghìn lần trong một khoảng thời gian ngắn.
AI có thể giúp trả lời những câu hỏi như sau:
- Ngành của khách hàng có mức độ ảnh hưởng như thế nào
- có tỷ lệ thắng của bạn?
- Làm thế nào về vị trí?
- Thế còn người bán hàng được chỉ định phụ trách giao dịch thì sao?
Có nhiều yếu tố khác - Số lượng tương tác, Tình cảm, Tài liệu được chia sẻ, Cách xử lý phản đối trong cuộc gọi, v.v.
Tất cả những điều này ảnh hưởng đến kết quả ở các mức độ khác nhau và AI có thể sàng lọc dữ liệu lịch sử để tìm ra mối tương quan và nguyên nhân.
Với đủ dữ liệu lịch sử, các chương trình AI có thể tìm ra các mô hình và kiểm tra các giả thuyết khác nhau để xem yếu tố nào có mức độ ảnh hưởng cao hơn và đưa ra dự đoán cũng như đề xuất.
Một số tính năng được che giấu trong đồng phục AI không thực sự sử dụng máy học mà sử dụng dữ liệu có sẵn về giao dịch và liên hệ để cung cấp cảnh báo thông minh kịp thời (ví dụ: Hệ thống có thể gửi cảnh báo nếu giao dịch không hoạt động hoặc bị đình trệ trong một giai đoạn trong hơn 5 ngày) .
"67% đại diện bán hàng không đạt chỉ tiêu hàng năm" - Nhóm TAS
2. AI giúp đại diện bán hàng như thế nào
Giai đoạn khách hàng tiềm năng & MQL
Làm giàu hồ sơ
Các đại diện bán hàng thường dành thời gian trên LinkedIn hoặc các tài nguyên khác để nghiên cứu triển vọng. Các công cụ có thể mang lại thông tin chi tiết hữu ích như địa chỉ email hoặc tên công ty có thể rất tiện dụng và tiết kiệm thời gian cho các đại diện bán hàng.
Điểm dẫn đầu
Các đại diện bán hàng mất rất nhiều thời gian để theo đuổi những khách hàng tiềm năng kém chất lượng. Bằng cách xem xét hành vi tương tác và đặc điểm hồ sơ của khách hàng tiềm năng, các ứng dụng AI có thể xác định các đặc điểm trong khách hàng tiềm năng dẫn đến chuyển đổi cao hơn. Mức độ tương tác trên email, trang web, kênh xã hội, cùng với dữ liệu hồ sơ, là tất cả các yếu tố có thể giúp dự đoán khả năng chuyển đổi.
Cảnh báo bản ghi trùng lặp
Hệ thống của bạn có thể phức tạp đến đâu, các bản ghi trùng lặp vẫn xâm nhập vào hệ thống. Điều này rất thường xảy ra do các biến thể nhỏ trong văn bản được sử dụng cho cùng một liên hệ hoặc tổ chức hoặc giao dịch. Các chương trình có thể theo dõi các bản ghi trùng lặp như vậy và cảnh báo các đại diện bán hàng để thông tin không bị phân tán trong các bản ghi khác nhau.
"52% công ty chỉ tin rằng họ có dữ liệu khách hàng có độ tin cậy trên 75%. Trong khi chỉ có 23% công ty tin rằng họ có dữ liệu khách hàng tiềm năng đáng tin cậy." - Thông tin chi tiết về CSO
AI có thể được sử dụng để cải thiện kết quả trong từng giai đoạn của quy trình Bán hàng. Trong các trang tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn cách AI có thể tác động đến từng giai đoạn của kênh bán hàng.
Giai đoạn SQL
Thời gian tốt nhất để liên lạc
Cải thiện tỷ lệ phản hồi bằng cách gửi email hoặc thực hiện cuộc gọi khi các liên hệ của bạn có nhiều khả năng sẵn sàng tham gia. Dựa trên tương tác trước đây của họ với nhóm của bạn, hệ thống có thể đề xuất các khoảng thời gian phù hợp để gọi điện hoặc gửi email.
Trợ lý email
Khi trả lời email, AI có thể đề xuất các tài liệu hoặc mẫu mà đại diện bán hàng có thể chèn bằng một cú nhấp chuột được gọi là Đề xuất tài liệu. Khi giao dịch tiến triển qua các giai đoạn khác nhau, một số tài liệu nhất định như nghiên cứu trường hợp, tài liệu so sánh hoặc tài liệu ROI có thể giúp ích cho khách hàng tiềm năng khi họ đánh giá sản phẩm của bạn. Các ứng dụng được hướng dẫn bởi AI có thể xem dữ liệu lịch sử về tỷ lệ thành công của các tài liệu khác nhau và đưa ra đề xuất kịp thời.
Lời nhắc liên hệ không hoạt động
Bán hàng là quá trình xây dựng mối quan hệ. Điều quan trọng là phải tiếp tục tương tác với những khách hàng tiềm năng của bạn, ngay cả những khách hàng không có nhu cầu ngay lập tức. Lời nhắc liên hệ nhàn rỗi có thể giúp Đại diện bán hàng giữ liên lạc với khách hàng tiềm năng của họ.
"15% là khả năng kết nối với khách hàng tiềm năng tăng lên nếu bạn gọi trong khoảng thời gian từ 8 đến 11 giờ sáng."
Giai đoạn giao dịch
Điểm giao dịch
Biết khả năng thành công của một giao dịch là điều quan trọng để thực hiện các hành động khắc phục trước thời hạn và đưa ra các dự báo có thể đoán được.
Cảnh báo giao dịch và đề xuất Nhiệm vụ
Bên cạnh các đề xuất tài liệu, các đại diện Bán hàng cũng có thể hưởng lợi từ các mẹo khác để vượt qua các rào cản. Ví dụ, hệ thống có thể cảnh báo:
- Đại diện bán hàng nếu chưa xác định được người ra quyết định nhưng giao dịch đã chuyển sang giai đoạn Giai đoạn 'đạt tiêu chuẩn'.
- Người quản lý nếu hồ sơ khách hàng phù hợp với một giao dịch thấp và họ cần phải tham gia để cung cấp hướng dẫn cho các đại diện bán hàng.
Hành động-Mục từ email, cuộc gọi và cuộc họp
Bao lâu chúng ta lại bỏ lỡ các nhiệm vụ tiếp theo mà chúng ta đã hứa? Bằng cách phân tích giao tiếp trong các cuộc gọi và email và sử dụng NLP, các ứng dụng AI có thể chọn ra các mục hành động để giúp các đại diện bán hàng theo dõi dễ dàng hơn.
Tối ưu hóa giá cả
Mức chiết khấu phù hợp để cung cấp cho khách hàng là gì? Có nên giảm giá không? Hệ thống dựa trên AI có thể đề xuất các mức chiết khấu hoặc thay đổi giá phù hợp dựa trên dữ liệu từ các đợt bán hàng trước đây.
"50% thời gian bán hàng bị lãng phí vào việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng không hiệu quả" - Trưởng nhóm B2B
Giai đoạn khách hàng
Bán thêm & Bán chéo
Khi nào là thời điểm thích hợp để bán thêm? Hoặc những sản phẩm nào khác mà khách hàng của bạn có thể được hưởng lợi? Sử dụng AI, bạn có thể xác định các cơ hội để mở rộng các mối quan hệ khách hàng hiện có của mình.
"85% giám đốc điều hành tin rằng AI sẽ cho phép công ty của họ đạt được hoặc duy trì lợi thế cạnh tranh, nhưng chỉ khoảng 20% đã kết hợp AI theo một cách nào đó và chưa đến 39% có chiến lược AI tại chỗ" - MIT
3. AI giúp lãnh đạo bán hàng như thế nào
Thông tin chi tiết về giao dịch
Cảnh báo cuộc trò chuyện và bản tóm tắt điều hành giao dịch
Các công cụ AI được kích hoạt với NLP có thể cung cấp cho người quản lý bán hàng bản tóm tắt điều hành về giao dịch, giúp cô ấy có cái nhìn toàn cảnh về tất cả các hoạt động trong giao dịch cũng như các tín hiệu tích cực và tiêu cực.
Công cụ này có thể phân tích thông qua bản ghi cuộc gọi và email, đồng thời tìm kiếm các cụm từ được quản trị viên phân loại (ví dụ: Giá cả, Playbook, Đối thủ cạnh tranh, Tính năng) và cung cấp bản tóm tắt.
Người quản lý bán hàng có thể biết liệu cảm xúc của khách hàng tiềm năng có đang chuyển động theo hướng tích cực hay không và nhấp qua để xem các cuộc trò chuyện cụ thể.
"55% số người kiếm sống bằng nghề bán hàng không có những kỹ năng phù hợp để thành công." - Caliper Corp
Dự báo
Dự báo dựa trên AI
Một số nhân viên bán hàng giỏi trong việc xác định xác suất, còn những người khác thì không. Một số lạc quan quá mức, số khác lại thận trọng. Những dự báo truyền thống thường tỏ ra không chính xác do những xu hướng này của con người.
Người quản lý bán hàng có thể nhận được những dự báo đáng tin cậy hơn bằng cách áp dụng các mô hình học máy xem xét tất cả các cam kết liên quan đến một giao dịch có thể ảnh hưởng đến kết quả của nó. Đừng chỉ làm theo linh cảm!
Giống như bất kỳ điều gì liên quan đến AI, độ chính xác của dự báo theo thời gian khi có nhiều dữ liệu hơn.
"102 ngày là thời gian chốt khách hàng tiềm năng trung bình" - Salesforce
Giảng dạy & Huấn luyện
AI có thể biến người quản lý bán hàng thành cố vấn bán hàng
Nếu bạn đang quản lý một nhóm gồm 10 đại diện bán hàng, bạn không thể xem xét thủ công các cuộc gọi ngay cả khi mỗi người dành 3 giờ trên điện thoại mỗi ngày (điều đó có nghĩa là bạn phải xem xét 30 giờ trong 9 giờ của mình ngay cả khi đó là điều duy nhất bạn làm). Các công cụ dựa trên AI áp dụng NLP có thể cung cấp các số liệu thống kê như Tâm trạng, Nói để nghe, Độc thoại dài nhất, v.v.
Các công cụ hỗ trợ AI có thể sàng lọc các cuộc gọi và email được ghi lại, đồng thời gắn cờ những cuộc gọi và email chưa được người quản lý bán hàng (hay còn gọi là huấn luyện viên) xem xét. Người quản lý có thể xem đại diện nào cần hỗ trợ và lĩnh vực họ cần hỗ trợ (ví dụ: thiết lập chương trình nghị sự, câu hỏi khám phá, xử lý phản đối..). Khi xem xét các cuộc gọi/email, người quản lý có thể trích dẫn các ví dụ và hướng dẫn để đẩy nhanh quá trình học hỏi của nhân viên bán hàng.
"81% nói rằng độ chính xác của dữ liệu của họ có thể được cải thiện bằng cách thu thập thông tin liên hệ chất lượng từ những người họ gặp hoặc gửi email cùng." - Hướng nội
4. Dữ liệu nào là cần thiết để nhận ra tất cả lợi ích của việc bán hàng do AI hướng dẫn?
Một số tính năng do AI điều khiển yêu cầu dữ liệu lịch sử là:
Chấm điểm thỏa thuận
Một số thành phần của Điểm giao dịch, cụ thể là Điểm phù hợp, Điểm thẩm quyền, Điểm tương tác được xác định dựa trên cách so sánh các thuộc tính của giao dịch này với các giao dịch thắng/thua trước đó.
Đề xuất nhiệm vụ
Các đề xuất về tài liệu nào cần gửi hoặc hành động nào cần thực hiện tiếp theo ở một giai đoạn cụ thể của giao dịch sẽ được xác định dựa trên kết quả của việc thực hiện những hành động đó trong các giao dịch trước đây khi chúng tiến tới giai đoạn kết thúc.
Dự báo dựa trên AI
Bằng cách xem xét điểm giao dịch được hỗ trợ bởi AI, việc dự báo có thể được thực hiện hiệu quả hơn trên cơ sở khách quan hơn.
Các tính năng được đề cập này yêu cầu dữ liệu về các giao dịch trong quá khứ (thắng hoặc thua) để xây dựng và thử nghiệm các mô hình dự đoán.
"82% người ra quyết định B2B cho rằng đại diện bán hàng chưa được chuẩn bị" - Blender
Dưới đây là một số thuộc tính chính dựa trên dữ liệu từ các giao dịch trước đây:
- Tên đường ống giao dịch
- Giao dịch đã bước vào các giai đoạn và thời gian dành cho các giai đoạn
- Kết quả giao dịch (thắng/thua)
- Số tiền giao dịch
- Tên chủ sở hữu
- Ngành, quy mô, khu vực và các lĩnh vực khác của tổ chức liên quan
- Vai trò của Người liên hệ liên quan trong giao dịch
- Số lượng Điểm tiếp xúc ở mỗi giai đoạn của giao dịch - Email, Cuộc trò chuyện, Cuộc gọi, Cuộc họp, Chiến dịch, Hoạt động trang web, Tài liệu và Vụ việc.
- Tên của tài liệu được chia sẻ ở các giai đoạn khác nhau của thỏa thuận
Có nhiều tính năng hỗ trợ AI khác không yêu cầu dữ liệu lịch sử này như được giải thích tiếp theo.
"79% dữ liệu liên quan đến cơ hội mà đại diện bán hàng thu thập không bao giờ được cập nhật trong hệ thống CRM." - ESNA
5. Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng tôi không có dữ liệu về các giao dịch trước đây?
Các dự đoán và đề xuất dựa trên AI sẽ trở nên tốt hơn khi có nhiều dữ liệu hơn. Tuy nhiên, nếu bạn bắt đầu mà không có dữ liệu nào thì một số khả năng AI có thể không khả dụng cho bạn vào Ngày 1. Thông thường, cần có ít nhất 200 giao dịch thắng/thua để có đủ mức độ tin cậy.
Các tính năng do AI điều khiển sau không cần dữ liệu về các giao dịch lịch sử:
Thời gian tốt nhất để liên lạc
Điều này được lấy dựa trên lịch sử tương tác của người liên hệ (người liên hệ đã mở email khi nào, gửi email, xem tài liệu, v.v.)
Giao dịch và tình cảm liên hệ
Cảm tính được lấy từ tin nhắn được người liên hệ gửi qua nội dung Email, Bản ghi cuộc gọi và Tin nhắn trò chuyện.
Cảnh báo cuộc trò chuyện giao dịch
Người quản lý bán hàng có thể được cảnh báo khi các cụm từ cụ thể được khách hàng tiềm năng hoặc khách hàng đề cập.
Phân tích cuộc hội thoại
Các cụm từ và từ khóa cụ thể có thể được cấu hình là tích cực hoặc tiêu cực hoặc trung tính. Quản trị viên cũng có thể đặt chúng vào các danh mục khác nhau (ví dụ: giá cả, đề xuất giá trị, tính năng) và sau đó xem bản tóm tắt các cuộc hội thoại từ Giao dịch.
Trợ lý trả lời email
Đại diện bán hàng có thể được cung cấp các đề xuất mẫu và tài liệu khi trả lời email dựa trên thông tin mà khách hàng tiềm năng yêu cầu.
Huấn luyện bán hàng
Bản ghi cuộc gọi và email có thể được phân tích để xem nhân viên bán hàng giao tiếp như thế nào. Phân tích giọng nói có thể đo lường tốc độ nói, tâm trạng, tỷ lệ Talk2Listen và những hiểu biết nâng cao như liệu nhân viên bán hàng có xử lý tốt câu hỏi, đặt câu hỏi và tạm dừng để cho phép khách hàng tiếp tục nói hay không.
"30% trong số tất cả các công ty B2B sẽ sử dụng AI để tăng cường ít nhất một trong các quy trình bán hàng chính của họ." - Gartner
6. Tại sao một số sáng kiến bán hàng do AI hướng dẫn lại thất bại?
Khi bắt đầu hành trình làm sáng tỏ AI cho nhóm của bạn, bạn nên nhớ rằng một số nỗ lực trước đây của các nhóm khác trong việc đưa AI vào đã thất bại.
Hiểu được nguyên nhân thất bại sẽ giúp bạn tránh được những cạm bẫy.
Vậy tại sao một số sáng kiến bán hàng dựa trên AI lại thất bại?
- Dữ liệu ít ỏi và chất lượng dữ liệu kém
- Các mô hình đào tạo sai được sử dụng bởi công cụ AI
- Thông báo rải rác về các giao dịch hiện tại
- Thiếu sự tin tưởng và khả năng áp dụng các tính năng dựa trên AI của Nhân viên bán hàng kém
- Thiếu bền bỉ
"92% tương tác của khách hàng diễn ra trên điện thoại" - Salesforce
Dữ liệu ít ỏi và chất lượng dữ liệu kém
Để đưa ra dự đoán và đề xuất, công cụ AI sử dụng dữ liệu từ các giao dịch trước đây của bạn. Điều này bao gồm dữ liệu liên quan đến giao dịch như cuộc gọi, email, nhiệm vụ đã hoàn thành, tài liệu đã gửi, trường liên hệ (Ví dụ: Vai trò liên hệ của giao dịch), trường tổ chức (ví dụ: Ngành tổ chức, vị trí).
Với nhiều dữ liệu hơn, các dự đoán và đề xuất, chẳng hạn như thời điểm tốt nhất để liên hệ, điểm giao dịch, đề xuất giao dịch, sẽ trở nên tốt hơn.
Mẹo:
Nếu bạn đã có dữ liệu giao dịch trong quá khứ thì bạn có thể mong đợi kết quả tốt từ rất sớm khi áp dụng AI.
Vtiger cũng có thể nhập dữ liệu trước đây của bạn từ các CRM khác nếu tổ chức của bạn đang muốn sử dụng Vtiger Calculus AI.
Một số tính năng của AI, chủ yếu là những tính năng được hỗ trợ bởi Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), chẳng hạn như Phân tích cuộc gọi, Phân tích email, Điểm tình cảm, Tín hiệu hội thoại, không cần dữ liệu lịch sử. Vì vậy, việc biến những điều này thành một phần trong mục tiêu ban đầu của bạn sẽ giúp ích cho Nhân viên bán hàng của bạn ngay từ Ngày đầu tiên.
Lưu ý: Vtiger có thể nhập dữ liệu trước đây của bạn từ các CRM khác.
"Mất năng suất và quản lý kém khiến các công ty thiệt hại ít nhất 1 nghìn tỷ USD mỗi năm" - Hội đồng CMO
Các mô hình đào tạo cố định
Các mô hình Machine Learning (ML) khác nhau có thể được áp dụng trên dữ liệu lịch sử để đưa ra dự đoán. Việc lựa chọn mô hình có thể có ảnh hưởng lớn đến kết quả. Các mô hình ML áp dụng phương pháp tự học mang lại kết quả chính xác hơn.
Mẹo:
Hãy lưu ý rằng các mô hình đào tạo có thể cần điều chỉnh. Nhóm Vtiger sẵn sàng làm việc với bạn để theo dõi kết quả và thực hiện những điều chỉnh cần thiết. Vtiger Calculus AI cho phép quản trị viên tùy chỉnh các mô hình và cung cấp các điều khiển dễ cấu hình để mang lại kết quả tốt nhất cho tổ chức của bạn.
Calculus AI cũng cung cấp cho nhân viên bán hàng khả năng điều chỉnh cảm xúc chỉ bằng 1 cú nhấp chuột nếu họ nhận thấy rằng một văn bản nhất định trong email hoặc bản ghi âm cuộc gọi đã bị hệ thống diễn giải sai.
"40% Là lượng thời gian mà các đại diện bán hàng dành để tìm kiếm ai đó để gọi" - Inside Sales
Thông tin liên lạc rải rác và các điểm tiếp xúc ẩn
Nếu các cuộc gọi, email, cuộc trò chuyện, cuộc trò chuyện WhatsApp không được đăng nhập vào hệ thống thì công cụ AI sẽ đưa ra những dự đoán và đề xuất kém dựa trên một phần dữ liệu. Một số điểm tiếp xúc (ví dụ: mức độ tương tác trên tài liệu Báo giá hoặc ROI mà nhân viên bán hàng của bạn đã gửi) có thể không được chú ý nhưng cũng quan trọng không kém để theo dõi mức độ tương tác và đưa ra dự đoán đúng.
Mẹo:
Tìm một công cụ có plugin và tích hợp tự động đưa các cuộc gọi, cuộc trò chuyện, cuộc trò chuyện WhatsApp và email vào CRM mà không cần bất kỳ nỗ lực nào của Nhân viên bán hàng.
Ứng dụng Vtiger CRM Mobile và ứng dụng khách Web cho phép nhân viên bán hàng thực hiện cuộc gọi và trò chuyện WhatsApp từ trong ứng dụng. Vtiger cũng tích hợp với Zoom Meet & Google Meet. (Tích hợp Microsoft Teams sẽ ra mắt vào Quý 1 năm 2021). Vtiger cũng có các tiện ích bổ sung cho Gmail và Office365.
Vtiger CRM đã tích hợp tính năng theo dõi tài liệu. Vì vậy, khi bạn gửi email từ Vtiger kèm theo Trích dẫn hoặc bất kỳ tài liệu nào khác, CRM sẽ không chỉ thông báo cho bạn khi họ xem nó mà còn sử dụng dữ liệu để cập nhật dự đoán và đề xuất.
"50% Nghiên cứu cho thấy 35 -50% doanh số bán hàng thuộc về nhà cung cấp phản hồi trước" - Inside Sales
Sự chấp nhận kém
Những dự đoán hoặc khuyến nghị không chính xác có thể nhanh chóng làm giảm sự nhiệt tình và giảm khả năng áp dụng. Vì vậy, điều quan trọng là phải đặt ra những kỳ vọng phù hợp ngay từ đầu và triển khai AI một cách khôn ngoan. Vì một số tính năng dựa trên AI có thể cần dữ liệu nên tốt hơn là bạn nên triển khai những tính năng đó vào tháng thứ 2 hoặc thứ 3.
Mẹo:
Sử dụng các công cụ yêu cầu thay đổi thói quen ở mức tối thiểu. Đặt lịch trình 2 hoặc 3 giai đoạn để triển khai AI. Giai đoạn 1 có thể là các tính năng không cần dữ liệu lịch sử (đã lưu ý ở trên).
"85% Hoặc khách hàng tiềm năng và khách hàng không hài lòng với trải nghiệm trên điện thoại của họ" - Salesforce
Thiếu bền bỉ
Như với bất kỳ sáng kiến mới nào, sẽ có những trở ngại. Đặc biệt là những sáng kiến đòi hỏi một số thay đổi trong thói quen, dù chỉ là nhỏ. Bạn có thể sẽ thấy những thách thức khi triển khai hoạt động bán hàng do AI hướng dẫn.
Chúng có thể ở dạng dự đoán không chính xác do mô hình sai hoặc không đủ dữ liệu hoặc khả năng áp dụng kém do thiếu đào tạo.
Biết rằng những điều này là bình thường và việc tiến hành các hành động khắc phục sẽ đưa nhóm Bán hàng của bạn đạt được kết quả thành công.
Mẹo:
Những người quản lý tuyến đầu của bạn đóng vai trò quan trọng trong việc triển khai AI thành công. Họ phải tham gia vào việc lập kế hoạch và giám sát việc áp dụng triển khai tính năng AI.
Chia sẻ phản hồi với các huấn luyện viên Vtiger CRM của bạn để nhận được hướng dẫn.
"42.5% đại diện bán hàng phải mất 10 tháng trở lên mới có thể làm việc hiệu quả" - Accenture
"Dự kiến tăng trưởng ba chữ số trong các lĩnh vực như trí thông minh dự đoán (118%) và tự động hóa quy trình chuyển tiền thành tiền mặt (115%) trong ba năm tới." - Lực lượng bán hàng
7. Bạn nên chú ý điều gì khi chọn công cụ bán hàng do AI hướng dẫn?
Bạn có thể không có tất cả dữ liệu cần thiết khi bắt đầu triển khai hoạt động bán hàng được hướng dẫn bởi AI trong tổ chức của mình. Vì vậy, khi tìm kiếm công cụ phù hợp, bạn nên tìm kiếm những công cụ cung cấp những khả năng này.
- Khả năng cấu hình
- Đặc điểm ngày 1
Khả năng cấu hình
Mặc dù nhiều công cụ hứa hẹn có khả năng AI ngay lập tức với ít cấu hình, nhưng chúng cần hàng nghìn bản ghi hoặc đưa ra những dự đoán không chính xác. Với sự can thiệp thủ công, độ chính xác của dự đoán có thể được cải thiện nhanh chóng ngay cả khi có ít dữ liệu hơn. Ví dụ: bạn có thể có tỷ lệ chuyển đổi cao ở các vùng địa lý cụ thể. Điều này chỉ có thể được phát hiện nếu vùng được sử dụng trong mô hình đào tạo. Một số công cụ cho phép tinh chỉnh các trường trong mô hình đào tạo.
"Cơ hội gấp đôi để các công ty có hiệu suất cao áp dụng tự động hóa bán hàng so với các công ty có hiệu suất thấp" - Velocify
Các công cụ cung cấp khả năng tùy chỉnh mang lại kết quả tốt hơn và tăng cường áp dụng AI trong tổ chức của bạn.
Những gì bạn có thể tùy chỉnh:
- Mô hình đào tạo
- Mẫu hành trình (Playbooks)
- Mô hình NLP
- Các trường cho Điểm phù hợp
- Tín hiệu hội thoại - Cụm từ tích cực và tiêu cực dành riêng cho doanh nghiệp của bạn
- Tên đối thủ
Đặc điểm ngày 1
Ngay cả khi bạn không có dữ liệu về các giao dịch trước đây, trong khi chờ dữ liệu được tích hợp, AI vẫn có nhiều cách có thể trợ giúp nhân viên bán hàng và người quản lý bán hàng vào Ngày đầu tiên.
"33% Là thời gian thực tế mà đại diện bán hàng tích cực bán hàng" - CSO Insights
Hãy tìm những công cụ có thể cung cấp những tính năng này mà không cần dữ liệu về các giao dịch lịch sử:
- Tình cảm liên hệ và tình cảm giao dịch
- Thời gian tốt nhất để liên lạc
- Các mục hành động từ bản ghi cuộc gọi
- Trang tổng quan huấn luyện
"Các đội bán hàng có hiệu suất cao có khả năng xuất sắc hoặc rất giỏi về thông tin dự đoán cao hơn 2.8 lần." - Lực lượng bán hàng
8. Con đường dẫn đến thành công nhờ AI
AI có thể biến đổi cách nhóm của bạn bán hàng. Các hành động họ thực hiện đối với các giao dịch, thời gian theo dõi, chất lượng cuộc trò chuyện, tài liệu được chia sẻ đều sẽ được cải thiện khi bạn trao quyền cho họ bằng các đề xuất hỗ trợ AI.
Dưới đây là một số bước đơn giản bạn nên thực hiện để đảm bảo kết quả thành công khi bắt đầu triển khai AI trong nhóm bán hàng của mình.
Bước 1 - Bắt đầu với những mục tiêu đơn giản
Bạn mong muốn đạt được điều gì khi sử dụng AI - Đó có phải là cải thiện chuyển đổi khách hàng tiềm năng không? Để cải thiện tỷ lệ thắng giao dịch? Để chốt giao dịch nhanh hơn? Hay là để huấn luyện các đại diện bán hàng thực hiện việc khám phá hoặc kết thúc tốt hơn?
Hãy nhớ rằng trừ khi đại diện bán hàng được hưởng lợi từ nó, khả năng áp dụng bất kỳ công nghệ bán hàng mới nào sẽ thấp. Vì vậy, một trong những mục tiêu chính là trao quyền cho các đại diện bán hàng.
AI có thể hỗ trợ các đại diện bán hàng ở nhiều khía cạnh, từ ưu tiên khách hàng tiềm năng đến xác định các hành động cần thực hiện trong một giao dịch hoặc cảnh báo họ về các giao dịch không hoạt động hoặc đề xuất nội dung cần đưa vào khi trả lời email, v.v.
"Các nhóm bán hàng có hiệu suất cao có khả năng tác động tích cực lớn đến độ chính xác của dự báo cao hơn 10.5 lần so với những nhóm kém hiệu quả khi sử dụng các chức năng thông minh." - Lực lượng bán hàng
Bước 2 - Trao đổi với tất cả các bên liên quan
Việc bán hàng được hướng dẫn bằng AI có thể bị đội ngũ bán hàng của bạn đón nhận với thái độ hoài nghi. Chúng tôi cũng nhận thấy điều đó trong đội ngũ bán hàng của mình.
Nhân viên bán hàng có 2 mối quan tâm chính.
- Độ chính xác của các dự đoán: AI trở nên tốt hơn với nhiều dữ liệu hơn. Vì vậy, trong các giai đoạn đầu chắc chắn sẽ có những trường hợp mà các dự đoán và khuyến nghị không chính xác. Đặt kỳ vọng cho phù hợp.
- Lo sợ rằng AI có thể hạn chế vai trò của chúng: Ngược lại, AI nâng cao thành công của họ bằng cách trở thành trợ lý thông minh cho họ.
Thông báo cho nhóm bán hàng của bạn về những gì bạn mong muốn đạt được bằng cách triển khai hoạt động bán hàng có hướng dẫn của AI cũng như cách nó sẽ giúp ích cho họ và tổ chức.
"46% công ty nói rằng tiếp thị và bán hàng là lĩnh vực họ đầu tư nhiều nhất vào hệ thống áp dụng AI." - Lực lượng bán hàng
Bước 3 - Tìm công cụ cho phép bạn bắt đầu với dữ liệu bạn có
Các ứng dụng điều khiển bằng AI yêu cầu dữ liệu để huấn luyện các mô hình dự đoán. Đó không chỉ là tên và quy mô giao dịch của các giao dịch thắng và thua mà còn là các điểm tiếp xúc về giao dịch cũng như các thuộc tính khác của giao dịch cũng như tổ chức và địa chỉ liên hệ có liên quan. Thông thường, dữ liệu này có thể không có sẵn nếu bạn bắt đầu lại từ đầu.
Các công cụ như Vtiger Calculus có thể giúp bạn bắt đầu với dữ liệu hạn chế và giúp bạn tiếp tục Ngày 1 với các tính năng không yêu cầu dữ liệu lịch sử. Ví dụ: nhóm của bạn có thể hưởng lợi từ các tính năng như Thời gian tốt nhất để liên hệ, Phân tích cuộc gọi và Trang tổng quan huấn luyện, Thẻ điểm huấn luyện đạt tỷ lệ 139%.
"139% là tỷ lệ dự kiến tăng cường áp dụng AI của các nhóm bán hàng trong ba năm tới." - Lực lượng bán hàng
Bước 4 - Thu thập phản hồi thông qua đánh giá hàng tuần trong 90 ngày đầu tiên.
Thu thập phản hồi từ Nhân viên bán hàng và Lãnh đạo bán hàng về những tính năng nào có và không giúp họ đạt được mục tiêu. . Công cụ AI sử dụng các mô hình thuật toán khác nhau trên dữ liệu để đưa ra dự đoán. Những mô hình này có thể cần một số điều chỉnh để đảm bảo rằng các dự đoán và đề xuất là chính xác. Việc đánh giá hàng tuần sẽ giúp phát hiện những sai lệch càng sớm càng tốt và cải thiện độ chính xác của các dự đoán.
9. Tóm tắt thông tin
Trong một báo cáo gần đây có tiêu đề 'Bán hàng có hướng dẫn bằng AI', Gartner nhận thấy rằng dịch bệnh COVID-19 đã khiến nhiều nhóm Bán hàng mất cảnh giác. Dự báo sửa đổi giảm 50% so với dự báo cơ sở trước đó. Nhiều lãnh đạo Bán hàng hiện đang tìm cách hiện đại hóa các quy trình nội bộ và bên ngoài để cải thiện tỷ lệ chuyển đổi và độ chính xác trong dự báo.
Bằng cách sử dụng các công cụ hỗ trợ AI, các nhà lãnh đạo bán hàng có thể cung cấp một trợ lý có khả năng hướng dẫn nhân viên bán hàng của họ trong tất cả các bước trong hành trình với từng khách hàng. Họ cũng có thể chuyển hóa để trở thành cố vấn.
“81% CEO của Fortune 500 coi AI là lĩnh vực quan trọng để đầu tư.” -Forbes
"83% những người tích cực áp dụng AI và công nghệ nhận thức nhất cho biết công ty của họ đã đạt được lợi ích vừa phải (53%) hoặc đáng kể (30%). - Công ty Deloitte