Nếu bạn nghĩ AI là một hiện tượng gần đây, thì hạt nhân này có thể khiến bạn thích thú. Trong khi thuật ngữ 'Trí tuệ nhân tạo' lần đầu tiên được đặt ra vào năm 1955, khái niệm về AI lần đầu tiên được thảo luận trong 'Ars generalis ultima' (Nghệ thuật chung tối thượng) của Ramon Lull vào năm 1308 CN *.
Bây giờ đó là một thời gian rất dài trước đây! Ngày nay, AI đã chạm đến nhiều khía cạnh trong cuộc sống của chúng ta. Nó dường như ở khắp mọi nơi.
Cho dù đó là đề xuất video trên YouTube, đề xuất sản phẩm trên Amazon hay dự đoán lưu lượng truy cập trên Google Maps, các thuật toán dựa trên AI đang giúp chúng ta mỗi ngày. Tất cả chúng ta đều đang hưởng lợi từ nó theo cách này hay cách khác trong cuộc sống cá nhân của chúng ta.
AI cũng đã xâm nhập vào công việc - trong việc cải thiện các chức năng kinh doanh. Trong các nhà máy, AI đang cải thiện sự an toàn và năng suất. Trong lĩnh vực nhân sự, AI giúp nhân viên nhận được trợ giúp thời gian thực về các câu hỏi nghỉ việc và trả lương. Trong tiếp thị, AI có thể giúp nhắm mục tiêu đúng đối tượng cho một chiến dịch. Trong dịch vụ khách hàng, AI cung cấp phản hồi theo thời gian thực cho các Câu hỏi thường gặp thông qua chatbots và giải phóng thời gian của các đại lý để làm việc với các truy vấn phức tạp.
AI trong bán hàng
Một khi chúng tôi làm sáng tỏ AI, chúng ta sẽ dễ dàng hiểu tại sao nó cũng có thể hiệu quả trong quá trình bán hàng. AI đọc các mẫu trong dữ liệu lịch sử với độ chính xác cao. Cụ thể, các mẫu, trong đó một số hành vi ở giai đoạn đầu cùng với hồ sơ có thể dẫn đến một hành vi hoặc kết quả cụ thể trong tương lai.
Hãy xem xét các trường hợp sau:
- Trạng thái email: Một email sẽ được mở hay không khi nó được gửi vào một thời điểm cụ thể.
- Tài liệu: Tài liệu có giúp ích hay không trong việc chuyển sang giai đoạn sau, v.v.
Bây giờ mỗi cá nhân và mỗi khách hàng là khác nhau. Khi bạn có hàng nghìn điểm dữ liệu và có thể có hàng trăm điểm dữ liệu cho mỗi điểm, các mẫu sẽ xuất hiện.
AI được xây dựng để đọc các mẫu và đã phát triển đến mức cần ít hoặc không cần can thiệp thủ công.
Các hệ thống AI có thể lược bỏ lượng dữ liệu khổng lồ và lặp lại quy trình hàng nghìn lần để tìm ra các mẫu dẫn đến kết quả cụ thể (ví dụ: thắng hoặc thua trong giao dịch). Một số mô hình AI có các cơ chế sẵn có để cải thiện độ chính xác bằng cách dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử và xác minh xem các dự đoán có khớp với kết quả thực tế hay không và lặp đi lặp lại mô hình đó với các điều chỉnh cho đến khi tỷ lệ chính xác cao.
Các nhóm bán hàng đã bắt đầu thu được lợi nhuận từ các ứng dụng dựa trên AI giúp họ giành được nhiều giao dịch hơn và chốt giao dịch nhanh hơn.
Dưới đây là 15 lĩnh vực quan trọng trong bán hàng có thể được hưởng lợi từ AI.
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.
- Hiển thị các bản sao
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.
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.
- Đề xuất tài liệu
Khi thỏa thuận tiến triển qua các giai đoạn khác nhau, một số tài liệu nhất định như nghiên cứu điển hình, 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 do AI hướng dẫn có thể xem xét dữ liệu lịch sử về tỷ lệ thành công của các tài liệu khác nhau và đưa ra các 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.
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:
- Các đại diện bán hàng nếu chưa xác định được người ra quyết định nhưng giao dịch chuyển sang giai đoạn 'Đủ điều kiện'.
- 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.
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.
Nhân viên bán hàng
Các nhà lãnh đạo bán hàng muốn đặt nhân viên bán hàng vào vị trí tốt nhất để thành công. Bên cạnh việc cần dự báo chính xác, họ cần cảnh báo kịp thời để hỗ trợ các giao dịch cụ thể và tìm các khu vực mà nhân viên bán hàng cần huấn luyện. Dưới đây là một số lĩnh vực mà AI có thể hỗ trợ các nhà lãnh đạo bán hàng.
- Dự báo dựa trên AI
Nhận 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 đi theo linh cảm của bạn!
- Phân tích cuộc gọi
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.
- Huấn luyện
Các công cụ dựa trên AI có thể gắn cờ các email và cuộc gọi không phù hợp với các phương pháp hay nhất để được các nhà quản lý bán hàng (còn gọi là huấn luyện viên) xem xét. Huấn luyện viên có thể tìm đại diện bán hàng cần hỗ trợ về các khía cạnh cụ thể của cuộc trò chuyện (thiết lập chương trình làm việc hoặc câu hỏi khám phá, v.v.).
Dùng thử Vtiger Calculus AI miễn phí cho đến ngày 31 tháng 2021 năm XNUMX. Đã đến lúc đưa AI vào tay các nhóm bán hàng của bạn.
Các tính năng Chấm điểm giao dịch, Đề xuất giao dịch, Trợ lý email, Phân tích cuộc gọi và Huấn luyện đều là một phần của Vtiger Calculus. Vtiger Calculus là một tiện ích bổ sung có sẵn cho các phiên bản Vtiger Sales & Vtiger One (cấp Professional & Enterprise).
Tài liệu tham khảo * - Đây là một lịch sử ngắn của AI được viết bởi Gil Press cho Forbes và xuất bản vào ngày 30 tháng 2016 năm XNUMX.
