销售中的人工智能：人工智能如何塑造销售的未来

人工智能在我们的个人生活中已经无处不在。 我们的经验因其在不同领域的应用而丰富。

我们可能没有意识到，我们在日常生活中以视频推荐、产品推荐、语音助手、面部识别登录以及许多其他功能的形式使用人工智能技术。

人工智能已经在节省我们的时间，同时也将我们引向为我们量身定制的内容和产品。

在工作场所也是如此，人工智能可以提高自动化程度，以节省时间并增强人类能力，以取得更好的结果。

Gartner 在其帖子中 用于销售 Covid-19 世界的新现实的顶级 CRM 销售技术 概述了 AI 在销售流程中的 5 种应用。

• 人工智能在销售预测中的应用
• 交易评分中的人工智能
• 对话智能中的人工智能
• 定价技术中的人工智能
• 人工智能在教练支持中的应用

这本电子书为 CXO 和销售领导者提供了有关人工智能引导销售并在其组织中成功实施所需的所有信息。

“商界领袖相信人工智能将成为未来的基础。事实上，72% 的人将其视为商业优势。” - 普华永道

1.什么是AI引导销售

传统上，我们只关注特定交易或特定线索的活动，并就后续步骤做出决策。

诸如“发送什么文件是最好的”和“联系的最佳时间是什么时候”等决定取决于销售人员的最佳判断。

我们通过为交易的每个阶段分配固定的转换概率来进行预测。

例如：新的为 10%，合格的为 20%，准备关闭的为 80% 等。同样，我们通过为特定特征或行为分配固定分数来对潜在客户进行评分。

传统的销售流程没有系统的方法来从过去的经验中学习以改善未来的结果。

人工智能引导的销售弥补了这一差距。

人工智能本质上只是一个简单的过程，分析历史数据，寻找导致特定结果的原因模式，并得出可用于做出预测和提供建议的推论。

此外，我们现在还有办法从电话记录和电子邮件中自动解读情绪。

AI 程序通过应用机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 功能来实现这一点。

机器非常擅长在短时间内筛选数据数百或数千次。

人工智能可以帮助回答以下问题：

• 客户所在行业有多大影响力
• 对你的胜率有影响吗？
• 位置怎么样？
• 分配给该交易的销售人员怎么样？

还有许多其他因素 - 参与次数、情绪、共享的文件、电话中如何处理异议等。

所有这些都不同程度地影响结果，人工智能可以筛选历史数据以找到相关性和因果关系。

有了足够的历史数据，人工智能程序可以找到模式并测试各种假设，看看哪些因素影响程度更大，并提供预测和建议。

一些隐藏在人工智能制服中的功能实际上并不使用机器学习，而是利用交易和联系人的可用数据来提供及时的智能警报（例如：如果交易闲置或在某个阶段停滞超过 5 天，系统可以发送警报） 。

“67% 的销售代表未完成年度配额”- 塔斯集团

2.人工智能如何帮助销售代表

Lead和MQL阶段

资料丰富

销售代表通常在LinkedIn或其他资源上花费时间来研究潜在客户。 可以提供给定电子邮件地址或公司名称的有用详细信息的工具非常方便，可以节省销售代表的时间。

率先取得进球

销售代表会浪费大量时间去寻找质量不佳的销售线索。 通过查看线索的参与行为和轮廓特征，AI应用程序可以识别导致更高转化率的线索特征。 参与电子邮件，网站，社交渠道以及个人资料数据都是可以帮助预测转化可能性的因素。

重复记录警报

无论您的系统多么复杂，重复的记录都会进入系统。 通常，这是由于用于同一联系人，组织或交易的文字略有不同。 程序可以监视此类重复记录并提醒销售代表，以使信息不会分散在不同的记录中。

“52%的公司只相信他们拥有可靠率超过75%的客户数据。而只有23%的公司相信他们拥有可靠的潜在客户数据。” - CSO 见解

人工智能可用于改善销售流程每个阶段的结果。 在接下来的几页中，我们将仔细研究人工智能如何影响销售漏斗的每个阶段。

SQL阶段

最佳联系时间

当您的联系人最有可能参与时，通过发送电子邮件或拨打电话来提高响应速度。 根据他们过去与您的团队的联系，系统可以建议合适的时隙来打电话或发电子邮件。

电子邮件助手

回复电子邮件时，人工智能可以建议销售代表只需单击即可插入的文档或模板，这称为文档推荐。 随着交易进展到不同阶段，某些文档（例如案例研究、比较文档或投资回报率文档）可能会帮助您的潜在客户评估您的产品。 人工智能引导的应用程序可以查看不同文档成功率的历史数据并及时提出建议。

空闲联系提醒

销售是建立关系的过程。 重要的是要与潜在客户保持互动，即使是那些没有即时需求的潜在客户也是如此。 空闲的联系提醒可以帮助销售代表与潜在客户保持联系。

“如果您在上午 15 点至 8 点之间致电，与潜在客户建立联系的可能性会增加 11%。”

交易阶段

交易得分

了解交易成功的可能性对于提前采取纠正措施并生成可预测的预测很重要。

交易警报和任务建议

除了文档建议外，销售代表还可以从克服障碍的其他技巧中受益。 例如，系统可以警告：

• 如果尚未确定决策者但交易已进入谈判阶段，则销售代表 “合格”阶段.
• 如果客户对交易的适应性很低，经理人就需要介入，为销售代表提供指导。

电子邮件，电话和会议中的操作项

我们多少次错过了承诺的跟进任务？ 通过分析电话和电子邮件中的通信并使用NLP，AI应用程序可以选择操作项，以使销售代表更容易跟进。

价格优化

给客户合适的折扣是什么？ 是否应该给予折扣？ 基于AI的系统可以根据过去的销售数据来建议合适的折扣或价格变化。

“50% 的销售时间浪费在毫无成效的勘探上” - B2B Lead

客户阶段

向上销售和交叉销售

什么时候是合适的追加销售时间？ 或者您的客户还可以从中受益什么？ 使用AI，您可以发现扩大现有客户关系的机会。

“85% 的高管认为人工智能将使他们的公司获得或维持竞争优势，但只有约 20% 的高管以某种方式整合了人工智能，只有不到 39% 的高管制定了人工智能战略”——麻省理工学院

3.人工智能如何帮助销售主管

交易洞察

对话提醒和交易执行简介

支持 NLP 的人工智能工具可以为销售经理提供交易的执行摘要，让她鸟瞰交易的所有活动以及积极和消极的信号。

该工具可以通过通话记录和电子邮件进行分析，查找管理员分类的短语（例如：定价、手册、竞争对手、功能）并提供摘要。

销售经理可以查看潜在客户的情绪是否朝着积极的方向发展，并点击查看具体对话。

“55% 以销售为生的人不具备成功所需的技能。” - 卡尺公司

预测

基于AI的预测

有些销售人员擅长分配概率，而另一些则不然。 有些人过于乐观，有些人则持谨慎态度。 由于这些人类倾向，传统的预测常常被证明是不准确的。

销售经理可以通过应用机器学习模型来获得更可靠的预测，该模型考虑了与交易相关的所有可能影响其结果的活动。 不要只凭直觉行事！

与人工智能相关的任何事物一样，随着时间的推移，随着可用数据的增加，预测的准确性也会提高。

“102 天是接近结束时间的平均领先时间”- Salesforce

教学与辅导

人工智能可以将销售经理转变为销售导师

如果您管理一个由10个销售代表组成的团队，则即使每个人每天花费3个小时在电话上，也无法手动对其进行审核（这意味着您仅需在30个小时内就审核9个小时）你做）。 应用NLP的基于AI的工具可以提供统计信息，例如情绪，听话，最长的独白等。

支持人工智能的工具可以筛选通话记录和电子邮件，并标记那些不合格的内容，供销售经理（又称教练）审查。 经理可以查看哪些代表需要帮助以及他们需要帮助的领域（例如：议程设置、发现问题、异议处理......）。 在查看电话/电子邮件时，经理可以引用示例和指南来加快销售人员的学习过程。

“81% 的人表示，通过捕获他们会面或发电子邮件的人的高质量联系信息，可以提高数据的准确性。” - 介绍蜂巢

4. 哪些数据对于实现人工智能引导销售的所有优势至关重要？

一些需要历史数据的人工智能驱动功能包括：

交易评分

交易分数的某些组成部分，特别是适合度分数、权威分数、参与度分数是根据该交易的属性与之前赢得/失去的交易的比较来确定的。

任务建议

关于在交易的特定阶段发送什么文件或下一步要采取什么行动的建议将根据过去交易进展到结束时采取这些行动的结果来确定。

人工智能驱动的预测

通过考虑人工智能支持的交易评分，可以在更客观的基础上进行更多预测。

这些提到的功能需要过去交易（赢或输）的数据来构建和测试预测模型。

“82% 的 B2B 决策者认为销售代表没有做好准备” - Blender

以下是一些依赖于过去交易数据的关键属性：

• 交易管道名称
• 交易进入阶段以及阶段花费的时间
• 交易结果（赢/输）
• 交易金额
• 业主姓名
• 相关组织行业、规模、地区等领域
• 相关联系人在交易中的角色
• 交易每个阶段的接触点数量 - 电子邮件、聊天、电话、会议、活动、网站活动、文档和案例。
• 交易不同阶段共享的文件名称

还有许多其他支持人工智能的功能不需要这些历史数据，如下所述。

“销售代表收集的 79% 的机会相关数据从未在 CRM 系统中更新。” - 欧洲科学协会

5. 如果我们没有过去交易的数据怎么办？

随着数据的增多，基于人工智能的预测和建议会变得更好。 但是，如果您一开始根本没有数据，那么某些 AI 功能可能在第一天就无法使用。通常，至少需要 1 笔赢/输的交易才能有足够的信心。

以下人工智能驱动的功能不需要历史交易数据：

最佳联系时间

这是根据联系人的参与历史记录得出的（联系人何时打开电子邮件、发送电子邮件、查看文档等）

交易和联系情绪

情绪源自联系人通过电子邮件内容、通话记录和聊天消息发送的消息。

交易对话提醒

当潜在客户或客户提到特定短语时，可以提醒销售经理。

对话分析

特定短语和关键词可以配置为正面、负面或中性。 管理员还可以将它们分为不同的类别（例如：定价、价值主张、功能），然后查看交易中的对话摘要。

电子邮件回复助手

根据潜在客户请求的信息回复电子邮件时，可以向销售代表提供模板和文档建议。

销售辅导

可以分析电话和电子邮件录音，以了解销售人员的沟通方式。 语音分析可以测量说话速度、情绪、Talk2Listen 比率以及高级洞察，例如销售人员是否很好地处理问题、提出问题以及暂停以允许客户继续说话。

“30% 的 B2B 公司将采用人工智能来增强至少一项主要销售流程。” - 加特纳

6. 为什么一些人工智能引导的销售计划会失败？

当开始人工智能减轻团队负担时，您应该记住，其他团队过去引入人工智能的一些尝试都失败了。

了解失败的原因将有助于您避免陷入陷阱。

那么，为什么一些基于人工智能的销售计划会失败呢？

• 数据匮乏且数据质量差
• AI引擎使用了错误的训练模型
• 当前交易中的沟通分散
• 销售人员缺乏信任且对基于人工智能的功能采用不佳
• 缺乏持久性

“92% 的客户互动发生在电话上” - Salesforce

数据匮乏且数据质量差

为了提供预测和建议，人工智能引擎使用您过去交易的数据。 这包括与交易相关的数据，例如电话、电子邮件、已完成的任务、发送的文档、联系人字段（例如：交易联系人角色）、组织字段（例如：组织行业、位置）。

有了更多数据，预测和建议（例如最佳联系时间、交易得分、交易建议）就会变得更好。

提示：

如果您已经拥有过去的交易数据，那么您可以在人工智能采用的早期就期待良好的结果。

如果您的组织希望使用 Vtiger Calculus AI，Vtiger 还可以从其他 CRM 导入您过去的数据。

人工智能的一些功能，主要是由自然语言处理 (NLP) 实现的功能，例如呼叫分析、电子邮件分析、情绪评分、对话信号，不需要历史数据。 因此，将这些作为您最初目标的一部分将从第一天起就对您的销售人员有所帮助。

注意：Vtiger 可以从其他 CRM 导入您过去的数据。

“生产力损失和销售线索管理不善每年给公司造成至少 1 万亿美元的损失”——CMO 委员会

固定训练模型

可以对历史数据应用不同的机器学习 (ML) 模型来进行预测。 模型的选择会对结果产生很大影响。 应用自学习方法的机器学习模型可提供更准确的结果。

提示：

请注意，训练模型可能需要调整。 Vtiger 团队已准备好与您合作监控结果并做出必要的调整。 Vtiger Calculus AI 允许管理员自定义模型，并提供易于配置的控件，以便为您的组织获得最佳结果。

如果销售人员发现系统错误地解释了电子邮件或通话记录中的某些文本，Calculus AI 还可以让销售人员一键纠正情绪。

“40% 是销售代表花在寻找可以打电话的人上的时间”——内部销售

分散的沟通和隐藏的接触点

如果电话、电子邮件、聊天、WhatsApp 对话未记录在系统中，那么人工智能引擎将根据部分数据提供较差的预测和建议。 某些接触点（例如：销售人员发送的报价或投资回报率文档中的参与度）可能不会被关注，但对于跟踪参与度和得出正确的预测同样重要。

提示：

找到一个具有插件和集成的工具，可以自动将呼叫、聊天、WhatsApp 对话和电子邮件引入 CRM，而无需销售人员进行任何操作。

Vtiger CRM Mobile 应用程序和 Web 客户端允许销售人员在应用程序内拨打电话并进行 WhatsApp 对话。 Vtiger 还与 Zoom Meet 和 Google Meet 集成。 （Microsoft Teams 集成将于 1 年第一季度推出）。 Vtiger 还具有 Gmail 和 Office2021 的附加组件。

Vtiger CRM 具有内置文档跟踪功能。 因此，当您从 Vtiger 发送带有报价单或任何其他文档的电子邮件时，CRM 不仅会在查看时提醒您，还会使用这些数据来更新预测和建议。

“50% 研究显示 35 -50% 的销售额流向最先做出响应的供应商”- 内部销售

采用率低

不准确的预测或建议会很快削弱热情并减少采用。 因此，在一开始就设定正确的期望并明智地推出人工智能功能非常重要。 由于一些基于人工智能的功能可能需要数据，因此最好在第二个月或第三个月推出。

提示：

使用需要最少改变习惯的工具。 设置 2 或 3 阶段的时间表来推出人工智能。 第一阶段可以是不需要历史数据的功能（如上所述）。

“85% 的潜在客户和客户对他们的电话体验不满意” - Salesforce

缺乏持久性

与任何新举措一样，都会遇到障碍。 尤其是那些需要改变一些习惯的举措，即使是很小的改变。 在推出人工智能引导销售时，您应该预料到会遇到挑战。

它们的形式可能是由于模型错误或数据不足而导致的预测不准确，或者由于缺乏培训而导致采用率不高。

了解这些是正常的，并继续采取纠正措施将带领您的销售团队取得成功的结果。

提示：

您的一线经理对于成功推出人工智能至关重要。 他们应该参与规划和监控人工智能功能推出的采用。

与您的Vtiger CRM教练共享反馈以获取指导。

“42.5% 的销售代表需要 10 个月或更长时间才能提高工作效率”——埃森哲

“预计未来三年预测智能 (118%) 和现金流程自动化 (115%) 等领域将实现三位数增长。” - 销售队伍

7. 选择人工智能引导销售工具时应该注意什么？

当您开始在组织中实施人工智能引导销售时，您可能没有所需的全部数据。 因此，在寻找合适的工具时，您应该寻找提供这些功能的工具。

• 可配置性
• 第一天的特点

可配置性

虽然许多工具承诺只需很少的配置即可提供开箱即用的人工智能功能，但它们要么需要数千条记录，要么提供不准确的预测。 通过人工干预，即使数据较少，也可以快速提高预测的准确性。 例如，您在特定地理区域可能具有较高的转化率。 仅当该区域用于训练模型时才能检测到这一点。 有些工具允许对训练模型中的字段进行微调。

“与低绩效公司相比，高绩效公司拥有销售自动化的可能性是低绩效公司的 2 倍”- Velocify

提供定制功能的工具可带来更好的结果并提高组织中 AI 的采用率。

您可以定制的内容：

• 训练模型
• 旅程模板（剧本）
• 自然语言处理模型
• 适合度分数字段
• 对话信号 - 针对您的业务的积极和消极短语
• 竞争对手名称

第一天的特点

即使您没有过去交易的数据，在等待数据积累的过程中，人工智能也可以通过多种方式在第一天为销售人员和销售经理提供帮助。

“33% 是销售代表积极销售的实际时间” - CSO Insights

寻找可以提供这些功能且不需要历史交易数据的工具：

• 联系情绪和交易情绪
• 最佳联系时间
• 通话录音中的操作项目
• 辅导仪表板

“表现出色的销售团队在预测智能方面表现出色或非常擅长的可能性高出 2.8 倍。” - 销售队伍

8. 人工智能加速成功之路

人工智能可以改变您团队的销售方式。 当您向他们提供支持人工智能的建议时，他们对交易采取的行动、跟进的时间、对话的质量、共享的文档都会得到改善。

当您开始在销售团队中推广人工智能时，您应该采取以下几个简单步骤来确保取得成功。

第 1 步 - 从简单的目标开始

您希望通过使用 AI 实现什么目标 - 是提高潜在客户转化率吗？ 为了提高交易获胜率？ 为了更快地完成交易？ 或者是指导销售代表更好地发现或成交？

请记住，除非销售代表从中受益，否则任何新销售技术的采用率都会很低。 因此，主要目标之一应该是授权销售代表。

人工智能可以在许多方面为销售代表提供帮助，从确定潜在客户的优先级，到识别要对交易执行的操作，或提醒他们闲置的交易，或建议回复电子邮件时要包含的内容等等。

“在使用智能功能时，表现出色的销售团队对预测准确性产生重大积极影响的可能性是表现不佳的销售团队的 10.5 倍。” - 销售队伍

第 2 步 - 与所有利益相关者沟通

您的销售团队可能会对人工智能引导销售持怀疑态度。 我们在自己的销售团队中也注意到了这一点。

销售人员有两个主要问题。

• 预测的准确性：人工智能随着数据的增多而变得更好。 因此，在早期阶段必然存在预测和建议不准确的情况。 相应地设定期望。
• 担心AI可能会限制其作用：相反，人工智能通过成为他们的智能助手来增强他们的成功。

告知您的销售团队您希望通过实施人工智能引导销售实现什么目标，以及它将如何帮助他们和组织。

“46% 的公司表示，营销和销售是他们在人工智能采用系统上投资最多的领域。” - 销售队伍

第 3 步 - 找到一个可以让您从现有数据开始的工具

人工智能驱动的应用程序需要数据来训练预测模型。 它不仅包括赢得和失去的交易的名称和交易规模，还包括交易的接触点、交易的其他属性以及相关组织和联系人。 通常，如果您重新开始，这些数据可能不可用。

Vtiger Calculus 等工具可以帮助您从有限的数据开始，并让您从第一天开始就可以使用不需要历史数据的功能。 例如，您的团队可以受益于最佳联系时间、通话分析和辅导仪表板、辅导记分卡等功能，开箱即用 1%。

“未来三年销售团队采用人工智能的预计增长率将达到 139%。” - 销售队伍

第 4 步 - 通过前 90 天的每周回顾收集反馈。

收集销售人员和销售领导的反馈，了解哪些功能可以帮助他们实现目标，哪些功能不能帮助他们实现目标。 。 人工智能引擎对数据使用不同的算法模型来做出预测。 这些模型可能需要一些调整，以确保预测和建议准确。 每周回顾将有助于尽早发现偏差并提高预测的准确性。

9。 总结

Gartner 在最近一份题为“人工智能引导销售”的报告中发现，COVID-19 的流行让许多销售团队措手不及。 修订后的预测比之前的基准预测低 50%。 许多销售领导者现在正在寻求实现内部和外部流程的现代化，以提高预测的转化率和准确性。

通过利用人工智能驱动的工具，销售领导者可以提供一个得力的助手，指导他们的销售人员在与每个客户的旅程的所有步骤。 他们也可以转型成为导师。

“81% 的财富 500 强首席执行官认为人工智能是一个重要的投资领域。” - 福布斯

“83% 最积极采用人工智能和认知技术的公司表示，他们的公司已经取得了中等 (53%) 或实质性 (30%) 的效益。” - 德勤