AI w sprzedaży, czyli jak zwiększyć wydajność zespołu o 100 proc.

Takie dane zaprezentowała w ostatnim raporcie „State of Sales” firma Salesforce, jeden z największych podmiotów na świecie zajmujących się tworzeniem oprogramowania dla przedsiębiorstw. Ciekawych informacji jest więcej! Prawie 70 proc. osób z branży uważa, że proces sprzedaży staje się coraz trudniejszy. „Targety” są coraz wyższe, klienci bardziej wybredni, a presja na wyniki coraz większa.

W działach handlowych rośnie frustracja, bo zamiast rzeczywiście budować relacje (zwłaszcza w wymagającym, hybrydowym formacie), puchnie lista czynności, niezwiązanych stricte ze sprzedażą. Handlowcy muszą np. ręcznie wpisywać dane do CRM-a, zajmować się zadaniami administracyjnymi czy brać udział w kolejnych mniej lub bardziej sensowych spotkaniach wewnętrznych. Jak wynika z badań każde z tych zadań zajmuje po ok. 9 proc. łącznego czasu pracy handlowca. Można do tego dorzucić czas związany z pozyskiwaniem zgód od przełożonych, przygotowania do spotkań czy poszukiwanie nowych leadów.

Gdzie tkwi problem? Zła organizacja pracy, ale także bezrefleksyjne korzystanie z narzędzi informatycznych i technologicznych. Systemy CRM zamiast usprawnić pracę, stają się męczącym obowiązkiem. To ślepa uliczka, a zatrudnianie kolejnych handlowców do zespołu nie ratuje sytuacji, tylko pogłębia patologie.

Jak rozwiązać problem

W dobie błyskawicznie rozwijających się programów opartych na AI, bazowanie na starych rozwiązaniach to gigantyczny błąd. Zaledwie 33 proc. zespołów handlowych wdrożyło jakiekolwiek narzędzie AI w bieżącej pracy. Spośród nich dosłownie w każdym aspekcie pracy (począwszy od priorytetyzowania leadów, przez badania i przygotowania do spotkań aż po personalizację oferty) zastosowanie narzędzi AI zwiększyło produktywność przynajmniej o… 98 proc. O naprawdę wielkiej poprawie swojej pracy mówi co trzeci ankietowany.

Jeśli podzielimy zespoły sprzedażowe na trzy kategorie – dobrze, średnio i słabo funkcjonujące – to okaże się, że procent wykorzystania technologii AI w każdej z kolejnych grup szybko spada. Z 37 proc. w przypadku pierwszej z nich do zaledwie 20 proc. w ostatniej.

Wniosek? Chcesz być najlepszym handlowcem, zacznij brać doping, czyli zacznij na serio korzystać z AI! Oto konkretne rozwiązania.

Automatyzacja zadań rutynowych

Jak mówią wędkarze: im mocniejszy wiatr, tym gorsze połowy. W przełożeniu na język sprzedaży, im więcej rzeczy rozprasza twoją uwagę, tym mniej masz energii i siły na realną sprzedaż. Wykorzystaj AI do automatyzacji powtarzalnych zadań, takich jak wprowadzanie danych do CRM, co pozwoli pracownikom skupić się na bardziej strategicznych aspektach sprzedaży. Co więcej, dzięki automatyzacji dane są dostępne w systemie CRM natychmiast po ich wygenerowaniu, co pozwala na monitorowanie działań klientów w czasie rzeczywistym. To daje handlowcom możliwość reagowania na zmieniające się potrzeby klientów w sposób błyskawiczny. AI może także analizować ogromne ilości danych i generować raporty oraz analizy, które pomagają zrozumieć trendy rynkowe, zachowania klientów, oraz skuteczność strategii sprzedażowych. Dzięki temu zespoły sprzedażowe mogą podejmować bardziej świadome i skuteczne decyzje. Ostatecznie automatyzacja wprowadzania danych pozwala AI na zbieranie i analizowanie informacji na temat klientów, co z kolei umożliwia dostosowanie ofert do indywidualnych potrzeb i preferencji. To znacznie zwiększa szanse na zakończenie udanej transakcji. AI może wspomagać także handlowców w identyfikowaniu potencjalnych klientów (leadów) oraz przewidywaniu momentów, w których są oni najbardziej skłonni do zakupu.

• Narzędzia

UiPath – narzędzie z serii RPA (Robotic Process Automation) pozwalające na np. automatyczne generowanie raportów, wyszukiwanie zamówień lub transakcji bazujące na konkretnych filtrach. Dodatkowo narzędzi rozwinięte jest o model machine learning, jest w stanie proponować produkty do dodatkowej promocji zgodnie z rosnącą liczbą zamówień.

Automation Anywhere – narzędzie RPA pozwalające na automatyzację prostych zadań takich jak np. ręczne dodawanie informacji o wpłatach do systemów CRM. Jedna z instytucji wdrażających AA, Uniwersytet w Melbourne, zautomatyzowała dzięki niemu 22 procesów, co w ciągu roku pozwoliło na zaoszczędzenie 10 tys. „roboczogodzin”.

Tableau – narzędzie analityczne pozwalające na automatyczne generowanie raportów i przewidywanie trendów. Wdrożenie Tableau w World Food Programme organizowanym przez ONZ pozwoliło na wygenerowanie oszczędności w wysokości 200 mln dol.

Kofax – może pomóc w automatyzacji prac w dziale handlowym poprzez zdolność do zbierania, analizowania i przetwarzania danych z różnych źródeł, co ułatwia zarządzanie informacjami klientów, a także poprawia efektywność procesu podejmowania decyzji. Ponadto Kofax może automatyzować wiele rutynowych zadań, takich jak przetwarzanie zamówień i faktur, co skraca czas realizacji transakcji handlowych.

Prognozowanie sprzedaży

Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego do prognozowania przyszłych sprzedaży na podstawie danych historycznych może mieć ogromny wpływ na efektywność działań zespołu sprzedażowego. Przede wszystkim, algorytmy uczenia maszynowego pozwalają na wyizolowanie istotnych wzorców w danych historycznych. Pozwalają na stworzenie modeli predykcyjnych, które uwzględniają złożone zależności między różnymi czynnikami, takie jak sezonowość, trendy rynkowe czy wpływ kampanii marketingowych. Algorytmy mogą także pomóc w zrozumieniu preferencji klientów na podstawie danych historycznych, co umożliwia dostosowanie ofert do indywidualnych potrzeb. Na przykład rekomendacje produktów generowane przez modele uczenia maszynowego.

Prognozowanie sprzedaży na podstawie danych historycznych pozwala na lepsze planowanie zapasów, co wpływa na ograniczenie nadmiernych kosztów magazynowania oraz unikanie niedoborów.

• Narzędzia

Salesforce Einstein Forecasting – narzędzie oparte na AI, które analizuje dane historyczne sprzedaży, identyfikuje trendy i sezonowość, a następnie generuje dokładne prognozy sprzedaży. Dzięki takiej prognozie zespoły sprzedażowe mogą dostosować swoje działania, zidentyfikować kwestie, które wymagają większej uwagi, oraz planować strategie na podstawie rzeczywistych danych.

Anaplan – umożliwia tworzenie zaawansowanych modeli planowania sprzedaży i prognozowania popytu na podstawie różnych czynników, co ułatwia zarządzanie zapasami i ich alokacją. Zastosowanie narzędzia w firmie Vodafone przyspieszyło prace nad prognozowaniem sprzedaży o 50 proc.

Zoho CRM Plus – pomaga w automatyzacji prac w dziale handlowym poprzez integrowany zestaw narzędzi, który umożliwia zarządzanie relacjami z klientami, marketingiem, obsługą klienta i analityką w jednym miejscu.

Personalizacja ofert

Sztuczna inteligencja potrafi podzielić klientów na podstawie ich zachowań, preferencji i historii zakupów. A to pozwala dostosować komunikację do potrzeb każdej grupy. Wykorzystując analizę preferencji klientów, AI generuje także spersonalizowane rekomendacje produktów. To szczególnie przydatne w e-commerce, gdzie klienci często oczekują spersonalizowanych sugestii zakupowych. AI może w końcu dostosowywać treści marketingowe, takie jak e-maile czy reklamy online, do indywidualnych preferencji klientów, co zwiększa ich efektywność, oraz przewidywać przyszłe zachowania klientów.

• Narzędzia

Amazon Personalize – usługa AWS wykorzystująca AI, która umożliwia tworzenie spersonalizowanych rekomendacji produktów i treści dla klientów na stronach internetowych i w aplikacjach.

Adobe Target – narzędzie do personalizacji treści, które wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do dostarczania spersonalizowanych treści i ofert na stronach internetowych, w aplikacjach i w e-mailach.

Optimizely – testowanie i optymalizacja różnych wersji stron internetowych oraz treści marketingowych w czasie rzeczywistym, co pozwala na dostosowywanie do preferencji klientów. Ponadto funkcje segmentacji publiczności i personalizacji treści umożliwiają dostarczanie spersonalizowanych doświadczeń, co zwiększa skuteczność kampanii marketingowych i sprzedażowych.

Priorytetyzacja i segmentacja klientów

Sztuczna inteligencja pomoże skoncentrować się na najbardziej cennych dla nas klientach i dostosować strategię sprzedaży do konkretnych grup. Przykładem jest chociażby platforma Amazona, który wykorzystuje AI do segmentacji klientów na podstawie zakupów i przeglądania produktów. AI, dzięki dokładniejszej segmentacji, pozwala na tworzenie spersonalizowanych ofert i komunikacji. Netflix wykorzystuje to narzędzie do rekomendowania filmów i seriali, dostosowując ofertę do indywidualnych gustów użytkowników.

Warto podkreślić, że AI nie tylko usprawnia proces segmentacji, ale także jest w stanie stale dostosowywać i optymalizować strategię w czasie rzeczywistym. Co więcej, potrafi automatycznie oceniać potencjalnych klientów (leadów) na podstawie ich zachowań online i innych czynników.

AI analizuje zachowania potencjalnych klientów online, takie jak odwiedzane strony internetowe, interakcje z treściami oraz częstotliwość wizyt. Może automatycznie przekierować najbardziej wartościowe leady do odpowiednich konsultantów lub rozpocząć kampanię marketingową, która jest bardziej skoncentrowana na konwersjach.

• Narzędzia

HubSpot Lead Scoring – które, przyznaje punkty na podstawie aktywności online, pozwalając zidentyfikować osoby o największym potencjale.

Infer, Adobe Marketo – narzędzia do lead scoringu, które wykorzystuje uczenie maszynowe do ciągłej poprawy trafności oceny.

Lattice – platforma pozwalająca wykryć najlepszych klientów i pomagająca przygotować najlepszą strategię marketingową, by zwiększyć sprzedaż.

People.AI – narzędzie do automatyzacji procesu aktualizacji informacji w CRM oraz sprawnego wyszukiwania kontaktów.

Analiza konkurencji

Czyli to, czego sami obiektywnie i bez emocji zrobić nie umiemy. AI może monitorować ceny konkurencyjnych produktów i usług na różnych platformach internetowych. Analizuje także dane i trendy w branży, pozwalając firmom na zrozumienie, jakie strategie przynoszą sukces u konkurencji. Na podstawie danych historycznych i analizy trendów, AI może przewidzieć, jakie kroki podejmie konkurencja w przyszłości.

Analiza działań konkurencji pozwala firmom na dostosowywanie swojej strategii marketingowej i kampanii reklamowych. Na przykład, jeśli konkurencja wdrożyła nową ofertę, firma może odpowiednio zareagować, dostosowując swoją strategię.

Śledzenie innowacji u konkurencji pozwala na rozwijanie własnych produktów i usług. Weźmy serwisy internetowe, które koncentrują się na gromadzeniu danych firm z konkretnej branży. Crunchbase jest miejscem, w którym znajdziemy zdecydowaną większość startupów. Serwis umożliwia filtrowanie, dzięki czemu nie tylko zobaczymy, czy nasza konkurencja pozyskała ostatnio finansowanie (i np. będzie realizowała ofensywę na rynku), ale także znajdziemy potencjalnych klientów.

• Narzędzia

Prysinc, Priceshape – narzędzia do śledzenia cen oferowanych przez konkurencję.

SEMrush – narzędzie do analizy działań marketingowych konkurencji rozumianych jako ich aktywność w internecie, np. pod względem SEO.

Automatyczne generowanie raportów

Narzędzia AI mogą automatycznie analizować ogromne ilości danych, eliminując potrzebę ręcznego tworzenia raportów. Na przykład narzędzia do analizy mediów społecznościowych, takie jak Sprout Social lub Hootsuite, generują raporty na temat zaangażowania klientów online. AI jest w stanie także identyfikować wzorce i trendy w danych, które mogą pozostać niezauważone przez człowieka. Na przykład, narzędzia takie jak Google Analytics dostarcza analizy dotyczące źródeł ruchu na stronie internetowej i konwersji. AI może dostosowywać raporty do indywidualnych potrzeb użytkowników, uwzględniając tylko istotne dane. Przykładem jest Tableau, narzędzie do wizualizacji danych, które pozwala na tworzenie spersonalizowanych raportów.

AI umie generować powiadomienia w przypadku wykrycia ważnych zmian lub trendów w danych. Niektóre narzędzia AI potrafią generować prognozy na podstawie analizy danych, co pozwala na lepsze planowanie przyszłych działań.

• Narzędzia

Power BI od Microsoft – potężny kombajn do tworzenia prezentacji, raportów i analiz.

QlikView – przygotowanie i prezentacja danych.

Looker – narzędzie od Google’a do analizy danych.

Organizacja pracy

Na koniec przedstawiamy różnego rodzaju aplikacje, które pomogą w lepszej organizacji pracy zespołu.

• Narzędzia

Asana – platforma do zarządzania projektami, która wykorzystuje AI do automatyzacji powtarzalnych zadań, śledzenia postępów projektów i analizy danych.

Trello – narzędzie do zarządzania zadaniami, które umożliwia tworzenie spersonalizowanych tablic i wykorzystuje AI do rekomendacji terminów dostarczania zadań.

Zendesk – narzędzie CRM z funkcjami automatyzacji umożliwiające zautomatyzowane przetwarzanie leadów, zarządzanie ofertami i monitorowanie wydajności zespołu sprzedażowego.

Monday.com – platforma do zarządzania projektami, która wykorzystuje automatyzację i AI do planowania zadań, przypisywania terminów i tworzenia harmonogramów.

LinkedIn Sales Navigator – narzędzie dla sprzedawców, które umożliwia znalezienie potencjalnych klientów na LinkedIn, monitorowanie działań i budowanie relacji.

MailChimp – narzędzie do automatycznego wysyłania e-maili marketingowych, które pozwala na segmentację listy odbiorców i dostarczanie spersonalizowanych wiadomości.

Slack – platforma komunikacyjna, która integruje różne narzędzia i wykorzystuje AI do automatycznego sortowania wiadomości oraz rekomendacji treści.

***

AI w marketingu a personalizacja działań

Autor komentarza: Igor Walęcki, Head Of Marketing, właściciel Sky Agency

Gdy mówimy o ogólnodostępnych narzędziach, a nie autorskich rozwiązaniach, sztuczna inteligencja może okazać się bardzo przydatna w analizie danych, stanowiąc duże wsparcie dla marketingowców.

Jeżeli na podstawie wcześniej pozyskanych informacji przygotujemy kilka kreacji reklamowych skierowanych do określonej grupy odbiorców – odmiennych komunikacyjnie i wizualnie – AI może wyodrębnić dla nas te potencjalnie najlepsze pod kątem wybranych przez nas kryteriów, a także wyznaczyć kierunek dalszych działań. Dzięki temu możemy m.in. określić zachowania behawioralne i na podstawie uzyskanych danych kierować reklamy do odpowiednich osób. Tym samym zwiększymy skuteczność naszych rozwiązań marketingowych. W przypadku bardziej zaawansowanych działań zaimplementowanych na serwisach, algorytm AI może samodzielnie dobrać treści lub oferty proponowane na podstawie wcześniejszych wyborów użytkowników. Co istotne, będą one miały większe prawdopodobieństwo konwersyjne.

Diabeł tkwi jednak w szczegółach i w mojej opinii najważniejsze jest zrozumienie i chłodna kalkulacja otrzymanych wyników, by następnie odpowiednio je zaimplementować. Pamiętajmy, że AI, choć otwiera przed nami szereg nowych możliwości, jest dzisiaj wsparciem dla specjalistów, które wciąż wymaga kontroli. Skupmy się na odpowiedniej interpretacji danych i wyciąganiu trafnych wniosków.