כיצד לשלב אינטליגנציה מלאכותית בתהליך מכירה

כתב: אוליביה אלבז, סגן נשיא מכירות Salesforce ישראל

בוודאי שמעתם לאחרונה על התפתחות האינטליגנציה המלאכותית (AI). טכנולוגיות של מכונות לומדות, התפתחו והתבגרו לאחרונה והשפיעו על קהילת אנשי המכירות ומובילי שיווק, שהפכו, בעקבות ה-AI, למשערים וחוזים.

כלומר, במקום לסמוך על אינטואיציה אנושית, בתהליכי המכירות של הארגון, מאמצי הטכנולוגיות האלו מובילים את "מירוץ החימוש" לנתונים על ידי חידוש ושינוי האופן בו הארגונים פועלים ועוברים להתבסס על אינטליגנציה שמופקת על ידי AI וטכניקות אחרות של מדעי הנתונים.

הנה ארבע דרכים קלות יותר, באמצעותן מנהלי מכירות יכולים לעקוב אחרי עבודת צוותיהם תוך שילוב מידע חיוני ותובנות משמעותיות לתוך משימות יום יומיות, תוך חיסכון בזמן, כדי להבטיח שעבודת נציגיהם תשפיע ותממש.

השתמשו בניתוחים אנליטיים למעקב אחר שיחות

ביטחון ומוניטין מגבירים הזדמנויות, אך לעיתים אין די מידע על איתותי קנייה של הלקוח הפוטנציאלי, למשל התאמת המוצר ללקוח, או עיתוי הרכישה. כדי להימנע מבזבוז שעות במחקר של לידים, צוותים רבים ממנפים את שיטות איסוף הנתונים, ליצירת נוהל מעקב יעיל ומהיר. המקל עליהם לתעדף סיכויים, לתכנן פניות ולבצע מעקב. כך עולה הסיכוי לעמידה ביעדים.

ניתוח נתונים תחזיתי (predictive analysis) מאפשר לייעל משמעותית את תהליך המכירה. לדוגמה, חברה שאימצה את הניתוח התחזיתי הצליחה לתעדף את הלידים שלה מ-100 שיחות לביצוע מכירה אחת, ל-12 שיחות בלבד – שיפור עצום ביעילות.

כשיש מידע מפורט על כל ליד, נציגי המכירות יכולים להפוך שיחה לאישית, להגברת מעורבות הלקוח. באמצעות טכניקות מיון, ניתן ליצור רשימות סיכויים מבוססות תכונות ונתונים. נציגים יכולים בקלות למיין את הדרך היעילה לגשת לכל קבוצה. למשל, לשלוח סוג תוכן או להזמין למפגש את הפוטנציאליים לקנייה. חלק מהכלים מעניקים אפשרות להודיע על אירועים, לחלק משימות ולקבל מכירות בעזרת למידה ממוחשבת שמאותתת לאיש המכירות היכן להשקיע יותר זמן.

הקצו תחומים בהתבסס על תוצאות ניתוח ממוחשב

כשהארגון מסתמך על סיכויים להשגת לקוחות, יש לטפל קודם בלקוחות החשובים ביותר. במידה ותיאור המשימות של נציגי המכירות לא מכיל דירוג, חלק מצוות המכירות יזכה לעדיפות.

ניתוח תחזיתי מעניק לארגונים הקצאות של לקוחות המבוססות לא רק על חלוקה לפי גבולות גיאוגרפיים, אלא גם על התשובה לשאלה היכן הלקוחות הטובים ביותר ממוקמים, ובכך מעניק לכל אנשי המכירות סיכוי שווה בסגירת עסקאות. שיטה זו משפרת את מבנה הצוותים ומורידה לחצים מאנשי מכירות שמוקצים לאזורים פחות טובים.

השתמשו ב AI כדי להיכנס לשווקים חדשים

תובנות אלו יכולות גם לעזור לצוותים לזהות הזדמנויות טובות להתרחבות. מודל של ניתוח תחזיתי יכול לעזור מאוד בשכירת עובדים. כבר לא צריך לנחש – כשבוחנים באילו שווקים חדשים להשקיע, ניתן להשתמש בנתונים אלו כדי לתת תוקף להשערות ולתהיות.

להעלות מודעות באמצעות ניתוח נתונים

לבסוף, על ידי חיבור של צוותי השיווק לקמפיינים פרסומיים ניתן להבטיח שהמותג שלכם יישאר לנגד עיני הלקוחות הרבה אחרי שהמגע עם אנשי המכירות נגמר. אנשי השיווק מבחינתם יוכלו לקבל מושג לגבי תמיכת הארגון והמשמעות הסטטיסטית של שיחותיהם עם הלקוחות.

לסיכום, כל אחת מארבע הגישות האלו יכולה להיות בעלת השפעה מאסיבית על יעילות שיטות המכירה ועל התרומה לרווח, במאמץ יחסית קטן.

אין סיבה מדוע לא לנסות AI כדי להתחרות במתחריכם, אך האמת היא שעד ש-2017 תיגמר, לא תהיה לכם ממש ברירה – רוב השחקנים המתחרים ישתמשו בניתוח נתונים ובלמידה ממוחשבת, כדי להניע מכירות, אסטרטגיה וטקטיקות.