Сохранение конкурентоспособности в современных продажах сегодня означает эффективное использование последних тенденций в tech.
С конца 2022 года, когда генеративный ИИ проник в сознание общественности благодаря OpenAI ChatGPT, ИИ оказался в авангарде этого сдвига, изменив способ работы отделов продаж (как и большинства других отделов) и их взаимодействия с клиентами.
В этой записи блога давайте углубимся в то, как ИИ оптимизирует деятельность по продажам и помогает повысить коэффициенты конверсии.
Вот пять основных способов, которыми отделы продаж могут использовать ИИ для лучшей персонализации взаимодействий, автоматизации административной работы и многого другого, доказывающих, что речь идет не только о сокращении расходов, но и о трансформации того, как осуществляются продажи.
1. Персонализированное взаимодействие
Типичный цикл продаж сложен и включает в себя множество точек соприкосновения и взаимодействий до конверсии. Более глубокая персонализация подразумевает понимание бизнес-потребностей, проблем и тенденций отрасли потенциального клиента. Инструменты ИИ особенно эффективны при просеивании больших наборов данных для выявления идей, которые адаптируют взаимодействия к этим конкретным бизнес-контекстам. <стр>Например, ИИ может анализировать прошлые взаимодействия, такие как обмен электронными письмами и история взаимодействия, чтобы определить, какой тип контента или функций продукта наиболее актуален для конкретного клиента. Это позволяет отделам продаж предлагать решения, которые не являются просто общими услугами или продуктами, а настраиваются для решения уникальных задач и целей клиента.
ИИ может улучшить стратегии маркетинга на основе учетных записей (ABM), позволяя отделам продаж создавать высокоперсонализированные стратегии контента для каждой учетной записи. Анализируя данные из различных точек соприкосновения в процессе «от предложения до оплаты», ИИ помогает создавать сообщения, которые глубоко резонируют с каждым лицом, принимающим решения в организации клиента. Такой целенаправленный подход не только укрепляет отношения, но и значительно увеличивает вероятность заключения сделок.
2. Прогнозирование продаж
Точное прогнозирование продаж имеет жизненно важное значение в продажах B2B, где стратегическое планирование и распределение ресурсов в значительной степени зависят от прогнозируемых результатов продаж. ИИ значительно повышает точность и надежность этих прогнозов, анализируя огромные объемы данных и выявляя тенденции, которые трудно заметить.
Инструменты прогнозирования воронки продаж на основе ИИ используют исторические данные о продажах, рыночные условия и активность продаж в реальном времени для прогнозирования будущих показателей продаж. Эти инструменты используют предиктивную аналитику для моделирования различных сценариев и их потенциального влияния на продажи, помогая отделам продаж более эффективно готовиться к будущим движениям рынка.
Более того, инструменты прогнозирования с улучшенным ИИ могут динамически обновлять прогнозы на основе новых данных. Это означает, что прогнозы продаж не статичны, а развиваются по мере того, как становится доступно больше данных о взаимодействии и транзакциях. Такое динамическое прогнозирование гарантирует, что стратегии продаж остаются гибкими и восприимчивыми к изменениям, что повышает общую эффективность операций по продажам.
Используя ИИ для расширенного прогнозирования продаж, компании B2B могут не только прогнозировать с большей точностью, но и получать стратегические идеи, которые могут привести к более проактивному подходу в управлении воронками продаж и взаимоотношениями с клиентами.
3. Динамическое ценообразование
Динамическое ценообразование — это передовое приложение ИИ, которое может значительно повысить эффективность продаж B2B за счет оптимизации стратегий ценообразования на основе данных рынка в реальном времени и поведения клиентов. Эта технология позволяет компаниям быстро корректировать свои модели ценообразования в ответ на изменения на рынке или спроса клиентов, обеспечивая конкурентоспособность и максимизируя доход.
Инструменты ИИ, такие как Competera, анализируют исторические данные о продажах, динамику рынка, цены конкурентов и модели поведения клиентов, чтобы рекомендовать наиболее эффективные стратегии ценообразования для различных продуктов и услуг. Например, он может предлагать специальные скидки для высокодоходных клиентов или корректировать цены в периоды пикового спроса, чтобы извлечь выгоду из рыночных тенденций.
Динамическое ценообразование на основе ИИ может повысить удовлетворенность клиентов, предлагая справедливые цены, отражающие текущую стоимость продуктов или услуг, которые могут различаться в зависимости от сегментов клиентов или даже отдельных клиентов в зависимости от их истории покупок и лояльности.
Интегрируя динамические модели ценообразования на основе ИИ, отделы продаж не только оптимизируют свои стратегии ценообразования, но и обеспечивают их адаптивность, управление данными и тесное соответствие как рыночным условиям, так и ожиданиям клиентов.
Для компаний B2B, стремящихся усовершенствовать свои стратегии ценообразования и продаж, консалтинговая услуга ИИ является решающим преимуществом. Задействуя расширенную аналитику данных и экспертизу ИИ/МО, эти услуги улучшают принятие решений на основе данных, улучшают отношения с клиентами и ускоряют циклы продаж, способствуя более конкурентоспособному и эффективному процессу продаж.
4. Оценка и приоритизация лидов
Когда у вас есть здоровый приток лидов, эффективное управление ими имеет решающее значение. Отделы продаж могут использовать ИИ, чтобы значительно улучшить этот процесс с помощью сложных систем оценки лидов, которые оценивают и ранжируют потенциальных клиентов на основе их вероятности конвертации. Такая расстановка приоритетов гарантирует, что отделы продаж сосредоточат свои усилия на самых перспективных лидах, оптимизируя как время, так и ресурсы.
Инструменты ИИ интегрируют различные точки данных, такие как прошлые взаимодействия, уровни вовлеченности, размер компании и отраслевое поведение, чтобы создать всеобъемлющий профиль каждого лида. Алгоритмы ИИ могут изучать исторические данные, чтобы распознавать закономерности, которые указывают на высокую вероятность конверсии. Это может включать частоту коммуникаций, типы вопросов, задаваемых потенциальным клиентом, или его взаимодействие с определенным контентом.
Например, Salesforce Einstein использует машинное обучение для постоянного совершенствования своей модели оценки на основе новых данных, что делает процесс квалификации лидов более динамичным и точным. Автоматизируя идентификацию высокопотенциальных лидов, отделы продаж могут уделять больше времени разработке персонализированных стратегий охвата, которые с большей вероятностью найдут отклик у перспективных клиентов высшего уровня. <стр>Более того, оценка лидов на основе ИИ может оповещать отделы продаж об изменениях в оценке лида в режиме реального времени. Это означает, что если уровень вовлеченности потенциального клиента увеличивается из-за недавнего взаимодействия или изменения потребностей его бизнеса, отдел продаж может немедленно воспользоваться этой возможностью, увеличив шансы на успешную продажу.
Таким образом, используя ИИ для оценки и приоритизации лидов, отделы продаж могут гарантировать, что они не просто охватывают больше лидов, но и охватывают нужных лидов в нужное время.
5. Автоматизация административных задач
Способность ИИ автоматизировать административные задачи меняет правила игры в продажах B2B, где эффективность и управление временем имеют решающее значение. Беря на себя рутинные задачи, ИИ позволяет отделам продаж уделять больше энергии и внимания взаимодействию с клиентами и заключению сделок.
Например, инструменты CRM на базе ИИ могут обрабатывать ввод данных, управлять последовательностями электронных писем, планировать встречи и обновлять журналы с информацией о новых клиентах. Такая автоматизация оптимизирует процесс продаж, снижая административную нагрузку и минимизируя вероятность человеческой ошибки.
Автоматизация на основе ИИ распространяется на создание и отправку последующих писем. ИИ может анализировать историю взаимодействия с каждым клиентом, чтобы определить наиболее эффективную стратегию последующих действий, адаптируя сообщения на основе предыдущих ответов клиента и уровня вовлеченности. Этот персонализированный подход гарантирует, что сообщения будут актуальными и своевременными, тем самым увеличивая вероятность поддержания интереса клиента и продвижения процесса продаж. <стр>И ИИ может предлагать прогнозные идеи о лучшем времени для связи с клиентами или отправки предложений на основе шаблонов данных, которые включают доступность клиентов и показатели ответов. Эта предиктивная возможность гарантирует, что усилия по продажам будут не только систематическими, но и стратегически рассчитанными по времени, что максимизирует влияние каждого взаимодействия.
Используя ИИ для автоматизации этих важных, но повторяющихся задач, отделы продаж B2B могут значительно повысить свою производительность и эффективность, что позволит им сосредоточиться на том, что у них получается лучше всего — налаживании отношений и заключении сделок.
Подведение итогов
Интеграция инструментов ИИ в современные процессы продаж обеспечивает эффективность и результативность, позволяя отделам продаж сосредоточиться на стратегических аспектах продаж, таких как налаживание отношений и заключение сделок с высокой стоимостью. Команды, которые используют ИИ, могут ожидать не только повышения коэффициентов конверсии, но и более отзывчивых операций продаж, которые могут быстро адаптироваться к изменениям рынка и потребностям клиентов.
В целом, компании, которые приветствуют постоянную адаптацию и инвестиции в инструменты ИИ, будут иметь хорошие возможности для лидерства в своих отраслях, используя ИИ не только как инструмент, но и как основной компонент своей стратегии продаж.
(Источник изображения: Freepik)
Источник: www.artificialintelligence-news.com
