AI sáng tạo sẽ thay đổi doanh số bán hàng như thế nào

0 236

 

Tháng trước, Microsoft đã tung ra một đòn tấn công mạnh mẽ bằng cách tung ra Viva Sales, một ứng dụng với công nghệ AI tích hợp được thiết kế để giúp nhân viên bán hàng và quản lý bán hàng soạn thảo email khách hàng phù hợp, hiểu rõ hơn về khách hàng và khách hàng tiềm năng, đồng thời tạo đề xuất và lời nhắc. Vài tuần sau, Salesforce (công ty) tiếp theo tung ra Einstein GPT.

Bán hàng, với cách tiếp cận phi cấu trúc, có tính biến đổi cao, do con người điều khiển, đã bị tụt hậu so với các chức năng như tài chính, hậu cần và tiếp thị khi sử dụng công nghệ kỹ thuật số. Nhưng giờ đây, doanh số bán hàng được cho là sẽ nhanh chóng trở thành công cụ hàng đầu áp dụng trí tuệ nhân tạo tổng quát — dạng trí tuệ nhân tạo được sử dụng bởi OpenAI (công ty đứng sau ChatGPT) và các đối thủ cạnh tranh. Các hệ thống hỗ trợ AI đang trên đường trở thành trợ lý kỹ thuật số không thể thiếu của mọi nhân viên bán hàng (và mọi người quản lý bán hàng).

Bán hàng rất phù hợp với khả năng của các mô hình AI tổng quát. Bán hàng là hoạt động tương tác và giao dịch chuyên sâu, tạo ra khối lượng lớn dữ liệu, bao gồm văn bản từ chuỗi email, âm thanh của các cuộc trò chuyện qua điện thoại và video về các tương tác cá nhân. Đây chính xác là các loại dữ liệu phi cấu trúc mà các mô hình được thiết kế để hoạt động. Bản chất sáng tạo và hữu cơ của việc bán hàng tạo ra cơ hội to lớn cho AI tổng quát diễn giải, học hỏi, liên kết và tùy chỉnh.

Nhưng để nhận ra tiềm năng thực sự, có những rào cản và thách thức phải vượt qua. AI sáng tạo phải được nhúng không xâm phạm vào các quy trình và hoạt động bán hàng để nhóm bán hàng có thể tích hợp các khả năng vào quy trình làm việc của họ một cách tự nhiên. AI sáng tạo đôi khi đưa ra kết luận sai, thiên vị hoặc không nhất quán. Mặc dù các mô hình có thể truy cập công khai rất có giá trị (hàng trăm triệu người dùng như chúng tôi đã sử dụng ChatGPT để truy vấn cơ sở kiến ​​thức về mọi chủ đề trên thực tế), sức mạnh thực sự cho các nhóm bán hàng đến khi các mô hình được tùy chỉnh và tinh chỉnh trên dữ liệu cụ thể của công ty và bối cảnh. Điều này có thể tốn kém và đòi hỏi ít chuyên môn, kể cả những người có kiến ​​thức quan trọng về AI việc bán hàng. Vậy làm thế nào các tổ chức bán hàng có thể thu được giá trị mà không lãng phí năng lượng để đi theo những con đường không hiệu quả?

những gì có thể

Trước khi giải quyết các Làm saocoi như AI sáng tạo có thể làm cho các tổ chức bán hàng.

Đảo ngược creep hành chính. Hầu hết mọi tổ chức bán hàng mà chúng tôi tiếp xúc đều bị nguyền rủa với sự gia tăng dần dần của công việc hành chính theo thời gian. Khi sự phức tạp trong bán hàng tăng lên, thì nhu cầu về tài liệu, phê duyệt và báo cáo tuân thủ cũng tăng theo. Vô tình, việc sử dụng ngày càng nhiều công nghệ bán hàng cũng là một yếu tố lớn. Các công nghệ mới thường dẫn đến nhiều hoạt động đào tạo hơn, nhiều mục nhập dữ liệu hơn và nhiều báo cáo hơn để xem xét. Ví dụ, AI sáng tạo có thể đảo ngược tình trạng chậm quản lý bằng cách giúp nhân viên bán hàng viết email, trả lời các yêu cầu đề xuất, sắp xếp ghi chú và tự động cập nhật dữ liệu CRM.

Tăng cường tương tác với khách hàng của nhân viên bán hàng. Việc sử dụng AI trong bán hàng đã được tiến triển muộn. Chúng tôi đã giúp nhiều công ty triển khai các hệ thống hỗ trợ AI đề xuất các ưu đãi sản phẩm và nội dung được cá nhân hóa, cùng với kênh tốt nhất để nhân viên bán hàng sử dụng để kết nối với khách hàng. Các đề xuất dựa trên dữ liệu về sở thích và hành vi của khách hàng và những khách hàng tương tự, cũng như các tương tác trước đây với khách hàng. Nhân viên bán hàng chấp nhận hoặc từ chối các đề xuất và có thể đánh giá chất lượng của chúng để cải thiện các thuật toán.

Bằng cách xếp lớp trên AI tổng quát, các mô hình có thể đưa ra các đề xuất tốt hơn. Một ví dụ là xem xét cảm xúc của khách hàng thu được từ các sắc thái ngôn ngữ và tín hiệu tinh tế về sự quan tâm hoặc không tin tưởng của khách hàng — trong email, cuộc trò chuyện với nhân viên bán hàng, bài đăng trên các trang mạng xã hội, v.v. Hơn nữa, nhân viên bán hàng có thể cộng tác với hệ thống để cải thiện các đề xuất trong thời gian thực. Ví dụ: sau khi nhận được đề xuất tiếp cận khách hàng bằng ưu đãi mới, nhân viên bán hàng có thể tìm hiểu sâu hơn — theo cả chiều dọc về nhu cầu của chính khách hàng và theo chiều ngang để tìm những khách hàng khác có thể hưởng lợi từ ưu đãi tương tự. Giao diện người dùng tương tác, đàm thoại làm cho ứng dụng dễ sử dụng. Trong môi trường người bán-người mua hợp tác thực sự, ngay cả người mua cũng có thể là một phần của cuộc đối thoại.

Hỗ trợ giám đốc bán hàng. Các nhà quản lý bán hàng dành nhiều thời gian để nghiên cứu các báo cáo và phân tích về hiệu suất bán hàng. Gần đây, hầu hết các báo cáo bán hàng đã phát triển từ các tài liệu thụ động, lạc hậu sang các công cụ chẩn đoán, tương tác hơn với khả năng truy sâu. Với trí tuệ nhân tạo AI, các hệ thống báo cáo thậm chí có thể trở nên mạnh mẽ hơn và hướng tới tương lai. Người quản lý có thể đặt câu hỏi để hiểu rõ hơn nhằm giúp nhân viên bán hàng cải thiện và đưa ra phản hồi huấn luyện rõ ràng và có động lực hơn. Các nhiệm vụ lập kế hoạch bán hàng mất hàng tuần có thể được thực hiện trong một giờ, khi người quản lý đối thoại với hệ thống để khám phá các cơ hội, xây dựng chiến lược tài khoản chính và xác định cách phân bổ nỗ lực cho các khu vực địa lý, khách hàng, sản phẩm và hoạt động.

Hành trình đến giá trị

AI sáng tạo tương đối mới và đang phát triển nhanh chóng. Thiếu nhân tài để xác định vai trò, đào tạo và tinh chỉnh các mô hình cũng như phát triển và triển khai các ứng dụng. Người ta phải tìm ra những con đường bảo vệ chống lại những thách thức giả dối, nhanh chóng nhận ra giá trị và mang lại kết quả trong khi vẫn kiểm soát được chi phí.

Xử lý sự không chính xác và không nhất quán. ChatGPT và các đối thủ cạnh tranh đôi khi đưa ra câu trả lời không chính xác hoặc đưa ra kết luận sai. Bạn hỏi cùng một câu hỏi hai lần và bạn nhận được những câu trả lời khác nhau. Người dùng phải biết khi nào và làm thế nào để sử dụng các công nghệ đó. Người ta phải bắt đầu với những kỳ vọng cao nhưng thực tế. Có một nghệ thuật để đặt câu hỏi và đưa ra các gợi ý liên tiếp để cải thiện câu trả lời. Các tổ chức bán hàng phải học được điều này thông qua đào tạo, học việc và chia sẻ các phương pháp hay nhất.

Rủi ro sẽ ít hơn khi các mô hình này được tinh chỉnh dựa trên kiến ​​thức từ bối cảnh của công ty. Thông qua dữ liệu bổ sung, đào tạo và phản hồi, độ chính xác và tính nhất quán được cải thiện. (Cũng giống như với con người!) Các câu trả lời do AI tạo ra trong các bối cảnh rủi ro phải được một người xem xét. May mắn thay, đánh giá của con người là một phần tự nhiên trong quy trình làm việc của nhân viên bán hàng và người quản lý bán hàng.

Nhận ra giá trị một cách nhanh chóng. Khi sức mạnh của công nghệ đột phá này tăng lên theo cấp số nhân, thì có thể bắt đầu nhận ra giá trị sau vài tuần chứ không phải vài tháng. Một chiến lược để đạt được kết quả nhanh chóng là tích hợp các khả năng vào các hệ thống bán hàng hiện có. Ví dụ: AI tổng quát có thể cải thiện các công cụ mà nhân viên bán hàng sử dụng để viết email hoặc phát triển các bài thuyết trình và đề xuất bán hàng. Nó cũng có thể nâng cao chất lượng của các đề xuất do AI tạo ra bằng cách kết hợp những hiểu biết sâu sắc về cảm xúc của khách hàng. Những cải tiến như vậy có thể diễn ra trong nền, vì vậy người dùng được hưởng lợi mà không cần phải học lại các tính năng của ứng dụng. Khi nói đến tốc độ triển khai, “mua” hơn hẳn “xây dựng”. Mặc dù việc xây dựng một hệ thống hỗ trợ AI tùy chỉnh mang lại tính linh hoạt cao hơn, nhưng làm như vậy rất tốn thời gian và tài nguyên. Việc mua một ứng dụng hiện có giúp giảm nhu cầu về nhân tài nội bộ chuyên biệt và giúp dễ dàng bắt kịp công nghệ thay đổi nhanh chóng.

Mang lại kết quả trong khi kiểm soát chi phí. Việc thuê ngoài các khả năng trong khi phát triển một nhóm nhỏ gồm các chuyên gia AI nội bộ, những người hỗ trợ bán hàng cũng như các chức năng khác, thường là điều hợp lý. Tỷ lệ thành công sẽ cao hơn khi những nỗ lực đưa AI vào hoạt động bán hàng được dẫn dắt bởi một “người đánh dấu ranh giới” — một cá nhân hiểu và được các chuyên gia kỹ thuật cũng như các thành viên lực lượng bán hàng tôn trọng. Bằng cách nói cả hai ngôn ngữ, một người đánh giá ranh giới có thể giúp điều chỉnh các giải pháp một cách thận trọng để chúng có thể sử dụng và hữu ích cho việc bán hàng, nhưng cũng có thể thực hiện được và bền vững theo thời gian. Hơn nữa, một cách tiếp cận lặp đi lặp lại nhanh chóng để triển khai giúp nỗ lực trên con đường đạt được giá trị đồng thời khuyến khích cải tiến liên tục. Các bước chính bao gồm tạo nguyên mẫu nhanh, thử nghiệm và lặp lại dựa trên phản hồi từ nhóm trải nghiệm ban đầu — một nhóm người dùng chính cung cấp thông tin chi tiết về khả năng sử dụng, giá trị và kế hoạch triển khai của hệ thống.

AI là Hỗ trợ Năng suất hay Thay thế Nhân viên Bán hàng?

Chúng tôi kỳ vọng các công nghệ do AI hỗ trợ sẽ nhanh chóng trở thành trợ lý kỹ thuật số của mọi nhân viên bán hàng và mọi nhà quản lý bán hàng. AI sáng tạo đã giúp những người viết quảng cáo soạn thảo nội dung và các lập trình viên máy tính viết mã, tăng năng suất của họ lên 50% hoặc hơn. Nó có thể làm tương tự cho nhân viên bán hàng.

Trí tuệ nhân tạo đã làm cho hoạt động tự phục vụ của khách hàng trở nên mạnh mẽ hơn và hoạt động bán hàng bên trong cũng hiệu quả hơn. Người tiêu dùng ngày càng sử dụng công nghệ kỹ thuật số để tự mình nghiên cứu các sản phẩm và dịch vụ. Thương mại điện tử cũng đã cất cánh trong thế giới B2B. Ngay cả trong bán hàng phức tạp, kỹ thuật số đóng vai trò ngày càng tăng, đảm nhận các nhiệm vụ như tạo và ưu tiên khách hàng tiềm năng, chia sẻ và định cấu hình thông tin sản phẩm cũng như đặt hàng. Không thể tránh khỏi, bán hàng kỹ thuật số và bán hàng nội bộ tiếp tục đảm nhận nhiều nhiệm vụ mà nhân viên bán hàng tại chỗ từng làm, đặc biệt là đối với các giao dịch mua quen thuộc.

Tuy nhiên, các dịch vụ mới và phức tạp vẫn yêu cầu nhân viên bán hàng có thể xác định các nhu cầu nhận thức và tiềm ẩn, các giải pháp phù hợp và điều hướng các tổ chức mua hàng phức tạp. Đúng vậy, AI sẽ loại bỏ nhiệm vụ của nhân viên bán hàng và thu hẹp vai trò của họ hơn nữa trong các tình huống phức tạp. Đồng thời, các công ty bán công nghệ AI sẽ tạo ra lực lượng bán hàng lớn để nắm bắt các cơ hội lớn và phức tạp đang hiện ra.

Thế giới bản tin | Vina Aspire News

Vina Aspire – Vững bảo mật, trọn niềm tin
Nguồn : Vina Aspire

Để lại một câu trả lời

Địa chỉ email của bạn sẽ không được công bố.

may lam kem nguyen lieu lam kem - nguyen lieu lam yogurt bột lm kem may ao thun may ba lo theo yeu cau san xuat moc khoa gia re may o thun quảng co dịch vụ bốc xếp Sản xuất đồ bộ