הפחתת ה”זחילה” הניהולית
כמעט בכל ארגון מכירות ישנו גידול הדרגתי של העבודה האדמיניסטרטיבית לאורך זמן. ככל שמורכבות המכירה גוברת, כך גדל הצורך בתיעוד, אישורים ודיווח תאימות. מבלי משים, השימוש הגובר בטכנולוגיית מכירות הוא גם גורם גדול. טכנולוגיות חדשות מובילות לרוב ליותר הכשרה, יותר הזנת נתונים ויותר דוחות לעיון. בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה לעזור לאנשי מכירות לכתוב מיילים, להגיב לבקשות הצעות, לארגן הערות ולעדכן אוטומטית נתוני CRM, ובכך למעט את ה”זחילה” הניהולית.
שיפור האינטראקציות עם הלקוחות של אנשי המכירות
חברות רבות משתמשות בבינה מלאכותית שממליצה על תכנים מותאמים אישית והצעות מוצרים, יחד עם הערוץ הטוב ביותר עבור אנשי מכירות כדי להתחבר ללקוחות. ההמלצות מבוססות על נתונים על העדפות והתנהגויות של הלקוח ושל לקוחות דומים, וכן על אינטראקציות בעבר עם הלקוח. אנשי מכירות מקבלים או דוחים את ההמלצות ויכולים לדרג את איכותן כדי לשפר את האלגוריתמים.
מודלים שמבוססים על AI גנרטיבי יכולים לייצר המלצות טובות יותר. דוגמה אחת היא התחשבות ברגשות הלקוחות שנאספו מהניואנסים של השפה והאותות העדינים של התעניינות או חוסר אמון בלקוחות: במיילים, בשיחות עם אנשי מכירות, בפוסטים באתרי מדיה חברתית, ועוד. יתר על כן, איש המכירות יכול לשתף פעולה עם המערכת כדי לשפר את ההמלצות בזמן אמת. לדוגמה, לאחר קבלת הצעה לפנות ללקוח עם הצעה חדשה, איש המכירות יכול לחפור עמוק יותר, הן אנכית לתוך הצרכים של הלקוח עצמו והן בצורה אופקית כדי למצוא לקוחות אחרים שעשויים להפיק תועלת מאותה הצעה. ממשק משתמש אינטראקטיבי לשיח הופך את האפליקציה לקלה לשימוש. בסביבת מוכר-קונה שיתופית באמת, אפילו הקונה יכול להיות חלק מהשיח.
סיוע למנהלי מכירות
מנהלי מכירות מבלים זמן רב בלימוד דוחות וניתוחים על ביצועי מכירות. לאחרונה, רוב דוחות המכירות התקדמו ממסמכים פסיביים עם מראה לאחור לכלי אבחון אינטראקטיביים יותר עם יכולות פירוט. עם בינה מלאכותית גנרטיבית, מערכות דיווח יכולות להיות אפילו יותר חזקות ולצפות קדימה. מנהלים יכולים להעלות שאלות כדי לקבל תובנות שיעזרו לאנשי מכירות להשתפר ולספק משוב אימון נוקב ויותר מעורר מוטיבציה. ניתן לבצע משימות תכנון מכירות שנמשכו שבועות תוך שעה, כאשר מנהלים דו-שיח עם המערכת כדי לגלות הזדמנויות, לגבש אסטרטגיות מפתח בחשבון ולקבוע כיצד להקצות מאמץ לגיאוגרפיות, לקוחות, מוצרים ופעילויות.
המסע אל הערך
AI גנרטיבי הוא חדש יחסית ומתפתח במהירות. קיים מחסור בכישרון להגדרת תפקידו, להכשיר ולכוונן מודלים, ולפתח ולהטמיע אפליקציות. יש למצוא מסלולים ששומרים מפני אתגרי שווא, ממשים ערך במהירות ומספקים תוצאות תוך שמירה על עלויות בשליטה.
התמודדות עם חוסר דיוק וחוסר עקביות
ChatGPT ומתחריה אכן נותנים לפעמים תשובות לא מדויקות או מסיקים מסקנות שגויות. לפעמים שואלים את אותה שאלה פעמיים ומקבלים תשובות שונות. על המשתמשים לדעת מתי וכיצד להשתמש בטכנולוגיות כאלה, יש להתחיל עם ציפיות גבוהות אך מציאותיות. יש אמנות לשאול שאלות ולספק הנחיות עוקבות כדי לשפר את התשובה. ארגוני מכירות חייבים ללמוד זאת באמצעות הכשרה, התלמדות ושיתוף שיטות עבודה מומלצות.
הסיכון קטן יותר כאשר מודלים אלה מכוונים היטב לפי ידע מההקשר של החברה. באמצעות הוספת נתונים, הדרכה ומשוב, הדיוק והעקביות משתפרים; בדיוק כמו עם אנשים! תשובות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית בהקשרים מסוכנים חייבות להיבדק על ידי אדם. למרבה המזל, סקירה אנושית היא חלק טבעי מתהליך העבודה של אנשי ומנהלי מכירות.
מימוש ערך במהירות
ככל שכוחה של הטכנולוגיה המשבשת הזו גדל באופן אקספוננציאלי, אפשר להתחיל לממש ערך תוך שבועות, לא חודשים. אסטרטגיה אחת לתוצאות מהירות היא שילוב יכולות במערכות מכירה קיימות. לדוגמה, AI גנרטיבי יכול לשפר את הכלים שאנשי מכירות משתמשים בהם כדי לכתוב מיילים או לפתח מצגות מכירה והצעות. זה גם יכול להגביר את האיכות של הצעות שנוצרו על ידי AI על ידי שילוב תובנות לגבי סנטימנטים של לקוחות. שיפורים כאלה יכולים להתרחש ברקע, כך שהמשתמשים נהנים מבלי צורך ללמוד מחדש את תכונות האפליקציה. כשזה מגיע למהירות היישום, ה”קנייה” מנצחת את ה”בנייה”; למרות שבניית מערכת מופעלת על ידי בינה מלאכותית מותאמת אישית מציעה גמישות רבה יותר, עשייתה זו גוזלת זמן ודורשת משאבים. רכישת אפליקציה קיימת מפחיתה את הצורך בכישרון מיוחד ומקלה על השמירה על הטכנולוגיה המשתנה במהירות.
מתן תוצאות תוך שליטה בעלויות
לעתים קרובות הגיוני לבצע מיקור חוץ של יכולות תוך פיתוח קבוצה של מומחי AI פנימיים, התומכים במכירות וגם בפונקציות אחרות. סיכויי ההצלחה גדולים יותר כאשר המאמצים להביא בינה מלאכותית למכירות מובלים על ידי “מפתח גבולות” – אדם שמבין ומכובד על ידי מומחים טכניים כמו גם על ידי חברי כוח המכירות. על ידי דיבור בשתי השפות, חוט גבולות יכול לעזור להתאים באופן מושכל לפתרונות, כך שהם שמישים ושימושיים למכירות, אך גם ניתנים ליישום ובר קיימא לאורך זמן. יתר על כן, גישה זריזה ואיטרטיבית ליישום שומרת על המאמצים בדרך לערך תוך עידוד שיפור מתמיד. השלבים העיקריים כוללים אב טיפוס מהיר, בדיקות ואיטרציה המבוססים על משוב מצוות ניסיון מוקדם – קבוצה של משתמשים מובילים המספקים תובנות לגבי שימושיות המערכת, הערך ותוכניות ההטמעה.
האם AI מהווה סיוע או תחליף לאנשי מכירות?
הטכנולוגיות המופעלות בבינה מלאכותית יהפכו במהירות לעוזר הדיגיטלי של כל איש ומנהל מכירות. AI גנרטיבי כבר עוזר לקופירייטרים לנסח תוכן ולמתכנתי מחשבים לכתוב קוד, ומגביר את הפרודוקטיביות שלהם ב-50% או יותר. זה יכול לעשות את אותו הדבר עבור אנשי מכירות.
בינה מלאכותית כבר הופכת את השירות העצמי ללקוח לחזק יותר, והמכירות הפנימיות לעוצמתיות יותר. צרכנים משתמשים יותר ויותר בטכנולוגיה דיגיטלית כדי לחקור מוצרים ושירותים בעצמם. המסחר האלקטרוני המריא אפילו במכירות מורכבות, הדיגיטל משחק תפקיד הולך וגובר, כשהוא לוקח על עצמו משימות כמו יצירת לידים ותעדוף, שיתוף ותצורה של מידע על מוצרים וביצוע הזמנות. באופן בלתי נמנע, המכירות הדיגיטליות והפנימיות ממשיכות להשתלט על משימות רבות שאנשי מכירות בשטח נהגו לעשות, במיוחד עבור רכישות מוכרות.
עם זאת, הצעות חדשות ומורכבות עדיין דורשות אנשי מכירות שיכולים לזהות צרכים נתפסים וסמויים, להתאים פתרונות ולנווט בארגוני קניה מורכבים. כן, AI תיקח משימות מאנשי מכירות ותצמצם את תפקידם עוד יותר במצבים מורכבים. במקביל, החברות שמוכרות טכנולוגיות AI ייצרו כוחות מכירות גדולים כדי ללכוד את ההזדמנויות המסיביות והמורכבות הממשמשות.
