Как команды по продажам могут использовать ИИ для оптимизации конверсии?

Офис, четыре сотрудника и ноутбук

Cегодня оставаться конкурентоспособным в современных продажах означает эффективно осваивать самые последние тенденции в области технологий.

С конца 2022, когда генеративный ИИ стал известен широкой публике благодаря ChatGPT от OpenAI, ИИ стал двигателем этих изменений, трансформируя то, как работают команды по продажам (а также многие другие команды) и взаимодействуют с клиентами.

В этом посте мы погрузимся в то, как ИИ оптимизирует процессы продаж и помогает увеличить коэффициенты конверсии.

Вот пять основных способов, которыми команды продаж могут использовать ИИ для улучшения персонализации взаимодействий, автоматизации административных задач и многого другого, доказывая, что дело не только в снижении затрат, но и в изменении самого подхода к продажам.

1. Персонализированное взаимодействие

Обычный цикл продаж сложен и включает в себя множество точек контакта и взаимодействий до совершения сделки. Более глубокая персонализация предполагает понимание потребностей бизнеса потенциального клиента, его проблем и трендов в отрасли. ИИ особенно эффективен в анализе больших наборов данных, помогая выявить инсайты, которые позволяют адаптировать взаимодействия под конкретный бизнес-контекст.

Например, ИИ может анализировать предыдущие взаимодействия, такие как переписка по электронной почте и историю вовлеченности, чтобы определить, какой тип контента или характеристики продукта наиболее релевантны для конкретного клиента. Это позволяет командам по продажам предлагать решения, которые не являются просто стандартными услугами или продуктами, а адаптированы под уникальные задачи и цели клиента.

ИИ также может улучшить стратегии маркетинга на основе клиентских аккаунтов (ABM) благодаря способности создавать высоко персонализированные стратегии контента для каждого клиента. Анализируя данные с различных этапов процесса от предложения до получения оплаты, ИИ помогает создавать сообщения, которые глубже резонируют с каждым из решений, принимаемых в организации клиента. Этот целевой подход не только укрепляет взаимоотношения, но и значительно увеличивает вероятность заключения сделок.

2. Прогнозирование продаж

Точное прогнозирование продаж критично для B2B-продаж, так как стратегическое планирование и распределение ресурсов в значительной мере зависят от ожидаемых итогов продаж. ИИ значительно повышает точность и надежность таких прогнозов, анализируя огромные объемы данных и выявляя тренды, которые трудно заметить.

Инструменты прогнозирования, основанные на ИИ, используют исторические данные о продажах, рыночные условия и активность в реальном времени для прогнозирования будущей эффективности продаж. Эти инструменты применяют предсказательную аналитику, моделируя различные сценарии и их возможные последствия для продаж, что помогает командам продавцов быть более подготовленными к будущим изменениям на рынке.

Кроме того, такие инструменты могут динамически обновлять прогнозы на основе новых данных, что позволяет прогнозам оставаться актуальными по мере поступления новых взаимодействий и данных о транзакциях. Это обеспечивает гибкость стратегий продаж и их адаптивность к изменениям, повышая общую эффективность операций по продажам.

Использование ИИ для точного прогнозирования продаж не только повышает точность предсказаний, но и предоставляет стратегические инсайты, позволяющие компаниям более проактивно управлять продажами и взаимоотношениями с клиентами.

3. Динамическое ценообразование

Динамическое ценообразование – это передовая технология, поддерживаемая ИИ, которая может значительно повысить эффективность продаж в B2B, оптимизируя стратегии цен на основе данных о текущем состоянии рынка и поведении клиентов. Эта технология позволяет компаниям оперативно корректировать ценовые модели в ответ на изменения рыночных условий или спроса, обеспечивая конкурентоспособность и максимизацию прибыли.

Такие инструменты ИИ, как Competera, анализируют исторические данные о продажах, динамику рынка, цены конкурентов и поведение клиентов, чтобы рекомендовать наиболее эффективные стратегии ценообразования для различных продуктов и услуг. Например, они могут предложить специальные скидки для важных клиентов или корректировать цены в периоды повышенного спроса, чтобы воспользоваться текущими рыночными трендами.

Динамическое ценообразование на основе ИИ может улучшить удовлетворенность клиентов, предлагая справедливые цены, которые отражают текущую ценность продуктов или услуг. Эти цены могут варьироваться в зависимости от сегмента клиентов или даже от отдельного покупателя на основе истории покупок и лояльности.

Интеграция моделей динамического ценообразования, поддерживаемых ИИ, позволяет командам по продажам не только оптимизировать свои стратегии ценообразования, но и сделать их более адаптивными, основанными на данных и соответствующими как рыночным условиям, так и ожиданиям клиентов.

Для компаний B2B, стремящихся усовершенствовать свои стратегии ценообразования и продаж, услуги консалтинга в области ИИ обеспечат решающее преимущество. С помощью продвинутой аналитики данных и экспертизы в области ИИ/МО, такие услуги усиливают процессы принятия 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 большой приток потенциальных клиентов, важно эффективно управлять ими. Команды по продажам могут кардинально улучшить этот процесс с помощью ИИ, который использует сложные системы оценки лидов, оценивающие и ранжирующие потенциальных клиентов по вероятности их конверсии. Такая приоритизация позволяет командам по продажам сосредоточиться на наиболее перспективных лидах, оптимизируя время и ресурсы.

Инструменты ИИ интегрируют различные данные, такие как предыдущие взаимодействия, уровень вовлеченности, размер компании и отраслевые тенденции, создавая подробный профиль каждого лида. Алгоритмы ИИ могут анализировать исторические данные для распознавания паттернов, которые указывают на высокую вероятность конверсии. Это могут быть частота коммуникаций, типы вопросов, задаваемых потенциальным клиентом, или его заинтересованность определенным контентом.

Например, Salesforce Einstein использует машинное обучение для непрерывного улучшения модели оценки на основе новых данных, делая процесс оценки лидов более динамичным и точным. Автоматизация идентификации лидов с высоким потенциалом позволяет командам по продажам лучше сконцентрировать усилия на разработке персонализированных стратегий взаимодействия с наиболее перспективными клиентами.

Более того, оценка лидов на основе ИИ может в реальном времени оповещать команды продаж об изменении оценки лида. Это означает, что если уровень вовлеченности лида повысится из-за недавнего взаимодействия или изменений в его бизнесе, команда продаж сможет незамедлительно воспользоваться этой возможностью, увеличивая шансы на успешную сделку.

Таким образом, используя ИИ для оценки и приоритизации лидов, команды по продажам могут гарантировать, что они не просто взаимодействуют с большим количеством лидов, но с правильными лидами в правильное время.

5. Автоматизация административных задач

Возможности ИИ по автоматизации административных задач радикально меняют B2B-продажи, где эффективность и умение управлять временем имеют решающее значение. Передав рутинные задачи на ИИ, команды могут посвятить больше времени для взаимодействия с клиентами и заключения сделок.

Например, CRM-инструменты на базе ИИ могут обрабатывать ввод данных, управлять цепочками писем, планировать встречи и обновлять логи с новой информацией о клиентах. Эта автоматизация упрощает процесс продаж, снижая административную нагрузку и минимизируя возможность ошибок.

Автоматизация ИИ также распространяется на написание и отправку последующих писем. ИИ может анализировать историю взаимодействий с каждым клиентом, чтобы определить наиболее эффективные стратегии последующего взаимодействия, адаптируя сообщения на основе предыдущих ответов клиента и уровня его вовлеченности. Такой персонализированный подход повышает релевантность и своевременность коммуникаций, тем самым повышая вероятность поддержания интереса клиента и продвижения процесса продаж.

Кроме того, ИИ может предложить предсказательные инсайты о лучших моментах для связи с клиентами или отправки предложений, основываясь на данных о доступности клиента и его частоте откликов. Эта предсказательная функция делает процесс продаж не только системным, но и стратегически выверенным, что увеличивает эффективность каждого взаимодействия.

Используя ИИ для автоматизации этих важных, но повторяющихся задач, B2B-команды по продажам могут значительно улучшить свою продуктивность и эффективность, сосредоточившись на том, что у них получается лучше всего – построении отношений и заключении сделок.

Подведение итогов

Интеграция инструментов ИИ в современные процессы продаж позволяет повысить эффективность и результативность, предоставляя командам больше времени для стратегических аспектов, таких как построение отношений и заключение сделок с высокими ставками. Те команды, которые начнут использовать ИИ, могут рассчитывать не только на увеличение коэффициента конверсии, но и на более динамичные операции по продажам, способные быстро адаптироваться к изменениям на рынке и потребностям клиентов.

В итоге, компании, которые готовы к постоянным изменениям и инвестициям в ИИ, будут находиться в выгодной позиции для того, чтобы занять лидирующие позиции в своих отраслях, используя ИИ не просто как инструмент, а как основную составляющую своей стратегии продаж.

Источник: Artificial Intelligence News

Интересно? Поделиться:

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *