Πώς οι πωλητές τεχνητής νοημοσύνης αλλάζουν τις εταιρικές πωλήσεις το 2027

Εισαγωγή

Οι ομάδες πωλήσεων των επιχειρήσεων διαθέτουν περισσότερα δεδομένα πελατών, εργαλεία αυτοματοποίησης και ορατότητα του κύκλου πωλήσεων από ποτέ. Ωστόσο, οι ευκαιρίες εξακολουθούν να παραμένουν σε στάση λόγω παραλείψεων στην παρακολούθηση, αποσυνδεδεμένων συστημάτων, ελλιπών εγγραφών στο CRM και ασαφών αρμοδιοτήτων μεταξύ των ομάδων.

Οι πράκτορες πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη (AI) αλλάζουν τον τρόπο με τον οποίο οι οργανισμοί αντιμετωπίζουν αυτά τα προβλήματα. Σε αντίθεση με την παραδοσιακή αυτοματοποίηση, η οποία ακολουθεί προκαθορισμένους κανόνες, οι πράκτορες AI μπορούν να ερμηνεύουν επιχειρηματικές πληροφορίες, να συντονίζουν δραστηριότητες πολλαπλών βημάτων και να υποστηρίζουν την εκτέλεση σε διαφορετικά στάδια του κύκλου πωλήσεων.

Για τις επιχειρήσεις, η ευκαιρία δεν περιορίζεται μόνο στη μείωση του διοικητικού φόρτου. Οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να συνδέουν τις πληροφορίες των πελατών με τις επιχειρησιακές ροές εργασίας, να βοηθούν τις ομάδες να εκτελούν τις καθιερωμένες διαδικασίες με μεγαλύτερη συνέπεια και να διευκολύνουν τη διαχείριση σύνθετων δραστηριοτήτων πωλήσεων.

Ωστόσο, η επιτυχής υλοποίηση απαιτεί κάτι περισσότερο από την απλή προσθήκη τεχνητής νοημοσύνης σε ένα υπάρχον τεχνολογικό περιβάλλον. Ξεκινά με συνδεδεμένα δεδομένα, σαφείς διαδικασίες και το σωστό επίπεδο ανθρώπινης εποπτείας.

Αυτός ο οδηγός εξηγεί πώς λειτουργούν οι πράκτορες πωλήσεων τεχνητής νοημοσύνης, πού δημιουργούν αξία και πώς οι μεγάλες επιχειρήσεις μπορούν να προετοιμάσουν τις πωλησιακές τους δραστηριότητες για εκτέλεση με βάση την τεχνητή νοημοσύνη το 2027.

Τι είναι οι πράκτορες πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη;

Οι πράκτορες πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη είναι συστήματα λογισμικού που χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να ερμηνεύουν πληροφορίες πωλήσεων, να καθορίζουν τα κατάλληλα επόμενα βήματα και να εκτελούν ή να συντονίζουν εργασίες εντός καθορισμένων επιχειρηματικών ροών εργασίας.

Διαφέρουν από τη συμβατική αυτοματοποίηση πωλήσεων, καθώς μπορούν να επεξεργάζονται πληροφορίες με βάση το συγκείμενο, αντί να βασίζονται αποκλειστικά σε προκαθορισμένα ερεθίσματα.

Για παράδειγμα, μια παραδοσιακή αυτοματοποίηση CRM μπορεί να δημιουργήσει μια υπενθύμιση παρακολούθησης τρεις ημέρες μετά από μια συνάντηση.

Ένας πράκτορας πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη, συνδεδεμένος με τις σχετικές επιχειρηματικές πληροφορίες, θα μπορούσε να αναλύσει τις σημειώσεις της συνάντησης, να εντοπίσει μια αναπάντητη ερώτηση πελάτη, να προετοιμάσει μια υπενθύμιση παρακολούθησης και να συντονίσει την επόμενη δραστηριότητα.

Η διαφορά έγκειται στην αυτοματοποίηση μιας μεμονωμένης εργασίας έναντι της υποστήριξης μιας ευρύτερης ροής εργασιών.

Πράκτορες πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη έναντι βοηθών πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη

Αν και οι όροι χρησιμοποιούνται μερικές φορές εναλλακτικά, περιγράφουν διαφορετικές προσεγγίσεις της τεχνητής νοημοσύνης στις πωλήσεις.

Δυνατότητες	Βοηθός πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη	Πράκτορας πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη
Κύριος σκοπός	Βοήθεια στα άτομα για την ολοκλήρωση εργασιών	Εκτέλεση ή συντονισμός ροών εργασίας
Τυπική αλληλεπίδραση	Ανταποκρίνεται στα αιτήματα των χρηστών	Μπορεί να ξεκινήσει ενέργειες με βάση το πλαίσιο
Συνηθισμένες εφαρμογές	Σύνταξη email, έρευνα, περιλήψεις συσκέψεων	Συντονισμός παρακολούθησης, εκτέλεση ροής εργασιών, διαχείριση ευκαιριών
Λήψη αποφάσεων	Κυρίως κατευθύνεται από τον χρήστη	Δυνατότητα επιλογής ενεργειών εντός καθορισμένων ορίων
Πεδίο εφαρμογής της ροής εργασιών	Συνήθως μεμονωμένες εργασίες	Συχνά διαδικασίες πολλών βημάτων
Ανθρώπινη συμμετοχή	Ο χρήστης ξεκινά τις περισσότερες δραστηριότητες	Η εποπτεία εξαρτάται από τα δικαιώματα της ροής εργασίας

Ένας βοηθός τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να συνοψίσει μια τηλεφωνική συνομιλία γνωριμίας όταν το ζητήσει ένας πωλητής. Ένας πράκτορας τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε να χρησιμοποιήσει τις ίδιες πληροφορίες για να εντοπίσει εκκρεμείς δεσμεύσεις και να ξεκινήσει μια εγκεκριμένη ροή εργασιών παρακολούθησης.

Και οι δύο προσεγγίσεις έχουν αξία. Η διάκριση αποκτά σημασία όταν οι επιχειρήσεις επιθυμούν να μεταβούν από μεμονωμένες βελτιώσεις παραγωγικότητας σε συντονισμένη εκτέλεση πωλήσεων.

Γιατί η εκτέλεση των πωλήσεων σε επιχειρήσεις είναι δύσκολο να αυτοματοποιηθεί

Οι εταιρικές πωλήσεις δεν περιορίζονται απλώς στη μετακίνηση των υποψήφιων πελατών μέσα από ένα pipeline.

Μια μεμονωμένη ευκαιρία μπορεί να εμπλέκει υπεύθυνους πελατών, εκπροσώπους επιχειρηματικής ανάπτυξης, συμβούλους λύσεων, ομάδες χρηματοοικονομικών, νομικά τμήματα, ειδικούς προμηθειών και πολλούς ενδιαφερόμενους από την πλευρά του πελάτη.

Κάθε συμμετέχων συνεισφέρει πληροφορίες που επηρεάζουν το επόμενο στάδιο της συναλλαγής.

Τρεις προκλήσεις καθιστούν αυτές τις ροές εργασίας ιδιαίτερα δύσκολες στη διαχείριση.

1. Οι πληροφορίες σχετικά με τα έσοδα είναι κατακερματισμένες

Οι πληροφορίες για τους πελάτες σπάνια βρίσκονται σε ένα μόνο σύστημα.

Μια επιχείρηση μπορεί να αποθηκεύει τα αρχεία ευκαιριών στο CRM της, το ιστορικό επικοινωνίας στα email, τις δραστηριότητες καμπάνιας σε πλατφόρμες μάρκετινγκ και τις εμπορικές πληροφορίες σε συστήματα ERP.

Σημαντικές επιχειρηματικές πληροφορίες βρίσκονται επίσης σε έγγραφα, σημειώσεις συσκέψεων και εσωτερικές συνομιλίες.

Όταν αυτές οι πηγές παραμένουν αποσυνδεδεμένες, οι πωλητές πρέπει να συλλέγουν χειροκίνητα πληροφορίες πριν αποφασίσουν τι θα κάνουν στη συνέχεια.

Οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης (AI) αντιμετωπίζουν τον ίδιο περιορισμό. Χωρίς πρόσβαση σε αξιόπιστο επιχειρηματικό πλαίσιο, ακόμη και τα πιο εξελιγμένα συστήματα μπορούν να παράγουν ελλιπείς προτάσεις ή να εκτελέσουν λάθος ροή εργασιών.

2. Οι διοικητικές εργασίες ανταγωνίζονται τις πωλήσεις

Οι πωλητές αφιερώνουν ένα σημαντικό μέρος της εργάσιμης ημέρας τους σε δραστηριότητες εκτός των άμεσων συνομιλιών με τους πελάτες.

Ο οδηγός της HubSpot για τους βοηθούς πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη εξετάζει πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να υποστηρίξει εργασίες όπως ενημερώσεις CRM, προετοιμασία συναντήσεων, έρευνα πελατών και επικοινωνία παρακολούθησης.

Αυτές οι δραστηριότητες είναι απαραίτητες, αλλά η χειροκίνητη ολοκλήρωσή τους μειώνει τον διαθέσιμο χρόνο για την ανάπτυξη σχέσεων και τη στρατηγική αξιοποίησης ευκαιριών.

Οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης αντιμετωπίζουν αυτή την πρόκληση συνδέοντας τις επαναλαμβανόμενες δραστηριότητες σε πιο δομημένες ροές εργασίας.

3. Η εκτέλεση διαφέρει από ομάδα σε ομάδα

Οι περισσότερες επιχειρηματικές οργανώσεις πωλήσεων έχουν καθορίσει κριτήρια αξιολόγησης, διαδικασίες παρακολούθησης και μεθοδολογίες διαχείρισης ευκαιριών.

Ωστόσο, η εκτέλεση εξαρτάται συχνά από τις ατομικές συνήθειες.

Ένας εκπρόσωπος μπορεί να καταγράφει συστηματικά τις απαιτήσεις των ενδιαφερομένων, ενώ ένας άλλος να διατηρεί σημαντικές πληροφορίες σε προσωπικές σημειώσεις.

Ορισμένες ευκαιρίες λαμβάνουν άμεση παρακολούθηση. Άλλες παραμένουν ανενεργές έως ότου ένας διευθυντής εντοπίσει το πρόβλημα κατά τη διάρκεια μιας αναθεώρησης του pipeline.

Οι ροές εργασίας που υποστηρίζονται από τεχνητή νοημοσύνη (AI) βοηθούν τις επιχειρήσεις να τυποποιήσουν τον τρόπο με τον οποίο εντοπίζονται, ανατίθενται και ολοκληρώνονται οι δραστηριότητες.

Πράκτορες πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη έναντι παραδοσιακής αυτοματοποίησης πωλήσεων

Η παραδοσιακή αυτοματοποίηση πωλήσεων παραμένει χρήσιμη για προβλέψιμες, επαναλαμβανόμενες εργασίες. Οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης επεκτείνουν την αυτοματοποίηση σε δραστηριότητες που απαιτούν την ερμηνεία μεταβαλλόμενων πληροφοριών.

Δυνατότητα	Παραδοσιακή αυτοματοποίηση	Πωλητές με τεχνητή νοημοσύνη
Λειτουργική λογική	Προκαθορισμένοι κανόνες και εναύσματα	Αποφάσεις με βάση το πλαίσιο εντός καθορισμένων ορίων
Απαιτήσεις δεδομένων	Δομημένα πεδία και συμβάντα	Δομημένες και αδόμητες επιχειρηματικές πληροφορίες
Διαχείριση παρακολούθησης	Προγραμματισμένες υπενθυμίσεις και ακολουθίες	Προσδιορισμός και εκτέλεση του επόμενου βήματος με βάση το πλαίσιο
Διαχείριση CRM	Ενημερώσεις πεδίων βάσει κανόνων	Εξαγωγή πληροφοριών και ενημερώσεις βάσει ροής εργασιών
Ευελιξία	Απαιτεί αλλαγές στους κανόνες αυτοματοποίησης	Μπορεί να χειριστεί ένα ευρύτερο φάσμα υποστηριζόμενων σεναρίων
Κατάλληλο για	Επαναλαμβανόμενες, προβλέψιμες διαδικασίες	Ροές εργασίας πολλαπλών βημάτων που περιλαμβάνουν επιχειρηματικό πλαίσιο

Ας εξετάσουμε μια επιχειρηματική ευκαιρία που δεν έχει προχωρήσει για δύο εβδομάδες.

Ένα παραδοσιακό σύστημα αυτοματοποίησης ενδέχεται να ειδοποιήσει τον υπεύθυνο του λογαριασμού μετά από μια προκαθορισμένη περίοδο αδράνειας.

Ένας πράκτορας τεχνητής νοημοσύνης με πρόσβαση σε σχετικές πληροφορίες του λογαριασμού θα μπορούσε να εξετάσει τις πρόσφατες αλληλεπιδράσεις, να εντοπίσει ένα εκκρεμές αίτημα πελάτη και να προτείνει ή να ξεκινήσει το κατάλληλο επόμενο βήμα.

Οι πιο αποτελεσματικές πωλητικές λειτουργίες συνδυάζουν και τις δύο προσεγγίσεις. Οι προβλέψιμες διαδικασίες επωφελούνται από τους κανόνες, ενώ οι δραστηριότητες που εξαρτώνται από το πλαίσιο επωφελούνται από την τεχνητή νοημοσύνη.

Πέντε τρόποι με τους οποίους οι πράκτορες πωλήσεων τεχνητής νοημοσύνης αλλάζουν την εκτέλεση των εταιρικών πωλήσεων

Οι πράκτορες πωλήσεων τεχνητής νοημοσύνης δημιουργούν αξία όταν βοηθούν τις επιχειρήσεις να συνδέσουν δραστηριότητες που, διαφορετικά, θα απαιτούσαν χειροκίνητο συντονισμό.

1. Μετατροπή των συνομιλιών με τους πελάτες σε ροές εργασίας που μπορούν να αξιοποιηθούν

Οι συναντήσεις πωλήσεων παράγουν πολύτιμες πληροφορίες, αλλά σημαντικές λεπτομέρειες συχνά παραμένουν κρυμμένες σε σημειώσεις και ηχογραφήσεις.

Μια τηλεφωνική συνομιλία ανακάλυψης μπορεί να αποκαλύψει ότι ένας υποψήφιος πελάτης χρειάζεται έλεγχο ασφάλειας, επιθυμεί να εμπλέξει το τμήμα προμηθειών και αναμένει μια τεχνική επίδειξη πριν συζητήσει τους εμπορικούς όρους.

Παραδοσιακά, ο υπεύθυνος πελατών πρέπει να καταγράψει αυτές τις απαιτήσεις, να ενημερώσει το CRM και να συντονίσει κάθε δραστηριότητα ξεχωριστά.

Μια ροή εργασιών που υποστηρίζεται από τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να οργανώσει τις πληροφορίες, να εντοπίσει εκκρεμείς δεσμεύσεις και να προετοιμάσει τις επόμενες ενέργειες.

Αυτό δημιουργεί μια σαφέστερη σύνδεση μεταξύ των συνομιλιών με τους πελάτες και της υλοποίησης των πωλήσεων.

2. Βελτίωση της διαχείρισης των ευκαιριών

Οι επιχειρηματικές ευκαιρίες συχνά περιλαμβάνουν μακρούς κύκλους αγοράς και πολλούς υπεύθυνους λήψης αποφάσεων.

Κατά τη διάρκεια αυτής της περιόδου, οι ομάδες πωλήσεων πρέπει να παρακολουθούν τη συμμετοχή των ενδιαφερομένων, τις απαιτήσεις πιστοποίησης, τις εκκρεμείς εργασίες και τις αλλαγές στις προτεραιότητες αγοράς.

Οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να εντοπίζουν κενά στην εκτέλεση που απαιτούν προσοχή.

Για παράδειγμα, μια ροή εργασιών μπορεί να αναδείξει μια ευκαιρία στην οποία μια υποσχεθείσα επακόλουθη ενέργεια παραμένει ημιτελής ή στην οποία λείπουν απαιτούμενες πληροφορίες πιστοποίησης.

Αντί να βασίζονται αποκλειστικά σε περιοδικές αναθεωρήσεις του χαρτοφυλακίου πωλήσεων, οι ομάδες πωλήσεων αποκτούν πιο συνεχή εικόνα των λειτουργικών ζητημάτων.

3. Συντονισμός δραστηριοτήτων μεταξύ των ομάδων εσόδων

Η εκτέλεση των πωλήσεων εξαρτάται από τη συνεργασία μεταξύ των τμημάτων.

Το τμήμα μάρκετινγκ δημιουργεί και καλλιεργεί τη ζήτηση. Το τμήμα ανάπτυξης πωλήσεων αξιολογεί τους υποψήφιους πελάτες. Οι υπεύθυνοι πελατών διαχειρίζονται τις ευκαιρίες. Οι σύμβουλοι λύσεων υποστηρίζουν τις τεχνικές αξιολογήσεις.

Κάθε μετάβαση ενέχει τον κίνδυνο απώλειας πληροφοριών ή καθυστέρησης στη δράση.

Οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να υποστηρίξουν τις μεταβιβάσεις οργανώνοντας το σχετικό επιχειρηματικό πλαίσιο και συντονίζοντας τις δραστηριότητες σε όλες τις συνδεδεμένες ροές εργασίας.

Για παράδειγμα, όταν ένας αξιολογημένος υποψήφιος πελάτης μεταφέρεται από το τμήμα ανάπτυξης πωλήσεων σε έναν υπεύθυνο πελατών, η ομάδα που τον παραλαμβάνει χρειάζεται πρόσβαση σε προηγούμενες συνομιλίες, λεπτομέρειες αξιολόγησης και εκκρεμείς δεσμεύσεις.

Μια συνδεδεμένη ροή εργασίας τεχνητής νοημοσύνης βοηθά στη διατήρηση αυτού του πλαισίου.

4. Αυξάνοντας τη χρησιμότητα των πληροφοριών CRM

Τα συστήματα CRM είναι κεντρικής σημασίας για τις εταιρικές πωλήσεις, αλλά η χρησιμότητά τους εξαρτάται από την ακρίβεια των εγγραφών.

Οι συνομιλίες με τους πελάτες συχνά περιέχουν πληροφορίες που δεν έχουν ακόμη καταχωρηθεί στο CRM, όπως νέοι ενδιαφερόμενοι, αναθεωρημένα χρονοδιαγράμματα και μεταβαλλόμενες απαιτήσεις.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εξάγει σχετικές πληροφορίες από αυτές τις αλληλεπιδράσεις και να υποστηρίξει μια πιο συνεπή διαχείριση των εγγραφών.

Ο στόχος δεν είναι απλώς η συμπλήρωση περισσότερων πεδίων. Είναι η βελτίωση της ποιότητας των πληροφοριών που χρησιμοποιούνται για τη λήψη αποφάσεων σχετικά με τις πωλήσεις.

Οι οργανισμοί πρέπει να καθορίσουν ποιες ενημερώσεις απαιτούν έγκριση και ποιες δραστηριότητες μπορούν να διεκπεραιωθούν μέσω καθιερωμένων κανόνων αυτοματοποίησης.

5. Παροχή καλύτερης ορατότητας στην εκτέλεση στους διευθυντές πωλήσεων

Οι διευθυντές πωλήσεων πρέπει να κατανοούν περισσότερα από την αξία του χαρτοφυλακίου πωλήσεων και τις κατηγορίες προβλέψεων.

Χρειάζονται επίσης ορατότητα σε εκκρεμείς δεσμεύσεις, ατελείς μεταβιβάσεις και ευκαιρίες που απαιτούν παρέμβαση.

Οι ροές εργασιών εκτέλεσης που υποστηρίζονται από τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να οργανώσουν τις επιχειρησιακές πληροφορίες γύρω από αυτά τα ζητήματα.

Αντί να ελέγχουν χειροκίνητα κάθε ευκαιρία για τυχόν ελλείπουσες δραστηριότητες, οι διευθυντές μπορούν να δώσουν προτεραιότητα σε συγκεκριμένα κενά στην εκτέλεση και να αφιερώσουν περισσότερο χρόνο στην καθοδήγηση των αντιπροσώπων.

Αυτό καθιστά την τεχνητή νοημοσύνη χρήσιμη όχι μόνο για την ατομική παραγωγικότητα των πωλήσεων, αλλά και για τη διαχείριση των λειτουργιών εσόδων.

Γιατί το συνδεδεμένο επιχειρηματικό πλαίσιο έχει μεγαλύτερη σημασία από ένα ακόμη εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης

Η προσθήκη ενός πράκτορα τεχνητής νοημοσύνης δεν επιλύει αυτόματα τα κατακερματισμένα επιχειρησιακά συστήματα πωλήσεων.

Εάν ένας πράκτορας έχει πρόσβαση μόνο σε εγγραφές CRM, ενδέχεται να παραλείψει σχετικές πληροφορίες από email πελατών, αλληλεπιδράσεις μάρκετινγκ ή εσωτερικά έγγραφα.

Εάν διαφορετικοί πράκτορες βασίζονται σε ξεχωριστά σύνολα δεδομένων, ενδέχεται να παράγουν ασυνεπείς συστάσεις.

Αυτό δημιουργεί μια σημαντική διαφορά μεταξύ της ανάπτυξης μεμονωμένων λειτουργιών τεχνητής νοημοσύνης και της δημιουργίας μιας κοινής βάσης για λειτουργίες εσόδων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη.

Μια ενοποιημένη βάση εσόδων συγκεντρώνει πληροφορίες από διάφορα επιχειρηματικά συστήματα, τις οργανώνει σε μια λειτουργική δομή και παρέχει το σχετικό πλαίσιο σε εξουσιοδοτημένες ροές εργασίας τεχνητής νοημοσύνης.

Για τις επιχειρήσεις, αυτή η προσέγγιση προσφέρει διάφορα πλεονεκτήματα:

• Συνεπές επιχειρηματικό πλαίσιο: Οι ροές εργασίας τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναφέρονται σε συνδεδεμένες πληροφορίες πελατών και εσόδων.
• Καλύτερος συντονισμός: Διαφορετικές ροές εργασίας μπορούν να λειτουργούν με βάση ένα κοινό πλαίσιο πληροφοριών.
• Επαναχρησιμοποιήσιμη υποδομή: Νέες πρωτοβουλίες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βασίζονται σε υπάρχουσες ενσωματώσεις και δομημένη γνώση.
• Ισχυρότερη διακυβέρνηση: Οι οργανισμοί μπορούν να καθιερώσουν κοινούς ελέγχους πρόσβασης στα δεδομένα και λειτουργικούς ελέγχους.

Ο στόχος είναι να καταστεί η τεχνητή νοημοσύνη χρήσιμη σε ολόκληρο τον οργανισμό εσόδων, αντί να αντιμετωπίζεται κάθε νέος παράγοντας ως ανεξάρτητη εφαρμογή.

Πού εντάσσεται η Zig στην εκτέλεση πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη σε επιχειρήσεις

Οι επιχειρηματικές ομάδες πωλήσεων διαθέτουν συχνά επαρκές λογισμικό για τη διαχείριση των διαδικασιών τους. Αυτό που τους λείπει είναι μια συνδεδεμένη βάση που επιτρέπει στην τεχνητή νοημοσύνη να λειτουργεί σε όλα αυτά τα συστήματα.

Το Zig δημιουργεί ένα λειτουργικό σύστημα εσόδων βασισμένο στην τεχνητή νοημοσύνη, με επίκεντρο έναν «εγκέφαλο τεχνητής νοημοσύνης για τα έσοδα», συνδέοντας επιχειρηματικές πληροφορίες, ροές εργασίας και πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης σε μια κοινή βάση.

Αντί να προσεγγίζει την εκτέλεση πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη ως μια συλλογή απομονωμένων λειτουργιών αυτοματοποίησης, η Zig εστιάζει στην οργάνωση του επιχειρηματικού πλαισίου που απαιτείται για να λειτουργεί η τεχνητή νοημοσύνη σε όλες τις ροές εργασίας που αφορούν τα έσοδα.

Πώς λειτουργεί το «AI Brain for Revenue» της Zig

Η Zig συνδέει πληροφορίες από συστήματα CRM, δεδομένα πελατών, συνομιλίες πωλήσεων, δραστηριότητες μάρκετινγκ και επιχειρηματική γνώση.

Αυτές οι πληροφορίες εντάσσονται σε μια δομημένη βάση που υποστηρίζει τις λειτουργίες εσόδων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη.

Τρεις συνιστώσες αποτελούν τον πυρήνα της προσέγγισης:

1. «AI Brain for Revenue»

Το «AI Brain» συνδέει και δομεί τη γνώση σχετικά με τους πελάτες και τα έσοδα, παρέχοντας στις ροές εργασίας τεχνητής νοημοσύνης πρόσβαση σε ένα ευρύτερο οργανωτικό πλαίσιο.

2. Προσαρμοσμένοι πράκτορες και ροές εργασίας τεχνητής νοημοσύνης

Η Zig αναπτύσσει πράκτορες και ροές εργασίας τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται στις υπάρχουσες διαδικασίες εσόδων και τις επιχειρηματικές απαιτήσεις ενός οργανισμού.

3. Προσαρμοσμένα σύνολα δεδομένων δυνητικών πελατών

Τα προσαρμοσμένα σύνολα δεδομένων παρέχουν πρόσθετες πηγές πληροφοριών που υποστηρίζουν τις δραστηριότητες εισόδου στην αγορά και τις ροές εργασιών που αφορούν τα έσοδα.

Για παράδειγμα, μια επιχείρηση μπορεί να διαθέτει πληροφορίες λογαριασμών στο CRM της, συνομιλίες με πελάτες μέσω email και υποστηρικτικές πληροφορίες σε εσωτερικά έγγραφα.

Αντί να αντιμετωπίζει αυτές τις πηγές ως άσχετες μεταξύ τους, η προσέγγιση της Zig τις συνδέει σε μια κοινή επιχειρηματική βάση για την εκτέλεση με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης.

Το πλαίσιο εταιρικής υλοποίησης τεσσάρων φάσεων της Zig

Η Zig ακολουθεί μια δομημένη διαδικασία υλοποίησης, σχεδιασμένη με βάση το δικό περιβάλλον εσόδων της εκάστοτε επιχείρησης.

Φάση	Εστίαση	Στόχος
Ανακάλυψη	Κατανόηση της επιχείρησης	Προσδιορισμός των διαδικασιών, των απαιτήσεων και των ευκαιριών που σχετίζονται με τα έσοδα
Σχεδιασμός	Σύνδεση συστημάτων και δομή της γνώσης	Θέστε τα θεμέλια για ροές εργασίας τεχνητής νοημοσύνης
Επαλήθευση	Επικύρωση με χρήση δεδομένων πελατών και εσόδων	Δοκιμάστε τη λύση στο περιβάλλον του οργανισμού
Επέκταση	Επέκταση της υλοποίησης	Επέκταση των ροών εργασίας τεχνητής νοημοσύνης σε ολόκληρο τον οργανισμό εσόδων

Η Zig παρέχει επίσης μια ενσωματωμένη ομάδα που συνεργάζεται με τον οργανισμό εσόδων του πελάτη καθ’ όλη τη διάρκεια της ανάπτυξης.

Η επιχειρηματική της προσφορά υποστηρίζει ευέλικτη φιλοξενία, συμπεριλαμβανομένου του cloud της Zig ή περιβάλλοντα που ελέγχονται από τον πελάτη χρησιμοποιώντας AWS, Microsoft Azure ή Google Cloud, με επιλογές δημόσιας και ιδιωτικής φιλοξενίας.

Αυτό καθιστά την προσέγγιση της Zig για την εκτέλεση πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη σε επιχειρηματικό επίπεδο κατάλληλη για οργανισμούς που επιθυμούν να συνδέσουν τα υπάρχοντα συστήματα εσόδων, να αναπτύξουν εξατομικευμένες ροές εργασίας τεχνητής νοημοσύνης και να δημιουργήσουν μια επαναχρησιμοποιήσιμη βάση για μελλοντικές πρωτοβουλίες τεχνητής νοημοσύνης.

Η κεντρική ιδέα είναι απλή: πρώτα δημιουργείται το επιχειρηματικό πλαίσιο και, στη συνέχεια, αναπτύσσονται πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να το αξιοποιήσουν.

Πώς μοιάζει η υλοποίηση με βάση την τεχνητή νοημοσύνη σε έναν πολύπλοκο κύκλο πωλήσεων B2B

Ας εξετάσουμε μια εταιρεία επιχειρηματικού λογισμικού που πραγματοποιεί πωλήσεις σε μεγάλους οργανισμούς.

Η διαδικασία πωλήσεών της περιλαμβάνει ανακάλυψη, αξιολόγηση, τεχνική εκτίμηση, ανάπτυξη προτάσεων, προμήθεια και διαπραγμάτευση.

Κάθε στάδιο απαιτεί πληροφορίες από διαφορετικά άτομα και συστήματα.

Ένα μοντέλο εκτέλεσης με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε να υποστηρίξει τη διαδικασία ως εξής:

Στάδιο πωλήσεων	Δραστηριότητα που υποστηρίζεται από τεχνητή νοημοσύνη	Ανθρώπινη ευθύνη
Έρευνα λογαριασμών	Οργάνωση σχετικών πληροφοριών για την εταιρεία και τον πελάτη	Επιβεβαίωση καταλληλότητας του λογαριασμού και στρατηγικής πωλήσεων
Ανακάλυψη	Σύνοψη των συζητήσεων και προσδιορισμός των εκκρεμών απαιτήσεων	Διεξαγωγή συζητήσεων και επαλήθευση των αναγκών
Αξιολόγηση	Επισημάνετε τις πληροφορίες αξιολόγησης που λείπουν	Αποφασίστε αν θα προχωρήσετε με την ευκαιρία
Τεχνική αξιολόγηση	Συντονισμός εργασιών και εκκρεμών αιτημάτων πελατών	Διαχείριση τεχνικών συζητήσεων
Πρόταση	Οργάνωση των υποστηρικτικών πληροφοριών και των απαιτούμενων ενεργειών	Έγκριση τιμολόγησης και εμπορικών όρων
Διαπραγμάτευση	Επισήμανση ανεπίλυτων δεσμεύσεων και επόμενων βημάτων	Διεξαγωγή διαπραγματεύσεων
Παράδοση	Οργάνωση του σχετικού πλαισίου πελατών και λογαριασμών	Επιβεβαίωση ευθυνών και προσδοκιών του πελάτη

Αυτό το παράδειγμα απεικονίζει τον τρόπο με τον οποίο οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να υποστηρίξουν μια επιχειρηματική διαδικασία πωλήσεων. Δεν αποτελεί κατάλογο χαρακτηριστικών συγκεκριμένου προϊόντος.

Το σημαντικότερο πλεονέκτημα είναι η συνέχεια.

Αντί να αντιμετωπίζει κάθε στάδιο ως ξεχωριστό γεγονός, ο οργανισμός μπορεί να διατηρήσει μια πιο συνεπή διαδικασία για τον προσδιορισμό των αρμοδιοτήτων και την ολοκλήρωση των απαιτούμενων δραστηριοτήτων.

Θέματα ασφάλειας και διακυβέρνησης για τους εταιρικούς πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης

Οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης ενέχουν λειτουργικούς κινδύνους όταν έχουν πρόσβαση σε ευαίσθητες πληροφορίες πελατών ή εκτελούν ενέργειες σε επιχειρηματικά συστήματα.

Οι επιχειρήσεις πρέπει να θεσπίσουν σαφή διακυβέρνηση πριν επεκτείνουν τις ροές εργασίας που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη.

Πρόσβαση στα δεδομένα και προστασία της ιδιωτικής ζωής

Οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να έχουν πρόσβαση μόνο στις πληροφορίες που απαιτούνται για τις αρμοδιότητες που τους έχουν ανατεθεί.

Οι οργανισμοί πρέπει να εξετάζουν τον τρόπο αποθήκευσης, επεξεργασίας και κοινοποίησης των πληροφοριών των πελατών, ιδίως όταν λειτουργούν σύμφωνα με τον Γενικό Κανονισμό για την Προστασία Δεδομένων (GDPR) ή άλλες ισχύουσες απαιτήσεις προστασίας της ιδιωτικής ζωής.

Ανθρώπινη έγκριση και έλεγχοι ενεργειών

Δεν πρέπει κάθε δραστηριότητα πωλήσεων να είναι πλήρως αυτόνομη.

Οι ενέργειες που αφορούν εμπορικές δεσμεύσεις, ευαίσθητη επικοινωνία με πελάτες, όρους συμβάσεων ή σημαντικές αλλαγές στα αρχεία ενδέχεται να απαιτούν ρητή έγκριση.

Οι σαφείς εξουσιοδοτήσεις συμβάλλουν στην αποτροπή της υπέρβασης των προβλεπόμενων αρμοδιοτήτων από τις ροές εργασίας της τεχνητής νοημοσύνης.

Δυνατότητα ελέγχου και ακρίβεια

Τα αποτελέσματα που παράγονται από την τεχνητή νοημοσύνη (AI) ενδέχεται να περιέχουν λανθασμένες πληροφορίες, ενώ οι πράκτορες μπορεί να επιλέξουν ακατάλληλες ενέργειες όταν εργάζονται με ελλιπές πλαίσιο.

Οι εφαρμογές σε επίπεδο επιχείρησης πρέπει να υποστηρίζουν κατάλληλες διαδικασίες καταγραφής, παρακολούθησης και ελέγχου.

Πιστοποιήσεις ασφάλειας όπως το SOC 2 μπορεί επίσης να αποτελούν μέρος της δέουσας επιμέλειας των προμηθευτών, ανάλογα με τις απαιτήσεις προμηθειών του οργανισμού.

Αυτές οι παράμετροι πρέπει να αξιολογούνται παράλληλα με τη λειτουργικότητα, τις δυνατότητες ενσωμάτωσης και την αρχιτεκτονική ανάπτυξης.

Πώς να εφαρμόσετε πράκτορες πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη στις εταιρικές πωλήσεις

Μια επιτυχημένη εφαρμογή ξεκινά από ένα συγκεκριμένο λειτουργικό πρόβλημα και όχι από έναν γενικό στόχο αυτοματοποίησης των πωλήσεων.

Βήμα 1: Προσδιορίστε τα σημεία συμφόρησης στην εκτέλεση

Εξετάστε τις δραστηριότητες που καθυστερούν συστηματικά τις ευκαιρίες.

Αυτά μπορεί να περιλαμβάνουν ελλιπείς ενέργειες παρακολούθησης, ασυνεπείς εγγραφές στο CRM, ασαφείς μεταβιβάσεις ή ελλείπουσες πληροφορίες αξιολόγησης.

Επιλέξτε μία ροή εργασιών όπου οι βελτιώσεις μπορούν να μετρηθούν.

Βήμα 2: Αξιολογήστε την υπάρχουσα βάση δεδομένων

Προσδιορίστε πού βρίσκονται επί του παρόντος οι πληροφορίες που απαιτούνται για τη συγκεκριμένη ροή εργασιών.

Εξετάστε τις εγγραφές του CRM, τα συστήματα επικοινωνίας, τις πλατφόρμες μάρκετινγκ και τις εσωτερικές επιχειρηματικές γνώσεις.

Προσδιορίστε εάν οι πληροφορίες είναι ακριβείς, προσβάσιμες και επαρκώς συνδεδεμένες.

Αυτό το βήμα είναι ιδιαίτερα σημαντικό κατά την υλοποίηση πράκτορων τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται στο πλαίσιο από διάφορα συστήματα.

Βήμα 3: Καθορισμός αρμοδιοτήτων και δικαιωμάτων

Καθορίστε ποιες εργασίες μπορεί να εκτελέσει η τεχνητή νοημοσύνη, ποιες ενέργειες απαιτούν έγκριση και ποιες αποφάσεις παραμένουν στην αρμοδιότητα των υπαλλήλων.

Καταγράψτε αυτά τα όρια πριν από την εφαρμογή.

Βήμα 4: Εκτελέστε ένα ελεγχόμενο πιλοτικό πρόγραμμα

Ξεκινήστε με μία ομάδα ή μία ροή εργασίας.

Για παράδειγμα, ένας οργανισμός μπορεί να εισαγάγει συντονισμό παρακολούθησης με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης για μια ομάδα υπευθύνων εταιρικών λογαριασμών.

Μετρήστε την απόδοση σε σύγκριση με μια βάση αναφοράς που έχει καθοριστεί πριν από την εφαρμογή.

Βήμα 5: Επεκτείνετε με βάση τα μετρήσιμα αποτελέσματα

Μόλις η αρχική ροή εργασιών αποδείξει την αξία της, αξιολογήστε επιπλέον εφαρμογές.

Η επέκταση θα πρέπει να εξαρτάται από τις λειτουργικές βελτιώσεις, την αξιοπιστία, την αποδοχή από τους χρήστες και την ποιότητα των υποκείμενων δεδομένων.

Οι οργανισμοί πρέπει να δίνουν προτεραιότητα σε ροές εργασίας που αξιοποιούν το υπάρχον επιχειρηματικό πλαίσιο, αντί να δημιουργούν περιττές νέες ενσωματώσεις.

Πώς να μετρήσετε τον αντίκτυπο των πωλητών με τεχνητή νοημοσύνη

Η επιτυχία των πωλητών τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να αξιολογείται με βάση τα λειτουργικά αποτελέσματα και όχι απλώς με βάση τον αριθμό των αυτοματοποιημένων εργασιών που έχουν ολοκληρωθεί.

Δείκτης	Τι μετρά	Γιατί είναι σημαντικό
Ποσοστό ολοκλήρωσης των ενεργειών παρακολούθησης	Ποσοστό ολοκλήρωσης των απαιτούμενων ενεργειών παρακολούθησης	Δείχνει τη συνέπεια στην εκτέλεση
Πληρότητα των δεδομένων CRM	Ακρίβεια και πληρότητα των απαιτούμενων εγγραφών	Υποστηρίζει την αξιόπιστη διαχείριση του χαρτοφυλακίου
Χρόνος που αφιερώνεται σε διοικητικές εργασίες ανά εκπρόσωπο	Χρόνος που αφιερώνεται σε επαναλαμβανόμενες δραστηριότητες που δεν σχετίζονται με τις πωλήσεις	Μετρά τις βελτιώσεις στην παραγωγικότητα
Αδράνεια ευκαιριών	Χρόνος χωρίς ουσιαστικές επόμενες ενέργειες	Βοηθά στον εντοπισμό καθυστερήσεων στην εκτέλεση
Διάρκεια του κύκλου πωλήσεων	Χρόνος από τη δημιουργία της ευκαιρίας έως την ολοκλήρωση	Παρέχει έναν ευρύτερο δείκτη της διαδικασίας
Υιοθέτηση ροής εργασίας	Ποσοστό των δραστηριοτήτων που πληρούν τις προϋποθέσεις και χρησιμοποιούν τη νέα διαδικασία	Μετρά την επιτυχία της υλοποίησης
Ακρίβεια ενεργειών τεχνητής νοημοσύνης	Ποσοστό των ελεγμένων ενεργειών που ολοκληρώθηκαν σωστά	Αξιολογεί την αξιοπιστία

Μια χρήσιμη αξιολόγηση θα πρέπει να συγκρίνει παρόμοιες ομάδες ή ομάδες ευκαιριών και να λαμβάνει υπόψη τις διαφορές στην πολυπλοκότητα των συναλλαγών.

Για παράδειγμα, η μείωση του χρόνου που αφιερώνεται σε διοικητικές εργασίες είναι σημαντική, αλλά όχι αν η ακρίβεια του CRM επιδεινωθεί ή η επικοινωνία με τους πελάτες γίνει λιγότερο αξιόπιστη.

Οι πιο επιτυχημένες εφαρμογές βελτιώνουν τόσο την αποδοτικότητα όσο και την ποιότητα της εκτέλεσης.

Τι πρέπει να θέσουν ως προτεραιότητα οι ηγέτες των εταιρικών πωλήσεων το 2027

Το επόμενο στάδιο της υιοθέτησης της τεχνητής νοημοσύνης στις εταιρικές πωλήσεις δεν αφορά απλώς την προσθήκη περισσότερων λειτουργιών τεχνητής νοημοσύνης.

Πρόκειται για τη δημιουργία συστημάτων που συνδέουν την επιχειρηματική γνώση με την επαναλαμβανόμενη εκτέλεση.

Πέντε προτεραιότητες ξεχωρίζουν:

1. Συνδεδεμένα δεδομένα πριν από τις αυτόνομες ροές εργασίας. Οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης χρειάζονται αξιόπιστο επιχειρηματικό πλαίσιο για να λαμβάνουν χρήσιμες αποφάσεις.
2. Εκτέλεση ροών εργασίας έναντι απομονωμένων λειτουργιών παραγωγικότητας. Η βελτίωση μιας εργασίας έχει μικρότερη αξία όταν η ευρύτερη διαδικασία πωλήσεων παραμένει αποσυνδεδεμένη.
3. Διακυβέρνηση από την αρχή. Τα δικαιώματα πρόσβασης, η προστασία των δεδομένων και η κατάλληλη εποπτεία πρέπει να αποτελούν μέρος του σχεδιασμού της υλοποίησης.
4. Μετρήσιμες λειτουργικές βελτιώσεις. Οι οργανισμοί πρέπει να παρακολουθούν την ποιότητα της εκτέλεσης παράλληλα με την εξοικονόμηση χρόνου.
5. Επαναχρησιμοποιήσιμη υποδομή τεχνητής νοημοσύνης. Οι κοινές βάσεις διευκολύνουν την εισαγωγή πρόσθετων ροών εργασίας χωρίς να απαιτείται η εκ νέου δημιουργία του υποκείμενου επιχειρηματικού πλαισίου.

Αυτές οι προτεραιότητες βοηθούν τις επιχειρήσεις να περάσουν από το στάδιο του πειραματισμού με βοηθούς τεχνητής νοημοσύνης στην ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στις λειτουργίες που αφορούν τα έσοδα.

Συχνές ερωτήσεις

Τι είναι ένας πωλητικός πράκτορας τεχνητής νοημοσύνης;

Ένας πράκτορας πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα σύστημα λογισμικού που χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να ερμηνεύει πληροφορίες πωλήσεων και να εκτελεί ή να συντονίζει εργασίες στο πλαίσιο καθορισμένων ροών εργασίας. Συνηθισμένες εφαρμογές περιλαμβάνουν τη διαχείριση παρακολούθησης, τη διαχείριση CRM, την έρευνα λογαριασμών και τον συντονισμό ευκαιριών.

Ποια είναι η διαφορά μεταξύ ενός πράκτορα πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη και της παραδοσιακής αυτοματοποίησης;

Η παραδοσιακή αυτοματοποίηση ακολουθεί προκαθορισμένους κανόνες και εναύσματα. Οι πωλητές τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να ερμηνεύουν πληροφορίες που σχετίζονται με το συγκεκριμένο πλαίσιο, να προσδιορίζουν τα κατάλληλα επόμενα βήματα και να συντονίζουν δραστηριότητες πολλαπλών βημάτων εντός καθορισμένων ορίων.

Μπορούν οι πράκτορες πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη να λειτουργούν με υπάρχοντα συστήματα CRM;

Ναι. Οι πράκτορες πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να ενσωματωθούν σε συστήματα CRM, όταν υποστηρίζονται οι απαραίτητες συνδέσεις. Οι οργανισμοί θα πρέπει να αξιολογούν την πρόσβαση στα δεδομένα, τις διαθέσιμες ενέργειες, τα δικαιώματα και τη συμβατότητα με τις υπάρχουσες ροές εργασίας πωλήσεων.

Γιατί τα συνδεδεμένα επιχειρηματικά δεδομένα είναι σημαντικά για τους πράκτορες πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη;

Τα συνδεδεμένα επιχειρηματικά δεδομένα παρέχουν το πλαίσιο που χρειάζονται οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης για να κατανοήσουν τους πελάτες, τις ευκαιρίες και τις διαδικασίες δημιουργίας εσόδων. Χωρίς αξιόπιστες πληροφορίες από όλα τα σχετικά συστήματα, οι πράκτορες διατρέχουν τον κίνδυνο να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση ελλιπή ή παρωχημένα αρχεία.

Πώς πρέπει οι επιχειρήσεις να μετρούν την απόδοση των πωλητών τεχνητής νοημοσύνης;

Οι επιχειρήσεις θα πρέπει να αξιολογούν την ολοκλήρωση των ενεργειών παρακολούθησης, την ποιότητα των δεδομένων CRM, τον χρόνο που αφιερώνεται σε διοικητικές εργασίες, την υιοθέτηση των ροών εργασίας και την ακρίβεια των ενεργειών της τεχνητής νοημοσύνης. Αυτοί οι δείκτες βοηθούν να προσδιοριστεί εάν η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει την εκτέλεση των πωλήσεων και όχι απλώς αυξάνει τις δραστηριότητες αυτοματοποίησης.

Συμπέρασμα

Οι πράκτορες πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη (AI) μετασχηματίζουν την εκτέλεση των πωλήσεων στις επιχειρήσεις, συνδέοντας στενότερα τις πληροφορίες, τις αποφάσεις και τις επιχειρησιακές δραστηριότητες.

Η αξία τους υπερβαίνει τη δημιουργία email ή τη μείωση του διοικητικού φόρτου. Όταν υποστηρίζονται από αξιόπιστα επιχειρηματικά δεδομένα και σαφώς καθορισμένες ροές εργασίας, οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βελτιώσουν τον συντονισμό, να μειώσουν τα κενά στην εκτέλεση και να βοηθήσουν τις ομάδες εσόδων να διαχειρίζονται πολύπλοκες ευκαιρίες με μεγαλύτερη συνέπεια.

Πλατφόρμες όπως η Zig αντανακλούν μια ευρύτερη στροφή προς τη δημιουργία συνδεδεμένων θεμελίων εσόδων που υποστηρίζουν πολλαπλές ροές εργασίας τεχνητής νοημοσύνης, αντί για την ανάπτυξη μεμονωμένων εργαλείων αυτοματοποίησης.

Για τους ηγέτες των επιχειρηματικών πωλήσεων που προετοιμάζονται για το 2027, η προτεραιότητα δεν είναι η αυτοματοποίηση όσο το δυνατόν περισσότερων εργασιών. Είναι η δημιουργία της βάσης δεδομένων, της διακυβέρνησης και της λειτουργικής δομής που επιτρέπουν στην τεχνητή νοημοσύνη να εκτελεί αποτελεσματικά τις ροές εργασίας που σχετίζονται με τα έσοδα.