今日の人工知能はすでに販売業界に混乱をもたらしている

人工知能と機械学習は現在では導入が容易であり、現在実行されている反復的なタスクやプロセスの多くを自動化できることが知られています。 AI テクノロジーの助けを借りて、営業マネージャーは利益に焦点を当て、より良い結果を生み出すこともできます。数え切れないほどの新しい方法とソフトウェア ツールがこれを実証しています。

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今こそ変化の時です。顧客関係管理 (CRM) は、1990 年代後半に市場に導入されて以来、本質的には変わっておらず、エンド ユーザーは使用しているアプリケーションにログインし、ソフトウェア内でタスク (通話や電子メールの記録、リマインダーの作成、リードの移動など) を手動で作成および管理する必要があります。これは面倒で時間がかかり、冗長であるため、今こそ人工知能の出番です。

• ガートナーの調査によると、顧客関係管理 (CRM) ソフトウェアの 42% は使用されていません。
• Forrester によると、顧客関係管理 (CRM) プロジェクトの 47% が失敗しています。
• CSO Insights によると、営業担当者の 73% は顧客関係管理 (CRM) によって生産性が向上するとは思っていません。

多額の投資でこれを達成できるでしょうか?

多くの企業は顧客関係管理 (CRM) を適切に機能させるために多額の費用を費やしていますが、うまく機能していません。私たちが知っていることの 1 つは、顧客関係管理 (CRM) が AI や機械学習技術の使用によって全般的に改善されていることです。これらのアルゴリズムで統計的手法、数学、確率を使用することで、顧客関係管理 (CRM) におけるこれらの手法は、多くのタスクの達成に役立ちます。顧客関係管理 (CRM) に AI を採用したソフトウェアの例:

• 営業チームの生産性を向上: 機械を使用して過去の営業データから新たな洞察を得ることで、手動による分析を減らし、貴重な時間を節約します。
• 優れたマーケティングサポート: AI は割引、プロモーション、販売履歴などの過去の価格情報を評価し、製品の価格弾力性を計算して価格を最適化できます。
• 顧客維持: AI は、顧客がいつ、なぜ離脱したかを示す過去の販売データを分析できます。潜在的な顧客離脱の早期警告サインを確認できるようになりました。
• パターン認識: AI ソフトウェアは、特定のデータ ポイントに基づいて企業の最も価値のある顧客を分析し、それらを潜在的な新規顧客と比較して、新規顧客の価値を予測できるようになりました。これにより、営業マネージャーは顧客価値に基づいてリソースをより適切に再配分できるようになります。

人工知能と機械学習は現在容易に利用可能であり、人間が現在実行している多くの反復的なタスクやプロセスを自動化するために使用できることが知られています。しかし、AI は複雑な意思決定タスクを処理できません。販売プロセス全体を完了するには、ロボットのチームが協力して作業する必要があります。たとえば、人的要素は販売プロセスの重要な要素であり、決してプログラムできないものです。本質的には、顧客のビジネス上の課題を解決することは、顧客関係管理 (CRM) システムにデータを入力するよりもはるかに満足感があります。

さらに、AI だけでは販売を可能にしたり、販売を成立させたりするのに十分ではありません。プロセス全体を正常に完了するには、機械と人間の共同作業が必要になることは間違いありません。しかし、AI の助けにより、営業マネージャーは効率的に業務を遂行し、ビジネスの利益に集中してより良い成果を上げることができるようになりました。この AI ソフトウェアと支援分析を継続的に使用することで、プラットフォームとプロセスが最適化されます。

人工知能はもはやSFではない

多くの企業は、CRM の上に AI 駆動型の「営業アシスタント」ツールを追加することで、顧客関係管理 (CRM) を改善しようとしています。営業アシスタントは、CRM の上に構築され、営業担当者の効率性を高めるために設計されたツールです。しかし、このアプローチには欠陥があります。アシスタントは AI を使用して、顧客関係管理 (CRM) からの不完全なデータに基づいて意思決定を行うからです。

それでも、当然のことながら、アプローチを完全に再考し、AI 駆動型プラットフォームをゼロから構築している企業もあります。このタイプのプラットフォームの一例は、プロアクティブな関係管理と呼ばれる新しいアプローチを先駆的に導入している Spiro です。プロアクティブ リレーションシップ マネジメントは AI エンジン上に構築されており、顧客関係管理 (CRM)、販売促進、レポート、通話/テキストを単一のプラットフォームに統合します。

この単一の AI 搭載販売プラットフォームの価値は次のとおりです。

• 電子メール、テキスト メッセージ、電話通話からデータを自動的に収集し、営業チームが販売に費やす時間を増やします。
• 自動リマインダーにより、プラットフォーム内でフォローアップ活動を完了できるため、営業担当者はより多くの潜在顧客にリーチできるようになります。
• リーダーシップに優れたパイプラインの可視性を提供し、管理と収益の向上を促進します。

つまり、プロアクティブ CRM テクノロジーは、電子メール、組み込みの電話システム、および所有するあらゆるデータ ソースやディレクトリに接続することで機能します。プラットフォームは人工知能を使用して、こうした情報をすべて収集し、そこから学習することができます。前述のように、自然言語処理を使用して電子メールのテキストを読み取って分析し、販売プロセス中に何が起こったかを理解します。このプラットフォームを通じて行われた通話は自動的に録音され、文字起こしされ、通話から意図が抽出され、重要なタスクが確実に記録されます。これにより、プラットフォームはあらゆるエンタープライズ リソース プランニング (ERP)、マーケティング ソフトウェア、またはその他のデータ ソースから情報を取得し、リード開発の全体像を把握できるようになります。

この情報に基づいて、このテクノロジーは機械学習を使用して、営業チームがそれらのレコードに対して何をすべきか、いつそれを実行すべきかを予測します。したがって、手動でデータを入力することなく、プロアクティブに警告を発します。その結果、営業リーダーは営業チームの活動、その活動内容、行っている電話とその成功、営業パイプラインが強い場所や弱い場所に関する膨大な量のデータを入手できるようになります。この情報はすべて、プロアクティブな関係管理プラットフォームに組み込まれた分析ツールと統合され、営業マネージャーはリアルタイムで調整を行うことができます。

次は何ですか？

機械を活用する利用可能なテクノロジーを理解することは、販売業界における大きな変革をもたらします。基本的に、企業は機械アシスタントを使用して、会議のスケジュール設定、タスクのフォローアップ、チャットボットによる顧客からの問い合わせへの回答など、日常的なタスクを正確かつ簡単に処理し、リアルタイムの予測モデルを提供して、即座に意思決定や調整を行うことができます。

これらのツールとプロセスは時間の経過とともに改善されるだけです。ソフトウェアがより多くのデータにアクセスできるようになると、意思決定のためのより多くの洞察を提供できるようになります。最終的には、ソフトウェアは人間の介入を必要とせずに、しきい値またはスコア レベルに基づいてこれらの決定の一部を行うことができるようになります。このレベルのテクノロジーを使用することで、取引の高速化と最適な顧客体験が可能になります。従業員に余分な時間を与えると、より高度なタスクや重要なタスクを完了できるようになり、生産性が大幅に向上します。