Verkoop-AI: hoe u AI kunt gebruiken bij verkoop, voordelen en uitdagingen

Verkoop AI
Afbeelding door kjpargeter op Freepik

Kunstmatige intelligentie (AI) voor verkoop beschrijft het gebruik van geautomatiseerde technologie om het verkoopproces te vereenvoudigen en te stroomlijnen.

Vooruitstrevende bedrijven zien dit feit in. Volgens een Salesforce State of Sales-rapport verwachten verkoopleiders dat hun AI-adoptie sneller zal groeien dan welke andere technologie dan ook. Salesforce ontdekte ook dat goed presterende teams 4.9x meer kans hebben om AI te gebruiken dan slecht presterende teams.

Verkoop is een vakgebied dat sterk afhankelijk is van menselijke interactie, maar technologie heeft altijd een belangrijke rol gespeeld bij het verbeteren van de efficiëntie en effectiviteit ervan.

AI is een van de nieuwste technologieën die een grote impact heeft op de verkoopwereld. Volgens een recent onderzoek maakt 50% van de senior sales- en marketingprofessionals al gebruik van AI, en nog eens 29% is van plan dit in de toekomst te gaan gebruiken. AI-tools kunnen verkoopteams waardevolle inzichten bieden op basis van data, nieuwe leads identificeren, klantervaringen personaliseren en verkoopprocessen optimaliseren. 

Toch vervangt AI verkopers niet. De overgrote meerderheid van de bedrijven die AI gebruiken of van plan zijn hun personeelsbestand uit te breiden. Dat komt omdat AI praktische waarde creëert voor verkoopteams door hen superkrachten te geven, waarbij tegenwoordig verschillende praktijkvoorbeelden en tools worden gebruikt.

Er is echter zoveel hype rond AI dat verkopers dit feit vaak over het hoofd zien.

Het concept van AI in de verkoop begrijpen

AI in de verkoop maakt gebruik van kunstmatige intelligentie om verkoopprocessen te vereenvoudigen en te optimaliseren. Dit gebeurt met behulp van softwaretools waarin trainbare algoritmen zijn ondergebracht die grote datasets verwerken. AI-tools zijn ontworpen om teams te helpen tijd te besparen en efficiënter te verkopen.

Algoritmen voor kunstmatige intelligentie leren op verschillende manieren van gegevens en passen deze toe

  • Het uitvoeren van specifieke taken en besluitvormingsfuncties.
  • Gedrag voorspellen en suggesties doen op basis van historische en actuele data.
  • Intelligent omgaan met mensen. De behoefte aan kunstmatige intelligentie in de verkoop

Naar schatting wordt 33% van de tijd van een inside sales rep besteed aan actief verkopen. Administratieve taken en vergaderingen kunnen deze professionals wegtrekken van potentiële klanten. Kunstmatige intelligentie biedt een aantrekkelijke kans om deze statistiek te verbeteren en uw verkoopactiviteiten naar een hoger niveau te tillen.

Soorten AI-aangedreven verkooptools

Organisaties gebruiken verschillende soorten verkoop-AI voor verschillende functies. Om een ​​complete AI-compatibele tech-stack op te bouwen, kunnen ze de volgende tools gebruiken.

chatbots

Chatbots worden over het algemeen gebruikt voor klantenservice en leadgeneratie, maar ze kunnen ook dienen als mechanisme voor directe verkoop als een klant klaar is om een ​​aankoopbeslissing te nemen.

Ze elimineren vooral de noodzaak voor verkopers om met klanten in contact te komen voor eenvoudige, repetitieve taken, zoals:

  • Het verstrekken van basisproductinformatie
  • Veelgestelde vragen beantwoorden
  • Gepersonaliseerde aanbevelingen geven
  • Het boeken van productdemo's en ontdekkingsgesprekken
  • Navigeren door de website, productcatalogus of kennisbank om inhoud te vinden

Omdat het softwarecomponenten zijn die met de bedrijfswebsite kunnen worden geïntegreerd, leveren ze 24 uur per dag onmiddellijke antwoorden aan klanten, terwijl ze waardevolle tijd vrijmaken voor verkoopteams om zich op complexere taken te concentreren.

Chatbots zijn bedoeld om te integreren met CRM-, e-mailmarketing- en e-commerceplatforms om een ​​naadloze verkooptrechter te creëren. Ze kunnen ook gegevens verzamelen en analyseren over hoe klanten het product gebruiken en erover denken, die verkoop- en marketingteams gebruiken om hun inspanningen te verbeteren.

Machine leren

In de context van AI in de verkoop worden machine learning-algoritmen vaak getraind op historische verkoopgegevens. Ze leren van transacties uit het verleden, klantinteracties, productinformatie en vele andere variabelen om patronen en correlaties te begrijpen.

Zodra deze algoritmen deze gegevens hebben verwerkt, kunnen ze toekomstige verkopen voorspellen, veelbelovende leads identificeren of producten voorstellen aan klanten. Machine learning-algoritmen leren voortdurend terwijl ze worden blootgesteld aan nieuwe gegevens, wat betekent dat ze ‘slimmer’ worden elke keer dat het bedrijf ze gebruikt.

  • CRM-platforms maken vaak gebruik van machine learning om het gedrag van klanten te voorspellen en acties aan verkopers aan te bevelen.
  • Hulpmiddelen voor verkoopbevordering gebruik het om inhoud te vinden waarmee vertegenwoordigers op persoonlijk niveau kunnen verkopen.
  • E-mailmarketingplatforms gebruik het om e-mailcadans, onderwerpregels en inhoud te optimaliseren.

Verkoopvertegenwoordigers en managers gebruiken de inzichten die door machine learning worden gegenereerd om hun strategieën te onderbouwen en datagestuurde beslissingen te nemen. Een verkoper kan bijvoorbeeld een door machine learning aangedreven tool gebruiken om leads te prioriteren op basis van de voorspelde conversiewaarschijnlijkheid.

Natuurlijke taalverwerking (NLP)

NLP analyseert tekstgegevens uit ongestructureerde bronnen (zoals e-mails van klanten, chatlogs, reacties op sociale media en productrecensies) contextueel. Het identificeert en extraheert het sentiment en de intentie van klanten, evenals de segmentatie van entiteiten, inclusief namen, datums en locaties.

Verkoopteams kunnen deze gegevens gebruiken om te zien in welke producten klanten geïnteresseerd zijn, wat voor reactie ze tijdens gesprekken van prospects hebben gekregen of hoe tevreden klanten zijn over hun product.

Een NLP-algoritme kan bijvoorbeeld e-mails van klanten analyseren en categoriseren op basis van de vraag of ze een positief of negatief sentiment bevatten, of dat ze bepaalde producten of functies vermelden.

Als alternatief kunnen ze een door NLP aangedreven Zoom-plug-in gebruiken om verkoopgesprekken te doorzoeken en trends in klantgesprekken te identificeren.

AI-visualisatie

AI-visualisaties dienen verschillende doelen in het verkoopproces:

  • Verkooprapportage. Dankzij AI-aangedreven visualisaties kunnen verkopers snel trends identificeren en de prestaties van hun activiteiten controleren.
  • Omzetprognose. Door AI ondersteunde visualisaties kunnen prognoses genereren op basis van verkoopgegevens uit het verleden, waardoor verkopers hun strategieën dienovereenkomstig kunnen plannen.
  • Klantsegmentatie. Door gebruik te maken van AI kunnen verkoopteams klanten segmenteren en inhoud en aanbiedingen afstemmen op verschillende groepen kopers.
  • Productaanbevelingen. Door AI aangestuurde visualisaties brengen producten naar voren die klanten waarschijnlijk zullen kopen, waardoor verkoopteams hun aanbiedingen kunnen personaliseren en de conversies kunnen maximaliseren.
  • Product configuratie. Leveranciers van fysieke producten (zoals B2B-fabrikanten) kunnen kopers helpen hun producten te visualiseren met behulp van CPQ-software met een 3D-productconfigurator.

Verbeterde analyses

Augmented analytics is de toekomst van datagestuurde besluitvorming. Het combineert NLP, machine learning en text mining om data-analyseprocessen te verbeteren.

Het heeft tot doel de gebruikerservaring te verbeteren door handmatige inspanningen uit het proces te verwijderen. Augmented analytics-platforms nemen enorme hoeveelheden gegevens uit meerdere bronnen op en analyseren deze vrijwel in realtime.

De inzichten die door deze platforms worden gegenereerd, worden gebruikt om voorspellende modellen te creëren en bruikbare aanbevelingen voor verkopers te genereren.

Voordelen van AI in de verkoop

Van 2018 tot 2022 heeft AI-adoptie in de verkoop plaatsgevonden verhoogd met 76%, waarbij goed presterende verkoopteams 2.8 keer meer kans hebben om een ​​AI-geïntegreerde verkoopstack te gebruiken.

Er zijn verschillende voordelen van AI voor de verkoop, waaronder:

Nauwkeurigere verkoopattributie

Een van de grootste twistpunten tussen verkoop- en marketingteams is welke contactpunten van de organisatie een grotere impact hadden op een verkoop.

In kleinere organisaties is het vrij eenvoudig om te bepalen wie verantwoordelijk is. Maar zoals de verkoopcyclus langer wordt, wordt het steeds moeilijker om de verkoopprestaties aan één enkele bron toe te schrijven.

Volgens onderzoek van Regenverkooptraining, hebben verkopers gemiddeld acht touchpoints nodig om vergaderingen (of andere vormen van conversie) binnen te halen. In sommige B2B-verkoopprocessen kunnen er meer dan twintig contactpunten nodig zijn om een ​​verkoop te sluiten.

Machine learning-modellen leren de impact van elk contactpunt effectiever te analyseren, waardoor eer wordt toegekend waar eer toekomt. En nog belangrijker: verkopers zijn zich er beter van bewust welke verkoopstrategieën de kansen op het sluiten van een deal daadwerkelijk vergroten.

Nauwkeurige verkoopprognoses en rapporten

Verkoopmanagers moeten projecties rapporteren aan het management en betrouwbare datapunten gebruiken om te bepalen of hun verkoopteam op koers ligt. Met software die deep learning-modellen gebruikt op basis van historische verkoop- en klantgegevens, kunnen met één klik op de knop nauwkeurige prognoses en rapporten worden gegenereerd.

AI automatiseert ook de aanmaak van regelmatige interne rapporten, zodat managers de teamprestaties kunnen controleren zonder elke week of maand handmatig spreadsheets te hoeven samenstellen. Op deze manier kan AI vertegenwoordigers en managers tijd besparen die ze anders zouden besteden aan handmatige rapportconsolidatie en verkoopprognoseprocessen, terwijl de nauwkeurigheid van de projecties wordt gewaarborgd.

Naarmate deze projecties zich een weg banen naar de top van de bedrijfshiërarchie, kunnen leidinggevenden en investeerders betere beslissingen nemen over de toekomst van het bedrijf.

Hogere mate van klantbetrokkenheid en personalisatie

Kopers willen gepersonaliseerde interacties. Voor B2B-verkopers (dat wil zeggen: de meerderheid van de verkopers in deze context) gaat personalisatie niet alleen over het product, maar ook over de manier waarop de klant wordt behandeld. 73% van de B2B-kopers zegt dat ze gepersonaliseerde ervaringen willen zoals die van B2C-klanten, maar slechts 22% zegt dat verkopers aan die behoefte voldoen.

Door de hulp van AI in te schakelen, kunnen SDR’s toegang krijgen tot waardevolle inzichten die hun leadbetrokkenheid vergroten. Ze kunnen deze informatie uit de gebruikspatronen van de website van de lead, de huidige oplossingen die ze gebruiken en eerdere digitale interacties gebruiken om inhoudsaanbevelingen te personaliseren op basis van hun voorkeuren en behoeften.

Vóór AI moesten verkopers verwoed e-mails, DM's op sociale media en CRM-notities doorzoeken om zich voor te bereiden op hun productdemo's en introductiegesprekken. Met kunstmatige intelligentie die de gegevens verwerkt, worden deze gegevenspunten naar één enkele bron van waarheid gebracht.

Met een 360 graden beeld van hun klanten zijn verkopers beter georganiseerd en productiever.

Lagere churnpercentages

Een hoog klantverloop weerhoudt bedrijven ervan duurzame groei te realiseren, en verkopers beschikken vaak niet over de gegevens die ze nodig hebben om klanten te spotten die het risico lopen op klantverloop.

Gebaseerd op de historische responsiviteit, betrokkenheid en consistentie van klanten uit het verleden, bieden AI-aangedreven klantsuccesmodellen inzicht in welke klanten waarschijnlijk hun abonnementen of contracten zullen verlengen, en welke klanten extra aandacht nodig hebben.

Op dezelfde manier helpen AI-aangedreven klantsegmentatiemodellen verkoop- en marketingteams patronen in het koopgedrag van klanten te ontdekken die wijzen op churnrisico.

Met behulp van deze gegevens kunnen SDR's contact opnemen met klanten die risico lopen en kortingen of andere prikkels aanbieden om te voorkomen dat ze vertrekken.

Realtime feedback op verkoopgesprekken

AI in de verkoop geeft vertegenwoordigers realtime feedback tijdens ontdekkingsgesprekken en productdemo's. Het pikt kleine nuances in het gesprek op, zoals de spreeksnelheid, toon van de stem en gezichtsuitdrukkingen, en geeft feedback over hoe ze hun aanpak kunnen aanpassen, waardoor vertegenwoordigers beter worden in het opbouwen van relaties met potentiële klanten.

AI helpt verkopers ook de gevoelens en lichaamstaal van hun potentiële klanten te begrijpen. Het kan hun focus ook richten op de belangrijkste delen van het gesprek, zodat ze een nauwkeuriger beeld krijgen van de klantvereisten.

AI zet verkoopgesprekken ook binnen enkele seconden om in schriftelijke transcripties. Individuele vertegenwoordigers kunnen deze bekijken om verbeteringen te leren en te vinden, en verkoopleiders kunnen ze gebruiken om de algehele prestaties van hun verkoopteam te meten.

Meer tijd voor verkoopactiviteiten

De gemiddelde vertegenwoordiger besteedt minder dan een derde van zijn tijd aan verkoopactiviteiten – een duidelijke indicatie waarom 79% van de verkoopteamleden aangeeft zich niet betrokken te voelen.

Think Salesforcezijn de drie meest voorkomende tijdverspillende activiteiten:

  • E-mails beheren
  • Activiteiten registreren
  • Notities en verkoopgegevens invoeren

AI-gestuurde verkoopprocessen elimineren deze taken vrijwel.

Logboekactiviteiten zoals verkooppijplijnbewegingen, klantinteracties en follow-ups kunnen worden geautomatiseerd. Notities worden automatisch gemaakt en opgeslagen in CRM. En automatische e-mailresponders kunnen de eerstelijnscontacten van potentiële klanten afhandelen, waardoor vertegenwoordigers zich kunnen concentreren op belangrijkere taken.

Gebruik cases van AI in de verkoop

Verkoopvoorspellingen

Er bestaan ​​kunstmatige-intelligentiesystemen die resultaten kunnen voorspellen of voorspellen met behulp van historische gegevens om toekomstige resultaten te onderbouwen. Veel voorkomende voorspellingen die verkoop-AI-systemen kunnen maken zijn onder meer:

  • Deals of prospects die waarschijnlijk worden gesloten.
  • Deals of prospects die u vervolgens wilt targeten.
  • Nieuwe klanten zijn mogelijk geïnteresseerd in wat u verkoopt.

Nu hangt de nauwkeurigheid van die voorspellingen af ​​van het gebruikte systeem en de kwaliteit van de gegevens. Maar feit is dat AI, met de juiste input uit het verleden en het heden, in staat is u te laten zien wie in de toekomst het meest waarschijnlijk iets zal kopen.

Voorspellende prognoses kunnen ook intern waarde creëren voor verkoopteams.

Met behulp van dezelfde soorten data-analyse kan AI verkoopmanagers helpen de prestaties van hun team voor het kwartaal ruim van tevoren te voorspellen, zodat ze proactieve stappen kunnen ondernemen op basis van de cijfers.

Deskundige aanbevelingen

Naast voorspelling en prioritering bevelen sommige AI-systemen zelfs verkoopacties aan. Ze gaan zelfs zo ver dat ze verkoopteams vertellen welke acties volgens het systeem het meest zinvol zijn, op basis van uw doelen en inzichten uit de gegevens.

Deze aanbevelingen kunnen advies omvatten over de prijsstelling van een deal, op wie u zich vervolgens moet richten, of welke klanten u het eerst moet targeten met upsells of cross-sells.

Het resultaat is gerichte begeleiding over welke acties te ondernemen. Hiermee kunnen verkopers bandbreedte vrijmaken om deals te sluiten, in plaats van na te denken over wat ze vervolgens moeten doen.

Leadscore en prioritering

Kunstmatige intelligentie kan emotieloos naar grote datasets uit een aantal bronnen kijken en u vertellen welke leads u prioriteit moet geven, op basis van de scores die de AI ze heeft gegeven.

Zoals opgemerkt door Victor Antonio in de Harvard Business Reviewbenaderen menselijke verkopers leadscoring en prioritering doorgaans op een onwetenschappelijke manier:

“Vaak is dit besluitvormingsproces gebaseerd op instinct en onvolledige informatie. Met AI kan het algoritme historische informatie over een klant verzamelen, samen met berichten op sociale media en de geschiedenis van de klantinteractie van de verkoper (bijvoorbeeld verzonden e-mails, achtergelaten voicemails, verzonden sms-berichten, enz.) en de kansen of leads in de pijplijn rangschikken op basis van voor hun kansen op een succesvolle afsluiting.”

In dit geval kan AI een niveau van logica en standaardisatie in het proces brengen dat mensen gewoon niet kunnen evenaren.

Verkoopautomatisering en productiviteit

AI kan uw werk ook automatiseren of uitbreiden om een ​​deel van de rompslomp weg te nemen die u afleidt van taken met een hogere waarde. Het kan ook helpen bij alles, van het beheren van uw agenda tot het plannen van vergaderingen en het beoordelen van de pijplijn van een verkoopteam door deze dingen automatisch voor u te doen of ze aanzienlijk eenvoudiger te maken door uw historische gebruiksgegevens te gebruiken om beslissingen te nemen.

Deze gebruikssituatie lijkt sterk op de manier waarop sommige agenda- en productiviteitsapps voor consumenten werken, waarbij terugkerende evenementen of taken dynamisch worden aanbevolen dankzij AI.

Tips voor het implementeren van AI in de verkoop

Wilt u beginnen met het implementeren van AI-verkooptools voor uw organisatie? Hier volgen enkele tips voor een succesvolle implementatie.

  • Bepaal je doelen. Voordat u AI-tools gaat implementeren, is het belangrijk om te definiëren wat u met die tools wilt bereiken en de gebieden te identificeren waar AI de meeste waarde aan uw processen zal toevoegen. Door uw doelen in een vroeg stadium te definiëren, krijgt u iets concreets waarop u beslissingen kunt baseren, waardoor consistentere resultaten mogelijk zijn.
  • Kies de juiste AI-tools. Een van de meest cruciale stappen bij het implementeren van AI voor verkoop is het kiezen van uw tools. Zorg ervoor dat u voldoende tijd besteedt aan het onderzoeken van uw opties en het kiezen van hulpmiddelen die bij uw behoeften en budget passen.
  • Stel realistische verwachtingen in. Wanneer u AI-tools onderzoekt, onderzoek dan hun mogelijkheden en beperkingen, zodat u realistische verwachtingen heeft van wat ze wel en niet kunnen doen. Het is ook belangrijk om realistische tijdlijnen te hebben voor hoe lang het zal duren om AI-tools in uw verkoopproces te implementeren. 
  • Zorg voor kwaliteitsgegevens. Om kwaliteitsoutput uit AI te krijgen, heb je kwaliteitsgegevens nodig. Het is vaak nuttig om AI-tools te voorzien van gegevens uit uw organisatie om de resultaten specifieker te maken voor uw behoeften. Zorg ervoor dat u over gegevens van hoge kwaliteit beschikt door een kwaliteits-CRM te gebruiken en deze te beheren volgens de best practices voor gegevensbeheer.
  • Besteed tijd aan training. Om waarde uit uw AI-tools te halen, moet uw team volledig begrijpen waarom en hoe ze deze moeten gebruiken. Investeer tijd in training om ervoor te zorgen dat uw team op één lijn zit en over de kennis beschikt die ze nodig hebben om de meeste waarde uit de tools te halen.

Referenties

0 aandelen:
Laat een reactie achter

Uw e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Verplichte velden zijn gemarkeerd *

Dit vind je misschien ook leuk