人工智能对 B2B 销售的影响

人工智能对 B2B 销售的影响

7 月下旬,甲骨文推出了新一代销售自动化应用软件 Fusion Sales,从官方介绍中我们可以了解到该产品可以自动为销售人员提供基于人工智能 (AI) 的报价、提案和推荐步骤,从而帮助他们提高工作效率和成交率。

Oracle Fusion 客户体验云执行副总裁兼总经理 Rob Tarkoff 表示,传统 CRM 系统是用于计划和预测的记录系统,而不是帮助销售人员卖出更多产品的工具。因此,销售人员需要花费大量的时间来输入和管理数据,从而影响了销售效率。Oracle Fusion 是甲骨文打造的新一代 CRM,从设计上减轻了销售人员的工作量,消除了 B2B 销售流程中的人工步骤,帮助销售人员更高效地完成更多交易。显然,甲骨文正在寻求使用人工智能(AI)和机器学习 (ML) 来赋能新一代 CRM。

根据 Gartner 在《2022 年销售预测:B2B 销售的数字化演变》这一报告中的预测分析,到 2025 年将会有约 75% 的 B2B 销售组织使用由人工智能引导的销售解决方案。随着销售可获得的数据越来越多,因需要处理大量数据而带来的压力也越来越大,如何分析、使用数据反而成为了销售的集体困境,分析不准确容易误导销售业务推进,而人工智能和机器学习技术恰好能补足这一短板,通过自动化快速分析 TB 级数据后推荐下一步最佳行动,这种效率可以应用于整个销售的各个环节。在 B2B 销售中,人工智能的主要用途大约有以下几种:

01

需求预测

需求预测是一个战略过程,通过历史销售数据去预估客户未来的需求,而历史数据是非常庞杂的,人工很难发掘出客户购买行为的细微之处,这就需要自动化的接入,人工智能辅助自动化使得销售团队能够根据潜客的各类情况准确预测与客户互动和销售的结果。并且,团队可以构建自动化预测模型去衡量未来的需求,而随着原始数据的不断流入,模型也会自动更新并提供实时的预测。

例如,利用 AI 的力量可以生成预测模型来判断买家意向,预测潜在客户的行为并让销售相应地调整方法,分析哪些潜在客户最有可能采购产品,从而将资源更多的倾斜给成单率更高的潜客。AI 通过规范性分析跟踪多个场景和条件,可以帮助 B2B 销售团队确定最佳行动方案,从而帮助推动转化。

02

引导培育

当引导培育与人工智能辅助自动化结合起来时,对潜在客户的培养会变得更加有效,因为它为销售团队提供了必要的关键实时数据,以便销售调整相应的沟通方式。例如,团队可以收集所有触点的相关信息,包括官网跳出率和社交媒体互动等数据,以确定对潜在客户最有吸引力的内容选择。自动化解决方案还可以提供易于理解的报告和可视化图表,帮助营销团队改进线索培育工作并更有效地与目标受众互动。

03

潜客评分

给潜在客户打标签、评分是销售团队在选定线索时识别最高价值的关键过程。每家公司都有自己独特的潜在客户评分模型,但一种常见的方法是使用来自过去潜在客户的数据来开发一个定制化的系统,为新的潜在客户打标或打分。

与 AI 技术结合使用时,潜在客户评分模型可以快速编译和分析过去的客户数据,以创建特定算法,对成功转化的概率进行排名。数据分析还可通过创建归因报告快速跟踪潜在客户评分过程,报告会从客户历史数据中提取所有相关交互,以查看哪些渠道或内容带来了最佳结果。

04

个性化营销

埃森哲有一组数据显示 91% 的消费者愿意共享个人数据以获得更好、更个性化的体验,人工智能使个性化营销变得更丰富。通过分析客户数据,包括地理位置、用户行为和购买历史等数据,企业可以甄别出与每个潜在客户最相关的内容和产品报价。

人工智能驱动的解决方案让 B2B 企业更深入地了解每个买家的购买旅程,销售利用人工智能在短时间内分析大量的客户数据,确定哪些沟通渠道、产品报价和谈话要点最能引起潜在客户的共鸣,快速转化。

人工智能技术是当今精通数字的销售和营销组织的关键资源,它出现在 B2B 销售的各个环节中。未来,人工智能也许会更加深入业务侧,不断帮助销售调整买卖双方和数字渠道之间的销售体验偏好,提升业务。

Fork 是谁
Fork 是一家专注于服务 IaaS、PaaS 及 SaaS 层的云服务企业。通过先进的数据分析技术和全网公开信息重构企业的商业信息基础,构建一套独特的企业采购预算量化评估系统,并基于此构建高效的企业客户分析及推荐系统。