Всеобщий интерес к теме ИИ понятен и объясним, как закономерно и стремление применить ИИ к решению реальных задач. Какие задачи ИИ способен выполнять в Продажах, в каких случаях роль ИИ может быть основной (непосредственное осуществление продаж, закрытие сделок), а где – вспомогательной (бэк-офисные функции).
Рассмотрим несколько, наиболее типичных контекстов продаж:
В2В – прямые (корпоративные) продажи
Ограниченное количество потенциальных потребителей в отрасли – сотни, максимум тысячи. Длинный цикл, сложная сделка, много этапов, несколько разных стейкхолдеров с несовпадающими целями, сложный продукт, зачастую адаптируемый под потребности заказчика, с постпродажным сервисом. Во многих отраслях - замкнутое профессиональное сообщество людей, которые учились в одних вузах, много лет работали в одних компаниях, общались на общих профессиональных мероприятиях (выставках, конференциях, тренингах, форумах). С ними работают продавцы-эксперты, выходцы из профессионального сообщества, знающие не только свой продукт, но и отрасль, её текущую проблематику и тенденции. Продажа становится результатом многих встреч, работы бэк-офиса, зачастую – доработки или переработки продукта под требования заказчика. Важнейшим элементом успеха является построение долговременных доверительных отношений с контрагентом на всех уровнях взаимодействия.
То же самое относится и к B2B2C (FMCG) – отношения производителей и дистрибьюторов с ритейлерами сложны, многогранны, требуют контроля «в поле» и многочисленных встреч на разных уровнях.
Продажника-эксперта в В2В ИИ пока заменить не в состоянии.
Вместе с тем, для ИИ есть существенная роль в бэк-офисе:
– прикладных задачах Sales Operations/Sales Efficiency - анализ рынка, анализ истории продаж, контроль выполнения KPI, приоритезация лидов
- непосредственных задачах работы с клиентом - сбор и подготовка информации о клиенте, поиск и анализ потребностей (болей) клиента в открытых источниках, просчет предложений, проработка сценариев предложения, проработка возможных возражений и их преодоление, редактирование переписки.
B2C – продажа конечным потребителям-физлицам
У крупного бизнеса, например, операторов мобильной связи, ритейлеров или банков – ЦА измеряется миллионами. У малого бизнеса, например, локальной пиццерии или бьюти-салона – ЦА измеряется тысячами.
Теоретически – ИИ с доступом к big data можно использовать для персонализации предложения. В какой-то степени мы видим это в алгоритмах, формирующих предложения ритейлеров и служб доставки. Банки и операторы связи уже практически полностью перевели на ИИ клиентский сервис и активно внедряют ИИ для продажи услуг. Насколько успешно – отдельный вопрос.
В малом и среднем бизнесе без доступа к данным о потребительском поведении – все осталось максимально просто. Стандартный продукт/услуга, несложная последовательность этапов, короткий цикл, тысячи и миллионы холодных лидов. В малом и среднем бизнесе продолжают работать «продажники на телефоне», оттачивают скрипты, преодолевают возражение «дорого!», совершенствуются в умении зацепить внимание клиента на первых секундах, преодолевают фрустрацию и выгорание от сотен безрезультатных звонков.
Подстраивать предложение под каждого клиента индивидуально – слишком сложно и дорого, поэтому - стандартное предложение one size fits all, индивидуальная подготовка к контакту с каждым клиентом – забыть.
Работа жестко по скрипту, контакт длится (если собеседник не кладет трубку на второй секунде) в лучшем случае пару минут, количество превыше качества, один результативный звонок из десяти – достижение.
Зато требуются железные нервы и терпение. Которое есть у ИИ – он не отойдет от скрипта, не сорвется на двадцать пятом неудачном звонке, а продолжит обзвон радостным и позитивным голосом.
Малому бизнесу особенно сложно: с точки зрения экономики – подобные бизнесы «не тянут» штат из хотя бы 2-3 «продажников на телефоне». На долгосрочной основе – он им, как правило, и не нужен из-за ограниченной пропускной способности – кампания по привлечению клиентов проводится в первые недели/месяцы после открытия и прекращается после формирования устойчивой клиентской базы. Но на этапе запуска темп формирования клиентской базы – вопрос жизни и смерти.
Малый бизнес уже освоил привлечение аудитории в соцсетях, но лишен доступного и гибкого инструмента «дожимания» лидов. ИИ мог бы заменить «продажников на телефоне». Именно здесь есть большая платежеспособная ниша для ИИ. При этом кейсы использования ИИ в малом и среднем В2С бизнесе для продаж «по скрипту» пока единичны.
ИИ решения для МСБ с ценой ниже ФОТ «продажников на телефоне» могут занять нишу «тупого обзвона». Впрочем, без качественного выигрыша в эффективности – без доступа к big data предложение остается стандартным.
Существенный прорыв в эффективности возможен при объединении неутомимости и вычислительной мощи ИИ с рентабельным доступом МСБ к данным о потребительском поведении, которые накапливаются операторами фискальных данных, ритейлерами и банками.
#бизнес #продажи #ии #b2b #b2c #управление #bigdata #salesoperations #нейросети