営業における AI

便利なシステムは、担当者が同意、正確さ、コミュニケーション ルールを尊重しながら、顧客により良いサービスを提供するのに役立ちます。メッセージ数が増えたり、アクティビティ数が増えたりしても、自動的に売上が向上するわけではありません。

主なポイント

• 顧客価値とビジネス成果を定義します。
• アウトリーチの前に、主張と好みを確認してください。
• 品質、同意、修正を測定します。

顧客とビジネスの成果を定義します。リードのスコアリング、予測、メッセージの作成には、異なるターゲットとリスクがあります。結果が出る前にどのような情報が入手可能であったか、ラベルが本物のフィット感や営業チームの過去の注意を反映しているかどうかを確認してください。生成された請求、価格、コミットメントを送信する前に確認します。顧客のニーズ、製品の機能、緊急性などをでっち上げないでください。オプトアウトとコミュニケーション設定をモデルの外で強制できるようにします。適格な機会、顧客の反応、修正時間、購読解除率、下流の満足度を測定します。モデルは、無関係なアウトリーチを増やしながら、返信や会議の予約を最適化できます。セグメントごとに評価し、過小評価されているアカウントがあまり有用なサービスを受けていないかどうかを監視します。連絡先とアカウントのデータを保護します。重要なコミュニケーションのモデル、ソース、人間による編集を記録し、推奨事項が不確実な場合やアカウントのコンテキストが不完全な場合は手動パスを提供します。

1. カタログが更新されなかったため、先月廃止された機能を推奨するモデルを想像してください。
2. 提案を送信する前に、製品と価格を現在の情報源と照らし合わせて確認してください。
3. ナレッジ ソースを更新し、古い推奨事項が再発しないように修正を記録します。

構築された例は、販売支援とソースの鮮度を結びつけます。