Od wolnego do szybkiego: Wpływ sztucznej inteligencji na wydajność cyklu sprzedaży

Zegar tyka, transakcje wiszą na włosku, a zespół sprzedaży ściga się z piaskiem przesypującym się w klepsydrze. Wydłużony cykl sprzedaży może być równie frustrujący, co kosztowny. Poruszając się po złożonych produktach, wielu interesariuszach i cyklach budżetowych, specjaliści ds. sprzedaży często uwikłani są w sieć niekończących się negocjacji. Stale zmieniający się klimat gospodarczy i nieustanna konkurencja nie ułatwiają tej podróży. Co więcej, zarządzanie zmianą w organizacji może czasami przypominać próbę kierowania statkiem przez wzburzone morze.

A co, jeśli powiemy ci, że istnieje latarnia nadziei przecinająca burzliwe morza sprzedaży? Ma ona postać technologii AI. Obiecuje nie tylko krótsze cykle sprzedaży, ale także bardziej efektywne i wydajne.

Aby zademonstrować, w jaki sposób narzędzia AI mogą przyspieszyć cykl sprzedaży, firma Graip.AI zorganizowała niedawno webinarium, w którym udział wzięli eksperci branżowi Sergey Jermakov (dyrektor operacyjny) i Karyna Mihalevich (dyrektor ds. produktu), zarówno ze środowisk biznesowych, jak i informatycznych. Na tym blogu przedstawimy kluczowe wnioski ze wspomnianego webinarium, dostarczając cennych spostrzeżeń na temat wykorzystania istniejących narzędzi AI w celu usprawnienia procesów sprzedaży, zwiększenia wydajności i rentowności w firmie.

Co hamuje sprzedaż?

W sprzedaży jednym z największych wyzwań napotykanych przez firmy jest długość cykli sprzedaży. Cykle te mogą być dość złożone i wypełnione różnymi szczegółami, potencjalnie wpływającymi na ogólną wydajność firmy. Aby sprostać temu wyzwaniu, należy przyjrzeć się bliżej czynnikom odpowiedzialnym za te przedłużające się cykle. Czynniki te możemy podzielić na trzy główne kategorie: zewnętrzne, wewnętrzne i technologiczne.

Czynniki zewnętrzne

1. Złożoność produktu: Złożoność produktu odgrywa znaczącą rolę w wydłużeniu cyklu sprzedaży. Gdy klienci otrzymują złożoną ofertę, naturalnie potrzebują więcej czasu na ocenę i zrozumienie produktów. Ta faza oceny może często spowalniać podejmowanie decyzji.

2. Wielu interesariuszy: W wielu scenariuszach biznesowych na decyzje ma wpływ wielu interesariuszy w organizacji. Dostosowanie opinii i decyzji tych wewnętrznych interesariuszy może być czasochłonnym procesem, ponieważ wymaga koordynacji różnych perspektyw i priorytetów.

3. Cykle budżetowe: Klienci często przestrzegają cykli budżetowych, które mogą stać się przeszkodą w procesie sprzedaży. W wielu przypadkach klienci muszą uzasadniać swoje inwestycje w ramach wcześniej określonych cykli budżetowych, co prowadzi do opóźnień w podejmowaniu decyzji o zakupie.

4. Klimat gospodarczy: Nieustannie zmieniający się krajobraz gospodarczy również ma wpływ. Niepewność gospodarcza i wahania mogą sprawić, że klienci będą potrzebowali więcej czasu na podjęcie zobowiązań finansowych.

5. Konkurencyjny krajobraz: W konkurencyjnym środowisku ocena propozycji od wielu dostawców staje się czasochłonna. Klienci muszą dokładnie porównywać różne oferty, co może naturalnie wydłużyć cykl sprzedaży.

6. Zarządzanie zmianą: Opór przed zmianami jest nieodłączną cechą większości osób. Proces wdrażania nowego produktu lub usługi często wymaga zarządzania zmianą, które, jeśli nie jest obsługiwane skutecznie, może wydłużyć cykl sprzedaży.

Czynniki wewnętrzne

1. Wiedza o produkcie: Zespoły sprzedaży muszą posiadać kompleksową wiedzę na temat produktów. Zrozumienie potrzeb klienta i umiejętność odpowiedniego pozycjonowania produktu ma kluczowe znaczenie. Bez tego zrozumienia cykle sprzedaży mogą się rozciągać.

2. Proces sprzedaży: Efektywne procesy sprzedaży, z jasnymi kryteriami wejścia i wyjścia dla każdego etapu, mają fundamentalne znaczenie. Gdy sprzedawcy odbiegają od tych procesów, może to prowadzić do opóźnień w przechodzeniu transakcji z jednego etapu do drugiego.

3. Dostosowanie do marketingu: Spójność komunikatów przekazywanych za pośrednictwem kanałów marketingowych i sprzedażowych ma kluczowe znaczenie. Gdy komunikaty te nie są spójne, może to powodować zamieszanie i prowadzić do wydłużenia cykli sprzedaży.

4. Ciągłe szkolenia: Utrzymanie konkurencyjności na rynku wymaga ciągłych szkoleń. Brak regularnych szkoleń dla zespołów sprzedażowych może ograniczać ich zdolność do skutecznego działania.

Czynniki technologiczne

1. Złożoność produktu: Wykorzystanie technologii do wspierania cykli sprzedaży jest niezbędne. Na przykład systemy, które pomagają sprzedawcom w konfiguracji produktów, są nieocenione w zmniejszaniu opóźnień w składaniu ofert.

2. Brak współpracy: Skuteczne narzędzia i praktyki współpracy mają kluczowe znaczenie, zwłaszcza gdy złożone konfiguracje wymagają walidacji z innymi działami, takimi jak produkcja.

3. Powtarzalne zadania: Powtarzalne zadania w ramach procesu sprzedaży mogą znacznie go spowolnić, zwłaszcza gdy brakuje technologii lub jest ona wykorzystywana w niewystarczającym stopniu. Na przykład, zespoły sprzedażowe muszą ręcznie składać oferty z różnych źródeł i różnych dokumentów, takich jak konsolidacja katalogu produktów i cen z arkuszy kalkulacyjnych oraz gromadzenie informacji o produktach rozproszonych w wielu plikach PDF.

4. Dane i analizy: Dostęp do danych historycznych i wnikliwych analiz jest podstawą efektywności sprzedaży. Zrozumienie historii zakupów i preferencji klienta pomaga usprawnić proces sprzedaży.

5. Problemy z integracją: Wyzwania związane z integracją często skutkują nadmiarowym i irytującym wprowadzaniem danych w różnych systemach, przyczyniając się do opóźnień w cyklu sprzedaży.

6. Wskaźnik przyjęcia narzędzi: Nawet jeśli dostępne są narzędzia technologiczne, skuteczność cyklu sprzedaży może zostać osłabiona, jeśli zespół sprzedaży nie przyjmie i nie wykorzysta w pełni dostępnych narzędzi.

Teraz i później: Wpływ sztucznej inteligencji na cykle sprzedaży

“Według Forbes, przedstawiciele handlowi spędzają tylko 34 procent swojego czasu na sprzedaży. Na przykład, jeśli weźmiemy pod uwagę konkretny proces przygotowania oferty, zwykle zajmuje to od 17 do 33 godzin” – wyjaśnia Sergey Jermakov, dyrektor operacyjny Graip.AI. Oznacza to, że przedstawiciele handlowi często uwikłani są w powtarzalne zadania, a dzięki narzędziom do automatyzacji ich wydajność może znacznie wzrosnąć.

Przeanalizujmy teraz wiele krytycznych faz, które odgrywają kluczową rolę w kształtowaniu ostatecznego wyniku i w jaki sposób sztuczna inteligencja może zautomatyzować ten konkretny proces w ramach kompleksowego cyklu sprzedaży.

1. Żądanie klienta

Proces rozpoczyna się od zapytania klienta o konkretne produkty lub usługi. Klienci mogą wyrażać swoje wymagania za pomocą różnych środków, od prostych wiadomości e-mail z listą pożądanych produktów po bardziej złożone dokumenty, takie jak zwykłe zapytania ofertowe (RFP) lub zapytania ofertowe (RFQ), które zawierają szczegółowe specyfikacje.

Dzięki wsparciu sztucznej inteligencji ta faza inicjacji staje się znacznie bardziej wydajna. Narzędzia AI są biegłe w pozyskiwaniu dokumentów, z których odczytują i interpretują różne formaty żądań klientów. Identyfikują kluczowe pozycje, które zasadniczo reprezentują produkty pożądane przez klienta. Sztuczna inteligencja łączy następnie te pozycje z katalogiem produktów i danymi historycznymi, aby uzyskać kompleksowe zrozumienie.

2. Wybór i konfiguracja produktu

Po otrzymaniu i zinterpretowaniu żądań klientów, kolejnym krokiem jest skonfigurowanie oferty produktowej. Ten krok ma kluczowe znaczenie dla dostosowania produktu lub usługi do konkretnych potrzeb klienta. Określenie odpowiednich strategii cenowych, które mogą zwiększyć szanse na wygranie transakcji, jest również istotnym elementem na tym etapie.

Sztuczna inteligencja odgrywa znaczącą rolę na tym etapie. Mapuje zidentyfikowane pozycje z dostępnym katalogiem produktów, danymi historycznymi i innymi istotnymi informacjami. Po utworzeniu i zatwierdzeniu listy produktów przez zespół sprzedaży, sztuczna inteligencja pomaga w zastosowaniu odpowiednich cen. Uwzględnia ona wiele parametrów, w tym analizę cen konkurencji, informacje logistyczne i rabaty oferowane klientom.

3. Ustalanie cen i ofertowanie

Ustalanie cen i ofertowanie to skomplikowane etapy cyklu sprzedaży. Na tym etapie tworzone są strategie cenowe, rabaty i inne szczegóły finansowe. Dobrze skonstruowana wycena jest generowana w celu przedstawienia jej klientowi.

Sztuczna inteligencja upraszcza ten etap, usprawniając tworzenie ofert i ułatwiając proces negocjacji. Dodatkowe informacje o produktach lub usługach i potencjalnych rabatach są płynnie włączane do wyceny, aby spełnić oczekiwania klientów.

4. Negocjacje propozycji

Negocjacje oferty to etap, na którym zespoły sprzedaży współpracują z klientami w celu dopracowania szczegółów, negocjowania warunków i osiągnięcia konsensusu. Faza ta często obejmuje komunikację zwrotną w celu odpowiedzi na pytania i wątpliwości klientów.

Sztuczna inteligencja nie negocjuje bezpośrednio z klientami, ale odgrywa kluczową rolę w dostarczaniu zespołom sprzedażowym niezbędnych danych i informacji ułatwiających skuteczne negocjacje. Sprawia to, że zespoły sprzedaży są dobrze poinformowane i przygotowane do spełniania oczekiwań klientów.

5. Realizacja

Gdy klient zatwierdzi wycenę, następnym krokiem jest utworzenie zamówienia sprzedaży i zainicjowanie realizacji. Zamówienie klienta jest przetwarzane, a produkt lub usługa są dostarczane.

Sztuczna inteligencja znacząco przyczynia się do procesu realizacji poprzez usprawnienie ekstrakcji, klasyfikacji i walidacji danych. Zapewnia to płynne przenoszenie informacji do systemów zaplecza, takich jak ERP, CRM lub CPQ, które obsługują procedury tworzenia i realizacji zamówień.

Rola sztucznej inteligencji w usprawnianiu cyklu sprzedaży

Graip.AI, jako przykład sztucznej inteligencji, posiada zdolność do identyfikacji i obsługi szerokiego zakresu formatów danych dokumentów. Nie ma znaczenia, czy dane są ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane, czy całkowicie nieustrukturyzowane, sztuczna inteligencja może skutecznie sobie z nimi poradzić. Niezależnie od tego, czy dane są dostarczane w plikach PDF, arkuszach kalkulacyjnych Excel czy innych formatach, sztuczna inteligencja może je przechwycić i zinterpretować.

Sztuczna inteligencja ułatwia odczytywanie i klasyfikowanie tych danych, a następnie wyodrębnianie, weryfikowanie i wzbogacanie ich w razie potrzeby. Ewentualnie może również przeprowadzić weryfikację przez człowieka, zapewniając dokładność i jakość danych.

Co więcej, sztuczna inteligencja zapewnia, że dane wygenerowane podczas procesu są użyteczne w systemach zaplecza firmy, w tym ERP, CRM lub CPQ. Przyjazny dla API charakter systemu umożliwia płynną integrację danych z różnymi systemami innych firm. Ta elastyczność w obsłudze danych zapewnia płynniejsze przekazywanie informacji do operacji biznesowych.

Jak widać powyżej, automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji jest przełomem w cyklach sprzedaży, rewolucjonizując sposób, w jaki firmy obsługują zapytania klientów, konfigurację produktów, ustalanie cen, wycenę, negocjacje i realizację. Usprawnia te procesy, przyspiesza podejmowanie decyzji i poprawia interakcje z klientami, ostatecznie prowadząc do zwiększenia wydajności i konkurencyjności w środowisku biznesowym.

Jak przekształcić sprzedaż dzięki inteligentnemu przetwarzaniu dokumentów opartemu na sztucznej inteligencji?

„W sprzedaży każda chwila ma znaczenie, a umiejętność uproszczenia procesów może decydować o zamknięciu transakcji lub jej utracie. Jesteśmy tutaj, aby zademonstrować, w jaki sposób oparte na sztucznej inteligencji narzędzie do inteligentnego przetwarzania dokumentów (IDP), Graip.AI, może zmienić sposób działania działów sprzedaży” – mówi Karyna Mihalevich, szef produktu w Graip.AI.

Przeanalizujmy teraz rzeczywiste przykłady tego, jak znane codzienne narzędzia mogą działać z większą wydajnością i dokładnością po wdrożeniu w organizacji narzędzia IDP opartego na sztucznej inteligencji.

Rozpoznawanie wiadomości e-mail: Przekształcanie komunikacji

Zespoły sprzedaży są codziennie bombardowane niezliczoną ilością wiadomości e-mail, począwszy od zapytań o cenę i zapytań ofertowych, a skończywszy na zamówieniach zakupu. Graip.AI pomaga kategoryzować i odczytywać te wiadomości e-mail, umożliwiając szybkie wyodrębnianie informacji. Przyjrzyjmy się bliżej przykładowemu zapytaniu ofertowemu (RFQ).

W treści wiadomości e-mail możemy znaleźć istotne cechy, odpowiadające im wartości i żądane produkty. Graip.AI przetwarza te informacje, dając wyniki, które można ustrukturyzować zgodnie z wymaganiami biznesowymi. W tym przypadku widzimy materiały, ilości, wymiary i typy produktów.

Innym przykładem jest zamówienie zakupu. Zawiera odniesienia do zamówień i szczegółowe informacje o produktach, w tym ceny. Dzięki możliwościom ekstrakcji danych Graip.AI ujawniane są informacje obejmujące konto, adres, numer referencyjny, szczegóły produktu, ilości, ceny i walutę. Te prezentacje pokazują sprawność Graip.AI w rozpoznawaniu wiadomości e-mail i sposób, w jaki upraszcza sortowanie ważnych danych sprzedażowych.

Rozpoznawanie RFQ i automatyzacja wprowadzania zamówień sprzedaży: Płynny przepływ pracy

Przyjrzyjmy się teraz rozpoznawaniu RFQ i automatyzacji wprowadzania zamówień sprzedaży. Tutaj przedstawiciel handlowy może sprawnie zaimportować prośbę klienta o wycenę w formacie PDF dzięki Graip.AI. Dokument ten może zawierać list przewodni, szczegóły handlowe i warunki płatności.

Aby zweryfikować rozpoznane wyniki, elementy dokumentu, w tym konfigurowalne produkty z charakterystykami i wartościami, są dokładnie sprawdzane. Dzięki integracji Graip.AI z systemami ERP, takimi jak S4HANA, partnerów biznesowych można wybierać z rozwijanej listy. Funkcja adresu i partnera biznesowego może być wygodnie dostosowana. Szczegóły produktu są uporządkowane w kolumnach, obejmujących takie aspekty jak nazwa produktu, standard, magazyn, gatunek materiału, grubość, szerokość, długość, ilość i cena.

Po zatwierdzeniu informacji i sprawdzeniu dokumentacji materiałowej z systemem ERP, rozpoczyna się płynny proces tworzenia zamówienia sprzedaży, który skutecznie ułatwia przesyłanie danych do systemu ERP.

Zautomatyzowane wyjaśnianie wymagań: Usprawnienie komunikacji

Przyjrzyjmy się teraz zautomatyzowanemu wyjaśnianiu wymagań, istotnej funkcji, która upraszcza komunikację między działami sprzedaży a klientami. Często w zapytaniach ofertowych, zapytaniach RFQ lub zamówieniach zakupu brakuje kluczowych informacji, co wymaga czasochłonnej wymiany informacji. Graip.AI wprowadza potok komunikacyjny bezpośrednio z rozwiązania, aby usprawnić ten proces.

Wracając do naszego przykładu RFQ, nowa wiadomość może zostać przygotowana w celu określenia brakujących informacji związanych z dokumentem PDF. Odbiorcy są łatwo identyfikowani, a treść wiadomości e-mail można dostosować lub wybrać z gotowych szablonów. Graip.AI umożliwia nawet tworzenie nowych szablonów, oszczędzając cenny czas. Informacje o brakujących szczegółach pozycji są dołączone, a załączniki można dodać w celach informacyjnych. Gdy wiadomość e-mail jest gotowa, jest wysyłana do klienta, a cały wątek komunikacji jest dokumentowany w dokumencie dla pełnej przejrzystości.

Funkcja automatycznego wyjaśniania wymagań w Graip.AI upraszcza ten proces, zapewniając, że nic nie zostaje utracone w trakcie kluczowych negocjacji.

Maksymalizacja zwrotu z inwestycji dzięki sztucznej inteligencji w sprzedaży: Spostrzeżenia ze świata rzeczywistego

W miarę jak firmy dążą do optymalizacji swoich cykli sprzedaży, sztuczna inteligencja stała się potężnym narzędziem przyspieszającym różne fazy tego procesu. Podczas gdy teoretyczne korzyści płynące ze sztucznej inteligencji są obiecujące, prawdziwą wartość mierzy się poprzez namacalne wyniki. Przedstawiamy bliższe spojrzenie na zwrot z inwestycji uzyskany z rzeczywistych projektów, które wykorzystują inteligentne przetwarzanie dokumentów oparte na sztucznej inteligencji.

5-krotne przyspieszenie i nie tylko: Rzeczywiste zyski

Nasze badanie ROI jest mocno zakorzenione w rzeczywistych projektach, które są obecnie realizowane, a wyniki mówią same za siebie. Najbardziej przekonującym aspektem tego badania jest znaczne przyspieszenie faz cyklu sprzedaży.

W niektórych przypadkach nasi klienci z branży produkcyjnej doświadczyli imponującego, pięciokrotnego wzrostu szybkości procesów. Ale na tym historia się nie kończy. W przypadku klientów obsługujących obszerne dokumenty z tysiącami pozycji, przyspieszenie rośnie jeszcze bardziej. W zakresie żądań klientów odnotowano nawet 100-krotną poprawę.

Może się wydawać, że sztuczna inteligencja to tylko kolejny wydatek, ale w rzeczywistości jest to inwestycja, która zwraca się z nawiązką. Nasze rzeczywiste projekty wykazały, że za każdego dolara wydanego na sztuczną inteligencję można oczekiwać zwrotu w wysokości ponad 300%. Ale nie chodzi tylko o oszczędzanie pieniędzy, ale także o wydajność. Sztuczna inteligencja obniżyła koszty sprzedaży o 75%, pozwalając firmom osiągnąć więcej przy mniejszych środkach.

Czas jest cennym zasobem, szczególnie w sprzedaży. Nasze projekty konsekwentnie zapewniają 80% oszczędności czasu. Oznacza to, że zespół sprzedaży może skupić się na tym, co robi najlepiej – zamykaniu transakcji.

Najważniejsze jest to, że wyniki te są zależne od kontekstu. Wpływ na wyniki finansowe firmy zależy od wyjątkowych okoliczności, struktury kosztów i ilości przetwarzanych dokumentów.

Endgame Insights

Dziś jest oczywiste, że sztuczna inteligencja już teraz zmienia świat sprzedaży. Optymalizuje cykl sprzedaży, redukuje koszty i przyspiesza procesy. Od zapytań klientów po konfigurację produktów, wycenę, ofertowanie, negocjacje i realizację, sztuczna inteligencja usprawnia operacje, oszczędza czas i obniża koszty. Dzięki wskaźnikom ROI przekraczającym 300% i 75% redukcji kosztów, sztuczna inteligencja udowadnia swoją wartość.

Wdrażając liczne projekty IDP, zdaliśmy sobie sprawę, że wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji jest znacznie mniej onieśmielające, niż mogłoby się wydawać. Wymaga to jedynie determinacji i zaangażowania na ścieżce cyfrowej transformacji. Im szybciej podejmiesz to zobowiązanie, tym szybciej Twoja firma doświadczy bezprecedensowego wzrostu.