Wszystko, co musisz wiedzieć o AI w sprzedaży

Według badań McKinsey narzędzia sprzedażowe oparte na AI mogą potencjalnie zwiększać liczbę leadów o ponad 50%, obniżyć koszty nawet o 60% i skrócić czas rozmów nawet o 70%, co skutkuje znacznie wyższą produktywnością i rentownością sprzedaży w firmach, które wdrażają rozwiązania oparte na AI.

W tym artykule omówimy wpływ sztucznej inteligencji na sprzedaż, sposób jej wykorzystania, istotne korzyści, jakie oferuje, a także przedstawimy kilka najlepszych narzędzi AI na rynku. Przekonaj się, w jaki sposób sztuczna inteligencja może poprawić wydajność i wyniki zespołu sprzedażowego!

Na czym polega wykorzystanie AI w sprzedaży?

AI w sprzedaży to technologia sztucznej inteligencji, która usprawnia i automatyzuje różne aspekty procesów, umożliwiając specjalistom ds. sprzedaży wydajniejszą pracę i zamykanie większej liczby transakcji. Poprzez wykorzystanie uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego i analizy predykcyjnej sztuczna inteligencja usprawnia przepływy pracy, automatyzuje powtarzalne zadania i zapewnia głębszy wgląd w istotne informacje na temat klientów. To wszystko przekłada się na wzrost przychodów.

AI ma szereg zastosowań w sprzedaży. Jednym z głównych przypadków użycia są systemy zarządzania relacjami z klientami (CRM – z ang. Customer Relationship Management), w ramach których algorytmy sztucznej inteligencji mogą analizować dane konsumentów w celu przewidywania zachowań, preferencji i potencjalnych wyników. Przykładowo, kierownik działu sprzedaży może wykorzystywać AI do analizowania rozmów handlowych oraz identyfikowania leadów o największym potencjale konwersji w oparciu o wcześniejsze interakcje, informacje demograficzne i wzorce zakupowe. To z kolei ułatwia nadawanie priorytetu działaniom sprzedażowym ukierunkowanym na wartościowych klientów w celu poprawy współczynników konwersji i efektywności sprzedaży.

Rodzaje AI w sprzedaży

Oto najważniejsze formy sztucznej inteligencji, które wykorzystywane są do transformacji procesów sprzedażowych:

• Uczenie maszynowe (ML – z ang. Machine Learning) – umożliwia sztucznej inteligencji ciągłe uczenie się na podstawie danych, a także ocenę wydajności i usprawnianie procesu podejmowania decyzji w miarę upływu czasu. Może posłużyć do automatyzacji rutynowych zadań, personalizacji rekomendacji i optymalizacji strategii sprzedaży.
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP – z ang. Natural Language Processing) – umożliwia sztucznej inteligencji rozumienie ludzkiego języka, przetwarzanie go i generowanie na tej podstawie danych wyjściowych. NLP potrafi wyciągać istotne informacje z wiadomości e-mail, połączeń telefonicznych i interakcji z klientami.
• Konwersacyjna AI – wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i uczenie maszynowe (ML) do komunikacji z klientami w języku naturalnym za pośrednictwem chatbotów, imitując interakcje międzyludzkie. Konwersacyjna AI odbiera i analizuje dane wprowadzane przez klientów i błyskawicznie udziela odpowiedzi.
• Generatywna AI – wykorzystuje modele uczenia głębokiego (DL – z ang. Deep Learning) do tworzenia tekstu, obrazów i treści innego rodzaju. Generuje unikalne materiały sprzedażowe, np. oferty i e-maile.
• Predykcyjna AI – wykorzystuje uczenie maszynowe (ML) do analizy historycznych danych sprzedażowych, rozpoznawania wzorców, identyfikowania trendów i prognozowania przyszłych wyników.
• Autonomiczna AI – samodzielnie podejmuje decyzje i wykonuje działania przy minimalnej interwencji człowieka. Poprzez analizę danych w czasie rzeczywistym autonomiczna AI egzekwuje i optymalizuje przepływy pracy w sprzedaży, umożliwiając inteligentną automatyzację.
• Rozpoznawanie obrazów (CV – z ang. Computer Vision) – wykorzystuje sztuczną inteligencję do interpretacji i analizy informacji wizualnych przedstawionych na obrazach i w nagraniach wideo. 
  
  Połączenie wyżej wymienionych rozwiązań wykorzystujących AI pozwala firmom usprawnić działania związane ze sprzedażą i, w konsekwencji, uzyskać przewagę nad konkurencją. 
   

Jak wykorzystać AI w sprzedaży?

Integracja sztucznej inteligencji w procesie sprzedażowym otwiera całą gamę możliwości w zakresie zwiększania wydajności zespołów i poprawy jakości interakcji z klientami.

Oto kilka kluczowych przypadków użycia pokazujących, w jaki sposób można wykorzystać AI w sprzedaży:

Predykcyjny scoring leadów

Jednym z zastosowań sztucznej inteligencji w sprzedaży jest predykcyjny scoring leadów, czyli klasyfikacja potencjalnych klientów w oparciu o ich szacowaną wartość i prawdopodobieństwo konwersji. Tradycyjne metody oceny punktowej leadów często opierają się na procedurach ręcznych oraz intuicji, co jest czasochłonne i może generować błędy.

AI w sprzedaży zmienia to podejście, wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego do analizy ogromnych ilości danych, co uwzględnia wcześniejsze interakcje, informacje demograficzne i zachowania na stronie internetowej. Agenty AI mogą autonomicznie i automatycznie oceniać potencjalnych klientów i na bieżąco dostosowywać kryteria przyznawania punktacji, by precyzyjnie odzwierciedlić wartość leadów. Oceniając zebrane informacje, sztuczna inteligencja może dokładnie przewidzieć, które leady będą miały największe prawdopodobieństwo konwersji. To z kolei pozwala zespołom sprzedażowym skoncentrować wysiłki na odbiorcach o wysokim potencjale, co przekłada się na lepszy współczynnik konwersji i optymalną sprzedaż.

Według McKinsey specjaliści ds. sprzedaży korzystający ze sztucznej inteligencji odnotowali 50% wzrost liczby leadów i umówionych spotkań, co z czasem przełożyło się na większą rentowność firmy.

Zarządzanie leadami i okazjami do sprzedaży

Narzędzia AI do sprzedaży pomagają zespołom zarządzać leadami i okazjami, a także je monitorować. Dzięki temu żadna potencjalna transakcja nie przejdzie koło nosa. Sztuczna inteligencja śledzi postępy potencjalnych klientów w lejku sprzedażowym, zapewniając wgląd w czasie rzeczywistym i wysyłając powiadomienia o ważnych działaniach lub kamieniach milowych, które wymagają uwagi. Ponadto AI gromadzi i podsumowuje kluczowe szczegóły dotyczące leadów i interakcji, minimalizując ryzyko pominięcia ważnych informacji.

Dotarcie do odbiorców

AI w sprzedaży wspomaga zespoły, nadając kierunek i spersonalizowany charakter działaniom mającym na celu nawiązywanie i budowanie relacji z potencjalnymi klientami. Sztuczna inteligencja jest w stanie analizować duże wolumeny danych obejmujące informacje firmograficzne, zachowania i wcześniejsze interakcje z firmą, by na tej podstawie identyfikować potencjalnych klientów. Porównuje tak pozyskane informacje z profilem idealnego klienta i przygotowuje listę kontaktów, którymi warto się zająć.

AI nie tylko przyspiesza proces znajdowania potencjalnych klientów, ale może również zautomatyzować wiele działań związanych z komunikacją. Potrafi na przykład generować spersonalizowane wiadomości i wysyłać je we właściwym czasie za pośrednictwem odpowiednich kanałów. Narzędzia AI mogą również planować spotkania wstępne i automatycznie wysyłać wiadomości e-mail, by podtrzymać zainteresowanie. Integracja sztucznej inteligencji z procesem docierania do odbiorców pozwala zespołom sprzedażowym utrzymywać spójną, spersonalizowaną komunikację na dużą skalę.

Automatyzacja procesów sprzedaży

Automatyzacja przepływów pracy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji pozwala obsługiwać szereg powtarzalnych zadań sprzedażowych, przyczyniając się do poprawy wydajności i zmniejszenia prawdopodobieństwa wystąpienia błędów ludzkich. Obejmuje to m.in. wprowadzanie danych, wysyłanie e-maili, planowanie spotkań i generowanie raportów.

Dzięki rozwojowi technologii wykorzystujących sztuczną inteligencję firmy mogą teraz używać autonomicznej AI do automatyzacji wspomnianych zadań przy minimalnym zaangażowaniu pracowników. Agenty AI są w stanie inteligentnie podejmować decyzje na potrzeby realizacji określonych przepływów pracy w oparciu o analizę danych i komendy wprowadzane w czasie rzeczywistym, co jeszcze bardziej usprawnia procesy związane ze sprzedażą. Przykładowo, agent AI może automatycznie ustalać hierarchię potencjalnych klientów i wysyłać spersonalizowane e-maile bez udziału przedstawicieli handlowych. Gartner przewiduje, że do 2030 r. 80% spółek zajmujących się sprzedażą uzna integrację sztucznej inteligencji z przepływami pracy za kluczowy aspekt dla osiągnięcia przewagi nad konkurencją.

Wykorzystanie AI do automatyzacji tego rodzaju rutynowych czynności odciąża przedstawicieli handlowych, co pozwala im poświęcić więcej czasu na sprzedaż, a mniej na pracę administracyjną.

Spersonalizowane rekomendacje produktów

AI w sprzedaży może rekomendować odpowiednie produkty na podstawie analizy informacji o klientach uzyskanych z danych użytkowników, poprzedniej sprzedaży, nawyków zakupowych, zachowań online i interakcji z firmą. Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego, AI w sprzedaży na bieżąco szkoli się na podstawie interakcji z klientami, co z czasem przekłada się na jeszcze trafniejsze rekomendacje.

Przykładowo, jeśli klient wyraził zainteresowanie konkretną kategorią artykułów lub ostatnio dokonał zakupu, sztuczna inteligencja może zasugerować produkty uzupełniające lub ulepszenia, które będą dopasowane do preferencji i wzorców zakupowych konsumenta. Taki poziom personalizacji sprawia, że zakupy stają się dla odbiorcy bardziej interesujące, co sprzyja budowaniu lojalności i zachęca do nabywania kolejnych artykułów lub usług.

Podsumowywanie i analiza rozmów

Specjaliści ds. sprzedaży nie muszą już jednocześnie skupiać się na interakcjach z potencjalnymi klientami i robieniu notatek. AI w sprzedaży może nie tylko przygotowywać transkrypcje rozmów, ale także opracowywać podsumowania kluczowych wniosków oraz automatycznie aktualizować systemy CRM i lejek sprzedażowy.

Na podstawie analizy danych pozyskanych podczas rozmowy sztuczna inteligencja może również przygotować listę zadań i zalecić kolejne kroki w celu zagwarantowania pomyślnego przebiegu transakcji. AI jest również w stanie przetwarzać e-maile, wiadomości w aplikacji i rozmowy telefoniczne pod kątem aktualizacji kluczowych szczegółów, dbając o to, by przedstawiciele handlowi dysponowali aktualnymi informacjami.

Co więcej, analiza rozmów sprzedażowych przy użyciu AI pozwala wyłuskać najczęstsze pytania, bolączki, potrzeby klientów i skargi. To wszystko może posłużyć AI w sprzedaży do przygotowania praktycznych statystyk i wykresów, które będzie można wykorzystać do ulepszenia ofert, rozmów z klientami, prezentacji, produktów, bazy wiedzy itp.

Generowanie spersonalizowanych treści

Generatywna AI w sprzedaży ułatwia opracowywanie spersonalizowanych treści na dużą skalę, pozwalając zespołom na szybkie przygotowywanie trafnych materiałów skierowanych do potencjalnych i aktualnych klientów w całym cyklu sprzedażowym. Sztuczna inteligencja może generować wiadomości e-mail, oferty sprzedaży, artykuły do bazy wiedzy, podręczniki sprzedaży, studia przypadków, prezentacje i nie tylko. Jedną z kluczowych zalet wykorzystania sztucznej inteligencji do tworzenia treści jest możliwość łatwego dostosowania komunikatów pod różne wersje językowe, regiony, branże itp. W ten sposób nawet globalne firmy prowadzące działalność w wielu różnych regionach i posiadające tysiące klientów na całym świecie mogą oferować spersonalizowane treści.

Przykładowo, sztuczna inteligencja może wysyłać spersonalizowane e-maile potencjalnym klientom, którzy wyrazili zainteresowanie produktami lub usługami firmy. Narzędzia AI w sprzedaży mogą gromadzić i analizować informacje na temat odbiorców i w taki sposób dostosowywać pierwszą wysłaną wiadomość, aby uwzględnić potencjalne bolączki, trendy branżowe, wyzwania itp. Taka wiadomość może zostać automatycznie przetłumaczona na różne języki i dostosowana do specyfiki danego rynku, a potem zbiorczo wysłana podobnym klientom (aktualnym lub potencjalnym) na całym świecie.

Dzięki automatycznemu generowaniu treści spersonalizowanych pod kątem poszczególnych odbiorców zespoły sprzedażowe mogą znacznie poprawić jakość interakcji i zwiększyć szansę na sfinalizowanie transakcji.

Według firmy Gartner przedsiębiorstwa zajmujące się sprzedażą B2B, które wykorzystują generatywną AI, skrócą czas poświęcany na poszukiwanie klientów i przygotowywanie spotkań o ponad 50% do 2026 roku.

Analiza danych i Sales Intelligence

Narzędzia oparte na AI zapewniają zespołom sprzedażowym bezcenne źródło danych, umożliwiając bardziej świadome podejmowanie decyzji i poprawę wydajności. Sztuczna inteligencja może przetworzyć znacznie więcej danych w jednostce czasu niż jakikolwiek analityk, co ma istotne znaczenie dla zwinności prowadzenia firmy.

Narzędzia AI analizują dane dotyczące klientów, trendy i wahania rynkowe oraz historię sprzedaży, by identyfikować nowe okazje i potencjalne wyzwania. Firmy mogą wykorzystać tego rodzaju spostrzeżenia do optymalizacji strategii sprzedaży oraz wprowadzania nowych produktów i usług.

Prognozowanie sprzedaży

Prognozowanie sprzedaży z wykorzystaniem AI pozwala na efektywne planowanie działań biznesowych. AI w sprzedaży zwiększa dokładność predykcji poprzez analizę danych historycznych, trendów rynkowych i czynników zewnętrznych, takich jak zmiany sezonowe.

Analiza danych przy użyciu sztucznej inteligencji przekłada się na precyzyjniejsze prognozy. Dzięki temu spółki mogą ustalać realistyczne cele sprzedażowe, optymalizować stany magazynowe i świadomie podejmować strategiczne decyzje. Narzędzia AI mogą również przewidywać sprzedaż z uwzględnieniem zmieniających się warunków rynkowych, zapewniając firmom elastyczność i zdolność dynamicznego reagowania na sytuację.

Spersonalizowane interakcje z klientami

Sztuczna inteligencja daje możliwość ścisłej personalizacji interakcji z odbiorcami, co jest niezwykle istotne z perspektywy budowania trwałych relacji z klientami i napędzania sprzedaży. Analizując dane konsumentów, AI może opracowywać szczegółowe profile poszczególnych klientów, w tym ich preferencje i historię zakupów.

Tego rodzaju informacje umożliwiają przedstawicielom handlowym dostosowanie komunikacji i ofert do konkretnych potrzeb i zainteresowań odbiorców. Przykładowo, marketing e-mailowy oparty na AI wykorzystuje uczenie maszynowe do personalizacji wiadomości, co przekłada się na wyższą jakość interakcji i poprawę współczynnika konwersji.

NBA (z ang. Next Best Action) oraz NBO (z ang. Next Best Offer)

Sztuczna inteligencja jest w stanie analizować ogromne ilości danych i przygotowywać na tej podstawie prognozy. Dlatego też stanowi nieocenioną pomoc w określaniu następnych najlepszych działań (NBA) i następnych najlepszych ofert (NBO) dla zespołów sprzedażowych. Opieranie strategii na AI pozwala firmom skuteczniej przyciągać klientów poprzez oferowanie spersonalizowanych rekomendacji i szybkie podejmowanie działań.

Sztuczna inteligencja jest w stanie określić, jaka forma interakcji z klientem będzie w danej chwili najodpowiedniejsza, oferując przedstawicielom handlowym wskazówki dotyczące NBA obejmujące np. wysłanie wiadomości e-mail, wykonanie telefonu lub zaoferowanie rabatu – wszystko to, co może zainteresować odbiorcę. Bazując na historii zakupów i preferencjach konsumenckich, AI jest też w stanie polecić produkty lub usługi, które klient będzie chciał z dużym prawdopodobieństwem zakupić w następnej kolejności. Dowiedz się więcej o rekomendacjach AI.

Chatboty i wirtualne asystenty

Chatboty i wirtualne asystenty wykorzystujące AI całkowicie zmieniają sposób interakcji z klientami. Tego rodzaju narzędzia obsługują szeroką gamę zadań – od odpowiadania na typowe zapytania i rekomendowania produktów, po przetwarzanie zamówień i planowanie spotkań.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) odgrywa kluczową rolę w rozszerzaniu możliwości narzędzi wykorzystujących sztuczną inteligencję. NLP pozwala chatbotom rozumieć i interpretować ludzki język, co sprawia, że interakcje stają się bardziej intuicyjne i efektywne. Ta technologia pozwala chatbotom prowadzić merytoryczne rozmowy, rozumieć potrzeby klientów i udzielać trafnych odpowiedzi.

Co więcej, chatboty mogą działać w trybie całodobowym, zapewniając klientom dostęp do pomocy o dowolnej porze. Dzięki temu wykorzystanie technologii AI w sprzedaży może ułatwić firmom nawiązywanie kontaktu z internautami w czasie rzeczywistym, co przyczynia się do generowania większej liczby leadów i poprawy zadowolenia klientów.

Analiza nastrojów

Zrozumienie nastrojów klientów ma kluczowe znaczenie dla opracowywania skutecznych strategii sprzedażowych. Sztuczna inteligencja potrafi analizować różne formy komunikacji z klientami, np. e-maile, posty w mediach społecznościowych i opinie, by określić stosunek do marki lub produktu.

Analiza nastrojów wykorzystuje NLP do interpretacji emocji wyrażonych w tekście. Posiadając informacje o pozytywnym lub negatywnym odbiorze, przedstawiciele handlowi mogą proaktywnie reagować na obawy klientów, oferować lepszą obsługę i dostosowywać swoje podejście w taki sposób, aby lepiej zaspokajać potrzeby konsumentów.

Analiza konkurencji i optymalizacja cen

Sztuczna inteligencja może analizować cenniki konkurencyjnych firm, a także popyt rynkowy i zachowania zakupowe klientów, by na tej podstawie optymalizować strategie cenowe. Dzięki temu ceny produktów pozostają konkurencyjne, co przyczynia się do maksymalizacji sprzedaży i zysków.

Sztuczna inteligencja na bieżąco oferuje rekomendacje dotyczące cen, pomagając firmom zachować konkurencyjność i reagować na zmiany na rynku. Przykładowo, dynamiczne algorytmy ustalania cen w czasie rzeczywistym monitorują sytuację na rynku i aktywność konkurencyjnych przedsiębiorstw, by dostarczać sugestie menedżerom ds. sprzedaży.

Zalety wykorzystania AI w sprzedaży

Integracja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w działaniach sprzedażowych oferuje mnóstwo korzyści, które mogą istotnie poprawić kluczowe wskaźniki sprzedaży. Liczne badania i raporty branżowe potwierdzają istotny wpływ sztucznej inteligencji na wyniki sprzedaży, ilustrując, w jaki sposób firmy mogą wykorzystać AI do napędzania rozwoju i zwiększania wydajności.

Oto kilka kluczowych zalet wykorzystania AI w sprzedaży:

Zwiększona wydajność

Sztuczna inteligencja automatyzuje powtarzalne zadania, np. wprowadzanie danych, wysyłanie e-maili i planowanie spotkań, odciążając przedstawicieli handlowych, którzy mogą skupić się na działaniach o wysokiej wartości, takich jak budowanie relacji i zamykanie transakcji.

Zwiększona efektywność umożliwia przedsiębiorstwom rozszerzenie działalności handlowej bez konieczności zatrudniania dodatkowych pracowników i alokowania większej ilości zasobów.

Lepsze współczynniki konwersji

Narzędzia oparte na AI pomagają zespołom sprzedaży identyfikować najbardziej obiecujące leady i nadawać im priorytet. Sztuczna inteligencja może również zapewniać spersonalizowane materiały i rekomendować NBA w celu poprawy zaangażowania potencjalnych klientów. Koncentrując swoje wysiłki okazjach o największej wartości, specjaliści ds. sprzedaży wspierani przez AI mają większe szanse na konwersję.

Lepsze zaangażowanie klientów

Według raportu McKinsey nawet 71% konsumentów oczekuje spersonalizowanych interakcji z markami. AI w sprzedaży pomaga firmom sprostać tym oczekiwaniom. Sztuczna inteligencja szybko analizuje ogromne ilości danych o klientach, wyciąga z nich najważniejsze informacje i przygotowuje na tej podstawie rzetelne rekomendacje i spersonalizowaną komunikację. Takie indywidualne podejście zwiększa zainteresowanie i zadowolenie klientów, co prowadzi do zacieśniania relacji i wyższej sprzedaży.

Całodobowe wsparcie

Chatboty i wirtualne asystenty wykorzystujące sztuczną inteligencję są do dyspozycji przez całą dobę, 7 dni w tygodniu, zapewniając klientom szybką pomoc niezależnie od strefy czasowej i godzin pracy biura. Tego rodzaju narzędzia AI mogą zajmować się najczęściej zadawanymi pytaniami, planować spotkania, wysyłać prezentacje produktów, podawać informacje o cenach i wspierać klientów w toku całego procesu zakupowego – wszystko to bez udziału człowieka. Firmy, które zapewniają całodobowe wsparcie, mogą odnotować wzrost zadowolenia i wskaźnika zatrzymania klientów.

Gartner przewiduje, że do 2025 r. sztuczna inteligencja będzie obsługiwać 95% interakcji z klientami, poprawiając responsywność i komfort obsługi.

Precyzyjniejsze prognozy

Sztuczna inteligencja potrafi analizować ogromne zbiory danych historycznych oraz trendy rynkowe, by przygotowywać bardziej precyzyjne prognozy sprzedaży. AI może w czasie rzeczywistym przekazywać informacje o oczekiwanych przychodach, wynikach sprzedaży, potencjalnych zagrożeniach i okazjach, pomagając kierownikom działu sprzedaży w podejmowaniu decyzji na podstawie danych. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod prognozowania, predykcje opracowywane przez AI stają się z czasem rzetelniejsze dzięki pozyskaniu nowych danych. Według Forrester Research firmy wykorzystujące sztuczną inteligencję do prognozowania sprzedaży uzyskują dokładniejsze predykcje.

Szybsza sprzedaż

Narzędzia wykorzystujące AI umożliwiają zespołom handlowym skrócenie cykli sprzedaży i szybsze przeprowadzanie potencjalnych klientów przez lejek sprzedażowy, zapewniając całodobowe wsparcie oraz spersonalizowane interakcje i ułatwiając podejmowanie działań następczych w odpowiednim terminie. Sztuczna inteligencja może przypominać specjalistom ds. sprzedaży o konieczności skontaktowania się z potencjalnymi klientami, sugerować najlepszy sposób nawiązania interakcji, a nawet automatyzować część komunikacji poza godzinami pracy.

Narzędzia oparte na AI mogą również wspierać przedstawicieli handlowych podczas rozmów i spotkań, na bieżąco przedstawiając rekomendacje i udostępniając kluczowe informacje. Łącząc automatyzację i analizę danych, AI pozwala zespołom sprzedażowym skuteczniej nawiązywać kontakt z potencjalnymi klientami i szybciej zamykać transakcje.

Niższe koszty

AI automatyzuje zadania i poprawia wydajność procesów, zmniejszając potrzebę pracy ręcznej i obniżając koszty operacyjne. Jest to szczególnie korzystne dla firm, które chcą zoptymalizować budżet i alokację zasobów albo pragną rozszerzyć działalność na nowe rynki.

Wyższy współczynnik zatrzymania klientów

Przedsiębiorstwa, które mają wgląd w istotne informacje dzięki zastosowaniu AI, uzyskują lepsze wskaźniki retencji i niższy współczynnik odpływu klientów. AI w sprzedaży może przewidywać zachowania konsumentów, oznaczać klientów, u których prawdopodobieństwo odejścia jest większe, i sugerować działania, które pozwolą ich zatrzymać.

Większa sprzedaż i wyższe przychody

Sztuczna inteligencja pomaga zespołom sprzedażowym w konwersji większej liczby potencjalnych klientów poprzez przedstawianie rekomendacji w czasie rzeczywistym, optymalizację ustalania priorytetów leadów i oferowanie spersonalizowanych treści. Kiedy AI zajmuje się rutynowymi zadaniami, przedstawiciele handlowi mogą skupić się na działaniach o wysokiej wartości, co prowadzi do większej liczby sfinalizowanych transakcji i ostatecznie przekłada się na lepszą sprzedaż i wyższe przychody.

Przyszłość AI w sprzedaży

Wraz z dalszym rozwojem technologii można się spodziewać, że integracja sztucznej inteligencji z procesami sprzedaży stanie się jeszcze ściślejsza, płynniejsza i coraz istotniejsza dla zespołów sprzedażowych.

Według Gartner do 2028 r. ponad 40% firm zajmujących się sprzedażą B2B będzie wykorzystywać połączenie wielu rodzajów technologii AI do automatyzacji procesów sprzedaży, usprawnienia podejmowania decyzji i oferowania bardziej spersonalizowanych doświadczeń zarówno dla sprzedawców, jak i kupujących. Co więcej, 60% zadań związanych ze sprzedażą B2B będzie odbywać się za pośrednictwem konwersacyjnych interfejsów użytkownika (UI) opartych na rozwiązaniach technologicznych dla sprzedaży wykorzystujących generatywną AI, co umożliwi użytkownikom interakcję z oprogramowaniem, aplikacjami i botami w języku naturalnym – w mowie i w piśmie.

Innym kluczowym trendem podkreślonym przez firmę Gartner jest to, że do 2027 r. 95% procesów związanych z badaniem rynku na potrzeby sprzedaży będzie zaczynać się od zastosowania sztucznej inteligencji (AI). Dla porównania w 2024 r. było to mniej niż 20%. Zespoły sprzedażowe mające dostęp do wykresów i statystyk opracowanych przez AI będą w stanie szybciej niż kiedykolwiek wcześniej identyfikować okazje i wyzwania, co pozwoli im utrzymać przewagę nad konkurencją.

Według prognoz Forrester rynek platform opartych na sztucznej inteligencji urośnie do 37 miliardów dolarów do 2025 roku, a rola AI w sprzedaży będzie stale rosła, co przełoży się na jeszcze lepszą wydajność, większą personalizację i świadome podejmowanie decyzji. W sytuacji gdy coraz więcej firm wdraża rozwiązania technologiczne wykorzystujące AI, należy oczekiwać dalszego wzrostu popularności narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, co wprowadzi nowe możliwości i okazje.

Popraw wydajność i skuteczność, stosując AI w sprzedaży

Narzędzia sprzedażowe wykorzystujące sztuczną inteligencję oferują nadzwyczajne korzyści w zakresie automatyzacji rutynowych zadań, zapewniania szczegółowych informacji i usprawniania interakcji z klientami. Dzięki temu firmy mogą istotnie usprawnić procesy sprzedaży, zwiększyć produktywność, osiągnąć wyższe współczynniki konwersji i generować większe przychody.

Wypróbuj Creatio.ai w sprzedaży

Umów demo

Creatio wyróżnia się jako najlepsze i najbardziej kompleksowe rozwiązanie sprzedażowe oparte na sztucznej inteligencji. Wynika to z połączenia solidnych możliwości w zakresie CRM z zaawansowaną automatyzacją sprzedaży opartą na AI. Creatio pomaga firmom usprawnić procesy sprzedaży – od generowania leadów, przez interakcje z klientami, po działania następcze. Możliwości platformy w zakresie wykorzystania technologii no-code w połączeniu z modułową architekturą pozwalają na łatwe dostosowanie konfiguracji do konkretnych potrzeb kierowników ds. sprzedaży.

Włączenie narzędzi AI do strategii sprzedażowej może zapewnić znaczną przewagę nad konkurencją. Wybierz kompleksowe rozwiązanie, takie jak Creatio, aby w pełni wykorzystać potencjał narzędzi opartych na AI, co przełoży się na lepsze wyniki sprzedażowe i doskonałe rezultaty.