Маргарита Акулич - Маркетинг B2B - часть вторая

Таким образом, прогнозный подсчет потенциальных клиентов делает оценку возможностей продаж не только более эффективной и масштабируемой, но и более объективной, т.е. независимой от субъективных факторов. Подобные системы обычно уже интегрированы в системы автоматизации маркетинга.

Пример Hubspot [2]:

«С помощью искусственного интеллекта компания может с самого начала отсортировать менее перспективные контакты и тем самым сократить продажи данным контактам».

Прогнозирование

Продукты и услуги продаются лучше всего, когда спрос особенно высок. Когда именно это происходит, можно отследить с помощью AI (по данным).

Прогнозирование может помочь предсказать потенциальные результаты продаж на основе вероятностных моделей, основанных на данных.

Искусственный интеллект и прогнозная аналитика повышают качество прогнозов продаж и прогнозов доходов. Бизнес-решениями можно лучше управлять, цели – определять более четко, а бюджеты и ресурсы – более точно. Хорошие модели прогнозирования одновременно корректируют прогнозы или предоставляют сигналы раннего предупреждения, чтобы избежать чрезмерных отклонений от целей.

Перекрестные и дополнительные продажи

Алгоритмы могут значительно улучшить основу для продажи дополнительного продукта или услуги существующему клиенту.

С помощью искусственного интеллекта может быть проведен детальный анализ корзины покупок на основе CRM и ERP. Данные о продажах могут быть получены до перекрестных продаж, чтобы рассчитать и спрогнозировать вероятность успешных перекрестных продаж. У менеджеров по продажам есть прочная основа для принятия решения о том, когда именно стоит предложить покупателю дополнительный продукт или дополнительное предложение.

Платформы AI, такие, например, как Jetlore, способны анализировать и интерпретировать сотни страниц интернет-магазина, чтобы понять предпочтения потребителей.

Базовый AI использует данные клиентов для создания таких рейтингов, в рамках которых клиенты могут быть особенно заинтересованы в определенных продуктах или процессах. В дополнение к множеству других функций, этот AI позволяет эффективно собирать данные и выдает заявления о том, какие именно потенциальные клиенты подходят для будущих проектов.

Удовлетворенность клиентов

Самообучающиеся системы искусственного интеллекта способны улучшить качество обслуживания клиентов и, следовательно, их удовлетворенность на основе существующих данных, а также обучаться с каждой новой записью данных.

AI в обслуживании клиентов можно использовать по-разному. В большинстве случаев решения AI поддерживают менеджера по работе с клиентами, например:

Автоматизированное взаимодействие с покупателем в виде помощников по покупкам, которые помогают покупателю найти желаемый товар.

Чат-боты, которые заботятся о жалобах клиентов

Индивидуальный подход к клиентам с помощью систем искусственного интеллекта. Выявление мошенничества с использованием AI -решений. Более быстрое реагирование и обработка запросов клиентов за счет поддержки систем искусственного интеллекта. Управление клиентским опытом с точки зрения многоканальности.

Согласно изучение данным Capgemini Digital Transformation Institute, [2] :

«75 процентов компаний, использующих AI и машинное обучение, повысили удовлетворенность клиентов более чем на 10 процентов. И это также означает, что меньше клиентов может мигрировать и что можно привлечь новых клиентов».

Таким образом, использование технологий искусственного интеллекта в обслуживании клиентов также увеличивает продажи и оборот.

Заключение: искусственный интеллект в B2B-продажах и в B2B-маркетинге

Успешное внедрение искусственного интеллекта в продажи и в B2B-маркетинг способны обеспечить значительное конкурентное преимущество.