การขายในยุคของ AI

ไม่ต้องสงสัยเลยว่าการเพิ่มขึ้นของเครื่องมือ AI ในการขายมีศักยภาพในการปฏิวัติอุตสาหกรรม และไม่ว่าเราจะรักมันหรือไม่ AI ก็อยู่ที่นี่สักพัก ปรากฏว่า องค์กรการขายที่มีประสิทธิภาพสูงส่วนใหญ่ (57%) กำลังใช้เทคโนโลยีเพื่อปรับปรุงกระบวนการภายในและประสบการณ์ของลูกค้า และการศึกษารายงาน "สถานะของ" ของ Salesforce พิสูจน์ว่าตัวเลขนี้กำลังเพิ่มขึ้น

ความสามารถของ AI ในการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมการขายนั้นมีอยู่มากมาย และการยอมรับก็มีแต่จะเพิ่มขึ้นเท่านั้น เมื่อธุรกิจขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลางมากขึ้น จึงมีความต้องการเครื่องมือ AI เพิ่มขึ้นในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าแบบเรียลไทม์ และด้วยตลาดซอฟต์แวร์ AI ที่คาดว่าจะสูงถึง 37 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2568 จึงไม่ต้องสงสัยเลยว่าอุตสาหกรรมการขายจะเป็นตัวขับเคลื่อนหลักของการเติบโตนี้ อย่างไรก็ตาม ศักยภาพของ AI ขยายไปไกลกว่าที่เราเคยเห็น ในขณะที่เทคโนโลยียังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เราคาดหวังได้ว่าจะได้เห็นแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่ๆ เกิดขึ้นอีก ตั้งแต่การวิเคราะห์การขายเชิงคาดการณ์ที่ซับซ้อนไปจนถึงการบริการลูกค้าอัตโนมัติที่ได้รับการพัฒนามากยิ่งขึ้น วันนี้ ด้วย Chat GTP ของ Open.ai ที่เขียนข้อความยาวเป็นหน้าๆ ได้ในไม่กี่วินาที และอัลกอริธึมที่คิดค้นโมเลกุลยาเพื่อรักษาโรค OCD ความสามารถของ AI มากมายจึงดูไม่มีที่สิ้นสุด และโอกาสในการใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ก็เช่นกัน

ทำความเข้าใจความแตกต่าง: ระบบอัตโนมัติ, AI, การเรียนรู้เชิงลึก, การเรียนรู้ของเครื่อง และเครือข่ายที่เป็นกลาง

เส้นแบ่งระหว่างแนวคิดทั้งหมดดูไม่ชัดเจน และแม้ว่าทั้งหมดจะเกี่ยวข้องกัน แต่ก็มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างแนวคิดทั้งสอง การมีความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับเทคโนโลยีต่างๆ ช่วยให้เราตัดสินใจได้ดีขึ้นเมื่อต้องใช้งาน AI

ระบบอัตโนมัติ หมายถึงการใช้เทคโนโลยีในการทำงานที่มนุษย์สามารถทำได้ ซึ่งอาจรวมถึงงานง่ายๆ และซ้ำๆ ที่เป็นไปตามกฎที่ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้า เช่น การป้อนข้อมูล การปรับให้เป็นส่วนตัว หรืองานที่ซับซ้อนกว่า เช่น การผลิตและการขนส่ง ระบบอัตโนมัติส่วนใหญ่ใช้ซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมที่เพียงแค่ย้ายข้อมูล ในขณะที่ AI มีความสามารถในการทำความเข้าใจข้อมูลนั้น

ในทางกลับกัน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) หมายถึงความสามารถของเครื่องจักรในการเรียนรู้จากข้อมูลในอดีตและปฏิบัติงานที่จะเลียนแบบหรือ เหนือกว่า ความสามารถของมนุษย์ เช่น การรับรู้ภาพ การรู้จำคำพูด การตัดสินใจ และการแปลภาษา AI ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง แบบจำลองทางสถิติ และโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล เรียนรู้จากข้อมูล และทำการทำนายหรือตัดสินใจ

แมชชีนเลิร์นนิง (ML) เป็นหนึ่งในหมวดหมู่ย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่เรียนรู้ข้อมูลเชิงลึกโดยอัตโนมัติ จดจำรูปแบบจากข้อมูล และนำการเรียนรู้นั้นไปใช้ในการตัดสินใจ ช่วยให้ระบบมีความสามารถในการเรียนรู้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมให้ทำเช่นนั้น และมุ่งเน้นที่การใช้เทคนิคทางสถิติเพื่อเปิดใช้งานการปรับปรุงประสิทธิภาพในงานเฉพาะโดยการเรียนรู้จากข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิงถูกนำมาใช้ในแอปพลิเคชันที่หลากหลาย รวมถึงการจดจำรูปภาพและคำพูด การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การตรวจจับการฉ้อโกง และการวินิจฉัยทางการแพทย์

Deep Learning (DL) เป็นวิธีการเฉพาะของแมชชีนเลิร์นนิงที่เรียกใช้แอปพลิเคชันและบริการ AI มากมาย โดยจะดึงข้อมูลและเรียนรู้จากข้อมูลเพื่อสร้างแบบจำลองหลายๆ แบบโดยการทำความเข้าใจรูปแบบและแนวโน้มซึ่งจะถูกแปลงเป็นข้อมูล แม้ว่าจะได้รับแรงบันดาลใจจากการทำงานของสมองมนุษย์ แต่มันก็เกินความสามารถของมนุษย์ไปแล้วโดยการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับที่เป็นนามธรรมมาก อัลกอริธึม DL ถูกนำมาใช้ในชีวิตประจำวันของเรา ตั้งแต่ Alexa และ Siri ไปจนถึงการตรวจจับวัตถุในช่องทางช่วยเหลือในรถยนต์

Neural Network มีบทบาทสำคัญในปัญญาประดิษฐ์ อัลกอริทึมนี้เติบโตขึ้นในอัตรา 40% ในแต่ละปี และคาดว่าจะถึง 163 ล้านล้านกิกะไบต์ภายใน ปี 2568 และ ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบวิธีการทำงานของสมองมนุษย์ สร้างขึ้นจากชั้นของเซลล์ประสาทเทียม โดยป้อนข้อมูลการคาดคะเนตามค่าภายในอัลกอริทึม โครงข่ายประสาทเทียมเป็นอัลกอริทึมที่ประกอบด้วยโหนดสองสามชั้น ในขณะที่ DL เป็นเทคนิคที่ประกอบด้วยโครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น

ทั้งแมชชีนเลิร์นนิงและ AI สามารถเป็นประโยชน์อย่างมากในหลายอุตสาหกรรมหากใช้อย่างถูกต้อง โดยการป้อนข้อมูลที่ถูกต้องและครบถ้วน และการรู้ว่าจะใช้เมื่อใดและอย่างไร การทำงานร่วมกันระหว่างสมองมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์มีศักยภาพในการบรรลุผลลัพธ์ที่น่าทึ่ง

AI มีบทบาทอย่างไรในการขาย  

ตอนนี้ AI สามารถรวมอยู่ในทุกขั้นตอนระหว่างวงจรการขาย อย่างไรก็ตาม แม้จะมีความสามารถ แต่ก็ไม่ได้และอาจไม่เคยกีดกันการป้อนข้อมูลของมนุษย์โดยสิ้นเชิง แต่แทนที่จะเปลี่ยนวิธีการทำงานของเรา และด้วยการทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติและการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก AI สามารถช่วยให้ตัวแทนขายทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในขณะเดียวกันก็ให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าที่สามารถช่วยให้พวกเขาตัดสินใจได้อย่างรอบรู้มากขึ้น

แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังสามารถช่วยเพิ่มความคล่องตัวให้กับกระบวนการขาย ดูแลการสอบถามของลูกค้า ในขณะที่ให้ตัวแทนฝ่ายขายมีเวลาว่างเพื่อมุ่งเน้นไปที่งานระดับสูงมากขึ้น เช่น การสร้างความสัมพันธ์และการปิดดีล ด้วยการระบุรูปแบบและแนวโน้มในพฤติกรรมของลูกค้า AI สามารถช่วยองค์กรการขายคาดการณ์ความต้องการและความพึงพอใจของลูกค้า ทำให้พวกเขาสามารถปรับแต่งแนวทางและให้บริการที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น

ต่อไปนี้คือตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของวิธีที่ AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ปรับปรุงการตัดสินใจ และขับเคลื่อนการเติบโตของรายได้:

การสร้างโอกาสในการขายและคุณสมบัติ:

การสร้างลูกค้าเป้าหมายนั้นซับซ้อน โดยเฉพาะในระบบนิเวศ B2B การสร้างโอกาสในการขายและการวิจัยเพียงอย่างเดียวใช้เวลาประมาณ 21% ของเวลาของตัวแทนขาย B2B และอย่างน้อยครึ่งหนึ่งของงบประมาณของนักการตลาดส่วนใหญ่ และแม้จะพยายามอย่างเต็มที่ แต่เกือบ 79% ของลีดไม่เคย เปลี่ยนใจ ไม่น่าแปลกใจที่โซลูชัน Demand Gen AI กำลังเฟื่องฟู และเราเห็นการเพิ่มขึ้นของจำนวนแพลตฟอร์มที่ทำให้กระบวนการสร้างโอกาสในการขายคล่องตัวขึ้น ตัวอย่างเช่น หนึ่งในจุดสนใจหลักของ 6sense คือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ - การรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากผู้ที่อาจเป็นผู้ซื้อ การทำแผนที่พฤติกรรมของผู้มีอำนาจตัดสินใจ การเปิดเผยเจตนา และการคาดการณ์บัญชีที่มีแผนจะซื้อ สิ่งนี้ช่วยให้ทีมขายใช้ความพยายามในการหาลูกค้าเป้าหมายที่มีแนวโน้มมากที่สุดที่จะเปลี่ยนใจเลื่อมใส โดยไม่ต้องคาดเดา

การมีส่วนร่วมของลูกค้า:

การปรับให้เป็นส่วนตัว: การปรับให้เป็นส่วนตัวของ AI เป็นมากกว่าที่ระบบอัตโนมัติทั่วไปสามารถทำได้ วันนี้ AI ร่วมกับ CDP (แพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้า) สามารถพูดภาษาของกลุ่มเป้าหมายของคุณ และช่วยตัวแทนฝ่ายขายปรับแต่งแนวทางของพวกเขาให้เหมาะกับลูกค้าแต่ละราย โดยใช้ข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมและความชอบของพวกเขาเพื่อมอบประสบการณ์ที่กำหนดเอง จากนั้นข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อสร้างประสบการณ์ส่วนบุคคลสำหรับลูกค้าแต่ละราย ปรับแต่งช่องทางการขายและข้อความให้ตรงกับความต้องการและความสนใจเฉพาะของพวกเขา

โซลูชันอย่าง Nytro.ai ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อประเมินและวิเคราะห์การบันทึกการสาธิตของตัวแทนที่ต้องเผชิญหน้าลูกค้า แพลตฟอร์มนี้ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องหลายอย่างเพื่อกำหนดประสิทธิภาพการเสนอขายของตัวแทนได้อย่างรวดเร็ว

Chatbots, Voice Assistants, Appointment Schedulers: Chatbots ในปัจจุบันพัฒนาไปไกลตั้งแต่ Chatbots (Chatterbots) เปิดตัวครั้งแรกในปี 1966 หรือแม้แต่ที่เราจำได้เมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่ใช้ในปัจจุบันช่วยให้แชทบอทและผู้ช่วยเสียงสามารถเข้าใจและตีความข้อความที่ซับซ้อนและตอบสนองได้อย่างถูกต้อง นอกเหนือจากหนึ่งในประโยชน์หลักซึ่งช่วยให้ตัวแทนฝ่ายขายและเจ้าหน้าที่ฝ่ายบริการลูกค้าไม่ต้องเสียเวลา พวกเขายังปรับปรุงเวลาตอบสนองอย่างมากในขณะที่เพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้า

จากข้อมูลของ Conversica “ผู้ติดต่อ 34% ไม่สามารถหาคำตอบสำหรับคำถามง่ายๆ ได้ ดังนั้นพวกเขาจึงหันไปใช้แชทบอท แต่ 87% ของผู้ใช้ไม่พอใจกับแชทบอทที่มีสคริปต์” Generative AI อยู่ห่างจากการตอบกลับตามสคริปต์และมอบประสบการณ์ที่แท้จริงผ่านการมีส่วนร่วมแบบไดนามิก ในขณะที่รวบรวมข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกไปพร้อมกัน

การวิเคราะห์ความรู้สึก: ในด้านการตลาด การวิเคราะห์ความรู้สึก (หรือการขุดความคิดเห็น) ใช้เป็นรูปแบบหนึ่งของการรับฟังทางสังคมเพื่อวัดการรับรู้ของผู้ชมที่มีต่อแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ หรือบริการ ตรวจสอบช่องทางโซเชียลมีเดียและบทวิจารณ์ออนไลน์เพื่อระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและจัดการเชิงรุก ในการบริการลูกค้า การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถใช้เพื่อจัดหมวดหมู่ความคิดเห็นของลูกค้าและจัดลำดับความสำคัญของการตอบสนองตามระดับความเร่งด่วน ด้วยการทำความเข้าใจความรู้สึกของลูกค้า ทีมขายสามารถปรับแต่งวิธีการและการส่งข้อความเพื่อจัดการกับข้อกังวลของลูกค้าและปรับปรุงความพึงพอใจโดยรวม

การวิเคราะห์ การขาย และการพยากรณ์:

ตัวแทนฝ่ายขายจมอยู่ในข้อมูลดูเหมือนจะล้าสมัย AI ช่วยในการสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำตั้งแต่การสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำไปจนถึงการอัปเดตตามเวลาจริงเกี่ยวกับประสิทธิภาพการขาย ซึ่งช่วยให้ทีมขายสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดหรือพฤติกรรมของลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว และรับรู้โอกาสในการขาย การระบุรูปแบบและแนวโน้มในข้อมูลสามารถเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของตลาดที่อาจไม่ปรากฏต่อสายตามนุษย์ การทำให้กระบวนการคาดการณ์เป็นแบบอัตโนมัตินั้นมีประโยชน์อย่างยิ่งในอุตสาหกรรมการขาย ซึ่งมีข้อมูลมากมายที่ต้องกรอง รวมถึงข้อมูลประชากรของลูกค้า ตัวเลขยอดขาย แนวโน้มของตลาด และอื่นๆ

AI ยังสามารถช่วยระบุความผิดปกติในข้อมูล เช่น ลูกค้าที่มีความเสี่ยงที่จะเลิกใช้งาน และด้วยการเน้นที่การรักษาลูกค้าในปัจจุบัน สิ่งนี้จึงนับเป็นการใช้ AI ที่มีคุณค่ามากที่สุดวิธีหนึ่ง แพลตฟอร์มเช่น Gong.io ช่วยให้สามารถระบุความเสี่ยงที่ถูกต้องตามกฎหมายได้อย่างรวดเร็วในไปป์ไลน์ของคุณ การติดตามความคิดริเริ่มเชิงกลยุทธ์ ตลอดจนเปลี่ยนงานประจำวันให้เป็นรายการอัตโนมัติของการเคลื่อนไหวที่ชนะข้อตกลงซึ่งคุณสามารถดำเนินการได้

อยู่เหนือการแข่งขัน

แม้ว่า AI จะมีศักยภาพมหาศาลในการเปลี่ยนแปลงธุรกิจ แต่อุปสรรคในการนำไปใช้ยังคงมีอยู่ ค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการนำเทคโนโลยีที่ใช้ AI ไปใช้ การขาดความเข้าใจหรือความเชี่ยวชาญ และความท้าทายด้านข้อมูลเป็นข้อกังวลที่พบบ่อยที่สุดที่ลูกค้าของเรากล่าวถึงผู้เชี่ยวชาญของเรา

แต่ความท้าทายเหล่านั้นไม่ได้หมายความว่าประตูของ AI จะถูกปิด การเอาท์ซอร์สเป็นหนึ่งในโซลูชันที่ดีที่สุดเพื่อยังคงใช้พลังของเครื่องมือ AI ในวงจรการขายของคุณ และเป็นวิธีที่ให้คุณทดสอบเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมในขณะที่มีความมั่นใจในการทดสอบในข้อมูลที่ปลอดภัยและสภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบ ที่ MarketStar เราทำงานร่วมกับและเข้าใจอุตสาหกรรม แนวโน้มล่าสุด และเครื่องมือต่างๆ อันที่จริง เราทำงานอย่างแข็งขันเพื่อหาทางออกที่ดีที่สุดเพื่อมอบรายได้ที่ทำกำไรให้กับลูกค้าของเรา การรักษาตำแหน่งผู้นำโดยไม่ต้องใช้ระบบอัตโนมัติหรือ AI พิสูจน์ให้เห็นว่ามีความท้าทายมากขึ้นในแต่ละปี แต่การใช้บริการเอาท์ซอร์สที่ใช้เทคโนโลยีล่าสุดนั้นเข้าถึงได้มากขึ้นและเป็นสูตรที่พิสูจน์แล้วสำหรับการเติบโต