Nutzung von KI für den Erfolg in der Vertriebsschulung Ppt

Folie 1

Auf dieser Folie wird die Implementierung künstlicher Intelligenz im Vertrieb besprochen. KI kann verwendet werden, um Muster zu interpretieren und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen, die durch die Verfolgung des Verbraucherverhaltens gesammelt werden. Dazu gehören Nachrichtenempfang und -öffnung, Klicks, Suchverläufe, Schlüsselwörter, Navigationspfade von einer Website zur anderen, Interaktionen in sozialen Medien usw.

Folie 2

Diese Folie zeigt die 4 Ps der künstlichen Intelligenz im Vertrieb. Dies sind Produktivität, Vorhersage, Personalisierung und Leistung.

Anmerkungen des Kursleiters:

• Produktivität: Das Aggregieren und Normalisieren eingehender Leads aus zahlreichen Kanälen, die Validierung und Pflege von Leads mit relevantem Material sowie andere automatisierte Interaktionen sind wesentliche Vertriebsaufgaben und -prozesse, die von KI-gestützter Produktivität profitieren könnten
• Vorhersage: Durch das Studium und Lernen aus aggregierten Daten ähnlicher historischer Begegnungen mit Kunden kann ein robustes CRM-System mit integrierter künstlicher Intelligenz Vorhersagen zum Verbraucherverhalten liefern. Um die Wahrscheinlichkeit eines Verkaufsabschlusses zu erhöhen, kann KI empfehlen, welche Artikel wann und über welche Kanäle angeboten werden sollten
• Personalisierung: Eine bessere Vorhersage ermöglicht eine stärkere Personalisierung, was das Kundenerlebnis erheblich verbessern kann. KI kann den besten Zeitpunkt und Weg (E-Mail, Telefon, SMS) für die Kontaktaufnahme mit den Kunden ermitteln und eine angemessene personalisierte Interaktion gewährleisten
• Leistung: Das ultimative Ziel von KI im Vertrieb ist es, gewinnbringende Geschäfte schnell und zuverlässig abzuschließen. KI im Vertrieb kann vorhersagen, welche Interessenten angesprochen werden sollen, und kann die Vertriebspipeline ständig neu ausrichten, sodass sich ein Vertriebsteam auf Geschäfte mit der besten Kapitalrendite konzentrieren kann

Folie 3

Auf dieser Folie geht es um Produktivität als Anwendungsfall künstlicher Intelligenz im Vertrieb. Es listet die Möglichkeiten auf, wie KI zur Steigerung der Produktivität beitragen kann, beispielsweise durch die Fähigkeit, eigene Daten zu sammeln und zu analysieren, Erkenntnisse und Empfehlungen bereitzustellen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Folie 4

Auf dieser Folie geht es um Vorhersagen als Anwendungsfall künstlicher Intelligenz im Vertrieb. Um drohende Nachfrageschübe zu antizipieren, sucht die KI nach Mustern im Marketing-Engagement (Öffnungen, Klicks, Social-Media-Buzz) und damit verbundenen Verkaufsaktionen (neue Anfragen, wiederholte Anrufe, wiederholte Website-Besuche usw.).

Folie 5

Auf dieser Folie geht es um Personalisierung als Anwendungsfall künstlicher Intelligenz im Vertrieb. Bei der Anpassung von KI geht es darum, vorherzusagen, wie sich jemand in neuen Szenarien auf der Grundlage seines Profils oder früherer Verhaltensweisen verhalten wird. Danach ist die Gleichung vollständig, wenn KI Unternehmen auch über die wahrscheinlichsten Maßnahmen beraten kann, die sie jeweils zum Kauf bewegen.

Folie 6

Auf dieser Folie geht es um Leistung als Anwendungsfall künstlicher Intelligenz im Vertrieb. Konversationsintelligenz, Vertriebsschulung und Asset-Management sind schnell wachsende Bereiche der KI-gestützten Unterstützung, die die Vertriebsleistung verbessern.

Hinweise des Dozenten: Conversation Intelligence oder die Überwachung und Transkription von Verkaufsgesprächen in Echtzeit ist ein weiterer schnell wachsender Bereich der KI-gestützten Vertriebsunterstützung, der eine Verbesserung der Vertriebsleistung verspricht. Solche Programme verfolgen Gespräche in Echtzeit und bewerten Wortwahl, Emotionen, Töne und andere Parameter, die die Gefühle oder Kaufabsichten eines potenziellen Kunden widerspiegeln, während er sich im Gespräch auf natürliche Weise bewegt und wächst. Dabei kommt eine Kombination aus NLP und maschinellem Lernen zum Einsatz.

Folie 7

Diese Folie zeigt die potenzielle Zukunft von KI im Vertrieb, indem sie die wichtigsten KI-Anwendungsfälle für Unternehmen auf der ganzen Welt im Jahr 2020 und in den nächsten zwei Jahren veranschaulicht. Im Jahr 2018 nutzten 21 % der Vertriebsteams KI. Bis 2020 stieg dieser Wert jedoch auf 54 %.

Folie 8

Diese Folie listet Arten von Tools für künstliche Intelligenz für den Vertrieb auf. Dazu gehören Conversica, Appier, Node, Exceed und Troops.

Anmerkungen des Kursleiters:

• Conversica: Conversica ist ein wichtiges Verkaufsinstrument. Die Assistenten dieses Tools interagieren mit den Besuchern einer Website. Conversica setzt künstliche Intelligenz (KI) ein, um Leads automatisch zu kontaktieren und mit ihnen zu sprechen und relevante Antworten auf ihre Fragen zuzuschneiden
• Appier: Appier analysiert Käuferdatenbanken mit KI, um diese zu klassifizieren und vorherzusagen, wie sie auf Verkaufskampagnen reagieren könnten. Durch die Nutzung des Fachwissens von Appier entfällt die Notwendigkeit, Datenwissenschaftler für die Analyse des Marktes zu bezahlen. Dadurch sparen Sie sowohl Geld als auch Zeit für die Recherche
• Node: Node nutzt eine einzigartige KI, um große Mengen an Webdaten zu sichten und potenzielle Kunden zu identifizieren. Node untersucht die Zielkäufer eines Unternehmens und liefert mehr Leads. Durch diesen Ansatz können auch Prognosen verbessert werden.
• Exceed: Der Vorteil von Exceed besteht darin, dass es mit den Leads in Kontakt tritt, die in die Pipeline eines Unternehmens gelangen, indem es auf menschenähnliche Weise mit ihnen kommuniziert. Die Interaktionen erfolgen in beide Richtungen, was bedeutet, dass der Lead Fragen stellen und zeitnahe Antworten per E-Mail oder Chat erhalten kann
• Troops: Dieses Tool bietet eine fantastische Salesforce-Slack-Integration, die die Automatisierung wesentlicher Aufgaben ermöglicht. Unternehmen können von den Erkenntnissen des Tools profitieren

Folie 9

Diese Folie listet die Herausforderungen der künstlichen Intelligenz im Vertrieb auf. Zu diesen Herausforderungen gehören der Mangel an IT-Infrastruktur, die enormen Investitionen in die benötigten Ressourcen und der Mangel an Talenten.

Anmerkungen des Kursleiters:

• Unzureichende IT-Infrastruktur: Für einen effizienten KI-gesteuerten Marketingansatz ist ein robustes IT-Framework erforderlich. Künstliche Intelligenz erzeugt enorme Datenmengen und erfordert dafür leistungsstarke Hardware. Die Einrichtung und Wartung dieser Computersysteme kann kostspielig sein. Diese erfordern höchstwahrscheinlich auch regelmäßige Upgrades und Wartung, um sicherzustellen, dass das System ordnungsgemäß funktioniert. Dies kann insbesondere für kleinere Unternehmen mit begrenzten IT-Budgets ein erhebliches Hindernis darstellen
• Investition von Ressourcen: Der Ausführungsaufwand und die Kosten für KI-Anwendungen geben Entscheidungsträgern in der Regel Anlass zur Sorge. Daher ist es wichtig, die KI-Fähigkeiten des aktuellen Marketingtools des Unternehmens zu bewerten
• Mangel an Talenten: Derzeit besteht ein Mangel an KI-Kompetenzen, der erhebliche Auswirkungen auf Unternehmen haben kann, die interne KI-Marketinglösungen entwickeln möchten. Da die Zahl der KI-Technologieunternehmen und die Beschäftigungsaussichten wachsen, wird erwartet, dass sich dieses Problem verschlimmert. Die Realität ist, dass sich der derzeitige Pool an KI-Talenten nicht schnell genug entwickelt, um diese neuen Positionen zu besetzen