Aproveitando a IA para obter sucesso no treinamento de vendas Ppt

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Este slide discute a implementação da Inteligência Artificial em Vendas. A IA pode ser usada para interpretar padrões e tomar decisões com base em dados coletados por meio do rastreamento comportamental do consumidor. Isso inclui recebimentos e aberturas de mensagens, cliques, históricos de pesquisa, palavras-chave, caminhos de navegação percorridos de um site para outro, interações de mídia social, etc.

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Este slide descreve os 4 Ps da Inteligência Artificial em Vendas. Estes são produtividade, previsão, personalização e desempenho.

Notas do instrutor:

• Produtividade: agregar e normalizar leads recebidos de vários canais, validar e nutrir leads com material relevante e outras interações automatizadas são tarefas e processos de vendas essenciais que podem se beneficiar da produtividade com tecnologia de IA
• Previsão: ao estudar e aprender com dados agregados de encontros históricos semelhantes com clientes, um sistema de CRM robusto com Inteligência Artificial embutida pode fornecer previsões sobre o comportamento do consumidor. Para aumentar a possibilidade de fechar vendas, a IA pode recomendar quais itens lançar, quando lançar e por quais canais
• Personalização: uma melhor previsão permite mais personalização, o que pode melhorar substancialmente a experiência do consumidor. A IA pode determinar a melhor hora e forma (e-mail, telefone, mensagem de texto) para entrar em contato com os clientes e garantir o envolvimento personalizado adequado
• Desempenho: o objetivo final da IA em vendas é fechar negócios de alto lucro de forma rápida e confiável. A IA em vendas pode prever quais clientes potenciais atingir e pode realinhar constantemente o pipeline de vendas, permitindo que uma equipe de vendas concentre seus esforços em negócios com o melhor retorno sobre o investimento

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Este slide fala sobre produtividade como caso de uso de Inteligência Artificial em Vendas. Ele lista as maneiras pelas quais a IA pode ajudar a aumentar a produtividade, como em sua capacidade de coletar e analisar seus próprios dados, fornecer insights e recomendações e produzir insights acionáveis.

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Este slide fala sobre predição como um caso de uso de Inteligência Artificial em Vendas. Para antecipar picos de demanda iminentes, a IA procura padrões no engajamento de marketing (aberturas, cliques, buzz nas mídias sociais) e ações de vendas relacionadas (novas consultas, chamadas repetidas, visitas repetidas ao site e assim por diante)

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Este slide fala sobre personalização como caso de uso de Inteligência Artificial em Vendas. O ponto em que a IA entra na personalização é prever como alguém agirá em novos cenários com base em seu perfil ou comportamentos anteriores. Depois de fazer isso, a equação estará completa se a IA também puder aconselhar as empresas sobre as ações mais prováveis que as persuadirão a comprar em cada caso.

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Este slide fala sobre desempenho como caso de uso de Inteligência Artificial em Vendas. Inteligência de conversação, treinamento de vendas e gerenciamento de ativos são áreas em rápido crescimento de capacitação baseada em IA que melhoram o desempenho de vendas.

Notas do instrutor: A inteligência de conversação, ou monitoramento e transcrição em tempo real de conversas de vendas, é outra área em rápido crescimento da capacitação de vendas com tecnologia de IA que promete melhorar o desempenho de vendas. Esses programas rastreiam conversas em tempo real, avaliando escolhas de palavras, emoções, tons e outros parâmetros que refletem os sentimentos de um cliente em potencial ou intenções de compra à medida que se movem e crescem naturalmente na conversa, usando uma combinação de PNL e aprendizado de máquina.

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Este slide mostra o futuro potencial da IA em vendas, ilustrando os principais casos de uso de IA para empresas em todo o mundo em 2020 e nos próximos dois anos. Em 2018, a IA foi usada por 21% das equipes de vendas. No entanto, em 2020, o número havia subido para 54%.

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Este slide lista os tipos de ferramentas de Inteligência Artificial para Vendas. Estes incluem Conversica, Appier, Node, Exceed e Troops.

Notas do instrutor:

• Conversica: O Conversica é uma ferramenta crítica de vendas. Os assistentes desta ferramenta interagem com os visitantes de um site. A Conversica emprega Inteligência Artificial (IA) para contatar e falar automaticamente com leads, adaptando respostas relevantes às suas perguntas
• Appier: A Appier analisa bancos de dados de compradores com IA para classificá-los e prever como eles podem responder a campanhas de vendas. A necessidade de pagar cientistas de dados para analisar o mercado será eliminada com o uso da expertise da Appier. Assim, economizando dinheiro e tempo gasto em pesquisa
• Node: Node usa IA exclusiva para filtrar grandes quantidades de dados da web para identificar clientes em potencial. O Node examina os compradores-alvo de uma empresa e fornece mais leads; também pode melhorar as previsões devido a essa abordagem.
• Exceed: a vantagem do Exceed é que ele se envolve com os leads que entram no pipeline de uma empresa, comunicando-se com eles de maneira humana. As interações são bidirecionais, o que significa que o lead pode fazer perguntas e receber respostas em tempo hábil por e-mail ou chat
• Troops: Esta ferramenta oferece uma fantástica integração com o Salesforce Slack que permite a automatização de tarefas essenciais. As empresas podem se beneficiar dos insights da ferramenta

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Este slide lista os desafios da Inteligência Artificial em Vendas. Esses desafios são a falta de infraestrutura de TI, o enorme investimento de recursos necessários e a falta de talento.

Notas do instrutor:

• Insuficiência de infraestrutura de TI: uma estrutura de TI robusta é necessária para uma abordagem de marketing eficiente orientada por IA. A Inteligência Artificial gera enormes quantidades de dados e isso requer hardware de alto desempenho. Esses sistemas de computador podem ser caros para configurar e manter. Estes também provavelmente requerem atualizações e manutenção regulares para garantir que o sistema funcione corretamente. Isso pode ser um obstáculo significativo, especialmente para empresas menores com orçamentos de TI limitados
• Investimento de recursos: os esforços de execução e os custos de aplicativos de IA costumam ser uma fonte de preocupação para os tomadores de decisão. Como resultado, é fundamental avaliar os recursos de IA da atual ferramenta de marketing da empresa
• Falta de talento: atualmente, existe uma lacuna nas habilidades de IA, o que pode impactar significativamente as empresas que buscam desenvolver soluções internas de marketing de IA. À medida que o número de empresas de tecnologia de IA e as perspectivas de emprego crescem, espera-se que esse problema piore. A realidade é que o atual pool de talentos de IA não está se desenvolvendo rápido o suficiente para preencher essas novas posições