Část 1 – Umělá inteligence v prodeji

Říci, že žijeme v době, kdy umělá inteligence (AI) nabývá na významu, by bylo značně podhodnocené tvrzení. Tempo jejího vývoje je sice dechberoucí, ale budoucí dopad na pracovní místa, průmyslová odvětví a celou společnost si teprve začínáme uvědomovat.

Ačkoli je lákavé diskutovat o celé šíři filozofických a etických otázek, které AI – zejména generativní AI – vyvolává, je také užitečné podívat se na ni v pragmatičtější rovině a ptát se: „Co přesně může udělat pro mou práci a jak musím změnit své myšlení, mám-li z ní mít prospěch?“.

Ve světě prodeje nabízí umělá inteligence obrovský potenciál a mohla by být tím, na co key account manažeři čekali… pokud se využije správně.

O historii, technologiích a nedávném vývoji umělé inteligence existuje řada článků, nicméně chápání tohoto pojmu ze strany KAM se zejména v posledních měsících stále více odlišuje. Ve své podstatě se umělá inteligence skládá z algoritmů, které jsou schopny (a) nacházet vzory ve velkých souborech dat a (b) trénovat se, aby byly „chytřejší“ (zvyšovat svou přesnost předvídání).¹

Je obtížné plně pochopit dopad exponenciálního zlepšování AI. To, co bylo ještě před několika měsíci okrajový případ jejího využití, může zčistajasna být velmi rychle přijato a využíváno. Jako příklad lze uvést, že první chatbot byl vyvinut v roce 1966 v laboratoři umělé inteligence MIT. Termín „generativní AI“ však vznikl až v roce 1997, ale teprve v poslední době jsme zaznamenali masový zájem o aplikace velkých jazykových modelů (LLM) AI, snad kvůli jejich snadné interakci.

Využití AI ze strany nákupčích a konkurence

Ačkoli AI jako ChatGPT nebo DALL-E 2 zaujaly na titulních stránkách novin, AI se neomezuje pouze na zpracování jazyka a generativní textové modely. Existuje mnoho aspektů podnikání, kde AI ovlivňuje a bude ovlivňovat manažery klíčových zákazníků. Množství firem se AI věnuje, nejen velké technologické firmy, ale i tradiční společnosti a startupy.

Vaše konkurence a zákazníci s největší pravděpodobností pracují na své vlastní strategii ohledně AI. V současnosti sledujeme nákupní oddělení u vašich klíčových zákazníků, jak využívají AI k rozhodování o nákupu, hodnocení výkonnosti dodavatelů a vytváření prediktivních cenových modelů, které uplatňují při vyjednávání s vámi. Když nákupčí využívají nejnovější technologie a algoritmy a vy ne, bude význam AI mnohem jasnější.

Vyvíjejí se stovky technologií, které brzy překonají to, co výzkum Gartner Hype Cycle nazývá „koryto deziluze“, a stanou se součástí způsobu, jakým podnikáme. Stejně jako v případě jakéhokoli významného skoku v technologickém vývoji se musí KAM na tuto nevyhnutelnost připravit, seznámit se s AI a zorientovat se v ní a zjistit, jak může jejich roli posílit, nikoli nahradit. To lze shrnout do často opakované věty:

Umělá inteligence vás nenahradí, nahradí vás lidé používající umělou inteligenci.

Zde je neúplný seznam současných praktických aplikací AI při řízení klíčových zákazníků.

Získání přehledu o zákazníkovi

KAM shromažďují informace o zákazníkovi, aby získali vhled a analyzovali informace o trhu, konkurenční situaci, cílech a potřebách zákazníka. Nejlepší KAM mají často o zákazníkovi více informací, než má zákazník sám. Díky umělé inteligenci se KAM mohou posunout na další úroveň díky vhledům, které nemá ani zákazník. Mezi nástroje AI, které rozšiřují možnosti KAM, mohou patřit např:

• Integrace AI do prodejního procesu s cílem zefektivnit a optimalizovat. Například práce s digitálními dvojčaty jako prodejním nástrojem – virtuálním modelem navrženým tak, aby přesně odrážel fyzický objekt, vztah nebo ekosystém.
• Koučovací doporučení na bázi AI založená na interních a externích datech.
• Využívání nástrojů AI k procházení systémů CRM a dalších zákaznických dat za účelem hledání prediktivních vzorců.
• Předvídání chování zákazníků.

Stanovení cílů a strategie

KAM by měl vytvořit rozumnou a udržitelnou strategii pro klíčové zákazníky, pomoci s vypracováním plánu pro zákazníky a vybudovat podporu napříč organizací. Mezi nástroje umělé inteligence, kterými lze vylepšit funkci KAM, mohou patřit např:

• Vestavěné nástroje pro předvídání oblastí růstu klíčových zákazníků.
• Analýza bílých míst k identifikaci mezer v přístupu k zákazníkům.
• Rozhraní chatbota v přirozeném jazyce pro získání okamžitého přístupu k informacím o zákaznících, s jejichž pomocí lze sestavit plán pro daného zákazníka.

Řízení vztahů

KAM zajišťuje konzistentní a smysluplné zapojení lidí, kteří mají pravomoc rozhodovat o zákazníkovi. To může být jak v rámci vlastní organizace, tak na straně zákazníka. Některé nástroje umělé inteligence, které rozšiřují KAM, mohou být následující:

• Právní AI, která pomáhá revidovat a kontrolovat právní dokumenty, které kodifikují smluvní vztah. Tato AI může kontrolovat smlouvy a upozorňovat na důsledky pro KAM.
• Nástroje pro práci s obsahem sociálních médií.
• Budování důvěry prostřednictvím efektivní exekuce.
• Virtuální asistent se zpracováním přirozeného jazyka, který poskytuje informace, data a poznatky členům týmu, kdykoli a kdekoli je potřebují.
• Optimalizace cenové politiky pro spotřební materiál a transakční obchody.

Určení a vytváření příležitostí

KAM by měl rozpoznat a vyhodnotit nové příležitosti u klíčového zákazníka a vytvořit nejlepší strategii pro umístění řešení. Nástroje umělé inteligence, které doplňují KAM, mohou být použity pro:

• Vytěžování dat ve vlastní organizaci KAM.
• Prediktivní analýzu.
• Analýzu pipeline.
• Marketing zaměřený na zákazníky.
• Chatbota koučů, kteří pomáhají v prodejním procesu.
• Hodnocení prodejní příležitosti řízený umělou inteligencí.
• Vizuální kontrolu k určení příležitostí.

Tvorba a poskytování hodnoty

KAM vytváří působivou nabídku hodnoty, která odpovídá potřebám zákazníka, a předává ji jako poutavé sdělení. Nástroje umělé inteligence pro vylepšení KAM:

• Shromažďujte návrhy hodnoty z virtuálních prodejních schůzek napříč organizací.
• Přezkoumejte návrh hodnoty a poskytněte zpětnou vazbu a hloubkové učení o úspěšnosti tvorby hodnoty.
• Používejte simulace založené na AI k poskytování návrhu hodnoty a využití inovací nebo prototypů prostřednictvím virtuálního pokusu a omylu.
• Vytvářejte digitální dvojčata.

Robert Box je řídícím partnerem a globálním ředitelem pro zákazníky ve společnosti Mercuri International. Několikrát přednášel na výroční konferenci SAMA a jako lektor CSAM. Od roku 2000 Robert vyvíjí programy KAM po celém světě a od roku 2019 vede partnerství společnosti Mercuri v oblasti umělé inteligence.

Odkazy

1. Chamorro-Premuzic, T. (2023, March 23). Should you share AI-driven customer insights with your customers? Harvard Business Review.
2. Amar, J., Rahimi, S., Surak, Z., & Von Bismarck, N. (2022, February 15). AI-driven operations forecasting in data-light environments. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabili- ties/operations/our-insights/ai-driven-operations-forecasting-in- data-light-environments
3. Parker, W., & Putzier, K. (2021, November 17). What went wrong with Zillow? A real-estate algorithm derailed its big bet. The Wall Street Journal.