Umělá inteligence vás v prodeji nenahradí

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 prodejců 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 prodejci 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 v prodeji vás nenahradí, nahradí vás lidé používající umělou inteligenci.

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

Získání přehledu o zákazníkovi

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

Prodejce 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 prodejců, 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

Prodejce 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 pomáhající prodejcům, 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 prodejce.
• 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

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

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

Tvorba a poskytování hodnoty

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

• 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.