Prodejci se často snaží aktualizovat své zákaznické plány o užitečné informace a shromážděné osvědčené postupy, které by mohly být použity jako vstupy pro řízení rozvoje zákazníků a pro předvídání notoricky obtížného vývoje větších zákazníků.
“Příliš mnoho společností se stále spoléhá na manuální prognózování, protože si myslí, že umělá inteligence vyžaduje kvalitnější data, než mají k dispozici. V dnešní době je to nákladný omyl.”²
McKinsey & Company
Nástroje AI pro „vylepšeného“ prodejce by mohly být neocenitelné, pokud jde o:
- Předpovídání poptávky po daném řešení pomocí analýzy vzorců.
- Využití generativní AI k vytváření souhrnů aktivit u zákazníka.
- Automatizace zákaznického plánu.
- Výběr klíčových zákazníků.
- Podpora inovací pomocí AI.
Rizika/nebezpečí
Umělá inteligence je velkým příslibem. Existují však i rizika. Jak se AI stává složitější, je stále těžší zjistit, „jak“ dosáhla výsledku. Ani vývojáři AI si často nejsou stoprocentně jisti mechanikou svých výtvorů. Vzhledem k tomu, že AI pracuje na základě analýzy obrovského množství dat a souborů – vyvozuje závěry -, je často obtížné jasně vyložit od A do Z její uvažování. To je problém vysvětlitelnosti.
Pro každého prodejce, který bude pracovat s AI, je klíčové uvědomit si následující rizika, která může používání nástrojů AI přinést.
Etika – antropomorfní
Dáváme jim lidské atributy, ale co ony vědí? Jaká rozhodnutí AI činí? Je v souladu s hodnotami vaší organizace? Investiční guru Warren Buffett kdysi poznamenal, že „vybudovat reputaci trvá 20 let a zničit ji 5 minut“. Opravdu svěřujete umělé inteligenci své nejcennější obchodní aktivum?
Tato důvěra by mohla být vážně – a velmi rychle – poškozena nesprávnými rozhodnutími a činnostmi umělé inteligence. Je to další důvod pro vylepšenou správu zákazníků, abyste určili správnou úroveň automatizace pro daného zákazníka.
Přílišná důvěra
Často nesprávně věříme, že odpovědi, které nám počítač poskytne, jsou správné. Proč? Protože je to počítač. Problém je v tom, že umělá inteligence je založena na pravděpodobnosti.
Jak však řekla Elin Haugeová, specialistka na umělou inteligenci, která vystoupila na mezinárodní konferenci Mercuri 2022 Sales Conference,
“Jde o to, že tyto algoritmy mají určitou pravděpodobnost. A pravděpodobnost je spojena s pravděpodobností, že se mýlí, stejně jako že má pravdu. A my lidé v tom děláme bordel.”
Elin Hauge at 2022 Sales Conference
Někdy může být obtížné rozlišit správnou odpověď vzhledem k jistotě, kterou má umělá inteligence, když produkuje špatné odpovědi. Úplné předání klíčů od vašeho nejcennějšího zákazníka algoritmu AI může mít katastrofální následky. Viz situace s iBuying od společnosti Zillow, kde případné přílišné spoléhání na algoritmy mělo negativní dopady. Pro připomenutí, společnost Zillow vsadila na značný budoucí růst svého digitálního obchodu s nabídkami bydlení, Zillow Offers, který však nakonec selhal kvůli neschopnosti algoritmu přesně předpovídat výkyvy cen nemovitostí.³
Příliš konzervativní přístup
Neudělat z umělé inteligence jádro svého programu a očekávat, že tato módní vlna pomine, by mohlo mít katastrofální následky. AI je pro většinu společností strategickou záležitostí. Jako prodejce je důležité znát základní dovednosti AI – využívat AI pro osobní produktivitu a pro sladění strategického směřování vaší organizace a vašich zákazníků.
Často se může zdát, že první iterace nepřinese zamýšlený výsledek, ale exponenciální možnosti učení a zdokonalování znamenají, že platná řešení AI můžeme zavrhnout příliš brzy. Prodejci musí být strategičtí v tom, jakým způsobem AI aplikují. Tak se z „vylepšeného“ prodejce stane prodejce budoucnosti. Ale slepé následování další nové a lesklé věci a přijímání AI bez otázek je stejně riskantní jako její ignorování.
Robert Box
Managing Partner and Global Account Director – Mercuri International
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
- Chamorro-Premuzic, T. (2023, March 23). Should you share AI-driven customer insights with your customers? Harvard Business Review.
- 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
- Parker, W., & Putzier, K. (2021, November 17). What went wrong with Zillow? A real-estate algorithm derailed its big bet. The Wall Street Journal.
