Dirbtinis intelektas pardavimų ir paslaugų srityje: naujas personalizavimo ir efektyvumo variklis 2025 m

Dirbtinio intelekto skatinama transformacija pardavimų ir klientų aptarnavimo srityje yra ne toks futuristinis pažadas, o labiau veiklos realybė, kuri yra funkcijų, metrikų ir lūkesčių perkėlimas įmonėse. Paspartintas generacinių modelių ir pokalbių sprendimų priėmimas leido automatizuoti įprastas užduotis, atlaisvinti laiko žmonių komandoms spręsti sudėtingus atvejus ir tuo pačiu padidinti sąveikos pritaikymą mastu - reiškinys, kuris jau virsta masiniu AI naudojimu pardavimo ir aptarnavimo biurų srityse. 

Praktikoje tendencijos susilieja aplink kai kuriuos aiškius vektorius: naujos kartos virtualius asistentus, dirbtinio intelekto patobulintas agentų darbo eigas, nuspėjamą personalizavimą ir žinių modelius, kuriuose paieška derinama su atsakymų generavimu. Tradiciniai pokalbių robotai buvo pakeisti agentais, pagrįstais generaciniais modeliais, integruotais į įmonės žinių bazes naudojant paieškos padidintos kartos (RAG) metodus, kurie nuskaito atitinkamus dokumentus ir naudoja šias ištraukas, kad sukurtų tikslesnius ir mažiau linkusius į haliucinacijas. 

Verslo požiūriu AI pertvarko pardavimo kanalą, palaikydamas automatizuotą žvalgymą, vadovaudamas prioritetų nustatymui, pasiūlymų generavimui ir kiekvienam klientui pritaikytų argumentų rengimui. įrankiai, kurie analizuoja realaus laiko signalų naršymo elgesį, pirkimo istoriją, sąveiką skaitmeniniuose kanaluose, pradeda siūlyti metodus ir net derybų scenarijus pardavėjams, didindami verslo ciklo efektyvumą. 

Taip pat pastebima tiesioginė DI įtaka pirkimo elgsenai: reklamos laikotarpiais ir sezoniškumu skaitmeniniai įrankiai ir asistentai padidino pardavimus internete ir pakeitė konversijų bei grąžos modelius. salesforce duomenys parodė, kad didėja vartotojų pokalbių robotų naudojimo rodikliai ir vis didesnė pirkimo sprendimų dalis, kuriai įtakos turėjo dirbtinio intelekto sukurtos rekomendacijos, o tai sustiprina poreikį integruoti paslaugų ir pardavimo modelius su el. prekyba ir CRM sluoksniais, kad būtų uždaryta vertės grandinė. tuo pačiu metu šie laimėjimai kelia veiklos iššūkių, pvz., kai kuriuose segmentuose padidėjusi grąža ir poreikis koreguoti logistikos ir po pardavimo politiką, atsižvelgiant į didesnes apimtis ir AI palengvintą pirkimo elgesį. 

Tačiau daugelis organizacijų daug išleido GenAI bandomiesiems projektams ir vis dar praneša apie sunkumus paverčiant projektus tvaria verte dėl duomenų kokybės problemų, integracijos su senąja IT trūkumo arba valdymo ir vidinių įgūdžių spragų. 

Žvelgiant į ateitį, įmonės, kurios klestės, bus tos, kurios žino, kaip deleguoti pasikartojančius ir masto darbus AI, neatsisakant žmogiškojo aptarnavimo didesnio jautrumo metu. Laimėjimo strategijos apjungs RAG modelius, kad būtų užtikrintas atsako tikslumas, patikimi duomenų vamzdynai, kad būtų galima pritaikyti ir tobulinti pardavėjų ir agentų įgūdžių programas, kad žmonės ir mašinos veiktų kaip darni komanda.2025 m. pardavimas ir aptarnavimas nebėra tik diskusijos apie technologijas, kurios taptų strategine organizacijos architektūros pratimu, kai dirbtinis intelektas veikia kaip efektyvumo, naujovių ir, kai gerai valdomas, tvaraus konkurencinio pranašumo svertas.

*Thiago Hortolan yra Tech Rocket, pardavimo raketų padalinio, skirto kurti Revenue Tech sprendimus, suvienyti dirbtinį intelektą, automatizavimą ir duomenų žvalgybą, kad būtų galima išplėsti visą pardavimo kelionę nuo žvalgybos iki lojalumo, generalinis direktorius. Jo AI agentai, nuspėjamieji modeliai ir automatizuotos integracijos paverčia verslo veiklą nuolatiniu, išmaniu ir išmatuojamu augimo varikliu.