Umetna inteligenca pri prodaji in storitvah: nov gonilec personalizacije in učinkovitosti v letu 2025

Preobrazba, ki jo spodbuja umetna inteligenca v prodaji in storitvah za stranke, je manj futuristična obljuba in bolj operativna realnost, ki spreminja funkcije, meritve in pričakovanja znotraj podjetij. Pospešeno sprejemanje generativnih modelov in pogovornih rešitev je omogočilo avtomatizacijo rutinskih nalog, sprostitev časa za človeške ekipe za reševanje zapletenih primerov in hkrati povečanje prilagajanja interakcij v velikem obsegu, pojav, ki se že prevede v množično uporabo umetne inteligence na področjih prodaje in servisnih miz. 

V praksi se trendi zbližujejo okoli nekaterih jasnih vektorjev: virtualnih pomočnikov nove generacije, delovnih tokov agentov, izboljšanih z umetno inteligenco, napovedne personalizacije in modelov znanja, ki združujejo iskanje z ustvarjanjem odgovorov. Tradicionalne klepetalne robote so nadomestili agenti, ki temeljijo na generativnih modelih, integriranih v korporativne baze znanja prek tehnik pridobivanja-avgmentiranega generiranja (RAG), ki pridobijo ustrezne dokumente in uporabijo te odlomke za ustvarjanje natančnejših in manj nagnjenih k halucinacijam. 

S poslovnega vidika umetna inteligenca preoblikuje prodajni tok s podpiranjem avtomatiziranega iskanja, določanja prednosti, ustvarjanja predlogov in priprave prilagojenih argumentov za vsako stranko. Orodja, ki analizirajo vedenje brskanja signalov v realnem času, zgodovino nakupov, interakcije v digitalnih kanalih, začnejo predlagati pristope in celo pogajalske skripte za prodajalce, kar poveča učinkovitost poslovnega cikla. 

Opazen je tudi neposreden vpliv umetne inteligence na nakupovalno vedenje: v promocijskih obdobjih in sezonskosti so digitalna orodja in pomočniki povečali spletno prodajo ter spremenili vzorce konverzij in vračil.Podatki Salesforce so pokazali na povečanje stopnje uporabe chatbota s strani potrošnikov in vse večji delež nakupnih odločitev, na katere vplivajo priporočila, ustvarjena z umetno inteligenco, kar krepi potrebo po integraciji storitvenih in prodajnih modelov s plastmi e-trgovine in CRM za zapiranje vrednostne verige. Hkrati ti dobički prinašajo operativne izzive, kot so povečani donosi v nekaterih segmentih in potreba po prilagoditvi logističnih in poprodajnih politik glede na večje količine in nakupovalno vedenje, ki ga omogoča umetna inteligenca. 

Vendar pa so številne organizacije veliko porabile za pilotne projekte GenAI in še vedno poročajo o težavah pri spreminjanju projektov v trajnostno vrednost, bodisi zaradi težav s kakovostjo podatkov, pomanjkanja integracije s podedovano IT ali vrzeli v upravljanju in notranjih veščinah. 

Če pogledamo naprej, bodo podjetja, ki uspevajo, tista, ki vedo, kako prenesti ponavljajoče se in razširljivo delo na umetno inteligenco, ne da bi se v času večje občutljivosti odpovedala človeškim storitvam. Zmagovalne strategije bodo združevale modele RAG za natančnost odziva, robustne podatkovne cevovode za prilagajanje in programe izpopolnjevanja za prodajalce in agente, tako da bodo ljudje in stroji delovali kot kohezivna ekipa. Leta 2025 prodaja in strežba nista več le razprava o tehnologiji, ki bo postala strateška vaja v organizacijski arhitekturi, kjer umetna inteligenca deluje kot vzvod učinkovitosti, inovativnosti in, če je dobro vodena, trajnostne konkurenčne prednosti.

*Thiago Hortolan je izvršni direktor Tech Rocket, odcepitve Sales Rocket, namenjene ustvarjanju rešitev Revenue Tech, ki združujejo umetno inteligenco, avtomatizacijo in podatkovno inteligenco za povečanje celotne prodajne poti od iskanja do zvestobe. Njegovi agenti AI, napovedni modeli in avtomatizirane integracije spremenijo poslovno delovanje v neprekinjen, inteligenten in merljiv motor rasti.