AI が販売戦略と業績に与える影響

公開: 2024-03-14

人工知能 (AI) は販売を再構築し、バズワードから営業チームがつながり、予測し、仕事をする方法の中核となるコンポーネントに移行しています。 AI はあらゆる顧客とのやり取りを強化し、予測分析を活用して傾向を早期に発見できます。 AI がどのようにしてチームの MVP となり、販売活動の競争力を高めることができるかを見てみましょう。

人工知能とは何ですか?
なぜ営業に AI が必要なのでしょうか?
営業チームが AI を使用できる主な戦略的方法
AIを販売プロセスに統合するための実践的なヒント
営業における AI が直面する課題
営業における AI の未来

人工知能とは何ですか?

人工知能は、人間の知能をシミュレートしてタスクを実行するテクノロジーです。収集した情報に基づいて繰り返し改善できます。 AI は、時間の経過とともに学習して適応するチームメンバーを抱えているようなもので、営業担当者のアシスタントとなり、より効率的に作業する必要があります。

以下に、AI 関連の一般的な使用法をいくつか説明します。

会話型 AI:会話型 AI は、チャットボットと仮想アシスタントを強化します。これらのツールは、Web サイトやソーシャルメディアプラットフォームでの顧客とのコミュニケーションを変革します。
予測販売 AI:予測販売 AI は機械学習を利用して顧客の行動を予測し、販売予測の精度を向上させます。
ジェネレーティブ AI:ジェネレーティブ AI は、テキストから画像まで、新しいコンテンツの作成に焦点を当てた AI の盛んな分野です。このタイプの AI は既存のデータから学習し、独自の出力を生成します。これは、コンテンツの作成、新製品の設計、さらには複雑な問題の解決策の発見にもよく使用されます。実際、生成 AI を使用している従業員の 68% は、生成 AI が顧客へのサービス向上に役立っていると報告しています。

AI は、見込み顧客の発掘から顧客エンゲージメント、取引の成立に至るまで、営業活動のあらゆる面で変革をもたらします。これにより、営業担当者は懸命に働くのではなく、より賢く働くことができます。

なぜ営業に AI が必要なのでしょうか?

営業における AI は、新たなトレンドや将来の可能性から、競合他社に先んじるために必要な販売戦略へと急速に移行しました。 2023 年初頭に一般導入が急増して以来、半数以上の企業が生成型 AI への投資を強化しており、AI は販売業務の中核要素になりつつあります。

同様に、購入者もますます AI に精通しており、2028 年までに米国の B2B 購入者の 70% が購入プロセスを支援するために AI に依存するようになるだろうと予測されています。これは、製品やサービスを発見、評価、選択する方法の変化を意味しており、顧客のニーズを満たすために営業担当者が AI を使用する必要性が強調されています。

AI には次のような利点があります。

営業生産性の向上

生成 AI は反復的なタスクを自動化します。これにより、販売者は情報検索や面倒なデータ入力に追われることなく、取引の成立に集中できるようになり、営業の生産性が向上します。

売上予測の精度を向上させる

AI を活用した販売ツールは、膨大なデータを分析して販売予測を改善し、営業担当者が市場の傾向や顧客のニーズを予測できるようにします。これらのツールは、従来の方法では見落とされる可能性のあるデータ内の複雑なパターンと相関関係を明らかにします。さらに、AI は季節性、経済指標、マーケティングキャンペーンの影響などの幅広い変数を考慮して、販売状況の全体像を提供します。

データドリブンのセールストレーニングとコーチング

AI の分析力により、営業マネージャーは、チームのニーズに合わせて営業トレーニングやコーチングをカスタマイズするための指標を得ることができます。これにより、営業チーム内の独自の強みと機会に正確に焦点を当てることができます。

顧客エクスペリエンスをパーソナライズする

AI 販売テクノロジーは、過去のやり取りに基づいて顧客エクスペリエンスを調整します。 AI の洞察を営業に活用することで、営業担当者は顧客の好みや行動をより深く理解し、アプローチをパーソナライズできるようになります。これは、ニーズを予測し、販売サイクル全体を通じてプロアクティブなソリューションを提供するのにも役立ちます。

販売データを充実させる

AI の統合により、最新の顧客関係管理 (CRM) データが確保され、営業担当者が最新の顧客情報に即座にアクセスできるようになります。「営業チームは伝統的に、確立されたワークフローから逸脱する必要があるテクノロジーを避けてきました」と IDC のリサーチマネージャーのミシェルモーガンは言います。彼女は、営業チームは新しいテクノロジーを避けることが多いものの、彼らの仕事のトランザクション的な性質により、生成 AI に最適な大量のデータが生成されることを強調しました。この導入により生産性が向上し、業界での先例となる可能性があります。

エンゲージメントを高める

AI は予測販売分析を使用して、顧客エンゲージメントを強化し、微調整します。営業担当者がアップセルとクロスセルをフォローアップする必要がある機会を示唆します。

営業チームが AI を使用できる主な戦略的方法

営業担当者がかつてないほど多忙になっている現在、AI は B2B 営業チームにとって貴重な味方です。アプローチを改善するための AI 営業ツールのさまざまな使用例を見てみましょう。

1. 営業電話を分析する

AI の自然言語処理 (NLP) アルゴリズムは、営業電話を書き起こして分析し、顧客のニーズと機会を強調する要約を提供します。 AI は、口調、センチメント、キーワードなどの各通話を分析することで、好み、反対意見、問題点を明らかにし、営業担当者がフォローアップや今後の対応の際にアプローチを調整できるようにします。

2. リードのスコアリング

AI は、会話の質、行動、履歴データに基づいて見込み客を評価し、優先順位を付けることで、リードのスコアリングを強化します。これは、営業チームが顧客になりそうな人を特定するのに役立ちます。

3. 次の取引アクションを推奨する

営業チームは AI を使用して、販売パイプラインの次のステップやアクションを推奨します。たとえば、AI は、デモ中に特定の製品機能に興味を示した見込み客に、パーソナライズされたフォローアップメールを送信することを提案し、これにより取引が成立する可能性が高まります。

4. ガイド付き販売

多くの企業は、AI を活用したツールを活用して、ガイド付き販売プロセスを強化しています。このアプローチでは、顧客は自分のニーズや好みに関する質問に答え、求めていたものにより近い製品の推奨につながります。

5. 電子メールの生成

AI 駆動のアプリは、パーソナライズされた電子メールコンテンツを生成し、受信者の共感をさらに高めます。最新の AI マーケティングベンチマークレポートによると、44% の企業が AI を使用して電子メールなどのコンテンツを作成し、顧客へのリーチを強化しています。

6. 購入意欲を予測する

AI の予測分析により、営業チームは購入シグナルを評価できます。これは見込み客の購入準備状況を判断するのに役立ち、営業担当者が売り込みのタイミングを完璧に計ることができます。

7. 競合他社に注目する

AI ツールは、LinkedIn などのプラットフォーム上で競合他社のオンラインプレゼンスを監視し、市場の動きに関する情報を積極的に収集します。製品の発売、価格変更、マーケティングキャンペーンなど、競合他社の活動に関する最新情報を提供できます。この情報を利用して、営業リーダーや意思決定者は戦略を適宜適応させて機会を捉え、潜在的な脅威を軽減できます。

8. セールスイネーブルメントの最適化

セールスイネーブルメントプラットフォームは AI を活用してコンテンツを整理し、営業電話中にリアルタイムで資料を推奨します。これにより、営業担当者は最も必要なときに最も影響力のあるリソースにアクセスできるようになります。

さらに、AI を活用したセールスイネーブルメントにより、セールスコミュニケーションプロセスを再定義できます。主要な販売指標に基づいて実用的な洞察を迅速に提供し、チームのパフォーマンスの監視と改善に役立ちます。 AI を使用してイネーブルメントを成功させる方法については、最新のウェビナーをご覧ください。

9. スケールセールスコーチング

AI は、営業電話、価格設定戦略、改善の機会に関する洞察を提供することで、営業コーチングを強化します。営業会話を分析して、何がうまくいっていて、何がうまくいっていないのかを特定します。これにより、営業リーダーはコーチング戦略をカスタマイズし、継続的な学習の文化を容易に促進できるようになります。

10. パーソナライズされた販売

AI により、営業担当者は顧客のプロフィールと行動に関する洞察を得ることができ、高度にカスタマイズされた販売戦略が可能になります。購入のきっかけ、人口統計、エンゲージメントの詳細を知ることで、顧客関係と販売実績を大幅に向上させることができます。

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11. パイプラインの管理

AI ツールは、リアルタイムの洞察を提供し、エンゲージメントやリードソースなどの履歴データに基づいてコンバージョンの可能性が最も高いリードを強調表示することで、販売パイプラインを合理化します。たとえば、ウェビナーからの見込み客がこれまでに 70% 高い率でコンバージョンに至った場合、AI はこれらを優先して即時フォローアップし、成約率を高めます。

AIを販売プロセスに統合するための実践的なヒント

AI を戦略に統合すると、販売業務を強化できます。まず目標と期待を定義し、既存のワークフローと技術スタックと統合するツールを選択します。同時に、チームを圧倒しないようにしてください。これをスムーズに行う方法を検討してみましょう。

現実的な期待を設定する

顧客の行動の予測やフォローアップの自動化など、AI の機能を理解することから、販売 AI への取り組みを始めましょう。営業組織の長期ビジョンを補完する達成可能な目標を設定します。 AI がすべての課題を解決してくれると期待しすぎないでください。バランスの取れたアプローチにより、AI の直接的な影響を過大評価することなく、AI の強みを確実に活用できます。

最初から手っ取り早い勝利を狙う

日々の営業業務において AI が即座に変化をもたらすことができる領域を特定します。たとえば、顧客からの問い合わせに AI チャットボットを導入すると、応答時間が迅速に短縮され、顧客満足度が向上します。このような迅速な勝利により、チームの士気が高まり、AI の実際的な利点に対する自信が高まり、より複雑な統合への道が開かれます。

ニーズに基づいて AI をカスタマイズ

営業チームが直面している具体的な課題を考えてみましょう。リードの評価に時間がかかる場合は、コンバージョンの可能性に基づいてリードをスコアリングして優先順位を付ける AI セールスオートメーションを統合します。明らかなニーズに対応するために AI を調整することで、売上が向上します。

営業における AI が直面する課題

ビジネスリーダーの 78% は AI のリスクよりも利点を認識していますが、AI を営業に組み込むのは複雑です。課題は技術統合のハードルからプライバシー規制まで多岐にわたり、AI の導入には大きなチャンスがある一方、慎重な計画と実行が必要であることが浮き彫りになっています。

B2B セールスリーダーが AI をセールスワークフローに統合する際に直面する主な課題を見てみましょう。

既存のシステムとの統合

AI を既存の販売システムや販売プロセスに統合することは、互換性の問題により困難になる場合があります。たとえば、古い CRM システムは新しい AI テクノロジーと簡単に統合できない可能性があり、販売業務に混乱が生じる可能性があります。この解決策には、現在のシステムを AI 互換に更新するか、AI 統合を念頭に設計された新しいプラットフォームを採用することが含まれます。

データの品質と可用性

AI の販売価値は、データの品質と可用性に大きく依存します。一般的な課題は、AI の洞察と予測を歪める可能性がある、不完全なデータやサイロ化されたデータです。これに対処するには、AI システムが正確で完全なデータセットに確実にアクセスできるように、包括的なデータ収集と管理の実践を確立する必要があります。

ユーザーの採用

変化への抵抗や AI に対する懐疑は、ユーザーの導入を妨げる可能性があります。 AI 営業ツールの複雑さは、技術者以外のスタッフを怖がらせる可能性もあります。この課題を克服するには、AI の利点とシンプルさを実証するカスタマイズされたトレーニングと、移行を容易にする継続的なコーチングを提供することが必要です。

プライバシー

営業部門に AI を導入すると、特に機密性の高い顧客データの取り扱いに関して、プライバシーに関する懸念が生じます。課題は、AI システムが GDPR などのデータ保護規制に準拠していることを確認することにあります。この問題を解決するには、データセキュリティを優先する AI ソリューションの採用、定期的なプライバシー監査の実施、およびデータ保護慣行の顧客への伝達が含まれます。

営業における AI の未来

AI をナビゲートするには、革新的な熱意と慎重さが入り混じります。 AI マーケティングベンチマークレポート 2023 によると、回答者の 3 分の 1 は AI が自分たちの仕事を危険にさらす可能性があると懸念を表明しており、残りの 3 分の 1 は心配していません。そのため、29% 近くの人が、AI が自分のキャリアにとって味方なのか敵なのか疑問に思っています。これは、AI の広範な影響について必要な議論を浮き彫りにしています。

AI がさまざまな業界でその地位を確立するにつれ、誰が最初に AI を導入するかだけでなく、どのように導入するかが重要になります。本当の課題は、人間の代替ではなく補完するために AI を使用することに焦点を当てた議論による倫理的な実装と偏見の軽減にあります。

AI 倫理における新たな役割は、これらの新たな課題を認識していることを示しています。 AI が進化し続け、世界中の産業に浸透するにつれて、責任ある統合に焦点が当てられ、人間の仕事と進歩を強化する同盟者としての AI との未来が強調されることになります。

Highspot Copilot で販売方法を変革

AI の導入が単なる選択肢ではなく、競争力を維持するために不可欠であることは明らかです。経営幹部の 72% が AI が将来の最も重要なビジネス上の利点であると認識しているため、今が行動を起こす時です。あらゆる意思決定が通知され、あらゆる顧客のニーズが予測され、あらゆる販売努力が最適化される未来を想像してみてください。 Highspot Copilot を使用すれば、その未来が可能になります。

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