贾学锋摹因智能

人工智能技术在销售赋能中能做些什么?

人工智能技术可以解决销售场景中的什么问题?

对赋能这个词,我一直心生敬畏。 
简单来理解赋能,就是赋予别人某种额外的能力和能量。这种从A输送到B的形式,使得A总不免拥有一种高姿态和优越感。比如用大数据技术、商业智能(Business Intelligence)、人工智能等赋能、甚至重塑多个行业和场景。

之所以敬畏因为理解行业并不是一件简单的事。作为赋能者仅仅理解了还不行,还需要比行业从业人员站的维度更高,拥有的视角更宽广。如果只是手握技术神器(也许只是所谓的神器),拿着锤子找钉子,这种情况下又能赋予别人多大的能力呢?

在我看来能提供一些工具来增强、放大人的能力(Augment Human Intelligence),达到以高性价比来提升效率这个目标已经很不错了。人和机器各有所长各尽其能又协同工作、相互启发才是可取之路。
摹因就是这样定位的一款产品:
从数学公式的角度来看,那就是:
当企业花了很多钱,从不同渠道获取大量线索后,后两个动作如果没做好、没有尽量去做到极致,那就太可惜了。
摹因定位于Sales Enablement 这个领域(对的,这是一个领域), 这一领域最近两年也越来越受到关注。我们先看看什么是Sales Enablement, 然后再看摹因在这个领域具体做些什么事情。

什么是Sales Enablement?


上面提到了销售团队、培训团队以及市场营销团队,这三个团队都是跟销售相关的。许多中型规模以上的公司,除了有以上团队外还有销售运营部门。把Sales Enablement 与销售运营(Sales Operation)放在一起对比,就可以很好地理解了。
如果粗略地对销售过程进行划分的话,可以分为以下6个阶段:
Sales Enablement和销售运营都致力于提高销售团队的有效性和效率来提升收入,但这两个角色之间存在的差异如下:
  • Sales Enablement关注入职和资格认证、销售相关资产管理、销售沟通、教练指导和培训技能。
  • 销售运营Sales Operation则负责另外一部分:掌控计划、区域分配规则优化、薪酬、销售预测和分析以及其他等(各企业职责和架构可能会有不同)。
把Sales Enablement 和 Sales Operation输入到Google Trends,以美国为例可以看到Sales Enablement得到越来越多的关注。相应的工具、产品越来越多,人工智能技术在其中起到的作用也越来越大。
Sales Enablement要实现的目标是:
  • Sales Enablement的目标是确保每个销售人员都拥有所需的知识、技能、流程和行为,以优化与购买者的每一次互动。
  • Sales Enablement确保一群训练有素的员工在正确的时间和地点,使用正确的资产,提供专业级别的服务,让客户能够很好的完成客户旅程(Customer's Journey)。
Forrester是这样描述:
  • Sales Enablement是一个战略性的、持续的过程,它使所有面对客户的员工能够始终如一地、系统化的与客户在解决问题的每个阶段周期进行有价值的对话,以优化销售系统的投资回报比。
Sales Enablement 目标中有这几个关键词:


销售人员、 客户、沟通对话、优化、提升


这里面最为核心的是沟通对话,销售就是通过沟通对话跟客户互动,从而达到售卖产品、服务的目标。沟通质量的高低直接决定了是否能达成目标。那如何评估沟通质量的高低呢?
以电话销售为例,每一个销售经理或销售教练可以去一个一个听,然后结合自己的经验进行判断、指导。如果每天有100通电话甚至更多呢?沟通对话除了语音外,还有文本聊天、视频等多种形式,逐一去阅读和播放,这已经超出人力所能承受的范围。抽查当然可以,但只能看到局部而不能鸟瞰整体、洞察细微。比如语音库、视频库中有100万条数据:

  • 哪些片段是跟处理客户异议相关的呢?
  • 针对这方面能力不足的员工,如何有针对性地、情景再现式地学习提升?
  • 哪些片段是跟客户就价格在进行沟通呢?
  • 业务优秀的人会在什么时机谈论价格?

那些一直保持在业绩顶端的优秀销售们,他们每天在前线与客户搏杀,他们的沟通对话才是最宝贵、最真实的素材。这些素材中有哪些技巧是可复制的,有哪些技巧是不可复制的呢?技巧有两种:

  • 个人风格性技巧(难复制)
  • 方法性 (易学习)

有些销售天生就会和客户拉关系,这种能力不是谁想学就学会的。个人风格性的技巧就不适合复制给其他人。我们要提取的是可以复制给其他人的方法性技巧。按理论和想象做出来的“方法性”大多只是概念上的,从真实的、大量的数据中总结出来的才更具实战价值:

  • 对客户异议时,好的销售行为是什么?
  • 重要的话题是如何切换和推进的?
  • 哪个问题促使客户讲出了真实需求?
  • ......

这些蕴含在语音对话、文本聊天和视频中的知识显然很有价值,但是是隐形的,并不能立即可知可用。这类数据被称为非结构化数据, 非结构化数据很多,看似获取方便,对真正所需,仍然非常低效,还需要进一步用人工智能技术和数据科学等手段去加工处理才可以。
与非结构化数据相对应的是结构化的数据,比如销售CRM中的这条记录:


你想知道王明的联系方式,在系统里输入姓名检索一下就可以,并不需要复杂高深的技术。我们再看另外两个字段:以语音形式存储的“原始对话记录” 和 以文本形式存储的“对话小结”。一个30分钟的沟通对话约7000~10000字,销售人员总结的话可能就是100~200字,原始对话记录中更多的细节被遗失了,而细节决定关键行为。
科里·帕特森 在《影响力2》中提到“少数行为能够带来巨大的变化,巨大的影响力来自专注于少数关键行为”。对销售团队、培训团队以及市场营销团队也是如此,洞察到了关键行为,就可以从关键行为入手,以四两拨千斤的形式来提升团队能力,创造更多业绩收入。
沟通对话数据就像一个黑盒子, 这个黑盒子能否被处理以及处理到什么程度是Sales Enablement中非常重要的一环。很多事情从底层看,其实都有很大的改善空间。

人工智能技术可以解决销售场景中的什么问题?

人工智能技术和数据科学引入到销售实践管理中,专注在对语音对话和短文本数据的智能处理。它可以深度分析企业销售人员在销售产品、服务时和客户之间产生的沟通数据,如语音对话、文本聊天和视频等,从这些数据中挖掘出结构化的知识。这些知识可以应用在多个场景:
  • 发现优秀销售人员的沟通模式,复制和推广
  • 快速找出业务不达标者沟通中存在的问题,因材施教
  • 通过数据驱动(客户反馈、市场需求变化等)来调整销售策略,避免人为偏见
  • 形成更科学的优秀培训知识库,用于模拟真实的销售场景
  • ...... 

摹因智能
摹因智能

摹因智能是一款服务于销售实践的对话分析智能平台,利用语音识别、自然语言处理(对话分析)、数据科学来对销售和客户的沟通对话进行知识化、 可视化、数字化,帮助销售团队发现优秀的沟通模式、存在的问题和提升点。

https://www.moinai.com
产业销售智能
暂无评论
暂无评论~