Sztuczna inteligencja coraz lepiej radzi sobie z wieloma „ludzkimi” zadaniami — diagnozowaniem chorób, tłumaczeniem z innych języków, obsługą klientów. A jak wygląda to w przypadku sprzedaży? Zespół Ringostat zbadał przykłady zastosowania sztucznej inteligencji (AI) w sprzedaży, w tym przez takie marki jak Starbucks i szwedzki bank SEB. Przeanalizowane zostały również obowiązki i zadania specjalisty ds. sprzedaży, których nadal nie da się jej powierzyć.
Ludzka i sztuczna inteligencja — kto wygrywa?
W literaturze fantastycznonaukowej ludzie i stworzona przez nich sztuczna inteligencja często pozostają ze sobą w konflikcie, aż w końcu doprowadza to do apokalipsy. Niektórzy eksperci martwią się tym, że sztuczna inteligencja stanowi zagrożenie dla ludzkości nie mniejsze niż wojna nuklearna czy pandemia. Jednakże do rzeczywistej konfrontacji jeszcze daleko, a obecnie AI i człowiek współpracują ze sobą w celu połączenia swoich mocnych stron, co prowadzi do lepszej obsługi klienta i doskonałych wyników sprzedaży.
Według Sendbird sztuczna i ludzka inteligencja mają swoje mocne i słabe strony, dzięki czemu mogą wzajemnie się uzupełniać w wielu obszarach.
Zadania, które można powierzyć sztucznej inteligencji
Prawdą jest, że narzędzia ze sztuczną inteligencją stają się coraz bardziej zaawansowane. Już teraz potrafią:
- przyjmować i przetwarzać wstępne zapytania klientów;
- udzielać informacji na temat produktu;
- analizować komunikację;
- pomagać obsłudze w prognozowaniu podpisania umów, eliminując wątpliwości i przypuszczenia;
- pisać wiadomości i prowadzić komunikację w imieniu obsługi;
- automatyzować powtarzalne i rutynowe zadania, takie jak np. wprowadzanie zwięzłych podsumowań rozmowy do CRM.
W międzyczasie obsługa sprzedażowa może skupić się na bardziej złożonych zadaniach oraz budowaniu długotrwałych relacji z kluczowymi klientami.
Według danych McKinsey, specjaliści ds. sprzedaży, którzy korzystają już ze sztucznej inteligencji, zwiększyli liczbę potencjalnych klientów, prezentacji i spotkań o około 50%. Zobaczmy zatem, jak to działa.
Wstępna obsługa i kwalifikacja leadów
Narzędzia takie jak głosowi asystenci oparte na sztucznej inteligencji mogą przetwarzać pierwsze zapytania i automatycznie kwalifikować potencjalnych klientów. Zadają pytania i na podstawie udzielonych odpowiedzi tworzą profil potencjalnego klienta, po czym przekazują te informacje odpowiednim osobom z obsługi klienta w zależności od statusu i potrzeb.
Przykładowo, SEB, duży szwedzki bank, wykorzystuje wirtualnego asystenta o nazwie Aida do interakcji z milionami klientów. Sztuczna inteligencja potrafi przetwarzać rozmowy w naturalnym języku. Ma dostęp do ogromnych baz danych i potrafi odpowiedzieć na wiele powszechnych pytań, na przykład jak otworzyć konto lub jak dokonywać międzynardowych płatności. Aida może również zadawać dodatkowe pytania klientowi w celu rozwiązania jego problemów. Na podstawie tonu głosu rozmówcy umie określić jego nastrój, na przykład czy jest rozczarowany, czy wdzięczny, i wykorzystać tę informację, by w przyszłości świadczyć lepsze usługi. Jeśli system nie umie rozwiązać problemu, co dzieje się w około 30% przypadków, przekazuje rozmowę przedstawicielowi obsługi klienta. Jednak później sztuczna inteligencja śledzi tę interakcję, aby dowiedzieć się, jak samodzielnie rozwiązać takie sprawy w przyszłości. Dzięki temu, że Aida przetwarza podstawowe zapytania, personel banku może skupić się na rozwiązywaniu bardziej skomplikowanych kwestii.
Niektóre firmy obawiają się, że sztuczny głos „robota” odstraszy i zniechęci osobę, która kontaktuje się pierwszy raz. Właśnie dlatego pierwszy kontakt powinien obsługiwać prawdziwy pracownik. Jednak i tutaj pomoc sztucznej inteligencji okaże się pomocna — może ona natychmiastowo przeanalizować rozmowę i stworzyć profil klienta na podstawie odpowiedzi na pytania obsługi. Przykładowo, o potrzebach, zainteresowaniach, oczekiwaniach, wcześniejszym doświadczeniu. To pomoże specjaliście przedstawić odpowiednią i spersonalizowaną ofertę.
Dodatkowo sztuczna inteligencja rozpoznaje kluczowe frazy, które świadczą o zamiarze zakupu, takie jak: „płatność”, „wystawienie rachunku”, „faktura”. Pomaga to zespołowi sprzedaży prognozować sprzedaż, a także określać priorytetowość kontaktów z wyższymi szansami na konwersję.
Rozpoznawanie nastroju rozmówcy
Wydaje się to niesamowite, prawda? Sztuczna inteligencja coraz lepiej rozpoznaje ludzkie emocje, nawet tak subtelne i złożone jak sympatia, zakłopotanie, zadowolenie czy rozczarowanie.
To naprawdę przydatna umiejętność. Tym bardziej, jeśli dział sprzedaży codziennie komunikuje się z dziesiątkami klientów, łatwo przeoczyć przypadki, które wymagałyby większego zaangażowania. Jeśli rozmówca będzie niezadowolony z komunikacji i sposobu rozwiązania jego prośby, firma może stracić klienta. Sztuczna inteligencja może analizować wszystkie rozmowy i tworzyć raporty na temat nastroju rozmówców.
Sztuczna inteligencja już niedługo może być w stanie nie tylko rozpoznawać, ale także wchodzić w interakcje z ludzkimi uczuciami. Startup Koko od MIT Medi Lab opracował technologię, która może nauczyć sztuczną inteligencję okazywania współczucia, choćby i fałszywego. Na przykład, jeśli klient miał zły dzień, system nie zareaguje standardową odpowiedzią „Tak mi przykro”. Zamiast tego sztuczna inteligencja może zapytać, co się stało, a następnie zaoferować porady, które pomogą tej osobie spojrzeć na okoliczności z innej perspektywy. Jeśli dana osoba czuje się zestresowana z powodu trudnego zadania w pracy, sztuczna inteligencja zaleci myślenie o tym jako o wyzwaniu, a napięcie skierować na działanie.
Analiza komunikacji i rekomendacje dla obsługi
Z takim zadaniem sztuczna inteligencja może poradzić sobie nawet lepiej niż człowiek. Wystarczy tylko zestawić:
- historię wcześniejszych zakupów;
- treść komunikacji, włączając korespondencję e-mailową i rozmowy telefoniczne;
- dane o reklamie, która przekierowała użytkownika na stronę i przeglądane przez niego strony.
To wszystko pozwoli sztucznej inteligencji stworzyć obraz potencjalnego klienta, jego potrzeby i zainteresowania. A następnie doradzić obsłudze, jakie produkty i usługi warto zaproponować klientowi, aby zaspokoić jego potrzeby.
Sztuczna inteligencja może również analizować pracę specjalistów pod kątem przestrzegania skryptów czy określonych metod sprzedaży. Może też weryfikować, czy konsultant zadaje konkretne pytania, czy wyjaśnia określone sprawy i zasady, itd. To pomoże kierownikowi spędzać mniej czasu na kontrolowaniu pracy zespołu. Nie musi on odsłuchiwać wszystkich rozmów, a tylko przejrzeć checklistę, którą sztuczna inteligencja wypełnia automatycznie.
Personalizacja obsługi
Analizując dane klientów, takie jak historia zakupów lub lista życzeń, narzędzia sztucznej inteligencji mogą tworzyć spersonalizowane rekomendacje, jednakowo dla specjalistów, jak i bezpośrednio dla klientów, w celu poprawy obsługi. Mogą również analizować rozmowy, by zidentyfikować problematyczne punkty i z dużą dokładnością określić, w jaki sposób dodatkowe produkty czy usługi mogą pomóc rozwiązać konkretne problemy.
Jednym z przykładów jest Starbucks. Za zgodą klientów firma wykorzystuje sztuczną inteligencję do rozpoznawania urządzeń mobilnych i wywoływania historii poprzednich zamówień. Pomaga to baristom udzielać gościom indywidualnych rekomendacji dotyczących zamówień.
To właśnie dzięki sztucznej inteligencji taka personalizacja może zostać osiągnięta z niewyobrażalną wcześniej precyzją, jak i na ogromną skalę.
Prognozowanie
Sztuczna inteligencja szybciej niż człowiek potrafi rozumieć potrzeby i proponować rozwiązania jeszcze przed tym, jak klient uświadomi sobie i wyrazi własne oczekiwania. To dzięki analityce prognozowej.
Doświadczeni managerowie działów sprzedaży również potrafią wielkość sprzedaży i ustanawiać cele na podstawie wcześniejszych wyników. Jednak sztuczna inteligencja może pomóc w tym z jeszcze większą dokładnością i niezawodnością, dzięki temu, że przetwarza olbrzymią ilość historycznych danych. Pozwala to na podejmowanie uzasadnionych decyzji, ustalać realistyczne cele i efektywnie rozdzielać zasoby. Na przykład przewidywany wzrost liczby połączeń do centrum obsługi klienta może pomóc zawczasu zatrudnić i przeszkolić personel.
Sztuczna inteligencja jest w stanie analizować czas trwania poprzednich cykli sprzedaży i określać najczęstsze etapy, na których dochodzi do zawierania umów. Daje to działom sprzedaży bardziej precyzyjną prognozę sprzedaży, dzięki której mogą one dostosować swoje strategie do oczekiwanych rezultatów.
Niezastąpione ludzkie umiejętności i zdolności
Na ten moment automatyzacja całego procesu sprzedaży nie jest jeszcze możliwa. Technologia sztucznej inteligencji robi to, co potrafi najlepiej — natychmiastowo przetwarza ogromne ilości danych, by zarekomendować konkretne oferty lub działania. W zamian tego ludzie korzystający ze sztucznej inteligencji mogą również robić to, co wychodzi im najlepiej. Wykorzystywać swoją intuicję i pogląd do wydawania zaleceń, udzielać wsparcia, rozwiązywać spory czy skomplikowane żądania. Sztuczna inteligencja nie poradzi sobie z tym, dlatego potrzebuje być połączona z indywidualnym podejściem człowieka.
Zawieranie transakcji z wysokim poziomem zaufania
W przypadku zawierania istotnych umów w sektorach produkcji, zamówień publicznych, zakupów hurtowych czy B2B, nie można obejść się bez doświadczonego w negocjacjach profesjonalisty. „Wysyłanie” sztucznej inteligencji na spotkanie dotyczące takiej umowy może oznaczać nieco lekceważące podejście.
Jeśli chodzi o sprzedaż na wysokim poziomie i potencjalne wykorzystanie sztucznej inteligencji, raczej może mieć to miejsce w roli pomocniczej lub wspomagającej, ale nie zastępującej człowieka całkowicie. Aby maszyny mogły kiedyś zastąpić ludzi w takich interakcjach, muszą nauczyć się rozpoznawać i natychmiastowo reagować na ogrom wiadomości dostarczanych przez rozmówcę za pomocą różnych źródeł: głosu, mimiki i gestów.
Profesjonalni sprzedawcy mają umiejętności w zrozumieniu, nawiązywaniu relacji i współczuciu na głębokim poziomie niejako we krwi, ale też wypracowane przez lata pracy. Potrafią wychwycić nawet ulotne emocje i subtelne sygnały, które często pozostają niezauważone przez maszyny.
Badania pokazują, że ludzki słuch jest niezwykle wyczulony na emocje podczas rozmowy. Na przykład możemy usłyszeć uśmiech, nawet jeśli nie widzimy rozmówcy, ani nawet jeśli nie znamy języka osoby, która się z nami kontaktuje. To zrozumienie stanowi podstawę zaufania i jest kluczowym czynnikiem sprzedaży, zwłaszcza w przypadku dużych umów.
Dlatego też 75% klientów chce mieć kontakt z prawdziwymi ludźmi, pomimo rozwoju technologii (PWC).
Przetwarzanie skomplikowanych zapytań
Jeśli mowa o podobnych, prostych, powtarzalnych zapytaniach, ich obsługa rzeczywiście może być powierzona maszynie. Jednak gdy klient przychodzi z bardziej złożoną prośbą, nie można obyć się bez ludzkiego doświadczenia i kreatywnego podejścia.
Na przykład, gdy klient pyta w banku o aktualne oferty kredytowe, taki wniosek można z powodzeniem obsłużyć z pomocą sztucznej inteligencji. Jednak, gdy klient prosi o indywidualne obliczenie rat kredytu hipotecznego i jest gotowy złożyć dokumenty w celu uzyskania kredytu, koniecznie jest zaangażowanie pracownika. Taki podział ról jest uzasadniony również w innych dziedzinach, gdzie spersonalizowana obsługa jest kluczowa dla sprzedaży: w medycynie, edukacji, kosmetologii, nieruchomościach, B2B, itd.
Radzenie sobie z negatywnymi opiniami
Nie ma chyba nic gorszego niż robot, który życzy miłego dnia, jednocześnie nie umiejąc pomóc w przypadku problemu czy nieporozumienia. Dlatego gdy klient jest zirytowany lub rozczarowany, do przywołania w trakcie komunikacji konieczny jest człowiek. Sztuczna inteligencja dobrze radzi sobie z rutynowymi zadaniami, ale często nie potrafi zrozumieć skomplikowanych emocji klientów. Nie ma ona życiowego doświadczenia ani zrozumienia paradoksów świata, które kształtują ludzkie uczucia i zachowanie.
Z kolei ludzkie interakcje są przepełnione empatią i współczuciem. Te cechy są niezastąpione w budowaniu zaufania, rozwiązywaniu delikatnych spraw i wspieraniu prawdziwych, długotrwałych relacji z klientami. Ponadto tylko ludzie posiadają zdolność adaptacji do nieprzewidzianych okoliczności, stosowania umiejętności negocjacji i uprzejmości, aby znaleźć rozwiązanie korzystne dla obu stron oraz zaoferować indywidualne rozwiązanie problemu.
Laureat Nagrody Nobla, profesor Daniel Kahneman, powiedział, że ludzie nie wybierają doświadczenia, a wybierają wspomnienia ze swojego doświadczenia. Pozytywne doświadczenie klienta tworzy pozytywne wspomnienia, co jest bezcenne dla relacji z klientami.
Potwierdza to również badanie Zendesk — dwie trzecie konsumentów, którzy uważają, że firma troszczy się o ich stan emocjonalny, prawdopodobnie stanie się stałymi klientami.
Budowanie długofalowych relacji
Specjaliści ds. sprzedaży potrafią budować osobiste relacje z klientami, rozumiejąc ich indywidualne potrzeby i preferencje. Te relacje często przekształcają się w długofalowe powiązania, które są fundamentem sukcesu w biznesie. Umiejętność dostosowania stylu komunikacji do różnych osób to doskonała cecha człowieka. Przyczynia się też do budowania głębszych więzi.
Szkolenie i obsługa sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja nie pojawiła się znikąd i nie działa sama przez się. Ludzie ciągle pracują nad tym, by systemy sztucznej inteligencji działały precyzyjnie, bezpiecznie i odpowiedzialnie. W tym celu specjaliści zbierają i przetwarzają ogromne zbiory danych szkoleniowych.
Przyjrzyjmy się na przykład asystentowi AI Microsoftu — Cortanie. Sztuczna inteligencja wymagała poważnego przeszkolenia, by rozwijać „osobowość”, którą prezentuje — pewną siebie, troskliwą i pomocną dla ludzi, ale w żadnym wypadku dominującą. Aby wpoić sztucznej inteligencji takie właściwości, zespół składający się z poety, prozaika i dramaturga poświęcił jej niezliczone godziny. Podobnie dostosowano „osobowości” Siri od Apple i Alexy od Amazona — asystenci w postaci sztucznej inteligencji muszą dokładnie odzwierciedlać głos i styl komunikacji marki. Siri, na przykład, ma subtelny akcent zuchwałości, którego konsumenci oczekują od Apple. 🙂
Ludzie będą zatem zawsze potrzebni do opracowywania, kontrolowania i doskonalenia technologii AI, zapewniając, że technologia ta odpowiada standardom etycznym i wartościom.
Interpretacja danych generowany przez sztuczną inteligencję
Sztuczna inteligencja często działa jak „czarna skrzynka”, generując decyzje, które ludziom trudno zrozumieć i zinterpretować. Brak przejrzystości może być postrzegane jako niewiarygodne, prowadzić do braku zaufania i nieufności ze strony konsumentów, szczególnie tych, którzy nie mają doświadczenia w pracy z technologią. Właśnie dlatego obecność specjalisty jest ważna w celu wyjaśnienia i uzasadnienia decyzji podejmowanych przez sztuczną inteligencję.
Jest to szczególnie istotne w dziedzinach opartych na faktach i dowodach, takich jak prawo i medycyna. Praktykujący lekarz musi rozumieć i być w stanie wyjaśnić, jak dokładnie sztuczna inteligencja doszła do wniosków i opracowała zalecenie medyczne. Specjalista jest również w stanie wziąć odpowiedzialność za ewentualne błędy lub problemy.
Podsumowanie
Zatem, kto wygrywa w sprzedaży — człowiek czy sztuczna inteligencja? Odpowiedź brzmi: połączenie obu sił. Zauważyliśmy, że sztuczna inteligencja i ludzie faktycznie mają unikalne moce i słabe strony, które wzajemnie się uzupełniają. To, co jest naturalne dla człowieka, jak na przykład umiejętność dowcipnego żartu, może być niezwykle trudne dla maszyny. Natomiast to, co maszyna wykonuje w mig, na przykład analiza ogromnej ilości danych i natychmiastowe zidentyfikować schematy i pomysły, jest prawie niemożliwe dla człowieka. Firmy potrzebują obu tych możliwości.
Managerowie i specjaliści ds. sprzedaży, którzy wykorzystują sztuczną inteligencję do poszerzania ludzkich możliwości, będą mieć większe szanse na osiągnięcie wyników. Potwierdzają to badania. Na przykład w Salesforce udowodniono, że wysoko wydajne zespoły 4,9 razy częściej korzystają ze sztucznej inteligencji w sprzedaży niż te, które są mniej skuteczne. Harvard Business School, która zaangażowała do badania 1500 firm, również wykazała, że firmy osiągają największą poprawę wydajności, gdy ludzie i maszyny współpracują ze sobą.
