Sztuczna inteligencja zmieniła branżę sprzedaży. Według Gartnera menedżerowie, którzy korzystają z narzędzi opartych na technologii AI, 3,7 razy częściej realizują plan. Z kolei w Bain & Company twierdzą, że AI pomaga zespołom wygrywać o 30+% więcej transakcji.
Jednak nie każda próba wdrożenia sztucznej inteligencji kończy się sukcesem. Jako zespół, który tworzy i udoskonala rozwiązania AI, wiemy, jak skutecznie zintegrować tę technologię z pracą działu sprzedaży. W tym artykule przeanalizujemy, co naprawdę działa, jakie wyzwania stoją na drodze wdrożenia i jakie trendy będą kształtować rozwój AI w sprzedaży w najbliższych latach.
Co daje AI zespołom sprzedaży
Sztuczna inteligencja stała się już częścią codziennej rutyny wielu sprzedawców. To nie tylko kolejne narzędzie w stosie technologicznym, ale nowy etap ewolucji sprzedaży. Przejmuje część rutynowych zadań, analizuje dane, wskazuje ryzyka i daje rekomendacje. Dzięki temu pomaga szybciej podejmować decyzje, nie polegając wyłącznie na intuicji czy wybiórczych danych.
W rezultacie menedżerowie mają więcej czasu na interakcję z klientami i pracują wydajniej. A ich przełożeni operują dokładniejszymi prognozami, co pozwala na podejmowanie bardziej uzasadnionych decyzji i lepszą kontrolę pracy działu.
Jednak AI nie działa tam, gdzie dane są niekompletne lub niskiej jakości, gdzie brakuje dyscypliny w pracy z CRM oraz umiejętności interpretacji sygnałów algorytmów”.
Gdzie wykorzystanie AI przynosi realne korzyści
Najbardziej efektywne rozwiązania oparte na AI można podzielić na cztery kategorie: analiza rozmów, automatyzacja, prognozowanie, personalizacja outreachu.
Analityka rozmów
Narzędzia oparte na AI zmieniają podejście do oceny połączeń i demo. Bez ich pomocy kierownik może przesłuchać jedynie bardzo ograniczoną próbkę nagrań. Sztuczna inteligencja potrafi przeanalizować każdą rozmowę według dziesiątek parametrów, transkrybować ją, podsumować i ocenić nastrój rozmówców. Właśnie takie możliwości daje na przykład analityka mowy z AI od Ringostat. Co więcej, bariera językowa przestaje być problemem — system rozumie ponad 50 języków, transkrybuje rozmowy w wybranym języku lub tłumaczy je na angielski.
Dzięki tym informacjom kierownik może udzielać uzasadnionych informacji zwrotnych i szkolić zespół, pracując nad błędami i skalując skuteczne rozwiązania. I przy tym nie tracić czasu na analizę połączeń. Na przykład Ringostat AI oszczędza kierownictwu Biura Sprzedaży Andrija Krupkina około ośmiu godzin czasu pracy tygodniowo.
Automatyzacja
Inteligentne systemy przejmują rutynowe zadania: rejestrują wyniki połączeń, aktualizują pola w CRM, planują przypomnienia itp. Według danych HubSpot oszczędność czasu to jedna z najważniejszych korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji w sprzedaży. 64% specjalistów ds. sprzedaży wskazuje, że AI oszczędza im od jednej do pięciu godzin tygodniowo.
Oznacza to, że zespół ma więcej czasu na pracę z klientami, który można zainwestować w zwiększenie sprzedaży i przychodów firmy.
Poszukiwanie insightów i prognozy
80% menedżerów ds. sprzedaży, którzy korzystają z AI, zaznacza, że łatwo im uzyskać insighty o kupujących, które pomagają zamknąć transakcję. Dla zespołów bez AI ten wskaźnik wynosi tylko 54%. Ankietowani przez Salesforce specjaliści wskazali zwiększenie dokładności prognoz jako jeden z obszarów, w których AI ma największy wpływ.
Na przykład ta technologia może analizować dane z CRM, aby zidentyfikować transakcję w strefie ryzyka, na przykład takie, które utknęły na jednym etapie, gdzie leady dawno się nie kontaktowały. Może też określić prawdopodobieństwo i czas zamknięcia transakcji na podstawie danych historycznych: e-maili, połączeń, wielkości transakcji, zaangażowania osób decyzyjnych itp.
AI przekształca „surowe” dane w strategiczne rekomendacje. Kierownicy działów sprzedaży mogą dostosowywać swoje cele, kierować zasoby na bardziej perspektywiczne transakcje, interweniować w sytuacjach, gdzie istnieje ryzyko utraty klienta.
Personalizacja pitchów sprzedażowych
Zgodnie z raportem HubSpot The State of AI in Sales, 42% menedżerów ds. sprzedaży wykorzystuje generatywną AI do komunikacji z potencjalnymi klientami. Pozwala to lepiej spersonalizować swoje wiadomości bez tracenia dodatkowego czasu.
Na przykład AI może szybko przeanalizować kluczowe momenty z poprzedniej komunikacji z klientem, jego profil na LinkedIn, wzmianki o nim na stronie firmy. I na tej podstawie napisać spersonalizowany tekst e-maila z ofertą.
Takie podejście nie tylko oszczędza czas zespołu, ale także zwiększa efektywność jego pracy, o czym świadczy wspomniane badanie. 70% sprzedawców wykorzystujących AI do outreachu twierdzi, że użycie AI pozwoliło im zwiększyć wskaźnik odpowiedzi (response rate).
Powszechne wyzwania
Mimo znacznego potencjału technologii, integracja AI z istniejącymi procesami sprzedażowymi daleko nie zawsze jest bezproblemowa. Oto kilka głównych przeszkód oraz porady, jak sobie z nimi radzić:
- Niewystarczające przeszkolenie personelu. 33% specjalistów ds. sprzedaży ankietowanych przez Salesforce narzekało na brak w zespołach potrzebnych umiejętności do korzystania z „inteligentnych” narzędzi.
Jak rozwiązać: stwórz ustrukturyzowane programy szkoleniowe. Za podstawę można wziąć istniejące inicjatywy edukacyjne. Taki jak na przykład bezpłatny „Kurs sztucznej inteligencji: od początkującego do eksperta”, opracowany przy wsparciu grupy firm FRACTAL.
- Ograniczone zasoby. Jedna trzecia uczestników wspomnianego wyżej badania twierdzi, że ich zespołom brakuje personelu lub budżetu, aby wspierać nową technologię.
Jak rozwiązać: zacznij od małych kroków. Uruchom projekty pilotażowe, które zademonstrują szybki zwrot z nowej technologii. Może to być na przykład automatyzacja logowania połączeń czy scoringu leadów. Zainwestuj zaoszczędzony czas i pieniądze w rozszerzone wdrożenie.
- Niepewność co do danych. Według danych Salesforce większość specjalistów ds. sprzedaży ma wątpliwości co do ich jakości w swojej firmie.
Jak rozwiązać: wdróż ciągły proces zarządzania danymi. Regularnie czyść rekordy w CRM, ustal zasady walidacji i wyznacz osoby odpowiedzialne za jakość danych. Właściwa „higiena danych” bezpośrednio zwiększa dokładność modeli i pewność sprzedawców co do uzyskanych insightów.
- Sfragmentowane systemy. Jeśli CRM, platformy telefoniczne i narzędzia analityczne nie są ze sobą połączone, ogranicza to możliwości AI.
Jak rozwiązać: uczyń integrację priorytetem. Wybieraj platformy z otwartym API lub natywnymi konektorami do CRM. Najpierw połącz dane o transakcjach i interakcjach z leadami, a dopiero potem dodawaj rozwiązania oparte na AI.
Alternatywą jest system wielokanałowy ze zintegrowanymi narzędziami AI. Takie rozwiązanie oferuje między innymi Ringostat. Twój zespół będzie mógł widzieć połączenia, wiadomości oraz informacje o dzwoniących klientach w jednej aplikacji.
Ponadto otrzymają oni przydatne informacje dotyczące sprzedaży krzyżowej i dodatkowej sprzedaży. Rezultat to mniej utraconych zgłoszeń i wyższa konwersja. A Ty, jako kierownik, będziesz mógł łatwo śledzić efektywność pracy działu sprzedaży, w szczególności za pomocą analityki mowy z AI.
- Opór przed zmianami. Wielu sprzedawców przyzwyczaiło się polegać na doświadczeniu i intuicji, dlatego mogą postrzegać AI jako przeszkodę, a nie pomocnika.
Jak rozwiązać: podkreślaj pierwsze osiągnięcia. Pokaż, jak AI zmniejsza ilość rutynowej pracy i pomaga szybciej zamykać transakcje. Zademonstruj najlepszym sprzedawcom korzyści z używania nowych narzędzi, aby przekształcić ich w ambasadorów AI.
Cztery porady dotyczące wyboru narzędzi AI
Główne kryteria wyboru narzędzi AI dla działu sprzedaży to zgodność z celami biznesowymi i zwrot z inwestycji. Najbardziej udane rozwiązania organicznie integrują się z istniejącymi procesami i udowadniają swoją wartość w ciągu pierwszych miesięcy użytkowania.
Poniżej zebraliśmy porady, jak znaleźć najlepsze narzędzie dla Twoich potrzeb.
- Zacznij od jasnych celów biznesowych. Określ, jaki problem ma rozwiązać nowe narzędzie: skrócenie czasu pracy ręcznej, zwiększenie dokładności prognoz czy skrócenie cyklu transakcji. Bez konkretnego scenariusza wdrożenia projekt traci celowość i się przedłuża. W takim przypadku zespół nie widzi wyraźnych korzyści płynących ze sztucznej inteligencji i nie stosuje jej, a zwrot z inwestycji jest niemożliwy do zmierzenia.
- Oblicz pełny koszt. Wdrożenie AI to nie tylko zakup konkretnego produktu, ale także koszty integracji, przygotowania danych i szkolenia użytkowników. Uwzględnij, ile czasu i wysiłku potrzeba, aby korzystać z narzędzia i utrzymywać je w stanie roboczym. Tańsze, ale „surowe” rozwiązania mogą kosztować Cię więcej w dłuższej perspektywie.
- Zwróć uwagę na przejrzystość działania AI. Wybieraj systemy, które ujawniają logikę podejmowania decyzji: dlaczego warto zwrócić uwagę na konkretnego leada, na jakiej podstawie sporządzono daną prognozę czy rekomendację. Pozwala to budować zaufanie i przyspiesza wdrożenie.
- Oceń skalowalność i zarządzanie danymi. Wybieraj rozwiązanie, które można łatwo rozszerzyć na większą liczbę użytkowników i inne scenariusze użycia. Pytaj dostawców, jak zarządzają prawami własności do danych, trenują algorytmy i zapewniają zgodność z przepisami. Twój zespół musi zachować kontrolę nad danymi i procesami w miarę rozwoju systemu.
Jak zmierzyć efektywność AI
Aby zrozumieć, czy nowa technologia rzeczywiście przynosi rezultaty, przemyśl, jakich metryk będziesz używać jeszcze na etapie wdrożenia. W szczególności możesz zwrócić uwagę na:
- zmiany w produktywności: zaoszczędzony czas na jednego pracownika lub na określony proces (na przykład wprowadzanie danych do CRM), czas zamykania transakcji;
- dokładność prognoz: porównaj wskaźniki przed i po wdrożeniu AI;
- dynamikę konwersji: odsetek wygranych transakcji, odsetek odpowiedzi na wiadomości outreachowe itp., w zależności od tego, w jaki sposób wykorzystywane jest nowe narzędzie.
Istnieje kilka sposobów na udowodnienie związku między zmianą ogólnych wskaźników a wdrożeniem AI. Na pierwszym etapie można przeprowadzić eksperyment z grupą pilotażową sprzedawców. Otrzymują oni narzędzie AI i korzystają z niego przez 6-8 tygodni. Ich wyniki za ten okres porównuje się z analogicznym okresem przed uruchomieniem oraz z wynikami reszty zespołu.
Już po przeskalowaniu systemu można ocenić, jak często menedżerowie ds. sprzedaży wchodzą w interakcję z funkcjami AI, na przykład prognozowaniem, rekomendacjami, automatycznymi notatkami. Następnie te dane zestawia się z efektywnością, w szczególności procentem wygranych transakcji. Zaletą tego podejścia jest to, że nie wymaga ono ingerencji w zwykłą pracę działu.
Oczywiście, można ocenić wyniki zespołu przed i po wdrożeniu AI. Ale ten wariant pasuje raczej do dużych działów ze znaczną historią danych. Ważne jest uwzględnienie sezonowości, aktywnych kampanii i innych czynników. W przeciwnym razie ocena będzie niedokładna.
Metoda pomocnicza to ankiety i analityka CRM. Zapytaj zespół, ile czasu zaoszczędziło im AI lub czy jego podpowiedzi były przydatne. Następnie zestaw odpowiedzi z realnymi wskaźnikami dla każdego sprzedawcy lub zespołu. Jeśli zarówno subiektywna ocena, jak i obiektywne metryki korelują — AI rzeczywiście pomaga.
Trendy w wykorzystaniu AI w sprzedaży
Sztuczna inteligencja nadal ewoluuje, zmieniając sposób, w jaki firmy analizują dane i wchodzą w interakcje z klientami. Gartner prognozuje, że do 2027 roku 95% procesów roboczych sprzedawców będzie zaczynać się od AI w porównaniu z mniej niż 20% w 2024 roku. Oto kilka trendów, które naszym zdaniem będą miały największy wpływ na wykorzystanie AI w sprzedaży.
Agenci AI
Firmy będą stopniowo przechodzić od narzędzi-asystentów do autonomicznych agentów AI. Tacy agenci już teraz potrafią znajdować potencjalnych klientów, inicjować komunikację czy przygotowywać oferty. Z czasem prawdopodobnie będą zdolni zarządzać całym procesem, od pierwszego kontaktu do zamknięcia transakcji. W ten sposób sprzedawca będzie stawał się coraz mniej „wykonawcą”, a coraz bardziej „strategiem”, kierując pracę agentów na właściwe tory.
Co to oznacza dla biznesu:
- zmiana ról w zespole, część funkcji SDR będą wykonywać agenci AI;
- stworzenie strategii kontroli i weryfikacji działań agentów;
- obniżenie kosztu jednej sprzedaży dzięki automatyzacji;
- rewizja KPI — odejście od „liczby połączeń” do oceny efektywności interakcji człowieka i AI.
Hiperpersonalizacja
Sztuczna inteligencja już teraz pozwala tworzyć wiadomości dla konkretnego klienta, analizując jego zachowanie, rynek i kontekst interakcji. W kolejnych latach ten proces będzie skalowany. Kupujący coraz częściej oczekują, że sprzedawca rozumie ich rzeczywiste potrzeby, a nie po prostu powtarza szablon. AI będzie generować treści i oferty, które wyglądają na spersonalizowane, nawet gdy chodzi o tysiące klientów.
Co to oznacza dla biznesu:
- skalowanie „ludzkiego podejścia” bez zwiększania personelu;
- zwiększenie konwersji (szczególnie w B2B);
- szczególna uwaga na jakość danych, na przykład informacji w CRM to podstawa skutecznej personalizacji;
- szkolenie sprzedawców, którzy muszą zarządzać procesem na poziomie szablonów, logiki i kontroli jakości.
Prognozowanie w czasie rzeczywistym
W tradycyjnym systemie prognozowania sprzedaży menedżerowie zbierają dane z CRM, tworzą raporty w Excelu i analizują trendy z minionych tygodni lub miesięcy. Ale w momencie podejmowania decyzji sytuacja może już ulec zmianie. Modele uczenia maszynowego mogą analizować połączenia, korespondencję, aktywność klientów, aktualizacje w CRM i inne dane w trybie czasu rzeczywistego. W ten sposób prognoza będzie stale aktualizowana nawet bez udziału człowieka.
Co to oznacza dla biznesu:
- więcej zamkniętych transakcji — kierownikowi w szczególności łatwiej zauważyć ryzykowne transakcje i interweniować jeszcze zanim utkną w martwym punkcie;
- dokładniejsze prognozowanie przychodów, a także planowanie zasobów i bonusów;
- zwiększona uwaga na integrację systemów — CRM, kalendarzy, poczty, połączeń — bez której AI nie będzie mieć pełnego obrazu.
Etyka, zaufanie i regulacja pracy AI
Im głębiej AI integruje się ze sprzedażą i innymi procesami, tym większe znaczenie zyskują przejrzystość jej działania i ochrona danych. Nowe wymagania prawne, takie jak AI Act, już kształtują nowe standardy odpowiedzialności. Firmy, które będą w stanie wyjaśnić, jak działają ich modele i dlaczego podejmują określone decyzje, wzmocnią zaufanie klientów.
Co to oznacza dla biznesu:
- fokus na narzędziach, które są nie tylko skuteczne, ale i zrozumiałe (explainable AI);
- konieczność opracowania i ciągłej aktualizacji wewnętrznych polityk pracy z AI i danymi, które odpowiadałyby normom międzynarodowym.
Jak wygrać w nowej rzeczywistości sprzedaży
Sztuczna inteligencja w sprzedaży to nie tylko temat do szumu. To skuteczne narzędzie, które zwiększa produktywność i efektywność zespołu sprzedażowego. Jednak to nie magiczny przycisk. Wynik zależy od tego, jak firma integruje AI: czy są jakościowe dane, czy przeszkoleni sprzedawcy, czy kierownictwo rozumie, gdzie dokładnie nowa technologia generuje wartość.
Już teraz AI pomaga personalizować oferty, generować treści do komunikacji, poprawiać prognozy i analizować rozmowy z klientami. W kolejnych latach będzie rosła popularność hiperpersonalizacji, autonomicznych agentów i prognozowania w czasie rzeczywistym. W tej sytuacji wygrają ci, którzy myślą strategicznie: kultywują kulturę danych, inwestują w szkolenie personelu i przejrzystość algorytmów.
AI nie zastępuje sprzedawców — pomaga im pracować lepiej, pomnażając sprzedaż i zyski. A przewagę konkurencyjną będą miały zespoły, które najlepiej potrafią dostosować nowe technologie do swoich procesów i właściwie wykorzystać ich mocne strony.
