Штучний інтелект дедалі краще справляється з багатьма «людськими» роботами — діагностикою хвороб, перекладом мов, обслуговуванням клієнтів. А як щодо продажів? Команда Ringostat зібрала приклади застосування ШІ в продажах, зокрема, такими брендами як Starbucks та шведський банк SEB. А також проаналізувала, які обовʼязки менеджера продажів поки не можна довірити штучному інтелекту.
Людський та штучний інтелект ― хто перемагає?
У науковій фантастиці люди та створений ними штучний інтелект часто суперечать один одному ― і врешті доходить до апокаліпсиса. Саме цим занепокоєні деякі експерти, що вважають, ніби ШІ загрожує людству не менше, ніж ядерна війна чи пандемія. Та поки до справжнього протистояння далеко ― зараз штучний інтелект і людина працюють разом, щоб поєднати власні переваги задля кращого обслуговування клієнтів і відмінних продажів.
Як вважають Sendbird, штучний та людський інтелект мають сильні та слабкі сторони, завдяки чому можуть багато в чому доповнювати один одного.
Завдання, які можна довірити штучному інтелекту
Отже, інструменти зі штучним інтелектом стають все більш досконалими. Вони вже можуть:
- приймати й опрацьовувати первинні запити клієнтів;
- надавати менеджерам рекомендації ші для обслуговування клієнтів;
- збирати інформацію про продукт;
- аналізувати комунікацію;
- допомагати менеджерам прогнозувати закриття угоди, що позбавляє здогадок і невизначеності;
- писати листи та вести комунікацію від імені менеджера;
- автоматизувати повторювані рутинні завдання, такі як внесення стислого підсумку розмови до CRM.
Натомість професіонали можуть зосередитися на складніших завданнях і налагодженні довготривалих відносин з ключовими клієнтами.
За даними McKinsey, спеціалісти з продажу, які вже застосовують штучний інтелект, збільшили кількість потенційних клієнтів, презентацій та зустрічей приблизно на 50%. Погляньмо, як це працює.
Первинне обслуговування та кваліфікація лідів
Такі інструменти, як голосові помічники на основі штучного інтелекту, можуть опрацьовувати первинні звернення та виконувати автоматичну кваліфікацію лідів. Вони ставлять запитання, а на основі відповідей формують портрет потенційного покупця, після чого ліди передаються відповідним менеджерам залежно від статусу і запиту.
Наприклад, SEB, великий шведський банк, використовує віртуального помічника під назвою Aida для взаємодії з мільйонами клієнтів. ШІ здатний обробляти розмови природною мовою. Він має доступ до величезних баз даних і може відповісти на багато поширених запитань, наприклад, як відкрити рахунок або здійснювати міжнародні платежі. Aida також може ставити клієнтам додаткові запитання, щоб розв’язувати їхні проблеми. А за тоном голосу співрозмовника здатна визначити його настрій, наприклад, розчарування чи вдячність, і використати цю інформацію, щоб пізніше надати кращі послуги. Якщо система не може розв’язати проблему, що трапляється приблизно в 30% випадків, вона передає розмову представнику служби підтримки клієнтів. Але потім ШІ відстежує цю взаємодію, щоб дізнатися, як вирішувати такі справи самостійно в майбутньому. Завдяки тому, що штучний інтелект Aida обробляє базові запити, персоналу можуть зосередитися на розв’язуванні складніших питань.
Деякі компанії побоюються, що штучний голос «робота» відштовхне і знеохотить людину, яка звертається вперше. Тому первинні звернення опрацьовують люди. Але і тут допомога штучного інтелекту не буде зайвою ― ШІ може миттєво проаналізувати телефонну розмову і сформувати портрет клієнта на основі відповідей на запитання менеджера. Наприклад, про потреби, інтереси, очікування, попередній досвід. Це допоможе менеджеру зробити релевантну індивідуальну пропозицію.
Також ШІ розпізнає в розмові ключові фрази, що свідчать про намір покупки: «оплата», «виставити рахунок», «інвойс». Це допомагає команді продажів прогнозувати продаж, а також визначати пріоритетність лідів із вищим шансом конверсії.
Розпізнавання настрою співрозмовника
Це здається неймовірним, чи не так? Штучний інтелект дедалі краще розпізнає людські почуття, навіть такі складні й тонкі, яка симпатія, збентеженість, задоволення, розчарування.
Це справді корисна здатність. Адже якщо відділ продажів щодня спілкується з десятками клієнтів, легко випустити з поля зору окремі випадки, що потребували більшої залученості. Якщо співрозмовник залишився незадоволений спілкуванням і способом розвʼязання його запиту, компанія може втратити клієнта. Штучний інтелект може аналізувати всі розмови й залишати звіт про настрій співрозмовників.
Можливо незабаром ШІ також зможе не лише розпізнавати, а й взаємодіяти з людськими почуттями. Стартап Koko від MIT Media Lab, розробив технологію, яка може навчати штучний інтелект проявляти співчуття, нехай і несправжнє. Наприклад, якщо у користувача був поганий день, система не відповідає стандартною відповіддю на кшталт «Мені так прикро». Натомість ШІ може запитати, що сталося, а потім запропонувати пораду, щоб допомогти людині побачити обставини з іншого боку. Якщо людина відчуває стрес через складне завдання на роботі, ШІ порекомендує думати про це, як про випробування, а напругу ― скерувати в дію.
Аналіз комунікації та поради менеджеру
З таким завданням штучний інтелект може впоратися навіть краще, ніж людина. Адже достатньо лише зіставити:
- історію попередніх покупок;
- зміст комунікації, включно з листуванням та телефонними розмовами;
- дані про рекламне джерело переходу на сайт і сторінки, які користувач переглядав.
Все це дозволить ШІ з легкістю сформувати портрет потенційного покупця, його потреби та інтереси. І порадити менеджеру, які продукти та послуги варто запропонувати клієнту, щоб задовільнити його запит.
ШІ також може аналізувати роботу менеджера щодо дотримання скриптів чи певних методик продажів. Або перевіряти, чи поставив консультант певні питання, чи озвучив певні тези й правила тощо. Це допоможе супервайзеру витрачати менше часу на контроль роботи команди ― можна не слухати всі розмови, а лише проглянути чекліст, який автоматично заповнює ШІ.
Персоналізація обслуговування
Аналізуючи дані про клієнтів, такі як історія покупок чи список бажань, інструменти штучного інтелекту можуть надавати персоналізовані рекомендації ― менеджерам чи безпосередньо покупцям, щоб покращити досвід взаємодії. Вони також можуть аналізувати розмови, щоб виявити больові точки та з високою точністю визначити, як додаткові продукти чи послуги можуть допомогти розв’язати певні проблеми.
Яскравим прикладом є Starbucks. З дозволу клієнтів, компанія застосовує штучний інтелект, щоб розпізнавати мобільні пристрої та викликати історію попередніх замовлень. Це допомагає баристі давати гостям індивідуальні рекомендації щодо замовлень.
Саме так завдяки штучному інтелекту така персоналізація тепер може бути досягнута з неймовірною раніше точністю та у величезних масштабах.
Прогнозування
Штучний інтелект швидше за людину здатен розуміти потреби та пропонувати рішення ще до того, як клієнт усвідомить та озвучить власні очікування ― завдяки прогнозній аналітиці.
Керівники відділів продажів з великим досвідом також вміють прогнозувати обсяги продажів і встановлювати цілі на основі попередніх досягнень. Але штучний інтелект може допомогти зробити це з ще більшою точністю і надійністю, оскільки опрацьовує великий обсяг історичних даних. Це дасть змогу приймати обґрунтовані рішення, встановлювати реалістичні цілі та ефективно розподіляти ресурси. Наприклад, прогнозоване зростання числа звернень до колцентру може допомогти вчасно найняти й навчити персонал.
ШІ може аналізувати тривалість минулих циклів продажів і визначати найпоширеніші етапи, на яких укладаються угоди. Це дає відділам продажів більш точний прогноз продажів, щоб вони могли адаптувати свої стратегії на основі очікуваного графіка.
Незамінні навички й вміння людини
Поки що неможливо автоматизувати весь процес продажів. Технологія штучного інтелекту робить те, що вміє найкраще ― миттєво опрацьовує величезні обсяги даних, щоб рекомендувати певні пропозиції чи дії. Натомість люди з допомогою ШІ також можуть робити те, що їм вдається бездоганно ― використовуючи свою інтуїцію та судження, давати рекомендації, надавати підтримку, розв’язувати суперечки чи задовольняти складні запити. ШІ не впорається з цим, ось тому його потрібно поєднувати з особистим підходом людини.
Закриття угод з високим чеком
Якщо йдеться про закриття важливих угод в галузі виробництва, державних замовлень, гуртових закупівель, B2B, без участі професіоналу з досвідом ведення переговорів не обійтися. «Відправити» на нараду щодо такої угоди штучний інтелект ― значить продемонструвати зневагу.
Якщо в продажах високого рівня і можливе використання штучного інтелекту, то скоріш в ролі «допоміжного» та «підсилюючого», аніж такого, що здатен замінити людський. Щоб машини колись змогли замінити людей в такій взаємодії, вони повинні навчитися розпізнавати та миттєво реагувати на величезну кількість даних, які надходять від співрозмовника різними каналами: голос, вираз обличчя, жести.
Професійні менеджери продажів мають якщо не вроджену, то здобуту протягом багатьох років здатність розуміти, знаходити підхід, співчувати людині на глибокому рівні. Вони можуть вловити навіть мимолітні почуття і тонкі сигнали, які часто залишаються непоміченими машинами.
Дослідження показали що людський слух неймовірно гострий у визначенні емоцій під час розмови. Ми можемо, наприклад, «почути посмішку», навіть якщо не бачимо співрозмовника, та навіть якщо не володіємо мовою людини, яка до нас звертається. Це розуміння формує основу довіри, і є вирішальним фактором продажу, особливо коли мова йде про великі угоди.
Саме тому 75% клієнтів бажають взаємодіяти з реальними людьми в міру розвитку технологій (PWC).
Опрацювання складних запитів
Якщо йдеться про однотипні, прості, повторювані запити, то опрацювання таких звернень справді можна довірити машині. Коли ж людина приходить зі складним запитом, без людського досвіду і творчого підходу не обійтися.
Наприклад, якщо людина запитує в банку про актуальні програми кредитування, такий запит цілком здатен опрацювати ШІ. Якщо ж людина просить про індивідуальний розрахунок платежів по іпотеці й готова подати документи на отримання кредиту ― повинен підключитися менеджер. Цей розподіл ролей буде доцільним і в інших галузях, де персоналізоване обслуговування є основою продажів: медицині, освіті, косметології, нерухомості, B2B тощо.
Робота з негативом
Немає нічого гіршого, ніж робот, що бажає вам гарного дня, після того, як нічим не зміг зарадити у випадку проблеми чи непорозуміння. Отже, коли клієнт роздратований чи розчарований, до спілкування обовʼязково повинна підключатися людина. Штучний інтелект хоч і добре справляється з рутинними завданнями, часто не може зрозуміти складні емоції клієнтів. Він не має життєвого досвіду та розуміння суперечностей світу, що формують людські почуття та поведінку.
Натомість людська взаємодія пройнята емпатією та співчуттям. Ці якості є незамінними у створенні довіри, розв’язання делікатних питань і підтримці справжніх довготривалих відносин із клієнтами. Крім того, лише люди мають здатність пристосовуватися до непередбачених обставин, застосовувати навички ведення переговорів і розважливість, щоб знайти взаємовигідне рішення та запропонувати індивідуальне розвʼязання проблеми.
Лауреат Нобелівської премії, професор Даніель Канеман казав, що люди не вибирають досвід — вони вибирають спогади про свій досвід. Позитивний клієнтський досвід створює позитивні спогади — і це безцінне для ваших відносин з клієнтами.
Це підтверджує і дослідження Zendesk ― дві третини споживачів, які вважають, що компанія піклується про їхній емоційний стан, ймовірно, стануть постійними клієнтами.
Будування довгострокових стосунків
Менеджери продажів вміють розвивати особисті зв’язки з клієнтами, розуміючи їхні унікальні потреби та вподобання. Ці зв’язки часто перетворюються на довгострокові відносини, які є наріжним каменем успішного бізнесу. Здатність пристосовувати стиль спілкування до різних людей ― це відмінна риса людини. І вона сприяє глибшим зв’язкам.
Навчання та обслуговування штучного інтелекту
Штучний інтелект не виникає нізвідки й не працює сам собою ― людина постійно працює над тим, щоб системи ШІ функціонували точно, безпечно та відповідально. Для цього фахівець збирає й опрацьовує величезні набори навчальних даних.
Розглянемо, наприклад, помічника від Microsoft AI ― Cortana. Штучний інтелект потребував серйозного навчання, щоб розвинути «особистість», яку собою являє ― впевнену, турботливу та корисну для людини, але в жодному разі не владну. Щоб прищепити штучному інтелекту саме такі якості, команда, що складалася з поета, прозаїка та драматурга, витратила незліченні години. Подібним чином були налаштовані «особистості» Siri від Apple та Alexa від Amazon ― помічники зі ШІ повинні точно відображати голос, стиль комунікації бренду. Siri, наприклад, має лише відтінок зухвалості, який споживачі й очікують від Apple. 🙂
Люди завжди будуть потрібні для розробки, контролю та вдосконалення технологій ШІ, гарантуючи, що технологія відповідає етичним стандартам і цінностям.
Інтерпретація даних, генерованих ШІ
ШІ часто працює як «чорна скринька» ― генерує рішення, які людям важко зрозуміти й інтерпретувати. Недостатня прозорість може сприйматися як ненадійність, призвести до невпевненості та недовіри з боку споживачів, особливо тих, що не мають досвіду роботи з технологіями. Ось чому присутність менеджера важлива для пояснення та обґрунтування рішень, керованих ШІ.
Це особливо важливі в галузях, заснованих на фактах та доказах, таких як юриспруденція та медицина. Наприклад, практикуючий лікар повинен розуміти, а також могти пояснити, як саме штучний інтелект зробив висновки та склав медичну рекомендацію. Фахівець також здатен взяти на себе відповідальність за можливі помилки чи проблеми.
Висновок
Отже, хто перемагає в продажах: людина чи штучний інтелект? Відповідь ― поєднання двох сил. Ми побачили, що ШІ та люди справді мають унікальні сильні та слабкі сторони, які можуть доповнювати одна одну. Адже те, що є природним для людини, наприклад, дотепно пожартувати, може бути неймовірно складним для машини. А те, що машина виконує за мить, наприклад, аналіз величезного обсягу даних і миттєве виявлення закономірностей та ідей, практично неможливе для людей. Тож бізнес потребує обох типів можливостей.
Керівники та менеджери продажів, які використовують штучний інтелект для розширення людських можливостей, матимуть кращі можливості для досягнення результатів. Це підтверджують і дослідження. Наприклад, в Salesforce довели, що високоефективні команди в 4,9 раза частіше використовують штучний інтелект для продажів, ніж неефективні. Harvard Business School, що залучили до участі 1500 компаній, також встановили, що фірми досягають найзначніших покращень у продуктивності, коли люди й машини працюють разом.
