AI w B2B

Wdrożenie sztucznej inteligencji w B2B to proces długi i kosztowny. Sztuczna inteligencja w B2B może zwiększyć rentowny wzrost sprzedaży B2B. Siedem przykładów wdrożenia AI w B2B pokazuje, w jaki sposób firmy B2B mogą maksymalizować korzyści i wywierać trwały wpływ dzięki dostosowanej strategii sztucznej inteligencji.

Firmy B2B są przyzwyczajone do korzystania z usługi IT, które pomagają im uzyskać przewagę konkurencyjną oraz osiągnąć rentowny wzrost. Przyglądają się aplikacjom AI, które posiadają potencjał do przyspieszenia transformacji sprzedaży w całym procesie sprzedaży oraz obsłudze klienta. Wdrożenie AI w B2B może pomóc w osiągnięciu ponadprzeciętnego, zyskownego wzrostu poprzez:

• zwiększenie przychodów,
• zwiększenie produktywności sprzedaży,
• usprawnienie procesów wewnętrznych.

Firmy B2B uważają, że potencjał jest ogromny. Z drugiej jednak strony, większość firm B2B musi zaakceptować sztuczną inteligencję, a nawet się w nią zaangażować. Wiele firm nadal nie jest pewnych, gdzie oraz w jaki sposób AI może generować korzyści dla biznesu i czy wpływ AI na biznes uzasadnia inwestycję. Niektórzy czują się przytłoczeni mnogością pomysłów i szukają porady, co należy traktować priorytetowo.

W tym artykule przedstawiamy kilka wdrożeń AI w B2B w całym cyklu transakcji, analizując wdrożenia sztucznej inteligencji i ich wpływ na zwrot z inwestycji w sprzedaż i doświadczenie klienta. Wdrożenie AI w B2B może poprawić efektywność i wydajność oraz zacząć przynosić niemal natychmiastowe efekty. Opisujemy wdrożenia AI w firmach B2B wśród liderów w branżach. Na koniec sugerujemy kluczowe rekomendacje, które mogą pomóc firmom B2B w tworzeniu strategii wdrażania sztucznej inteligencji, która jest zgodna z ich celami i pragnieniami napędzania rentownego wzrostu sprzedaży.

Gen AI może mieć wpływ na cały cykl transakcji B2B

Następna najlepsza okazja

Firmy B2B często zmagają się z uproszczonymi zasadami, ręcznym sprawdzaniem klientów, brakiem integracji danych lub nieodpowiednim szkoleniem w zakresie narzędzi sprzedażowych. Aplikacja AI może pomóc im w znalezieniu „następnej najlepszej okazji”. Może przetwarzać wiele różnych źródeł danych, aby nadać priorytet możliwościom. Gen AI może analizować znaczne ilości nieustrukturyzowanych danych (na przykład pliki PDF, dokumenty, emaile lub zdjęcia), aby zapewnić zaawansowane rekomendacje i instrukcje. Gen AI może również syntetyzować istotne informacje o potencjalnych klientach na pulpicie, jednym, podsumowującym widoku, umożliwiając sprzedawcom poszukiwanie kolejnej najlepszej okazji sprzedaży w oparciu o jasne, krytyczne informacje.

Wdrożenie sztucznej inteligencji w B2B może znacznie przyspieszyć czasochłonny proces sprawdzania potencjalnych klientów, mapowania relacji i identyfikowania dodatkowych interesariuszy. Moduły Gen AI w aplikacji B2B mogą być szkolone w zakresie odpowiadania na pytania poprzez eksplorację różnych źródeł, takich jak artykuły prasowe, raporty firmowe i dane transakcyjne. Uzyskane wyniki można zintegrować bezpośrednio z zarządzaniem relacjami z klientami (CRM dla B2B) firmy, aby pomóc sprzedawcom w ustalaniu priorytetów klientów i możliwości.

Firmy, które mają do czynienia z dużą liczbą produktów i potencjalnych klientów, są najbardziej podekscytowane tym przypadkiem użycia.

Gen AI w B2B: Zwiększanie zamówień online

Firmy B2B, dystrybutor produktów budowlanych chciał przyspieszyć wzrost, ale stanął w obliczu wyzwań związanych z identyfikacją i wykorzystywaniem możliwości. Proces ten mógł być uciążliwy i czasochłonny. Na przykład sprzedawcy jeździli po mieście, aby wizualnie zidentyfikować lokalizacje nowych projektów budowlanych. Aby rozwiązać ten problem, firma najpierw zbudowała silnik sztucznej inteligencji, który wykorzystywał zarówno wewnętrzne, jak i zewnętrzne źródła danych do oceniania i ustalania priorytetów istniejących możliwości oraz do identyfikowania ukierunkowanych rekomendacji produktów. Następnie wykorzystała sztuczną inteligencję do wyodrębnienia informacji o nadchodzących projektach budowlanych z nieustrukturyzowanych danych publicznych - pozwoleń na budowę, identyfikując nowe możliwości i poprawiając priorytetyzację istniejących. Firmy B2B wykorzystuje sztuczną inteligencję do personalizacji zasięgu na dużą skalę. Zaowocowało to nowymi możliwościami sprzedaży i wzrostem współczynników zamówień online.

AI w rekomendacji najlepszych działań

Nawet w sytuacji, w której szanse są traktowane priorytetowo w oparciu o dane dotyczące zaangażowania i intencji, niektóre firmy handlowe mają trudności z ustaleniem, jakie kroki są potrzebne, aby wykorzystać szanse, które wymagają natychmiastowego zaangażowania.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą poprawić wskazówki dla sprzedawców dotyczące rekomendacji najlepszych działań, określić następne najlepsze działanie, które należy podjąć, np. w jakim segmencie umieścić potencjalnego klienta, czy w segmencie do kampanii marketingowej o najwyższym priorytecie. Aplikacja Gen AI kategoryzuje potencjalnych klientów według działań w kanale sprzedaży, takich jak określenie, kogo zaprosić na webinar lub kto może skorzystać z natychmiastowego spotkania jeden na jeden. Gen AI personalizuje zasięg, na przykład sugerując skrypty e-mail lub poczty głosowej w oparciu o ryzyko rezygnacji.

Gen AI w firmie: Wzrost sprzedaży na rynku usług

Producent urządzeń dla firm chciał przyspieszyć sprzedaż na rynku wtórnym oraz sprzedaż usług. Głównymi wyzwaniami firmy były siły sprzedaży, bardzo rozdrobniona baza klientów, znaczny odpływ klientów i słaba prezentacja wdrożeń w lokalizacjach klientów. Po kilku miesiącach rozwoju, producent urządzeń dla firm był w stanie wdrożyć silnik generowania leadów w celu oczyszczenia danych sprzedażowych, zasilenia bazy danych rynku wtórnego w czasie rzeczywistym i zbudowania analiz w celu generowania możliwości sprzedaży. Algorytmy AI zidentyfikowały następne najlepsze działania dla firmy, przewidując harmonogramy konserwacji. Sprzedawcy otrzymywali priorytetowe listy potencjalnych klientów osadzone w ich CRM, skategoryzowane według możliwości sprzedaży dodatkowej lub krzyżowej z szacunkową wartością transakcji. Następnie wirtualny asystent sprzedaży AI inicjował kontakt z klientem za pośrednictwem spersonalizowanych wiadomości e-mail, filtrując odpowiedzi w celu przekazania gorących leadów z powrotem do sprzedawców. Producent urządzeń dla firm zwiększył swój lejek sprzedaży od nowych i istniejących klientów.

Wsparcie AI podczas spotkań

Ponieważ sprzedawcy zmagają się z wieloma złożonymi informacjami, przygotowanie do kluczowych spotkań z klientami może być czasochłonnym procesem. Gen AI i inne rodzaje automatyzacji mogą zaoszczędzić czas sprzedawców i usprawnić rozmowy. Technologie te mogą syntetyzować krytyczne informacje z wielu źródeł np. zgłoszenia serwisowe lub dane transakcyjne i dostarczać odpowiednich spostrzeżeń w łatwym do skonsumowania formacie. Duży model językowy (Large Language Model - LLM) opracowuje punkty rozmowy i odpowiedzi na zastrzeżenia w celu bardziej efektywnego przygotowania bez zmniejszania jakości rozmowy.

Wsparcie AI podczas spotkań nie musi zajmować dużo czasu. Istnieją łatwo dostępne narzędzia AI, które są niezależne od branży, mogą odnosić się do znaczących źródeł w wielu branżach i można je łatwo dostosować za pomocą gotowych rozwiązań.

Wsparcie AI podczas spotkań zwykle generuje największe emocje w branżach o długich cyklach sprzedaży, licznych spotkaniach i dużych wartościach transakcji, gdzie oszczędność czasu niezbędnego na obsługę może być znacząca.

Wdrożenie AI w sprzedaży

Branże materiałowe są często złożone, z dużą ilością produktów i ich zastosowań. Skuteczni sprzedawcy potrzebują dogłębnego zrozumienia rynku, a przygotowanie się do spotkań może być uciążliwym zadaniem. Firma B2B zajmująca się materiałami stanęła w obliczu wyzwań związanych z osiągnięciem ambitnych celów wzrostu. Tylko 20% czasu sprzedawcy spędzali na spotkaniach z klientami, podczas gdy odnoszące sukcesy zespoły sprzedaży B2B w innych firmach we wszystkich branżach mogą spędzać od jednej trzeciej do połowy czasu z klientami. Aby skrócić czas przygotowywania spotkań, firma B2B wykorzystała sztuczną inteligencję do ustalania priorytetów kluczowych możliwości oraz sztuczną inteligencję do generowania materiałów badawczych i skryptów, a także do obsługi prostych kontaktów z klientami. Narzędzie AI do tworzenia notatek przygotowawczych do spotkań zostało opracowane w ciągu kilku tygodni, odzwierciedlając wkład ponad dziesiątek sprzedawców i integrując wiele źródeł danych. Stworzone przez aplikację AI notatki ze spotkań zawierały podsumowanie danych finansowych, cele strategiczne, historyczne dane sprzedażowe, spostrzeżenia i działania z poprzednich spotkań, podsumowanie znanych preferencji i wymagań klientów oraz informacje o kluczowych interesariuszach. W rezultacie grupa sprzedawców zyskała dodatkowy czas.

Wdrożenie AI w obsłudze klienta

Odpowiadanie na zapytania ofertowe (Requests for Proposals - RFP) jest czasochłonne. Sztuczna inteligencja poprawia wydajność i dokładność odpowiedzi na zapytania ofertowe, skraca czas odpowiedzi i zarządza wewnętrznym procesem biznesowym. Gen AI pomaga zwiększyć spójność i poprawić jakość obsługi klienta, ponieważ wiele zespołów funkcjonalnych udziela informacji na temat tego, jak odpowiedzieć na zapytanie ofertowe.

Wdrożenie AI w obsłudze klienta jest ekscytujące dla liderów w wielu branżach, ze szczególnym zainteresowaniem firm z branż, które często obsługują bardzo złożone, regulowane i wymagające dużej ilości danych odpowiedzi na zapytania ofertowe, które zwykle wymagają dużego zaangażowania czasowego.

Wdrożenie AI w tworzeniu odpowiedzi

Firma B2B zmieniła sposób, w jaki odpowiadała na zapytania ofertowe, wdrażając sztuczną inteligencję. Podczas przeprowadzania analiz w celu przygotowania odpowiedzi, zespoły sprzedaży firmy B2B często musiały przeszukiwać setki dokumentów, z których każdy liczył setki stron. W branży, w której zapytania ofertowe są tworzone bardzo rzadko np. raz na rok lub raz na dwa-trzy lata dla każdego rynku, stawka jest bardzo wysoka. Intensywna konkurencja wymagała odpowiedzi, które podkreślają solidność finansową i konkretne możliwości, które przyćmiewają konkurencję. Każdy błąd może skutkować utratą kontraktu wartego miliardy dolarów rocznie.

Wprowadzenie narzędzia sztucznej inteligencji oznaczało zmianę paradygmatu. Zasilając gen AI nieustrukturyzowanymi danymi z historycznych odpowiedzi firmy B2B - wraz z informacjami z publicznie dostępnych rejestrów umów - zespół sprzedaży mógł wygenerować konkurencyjne informacje w ciągu zaledwie kilku sekund. Narzędzie sztucznej inteligencji zapewniło natychmiastowy dostęp do istotnych innowacji i benchmarków konkurencji, umożliwiając bardziej strategiczne i świadome podejmowanie decyzji podczas procesu opracowywania odpowiedzi. Na przykład, narzędzie AI może natychmiast syntetyzować oczekiwania klientów dotyczące czasu odpowiedzi na wiadomości głosowe od dostawców, godzin pracy centrum obsługi klientów i czasu potrzebnego na uzyskanie uprzedniej zgody, co było krytycznymi szczegółami, które wcześniej wymagały szeroko zakrojonych ręcznych analiz. Od momentu wprowadzenia narzędzia sztucznej inteligencji, firma B2B jest w stanie skrócić czas potrzebny na ocenę możliwości konkurentów o 60 do 80 procent. Wygenerowane spostrzeżenia wzmocniły propozycję firmy B2B w odpowiedzi na konkurencyjne zapytanie ofertowe. Narzędzie sztucznej inteligencji umożliwiło zwiększenie wydajności i wzmocniło przewagę konkurencyjną firmy B2B w bogatej w informacje branży, w której liczy się każde zapytanie ofertowe.

Wdrożenie AI w zarządzaniu cenami

Wpływ sztucznej inteligencji na ceny jest ogromny. Wiele branż B2B opiera się głównie na podstawowej analityce i wiedzy handlowej zespołu sprzedaży. Sztuczna inteligencja stwarza szansę na znaczące innowacje. Pozwala firmom B2B dostosować modele biznesowe, które są wykorzystywane głównie w dynamicznych branżach B2C, na przykład w handlu detalicznym online. Rezultatem są nowe możliwości dla pionierów i nowe zagrożenia dla opóźnionych.

Istnieje kilka dominujących zastosowań sztucznej inteligencji w ustalaniu cen. Jednym z nich jest ustalanie cen oparte na sztucznej inteligencji, w którym mikro-segmentacja klientów pozwala na ocenę gotowości klientów do zapłaty i zakupu w danym punkcie cenowym. Dodatkowe zastosowania obejmują wsparcie negocjacyjne oparte na sztucznej inteligencji i administrowanie cenami. Firmy zaczęły wykorzystywać sztuczną inteligencję do analizowania publicznie dostępnych danych i interakcji z klientami oraz śledzenia skuteczności i wyników negocjacji, a także tworzenia indywidualnych argumentów. Dzięki temu sprzedawcy otrzymują wynik i uzasadnienie tego, jak dużą mają siłę negocjacyjną. Narzędzia Gen AI w zarządzaniu cenami okazują się również skuteczne w stosowaniu automatyzacji, w tym w aktualizacjach systemu i przepływach pracy.

Wdrożenie AI w ocenianiu transakcji

Wiele firm B2B podaje swoim klientom ceny, które są później obniżane w negocjacjach w celu zamknięcia transakcji. Prowadzi to do dużych rozbieżności w rzeczywistych cenach końcowych. Niektóre różnice mają sens, ale rabaty wynikające na przykład z różnic w umiejętnościach negocjacyjnych przedstawicieli handlowych lub historii sprzedaży mogą być niepotrzebne.

Firm świadcząca usługi B2B postanowiła ograniczyć różnice w rabatach i zaostrzyć swój model cenowy. Korzystając z narzędzia sztucznej inteligencji, stworzyła strukturę cenową opartą na setkach parametrów klienta i transakcji z oddzielnymi modelami dla nowych transakcji i odnowień. Narzędzie AI zostało przygotowane dla zespołu sprzedaży w intuicyjnej aplikacji, w której poszczególne transakcje były analizowane i oceniane, zapewniając im szereg pożądanych opcji rabatowych. Narzędzie AI było wykorzystywane w procesie zatwierdzania w CRM, dając natychmiastowy wgląd w to, jak korzystna była dana transakcja. Wreszcie, spostrzeżenia z modelu AI zostały wykorzystane do szkolenia zespołów sprzedażowych. Spostrzeżenia te ujawniły, co spowodowało pożądaną i niepożądaną wariancję rabatów, wyposażając zespoły sprzedaży we wskazówki, gdzie należy utrzymać pozycję, a gdzie ustąpić podczas negocjacji.

W wyniku zastosowania sztucznej inteligencji w zarządzaniu cenami, firma odnotowała wzrost zysków. Warto zauważyć, że narzędzie AI nie polegało wyłącznie na podnoszeniu cen. Skupiało się raczej na optymalizacji, prowadząc zespoły w kierunku wyższych cen tam, gdzie to możliwe, jednocześnie pozwalając na niższe ceny tam, gdzie to konieczne. Ten rodzaj niuansów pozwala firmom aktywnie kierować cenami w kierunku ich celów strategicznych, niezależnie od tego, czy jest to marża, wolumen, czy zrównoważona kombinacja.

Wdrożenie AI w badaniach

Sprzedawcy B2B spędzają dużo czasu na analizie klientów, potencjalnych klientów i produktów. Zbieranie i analiza informacji ze stron internetowych, raportów rocznych i rozmów, a także wiadomości e-mail i danych wewnętrznych zajmuje dużo czasu. Może to być szczególnie uciążliwe dla sprzedawców, którzy próbują zaangażować klienta w rozmowę na żywo, jednocześnie starając się szybko zlokalizować, przetrawić i zsyntetyzować istotne informacje. Interakcje z klientami zostały wsparte narzędziem AI, które pomaga sprzedawcom w szybkim ustalaniu faktów podczas rozmów. W rezultacie sprzedawcy są wyposażeni w lepsze i bardziej aktualne dane, co poprawia ogólne wrażenia.

Wdrożenie AI w sprzedaży

Duża firma z branży przemysłowej chciała ożywić rentowny wzrost i produktywność w niestabilnym otoczeniu rynkowym. Firma opracowała silnik wzrostu oparty na sztucznej inteligencji, aby pomóc w badaniach rynku. Narzędzie AI połączyło ponad dziesięć wewnętrznych i zewnętrznych źródeł danych, aby zmapować wszechświat istniejących i potencjalnych nowych klientów, uszeregowanych według udziału w portfelu i potencjału. Firma wykorzystała również agenta sztucznej inteligencji, aby pomóc jej w sformułowaniu propozycji wartości dla każdego potencjalnego klienta, w tym w porównaniu z konkurencją pod względem kluczowych czynników zakupowych. Agent AI wyposażył firmę w sprawdzone dane, umożliwiając firmie przejście od tradycyjnego modelu skupienia się na utrzymaniu biznesu wśród obecnych klientów na modelu biznesowym, w którym pracownicy firmy pozyskują nowe możliwości zastosowania produktów, których nigdy wcześniej sobie nie wyobrażano. Doprowadziło to do wyższych współczynników konwersji i szybszej realizacji leadów przez zespół sprzedaży po pełnym wdrożeniu rozwiązania w ciągu kilku miesięcy.

Wdrożenie AI w szkoleniach

Biorąc pod uwagę długość i złożoność niektórych procesów sprzedaży B2B i cykli transakcji, menedżerowie sprzedaży często mają trudności ze skutecznym porównywaniem wyników sprzedawców. Narzędzie AI może analizować wydajność sprzedawcy we wszystkich interakcjach z klientami, aby zapewnić menedżerom kompleksowy obraz wydajności i zalecić ukierunkowany coaching w oparciu o specyficzne potrzeby sprzedawcy. Może również dostarczać spersonalizowane informacje na temat wydajności bezpośrednio sprzedawcom, aby umożliwić im rozwój osobisty.

Wdrożenie AI w obsłudze klientów

Firma dążyła do poprawy satysfakcji klientów i wyników sprzedaży w swoim call center, gdzie konsekwentne przedstawianie konkretnych ofert podczas każdego połączenia serwisowego było krytycznym wskaźnikiem. Firma opracowała aplikację AI do oceny wydajności sprzedawców i wprowadziła spostrzeżenia do silnika coachingowego. Aplikacja AI została przeszkolona w zakresie transkrypcji połączeń powiązanych z wynikami sprzedaży i satysfakcji. Wykorzystywała sztuczną inteligencję do analizowania struktury połączeń i identyfikowania markerów kompetencji, takich jak empatia, które pomagają wyjaśnić wysoką wydajność. Spostrzeżenia te zostały następnie wykorzystane do dostarczenia sugestii coachingowych agentom call-center po każdym połączeniu i zostały włączone do długoterminowych programów coachingowych dostosowanych do każdego agenta. To spersonalizowane budowanie umiejętności doprowadziło do wzrostu wyniku satysfakcji klienta, wskaźnika, który mierzy, jak prawdopodobne jest, że klienci polecą produkty lub usługi firmy innym i redukcji kosztów szkolenia.

AI w B2B

Przykłady wdrożenia AI ujawniają potencjał sztucznej inteligencji w zakresie transformacji cyfrowej sprzedaży. Firmy są zainteresowane realnymi przykładami wdrożenia AI, ale są jeszcze bardziej zainteresowane kolejnymi falami innowacji, agentową sztuczną inteligencją. Przy ograniczonej interwencji człowieka, agenci AI mogą rozumować, interpretować i podejmować autonomiczne decyzje dotyczące działania lub przepływu pracy.

Agentowa sztuczna inteligencja nie tylko zidentyfikuje konkretne działania (takie jak sklasyfikowanie potencjalnego klienta jako średnio priorytetowego, wymagającego dodatkowych kontaktów), ale faktycznie wykona działanie, automatycznie kontaktując się z potencjalnym klientem, oceniając jego zainteresowanie i odpowiadając (na przykład wysyłając wiadomość o treści „Zauważyliśmy, że jesteś zainteresowany produktem, pragniemy dostarczyć więcej szczegółów”). Agenci AI mogą również rozwijać relacje z potencjalnym sprzedawcą poprzez wielokrotną komunikację na temat potencjalnych działań, takich jak umówienie spotkania między klientem a sprzedawcą. Agenci AI posiadają potencjał, aby jeszcze bardziej zwiększyć korzyści z wdrożenia aplikacji AI w firmie

Przykłady wdrożenia AI w firmie B2B ilustruje, w jaki sposób firmy mogą wykorzystać sztuczną inteligencję do fundamentalnego przekształcenia swoich zdolności sprzedażowych w celu skalowania biznesu, uzyskania ponadprzeciętnego, zyskownego wzrostu, stworzenia przewagi konkurencyjnej. Skuteczne wdrożenie sztucznej inteligencji ma kluczowe znaczenie dla sukcesu firmy. Niezależnie od tego, czy rozpoczynasz swój pierwszy program pilotażowy, czy też skalujesz firmy, już rozpocząłeś proces. Każda firma, która chce osiągnąć trwałą zmianę w swojej organizacji sprzedaży, powinna wziąć pod uwagę poniższe punkty.

Wdrożenie AI w B2B zacznij od identyfikacji problemu, a nie od technologii

Decyzja o wykorzystaniu sztucznej inteligencji lub jakiejkolwiek innej technologii musi być podyktowana konkretnymi względami biznesowymi. W przypadku sprzedaży B2B, podstawową kwestią jest określenie, gdzie aplikacje AI mogą przynieść ponadprzeciętny, zyskowny wzrost. Firmy mogą zacząć od wskazania podstawowych wyzwań biznesowych, takich jak pozyskiwanie potencjalnych klientów, obsługa klientów lub bardziej efektywne zarządzanie usługami. Następnie mogą określić przypadki użycia, które zapewnią największą wartość. Gdy priorytety są jasne, firmy B2B mogą zdecydować, czy potrzeby te najlepiej zaspokoją technologie takie jak automatyzacja oparta na regułach, uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja.

W niektórych przypadkach firmy B2B mogą nie być zmuszone do wdrożenia sztucznej inteligencji, zwłaszcza jeśli podstawowe procesy, takie jak zarządzanie zamówieniami lub zarządzanie klientami, są nadal wykonywane ręcznie. Gdy tolerancja na błędy jest bardzo niska, prosta automatyzacja z bezpośrednimi linkami do źródła może być wystarczającym i bardziej niezawodnym podejściem, unikając potencjalnego ryzyka związanego z halucynacjami AI. Kluczem do projektowania i rozwijania najlepszych rozwiązań jest jasne zrozumienie problemu biznesowego. Tylko wtedy firma B2B może ocenić, czy gen AI jest właściwym wyborem dla rozwiązania jej potrzeb.

We wdrożeniu AI w B2B postaw sprzedawcę w centrum uwagi

Aby uzyskać największą wartość z rozwiązania gen AI, konieczne jest upewnienie się, że projekt koncentruje się na potrzebach użytkowników. Firmy B2B mogą zacząć od oceny bieżących procesów sprzedaży, aby znaleźć sposoby na zaoszczędzenie czasu sprzedawców lub dostarczenie im cennych informacji, gdy najbardziej ich potrzebują. Oznacza to również zagłębienie się w podróż klienta. Sprzedawcy, którzy mogą wykorzystać odpowiednie spostrzeżenia, aby stworzyć więcej sytuacji, w których klienci czują się docenieni, zaopiekowani, będą bardziej podekscytowani korzystaniem z aplikacji AI.

Sprzedawcy B2B mogą zadać sobie następujące pytania, aby upewnić się, że aplikacje AI są zorientowane na sprzedawcę:

• Wpływ: Czy aplikacja AI jest czymś, na czym zależy sprzedawcom? Czy aplikacja AI będzie miała znaczący wpływ na ich prace?
• Przejrzystość: Czy dane wyjściowe do aplikacji AI są łatwe do zrozumienia?
• Zrozumiałe: Czy sprzedawcy mogą łatwo wyjaśnić wyniki klientom?
• Nakazowe: Czy wyniki działania aplikacji AI są wyraźnie powiązane z konkretnymi działaniami sprzedawców?
• Wiarygodne: Czy sprzedawcy zaufają wynikom i uznają informacje za spójne i dokładne?

Jeśli odpowiedź na którekolwiek z tych pięciu pytań jest przecząca, warto ponownie przeanalizować projekt wdrożenia aplikacji AI - w tym krytyczne funkcje, źródła danych, wyniki analityczne lub sposób prezentacji informacji. Z drugiej strony, pozytywne odpowiedzi na te pytania zwiększą prawdopodobieństwo, że wdrożenie sztucznej inteligencji w firmie zostanie entuzjastycznie przyjęty przez sprzedawców.

Wdrożenie AI w B2B rozpocznij poprzez wdrażanie prostych rozwiązań i budowanie przewagi konkurencyjnej

Nie jest zaskoczeniem, że większość firm nie buduje od podstaw kompletnej aplikacji AI, posiadającej wszystkie możliwości sztucznej inteligencji. Nawet jeśli decydują się na tworzenie aplikacji AI dla konkretnego przypadku użycia, znaczna część funkcji (takich jak LLM) często pochodzi z publicznie dostępnych, gotowych rozwiązań, które można precyzyjnie dostroić. W tym sensie podejście „buduj” jest dokładniej opisywane jako „kup plus zbuduj”.

Aby zdecydować między strategią „kup” a „kup plus zbuduj”, ważne jest ustalenie jasnych priorytetów handlowych dla przypadków użycia sztucznej inteligencji w firmie o dużym wpływie, które mogą dać przewagę konkurencyjną firmie sprzedażowej. W przypadku mniej złożonych przypadków użycia z w dużej mierze standardową funkcjonalnością (takich jak podsumowywanie transkrypcji spotkań), wiodące firmy sprzedażowe często decydują się na szybki zakup i wdrożenie gotowej aplikacji gen AI. W przypadku przypadków użycia o wysokiej wartości z potencjałem wyjątkowej wydajności i przewagi konkurencyjnej (takich jak dostarczanie właściwej oferty we właściwym czasie), lepiej jest wybrać ścieżkę „kup i zbuduj”, w której inwestycje w ukierunkowany rozwój aplikacji AI wykraczający poza funkcjonalność out-of-the-box mogą zapewnić większy wpływ. Dokonywanie właściwych wyborów dotyczących tego, kiedy kupować, a kiedy inwestować w tworzenie dedykowanej aplikacji AI zapewniającej strategiczną przewagę konkurencyjną, może wyróżnić liderów na tle konkurencji.

Wdrożenie AI w B2B przeprowadź poprzez zrównoważenie natychmiastowego wpływu i trwałych możliwości dzięki jasnej strategii AI

W miarę jak firmy B2B zaczynają wdrażać przypadki użycia sztucznej inteligencji w sprzedaży B2B, konieczne jest ustanowienie i utrzymanie jasnej wizji środowiska IT, stosu technologii komercyjnych oraz strategii i architektury sztucznej inteligencji przedsiębiorstwa. Niespójne architektury mogą prowadzić do marnowania wysiłków, niekompatybilnych rozwiązań i zwiększonych kosztów. Zapewniając zgodność od samego początku, firmy B2B mogą zapobiegać fragmentacji wynikającej z różnych wysiłków rozwojowych i płynnie integrować różne inicjatywy AI, maksymalizując ich wartość.

Wiodące firmy B2B planują wysiłki w ciągu kilku tygodni, co pozwala im szybko opracować skuteczne przypadki użycia sztucznej inteligencji przy jednoczesnym zachowaniu spójnych ram. Robią to poprzez staranne określanie minimalnych, wykonalnych produktów (Minimal Viable Product - MVP) i wykorzystywanie partnerów, gdy nie mają odpowiednich ludzi wewnętrznie. Wczesne sukcesy działają jak latarnie morskie, zachęcając do ekscytacji, mobilizując firmy oraz zapewniając wsparcie i zasoby do skalowalnego wdrożenia AI.

Chociaż szybkie zwycięstwa są ważne, nie powinny odbywać się kosztem podstawowych możliwości. Inwestowanie w odpowiednią infrastrukturę technologiczną ma kluczowe znaczenie dla długoterminowego sukcesu wdrożenia AI w firmie B2B. Obejmuje to solidne zarządzanie danymi i ład, kompleksowe możliwości przetwarzania danych oraz zmodernizowany stos technologiczny. Równie ważny jest talent. Ambitne organizacje kultywują zespoły z umiejętnościami budowania, utrzymywania i ulepszania funkcji sztucznej inteligencji w miarę upływu czasu. Wiąże się to z zatrudnianiem odpowiednich talentów i ciągłym podnoszeniem kwalifikacji pracowników w celu wspierania kultury innowacji i zdolności adaptacyjnych. Osiągając właściwą równowagę między krótkoterminowym wpływem a długoterminowymi możliwościami, firmy B2B mogą zapewnić, że ich podróż gen AI będzie zarówno skuteczna, jak i zrównoważona.

Zainwestuj czas i środki w zaangażowanie sprzedawców od samego początku w proces wdrożenia AI w B2B

Handlowe firmy B2B często chętnie wdrażają nowe aplikacje AI, aby zwiększyć wydajność. Jednak skłonienie zespołów sprzedażowych do przyjęcia tych rozwiązań w sposób zrównoważony i na dużą skalę może być większym wyzwaniem niż uruchomienie technologii. Projekt skoncentrowany na sprzedawcy i nastawienie na eksperymentowanie, które prowadzi do pierwszych wersji aplikacji AI, MVP, to dobry początek, ale liderzy muszą zainwestować czas i wysiłek, aby zmaksymalizować przyjęcie i wywrzeć rzeczywisty wpływ. Wdrażając aplikacje AI w sprzedaży, kluczowe jest przyjęcie zwinnego podejścia do rozwoju, w tym iteracyjnego procesu z częstymi cyklami testowania i uczenia się, zakorzenionymi w sugestiach sprzedawców B2B i ciągłym doskonaleniu w ściśle powiązanych zespołach biznesowych i technicznych.

Skuteczne wdrożenie aplikacji AI wymaga również starannego zarządzania zmianą, praktyki, która jest zbyt często pomijana. Wiodące firmy B2B stosują różnorodne strategie, aby przygotować i wspierać sprzedawców w zakresie nowych rozwiązań AI. Obejmują one częstą komunikację i ustalanie jasnych oczekiwań, korzystanie z wyróżniających się sprzedawców i rad doradczych, zapewnianie sesji szkoleniowych i rozpoznawanie historii sukcesu oraz przemyślane korzystanie z nowych rozwiązań przez liderów sprzedaży. Zachęcanie sprzedawców, którzy eksperymentują ze sztuczną inteligencją i celebrowanie wyłapywania błędów w ramach innowacji może wspierać kulturę ciągłego doskonalenia.

Wreszcie, centra doskonałości sztucznej inteligencji mogą pomóc przyspieszyć wdrożenie aplikacji AI i skalowanie sztucznej inteligencji do większej liczby przypadków użycia. Centra te mogą ustalać priorytety zasobów, centralizować finansowanie, zapewniać właściwe zarządzanie zmianami i prowadzić odpowiedzialne użytkowanie.

AI w B2B

Podczas gdy wiele handlowych firm B2B wciąż znajduje się na wczesnych etapach rozwoju technologicznego, wiodące firmy już skalują biznes przez AI. Liderzy rynkowi, są zwykle bardziej entuzjastycznie nastawieni do sztucznej inteligencji i wdrażają wiele rozwiązań, aby przekształcić swoje strategie wzrostu i podróże sprzedawców. Sztuczna inteligencja może wzmocnić zespoły, zapewniając lepsze spostrzeżenia, podnosząc współczynniki konwersji i zwiększając produktywność. Autonomiczni agenci mogą zapewnić jeszcze większy wpływ. Mając na uwadze odpowiednią strategię rozwoju i model wejścia na rynek, a także chęć przekształcenia zainteresowania sztuczną inteligencją, firmy B2B mogą skalować biznes na ogromną skalę.