讓AI幫你銷售？沒那么容易！

David

人工智能AI有助于提升銷售業績嗎？當然！

阿里巴巴、京東、亞馬遜、Netflix這些以在線銷售為主的公司，業績之所以飛速增長，人工智能AI功不可沒。不少媒體報道也充分肯定了人工智能AI的高投資回報率，認為其可以有力提升銷售人員業績。從目前所有的成功案例中，我們似乎也可以得出這樣的結論：大多數銷售人員通過AI實現業績增長的道路進展順利，而且很容易實現。

事實上，只有少數銷售人員成功地使用了AI；一些銷售人員多年來一直在努力，但至今仍未構建起有效的AI系統；而絕大多數人甚至還沒有邁出第一步。

這好像與從媒體上獲得的感覺不太一樣。媒體報導給我們留下的印象是：通過AI，可以實現更高的銷售額、更低的成本和更好的銷售環境。比如，可以大大提高銷售人員在尋找、獲取客戶方面的效率；可以幫助銷售人員生成和聚焦于更高質量的銷售線索，更深入地了解客戶需求和偏好；可更好地與其他渠道或合作伙伴協同銷售，找到交叉銷售和追加銷售的機會，防止客戶流失等等。

無疑AI提升銷售的潛力是巨大的，帶來的好處也是真實的。但是，你所讀到的媒體報道卻很少能提供足夠的洞察力，讓你了解企業為實現AI收益所必須克服的挑戰。這種挑戰主要來自四個方面。

一.跨職能團隊合作

在公司中實踐人工智能AI項目所需的技能不僅包括數據科學技能，還包括產品管理、用戶界面設計、軟件工程和產品營銷，需要一個跨職能的團隊來實現。這個團隊既需要有把信息轉化成AI和ML系統可接收數據的數據工程師、具有領域專業知識的數據科學家，還需要軟件開發工程師、AI架構師等。為了將所有結合在一起，團隊還需要一個跨界專家——即一個既懂銷售又懂技術的人。

鑒于目前AI和ML機器學習人才市場行情，組建一個內部人工智能團隊的成本不低。但是，進行這種投資是值得的。可以隨時針對自己的業務需求進行優化，幫助公司在市場上脫穎而出。

二.整合不同來源的數據

AI系統需要使用大量數據。有些數據是結構化的，如人口統計數據、購買歷史記錄，有些是非結構化的，如電子郵件或錄音中的文字等。一次性集成這些數據是非常困難的，需要持續收集、刷新，不但耗時且成本高昂。

幸運的是，只要數據沒有系統偏差，AI就可以處理不完整或部分數據。事實上，AI還可以自動改善數據的質量，如預測丟失的數據或識別可能的錯誤等。

這在實踐應用中具有重要意義。如一家娛樂城想利用AI優化和拓展客戶。他們具有獨立的數據庫來跟蹤其高價值客戶的酒店開支、餐飲開支和娛樂開支，但需要至少8個月時間才能整合所有這些數據。因此，這家娛樂城選擇聚焦部分數據。幾周后，他們就有了55%的完整集成數據庫，可以每月更新。通過部分數據，這家娛樂城很快獲得了AI的數據分析建議，做出改進，增強了客戶關系。

三.快速實現價值

一個完整的人工智能AI實現應該包括靈活的、分階段的、迭代設計測試，以及來自銷售人員的持續反饋。然而不少公司總想一蹴而就、一次性就構建起一個大而全、完美的AI系統，快速實現AI價值，但結果經常是花了很大資金和力氣卻得不到銷售人員的認可。這個錯誤通常是致命的，因為如果銷售人員沒有持續反饋和AI系統的迭代更新，AI對于銷售人員就是負擔而不是銷售利器，就不愿意使用。實施AI只有從小到大、不斷迭代、才能逐步完善、得到成功應用。

一家生物技術公司將其在人工智能領域的成功歸功于其小規模起步的決定。該公司的愿景是開發一個AI應用程序，為銷售提供行動、內容指導，實現通過多個銷售渠道與客戶取得聯系。為了穩妥起見，他們先從一個銷售渠道做起，再證明方法是成功的、有價值，并被銷售人員認可后，才擴展到更廣泛的銷售渠道。

四.讓銷售人員愿意用

對于新銷售工具或技術的理解和接受，在不同的銷售人員中也有所不同。許多銷售人員對AI就持懷疑態度。

不過有一些方法可以促進銷售人員采用AI工具。首先，確保AI工具與銷售人員日常工作的方式一致，讓員工沒有抵觸。然后AI推進人員可在工作流程中隨時觀察，為AI工具的分析提供解釋。例如，“這個客戶可能會購買這個產品，因為其他具有類似購買模式的客戶最終會購買它。”鼓勵銷售人員提供有關建議的反饋。例如，“這個建議有用嗎？如果沒有，為什么不呢？你已經解決了這個問題嗎？”或者，“這不是個好主意？”這樣的反饋有助于改進人工智能系統，但更重要的是，使銷售人員成為構建工具的合作伙伴。

五.小結

人工智能AI可以對銷售產生重大影響，它的好處也是可見的，但不要低估所需的時間和精力。通過讓事情簡單地開始，在實施過程中保持靈活性，構建適合的團隊，你將看到不錯的結果。