დღეს, გაყიდვების სპეციალისტები უპრეცედენტო გამოწვევის წინაშე დგანან. გადაწყვეტილების მიმღები პირები აღარ პასუხობენ კომერციულ წინადადებებს, უარს ამბობენ „ცივ“ ზარებზე, პირისპირ შეხვედრებსა და გაყიდვის „სახელდახელო“ მეთოდებზე. მაგრამ რას ვხედავთ რიცხვების მხრივ? McKinsey-ის ახალი კვლევის მიხედვით, სულ რაღაც 5 წელიწადში B2B სეგმენტში მომწოდებლებთან უშუალო კომუნიკაციის მსურველთა რიცხვი თითქმის განახევრდა – 50%-დან 35%-მდე დაეცა.
რა ხდება ბაზარზე? საქმე ისაა, რომ დამკვეთი თავად ცდილობს მოიძიოს ინფორმაცია, შეისწავლოს კომპანიები და პროდუქტები, შეადაროს ისინი ერთმანეთს და მხოლოდ ამის შემდეგ გადაწყვიტოს, ვის დაუკავშირდეს. ეს კი გაყიდვების გუნდებისგან სრულიად ახალ მიდგომას მოითხოვს.
გამოსავალი, რომელსაც ბევრი მიმართავს – გაზარდოს კომუნიკაციის სიხშირე – ხშირად უკუეფექტს იძლევა. Gartner-ის მონაცემებით, B2B მყიდველების 64% აცხადებს, რომ გადატვირთულია სავაჭრო და მარკეტინგული კომუნიკაციებით. უფრო მეტიც, გადავსებული ინბოქსის პირობებში კლიენტი უფრო მეტად გაღიზიანდება, ვიდრე დაინტერესდება თქვენი შეთავაზებით.
მაგრამ არსებობს სხვა გზა – ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება გაყიდვების ხარისხის გასაუმჯობესებლად. წარმოგიდგენთ ორ რეალურ მაგალითს, რომლებიც ცხადყოფს, როგორ შეიძლება AI-ის ეფექტური გამოყენება გაყიდვების პროცესში.
პირველი ისტორია ეხება ერინს, გამოცდილ გაყიდვების მენეჯერს ტექნოლოგიურ კომპანიაში. მას თვეების განმავლობაში არ ჰქონდა შედეგი მსხვილ სამთო-მომპოვებელ კომპანიასთან კომუნიკაციაში. ელექტრონული წერილები უპასუხოდ რჩებოდა, სატელეფონო ზარები – ხმოვან ფოსტაში იკარგებოდა, ექსკლუზიურ ღონისძიებებზე მოწვევებზე კი უარი მოსდიოდა.
გარდატეხა მოხდა მაშინ, როცა ერინმა AI-ის დახმარებით დაიწყო კომპანიის ფინანსური ანგარიშების ანალიზი. მან აღმოაჩინა, რომ პოტენციური კლიენტის გაყიდული საქონლის თვითღირებულება (COGS) მნიშვნელოვნად აღემატებოდა დარგის საშუალო მაჩვენებელს. ეს ის პრობლემა იყო, რაც პირდაპირ აისახებოდა კომპანიის მოგებიანობაზე.
ამ ინფორმაციაზე დაყრდნობით, ერინმა მოძებნა მიწოდების ჯაჭვის ახალი ვიცე-პრეზიდენტი LinkedIn-ზე და მოკლე წერილი მისწერა. გზავნილში ხაზი გაუსვა, როგორ შეიძლებოდა COGS-ის შემცირება მათი გადაწყვეტილების დანერგვით. შედეგმაც არ დააყოვნა – მეორე დღესვე მიიღო პასუხი და ჩაინიშნა შეხვედრა. რამდენიმე თვეში კი $250,000-იანი კონტრაქტი გაფორმდა.
მეორე მაგალითი გვიჩვენებს, როგორ შეიძლება AI-ის გამოყენება არსებულ კლიენტებთან ურთიერთობის გასაღრმავებლად. მაიკლი, მეტალურგიული კომპანიის გაყიდვების მენეჯერი, ორი წელი ვერ ახერხებდა გაეზარდა გაყიდვები ერთ-ერთ სტრატეგიულ კლიენტთან. კონკურენტები აქტიურად სთავაზობდნენ ახალ ტექნოლოგიურ გადაწყვეტილებებს და მაიკლის პოზიციები სუსტდებოდა.
მან AI-ს სთხოვა გაეანალიზებინა კლიენტის ბოლო სამი კვარტლის საინვესტიციო შეხვედრების ტრანსკრიპტები. გაირკვა, რომ ანალიტიკოსები მუდმივად სვამდნენ კითხვებს შემოსავლების დივერსიფიკაციის შესახებ – კომპანიის შემოსავლების 50%-ზე მეტი მხოლოდ რამდენიმე კლიენტზე იყო დამოკიდებული.
ამ ინფორმაციით შეიარაღებულმა მაიკლმა მოაწყო მაღალი დონის შეხვედრა, სადაც ნაცვლად პროდუქტის პრეზენტაციისა, წამოჭრა საკითხი, თუ როგორ შეიძლებოდა მათი დახმარება ახალ ბაზრებზე გასვლაში. კლიენტის ხელმძღვანელობა, რომელიც მანამდე პასიურად ისმენდა პრეზენტაციებს, აქტიურად ჩაერთო დისკუსიაში. საბოლოოდ, მაიკლის კომპანიამ მიიღო ექსკლუზიური კონტრაქტი მთელი ორგანიზაციისთვის გადაწყვეტილების მიწოდებაზე.
ეს მაგალითები გვიჩვენებს, რომ წარმატებული გაყიდვები დღეს მოითხოვს დამკვეთის ბიზნესის ღრმა გაგებას, მათი გამოწვევების იდენტიფიცირებას და გადაწყვეტილების შეთავაზებას არა პროდუქტის მახასიათებლების, არამედ ბიზნეს შედეგების ჭრილში. ხელოვნური ინტელექტი კი საშუალებას გვაძლევს ეს პროცესი გავხადოთ უფრო სწრაფი და ეფექტური.
მსგავსი მიდგომა მუშაობს არა მხოლოდ საჯარო კომპანიებთან, არამედ კერძო ბიზნესებთანაც. ამ შემთხვევაში AI-ს შეუძლია გააანალიზოს პრეს-რელიზები, მედია გაშუქება და დარგის ანგარიშები.
ბოლო 50 წელია ექსპერტები გვეუბნებიან – ნაკლები პრეზენტაცია, მეტი მსჯელობა კლიენტის მიზნებზე. დღეს, ხელოვნური ინტელექტის წყალობით, ეს რჩევა უფრო მარტივად განხორციელებადია, ვიდრე ოდესმე. ნებისმიერ გაყიდვების მენეჯერს შეუძლია ერთ საათში გახდეს უფრო რელევანტური და დამაჯერებელი თავისი კლიენტებისთვის.
წყარო: HBR
