Automatizacija · Prodaja AI u prodaji: kvalifikacija potencijalnih klijenata, procjena i prioriteti upita te bolja briga o klijentima

Što znači kvalifikacija potencijalnih klijenata

Kvalifikacija potencijalnih klijenata znači među mnogim upitima pronaći one koji Vam odgovaraju i kod kojih postoji stvarna potreba. Tipični kriteriji su djelatnost, veličina i regija tvrtke, konkretna potreba, vremenski okvir i može li osoba koja šalje upit donositi odluke. Poznati modeli poput modela BANT obuhvaćaju te kriterije: proračun, ovlast odlučivanja, potrebu i vremenski okvir.

U mnogim tvrtkama danas netko sam čita svaki upit, traži tvrtku na internetu i odlučuje prema osjećaju. To oduzima vrijeme, a kvalitetni upiti tijekom dana s mnogo posla ostaju neobrađeni.

Gdje AI pomaže u prodaji

1. Razvrstavanje upita: AI čita obrazac, e-poštu ili chat te prepoznaje razlog obraćanja, proizvod, količinu, termin i hitnost.
2. Dopuna podataka o tvrtki: dodaje javno dostupne podatke poput djelatnosti, lokacije i veličine s web-stranice tvrtke ili iz registara tvrtki.
3. Procjena i određivanje prioriteta: prema Vašim kriterijima nastaje procjena s kratkim obrazloženjem, primjerice „dobro odgovara, konkretna potreba, termin za četiri tjedna“.
4. Postavljanje dodatnih pitanja: ako podaci nedostaju, AI sastavlja ljubazan dodatni upit kako Vaša prodaja ne bi morala naknadno telefonirati.
5. Sažimanje razgovora: nakon telefonskog razgovora ili videopoziva nastaju bilješke, sljedeći koraci i unos u CRM.
6. Priprema ponovnog javljanja: AI podsjeća na otvorene ponude i predlaže odgovarajuću poruku u pravo vrijeme.

Model procjene koji ostaje razumljiv i provjerljiv

Neka model bude jednostavan, a AI neka obrazloži svaku procjenu. Tako Vaša prodaja može provjeriti je li procjena točna i preciznije odrediti kriterije.

Primjer tipičnog procesa

Pružatelj usluga industrijskog održavanja prima upite putem kontaktnog obrasca, e-poštom i na sajmovima. AI čita svaki upit, prepoznaje vrstu postrojenja, lokaciju i željeni termin, dodaje djelatnost i veličinu s web-stranice tvrtke koja šalje upit te procjenjuje prema pet kriterija. Prikladni upiti s konkretnom potrebom pojavljuju se na vrhu popisa prodaje, uz sažetak i nacrt prvog odgovora. Za upite izvan područja pružanja usluga priprema se ljubazna odbijenica za odobrenje. Ovaj primjer opisuje tipičan proces, a ne projekt klijenta.

Zaštita podataka i oglašavanje e-poštom

• Pristigli upiti: tko Vam pošalje upit, očekuje odgovor. Obrada radi odgovora na upit u pravilu je dopuštena prema GDPR-u.
• Dopuna podataka o tvrtki: podaci o tvrtkama nisu problematični, a podaci o osobama smiju se koristiti samo u nužnom opsegu. Ako prikupljate podatke iz drugih izvora, morate obavijestiti ispitanike prema Art. 14 GDPR-a.
• Automatizirane odluke: procjena koja određuje samo redoslijed rada prodaje nije problematična. Odluke s pravnim učinkom za osobe ne bi se trebale donositi isključivo automatski.
• Reklamne poruke e-pošte: u Njemačkoj § 7 UWG za oglašavanje e-poštom zahtijeva prethodnu izričitu privolu, i kada je upućeno tvrtkama, uz usku iznimku za postojeće klijente. Austrija to slično uređuje u § 174 TKG 2021. U Ujedinjenoj Kraljevini tvrtkama s pravnom osobnošću smiju se slati poruke ako imaju mogućnost prigovora, dok je za samostalne poduzetnike potrebna privola.
• Chat na web-stranici: ako AI izravno razgovara sa zainteresiranim osobama, mora biti prepoznatljivo da je riječ o AI‑ju. Više o obvezi označivanja.

Što AI u prodaji ne može

Povjerenje nastaje u razgovoru, a ne u procjeni. AI može pripremati, podsjećati i sažimati, ali ne zamjenjuje ni savjetovanje ni odnos. Dobar je samo onoliko koliko su dobri Vaši podaci: ako su kontakti u CRM-u zastarjeli ili se ne ažuriraju podaci o dobivenim i izgubljenim poslovima, i model procjene uči pogrešno. Zato iskren početak često kreće od sređivanja podataka.