CRM z umetno inteligenco si v industrijski prodaji mesto prisluži s tem, da povpraševanje pravilno prebere, ne s pošiljanjem dodatnih opomnikov

V tem stavku se skrivata dva posla. Investicijska oprema je odločitev odbora na ciklu devet do osemnajst mesecev; strojna obdelava po risbi kupca se odloči v nekaj dneh po tej risbi, kjer težava ni dolžina cikla, ampak število povpraševanj. Spodnji argumenti o povpraševanjih, kvalificiranju in dokumentaciji veljajo za oboje, tisti o nabavnem odboru in točkovanju pa le za investicijsko prodajo. Kar umetna inteligenca v obeh primerih počne dobro, je ozko: preoblikuje besedilo, ki ga že imate.

Zakaj generična avtomatizacija CRM pri dolgem prodajnem ciklu B2B odpove

Ustaljeni priročnik predpostavlja enega kupca, kratko ocenjevanje, velik trg in dovolj poslov, da točkovanje sploh kaj pomeni. Nič od tega ne drži. O investicijskem nakupu sodijo proizvodni inženir, ki ga zanima čas cikla, inženir kakovosti, ki ga zanima sposobnost procesa, vodja vzdrževanja, ki ga zanimajo rezervni deli, nabavnik, ki ga zanimajo pogoji, in vodja, ki ima v rokah investicijsko postavko. Prihajajo ob različnih trenutkih, zato zaporedje sporočil, naslovljeno na „lead“, ne doseže nikogar.

Trg je poleg tega končen. Nabor naslovljivih podjetij je dovolj majhen, da se ista imena skozi leta in podjetja ponavljajo, ker inženirji prehajajo med obrati, in dovolj majhen, da noben vedenjski model nima učne množice, vredne tega imena. Nadležno samodejno sporočilo tu ni zaokrožitvena napaka. Zapomnijo si ga, z imenom vred.

Posli se redko izgubijo zato, ker je manjkalo še eno sporočilo z vprašanjem, ali ste utegnili pregledati ponudbo. Izgubijo se, ker vas ni bilo zraven z ničimer uporabnim, ko se je pisal prihodnji letni seznam investicij, ker je tehnični odgovor prišel prepozno ali ker zahteva nikoli ni bila zapisana v obliki, po kateri bi kdo lahko ukrepal. Nič od tega ni težava ritma pošiljanja.

Branje povpraševanja in izluščanje zahteve

Povpraševanja za ponudbo prihajajo v takšni obliki, kot jo je kupec pač poslal: PDF, preglednica, komplet risb, trije odstavki v e-pošti, nabavni obrazec, v katerem je pomembnih šest polj. Model zanesljivo izlušči tisto, kar je prisotno kot besedilo — količine in vzorec odpoklicev, datume in dobavne pogoje, seznam zahtevanih certifikatov, komercialne pogoje, številke artiklov, navedene v telesu sporočila — v času, ki ga vzame odpiranje datoteke.

Kar izvira z risbe, je drug razred polj. Geometrijsko toleriranje, simboli zvarov, sistem baz, hrapavost površine, značilnosti, označene kot kritične: to se bere nezanesljivo in vse, kar je prebrano z risbe, pride označeno kot nepreverjen predlog za inženirja, nikoli kot vrednost, po kateri lahko izdelate ponudbo. Enako obravnavanje obeh razredov je najhitrejša pot od koristnega izluščanja do napake v ponudbi.

Najprej razčistite vprašanje lastništva. Kupčev komplet risb je njegova intelektualna lastnina, običajno pod pogodbo o nerazkritju (NDA), podpisano davno pred prihodom povpraševanja, v letalstvu, obrambi in delih avtomobilske panoge pa je lahko pod izvoznim nadzorom po ITAR, EAR ali uredbi EU o blagu z dvojno rabo. Preden risba pride do modela, preverite, kaj NDA dovoljuje glede obdelave in podizvajalcev, nadzorovano delo obdržite v lastnem okolju ali v postavitvi brez hrambe in brez učenja ter imejte pripravljeno pot izključitve, da označeni kupci in družine kosov v obdelavo sploh ne vstopijo.

Dragocenejša polovica izpisa je tisto, kar manjka. Vprašanja, ki jih pošljete nazaj v prvi uri, so najmočnejši signal usposobljenosti, kar ga boste kdaj poslali, in preprečijo, da bi inženir delal ponudbo na predpostavki, ki je nihče ni preveril.

Koristno izluščanje od tistega, ki ga inženir ponovi na roko, ločita dve pravili. Vsaka postavka navede svoj vir: list in celico, kadar je vir preglednica, stran in območje na njej, kadar je vir skeniran dokument. In model pusti polje raje prazno, kot da ugiba, kar je stopnja, ki jo za vsako polje posebej izmerite na svoji testni množici, ne vedenje, ki ga dobite z navodilom, naj se vzdrži. Vzdržanje odpove tam, kjer je na voljo verjetna privzeta vrednost, pri toleranci ali standardni površinski obdelavi, zato je polje z nizkim vzdržanjem in visoko napako tisto, ki ga prepustite človeku.

Osnutek prvega tehničnega odgovora, ne da bi zavezali podjetje

Prvi odgovor odloči, ali ste v ocenjevanju. Dober poimenuje aplikacijo, namesto da se kupcu zahvali za zanimanje, zahtevo povzame tako, kot je bila razumljena, postavi dve ali tri vprašanja, ki spremenijo odgovor, in se zaveže k naslednjemu koraku z datumom.

Model to strukturo pripravi v minuti, človek pa jo uredi in pošlje. Samodejno pošiljanje je drug sistem in ne druga nastavitev istega, noben osnutek pa ne navaja specifikacije: vsaka številka, ki bi lahko prišla v ponudbo, pride od nekoga, ki je pooblaščen, da podjetje z njo zaveže.

Povzemanje zgodovine kupca in ažuriranje zapisa v CRM

Priložnost, ki teče štirinajst mesecev, je raztresena čez sto e-poštnih sporočil, tri obiske, dve vzorčni seriji in en neuspel poskus. Zgodovina obstaja in nihče je ne bere, zato je ob odhodu skrbnika kupca njena praktična vrednost nič. Model, ki prebere nit in naslednjega človeka na kratko uvede, je resnično koristen.

Je pa tudi izgubljiv in izpade nesorazmerno pogosto prav enovrstična zaveza, zakopana na sredini: popuščena toleranca, cena, zadržana za navedeno obdobje, izvzem, dogovorjen po telefonu. Povzetek, ki je skoraj pravilen in zavezo tiho izpusti, je slabši od nobenega. Obravnavajte ga torej kot vstop v nit, vsako trditev povežite s sporočilom, iz katerega izhaja, zaveze pa izvlecite v ločen seznam z navedbo virov.

Ista zmožnost naslovi najstarejšo težavo v CRM. Prodajniki zapisov ne posodabljajo, ker je posodabljanje vnos podatkov, ki ne vrne ničesar, odgovor pa je isti, kot ga dobi proizvodnja: predlagaj, ne zahtevaj. Po telefonskem pogovoru asistent pripravi osnutek zapisa ter predlaga spremembo faze in naslednje dejanje. Oboje ostane predlog, ker asistent, ki tiho spreminja vrednosti ali datume zaključka, uniči edino, kar mora CRM biti — zapis, ki mu ljudje verjamejo.

Ali CRM z umetno inteligenco zamenja sistem, ki ga že poganjate, ali sedi nad njim

Večinoma sedi nad njim. Zapis o kupcu, priložnosti in naročilu ostane tam, kjer je, naj bo to Salesforce, Dynamics, HubSpot, Odoo ali modul CRM v vašem ERP. Asistent bere iz tega zapisa, iz poštnega predala, arhiva ponudb in dokumentnega sistema, nazaj pa zapiše tri stvari: zapis o dogodku, predlagano spremembo polja in nalogo z nosilcem in datumom, vse pripisljivo in vse povrnljivo.

Projekt je torej integracija in ne model, odpove pa običajno identifikator, ki mora preživeti pot med CRM, ERP in dokumentnim sistemom, ker ključ kupca in številka kupca nikoli nista bila usklajena. Če CRM nimate, je prvi na vrsti CRM: asistent ne more ažurirati zapisa, ki ne obstaja.

V čem umetna inteligenca ni dobra in kje vas bo to stalo

Ne pozna vaših zmožnosti: da je toleranca dosegljiva, a le v drugi operaciji, da se zlitina v vašem procesu lepi na orodje, da je navedena letna količina večkratnik tega, kar ta segment sploh kdaj naroči. Nima občutka za komercialno posledico in bo samozavesten stavek o dobavnem roku napisala prav tako zlahka kot zadržanega, ker sta oba jezikovno neoporečna. Prav tako ne ve, kaj se je spremenilo, potem ko ste ji dokumente izročili, zaradi česar je ažurnost dokumentov operativna odgovornost in ne opravilo ob postavitvi.

Kvalificiranje povpraševanj, ki spoštuje tehničnega kupca: zakaj točkovanje ni kvalificiranje

Točkovanje iz vedenja izpelje številko: obiskanih strani, odprtih e-poštnih sporočil, prenesenih dokumentov. Na trgu s tako malo resničnimi kupci to večinoma meri radovednost, najzanesljiveje pa nagradi profil konkurentovega inženirja, ki bere vašo dokumentacijo.

Kvalificiranje odgovarja na druga vprašanja. Ali obstaja aplikacija, ki ji naša oprema ustreza, opisana dovolj konkretno, da je to mogoče preveriti. Ali obstaja proračun in v katerem obdobju. Kdo odloča in kdo lahko odločitev zavrne. In kaj se zgodi, če ne storijo ničesar.

Asistent pomaga le tako, da postavlja vprašanja, na katera tehnični kupec želi odgovoriti. Inženir vam brez zadržkov pove kos, material, količino in čas cikla, obrazec, ki zahteva velikostni razred podjetja in razpon proračuna, pa zapusti. Najbolj podcenjen izid je hiter ne: večino stroška slabega povpraševanja predstavlja inženirsko delo, ki ga to povpraševanje porabi, preden kdo ugotovi, da se ni nikoli prilegalo.

Klepetalni robot, ki odgovarja iz vaše dokumentacije, namesto da si izmišljuje

Jezikovnemu modelu postavite vprašanje o izdelku in odgovoril bo iz svojega učenja, v besedilu, ki se bere natanko kot vaša dokumentacija, brez vsakršne zveze med tem, kako samozavestno zveni, in tem, ali drži. V tehnični prodaji je to najhujša možna odpoved, saj napačen odgovor konča na posnetku zaslona, se posreduje naprej in vam ga na sestanku citirajo nazaj.

Znosno to naredi vezanost odgovorov na vaše dokumente. Vprašanje v vaših dokumentih poišče odlomke, model odgovori samo iz njih in jih navede, s čimer se običajna odpoved spremeni v „tega v dokumentaciji nisem našel“. Največ dela je na strani dokumentov: kateri dokumenti so merodajni, kateri so nadomeščeni in jih je treba umakniti iz indeksa — ohranjene v dokumentnem sistemu, kot zahteva vaš sistem kakovosti, a za asistenta nedosegljive — in kateri so zaupni.

Odpovedi to ne odpravi. Iskanje vrne nadomeščeno revizijo, ker se ta revizija besedilno bolje ujema; vrne pravi dokument, model pa v njem napačno prebere tabelo; ne najde nič ustreznega in vseeno odgovori iz učenja. Navedba vira vsako od teh možnosti poslabša, ker napačnemu odgovoru s pripetim imenom dokumenta verjamejo bolj.

Omejitve zato uveljavite v sistemu in ne v pravilniku: odgovarjaj samo iz objavljenega gradiva, navedi uporabljeni dokument in revizijo, pri vprašanjih o specifikaciji raje zavrni kot sklepaj, cene in dobavnega roka ne navajaj nikoli. In beležite vsako vprašanje, na katero ni znal odgovoriti, ker je ta dnevnik seznam, ki so ga vaši kupci napisali o tem, česar niste objavili.

Podatki, ki jih že imate, in kaj je potrebno, da postanejo uporabni

Več, kot mislite, in v slabšem stanju, kot mislite. V poštnem predalu so leta povpraševanj in tehničnih izmenjav, v zgodovini ponudb je, kaj ste ponudili in po kakšni ceni, v razlogih za izgubljene posle pa je najdragocenejši nabor podatkov v podjetju, če jih je kdo izpolnjeval pošteno. V ERP so vaši dobavni roki in datumi dobav, ki jih je vredno preveriti, preden jim zaupate: planirano proti dejanskemu in ali se je obljubljeni datum vsakič, ko je zamujal, prepisal.

Nato stanje teh podatkov. Isti kupec obstaja trikrat pod različnimi zapisi imena, nemška hčerinska družba pa je ločen zapis brez povezave z matično, zato nihče ne vidi, da je skupina že kupila dve liniji. In razlog za izgubo je na večini zapisov „cena“, kar ljudje izberejo takrat, ko je bil resnični razlog počasen odgovor.

Delo je neglamurozno in predstavlja večino projekta: razčistite podvojene zapise kupcev, modelirajte strukture skupin, dogovorite se za eno merodajno mesto dokumentacije z izrecnim poljem revizije, razlog za izgubo v prostem besedilu zamenjajte s kratkim seznamom, s katerega prodajnik lahko izbere po resnici. Model, zgrajen na teh podatkih, podeduje vsako napako in jo dostavi samozavestno.

Predaja človeku in zakaj slaba predaja uniči vrednost

Trenutek, ko asistent neha in začne človek, je tisti, po katerem kupec sodi celoten sistem. Kupec podrobno razloži svojo aplikacijo, prodajnik pokliče dva dni pozneje in ista vprašanja postavi od začetka, in vse, kar je avtomatizacija pridobila, se porabi v tisti minuti.

Predaja, ki deluje, s seboj prinese pogovor, pripet k priložnosti, vprašanje, ki je predajo sprožilo, poimenovanega nosilca namesto skupnega poštnega predala in odzivni čas, za katerega nekdo odgovarja. Bodite iskreni o tem, kaj asistent je, ker tehnični kupec to ugotovi v nekaj izmenjavah, in samodejno predajte človeku ob vsaki zavezi glede specifikacije, vsaki ceni, vsaki pritožbi in vsakič, ko kupec vpraša dvakrat.

Pošteno merjenje: odzivni čas in kvalificiran prodajni lijak, ne poslana sporočila

Večina poročil o teh sistemih meri njihovo lastno dejavnost: poslana sporočila, obravnavane pogovore, prihranjene ure po množitelju, ki ga je priskrbel ponudnik. Vse to raste ne glede na to, ali se je kaj izboljšalo. Začnite raje s časom od povpraševanja do prvega vsebinskega tehničnega odgovora, pri čemer vsebinski pomeni, da je naslovil aplikacijo in ne le potrdil prejema. Nato s časom od povpraševanja do ponudbe na tistih, ki ste jih sprejeli kot ustrezna, in z deležem teh, ki so prišla do ponudbe, kar razkrije tista, ki umirajo v inženirjevi vrsti.

Zavrnjena povpraševanja merite na ločeni osi, koliko dni je bilo potrebnih za zavrnitev, ker je prav to številka, ki jo hiter ne obstaja zato, da bi jo znižal. Ena sama stopnja izdanih ponudb za oba imenovalca skupaj organizaciji sporoča, naj dela ponudbe za povpraševanja, ki ste ji jih pravkar naročili zavračati. Nato kvalificiran prodajni lijak glede na opredelitev kvalificiranosti, zapisano pred projektom, in število vprašanj, na katera asistent ni znal odgovoriti, ki naj pada, ko objavljate tisto, česar ni bilo.

GDPR in kaj pričakuje evropski industrijski kupec

Pravna podlaga za nagovarjanje podjetij po Evropi ni enotna. Nacionalne izvedbe pravil ePrivacy se razlikujejo, v nekaterih državah članicah pa je nenaročena komercialna e-pošta poslovnemu kontaktu obravnavana precej strožje, kot namiguje običajni povzetek o „zakonitem interesu“. Odločite se s pravnikom za vsak trg posebej, sistem pa zgradite tako, da se pravila lahko razlikujejo po državah brez predelave.

Preostalo so inženirske odločitve s posledicami v nabavi. Kupčev vprašalnik bo vprašal, kje se obdeluje besedilo njegovega povpraševanja, ali zapusti EU, ali se na njem uči kak model in kako dolgo se hrani. Skozi to prvo sito vas spravijo štirje kratki odgovori: obdelava v EU, nobenega učenja na vsebini kupcev, določeno obdobje hrambe, beležen dostop. Za sitom sedijo podpisana pogodba o obdelavi podatkov, seznam podobdelovalcev, vaši tehnični in organizacijski ukrepi ter običajno certifikat ISO 27001 ali SOC 2. Zberite jih, preden pride povpraševanje.

Pri vsaki odločitvi, ki povpraševanje zavrne, ohranite človeka v postopku, kar je hkrati pravilna zasnova in konec razprave o avtomatiziranem odločanju. Onkraj prava evropski industrijski kupec pričakuje, da ga obravnavate kot strokovnjaka, izmišljeno „navezujem se na najin pogovor“ pa na majhnem tehničnem trgu naredi več škode kot to, da ne pošljete ničesar.

Kje začeti: prvi projekt umetne inteligence v prodaji

En delovni tok, osem do dvanajst tednov, en poimenovan nosilec v prodaji in en v inženiringu ter zapisana opredelitev uspeha, preden se karkoli zgradi. Začnite s potjo prispelih povpraševanj: vrednost je zgoščena tam, način odpovedi pa je najprej viden vašim lastnim ljudem.

Prva dva tedna porabite za zbiranje petdesetih resničnih povpraševanj iz zadnjih dveh let, skupaj s tem, kaj je bilo ponujeno in kaj se je zgodilo. Ta množica je preizkus in brez nje ocenjujete na predstavitvah, ki jih je izbral tisti, ki jih je zgradil. Nato zgradite izluščanje in seznam manjkajočih podatkov, ki ju aplikacijski inženir pregleda glede na to, kakšna se je zahteva na koncu izkazala. Asistent, ki se pogovarja s kupci, pride zadnji, ker je edini brez nadzora v stiku z njimi.

Merila za zaključek zapišite pred začetkom: čas do prvega odgovora na poimenovanem segmentu, inženirske ure na povpraševanje in izluščanje, ocenjeno na tej referenčni množici, natančnost po posameznem polju in predvsem priklic na poljih, ki nosijo tveganje za ponudbo. Stopnja sprejemanja je signal uporabe in ne merilo za zaključek: ko inženirji vedo, da je to ocena, obrobni popravki prenehajo, napake, ki štejejo, pa so izpusti, ki jih pregledovalec ob preletu urejenega seznama ne ujame. Vnaprej se odločite, kaj boste zavrnili: množično odhodno nagovarjanje, karkoli, kar pošilja brez pregleda, in poganjanje tam, kjer je pravna podlaga ali stanje NDA odprto.

Kje se vključi Meta Smart Factory

META CRM Bot podjetja MSF je izdelek na prodajni strani te platforme; drugi moduli na tej strani — MES, APS, MRP, kakovost, vzdrževanje, skladišče — poganjajo tovarno. Gradimo obe polovici in prav zato zgornji razmislek govori o zaporedju in kakovosti podatkov namesto o funkcijah.

Eno stvar velja poimenovati in ne zgladiti: ta izdelek je tu naveden kot večjezično sporočanje, ki teče štiriindvajset ur na dan, in pri tehnični prodaji to ni del, ki bi ga vklopili prvega. Omejitve, o katerih je govor zgoraj, so nastavitev in ne trženje: priprava osnutkov, pri čemer pošlje človek, predaja človeku ob vsaki zavezi glede specifikacije, cene ali dobave, nobenega množičnega odhodnega nagovarjanja na trg, kjer se ista imena ponavljajo. Zahtevajte jih v preizkusu.

Razmisleka vreden del je šiv. Industrijskemu povpraševanju vladata dve vprašanji, ali zmorete to značilnost držati pri tej hitrosti in ali bo to tu v 34. tednu, in na nobeno od njiju asistent ne bi smel odgovarjati. Prvo je sposobnost procesa na določeni značilnosti, stroju in vpenjalu, s študijo merilnega sistema, ki ne požre polovice tolerančnega območja, pri novem kosu pa ni zgodovine, iz katere bi odgovorili. Drugo je vprašanje bodoče zmogljivosti glede na knjigo naročil, ki se spreminja vsak dan. Pretekla pravočasnost dobav ni zmogljivost in današnja zmogljivost ni zmogljivost v 34. tednu.

Kar asistent zmore, je, da dokaze poišče in jih položi pred človeka, ki odgovarja. Izmerjeni časi ciklov in izmet na najbližjem primerljivem kosu vašemu inženirju povedo, ali povpraševanje opravičuje študijo sposobnosti; knjiga naročil v APS vašemu planerju pove, ali je 34. teden verjeten. Datum še vedno pride od planerja. Če proizvodni zapis ni vreden zaupanja, bo prodajna plast z umetno inteligenco, zgrajena nad njim, iz njega vseeno delala ponudbe.

Koristnejši prvi pogovor torej ni predstavitev. Je pregled vaših nedavnih povpraševanj in tega, kaj se je z vsakim zgodilo, ker se v enem popoldnevu pokaže, kje prodaja izgublja čas, včasih pa je odgovor, da to ni del, ki bi ga programska oprema lahko popravila.