Tại sao Trí tuệ nhân tạo cần thiết cho việc đổi mới của doanh nghiệp, nhân viên kinh doanh?

Tối ưu hoá tài nguyên và ứng dụng A.I như nào vào thực tiễn với nhân viên kinh doanh?

AI KINH DOANH: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) ĐÃ GIÚP NHÂN VIÊN KINH DOANH NHƯ THẾ NÀO?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một chủ đề luôn luôn hiện diện trong nhiều ngành công nghiệp, từ chăm sóc sức khỏe và bán lẻ đến phát triển phần mềm và tài chính. Công việc kinh doanh có vẻ mới hơn một chút trong việc áp dụng AI, nhưng cũng không nên bỏ qua hiệu quả của việc phân tích dữ liệu và học máy (Machine Learning) cho nhân viên bán hàng.

Có một vấn đề lớn mà các nhân viên kinh doanh đang phải đối mặt đó là họ không thể dành toàn bộ thời gian cho việc bán hàng. Trên thực tế, các nhân viên kinh doanh dành 65% thời gian của họ cho những thứ khác ngoài việc bán, bao gồm các nhiệm vụ như kiểm tra báo cáo hoa hồng hoặc cố gắng tính toán phần lương bổng đãi ngộ. Thời gian dành cho những việc hành chính này đã cắt giảm thời gian hành chính cho công việc bán hàng của họ.

Những việc này dẫn đến sự chậm lại của kênh bán hàng gây ảnh hưởng xấu đến lợi nhuận của công ty. Có lẽ câu trả lời đơn giản nhất để giải quyết vấn đề này là công nghệ quản lý hiệu suất bán hàng (SPM technology- sales performance management technology – công nghệ quản lý giúp tăng hiệu suất của nhân viên kinh doanh), và đặc biệt là dữ liệu, nhưng bản thân những dữ liệu đó không đủ. Các công ty phải học cách vượt ra khỏi các tính toán đơn giản để tạo ra một hệ thống không chỉ cung cấp cho nhân viên kinh doanh nhiều thời gian hơn để bán mà còn tạo ra một môi trường giúp giữ cho những nhân viên kinh doanh giỏi nhất của công ty tham gia và biến những nhân viên kinh doanh trung bình thành những nhân viên kinh doanh giỏi hơn cho công ty của bạn. Để triển khai loại công nghệ SPM tiên tiến này, chúng ta phải hiểu và khám phá cách phân tích dữ liệu và từ đó ứng dụng trí tuệ nhân tạo để tăng hiệu quả kinh doanh và làm thế nào để có thể mở rộng quy mô công nghệ này để đáp ứng nhu cầu nâng cao hiệu quả cho lực lượng kinh doanh trên toàn cầu.

Dữ liệu và AI thực sự có thể làm được gì?

Thật dễ dàng khi đề xuất việc phân tích dữ liệu và AI như một chiến thuật thông dụng để mang vào triển khai trong bộ phận bán hàng của bạn, nhưng liệu bạn đã có câu trả lời về cách nó hoạt động như thế nào và dữ liệu và AI thực sự có thể làm gì để giúp công ty của bạn tăng doanh thu?

Phân tích dữ liệu cho phép nhân viên kinh doanh so sánh tỷ lệ thành công trong giao dịch với các đồng nghiệp hoặc so với tỷ lệ chuẩn để giúp họ xác định tiềm năng và các vấn đề đang xảy ra trong việc bán hàng của họ. Ví dụ: nếu một nhân viên kinh doanh có thể xác định rằng họ có tỷ lệ thành công trong giao dịch thấp bất thường, họ có thể bắt đầu ý thức được là họ đang gặp vấn đề ở đâu trong chiến thuật bán hàng của mình, sau đó làm việc với một đồng nghiệp hoặc người quản lý của mình để tạo ra kế hoạch cụ thể để giải quyết những vấn đề đó. Tương tự, dữ liệu có thể cung cấp cho các nhân viên kinh doanh những chỉ dẫn cần thiết bằng cách cung cấp những thông tin cụ thể, ví dụ, những thông tin chi tiết như đưa ra danh sách mục tiêu là các công ty khách hàng tiềm năng hoặc là đâu đó trong quá trình bán hàng của mình, họ đã đưa ra quá nhiều giảm giá hoặc ưu đãi cho khách. Theo cách tương tự, quản lý cũng có thể xem xét liệu một nhân viên kinh doanh nào đó có cần sự quan tâm, giúp đỡ nhiều hơn hay không để nhân viên kinh doanh đó có những cải thiện để đạt hiệu quả hơn.

Không thể phủ nhận các lợi ích mà việc phân tích dữ liệu đem lại trong việc giúp nhân viên kinh doanh nâng cao hiệu quả trong việc bán hàng, nhưng phân tích dữ liệu chưa thực sự giải quyết được vấn đề là giúp nhân viên kinh doanh có thêm thời gian hơn nữa để bán hàng. Thời đại bây giờ là thời đại của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) kết hợp với nhau. Hãy nghĩ về sản phẩm của sự kết hợp đó, nó sẽ như một trợ lý cá nhân của bạn, có khả năng mang lại cho bạn thời gian mà bạn đã mất vào những điều không mang lại nhiều lợi ích, hoặc thậm chí bạn còn không ý thức được rằng bạn đã và đang mất đi thời gian kiểu như vậy một cách vô ích. Ví dụ: Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tự động hóa các tác vụ như nghiên cứu dữ liệu có liên quan cho một khách hàng mới hoặc tổ chức quy trình tiếp cận khách hàng tiềm năng. Học máy (Machine Learning) cũng có thể giúp tối ưu hóa việc xây dựng hạn ngạch bằng cách cung cấp các đề xuất dựa trên doanh thu và hạn ngạch hiện tại và lịch sử của công ty, tạo ra một hạn ngạch thực tế hơn, trải đều trong suốt cả năm. Nếu chỉ với khoảng 50% nhân viên kinh doanh hiện tại đạt được hạn ngạch của họ trong công ty của bạn, với sử dụng công nghệ để cải thiện thống kê đó có thể giúp ích rất nhiều cho việc xây dựng hạn ngạch để tăng mức độ đạt hạn ngạch của công ty của bạn.

Ngoài việc trợ giúp bán hàng hàng ngày, học máy (Machine Learning) cũng có thể giúp các công ty thu hút và giữ chân nhân viên bằng cách điều chỉnh lợi ích cho nhân viên và mô phỏng, mô hình hóa số liệu để thưởng cho nhân viên theo năng lực, đảm bảo nhân viên bán hàng nhận được phần thưởng tương xứng. Chi phí để đào tạo, tuyển mới một nhân viên khiến doanh nghiệp phải trả nhiều hơn 33% so với chi phí cho nhân viên cũ, vì vậy việc thực hiện một hệ thống để đảm bảo sự công bằng cho nhân viên cũ luôn là một sự cần thiết.

Xem xét việc triển khai hệ thống SPM dựa trên nền tảng phân tích dữ liệu

Bây giờ bạn đã hiểu những gì phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo có thể làm, bạn có thể cân nhắc về việc triển khai hệ thống SPM dựa trên dữ liệu bán hàng của mình. Việc xem xét đầu tiên là lựa chọn bộ dữ liệu đầu vào phù hợp để đạt được kết quả đầu ra như bạn mong muốn. Ví dụ, trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) có thể dự đoán số tiền mà bạn sẽ bỏ ra cho việc lập ngân sách, dự báo và tích lũy. Nó cũng có thể giúp quản lý hàng tồn kho và sản xuất bằng cách dự đoán số lượng của một sản phẩm nhất định dựa trên lịch sử bán hàng của bạn.

Sau khi hiểu loại dữ liệu nào bạn sẽ cần và tại sao, bạn phải chắc chắn rằng dữ liệu đó phải có sẵn. Một vài số liệu mà hầu hết các đội kinh doanh đều muốn đo lường là các số liệu tài chính, bao gồm chi tiêu cho bán hàng và lợi nhuận, và các số liệu hoạt động như tỷ lệ giao dịch thành công,... Ngoài ra, các số liệu khác như độ lớn của giao dịch, chiết khấu, thời vụ, thời gian phản hồi của khách hàng và điều khoản hợp đồng sẽ rất hữu ích trong việc cấu trúc bộ dữ liệu cho việc phân tích dữ liệu của bạn.

Nhân rộng quy mô dữ liệu

Các hệ thống phân tích dữ liệu với công nghệ SPM tiên tiến có vẻ sẽ là một điều gì đó phức tạp đối với một vài doanh nghiệp bán hàng nhỏ, nhưng khi đội ngũ bán hàng của bạn có mặt trên toàn cầu với vô số người quản lý, đại diện, ngôn ngữ khác nhau và các quy định khác nhau, điều đó thật sự là một thử thách. Tuy nhiên, hệ thống SPM hoàn toàn đáp ứng được các nhu cầu mở rộng kiểu như vậy, vì công nghệ điện toán đám mây hiện tại có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn mà đối với các công nghệ trước là một điều bất khả thi. Một hệ thống SPM tiên tiến, phù hợp cũng có thể cung cấp quyền truy cập linh hoạt hơn vào việc khai thác dữ liệu, có nghĩa là một đội kinh doanh ở Ohio có thể truy cập cùng bộ dữ liệu và thu thập thông tin từ một đội kinh doanh tại California. Điều này tạo ra lợi thế rất lớn cho các công ty có đội ngũ kinh doanh toàn quốc hoặc toàn cầu, vì họ có thể học hỏi lẫn nhau để tạo ra chiến thuật bán hàng tốt hơn.

Khi mà kết hợp được giữa công nghệ phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) đó chính là chìa khóa để cung cấp cho đội ngũ bán hàng thông tin họ cần để giải quyết vấn đề bán hàng hoặc thậm chí thay đổi luôn cả chiến lược của họ, nhờ vậy mà doanh thu của doanh nghiệp cũng được tăng lên.

(Bài viết bởi Mike DeLeonardis)
(Theo Destination CRM)
(Bài dịch mang tính tham khảo bởi thành viên từ nhóm data scientists vn – Xin vui lòng xem bản gốc trong link bên dưới)
https://www.destinationcrm.com/Articles/Web-Exclusives/Viewpoints/How-Analytics-and-AI-Make-Efficient-Sales-Reps--130708.aspx

 


UniLab Tokyo Team

55 Blog posts

Comments