business people in a technical background

根據 Gartner 最新研究報告指出,全球有 75% 的 B2B 銷售組織預計會在 2025 年前,採用機器學習技術等「人工智慧銷售方法」(AI-based selling),期許能善用新興科技與大數據的力量,盤點資源、評估現況,並預測下一步明智舉措;除了累積至今豐富的數據庫,Gartner 認為企業逐步釋出新預算也是主要原因。

以下《哈佛商業雜誌》提出三項建議,幫助 B2B 企業調整銷售策略,增強銷售競爭力,以搶佔新市場或者推動新產品上市,以更成熟的姿態應對國際經濟衰退與景氣降溫:

1. 領導階層應更早介入銷售歷程

身經百戰的業務主管,能為拓展商業契機帶來獨一無二的價值,若他們能參與前期的銷售歷程,不僅能和談判桌另一端的資深領導──往往也是最終決策者──建立更深一層的互信關係,身為公司策略夥伴的業務主管,也更有能力發掘潛在的新機會,並加以妥善運用

2. 打破價格導向的銷售迴圈

通膨嚴重、景氣趨向低迷,全球經濟充滿不確定性,買方的採購或消費行為更小心翼翼,賣家則感受到營利壓力日益上升,而當企業客戶紛紛選擇縮減預算,買賣雙方自然就很容易把「價格」視為購買歷程中首要的決定性因素,時間一久便容易形成價格導向的銷售迴圈 (price-driven sales cycles)。

然而值得留心的是,「削價」並不足以克服一間企業固有的花費習慣,若採購或投資並非對方的當務之急,銷售領導就該判斷這是否為值得爭取的訂單,應把精力和資源專注放在「對的公司」(the right kind of business);多數時候,優惠折扣都不該成為銷售策略的一環。

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3. 領導階層應關注「規劃」而非「銷售」

每當市場走向衰退期,企業面對營收挑戰,組織的第一反應往往是動員所有可能的銷售資源,連領導階層也得加入銷售前線,拓展更多客源、談成更多合約。

不過《哈佛商業雜誌》提出不一樣的見解:景氣低迷時分,組織企業更應致力於打造出強大、靈活,且具策略性見解的銷售團隊,換言之,業務領導應該把心力投注在團隊成長,而非帳面上的銷售數字

從更細緻的維度檢視,銷售主管應實踐業務復盤,檢討失敗與成功環節分別為何,藉以調整前進方向,並透過模型模擬下次如何達成更優異的表現

而這也正是 AI 等新興科技,在 B2B 銷售領域應用日益普遍的主要原因。

AI 技術 5 大銷售應用

根據調查,全球有 88% 的營運銷售長 (CSO) 正在規劃或已經執行 AI 技術工具的投資;唯有當這些經理人充分了解 AI 普遍應用的範疇,方能有效評估某項 AI 技術功能是否切合其商業目標。

1. 自然語言處理 (NLP)

NLP 技術為人類和電腦系統之間,搭起直覺性的溝通橋樑,它能做到人類語料的辨識、閱讀、詮釋、貼標、生成;不需要人為介入即可輸入資料,協助製作電子郵件、電聯逐字稿等銷售工具,甚至滿足會議安排等虛擬助手需求。

2. 診斷式數據分析

分析數據庫裡面各變數之間的相關性,尋找既存的資料模式,用以分析問題或製作銷售資料群集 (cluster),例如個人化、市場區隔、客群分級 (tiering)。

3. 預測型數據分析

辨識某項結果背後的所有成因、影響力、運作邏輯,並將分析結果用於評估未來走向。不同於診斷式數據分析,預測型不僅探討「為什麼」,也強調未來應該「怎麼做」;銷售預測 (sales forecasting) 就經常運用預測模型來進行業務管道規劃。

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4. 優化與指示型分析

當某項決策複雜程度較高,牽扯到商業目的與條件限制間的妥協,就會用上優化技巧來指示出最理想的行動方向,因此也經常被稱作「推薦者系統」(recommender system),幫助業務主管們發掘交叉銷售、向上銷售的機會。

5. 智慧流程自動化 (SPA)

SPA 運用機器學習技術,因此比起傳統的機器人流程自動化,有能力處理複雜度更高、需要推理論證支持的高階任務

Forbes 雜誌也指出相同趨勢,認為行銷與銷售發展至今已足夠成熟,能使用大型語言模型 (LLM) 進行自動化處理,生成式 AI (generative AI) 應用也不少見,例如自動化所有業務外發電郵,為銷售人員提供即時指導與回饋,或者自動總結銷售討論並建議下一步行動等。

當銷售歷程的自動化程度越高,業務人員就更有餘力去發揮科技無法取代、「人性」的那一面,例如顧客同理心與關係建立。

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本文開放夥伴轉載,參考資料:HBRPymntsGartnerForbes,圖片來源:Canva