in Solutions

Hoe AI en Deep Learning sales vooruit helpt: praktische gids

Artificial intelligence heeft een grote impact op zowat elk bedrijfsdepartement. Sales vormt daarop geen uitzondering. Steeds meer organisaties rekenen op AI om hun salesteams te organiseren, te stroomlijnen en efficiënter te maken. De noodzaak van AI-software in sales is eenvoudig: verkopers zitten op bergen aan waardevolle data, maar weten niet waar eerst te kijken om ermee aan de slag te gaan. Tegelijkertijd verdrinken veel salesmensen in repetitief werk en leadkwalificatie, die vaak weinig bijdragen aan waar het echt om draait: het afsluiten van nieuwe deals. Er liggen dus heel wat kansen tot verbetering voor het grijpen.

In deze longread gaan we dieper in op het hoe en waarom van AI-tools in salesafdelingen. Daarna duiken we in de belangrijkste domeinen waarin kunstmatige intelligentie verkoop bevordert en hoe bestaande bedrijven vandaag al meerwaarde halen uit AI-software op de salesvloer.

Eenvoudig data capteren

Gegevens over salestrajecten zijn vandaag de dag relatief eenvoudig vast te leggen. Contactmomenten of touchpoints met potentiële en bestaande klanten worden in veel bedrijven al automatisch geregistreerd. Ook offertes, bestelbonnen, presalestrajecten en facturatie maken deel uit van de gemiddelde salescyclus. De meeste moderne ERP- en CRM-pakketten zijn ook prima in staat om die gegevens tot in de eeuwigheid te bewaren en er netjes historische grafieken uit te destilleren. Daar stopt het meestal echter. Mooi opgestelde salesdiagrammen uit een CRM-systeem mogen dan wel waardevol zijn om behaalde prestaties op te meten en te vergelijken, maar ook hier geldt het aloude beurscredo: resultaten uit het verleden bieden geen garantie voor de toekomst. De analyserende en voorspellende kracht van een CRM schiet dan ook schromelijk tekort. En dat is precies waar AI om de hoek komt kijken.

AI ziet wat niemand ziet

Kunstmatige intelligentie ontgint onbenutte gegevens die in organisaties verborgen liggen. Zo zorgt de AI van onze Trendskout Sales Booster er bijvoorbeeld voor dat relevante data aan de oppervlakte komen. Dat doet de AI door verborgen verbanden te zoeken in beschikbare data. Dat legt op zijn beurt onderliggende factoren of drivers van klantgedrag bloot en stelt de AI-software in staat om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. Dat gaat twee stappen verder dan het louter rapporteren van vastgelegde gegevens met klassieke rapportagesoftware.

ai dashboard
Trendskout AI Dashboard

Salesteams gericht helpen

De voordelen van AI-inzichten voor salesteams zijn legio. De tijd van salesmensen is kostbaar en teams moeten hun inspanningen zorgvuldig uitkiezen om maximaal resultaat te halen binnen de beschikbare tijd. Zelfs voor de meest ervaren verkopers is het haast onbegonnen werk om alle relevante informatie uit de eindeloze salesgerelateerde datastromen te halen en ze vervolgens correct te interpreteren. Dat is waar slimme AI-tools om de hoek komen kijken. Hun geavanceerde data-analyses leggen onderliggende salesdynamieken bloot en leveren concrete voorspellingen over potentiële en bestaande klanten. Zo kunnen verkopers hun prospects en klanten gerichter en beter bedienen, in minder tijd. Opportuniteiten die onder de waterlijn verborgen liggen, komen met AI plots bovendrijven. De kunstmatige intelligentie licht teams in over nieuwe saleskansen die anders onopgemerkt zouden blijven en biedt datagebaseerd advies dat salesmensen ondersteunt in hun drukke rol.

6 maand na uitrol bedroeg de totale relatieve omzetverhoging 8,5 %

7 sleutelvoordelen van AI in sales

Er zijn een heleboel manieren waarop bedrijven op sales-AI zoals die van Trendskout Sales Booster rekenen om meer kansen voor hun salesteam te benutten. Dat gebeurt zowel voor multinationals als kmo’s op verschillende gebieden. AI gaat in elk van die domeinen verder waar klassieke ERP’s en analysetools ophouden. Een overzicht:

1. Sales forecasting en sales prediction

AI voor salesforecasting gaat aan de slag met duizenden datapunten uit alle mogelijke gegevensbronnen. De kunstmatige intelligentie koppelt gegevens uit verschillende databanken aan elkaar en gaat op zoek naar inzichten en verborgen patronen die onmogelijk handmatig te ontdekken zijn. Zo kan er een accurate voorspelling van de toekomstcijfers worden opgesteld en weten bedrijven beter wie wat zal kopen, en wanneer. AI-gebaseerde forecasting gaat dus verder dan het typische pipelinemanagement en introduceert de kracht van echte sales prediction in bedrijfsprognoses. Dat is niet alleen handig voor salesteams, maar ook voor hun klanten. In sommige bedrijven gaat het intelligente forecastingmodel zelfs zo ver dat het noden van eindklanten detecteert nog voor ze het zelf beseffen.

2. Salesopportuniteiten detecteren

Waarom verkoop alleen maar voorspellen als je hem ook kunt beïnvloeden? Dat is precies wat opportunity detection doet. Op basis van de beschikbare data in het bedrijfs-CRM en andere tools gaat een algoritme voor sales opportunity detection aan de slag en maakt het verborgen opportuniteiten zichtbaar. Vaak met spectaculaire resultaten, zoals ook de case van dit Oost-Vlaamse productiebedrijf aantoont. AI licht salesteams in over nieuwe kansen die anders allicht verloren zouden gaan en zorgt ervoor dat bedrijven meer kunnen halen uit hun leads en bestaande klanten.

sales ai
Churn Detectie
3. Klantuitval inschatten

Een slimme AI-tool is via plugins verbonden met alle achterliggende bedrijfssoftware. Die houdt op de achtergrond alle contactmomenten of touchpoints met mogelijke en huidige klanten in de gaten. Potentiële aanleidingen voor verhoogde klantuitval of customer churn worden automatisch aangemerkt en aan de verantwoordelijke salesmedewerker doorgespeeld voor verdere opvolging. Dat geeft bedrijven de tijd om op tijd te communiceren en hun klantretentie te verhogen. Anders gezegd: AI maakt reactieve sales weer proactief.

4. Impactanalyse

Slimme AI-algoritmes kunnen salesdrivers blootleggen. Zo doet de sales-AI van Trendskout Sales Booster bijvoorbeeld aan geavanceerde impactanalyse. Die onthult de beslissende factoren die ervoor zorgen dat klanten een aankoop doen of opnieuw bestellen. Impactanalyse biedt dus antwoorden op een heleboel waaromvragen, voor dieper bedrijfs- en salesinzicht.

5. Next best actions

AI-software kan volgende stappen of next best actions in een salescyclus aanbevelen.  Dat doet het algoritme op basis van historische data in je CRM-systeem of andere databases. Die datagebaseerde aanbevelingen dienen als leidraad en verhogen de slaagkans van een telefoontje of e-mail van je salesmensen aan bestaande of potentiële klanten. Zo vaart je team niet blind, maar kan het gericht contact opnemen en zijn salesinspanningen gericht doseren.

ai software
Trendskout – Next best action
6. Product recommendation

Een AI-tool als de Trendskout Sales Booster interpreteert eerdere verkopen en beveelt zelf bijkomende producten of diensten aan die passen bij een bestaande klant. Een bedrijf kan die suggesties zelf automatisch laten voorstellen aan de eindklant of doorgeven aan de bevoegde account- of salesmanager, afhankelijk van het businessmodel van het bedrijf in kwestie. Zo kunnen organisaties hun upsell en cross-sell maximaliseren. Onder de motorkap gebeuren productaanbevelingen via AI met behulp van een zogeheten recommendation engine.  Dat is een slim clusterings- en classificatiealgoritme dat ook hier weer onontgonnen datapunten met elkaar verbindt om zo tot gepersonaliseerde salessuggesties te komen.

7. Datagebaseerde persona’s

AI classificeert en segmenteert klantprofielen tot sales- en marketingpersona’s. Dat doet het op basis van objectieve sales- en andere data – en dus niet langer aan de hand van subjectieve criteria. Gegevensgebaseerde profielen zijn altijd accurater en kunnen op het snijvlak tussen sales en marketing worden ingezet, wat dan weer voor doelgroepgerichte communicatie zorgt.

Implementatie: projectaanpak of AI-software?

De concrete uitvoering van sales-AI op de werkvloer kan op twee manieren: via een klassieke projectaanpak of met toegankelijke AI-software. Hoewel ze allebei vertrekken vanuit een concrete businesscase of bedrijfsvraag, hanteren ze verschillende werkwijzes voor de uiteindelijke implementatie.

De projectaanpak bouwt verder op de klassieke benadering van complexe IT-integraties. Zeker toen AI nog in de kinderschoenen stond, waren organisaties grotendeels aangewezen op gespecialiseerde projectbureaus die hun complexe businesscases en uitdagingen van A tot Z uit handen namen. Een salesvraagstuk waarbij AI wordt ingeschakeld, neemt met zo’n projectaanpak al gauw enkele maanden in beslag. Algoritmes worden op maat geschreven en geïmplementeerd, en integraties met bestaande software – bijvoorbeeld een ERP-systeem – worden manueel ontwikkeld.

Niet zo bij kant-en-klare AI-software, zoals de Trendskout Sales Booster. Die komt namelijk met een heleboel plug-ins en een overkoepelende AI die passende algoritmes selecteert. Dat spaart programmeerwerk, waardoor de AI op die manier in luttele dagen tijd op volle kracht kan worden ingeschakeld voor een concrete uitdaging of businesscase. Een logisch gevolg van die snellere, meer doeltreffende methode is een snellere doorlooptijd, meer wendbaarheid en een hogere rentabiliteit of TCO op businesscases.Dankzij toegankelijke AI-software loont het ook voor kleinere projecten de moeite om met AI aan de slag te gaan. En die onmiddellijke meerwaarde, dat is waar salesteams in heel wat bedrijven naar op zoek zijn.

Wil u zelf ook Sales AI toepassen? Dan staan wij u hierin als AI bedrijf graag bij. Contacteer vrijblijvend één van onze medewerkers.

Alle features ontdekken tijdens een live demo?Neem contact op en we tonen u de directe meerwaarde van artificial intelligence voor uw organisatie.