人工智能在许多应用市场营销和广告。但是，它可能在未来短期内被证明是有用的企业开始寻找到AI解决方案后，便产生领先。AI已经有线索转化成付费用户，使各种工序进度在销售整个过程的应用。
销售支持包括的过程从提高销售团队的操作效率至关闭销售万千。实现人工智能的企业销售团队涉及对准销售经理和数据科学家，谁可以不使用与数据处理，在许多方面可以是难以量化的方法。
企业与AI功能实现销售支持平台时，他们会比，如果他们实现面向消费者的AI应用，如可能会面临更多的挑战聊天机器人。为了更好地了解如何AI可帮助企业提高他们的销售流程，我们采访了阿米尔Fishslevich，激励Solutions首席执行官（Joopy的制造商），和维塔利·戈登，VP数据科学与工程在Salesforce的。
据戈登，应用AI到销售支持不仅包括解决挑战销售团队的脸，但也确认顾客的问题。从这两部分数据共享可能是内在的复杂性，由于隐私问题。戈登解释了一个例子：
一个例子是对数据的访问。作为一个数据科学家，我曾经熟悉我工作的数据集，这是一件好事，作为一个供应商的客户服务给，他们不一样舒适与消费数据。
有隐私的，我们该怎么办学习机没有获得商业交易的数据，整个阵列。有些是我们的客户最敏感的数据和他们在他们认为正确的，他们不希望自己的组织之外的人访问它。
隐私可能只是一个问题，大型企业面临实施AI项目销售启动时。销售支持为财富500强企业的规模可能在管理所有传入数据方面证明是一个很大的挑战。
话虽这么说，越来越多的组织似乎已经成功地实现AI功能整合到他们的销售流程。许多内置到销售支持平台的AI功能，当前执行下列功能：
- 铅评分
- 销售目标
- 领先一代
- 管理销售代表
在这篇文章中，我们将讨论AI的当前状态为销售的这些方面。我们还将讨论企业领导人如何准备：
- 实施AI的销售支持
- AI的销售支持未来
我们将开始我们的讨论与AI的概述自动化的销售过程，然后我们会一个接一个目前AI的销售当前和未来的应用与Fishslevich和戈登的报价启用：
销售过程的自动化 - 概述
销售代表的工作涉及需要每天进行很多重复的任务，如寻找合适的产品，以间距为每个客户或优先处理的线索。这可能是特别针对销售团队，使较高的门票销售如此。
在行业，如电子或高科技，那里是销售的一个相对高容量，管理和组织销售任务可能成为销售团队挑战。此外，企业往往需要通过他们的购买过程，引导客户即使客户决定购买。
在这种情况下，客户的体积可以使销售过程成熟的自动化。销售自动化平台可以包括简化在企业的销售过程中的某些部分AI的能力。
AI可能可以帮助大多数管理规模问题和个性为每根引线的销售经验。目前的许多应用程序需要通过流程自动化加强现有的人力销售代表的能力。
戈登指出：
我会说，我们已经有很多成功的优化销售个人的工作。如果你想销售，他们的很多工作是流程自动化和之后的剧本：没有实际的销售。他们把时间花在了很多的东西，机器处于非常好的。
铅评分
他与销售代表谁需要等级导线在谁可能是最有可能进行购买顺序的一个例子进一步解释。在这种情况下，通常存在大量的客户数据的销售代表需要通过以产生排名名单冲刷。这是一个重复的过程，可能会天天做人类的销售代表的很长一段时间。
将机器学习技术，从历史销售数据有证标准物质和训练算法与销售数据集清楚地表明，导致转化成销售，这也没有可能帮助企业自动地组织领导排名名单，并减少在这个过程中有代表性的销售所花费的时间。
同样地，在使用情况下的销售代表需要同时跟踪几条线索，并决定“下一个最佳动作”（NBA）铅，大量的时间花在学习上为每根引线当前销售进程状态。
阿米尔Fishslevich，激励方案的CEO，还增加了：
“未来最好的行动”的建议是通过激活规定的分析技术来实现。规范性分析是人工智能其中涉及到描述性和预测性分析，重点是最好的方向应采取针对给定的，已知的情况下的区域。NBA的建议可以提供给销售代表每天的基础上，是公认的招收销售代表组织的业务目标，并帮助他们实现这些目标如预期的那样非常有效的工具。
销售目标
销售团队各行业日常业务的一个关键部分是用历史的产品和客户数据进行筛选和分段前景的线索。销售团队可能需要做出关键的决定，并承担可能的风险，同时考虑到行业的发展趋势和业务目标。
在短期内，随着AI增强销售自动化的软件可能会增加销售人员的能力和完善形成与潜在客户和潜在客户关系的机会。例如，在汽车零部件公司一位销售人员可能使用AI来对他们的产品，厂家和客户访问信息进行个性化推销。
如果零部件企业在一个特定的汽车模型，收到了一些订单，一个失败的火花塞，AI模块软件可以提示销售团队与警报所提供的制造商较高的音量火花塞以有利的价格。
我会更担心谁是智力授权不是由机器另一营业员被替换。
在未来两年内，销售支持平台软件中的AI功能将有可能被应用于扩充人类的销售代表，如何洞察到潜在客户更好地细分和过滤列表。其中AI可能做得比在此类应用中人类的一个关键区域可能是其识别可能已经过去了人类忽视由于数据集的规模数据趋势和相关性的能力。
领先一代
个性化的销售和营销活动的客户，似乎是今天使用AI企业关注的重点。在顶尖公司C级的销售和营销经理可能会发现，AI已经证明以获得帮助找到他们的销售数据，这可能会导致福利，如新的市场和客户群的识别见解合理的结果。
例如，药品的销售团队可能会使用一个领先一代平台，AI的能力，以确定历史销售数据和客户数据的发展趋势，并用它们来预测哪些客户在一个地方可能更喜欢某一品牌的产品。
今天AI可能能够通过数据煮自动提取或分类可能是有用的信息，发现新的线索。机器学习可以发现在客户数据模式和寻找产品和客户之间的原因和影响的关系。
例如，AI软件在银行帮助投资经理可能会促使他们在球场完全由环境友好型企业一个新的共同基金给特定客户，其个人数据被标记有标签的“绿色”或者“环保型，”或者‘环保意识’。AI软件通过寻找销售数据连接有助于坟这种新的领先机会。
管理销售代表
目标管理（MBO）是一种实践，其目的是通过在整个组织对准目标，以提高组织绩效。
确保这些目标是一致要求组织了解销售人员的动机和个人目标可能。
阿米尔Fishslevich，激励解决方案CEO补充道：
关于MBO的主要挑战是组织懂得怎么样[S]的员工，有多少员工了解自己的方式为动力，实现个人目标。我们看到，在由组织设置，与员工的全面协议，合作很多情况下的目标，似乎是在推动员工和销售人员效率低下。
例如，基于配额的KPI设置为谁是这样的条件下运转不良的员工。在另一方面，也有员工谁在竞争的环境中最好的功能，而其分配的KPI和部署的业务逻辑，用于奖励和佣金支付，难以用语言表达的基于竞争的激励。
该员工的行为分析能力为目标，加强组织之间的联系的目标和员工的个人行为分析，以提高组织的MBO的定义和经营成果。
实施AI的销售支持 - 挑战
任何AI实现的核心部件是从各种数据源的高质量的数据。在消费者或客户的申请AI，有关员工的行为模式或销售记录数据的访问和收集的比较可能是具有挑战性的层1组织以及小型和中型公司。
此外，在不同垂直行业的许多组织和企业都在其所有系统的过渡阶段从内部部署到云中，他们需要问自己，什么样的数据项可以加载到云中，使人工智能功能。
戈登认为，自动化的机器学习，在这里企业可以实现机器学习模型，而不在环人，可能是关键，以解决一些数据隐私有关的问题。在另一方面，强调Fishslevich，还有的用例，其不一定处理客户的个人资料，因此企业需要认真关注每一个使用案例，有关数据隐私。
AI的销售支持未来
隐私和有关使用员工的个人数据可能是另一个可能的问题，企业需要进入AI实现在企业面前充实伦理方面的考虑。戈登建议企业不妨考虑一下在他们可能获得的取舍方面的隐私问题。
例如，这可能是类似于汽车自动驾驶的功能，如特斯拉可能共享数据彼此之间，在本质上统称为每个车的独特的行为“学习”，以适应新的形势。但这种AI应用的可能不是没有，从各汽车共享的个人信息是不可能的。
专家我们采访到似乎表明未来的一个可能的可能性是更多的企业能找到在工作场所从传感器获得的电子邮件，日历，地点，会议和数据的工作人员和客户不断增长的数据量。在接下来的两到五年的销售代表可以指望自动化的重复任务的多层次。
从长远来看，随着量越来越大，AI能力，企业的数据来源，被嵌入任何销售支持平台，可能会被理解上下文中的数据，从而自动地使信息销售代表可能需要建议积极扩大人类下一个。
举例来说，在未来的销售代表会“交谈”与Siri-，Alexa-，或谷歌首页类型的平台，积极提出意见和管理员工的工作时间表。
AI软件可能通过新闻和媒体在淘像竞争对手价格的下跌事件的情况下，通知销售代表或提示他们从电流导线具有高度的负面情绪回复电子邮件监控实时销售合同风险。
Fishslevich分享了AI的销售支持他对未来的想法：
在光对销售流程和销售人工智能的预期影响启用平台，企业和组织都有望在设计过程中进行更多的投资。在销售业绩管理（SPM）的平台，例如，这意味着在佣金模式，以销售代表的分配投资，以创建组织的目标，佣金模式和销售代表之间的优化匹配。人工智能，预计将提供关于什么类型的奖励款个人看法和加速器是最有效的每个销售代表，以最大化业务成果和支付
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标题图片来源：Introhive.com
