- การนัดหมายเป็นงานที่ AI จัดการได้ง่าย ช่วยตรวจสอบเวลาว่าง ส่งคำเชิญ และคัดกรองลีดล่วงหน้าได้ด้วย
- เพื่อป้องกันปัญหา ควรเชื่อมต่อเครื่องมือจัดตารางกับปฏิทินของทีมอย่างสมบูรณ์ และสร้างเทมเพลตสำหรับแต่ละประเภทการประชุม
- เครื่องมือ AI สำหรับการคาดการณ์ยอดขายจะวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต แนวโน้มตลาด และข้อมูลปัจจุบัน เพื่อให้การคาดการณ์แม่นยำขึ้น
ผมใช้ AI ในงานขายมาหลายปีแล้ว
ตอนนี้ผมช่วยบริหารทีมขายในบริษัท AI — และแน่นอนว่าเราก็ใช้เครื่องมือ AI ในทุกขั้นตอนการขาย
เรามีทั้ง แชทบอทสำหรับองค์กร มี AI agent ขั้นสูง และเครื่องมือ AI สำหรับจัดตารางนัดหมายแบบง่าย ๆ
แต่ละอย่างมีหน้าที่ของมัน
เราไม่ได้แค่ใช้เองภายใน เรายังช่วยบริษัทอีกหลายร้อยแห่ง ให้เริ่มต้นใช้กระบวนการขายด้วย AI ของตัวเอง
ในบทความนี้ ผมได้รวบรวมวิธีง่าย ๆ ที่เห็นผลจริงในการนำ AI มาใช้กับงานขาย
1. จัดตารางนัดหมาย
นี่คืองานที่ควรเริ่มอัตโนมัติก่อนเป็นอันดับแรก
ถ้าทีมขายของคุณยังนัดหมายลูกค้าด้วยมือ ถึงเวลาต้องเปลี่ยนเป็นระบบอัตโนมัติแล้ว
และถ้าบริษัทคุณใช้ระบบอัตโนมัติอยู่แล้ว ก็ถึงเวลาทำให้กระบวนการฉลาดขึ้นอีกขั้น
มีเครื่องมือ AI มากมายที่เชื่อมต่อกับระบบปฏิทินของทีมได้
เครื่องมือเหล่านี้จะช่วยจัดการตารางนัดหมาย เสนอเวลาที่เหมาะสม และส่งคำเชิญแบบส่วนตัวให้ลูกค้า
AI ยังสามารถคัดกรองลีดก่อนอนุญาตให้จองนัดหมายได้ด้วย — เดี๋ยวจะพูดถึงในหัวข้อถัดไป
เครื่องมือแนะนำ
- Clara — เครื่องมือจัดตารางนัดหมายเสมือนที่ช่วยจัดการการพูดคุยไปมา
- แชทบอท AI ที่เชื่อมกับ Calendly (หรือเครื่องมือจัดตารางอื่น ๆ)
เคล็ดลับและเทคนิค
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเครื่องมือ AI สำหรับจัดตารางนัดหมายเชื่อมกับปฏิทินของทีมอย่างสมบูรณ์ เพื่อป้องกันการจองซ้ำหรือชนกัน
- ตั้งค่าเทมเพลตนัดหมายแบบส่วนตัวสำหรับแต่ละประเภทการพบลูกค้า เพื่อให้การจองรวดเร็วขึ้น
2. คาดการณ์ยอดขาย
การคาดการณ์ยอดขายสำคัญต่อการวางแผนและจัดสรรทรัพยากร แต่ถ้าทำด้วยมือมักจะช้าและไม่แม่นยำ
เครื่องมือ AI สำหรับคาดการณ์จะวิเคราะห์ข้อมูลยอดขายในอดีต สถานการณ์ตลาดปัจจุบัน และข้อมูลใน pipeline แบบเรียลไทม์
เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้คาดการณ์ยอดขายแม่นยำขึ้น ทีมจึงตัดสินใจจากข้อมูลจริงและปรับกลยุทธ์ตามสถานการณ์ตลาดได้
AI ช่วยให้ธุรกิจมองเห็นแนวโน้มและรูปแบบได้เร็วขึ้น จึงปรับตัวได้ทัน
เครื่องมือแนะนำ
- Anaplan — ซอฟต์แวร์วางแผนธุรกิจที่มีฟีเจอร์คาดการณ์ยอดขาย
- Clari — มีระบบตัดสินใจและดำเนินการขายด้วย AI ครอบคลุมหลายช่องทาง
- Gong.io — หนึ่งในเครื่องมือขายยอดนิยมบนอินเทอร์เน็ต
- Salesforce Einstein — มีฟีเจอร์คาดการณ์ด้วย AI
เคล็ดลับและเทคนิค
- อัปเดตข้อมูลเป็นประจำโดยใส่ตัวชี้วัดอื่น ๆ เช่น แนวโน้มตลาดหรือความรู้สึกของลูกค้า
- ใช้ AI เพื่อจำลองสถานการณ์คาดการณ์หลายรูปแบบ เตรียมรับมือกับสภาพตลาดที่เปลี่ยนแปลง
3. คัดกรองลีด
นี่คือหัวใจหลักของ AI lead generation
การเพิ่มจำนวนลีดเป็นสี่เท่าไม่มีความหมายถ้าคุณได้แต่ลีดคุณภาพต่ำ ให้ทีมขายต้องเสียเวลาคัดกรองลีดที่ไม่ตรงเป้าหมายก็เปลืองงบประมาณ
ถ้าคุณมีลีดมากพอแล้ว ขั้นตอนคัดกรองคือจุดสำคัญที่สุด
ถ้าคุณกังวลเรื่องให้ AI คัดกรองลีดแทนคน ผมขอเล่าเรื่องจริง: ลูกค้าหลายรายบอกว่า AI คัดกรองลีดได้ดีกว่าคน เสียอีก
ทำไม? เพราะมนุษย์มักหมกมุ่นกับรายละเอียดที่ไม่สำคัญ (ลองค้นหาคำว่า ‘bikeshedding’) และไม่เก่งเรื่องการจับรูปแบบเท่า AI
แต่ AI แม่นยำ — และสามารถพัฒนาขึ้นเรื่อย ๆ ได้ตามเวลา
คุณสามารถ ออกแบบแชทโฟลว์ต่าง ๆ ได้ตามงบประมาณ กรณีใช้งาน ขนาดบริษัท อุตสาหกรรม บทบาทผู้ตัดสินใจ ระดับการมีส่วนร่วม หรือปัญหาเฉพาะที่เขาแจ้ง
อย่าลืม ให้สิ่งตอบแทนกับผู้ใช้ เช่น รายงานเชิงลึกในอุตสาหกรรมของเขา ผลทดสอบบุคลิกภาพ หรือวิดีโอสอนเพิ่มลีด 10 เท่า
เครื่องมือแนะนำ
- CRM ที่มี AI ในตัว (Hubspot, Salesforce, Zendesk ฯลฯ) — ทุกวันนี้ CRM ส่วนใหญ่มี AI แต่ไม่ได้ดีทุกตัว
- Exceed.ai — เครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อสนทนาอัตโนมัติกับลีด
- Conversica — ขาย Revenue Digital Assistants: บอทช่วยทีมการตลาดและขาย
- LeadCrunch — เครื่องมือบริหารลีดและสร้างดีมานด์สำหรับ B2B
เคล็ดลับและเทคนิค
- สร้างโมเดลการให้คะแนนลีดเฉพาะสำหรับแต่ละกลุ่มเป้าหมาย
4. ให้คะแนน แบ่งกลุ่ม และส่งต่อลีด
ถ้าคุณใช้ AI สร้างลีดอยู่แล้ว ก็ควรมีระบบให้คะแนนลีดด้วย วิธีให้คะแนนขึ้นกับคุณ
เมื่อรู้ว่าลีดไหนร้อน อุ่น หรือเย็น คุณก็สั่งให้ AI agent ใช้กลยุทธ์ติดตามผลที่ต่างกันได้
เช่น ถ้าลีดร้อน อาจส่งข้อความถึงหัวหน้าฝ่ายขายให้โทรหาเลย ส่วนลีดเย็นก็ส่งอีเมลอัตโนมัติ (แต่ยังคงปรับแต่งให้เหมาะกับแต่ละคน)
ถ้าแบ่งกลุ่มลีดแล้ว AI agent ของคุณก็จะส่งลีดที่เหมาะสมไปหาคนที่เหมาะสม
ดีลใหญ่ส่งให้ CRO ส่วนดีลใน LATAM ส่งให้ทีมขายที่พูดสเปน
เครื่องมือแนะนำ
- MadKudu — เหมาะกับธุรกิจ PLG ใช้ข้อมูลพฤติกรรมและข้อมูลบริษัทให้คะแนนลีด
- Clearbit — เติมข้อมูลลีดเพื่อแบ่งกลุ่ม
- Segment by Twilio — เหมาะกับการเก็บข้อมูลผู้ใช้แบบเรียลไทม์ (สำหรับการส่งต่อ)
เคล็ดลับและเทคนิค
- เริ่มต้นด้วยการป้อนข้อมูล CRM ที่สะอาดและครบถ้วนให้ AI
- ให้คะแนนลีดจากพฤติกรรม เช่น การเข้าเว็บหรือการใช้งานสินค้า
5. สรุปการประชุม
การเขียนสรุปการประชุมด้วยมือควรเป็นสิ่งที่คุณเลิกทำไปแล้ว เพราะมันกินเวลามากและมนุษย์ก็อาจทำผิดพลาดได้
เครื่องมือ AI สามารถสร้างสรุปประชุมอัตโนมัติจากบทสนทนา พร้อมระบุหัวข้อสำคัญ การตัดสินใจ และสิ่งที่ต้องติดตามต่อ
สรุปเหล่านี้เชื่อมต่อกับ CRM หรือระบบขายอื่น ๆ ได้โดยอัตโนมัติ ทีมขายจึงอัปเดตข้อมูลได้ง่ายและมีเวลาทำงานสำคัญต่อ
เครื่องมือแนะนำ
- Otter.ai — เครื่องมือถอดเสียงชื่อดังที่มีฟีเจอร์ AI แล้ว
- Fireflies.ai — เครื่องมือถอดเสียงสำหรับบันทึกประชุมและรายการที่ต้องดำเนินการ
- AI แชทบอท — ขอพูดอีกครั้งว่าทำได้ทุกอย่างจริง ๆ!
เคล็ดลับและเทคนิค
- ปรับแต่งสรุปที่ AI สร้างให้เน้นขั้นตอนถัดไปหรือปัญหาของลูกค้า แทนที่จะสรุปแค่เนื้อหาการพูดคุย
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเครื่องมือเชื่อมกับ CRM เพื่อแนบสรุปกับบัญชีลูกค้าที่ถูกต้องโดยอัตโนมัติ
6. สรุปข้อมูลบัญชีลูกค้า
เรามี AI agent ภายในที่ช่วยงานนี้อยู่หลายตัว
ตัวหนึ่งทีม Customer Success ใช้ โดยบอทจะรวบรวมข้อมูลทุกอย่างเกี่ยวกับบัญชีลูกค้า (จาก help desk, product tracker, Apollo ฯลฯ) รวมถึงตัวชี้วัดสำคัญ
เมื่อพนักงาน CS ต้องการข้อมูลบัญชี ก็แค่ถาม AI agent แล้วมันจะดึงข้อมูลที่ต้องรู้มาให้ครบในสรุปเดียว
ยังมี อัปเดตรายสัปดาห์และรายเดือน อัตโนมัติใน Slack ด้วย เจ๋งมาก
การบริหารบัญชีลูกค้าต้องใช้ข้อมูลเยอะและต้องสังเคราะห์ข้อมูล ดังนั้นเหมาะมากที่จะให้ AI จัดการ
เครื่องมือแนะนำ
- Clari — Clari Copilot ช่วยงานนี้ได้
- Gong.io — แพลตฟอร์ม revenue intelligence ชื่อดังนี้ก็ทำได้เหมือนกัน
- AI แชทบอท เช่น ChatGPT หรือ AI agent ที่ออกแบบเฉพาะ (เหมือนที่เราใช้ทุกวัน)
เคล็ดลับและเทคนิค
- ตั้งค่าให้ AI สร้างคะแนนสุขภาพบัญชีอัตโนมัติ เพื่อระบุบัญชีที่เสี่ยงได้ง่าย
- ตั้งค่า AI ให้แจ้งเตือนการอัปเดตสำคัญของบัญชี เช่น การต่ออายุหรือเปลี่ยนแปลงสัญญาใหญ่
- ตั้งทริกเกอร์อัตโนมัติใน CRM ให้สร้างสรุปบัญชีในช่วงเวลาสำคัญ (เช่น ก่อนต่ออายุหรือประชุมสรุปไตรมาส) เพื่อให้ทีมขายมีข้อมูลล่าสุดเสมอ
- ใช้ AI เน้นรายการที่ต้องดำเนินการ เช่น ตั๋วซัพพอร์ตที่ยังเปิดอยู่หรือวันหมดอายุสัญญาในสรุป เพื่อจัดลำดับความสำคัญในการติดต่อ
- ปรับรูปแบบสรุปให้เหมาะกับความซับซ้อนของแต่ละบัญชี
7. Outbound
นี่ก็เป็นอีกหน้าที่ของงานขายที่เราพยายามอัตโนมัติให้มากที่สุด
การหาลูกค้าใหม่แบบ outbound ใช้เวลามาก แต่ AI ช่วยให้รวดเร็วและตรงเป้าหมายมากขึ้น
เครื่องมือ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเป้าหมายเพื่อสร้างข้อความที่ตรงใจแต่ละคนและส่งออกไปโดยอัตโนมัติ
ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลของกลุ่มเป้าหมาย เช่น อุตสาหกรรม ประวัติการมีส่วนร่วม และความสนใจ เครื่องมือ AI สามารถสร้างข้อความเฉพาะบุคคลที่ตรงใจแต่ละรายได้
AI ยังช่วยให้การติดต่อเกิดขึ้นในเวลาที่เหมาะสมที่สุด เพื่อให้ทีมของคุณเชื่อมต่อกับกลุ่มเป้าหมายในช่วงที่มีโอกาสตอบรับสูงสุด
Marcus Chan ประธานและผู้ก่อตั้ง Venli Consulting Group อธิบายไว้ชัดเจนว่า "AI ให้คำแนะนำ ที่ทั้งเฉพาะตัวและแม่นยำ เราจึงนำเสนอทางเลือกที่ตรงใจลูกค้าเสมอ — โดยไม่ต้องเร่งรัด"
ตัวอย่างเช่น: บอท outbound เฉพาะบุคคลของเราจะค้นหาขนาดบริษัทและอุตสาหกรรมของกลุ่มเป้าหมาย แล้วสร้างข้อความเฉพาะเพื่อส่งอีเมลถึงพวกเขา
เครื่องมือแนะนำ
- Outreach.io — 'แพลตฟอร์มบริหารงานขาย' สำหรับทีมสร้างรายได้
- Salesloft — 'แพลตฟอร์มบริหารจัดการรายได้'
- ระบบ CRM ขับเคลื่อนด้วย AI ที่มีฟีเจอร์อัตโนมัติสำหรับ outbound (เราได้พูดถึงไปแล้ว)
- AI chatbot (เช่นเคย)
เคล็ดลับและเทคนิค
- ตรวจจับเวลาที่เหมาะสมที่สุดในการติดต่อ โดยติดตามรูปแบบและพฤติกรรมการมีส่วนร่วมของแต่ละกลุ่มเป้าหมาย
- วิเคราะห์ความเคลื่อนไหวของคู่แข่ง เพื่อปรับการติดต่อให้เน้นจุดแข็งของคุณแบบเรียลไทม์
- ตั้งค่าการทดสอบ A/B ด้วย AI เพื่อทดลองสไตล์ข้อความและช่วงเวลาติดต่อที่ต่างกัน แล้วใช้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เพื่อปรับแคมเปญในอนาคตให้มีประสิทธิภาพสูงสุด
8. สร้างกรณีธุรกิจ
การสร้างกรณีธุรกิจที่ตรงใจลูกค้าเป้าหมายต้องรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องและแสดงผลตอบแทนที่ชัดเจน
AI สามารถวิเคราะห์ปัญหาเฉพาะและตำแหน่งทางการตลาดของกลุ่มเป้าหมาย เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่ปรับให้เหมาะสมกับข้อเสนอของคุณ
ไม่ว่าจะเป็นการสร้างโมเดลทางการเงินหรือวิเคราะห์คู่แข่ง AI ช่วยให้ข้อเสนอของคุณมีพื้นฐานจากข้อมูลจริง ไม่ใช่การคาดเดา
สิ่งนี้ช่วยให้ทีมขายของคุณสร้างข้อเสนอที่เฉพาะเจาะจงและน่าสนใจ ตรงกับเป้าหมายของกลุ่มเป้าหมาย และแสดงให้เห็นว่าทำไมโซลูชันของคุณจึงเหมาะสมที่สุด
เครื่องมือแนะนำ
- Clay — เครื่องมือ enrich ข้อมูลที่เราใช้เป็นหลัก
- Crayon — เครื่องมือวิเคราะห์คู่แข่งที่เชี่ยวชาญด้านกรณีธุรกิจ
- ChatGPT หรือ AI chatbot ที่ออกแบบเฉพาะ
เคล็ดลับและเทคนิค
- ใส่กรณีศึกษา หรือข้อมูลเปรียบเทียบจากลูกค้าที่คล้ายกันลงในกรณีธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือ
- ใช้ AI สร้างโมเดลทางการเงินในหลายสถานการณ์ (เช่น ลดเวลาสู่คุณค่า ประหยัดต้นทุน) แล้วให้กลุ่มเป้าหมายเลือกสถานการณ์ที่ตรงกับเป้าหมายธุรกิจของตนมากที่สุด
- ปรับข้อมูลเชิงลึกจาก AI ให้สอดคล้องกับ KPI ของกลุ่มเป้าหมายแต่ละราย
9. วิเคราะห์คู่แข่ง
AI agent สำหรับวิเคราะห์คู่แข่งของเรา? เราตั้งชื่ออย่างสร้างสรรค์ว่า 'Competitive Intelligence Bot'
ทีม Product Marketing ของเราใช้มันเพื่อรับการสแกนและวิเคราะห์คู่แข่งหลักแบบอัปเดตล่าสุด แค่ถามว่าบริษัท X กำลังทำอะไร มันจะเข้าไปดูเว็บไซต์ของคู่แข่งเพื่อหาฟีเจอร์ใหม่ การเปลี่ยนแปลงราคา การเชื่อมต่อ พันธมิตร และกลยุทธ์คอนเทนต์มาร์เก็ตติ้ง
มันทำงานนี้อัตโนมัติทุกสัปดาห์ จึงสามารถสร้างคลังข้อมูลคู่แข่งระยะยาวได้
เครื่องมือ AI สามารถติดตามกิจกรรมของคู่แข่ง เช่น การปรับราคา แคมเปญการตลาด และรีวิวลูกค้าแบบเรียลไทม์
ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้ทีมของเราปรับกลยุทธ์ได้โดยไม่ต้องเสียเวลาวิจัย เช่น การปรับราคา ปรับข้อเสนอผลิตภัณฑ์ หรือค้นหาช่องว่างในตลาดที่คู่แข่งยังไม่ตอบโจทย์
เครื่องมือแนะนำ
- Crayon — ที่กล่าวถึงข้างต้น เป็นเครื่องมือวิเคราะห์คู่แข่ง
- Klue — เครื่องมือสนับสนุนการแข่งขันที่มีฟังก์ชันคล้ายกัน
- Botpress — ไม่ได้อวดตัวเองนะ แต่นี่คือสิ่งที่เราใช้
เคล็ดลับและเทคนิค
- ตั้งค่าเครื่องมือ AI ให้ติดตามไม่ใช่แค่คู่แข่งโดยตรง แต่รวมถึงบริษัทใหม่หรือการเปลี่ยนแปลงในตลาดที่อาจส่งผลกระทบต่อธุรกิจของคุณในอนาคตอันใกล้
- ใช้ข้อมูลคู่แข่งเพื่อสร้างกลยุทธ์ตอบโต้ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เช่น ข้อเสนอพิเศษล่วงหน้าหรือการปล่อยฟีเจอร์ใหม่
- กำหนดรอบการทบทวนข้อมูลคู่แข่งอย่างสม่ำเสมอ
10. ปรับกลยุทธ์ราคา
AI คือความฉลาด ไม่ได้มีไว้แค่ทำงานง่าย ๆ อัตโนมัติเท่านั้น
การตัดสินใจเรื่องราคาส่งผลต่อรายได้อย่างมาก แต่การรักษาความสามารถในการแข่งขันและเพิ่มกำไรสูงสุดเป็นเรื่องท้าทาย
โมเดลกำหนดราคาด้วย AI จะปรับราคาแบบเรียลไทม์ตามความต้องการของตลาด ราคาคู่แข่ง และพฤติกรรมลูกค้า
สิ่งนี้ช่วยให้ราคายังคงแข่งขันได้ พร้อมกับเพิ่มรายได้ให้สูงสุด
ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง AI ยังช่วยคาดการณ์แนวโน้มราคาในอนาคต ให้บริษัทปรับกลยุทธ์ล่วงหน้าเพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลงของตลาด
เครื่องมือแนะนำ
- PROS — ซอฟต์แวร์บริหารและเพิ่มประสิทธิภาพราคา (ทุกวันนี้มีเครื่องมือครบจริง ๆ)
- Zilliant — เครื่องมือเฉพาะทางสำหรับการตั้งราคาและเพิ่มยอดขาย
- โมเดล AI ที่ปรับแต่งเอง — หากไม่ต้องการใช้เครื่องมือเฉพาะทาง แชทบอทหรือ AI agent ก็สามารถทำสิ่งนี้ได้ง่าย ๆ
เคล็ดลับและเทคนิค
- ใช้ AI ทดสอบกลยุทธ์ราคาต่าง ๆ ในแต่ละกลุ่มลูกค้าและช่องทาง
- ติดตามความคิดเห็นลูกค้าอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้แน่ใจว่าการปรับราคาแบบไดนามิกจะไม่กระทบต่อความพึงพอใจของลูกค้า
11. วิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า
การเข้าใจความรู้สึกของลูกค้าที่มีต่อแบรนด์เป็นสิ่งสำคัญต่อการปรับปรุงยอดขาย และมีเครื่องมือ AI มากมายที่วิเคราะห์รีวิวลูกค้า โพสต์โซเชียลมีเดีย และข้อเสนอแนะอื่น ๆ เพื่อประเมินความรู้สึกของลูกค้า
ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถนำไปปรับข้อความ ปรับปรุงการสื่อสารกับลูกค้า หรือแก้ไขปัญหาผลิตภัณฑ์ได้
เครื่องมือ AI ที่ใช้NLPเหมาะกับงานประเภทนี้อย่างยิ่ง เพราะต้องวิเคราะห์ข้อความจำนวนมาก (และใครจะอยากเสียเวลาทำแบบนั้นด้วยตัวเอง?)
เครื่องมือแนะนำ
- Qualtrics Social Connect — เครื่องมือรวมบทสนทนาไว้ในที่เดียว (เช่น Instagram, WhatsApp, Facebook ฯลฯ)
- AI agent — ประมวลผลภาษาธรรมชาติอย่างมีประสิทธิภาพ: เปลี่ยนบทสนทนาไร้โครงสร้างเป็นข้อมูลที่เป็นระบบ
- MonkeyLearn — แพลตฟอร์ม machine learning สำหรับวิเคราะห์ข้อความ ดึงข้อมูลจากข้อความดิบ
เคล็ดลับและเทคนิค
- วิเคราะห์ความรู้สึกแยกตามกลุ่มลูกค้าหรือกลุ่มตลาดต่าง ๆ
- ตั้งค่า AI ให้แจ้งเตือนทีมขายและทีมสนับสนุนเมื่อพบความรู้สึกเชิงลบเพิ่มขึ้น เพื่อให้สามารถเข้าไปแก้ไขปัญหาได้ทันทีและป้องกันการสูญเสียลูกค้า
- ผสานข้อมูลความรู้สึกกับข้อมูลพฤติกรรมการซื้อ เพื่อค้นหาโอกาสในการขายเพิ่มเมื่อความรู้สึกของลูกค้าเป็นบวก
12. สร้างโอกาสทางการขาย
Harvard Business Review พบว่า AI สำหรับสร้างโอกาสทางการขายสามารถเพิ่มโอกาสใหม่ได้ถึง 50% และลดต้นทุนที่เกี่ยวข้องลง 60%
มีสองประเภทของบริษัทที่ใช้AI สร้างโอกาสทางการขาย: บริษัทที่มีโอกาสมากเกินไป และบริษัทที่มีโอกาสน้อยเกินไป
ถ้าคุณ มีลีดน้อย ระบบ AI ของคุณควรเน้นที่การค้นหาและติดต่อกับลีด
ถ้าคุณ มีลีดมากเกินไป ให้เน้นที่การคัดกรองและติดต่อกับลีด
AI สำหรับสร้างโอกาสทางการขายมีหลายรูปแบบมาก มีวิธีใช้ AI เพื่อสร้างโอกาสทางการขายได้ไม่รู้จบ – และการใช้มันเพื่อสร้างรายชื่อโอกาสใหม่ก็เป็นเรื่องที่ควรทำอย่างยิ่ง
การสร้างโอกาสทางการขายคุณภาพสูงเป็นหัวใจของความสำเร็จด้านยอดขาย และ AI ช่วยให้กระบวนการนี้เร็วขึ้นและแม่นยำขึ้น ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น โซเชียลมีเดีย การเยี่ยมชมเว็บไซต์ และอีเมล AI สามารถระบุและจัดลำดับความสำคัญของโอกาสที่มีแนวโน้มปิดการขายสูงสุด
และเมื่อเครื่องมือ AI คุณภาพสูงเชื่อมต่อกับ CRM ของคุณ (และจัดการ outbound ให้ด้วย) ทีมขายของคุณก็สามารถทำงานอัตโนมัติได้เกือบ 100% ของกระบวนการขาย
เครื่องมือแนะนำ
- Clearbit by HubSpot — ฟีเจอร์ของ HubSpot ที่ช่วยเพิ่มข้อมูลติดต่อให้สมบูรณ์ยิ่งขึ้น
- AI agent หรือ chatbot — เราใช้ AI agent สำหรับสร้างโอกาสทางการขาย และลูกค้า/พาร์ทเนอร์ของเราหลายรายก็ใช้เช่นกัน
เคล็ดลับและเทคนิค
- ให้ AI วิเคราะห์โปรไฟล์ลูกค้าข้ามหลายช่องทาง เพื่อหาลักษณะพฤติกรรมของโอกาสทางการขาย
- ใช้ AI ทดสอบกลยุทธ์สร้างโอกาสทางการขายแบบ A/B อัตโนมัติ
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเครื่องมือ AI ของคุณเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มการตลาดอัตโนมัติ เพื่อให้ติดตามการมีส่วนร่วมของโอกาสทางการขายในแต่ละแคมเปญและจุดสัมผัสต่าง ๆ ได้
13. คาดการณ์การสูญเสียลูกค้า
การคาดการณ์การสูญเสียลูกค้าด้วยมือแทบเป็นไปไม่ได้ แต่เครื่องมือ AI สามารถสร้างโมเดลคาดการณ์ที่ชาญฉลาดได้
AI วิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมลูกค้าเพื่อหาสัญญาณเริ่มต้นของความไม่พอใจหรือการมีส่วนร่วมน้อยลง และเมื่อระบุปัจจัยเสี่ยงได้เร็ว ทีมขายก็สามารถวางกลยุทธ์รักษาลูกค้าได้ทัน เช่น มอบส่วนลดเฉพาะบุคคลหรือการติดต่อแบบเจาะจง
เครื่องมือแนะนำ
- ChurnZero — ช่วยให้เห็นการใช้งานผลิตภัณฑ์ของลูกค้า ประเมินสุขภาพและโอกาสต่ออายุ พร้อมปรับประสบการณ์ลูกค้าเฉพาะบุคคล
- GainSight — แพลตฟอร์ม Customer Success ที่ออกแบบมาเพื่อเชื่อมโยงประสบการณ์ลูกค้าหลังการขาย
- ฟีเจอร์คาดการณ์การสูญเสียลูกค้าด้วย AI ใน CRM ของคุณ — ปัจจุบันส่วนใหญ่จะมีฟีเจอร์นี้บ้างแล้ว
- โมเดล AI ที่ปรับแต่งเอง — หากต้องการโซลูชันแบบครบวงจร
เคล็ดลับและเทคนิค
- ระบุสัญญาณเตือนล่วงหน้าของการสูญเสียลูกค้า เช่น การมีส่วนร่วมที่ลดลงหรือเวลาตอบสนองที่นานขึ้น และมีเวิร์กโฟลว์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อจัดการกับปัญหาเหล่านี้ก่อนที่จะลุกลาม
- พัฒนาแคมเปญรักษาลูกค้าแบบเจาะจงตามพฤติกรรมของลูกค้า เช่น มอบส่วนลดให้กับลูกค้าที่ไม่ได้มีส่วนร่วมในช่วงเวลาที่กำหนด
- ติดตามกลยุทธ์การรักษาลูกค้าใดที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในแต่ละกลุ่มลูกค้า และปรับปรุงอย่างต่อเนื่องตามคำแนะนำของ AI
14. ติดตามกิจกรรมบนโซเชียลมีเดีย
สัญญาณการซื้อไม่ได้เกิดขึ้นแค่ในเว็บไซต์บริษัท โซเชียลมีเดียเป็นแหล่งข้อมูลเชิงลึกและสัญญาณการซื้อของลูกค้าที่สำคัญ แต่การติดตามทุกกิจกรรมอาจเป็นเรื่องยาก
โชคดีที่เครื่องมือ AI สามารถช่วยติดตามโซเชียลมีเดีย คอยดูการพูดถึงแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ หรือแม้แต่คู่แข่งของคุณได้อย่างต่อเนื่อง
ด้วยการวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าและตรวจจับสัญญาณการซื้อที่อาจเกิดขึ้น AI จะช่วยให้ทีมขายของคุณเข้าถึงลูกค้าได้ในเวลาที่เหมาะสม และปรับข้อความให้สอดคล้องกับบทสนทนาในโซเชียลมีเดีย
เครื่องมือแนะนำ
- Hootsuite Insights — ให้ข้อมูลเชิงลึกพร้อมภาพประกอบ แบ่งการพูดถึงตามหมวดหมู่ เช่น ข้อมูลประชากร อารมณ์ และความรู้สึก
- Sprout Social — เครื่องมือบริหารจัดการโซเชียลมีเดียที่กำลังได้รับความนิยม
- Brandwatch — เครื่องมือค้นหากลุ่มเป้าหมาย โอกาสทางธุรกิจ และปัญหาที่ควรหลีกเลี่ยงจากโซเชียลเน็ตเวิร์กและอินเทอร์เน็ต
เคล็ดลับและเทคนิค
- ตั้งค่าเครื่องมือ AI ให้ติดตามการพูดถึงคู่แข่งด้วย เพื่อหาช่องทางเข้าถึงลูกค้าที่อาจไม่พอใจกับคู่แข่ง
- ฝึก AI ให้จัดลำดับความสำคัญการพูดถึงที่เกี่ยวข้องกับความตั้งใจซื้อ เช่น การสอบถามสินค้า หรือการร้องเรียนเกี่ยวกับคู่แข่ง
15. วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า
ทีมขายรู้ดีว่าการเข้าใจพฤติกรรมลูกค้าคือกุญแจสำคัญในการปรับกลยุทธ์การขายด้วย AI เครื่องมือ AI ไม่ได้แค่ติดตามสิ่งที่ลูกค้าทำ แต่ยังช่วยค้นหารูปแบบพฤติกรรมแบบเรียลไทม์ เช่น เส้นทางการใช้งานเว็บไซต์หรือการมีส่วนร่วมกับสินค้าแต่ละประเภท
ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้ทีมขายนำเสนอได้ตรงจุดมากขึ้น เข้าถึงลูกค้าที่เหมาะสมในเวลาที่ใช่
เครื่องมือแนะนำ
- Spark AI จาก Mixpanel — ฟีเจอร์ของ Mixpanel ที่เปลี่ยนคำถามภาษาธรรมชาติเป็นรายงานที่นำไปใช้ได้จริง
- Amplitude AI — ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับเว็บและมือถือ ใช้เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้เยี่ยมชม
เคล็ดลับและเทคนิค
- ใช้ AI เพื่อติดตามไม่ใช่แค่สิ่งที่ลูกค้าทำ แต่รวมถึงช่วงเวลาที่ลูกค้าทำกิจกรรมนั้นด้วย
- ป้อนข้อมูลใหม่จากจุดสัมผัสต่าง ๆ (เว็บไซต์ แอปมือถือ โซเชียลมีเดีย) ให้ AI อย่างต่อเนื่อง เพื่อปรับปรุงโมเดลพฤติกรรมลูกค้า
16. ให้ข้อมูลสินค้าแบบเฉพาะบุคคล
การแนะนำสินค้าที่เหมาะกับแต่ละบุคคลโดย คาดการณ์พฤติกรรมผู้บริโภค คือหนึ่งในจุดเด่นของการใช้ AI ในธุรกิจ
แชทบอทและผู้ช่วยเสมือนที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถให้ข้อมูลสินค้าและคำแนะนำที่เหมาะกับแต่ละบุคคลแบบเรียลไทม์ ช่วยให้ลูกค้าตัดสินใจซื้อได้อย่างมั่นใจ
AI สามารถแนะนำสินค้าเพิ่มเติมหรือบริการเสริมให้ลูกค้าตามประวัติการซื้อและพฤติกรรม เพิ่มมูลค่าการซื้อเฉลี่ยต่อครั้ง
การปรับแต่งเฉพาะบุคคลเป็นหัวใจสำคัญในการเพิ่มยอดขาย และ AI สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการวิเคราะห์พฤติกรรม ประวัติการซื้อ และความชอบของลูกค้า ระบบ AI จะนำเสนอสินค้าแบบเฉพาะบุคคลแบบเรียลไทม์
Conversational AI แบบเฉพาะบุคคลไม่เพียงแต่ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า แต่ยังเพิ่มโอกาสในการขายต่อยอดและขายข้ามสินค้า ช่วยเพิ่มรายได้โดยรวม
เครื่องมือแนะนำ
- Botpress หรือ แพลตฟอร์มแชทบอทหรือ AI agent อื่น ๆ
เคล็ดลับและเทคนิค
- ใช้เนื้อหาแบบไดนามิกเพื่อปรับคำแนะนำสินค้าโดยอัตโนมัติตามพฤติกรรมแบบเรียลไทม์ เช่น พฤติกรรมการท่องเว็บหรือการทิ้งสินค้าในตะกร้า
- ตั้งค่า AI ให้เปรียบเทียบข้อมูลลูกค้ากับข้อมูลสินค้าคงคลัง เพื่อให้คำแนะนำสินค้าไม่เพียงแต่เหมาะกับแต่ละบุคคล แต่ยังมีสินค้าในสต็อกด้วย
- ทดสอบ A/B วิธีนำเสนอข้อมูลสินค้าแบบเฉพาะบุคคลหลายรูปแบบ เพื่อดูว่าวิธีใดช่วยเพิ่มยอดขายได้มากที่สุด
- ดูข้อมูลเพิ่มเติมที่ Botpress Academy เพื่อเรียนรู้พื้นฐานการสร้างแชทบอทหรือ AI agent
เปิดใช้งาน AI Agent ในเดือนหน้า
พร้อมใช้เครื่องมือ AI เพื่อให้ธุรกิจของคุณนำหน้าหรือยัง?
ไม่ว่าจะเป็นการคัดกรองลีด การปรับปรุงการติดต่อ หรือการปรับแต่งประสบการณ์ลูกค้า เวลาที่ดีที่สุดในการทำให้กระบวนการขายของคุณเป็นอัตโนมัติคือเมื่อวานนี้
Botpress คือแพลตฟอร์ม AI agent ที่เปิดกว้างและขยายความสามารถได้อย่างเต็มที่สำหรับองค์กร นักพัฒนาสามารถสร้างแชทบอทและ AI agent ที่ตอบโจทย์ทุกความต้องการและเวิร์กโฟลว์ได้
ชุดความปลอดภัยขั้นสูงของเราช่วยให้ข้อมูลลูกค้าปลอดภัยอยู่เสมอ และอยู่ภายใต้การควบคุมของทีมพัฒนาของคุณอย่างสมบูรณ์
หรือติดต่อ ทีมขายของเรา เพื่อขอข้อมูลเพิ่มเติม
คำถามที่พบบ่อย
1. ความแตกต่างระหว่างเครื่องมือ AI กับระบบอัตโนมัติแบบเดิมในงานขายคืออะไร?
ความแตกต่างคือความสามารถในการปรับตัว: ระบบอัตโนมัติแบบเดิมใช้กฎ if-then แบบตายตัว (เช่น ส่งอีเมลอัตโนมัติหลังกรอกแบบฟอร์ม) ขณะที่เครื่องมือ AI เรียนรู้จากพฤติกรรมผู้ใช้และปรับปรุงการตัดสินใจได้เรื่อย ๆ
2. AI agent แตกต่างจากแชทบอทพื้นฐานในกระบวนการขายอย่างไร?
AI agent ทำงานได้อย่างอิสระ เข้าใจบริบทของบทสนทนา คัดกรองลีดด้วยการถามคำถาม แนะนำขั้นตอนถัดไป และเชื่อมต่อกับ CRM เพื่อผลักดันดีล ในขณะที่แชทบอทพื้นฐานตอบได้แค่คำถามง่าย ๆ ตามกฎที่กำหนดไว้
3. ต้องมีพื้นฐานด้านเทคนิคหรือไม่หากต้องการใช้ AI ในงานขาย?
ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานด้านเทคนิค เพราะเครื่องมือ AI หลายตัวออกแบบมาให้ใช้งานได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดหรือเขียนโค้ดน้อยมาก เหมาะกับผู้ใช้ทั่วไป แต่หากต้องการเชื่อมต่อกับ CRM หรือแหล่งข้อมูลอื่น ๆ อาจต้องมีผู้เชี่ยวชาญช่วยในส่วนของการเชื่อมต่อ
4. การใช้ AI ในงานขาย B2B กับ B2C แตกต่างกันอย่างไร?
AI ในงานขาย B2B กับ B2C แตกต่างกันที่วงจรการขายและพฤติกรรมผู้ซื้อ: B2B ใช้ AI เพื่อขายแบบเจาะกลุ่มลูกค้า เช่น การให้คะแนนลีดและคาดการณ์ดีล ส่วน B2C เน้นการปรับแต่งแบบปริมาณมาก เช่น แนะนำสินค้าและส่งข้อความกระตุ้นให้กลับมาซื้อ
5. จะเลือกเครื่องมือ AI ที่เหมาะกับทีมขายได้อย่างไร?
เริ่มจากระบุปัญหาหลักที่ต้องการแก้ (เช่น คัดกรองลีด คาดการณ์ยอดขาย ส่งอีเมลหาลูกค้า) จากนั้นเลือกแพลตฟอร์ม AI ที่ตอบโจทย์และสามารถเชื่อมต่อกับระบบที่ใช้อยู่
.webp)
