Tekoäly laittaa liidit tärkeysjärjestykseen

Tekoäly muuttaa jo myyntityötä. Se laittaa liidit tärkeysjärjestykseen, jolloin myyjän työ tehostuu. Kaikille ei tarvitse enää soittaa.

Myyjän työ on muuttunut paljon teknologian myötä. Aikoinaan myyjän viikko lähti käyntiin käyntikortteja plaraamalla ja miettimällä, että kenelleköhän asiakkaalle sitä lähtisi soittamaan.

Nykyään tietokoneella on kalenteri ja erilaisia tehtävälistoja. Kaikki aktiviteetit ovat kuitenkin myyjän tai tiimin itse itselleen asettamia.

Jatkossa tekoäly muuttaa myyjän arjen. Salesforce julkisti vuosi sitten tekoälypalvelunsa, joka nimettiin vaatimattomasti Einsteiniksi. Ensimmäisen vuoden aikana tekoäly on ollut pilottikäytössä eri puolilla maailmaa, Suomi mukaan lukien. Nyt tekoälypalvelu on vapaasti saatavilla Salesforcen käyttäjille.

Einsteinin kaltaiset tekoälypalvelut määrittävät myyjän puolesta, mitä hänen kannattaa tehdä ja miten viikkonsa aloittaa. Einsteinin keskeinen ominaisuus on liidien pisteytys. Tekoäly analysoi vuosien mittaan asiakkuudenhallintajärjestelmään (CRM) kerättyä tietoa. Algoritmit käsittelevät tietoa pohjautuen erilaisiin trenditietoihin, esimerkiksi asiakkaan ostohistoriaan tai erilaisiin muihin käyttäytymismalleihin kyseisessä kategoriassa.

− Tekoäly ehdottaa myyjälle, että hänen kannattaisi ehdottomasti olla yhteydessä tiettyyn asiakkaaseen, joka tekoälyn arvion mukaan tulee todennäköisesti ostamaan seuraavan kahden viikon kuluessa, Salesforcen Suomen maajohtaja Petteri Poutiainen toteaa.

− Myyjälle jää enemmän aikaa relevantteihin keskusteluihin ja esimerkiksi kymmenen tärkeimmän prospektin tai liidin kanssa, kun ennen joutui hakuampumaan ison määrän puheluita.

Tekoäly voi esimerkiksi listata sata liidiä tärkeysjärjestykseen.

− Einstein ehdottaa esimerkiksi, että myyjän kannattaisi käydä tapaamassa kymmentä tärkeintä liidiä. Einstein voi myös ehdottaa, että lopuille 90 liidille lähetetään sähköposti ja tekoälypalvelu laatii jopa sähköpostiluonnoksen myyjälle, Poutiainen kertoo.

Tekoäly seuraa muille liideille lähetettyjen sähköpostien aiheuttamia reaktioita. Jos jokin tietty sähköposti on avattu useaan kertaan tai sähköpostissa ollutta linkkiä on käyty katsomassa useaan kertaan, niin tekoäly pisteyttää liidin uudelleen.

Liidi, jonka pisteet olivat huonossa jamassa, onkin seuraavana päivänä noussut listalla, kun liidin kohteelle lähti sähköpostikampanja tai jokin muu viesti.

− Tekoäly siis myös jalostaa liidejä ja seuraa reaaliaikaisesti niiden kehittymistä. Listan häntäpäässä ollut liidi voi nousta niin korkealle, että tekoäly suosittelee myyjälle soittamista, joka voi johtaa kauppaan.

Tekoäly myös seuraa myyjän viestiliikennettä ja kalenteria keräten automaattisesti muun muassa uusia yhteystietoja. Tekoäly seuraa, että myyjä on myös kirjannut potentiaalisen kaupan kannalta tärkeät tiedot asiakkuudenhallintaan. Samoin se ehdottaa ja muistuttaa, mitä asioita myyjän tulisi kysyä seuraavan kerran asiakkaan kanssa jutellessaan.

− Tekoäly auttaa siinä, minkä tyyppisiä kysymyksiä pitää esittää asiakkaalle, jotta voi mennä myyntisuppilossa eteenpäin kohti kaupantekoa, Poutiainen kertoo.

Auttaa ennustamaan

Salesforcen tekoälypalvelussa on myös ennustetyökalu. Salesforce on testannut työkalun tarkkuutta maailmanlaajuisesti kysymällä isolta määrältä myyntijohtajia tietyn neljänneksen ennusteen ja vertaamalla sitä tekoälyn ennusteeseen. Tekoälyn ennuste oli testissä tarkempi.

− Ei kukaan ihminen pysty rakentamaan sellaisia algoritmeja päässään tai pyöritellä Excelissä, mitä tekoäly pystyy, Poutiainen sanoo.

Poutiaisen mukaan tekoäly ei ole kuitenkaan korvaamassa myyntijohtajia.

− Tekoäly tuottaa turvaa myyntijohtajan omalle näkemykselle. Se käy mukisematta läpi kaiken tarvittavan aineiston ja tuottaa objektiivisia havaintoja, joiden avulla myyntijohtaja voi ohjata tiimiään keskittymään oikeisiin asioihin.

Ennustamistyökalu auttaa myös yksittäistä myyjää. Jos myyjän pitää myydä kuukaudessa miljoonalla, hän on myynyt tietyssä kuussa 200 000 eurolla ja putkessa on potentiaalista myyntiä kolmella miljoonalla, tekoäly auttaa saavuttamaan kuukausitavoitteen.

− Jos myyjä ei ole varma, että mitkä asiakkuudet auttaisivat saamaan tavoitteen täyteen, niin kone kertoo, mihin liideihin kannattaa keskittyä, Poutiainen kuvailee.

Samalla myyjä voi säännellä tarkkaan työpanostaan kauppojen tekemisen ja myyntisuppilon kasvattamisen välillä. Molempia kun pitää tehdä, mutta niitä ei voi tehdä samalla hetkellä.

Tunnollinen kirjaaminen kannattaa

Tietojen kirjaaminen asiakkuudenhallintaan ei ole jokaisen myyjän mielipuuhaa. Tähän on tulossa tekoälyn myötä iso muutos. Tekoäly nimittäin osaa auttaa myyjää sitä paremmin, mitä tunnollisemmin myyjä kirjaa kaikki tiedot järjestelmään.

− CRM ei ehkä ennen antanut takaisin, mutta nyt se antaa apuja liidien pisteytyksessä, myynnin ennustamisessa ja apuja siinä mitä asiakasyrityksissä tapahtuu, Poutiainen huomauttaa.

Poutiaisen mukaan Salesforcen oman myyntitiimin työ on muuttunut nopeasti tekoälyn myötä. Hänen mukaansa parhaat myyjät kirjaavat tunnollisesti tiedot järjestelmään ja ovat aidosti kiinnostuneita uudesta tekoälytyökalusta.

− Jokunen vuosi sitten meidän myynnissä järjestettiin vielä puhelupäiviä, jolloin soitettiin kaikki asiakkaat läpi. Jos nyt ehdottaisin puhelupäivää, niin myyjät nauraisivat. He saavat sen verran paljon dataa järjestelmästä, että ihan kaikille ei kannata soittaa.

 

Markkinoinnissa tekoäly vasta tulossa

Markkinoinnissa digitalisaatio etenee vauhdilla, mutta tekoäly on vasta tulossa. Esimerkiksi mediatilan ohjelmallinen ostaminen ei käytä tekoälyä.

− Ohjelmallisessa ostamisessa ihminen määrittelee mediatilan osto- ja kohdennussäännöt tällä hetkellä. Tilanne tulee muuttumaan lähitulevaisuudessa, Suomen suurimpaan mediatoimistokonserniin kuuluvan OMD:n stategiajohtaja Timo Paloheimo toteaa.

Ohjelmallisessa ostamisessa on tyypillisesti kyse siitä, että verkkokauppa haluaa saada kaupassa käyneen asiakkaan takaisin. Esimerkiksi asiakas on katsonut muotilenkkareita. Verkkokauppa tunnistaa asiakkaan hänen tietokoneensa tai kännykkänsä käyttämän ip-osoitteen evästeiden perusteella ja pyrkii näyttämään asiakkaalle mainoksia kyseisistä muotilenkkareista muualla internetissä.

Näyttääkseen mainoksiaan tietyille asiakkailleen verkkokauppa ostaa mediatilaa Googlelta, Facebookilta tai suomalaisilta medioilta ohjelmallisen ostamisen avulla. Ohjelmallinen ostaminen on kuitenkin siinä mielessä kömpelö prosessi, että usein asiakkaalle näytetään mainosta tuotteesta, jonka tämä on jo ostanut, koska ostosäännöt on määritelty väärin.

− Tekoälyä hyödyntämällä asiakkaalle, joka on juuri tilannut muotilenkkarit, ei yritetä myydä samanlaista paria välittömästi uudelleen. Sen sijaan hänelle mainostetaan muiden asiakkaiden käyttäytymisen perusteella tuotteita, jotka sopivat yhteen uusien lenkkareiden kanssa, Paloheimo havainnollistaa.

Personoitu suosittelu on tyypillinen tekoälyn käyttökohde. Esimerkiksi Netflix suosittelee katseluhistorian perusteella seuraavaa elokuvaa tai sarjaa ja Amazonin verkkokauppa on uranuurtaja tekoälyyn pohjautuvassa tuotteiden suosittelussa.

Suomi jälkijunassa

OMD kartoitti viime vuoden lopulla ensimmäistä kertaa suomalaisten suhtautumista tekoälyyn. Suomi on tutkimuksen mukaan jälkijunassa. Eurooppalaisista 63 prosenttia kokee tekoälyn jossain määrin tutuksi. Mallimaana komeilee Espanja, jossa osuus on jopa 87 prosenttia. Suomalaisten kohdalla osuus on alle 50 prosenttia.

Suomalaiset ovat epäileväisiä tekoälyä kohtaan. Jopa 49 prosenttia 18–34-vuotiaista kokee, ettei tarvitse tekoälyä. Vain 14 prosenttia suomalaisista luottaa tekoälyyn, kun suoranaista epäluottamusta kokee 39 prosenttia.

Suomalaisista vastaajista 80 prosenttia näki tärkeimmäksi sen, että dataa keräävä yritys kertoo, mihin tietoa hyödynnetään ja että kuluttajalla on pääsy omiin tietoihinsa.

− Suomalaiset haluavat kontrolloida heistä kerättyä tietoa. Mikäli organisaatiot haluavat hyödyntää tekoälyä, on toiminnan läpinäkyvyys olennaista, Paloheimo toteaa.

Tekoäly pystyy parhaimmillaan suosittelemaan niin tarkkaan, että asiakas voi säikähtää. Suositeltu tuote voi olla sellainen, jota asiakas on miettinyt, mutta ei ole sitä vielä edes käynyt netissä tutkimassa.

− Olisi tärkeää, että asiakas kokee positiivisen yllätyksen. Kyse on ennen kaikkea viestinnällisestä haasteesta. Reaktio riippuu myös kohderyhmästä. Nuoret jopa vaativat, että suositellaan juuri heille sopivia tuotteita tai palveluita, Paloheimo huomauttaa.