Znacie DataIKU lub inne aplikacje używające AI do predykcji zjawisk i zachowań na podstawie dostarczonych danych? Wiecie, że praktycznie każdy z Was jest w stanie zaprojektować przepływ danych do analizy pozwalającej np. prognozować pogodę? Albo przewidywać performance zespołu sprzedaży w najbliższym kwartale? Wystarczy jedynie skorzystać z danych dostępnych w Waszym CRM. Na pewno są dobrej jakości, prawda?
Firmy działające na współczesny hiper-konkurencyjnym rynku z coraz większym zapałem sięgają po narzędzia Analizy Big Data i Sztucznej Inteligencji (AI). Rozwój technologicznych innowacji jest szalony, a wybór narzędzi przyprawia o zawrót głowy. AI i roboty rewolucjonizuje wiele dziedzin, w tym sprzedaż i zarządzanie relacjami z klientami. Nieodłącznym aspektem owych zmian są wyzwania, na jakie napotykają organizacje, próbujące dostosować systemy CRM do oczekiwań i potrzeb handlowców. Często spotykam się z organizacjami, w których menedżerowie chcieliby mieć narzędzia oparte o AI wspierające zarządzanie sprzedażą, a handlowcy chętnie oddaliby część przykrych obowiązków robotom i zaprosili AI do pomocy w pozyskiwaniu klientów. Zazwyczaj te dwie grupy robią wszystko, aby skutecznie sobie przeszkodzić.
Kontrola czy Wsparcie? - Badania Wpływu Systemów CRM na Motywację Handlowców
Obawy handlowców przed systemami CRM jako narzędziem kontroli rodzą się z braku zaufania do mechanizmów działania tych systemów. Badania przeprowadzone przez Smith & Associates wskazują, że 48% badanych handlowców uważa, że systemy CRM są głównie narzędziem służącym do monitorowania ich działań, co wpływa negatywnie na ich motywację i zaangażowanie w pracę. Dlatego kluczowym elementem jest zmiana narracji - przedsiębiorstwa muszą nie tylko podkreślić, ale sprawić żeby celem działania CRM była nie kontrola, a wsparcie działań handlowców. Wdrożenie Sztucznej Inteligencji w analizie danych może przekonać handlowców, że CRM może dostarczać cennych wskazówek oraz ułatwiać podejmowanie trafnych decyzji, co zwiększa ich efektywność i zadowolenie z pracy.
Jakość Danych to Klucz - Rola AI w Oczyszczaniu i Utrzymywaniu Danych
Złota zasada zarządzania danymi brzmi "Garbage In, Garbage Out" (GIGO) doskonale oddaje problematykę niskiej jakości danych wprowadzanych do systemów CRM. Z licznych badań oraz z moich bezpośrednich obserwacji wynika, że zdecydowana większość firm boryka się z problemem braku spójności i dokładności danych w systemach CRM, co prowadzi do marnych wyników analitycznych. Wykorzystanie Sztucznej Inteligencji do automatycznego oczyszczania i uzupełniania danych może istotnie poprawić jakość informacji, na których opierają się analizy handlowe. Handlowcy zyskują pewność, że dane, na których bazują decyzje, są rzetelne i wiarygodne. Jednak zanim przejdziemy do analizy wspartej AI zadbajmy o to, żeby handlowcy wprowadzali wartościowe, aktualne i higieniczne dane do systemu. Najlepiej nie pozostawiając im wyboru! To zadanie dla właścicieli procesów sprzedażowych. Warto też wciąż pokazywać handlowcom jak wykorzystujemy te dane: nie tylko do wskazania słupków z aktywnością, ale również do analizy danych wspierających sprzedaż (uwaga: sprzedaż, nie zarządzających sprzedażą i ich potrzeby raportowe).
Skoro wrzuciliśmy kamyczki do ogródka handlowców (nie dostarczają danych do CRM) i menedżerów sprzedaży (jednowymiarowe wykorzystywanie CRM do generowania raportów zamiast wspierania sprzedaży), to nie zapominajmy, że CRM to narzędzie WSZYSTKICH działów firmy. Zanim zarząd zacznie irytować się, że handlowcy nie dostarczają firmie danych nie sprawdzi czy firma dostarcza danych handlowcom (np. planowane kampanie, reklamacje, opóźnienia w płatnościach, analiza zachowań użytkowników / klientów i wiele innych) …
Raportowanie a Decyzje Zarządcze - Wartość Analizy Big Data w Prognozowaniu Sprzedaży
Skoro jesteśmy przy zarządzie i menedżerach - skuteczność raportowania i prognozowania wyników sprzedażowych ma kluczowe znaczenie dla ich decyzji. Jednak, jak pokazują wyniki badania przeprowadzonego przez Sales Management Association, 74% menedżerów sprzedaży uważa, że raporty generowane przez systemy CRM są niewystarczające, by podejmować trafne decyzje. Wykorzystanie Analizy Big Data może znacząco podnieść jakość tych raportów, umożliwiając dokładniejsze prognozowanie, identyfikację trendów i optymalizację strategii. Menedżerowie sprzedaży powinni przekształcić swoje podejście, korzystając z analizy danych jako narzędzia wspierającego optymalizację procesów i podejmowanie trafnych decyzji. Nie zapominajmy jednak o zasadzie GIGO.
Wnioski
W erze Analizy Big Data i sztucznej Inteligencji, organizacje muszą efektywnie zarządzać relacjami handlowiec-CRM, aby odnieść sukces. Badania jednoznacznie wskazują na konieczność zmiany podejścia do systemów CRM - z narzędzi kontroli na narzędzia wsparcia. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy danych może przekonać handlowców o wartości systemu CRM jako źródła cennych wskazówek. Wprowadzenie spójnych i dokładnych danych przy użyciu AI może poprawić jakość analiz, a zastosowanie Analizy Big Data do prognozowania sprzedaży umożliwi menedżerom podejmowanie trafnych decyzji. Ostatecznie, włączenie tych technologii może prowadzić do lepszej integracji pomiędzy handlowcami a systemami CRM, zwiększając efektywność działań sprzedażowych i osiągając większy sukces biznesowy.
Od czego zacząć? Proponuję od powołania zespołu, który będzie stale pracował nad identyfikacją i zaspokajaniem potrzeb biznesowych wszystkich użytkowników CRM. Dlaczego? Bo CRM się nie wdraża jednorazowo. CRM należy udoskonalać i rozwijać każdego dnia.
Zachęcamy do uczestnictwa w szkoleniu sprzedażowym Sales Booster
kontakt z autorem: pawel.czeszkiewicz[at]gbbc.pl
