平均提高22%,成单率低的问题原来在这…

一起销售依托强大的人工智能和深度学习能力,同时基于对6000万+条真实销售数据的洞察,搭建了业界领先的智能销售提效平台,并发布了一起销售策略助手。

人工智能到底会不会最终取代人类?这是近年来的热门话题,一直被大家关注和讨论。

尤其随着AI技术在各行各业的应用越来越多,许多人都开始担心自己未来还会不会有饭碗可端。

人们现在普遍的共识是,部分工作会逐渐被人工智能取代,比如流水线工人,但不可能完全被取代,比如销售。

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原因在于,人工智能经过一定的训练,虽然可以理解人类的情感,但想要具备情感几乎是不可能的,销售在跟客户沟通的时候,更多时候依靠的是情感投入,而这是人工智能很难做到的。

其实发展人工智能从来就不是为了取代人,而是为了协助人。

那么对于企业来说,如何通过人工智能来协助销售呢?这就是我们一起销售salestech一直在做的事。

一起销售「策略助手」

一起销售依托强大的人工智能和深度学习能力,同时基于对6000万+条真实销售数据的洞察,搭建了业界领先的智能销售提效平台,并发布了一起销售策略助手。

策略助手的赋能方式就是通过销售过程中的实时语义分析,以及客户行为的意图识别,来为销售提供实时策略建议,从而实现销售业绩的增长。

使用策略助手的前提是企业需要先开通企业微信,然后注册申请一起销售的服务。

实际应用场景中,客户只要用个人微信加了销售的企业微信,在聊天窗口的侧边栏,就能看到智能销售策略引擎开始运作了。

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智能销售策略引擎会针对客户的每一次实时会话消息,智能分析和预测客户的行为,同时去判定在什么时间推送什么样的策略给销售,以提高成单率

整个策略流程可以简单地分为4个部分:

1. 策略分析

首先,销售在和客户沟通的过程中,如果客户提到了预设好的一些关键词,就会自动触发对应的策略分析。

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比如客户提到「太贵了」这个词,策略助手会基于AI大数据,分析客户提出这个问题背后的原因,并提供分析后的策略参考。

2. 给点建议

接着,销售点击【给点建议】,可以进入具体的建议界面,策略助手会针对前面触发的策略分析,给出相对应的实质性建议。

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结合自己的分析,销售可以有选择性的参考策略助手给出的这些建议,并决定自己下一步怎么做更合适。

当然,如果觉得未找到有价值的建议,可以随时选择换一批。

3. 我该怎么说

然后,到了具体话术这块,策略助手也会为销售匹配精准的话术供选择,销售可以直接选择其中的1条话术发送出去,当然也可以进行二次编辑后再发出去。

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销售如果未找到合适的话术,还可随时换一批,所有的话术都是围绕前面的策略分析,进行得精准推送,而且这对策略助手来说,也是一个不断精进的过程,随着时间推移只会越来越精准。

4. 销冠怎么说

最后还有一步,如果销售还有疑虑,策略助手还提供了【销冠怎么说】模块,销售点开之后,可以直接看到业内销冠最佳实践案例的聊天记录。

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在聊天记录里面,不仅有销冠话术,还有销冠实战场景,对于销售来说,更有实用价值。

以上只是一起销售策略助手的部分功能,除此之外,还有客户约访、客户阶段、主管下发任务等一系列策略辅助功能,这些待后面一一挖掘。

问题来了,把策略助手说得这么神,真正效果如何呢?

实战案例

下面就给大家分享两个特别典型的场景案例。

  • 场景1:客户提到退费

客户在最终决定下单之前,咨询退费的问题,这种情况相信大多数销售都会经常遇到,如果稍微处理不好,可能就会掐灭客户原本还有一点点下单意愿。

失败案例

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在这个对话场景中,客户在和销售沟通的过程中,多次提到了退费的问题,策略助手第一时间就做了识别,并提供了策略分析:「客户可能想了解相应的退费政策,或者因为某些原因导致希望退费」。

与此同时,还给出了5条策略建议供销售参考:1、你了解客户可能的反对意见吗?2、嫌货才是买货人。真正认可产品、想报名的客户,才会提出很多异议。3、如果客户确实想退费,赶紧和主管商量一下解决办法吧4、客户可能对咱们的服务不满意,赶紧找找原因吧5、客户现在可能心情不好,先安抚一下TA吧

但实际执行情况却是:

当客户不断提到「退费」时,销售不仅没有正面回应,也没有深挖客户有顾虑背后的真实原因,却一直强调没问题、照着学就会过,最终导致客户不信任。

而且在接下来的对话中,客户一直质疑「退费设限」的问题,销售也不予回答,最终导致丢单,这种情况二次跟进都很难。

如果按策略来执行的话,当客户提到「退费」时,销售应该了解客户可能的反对意见,并且在出现不满情绪时给予安抚和正面回应,同时根据销冠的经验来应对客户情况。

成功案例

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不同的对话场景,但是相似的客户「退费」问题,也被策略助手第一时间识别出来,并实时为销售提供了策略分析:「客户可能想了解相应的退费政策,或者因为某些原因导致希望退费」。

而且给出的策略建议和前面的也没什么区别:1、你了解客户可能的反对意见吗?2、嫌货才是买货人。真正认可产品、想报名的客户,才会提出很多异议。3、客户可能对咱们的服务不满意,赶紧找找原因吧4、客户现在可能心情不好,先安抚一下TA吧

但这位销售却没有选择回避,而是先做了一番安抚,同时也从自身服务的角度进行了正面回复,最终打消了客户的顾虑,顺利成单。

可见策略助手基于AI分析提供的策略建议,是相当精准和有效的,尤其对尚缺乏经验的新销售来说,甚至销售在应对客户退费问题的这段话术,企业可以直接作为销冠话术同步到策略助手里面,供所有销售参考使用。

  • 场景2:客户询价

如何处理好客户询价,也是许多销售头疼的问题,一不留意可能就会错失一个很有希望的订单。

失败案例

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在这个对话场景中,客户一早就开始了询价,说明进一步的付费意愿还是挺高的,而策略助手在客户询价和客户觉得贵这两个环节,分别提供了两条策略分析和建议。

针对客户询价,策略分析是:「客户询价,可能是重要的成单信号」。

给的策略建议则是:学习规划阶段,不要着急给学员报价,如果学员一直问价钱不听产介再报价。

而针对客户觉得贵,策略分析是:「客户可能觉得贵」。

紧跟着的策略建议是:可以采用闭合式问题询问,针对客户回答的问题回复相应话术。

单从策略建议来看,执行方向还是很明确的,但销售的实际执行情况却是,在没有跟客户介绍清楚密训班的价值前,一听到客户询价,就急着报价。

甚至销售先用「需要你搬砖半个月」来暗示价格不菲,又在客户觉得贵时,持续推送,整个过程完全没有遵循策略建议,去询问客户的顾虑到底在哪里。最终导致发出的消息,客户再也没有回复。

从这个例子可以看出,如果销售能按照策略提示,在学习规划阶段,以及没有介绍清楚课程价值之前,不要轻易报价,就算报价了,也不应该先引导贵的第一印象,可能结果就完全相反了。

成功案例

平均提高22%,成单率低的问题原来在这...

这个同样是客户在询价的阶段,开始向销售寻求优惠折扣,策略助手也第一时间做了分析:「想要优惠是关单的讯号,需迅速关单」。

同时给出了3个有效建议:1、可以承认价格确实不低,但是因为买的人很多,库存不多了2、可以试着聊聊额外的赠品和附加权益,让TA觉得物超所值3、试试跟客户沟通折扣,来探探TA打算为此花的钱

销售几乎完全认同了提出的策略建议:

当客户觉得贵想要优惠时,销售先是强调了产品的附加价值,接着又在客户稍微迟疑的时候,及时通过申请折扣来确定了客户的预算,从而最终完成了攻单。

对于企业来说,这个案例的价值不仅仅在于成功下单,而是企业完全可以把销售的这两段精彩话术,复制推广到企业整个客户询价的环节,供其他销售参考使用。

结语

从上面的案例其实可以看出,如果有人告诉你,自己的产品可以完全取代人帮你工作,基本就是在忽悠你,不用犹豫。

不过,技术取代不了人,但辅助人是完全没问题的,而且只会越来越好。就拿salestech来说,除了为销售提供更精准的策略建议和沟通话术之外,还将从许多方面赋能销售,比如:

1、辅助销售更好地识别客户的购买意向;

2、为新销售培训提供更为精确有效的支持;3、根据客户画像匹配更精准的行为预测…

未来随着技术的快速发展和进步,基于人工智能、深度学习等技术的salestech,将会是销售成功的基本要素。

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