Contact Us

5 bước để triển khai thành công AI cho dự báo bán hàng

0
at
Categories

Các công cụ AI cải thiện dự báo bán hàng bằng cách phân tích dữ liệu, phát hiện xu hướng và sử dụng phân tích dự đoán để tăng độ chính xác. Các công cụ giúp các SMB đưa ra quyết định sáng suốt hơn về việc cải thiện quy trình bán hàng và tăng doanh thu.

Đến cuối bài viết này, bạn sẽ biết cách sử dụng AI để dự báo doanh số. Bạn cũng sẽ học cách tích hợp AI vào quy trình dự báo của mình và chọn phần mềm AI phù hợp cho SMB của mình.

Các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể sử dụng AI để dự báo doanh số như thế nào

AI có thể phù hợp liền mạch với các phương pháp dự báo của bạn để giúp nhóm của bạn thu thập và tối đa hóa dữ liệu quan trọng. Các mô hình dự đoán AI phân tích dữ liệu và cung cấp dự đoán theo thời gian thực. Dự đoán sẽ điều chỉnh khi có dữ liệu mới, cho phép thay đổi chiến lược nhanh chóng.

Phân tích AI cũng có thể tích hợp các thay đổi và xu hướng của thị trường, giải phóng các doanh nghiệp vừa và nhỏ khỏi nhiệm vụ tốn thời gian là theo dõi các yếu tố bên ngoài theo cách thủ công.

Sau đây là một số cách doanh nghiệp có thể sử dụng dự báo AI để hỗ trợ và cải thiện hoạt động bán hàng.

Phân tích các tập dữ liệu lớn để xác định xu hướng bán hàng chính

Thuật toán AI phân tích các tập dữ liệu lớn mà các nhà quản lý bán hàng thường không có thời gian hoặc chuyên môn kỹ thuật để khám phá.

Các công cụ AI có thể xem xét kỹ lưỡng lịch sử mua hàng của khách hàng, xu hướng theo mùa và các biến động doanh số theo khu vực. Những thông tin chi tiết này rất quan trọng để dự báo chính xác nhưng có thể khó nghiên cứu và đánh giá thủ công.

Dự đoán doanh số dựa trên dữ liệu trực tiếp để đưa ra quyết định theo thời gian thực

AI phân tích dữ liệu bán hàng trực tiếp (như lưu lượng truy cập trang web và hành vi của khách hàng) theo thời gian thực. Điều này có nghĩa là dự báo bán hàng luôn được cập nhật thông tin mới nhất để nhân viên bán hàng có thể nhanh chóng đưa ra quyết định sáng suốt, mang tính chiến lược.

Kiểm tra các điều kiện thị trường để tìm cơ hội bán hàng mới

AI thực hiện phân tích tình cảm của khách hàng và xem xét các yếu tố bên ngoài như điều kiện kinh tế và hoạt động của đối thủ cạnh tranh. Thông tin này giúp các SMB điều chỉnh dự đoán và chiến lược dựa trên sự thay đổi của thị trường và sự cạnh tranh.

Tối ưu hóa chiến lược bán hàng để chốt nhiều giao dịch hơn

AI kiểm tra các mô hình trong chu kỳ bán hàng, phản đối của khách hàng và các chiến thuật thành công để đề xuất điều chỉnh. Những gợi ý này giúp bạn tối ưu hóa chiến lược bán hàng của mình để có kết quả tốt hơn

Ví dụ : AI phân tích dữ liệu bán hàng trong quá khứ và thấy rằng khách hàng có nhiều khả năng mua hàng hơn sau khi xem bản demo được cá nhân hóa. Nó gợi ý ưu tiên các bản demo cho các khách hàng tiềm năng tương tự, tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 20%.

Xác định khách hàng tiềm năng chất lượng cao để ưu tiên nỗ lực bán hàng

AI xem xét tương tác của khách hàng và hành vi mua hàng để tìm ra khách hàng tiềm năng có nhiều khả năng chuyển đổi nhất. Do đó, nhóm bán hàng có thể tập trung nỗ lực vào những khách hàng tiềm năng hứa hẹn nhất.

Ví dụ: AI xác định những khách hàng tiềm năng đã tương tác với email giới thiệu sản phẩm và truy cập trang giá nhiều lần. Phần mềm xác định những khách hàng tiềm năng này có khả năng chuyển đổi cao hơn 30%. Sau đó, nhóm bán hàng có thể ưu tiên những khách hàng tiềm năng này, tăng cơ hội chốt giao dịch.

Cải thiện độ chính xác của dự báo để đưa ra quyết định sáng suốt hơn

AI giảm thiểu lỗi của con người và đưa ra dự đoán doanh số dựa trên thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu. Độ chính xác này giúp các SMB tạo ra dự báo doanh số chính xác hơn, cải thiện ngân sách, nhân sự và phân bổ nguồn lực.

Ví dụ: Một công ty SaaS nhỏ thường ước tính quá cao doanh thu bằng cách dự báo thủ công. Họ có được dự báo chính xác hơn sau khi sử dụng công cụ AI, giúp đặt ra các mục tiêu thực tế và phân bổ nguồn lực tốt hơn.

5 bước để tích hợp AI cho dự báo bán hàng vào doanh nghiệp của bạn

Tích hợp các công cụ AI để dự báo doanh số cung cấp các dự báo chính xác hơn. Thêm AI vào quy trình bán hàng hàng ngày của bạn giúp nó có quyền truy cập vào dữ liệu phù hợp để tạo ra các dự đoán phù hợp cho doanh nghiệp của bạn.

Thực hiện theo các bước sau để tích hợp liền mạch các công cụ AI dự báo doanh số vào hệ thống công nghệ của tổ chức bạn.

1. Đánh giá mức độ sẵn sàng của dữ liệu

Tính sẵn sàng của dữ liệu bao gồm việc xác minh rằng dữ liệu của bạn có chất lượng cao, chính xác và có thể truy cập để phân tích. Nó đảm bảo các công cụ AI có dữ liệu đáng tin cậy, dẫn đến dự đoán chính xác hơn và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Sau đây là một số mẹo để đánh giá mức độ sẵn sàng của dữ liệu:

Đánh giá chất lượng dữ liệu

Kiểm tra tính đầy đủ và nhất quán giữa các nguồn dữ liệu, chẳng hạn như dữ liệu khách hàng trong CRM và số liệu về mức độ tương tác của trang web từ Google Analytics.

Sửa lỗi để xác nhận dữ liệu chính xác và cập nhật (sử dụng các công cụ như Decide AI để hỗ trợ).

Đảm bảo khả năng truy cập dữ liệu

Đảm bảo dữ liệu dễ truy cập và được định dạng phù hợp cho các công cụ AI.

Ví dụ, lưu trữ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu tập trung và đảm bảo cơ sở dữ liệu đó tích hợp với các công cụ AI của bạn.

Thiết lập quản trị dữ liệu

Đảm bảo có chính sách rõ ràng về quản lý dữ liệu, bao gồm các giao thức bảo mật và quyền riêng tư.

Tạo chính sách xác định quyền sở hữu dữ liệu, cập nhật quyền kiểm soát truy cập và đảm bảo lưu trữ dữ liệu tuân thủ các quy định về quyền riêng tư.

Hoàn thành các bước này sẽ đảm bảo dữ liệu bán hàng của bạn sạch sẽ, có tổ chức và nhất quán. Sau đó, các mô hình AI có thể sử dụng dữ liệu này để tạo ra các dự báo chính xác và đáng tin cậy.

2. Đặt ra mục tiêu kinh doanh rõ ràng

Đặt mục tiêu rõ ràng giúp bạn đảm bảo công nghệ AI mới phù hợp với mục tiêu kinh doanh của bạn. Nó giúp bạn tập trung vào các kết quả cụ thể để tối ưu hóa nguồn lực và thúc đẩy kết quả hữu hình.

Xác định các mục tiêu cụ thể mà bạn muốn đạt được với quy trình dự báo, chẳng hạn như cải thiện độ chính xác, tăng doanh thu bán hàng hoặc tối ưu hóa hàng tồn kho.

Sử dụng khung mục tiêu SMART để xác định các mục tiêu cụ thể và có thể đo lường được.

Sau đây là một ví dụ về mục tiêu SMART:

“Tăng độ chính xác của dự báo doanh số lên 10% trong quý tiếp theo bằng cách tích hợp các công cụ AI để phân tích dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường hiện tại.”

3. Đào tạo đội ngũ bán hàng của bạn

Đào tạo đội ngũ bán hàng của bạn sử dụng AI để họ biết cách triển khai phần mềm hiệu quả. Hiểu các công cụ sẽ khuyến khích áp dụng và loại bỏ phỏng đoán, giúp nhân viên bán hàng đưa ra quyết định tự tin dựa trên dữ liệu.

Hãy xem xét các công cụ quản lý hàng tồn kho như một ví dụ. Một nền tảng bán hàng hỗ trợ AI cho phép các nhóm theo dõi hàng tồn kho và nhu cầu của khách hàng theo thời gian thực. Với sự đào tạo phù hợp, các đại diện có thể giữ cho các kệ hàng luôn đầy đủ các sản phẩm phù hợp để:

  • Thực hiện đơn đặt hàng của khách hàng bằng cách ngăn chặn tình trạng hết hàng và đảm bảo khách hàng nhận được những gì họ cần mà không bị chậm trễ

  • Nâng cao trải nghiệm của khách hàng bằng cách duy trì tính khả dụng của sản phẩm đáng tin cậy để tránh mất doanh số và sự thất vọng

  • Tối đa hóa biên lợi nhuận bằng cách giảm chi phí tồn kho dư thừa bằng cách tập trung vào các mặt hàng có nhu cầu cao

Không có khả năng sử dụng các công cụ một cách hiệu quả có thể dẫn đến mất doanh số, khách hàng thất vọng và chi phí cao hơn.

Sau đây là một số mẹo về cách cung cấp chương trình đào tạo hữu ích:

Cung cấp trải nghiệm thực tế

Tiến hành các buổi trình diễn trực tiếp và các phiên tương tác để giúp đại diện điều hướng công cụ AI

Khuyến khích thực hành thực tế

Hãy để đại diện kiểm tra công cụ bằng dữ liệu thực tế để xây dựng sự tự tin

Cung cấp các nguồn lực liên tục

Chia sẻ hướng dẫn, bài hướng dẫn và câu hỏi thường gặp để củng cố việc học và trả lời các câu hỏi thường gặp

Sử dụng các công cụ và tài nguyên hiện có từ nền tảng AI để hỗ trợ cho nỗ lực đào tạo của bạn. Tìm kiếm các hướng dẫn tương tác, trung tâm cộng đồng và các tùy chọn hỗ trợ trực tiếp.

4. Tích hợp với các hệ thống hiện có

Tích hợp hiệu quả đảm bảo luồng dữ liệu thông suốt trên các nền tảng bán hàng của bạn. Điều này cung cấp thông tin chính xác, cập nhật để dự báo.

Ví dụ, tích hợp các công cụ dự báo AI với CRM của bạn có nghĩa là phần mềm AI có thể phân tích:

Với những hiểu biết này, AI có thể tạo ra các dự báo tính đến xu hướng và hành vi của khách hàng. Nhân viên bán hàng có thể đưa ra quyết định tốt hơn về việc ưu tiên khách hàng tiềm năng và chiến lược bán hàng để chốt nhiều giao dịch hơn.

Sau đây là một số mẹo để tích hợp các công cụ dự báo AI vào hệ thống công nghệ hiện có của bạn:

Chọn công cụ tương thích

Chọn các công cụ dự báo AI tích hợp với CRM hiện tại, tiếp thị qua email và các công cụ bán hàng khác của bạn

Hợp tác với nhóm CNTT của bạn

Làm việc với nhóm CNTT của bạn để đảm bảo các công cụ AI có thể thu thập và phân tích dữ liệu từ các hệ thống hiện tại của bạn

Kiểm tra sự tích hợp

Chạy thử nghiệm thí điểm để đảm bảo luồng dữ liệu giữa các hệ thống diễn ra thông suốt

Sau khi tích hợp hệ thống, hãy đào tạo tất cả người dùng, theo dõi hiệu suất và điều chỉnh khi cần thiết để việc áp dụng diễn ra suôn sẻ.

5. Theo dõi và tinh chỉnh các công cụ AI của bạn

Theo dõi phần mềm để đảm bảo phần mềm chạy hiệu quả và cung cấp dự báo chính xác. Nếu bạn xác định được sự khác biệt hoặc không chính xác, hãy điều chỉnh.

Ví dụ:

  • Nếu AI ước tính quá cao doanh số bán hàng ở một khu vực cụ thể, hãy điều chỉnh mô hình để đưa vào dữ liệu kinh tế địa phương hoặc xu hướng lịch sử

  • Nếu tỷ lệ chuyển đổi thấp, bạn có thể điều chỉnh mô hình để cải thiện điểm khách hàng tiềm năng và tăng cơ hội chốt nhiều giao dịch hơn.

Sau đây là một số cách để theo dõi hiệu suất AI:

Giám sát độ chính xác của dự báo

So sánh các dự đoán của AI với kết quả bán hàng thực tế để đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy

Theo dõi các số liệu hiệu suất chính

Xem các số liệu như tỷ lệ chuyển đổi, doanh thu bán hàng và quy mô giao dịch trung bình để đánh giá thành công của công cụ AI

Thu thập phản hồi từ nhân viên

Nói chuyện với đại diện bán hàng và các thành viên khác trong nhóm để đánh giá khả năng sử dụng và xác định các lĩnh vực cần cải thiện

Cách chọn công cụ dự báo doanh số AI phù hợp cho SMB của bạn

Các công cụ AI phù hợp sẽ có các tính năng và tích hợp bạn cần để tạo ra các dự báo chính xác. Nó sẽ hỗ trợ nhu cầu kinh doanh của bạn và có thể truy cập được cho tất cả các đại diện bán hàng.

Sau đây là ba bước chính để lựa chọn hệ thống AI dự báo doanh số phù hợp cho doanh nghiệp của bạn.

1. Xác định nhu cầu kinh doanh của bạn

Làm rõ cách bạn muốn AI hỗ trợ các nỗ lực dự báo bán hàng của mình. Biết được điều bạn muốn giúp bạn chọn các công cụ phù hợp với nhu cầu và quy trình bán hàng của mình.

Ví dụ, nếu tỷ lệ mất khách hàng đóng vai trò quan trọng trong dự báo của bạn, bạn cần một hệ thống theo dõi mức độ tương tác của người dùng, mô hình đăng ký và dữ liệu gia hạn.

Nếu bạn chọn hệ thống AI không có những tính năng này, dự báo của bạn sẽ thiếu đi những thông tin kinh doanh quan trọng.

Sau đây là cách xác định nhu cầu kinh doanh của bạn trước khi chọn phần mềm dự báo AI:

  • Xác định mục tiêu. Xác định chính xác các mục tiêu bán hàng quan trọng của bạn, chẳng hạn như tăng doanh thu hoặc cải thiện tỷ lệ chuyển đổi.

  • Đánh giá các thách thức. Xác định những trở ngại ngăn cản bạn đạt được mục tiêu, chẳng hạn như khó khăn trong việc theo dõi các số liệu cụ thể.

  • Xác định các tính năng cần thiết. Xác định các tính năng giúp đạt được mục tiêu của bạn, như phân tích sở thích của khách hàng để tăng tỷ lệ chuyển đổi.

Đánh giá các tính năng AI bằng cách nghiên cứu công cụ nào đáp ứng nhu cầu của bạn. Yêu cầu bản demo hoặc dùng thử để kiểm tra chức năng của chúng và đảm bảo chúng phù hợp với mục tiêu kinh doanh của bạn.

2. Xem xét tính thân thiện với người dùng và khả năng truy cập

Chọn một hệ thống dễ sử dụng để nhóm của bạn có thể triển khai mà không cần chuyên môn kỹ thuật. Giao diện nền tảng đơn giản giúp bạn sử dụng phần mềm hết tiềm năng để đảm bảo độ chính xác và hiệu quả.

Hãy xem xét một bảng điều khiển thân thiện với người dùng nhập dữ liệu bán hàng lịch sử và tạo dự báo chỉ bằng một cú nhấp chuột. Chức năng đơn giản này cho phép nhân viên bán hàng diễn giải xu hướng, giảm lỗi nhập dữ liệu thủ công và hợp lý hóa việc ra quyết định mà không bị chậm trễ.

Sau đây là một số mẹo để tìm hệ thống thân thiện với người dùng:

  • Tìm kiếm các giải pháp không cần mã hoặc ít mã. Phần mềm không cần mã/ít mã cho phép người dùng tùy chỉnh nền tảng mà không cần kỹ năng lập trình. Ví dụ: bạn có thể sử dụng chức năng kéo và thả để tạo bảng điều khiển dự báo tùy chỉnh.

  • Kiểm tra tính năng tự động hóa và tích hợp. Chọn các công cụ kết nối với phần mềm CRM, ERP và kế toán của bạn để giảm việc nhập dữ liệu thủ công.

  • Đánh giá giao diện và trải nghiệm của người dùng. Tìm kiếm khả năng điều hướng dễ dàng và hình ảnh trực quan rõ ràng giúp đơn giản hóa dữ liệu bán hàng.

3. Xác nhận ngân sách của bạn (nhưng hãy cân nhắc đến ROI)

Làm rõ ngân sách của bạn khi chọn phần mềm AI để đảm bảo bạn không chi tiêu quá mức. Đặt ra giới hạn chi tiêu rõ ràng cho phần mềm, dù là hàng tháng hay hàng năm, và chọn các công cụ trong phạm vi đó.

Khi lập ngân sách, hãy cân nhắc đến lợi tức đầu tư (ROI) dài hạn khi sử dụng phần mềm. Tiết kiệm thời gian, độ chính xác bán hàng tốt hơn và ra quyết định sáng suốt là một số ví dụ.

Cách tiếp cận này giúp bạn đánh giá tiềm năng của công cụ để mang lại kết quả kinh doanh tốt hơn theo thời gian.

Ví dụ, phần mềm dự báo AI dự đoán tình trạng mất khách hàng để bạn có thể phát hiện sớm các tài khoản có nguy cơ. Phát hiện sớm cho phép bạn cải thiện khả năng giữ chân khách hàng bằng cách cung cấp các khoản chiết khấu được cá nhân hóa hoặc hỗ trợ chủ động.

Kết quả là, bạn tăng được số lần gia hạn và cải thiện ROI.

Kết luận

Dự báo AI giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách phân tích dữ liệu, phát hiện xu hướng và cải thiện độ chính xác. Tìm các công cụ AI thân thiện với người dùng và triển khai chúng hiệu quả sẽ hợp lý hóa dự báo, hỗ trợ các quyết định dựa trên dữ liệu và thúc đẩy thành công lâu dài.

Tags

009Bet

Kuwin

SV66

78Win