Salesforce Lighting(面向销售16)AI-挖掘老客户新机会

学习目标

完成本单元后,您将能够:

  • 描述与现有客户保持关系的挑战。
  • 解释爱因斯坦客户洞察如何使您的销售团队在维护客户时更加智能。

照顾你的客户花园

你已经成功地说服了Ava和其他Honeydew的领导者,AI可以帮助提高生产力并增强销售。销售云爱因斯坦让你看起来像个天才。掌握了所有这些数据后,爱因斯坦引领评分帮助团队建立了管道,而爱因斯坦机遇洞察力帮助团队以创纪录的速度完成交易。时间来庆祝?当然。但不要让成功让你头痛。我们都知道,新政结束后,这不是结束,而只是一个开始。

把你的客户群想象成一个花园。花园开始需要很多工作。你投入大量的种子(引导),并花费大量的精力培育最强壮的幼苗,以便它们能够长成强健的植物(机会)。由于你的承诺和辛勤的劳动,这些植物变成了美味的食物(客户)。 (这只是一个比喻,请不要吃你的客户。)你用你的劳动水果和蔬菜庆祝第一次收获 – 字面意思。但是你不要把这个花园拆掉,下个赛季从头开始。当然不是。那将浪费你已经花费的时间和资源。另外,如果有适当的照顾,你们的许多工厂将在下个季节再次生产。但是要从你的花园得到最大的赏金,你必须去倾听它。 (好吧,比喻一下)重点是,如果你想让你的客户回来,你需要花时间和关注他们,甚至预测他们的需求。

你有什么新闻?

您拥有的客户越多,重复业务的机会就越大。蜜瓜一直在快速增长,这意味着更多的客户。而且有了这么多的新客户,而且没有额外的销售代表,这个团队很难让每个客户都感到特别。

太多的信息被稀释,重要的金块会在众多的谈话中迷失。爱因斯坦的活动捕捉绝对有助于保持电子邮件和事件记录在相关记录。但是,即使代理商设法跟上客户通过直接沟通的方式告诉他们,客户不告诉代理商的情况如何呢?

就在昨天,蜜露的关系经理汤姆·阿托(Tom Ato)正在下班的火车上读报纸。 (他把报纸从地上摘下来,避免看着对面的那个人,他穿着一件巨大的番茄酱瓶,番茄酱让汤姆感到不舒服)。在商业部门的背页上,他读到他的一个客户Food&Stuff正在谈判收购竞争对手Meals&Things。

今天早上,汤姆闯进你的办公室,对他如何在Food&Stuff打电话给他的联系人,试图达成一项新协议来整合他们的业务。他怎么能保持最新的他的所有客户?你向他保证你已经照顾好了。您和销售云爱因斯坦有一个更多的技巧,你的袖珍 – 客户见解。

介绍爱因斯坦的客户见解

爱因斯坦的客户见解通过让团队了解影响客户的关键业务发展,帮助您的销售团队保持与客户的关系。了解什么影响你的客户的公司给你的销售团队决定客户是否开放销售和如何进行的优势。公司正在扩张吗?改变行政领导?收购竞争对手?爱因斯坦客户洞察提供来自知名来源的新闻文章,让您的销售团队完整的图片。

所以,现在,Tom不需要梳理各种报纸的业务部分,而是每天早晨Tom所需要做的就是登录到Salesforce,并在他的主页上查看Einstein组件。在那里,他看到了他拥有的客户和客户拥有的客户的见解。他点击一个有关“食品和材料”已经在兼并和收购谈判中被提及的见解,并看到包括他在火车上阅读的一些新闻文章。汤姆给你寄一些花,然后拿起电话打电话。

Account Insights

爱因斯坦的“客户见解”还包括关于公司扩张的新闻价值发展。在主页上,团队可以将这些见解通过电子邮件发送给其他人或通过Chatter与其他用户和组分享 – 这样,每个人都可以保持最新状态。代表可以消除他们不想看到的见解,或留下关于个人见解的相关性的反馈。爱因斯坦客户洞察也在客户详细信息页面上,因此当您专注于特定客户时,信息保持方便。

而且,如果您使用爱因斯坦活动捕捉,则可以从与客户相关的最近电子邮件和事件中识别活动相关的见解(例如,当联系人提及竞争对手或正在离开其公司时)。

通过全面了解客户的业务环境,您的销售团队可以更好地选择如何接近每个客户。他们将很好地建立强大而持久的关系。

结论

所以,现在您已经看到了人工智能如何优化销售团队,特别是销售云爱因斯坦如何忙于工作,猜测是否能够摆脱销售流程,并用生产力和见解取而代之。放心吧,AI永远不会取代销售团队,但它会让他们在整个过程的每一步都变得更加聪明。

Salesforce Lighting(面向销售15)AI-关闭更多交易

学习目标

完成本单元后,您将能够:

  • 列出销售代表在尝试关闭机会时遇到的挑战。
  • 解释爱因斯坦机遇洞察如何帮助您的销售团队赢得更多交易。

应对最后的挑战

销售云爱因斯坦已经能够为Honeydew的销售过程做的一切印象深刻。人工智能似乎能够有效地记录和显示关键数据点,实现活动自动化,并将线索转化为机会。但是在你跟胡椒谈话之后,你知道真正的考验还在后面。

这项工作全部用于核桃,如果它不利于公司的底线。卖并不容易。 Pepper和其他管理人员都有很好的销售团队,但他们仍然在与其他公司遇到的同样的问题上挣扎。

  • 更多交易的决策时间更长。销售代表很容易忘记他们在不同的交易。
  • 失去交易延迟。当一个代表正在处理几个机会的时候,要知道什么时候再联系一个联系人可能很难。
  • 对于经理来说,处理销售团队的交易是一个挑战。有了这么多的噪音,他们可能很难知道去哪里帮助。

AI如何帮助完成交易

那天下午,你向艾娃介绍了人工智能在销售过程的交易结束阶段可以提供的所有好处。

  • 人工智能可以根据您公司现有的机会数据确定趋势。因此,销售代表可以根据最近的活动来查看哪些交易或多或少地关闭。
  • 通过智能系统,可以提醒销售代表在没有超过一定时间的活动时跟进。他们也可以在交易中的关键时刻得到通知。
  • 对于管理人员来说,人工智能可以提供对团队管线的可见性,而不需要询问个别销售代表,然后在太迟之前避免交易灾难。

您在Honeydew使用AI关闭更多交易的答案?是的 – 销售云爱因斯坦。具体来说,机会见解功能。

介绍爱因斯坦的机会见解

你解释一下,爱因斯坦机会洞察使用机器学习和情感分析来帮助销售代表接近更多的交易。用于记录客户数据和识别最佳线索的相同数据收集也可以移动销售线。洞察力是根据贵组织特定的模式和数据量身定制的。

Competitor mentioned insight

Einstein Opportunity Insights提供了精确的预测和后续的不同机会。洞察力是特定于您的组织和团队的,他们出现在主页,机会记录和列表视图中。

销售代表可以在主页上查看与其交易相关的所有信息。主页还具有与不同机会相关的操作,例如编辑机会的关闭日期或通过电子邮件发送未响应请求的联系人。代表可以消除见解或留下关于个人见解的相关性的反馈。

Insights on the home page

在机会记录上,代表可以看到与机会有关的所有见解。管理员还可以自定义列表视图来显示洞察。

三种见解

通过描述爱因斯坦机会观点中包含的三种不同的洞察力,您完成您的演讲。

  1. 交易预测 – 您的代表会根据最近的活动和现有的机会数据来查看预测。例如,交易是否可能结束,交易似乎不太可能及时结束。
  2. 后续提醒 – 如果联系人在一段时间内没有回复,代表会提醒跟进。如果在很长一段时间内没有任何关于重要机会的交流,他们也会得到提醒。
  3. 关键时刻 – 在与交易相关的关键时刻通知代表,例如联系人提及竞争对手或离开公司时。

艾娃的印象深刻。

她说:“看起来很好笑。 “我肯定这个执行团队会过得很好。”

Salesforce Lighting(面向销售14)AI-最佳潜在客户

学习目标

完成本单元后,您将能够:

  • 列出销售代表在尝试优先处理销售线索时面临的挑战。
  • 解释如何爱因斯坦潜在客户得分让你的销售团队更聪明的工作线索。
  • 解释销售代表将如何知道主要分数来自哪里。

如何处理所有这些线索

你已经向艾娃解释了销售云爱因斯坦如何实现销售团队的繁忙工作。现在,您必须展示AI如何帮助销售代表在培育潜在客户的重要工作上更加智能地工作。

你上楼去拜访你的同事胡椒黑,其中一个Honeydew的高级销售经理。你问Pepper,她和她的团队在试图把一堆新的潜在客户转化为潜在交易时面临着什么样的关键挑战。

Pepper告诉你,虽然她的销售团队有一个收集潜在客户的有效过程,但核心挑战是知道哪些潜在客户需要优先考虑。如果没有这些知识,她的团队会花费大量的时间处理那些不能平息的潜在客户。当你按下她的更多细节时,她解释了她面临的挑战。

  • 她的销售团队比他们有更多的线索。
  • 他们不知道哪个主要特征表明交易的机会更大。
  • 他们优先考虑的努力取得了不同的成功。
  • 他们不确定哪种优先方法最适合Honeydew的业务。

她的一些销售代表有足够的经验知道哪些线索最有可能购买。例如,他们专注于城市地区或某些食品企业的线索。但是这种方法还不够完善,许多代表经验不足以具备这种感受。

他们已经尝试了基于规则的优先级,但是他们使用的规则也主要基于受过教育的猜测和直觉。他们试图通过地理或潜在客户源来排序,但是这些方法让潜在的热点导致无人看管。他们提出的规则缺乏复杂性。

最后,Pepper提到,市场部门甚至试图在得分方面得分,但只有数字得分。销售代表并不清楚特定主管如何获得分数。不知道分数真的来自哪里,让代表很难相信分数。他们希望得到更多关于什么引起热点的信息,这些信息可能会帮助他们在第一次通话期间破冰。

当你听到Pepper对这些挑战的描述时,你可以告诉她她没有注意到你脸上的笑容越来越大。你在微笑,因为销售云爱因斯坦可以真正帮助她的团队更快地把他们的线索变成机会。

介绍爱因斯坦潜在客户得分

最后,辣椒吸了一口气。你把她加入你的项目中,把AI添加到Honeydew的秘密酱汁中。你告诉她,销售云爱因斯坦包括爱因斯坦潜在客户的得分。这个功能应用AI的强大功能来分析您的潜在客户转化历史,并找到您可能不知道的转换模式。而且,因为销售云爱因斯坦已经了解了您的潜在客户和机会数据的格式,所以您可以在开启后立即开始分析和查找模式。

胡椒的兴趣是激动人心的。她问道:“那么一旦爱因斯坦得分模式发现,爱因斯坦的得分究竟如何呢?

你解释一下,爱因斯坦潜在客户的得分是根据它与你公司特定的潜在客户转换模式的匹配程度来给每一个潜在客户得分。得分越高,领先的就越热。您所有的销售代表所要做的就是按照分数排序他们的销售线索,并从列表顶部开始。

Lead Insights hover在典型的潜在客户列表视图(1)中的潜在客户分数以及得分(2)背后的原因。锁(3)显示主角分数是只读的。

胡椒仍然有点怀疑。她想知道她的销售代表如何确信他们可以相信分数。你告诉她,爱因斯坦潜在客户的评分显示了每个潜在客户的哪个细节对其评分有最大的影响。因此,您的销售代表可以看到一直隐藏在数据中的模式。这些是真正的见解。

潜在客户分数和预测因素不仅在列表视图中可见,而且在细节页面上也是可见的。所以信息保持方便,无论是代表排序线索或准备打电话或发送电子邮件。

Lead detail

导致详细信息页面上的爱因斯坦组件。领导的每个见解都会显示潜在客户字段值是否对乐谱具有正面影响(1)或负面影响(2)。

随着您的团队不断转换更多线索,Predictive Lead Scoring会不断调整其分析,以发现出现的新模式。

胡椒开始想知道,如果你能衡量潜在客户业务的总体影响。 你能否容易地分辨高分的线索是否实际上以较高的比率转换? 你爱能够赋予她每一个愿望。 你告诉她,爱因斯坦潜在客户的评分包括一个仪表板,其中包含报告,根据潜在客户的来源显示你的转化率和潜在客户平均分数。 甚至可以显示转化率和丢失率的分布。 所以很容易看到主角分数如何与您的底线相关联。

胡椒印象深刻。 她开始认为爱因斯坦的得分能够真正激发她的球队的进程和底线。 现在她想知道销售云爱因斯坦可以贡献给她的工具箱。 爱因斯坦是否能够帮助她的团队改变主角之后呢?