Apa itu Penjualan Terpandu Dan Bagaimana Itu Dapat Membantu Anda Meningkatkan CX?

Organisasi saat ini berusaha untuk mencapai pengalaman pelanggan yang sempurna (CX) untuk setiap individu yang berinteraksi dengan mereka. Upaya ini tidak terkonsentrasi pada tingkat departemen, melainkan tercermin di seluruh organisasi. Dan jelas, eksekutif CX memikul beban paling signifikan untuk memastikan interaksi pelanggan yang lancar dan efisien. Satu interaksi yang kurang sempurna akan membuat Anda kehilangan pelanggan. Dan satu lagi, karena dari mulut ke mulut dan ulasan negatif dapat merusak reputasi merek dengan kecepatan yang dipercepat. Untungnya, kemajuan teknologi telah membantu organisasi dalam bentuk solusi penjualan modern. Adopsi AI telah meningkat secara eksponensial di seluruh industri, tetapi tidak semua orang menganggapnya sebagai penyelamat yang maha kuasa untuk semua masalah CX.

Hanya 41% eksekutif CX hari ini yang mengklaim bahwa mereka memiliki strategi AI. Di era ketika AI memadukan kehadirannya di setiap aspek kehidupan kita, rasio ini berada di sisi spektrum yang tidak signifikan. IBM mengidentifikasi serangkaian faktor yang membuat eksekutif CX bersemangat untuk mengadopsi AI dalam organisasi mereka, meningkatkan CX menjadi salah satu alasan utamanya. Tapi mari kita lihat di bawah bagaimana penjualan terpandu dan teknologi dapat memberikan kontribusi yang adil.

Apa itu Penjualan Terpandu?

Sederhananya, penjualan terpandu adalah proses menganalisis tren penjualan saat ini dan historis dengan bantuan data pelanggan dan menyesuaikan rekomendasi produk untuk mempercepat tingkat konversi. Menurut Gartner , 75% penjualan B2B akan dikelola melalui solusi penjualan berbasis AI dan ML.

Netflix melakukan pekerjaan yang bagus dalam merekomendasikan serial favorit Anda berikutnya. 80% acara yang ditonton di platform ditemukan melalui penjualan terpandu atau rekomendasi. Dan banyak bisnis B2B dan B2C bercita-cita untuk mencapai tingkat “keajaiban” yang sama. Penjualan terpandu jauh dari keajaiban dan lebih dekat dengan rekayasa data bertenaga AI, pengembangan perangkat lunak khusus, dan penyebaran.

Penjualan Terpandu dalam Penjualan B2B

Di B2B, perjalanan pembeli lebih bernuansa daripada di B2C atau eCommerce. Pembeli lebih cenderung meninjau kembali langkah-langkah sebelumnya dalam perjalanan pembeli mereka untuk memastikan mereka membuat keputusan yang tepat. Dengan demikian, mereka mematahkan proses tradisional yang kita temui dalam dinamika B2C. Untuk alasan ini, dalam B2B, penjualan terpandu memperkenalkan solusi penjualan perangkat lunak B2B yang membantu tim penjualan dalam meningkatkan penjualan dengan merekomendasikan konten, taktik komunikasi, tindakan, dan produk terbaik untuk mencapai kesepakatan.

Dalam hal ini, perusahaan membutuhkan alat AI yang kuat untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. ML juga berperan di sini. Alat dengan teknologi ini di belakangnya dapat memandu perwakilan penjualan dengan mempelajari tren perilaku dan menyarankan tindakan terbaik berikutnya berdasarkan data yang akurat, tren historis, kondisi pasar, dan demografi.

Penjualan Terpandu dalam Penjualan B2C atau eCommerce

Dalam penjualan B2C dan eCommerce, penjualan terpandu dilakukan melalui alat pemberi rekomendasi, terutama. Teknologi ini memfilter dan menampilkan rekomendasi produk berdasarkan interaksi dan data pelanggan: pikirkan komentar, peringkat, tampilan halaman, peristiwa keranjang, klik-tayang, dan sebagainya. Dan sekali lagi, Amazon adalah yang pertama menggunakan mesin serupa lebih dari satu dekade lalu. Sisanya adalah sejarah–sejarah yang didukung oleh data, interaksi pelanggan, dan algoritme yang kompleks dan gesit. Selama dekade terakhir, volume data yang dihasilkan oleh pengguna telah meningkatkan peluang untuk memberikan pengalaman pengguna yang unggul, membantu bisnis menghadirkan pengalaman pelanggan omnichannel yang luar biasa. Diterapkan dengan benar, alat serupa dapat membantu perusahaan meningkatkan retensi pelanggan, membangun basis pelanggan setia, dan meningkatkan pendapatan. Perangkat lunak penjualan terpandu yang diberdayakan oleh AI dapat membantu memfasilitasi strategi CX di berbagai level.

Bagaimana Cara Kerja Penjualan Terpandu?

Bagaimana Anda dapat memanfaatkan penjualan terpandu yang diberdayakan oleh AI untuk meningkatkan KPI kinerja di seluruh perusahaan? Sistem ini menggunakan aturan dan model berbeda yang dapat mengubah keputusan pembelian pembeli. Berikut beberapa contoh yang relevan dalam dinamika B2C dan eCommerce:

• Model Pembelian Terakhir – model ini menggunakan prinsip sederhana: apa yang dibeli pembeli ini sebelumnya mungkin juga menjadi pembelian berikutnya.Katalog produk terkadang berubah, dan item yang dibeli sebelumnya mungkin tidak lagi tersedia. Model alat pemberi rekomendasi pembelian terakhir dapat mengambil informasi dari interaksi pengguna dan merekomendasikan item serupa di katalog toko.
• Model Popularitas – model berbasis popularitas bekerja dengan memeringkat produk dalam katalog berdasarkan popularitasnya dalam jangka waktu tertentu dan membuat saran berdasarkan data ini.Di eCommerce, model ini mengambil panggung.
• Model Asosiasi – apakah pengguna membeli sekotak coklat untuk Valentine?Sebotol anggur akan melengkapinya dengan tepat. Ini adalah cara lain yang sederhana namun efektif bagi sistem pemberi rekomendasi untuk membantu bisnis Anda meningkatkan KPI kinerja dan meningkatkan pengalaman pelanggan dalam jangka panjang.
• Model Rangkaian Waktu – model ini bekerja dengan prinsip yang sama dengan aturan asosiasi, tetapi membuatnya sedikit lebih spesifik.Ia menggunakan algoritme berbasis sekuensial dan mendaftarkan preferensi pengguna jangka panjang dan jangka pendek.

Di B2B, prosesnya lebih kompleks. Alat otomatisasi penjualan adalah inti dari penjualan terpandu. Otomasi penjualan yang diaktifkan AI dan alat CRM membantu perwakilan penjualan mengungkap wawasan unik meskipun datanya kurang lengkap. Perangkat lunak berkinerja tinggi mengumpulkan data dari sumber luar dan mematuhi catatan internal untuk tampilan 360 derajat dari setiap pelanggan.

Kapan Anda Harus Mempertimbangkan Penjualan Terpandu?

Baik bisnis B2B maupun B2C bisa mendapatkan keuntungan dari teknik penjualan terpandu. Alat khusus yang memfasilitasi proses ini hadir dengan serangkaian manfaat:

• Wawasan yang dihasilkan AI membantu perusahaan Anda mengungkap peluang pasar yang tersembunyi.
• Tingkatkan produktivitas penjualan dengan mengetahui prospek mana yang harus Anda prioritaskan.
• Tingkatkan tingkat kepuasan pelanggan dengan membantu perwakilan penjualan Anda membuat keputusan dan rekomendasi yang tepat, berdasarkan spesifikasi setiap akun.
• Tingkatkan strategi keterlibatan pelanggan melalui perutean kasus prediktif dan data kontekstual secara real-time.
• Terlibat dengan pelanggan secara strategis dengan mengidentifikasi pelanggan mana dalam portofolio Anda yang paling mungkin melakukan churn.

Praktik Terbaik Penjualan Terpandu

Terlepas dari apa yang dipikirkan banyak orang, produk yang direkomendasikan dalam penjualan terpandu jauh dari sekumpulan barang yang identik. Dan di sinilah banyak bisnis kehilangan kesempatan mereka untuk menyesuaikan pengalaman unik bagi pelanggan mereka dan membiarkan mereka menjadi pendukung merek (begitulah peluang upselling muncul juga). Berikut pendapat kami tentang cara memastikan Anda mengikuti jalur teraman dan terbersih menuju CX yang didukung penjualan terpandu .

Pahami Pelanggan Anda

Eksekutif CX belum mengklaim memahami pelanggan mereka karena kurangnya data. Data adalah kunci keberhasilan di semua departemen dalam suatu organisasi, tetapi terkadang, data harus lebih kohesif, lengkap, dan tidak berlebihan.

Untuk sepenuhnya memahami perilaku pelanggan dan berhasil memanfaatkan rekomendasi produk dan penjualan terpandu, Anda harus memastikan bahwa kumpulan data lengkap mendorong rekomendasi ini. Meskipun Anda mungkin memiliki persona pelanggan yang terdefinisi dengan baik, tidak semua orang di kumpulan itu cocok dengan deskripsi yang sama dan memiliki kebutuhan – atau anggaran yang tepat. Kriteria ini memengaruhi keputusan pembelian mereka, dan saran Anda harus disesuaikan dengan kriteria tersebut.

Misalnya, jika Anda memiliki toko pakaian online, beberapa pembeli mungkin menargetkan gaun, katakanlah, dan hanya akan berbelanja produk dalam kategori ini. Tapi tidak semua gaun cocok dengan deskripsi "gaun sempurna". Beberapa membuat keputusan berdasarkan panjang, yang lain berdasarkan warna atau kain. Yang lain hanya akan membeli gaun dari satu merek secara religius. Mesin rekomendasi produk yang efisien mempertimbangkan semua variabel ini dan mengenali setiap pengunjung sebagai unik. Untuk ini, mesin harus menemukan “mengapa” di balik setiap keputusan pembelian sebelumnya. Teori ini juga dapat dialihkan dalam skenario B2B . Dengan adanya data yang lengkap, mesin Anda akan menentukan apa yang menarik pelanggan dan pemicu di balik keputusan pembelian mereka. Mesin yang sukses akan melakukan lebih dari itu. Ini juga akan membujuk mereka untuk meningkatkan nilai pesanan rata-rata dengan rekomendasi produk yang relevan.

Ada Keajaiban dalam Angka – Dan Lebih Sedikit Adalah Lebih Banyak

Jadi, berapa jumlah rekomendasi produk yang sempurna? Terkadang, bisnis e-store, B2C, dan B2B melewatkan intinya dengan melihat mesin ini sebagai sarana untuk mempercepat konversi. Inilah mengapa saran mereka sangat luas. Namun, pada kenyataannya, rekomendasi produk ada untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan memberikan interaksi yang menyenangkan dan santai kepada pengunjung.

Meskipun menampilkan banyak rekomendasi produk memang menggoda, hal ini dapat dengan cepat menjadi sumber kejenuhan keputusan, sehingga membuat pembeli frustrasi. Ingat, ada perbedaan tipis antara memandu pengunjung dan mengubah toko elektronik Anda menjadi situs web era 2000. Dengan mengingat hal itu, kami merekomendasikan kualitas daripada kuantitas saat mengambil pendekatan ini. Daftar singkat produk pilihan yang relevan dengan pelanggan Anda dan sesi belanja mereka saat ini sudah cukup.

Kurasi Galeri Gambar Berkualitas Tinggi untuk Produk Anda

Bisnis eCommerce memiliki dua prasyarat: produk itu sendiri dan citra yang menarik. Dalam kasus toko online, konten visual sangat mendasar dan merupakan komponen besar dari pengalaman pelanggan yang disederhanakan. Konten visual berkualitas tinggi dapat menawarkan pelanggan Anda pengalaman belanja online yang nyata sambil memastikan mereka mendapatkan produk yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Lihatlah Zalando. Rekomendasi mereka mencakup gambar yang tajam dari produk unggulan, meningkatkan daya tariknya, dan berkontribusi pada pengalaman yang lebih lancar bagi pelanggan.

Terapkan Mesin Pemberi Rekomendasi yang Sangat Akurat

Pengalaman pelanggan yang dikuratori dengan buruk mungkin akan mengarahkan pengunjung ke pesaing Anda – 48% responden mengklaim demikian, menurut Marketing Dive . Saat berinvestasi di mesin pemberi rekomendasi, Anda harus memastikan bahwa sistem dikembangkan dengan cara yang fleksibel, intuitif, dan sangat akurat yang dapat memprediksi preferensi pelanggan Anda berdasarkan beberapa titik entri data. Mesin yang dibuat menggunakan model STAMP adalah mesin jaringan saraf berbasis sesi yang tidak terlalu rumit secara komputasi tetapi sangat akurat. Baik Zalando maupun Home Depot berhasil menerapkan model seperti itu.

Bukti Sosial dan Lencana Kepercayaan

Pengalaman pelanggan dapat dialihkan. Kepercayaan pelanggan lain pada merek Anda mungkin hanya bagian yang hilang dalam menyesuaikan pengalaman unik. Menyematkan bukti sosial dan lencana kepercayaan ke dalam rekomendasi Anda dapat meningkatkan kredibilitas. Menambahkan jumlah ulasan dan peringkat keseluruhan di samping produk yang direkomendasikan akan meningkatkan kepercayaan pembeli pada merek dan produk Anda. Ini juga akan meningkatkan Average Order Value (AOV).

Hubungi SugarCRM untuk Bantuan Dalam Proses Penjualan Terpandu Anda

SugarCRM dapat membantu Anda bekerja lebih cerdas, bukan lebih keras untuk mencapai CX dan tujuan penjualan Anda. Sistem kami dapat menghasilkan prediksi yang akurat untuk membuat keputusan yang lebih baik dalam proses penjualan terpandu Anda. Dengan bantuan prediktabilitas yang didukung AI, perusahaan Anda bisa mendapatkan saran langkah selanjutnya yang dapat diandalkan dan mendapatkan visibilitas yang lebih baik melalui data eksternal.

Anda dapat meminta demo dan melihat bagaimana SugarCRM dapat membantu proses penjualan terpandu Anda di sini .