什麼是引導式銷售？它如何幫助您改善客戶體驗？

當今的組織努力為與之互動的每個人實現完美的客戶體驗 (CX)。 這些努力並不集中在部門層面，而是反映在整個組織中。 顯然，CX 高管承擔著確保順暢、簡化的客戶交互的最重要任務。 一次不完美的互動會讓您失去一位客戶。 然後是另一個，因為口耳相傳和負面評論會加速損害品牌聲譽。 幸運的是，技術進步以現代銷售解決方案的形式幫助了組織。 人工智能的採用在各個行業呈指數級增長，但並不是每個人都認為它是解決所有 CX 問題的萬能救星。

如今，只有 41% 的 CX 高管聲稱他們擁有 AI 戰略。 在 AI 融入我們生活方方面面的時代，這個比例微不足道。 IBM 確定了一系列因素，促使 CX 高管渴望在其組織內採用 AI，改善 CX 是主要原因之一。 但讓我們在下面看看引導式銷售和技術如何帶來公平的貢獻。

什麼是引導銷售？

簡而言之，引導式銷售是在客戶數據的幫助下分析當前和歷史銷售趨勢並定制產品推薦以加快轉化率的過程。 據Gartner稱，75% 的 B2B 銷售將通過人工智能和機器學習驅動的銷售解決方案進行管理。

Netflix 在推薦您下一部最喜歡的劇集方面做得很出色。 在平台上觀看的節目中有 80%是通過引導銷售或推薦發現的。 許多 B2B 和 B2C 企業都渴望達到同樣的“魔力”水平。 引導式銷售遠非魔術，而更接近人工智能驅動的數據工程、定制軟件開發和部署。

B2B 銷售中的引導式銷售

在 B2B 中，買家旅程比在 B2C 或電子商務中更加微妙。 買家更傾向於重新審視其買家旅程中過去的步驟，以確保他們做出正確的決定。 通過這樣做，他們打破了我們在 B2C 動態中遇到的傳統流程。 因此，在 B2B 中，引導式銷售引入了 B2B 軟件銷售解決方案，通過推薦最佳內容、溝通策略、操作和產品來完成交易，幫助銷售團隊增加銷售額。

在這種情況下，公司需要強大的人工智能工具來將原始數據轉化為可操作的見解。 ML 在這裡也發揮了作用。 以這種技術為後盾的工具可以通過學習行為趨勢來指導銷售代表，並根據精確數據、歷史趨勢、市場狀況和人口統計數據建議下一步最佳行動。

B2C 或電子商務銷售中的引導式銷售

在 B2C 和電子商務銷售中，引導銷售主要是通過推薦工具進行的。 該技術根據客戶互動和數據過濾和顯示產品推薦：思考評論、評級、頁面瀏覽量、購物車事件、點擊率等。 十多年前，亞馬遜再次率先部署了類似的引擎。 剩下的就是歷史——由數據、客戶交互和復雜、敏捷的算法驅動的歷史。 在過去十年中，用戶產生的數據量增加了提供卓越用戶體驗的機會，幫助企業提供卓越的全渠道客戶體驗。 正確部署的類似工具可以幫助企業提高客戶保留率、建立忠誠的客戶群並增加收入。 人工智能驅動的引導式銷售軟件可以幫助促進不同層面的客戶體驗戰略。

引導式銷售如何運作？

您如何利用 AI 驅動的引導式銷售來提升全公司的績效 KPI​​？ 這些系統使用不同的規則和模型來改變買家的購買決定。 以下是一些與 B2C 和電子商務動態相關的示例：

• Last Purchase Model——這個模型使用一個簡單的原則：這個買家之前購買的是什麼，也可能是他們的下一個。產品目錄有時會更改，之前購買的商品可能不再可用。 上次購買推薦工具模型可以從用戶交互中檢索信息，並推薦商店目錄中的類似商品。
• 流行度模型——基於流行度的模型通過在特定時間範圍內根據產品在目錄中的流行度對產品進行排名並根據此數據提出建議來工作。在電子商務中，這些模型占據了舞台。
• 關聯模型——用戶是否為情人節購買了一盒巧克力？一瓶葡萄酒將恰到好處地補充它。 這是推薦系統可以幫助您的企業提高績效 KPI​​ 並從長遠來看改善客戶體驗的另一種簡單而有效的方法。
• 時間序列模型——這個模型的工作原理與關聯規則相同，但它更具體一些。它使用基於順序的算法並記錄長期和短期用戶偏好。

在 B2B 中，流程更為複雜。 銷售自動化工具是引導式銷售的核心。 支持 AI 的銷售自動化和 CRM 工具可幫助銷售代表在缺乏完整數據的情況下發現獨特的見解。 高性能軟件從外部來源收集數據並遵守內部記錄，以 360 度全方位了解每個客戶。

您什麼時候應該考慮引導式銷售？

B2B 和 B2C 業務都可以從引導式銷售技巧中受益。 促進這些過程的專用工具具有一系列好處：

• AI 生成的見解可幫助您的公司發現隱藏的市場機會。
• 通過了解您應該優先考慮管道中的哪些潛在客戶來提高銷售效率。
• 通過幫助您的銷售代表根據每個客戶的具體情況做出正確的決策和建議來提高客戶滿意度。
• 通過實時預測案例路由和上下文數據改進客戶參與策略。
• 通過確定您的投資組合中的哪些客戶最有可能流失，戰略性地與客戶互動。

引導式銷售最佳實踐

不管很多人怎麼想，引導銷售中推薦的產品遠不是一組相同的產品。 而這正是許多企業錯失為客戶量身定制獨特體驗並讓他們成為品牌擁護者的機會（這也是追加銷售機會的產生方式）。 以下是我們對如何確保您遵循最安全、最乾淨的路徑以引導銷售支持的 CX的看法。

了解您的客戶

由於缺乏數據，CX 高管尚未聲稱了解他們的客戶。 數據是組織內所有部門取得成功的關鍵，但有時，數據需要更具凝聚力、更完整且冗餘更少。

要充分了解客戶行為並成功利用產品推薦和引導式銷售，您必須確保完整的數據集驅動這些推薦。 儘管您可能擁有明確的客戶角色，但並非該池中的每個人都符合相同的描述並且具有確切的需求或預算。 這些標準會影響他們的購買決定，您的建議必須採納。

例如，如果您擁有一家在線服裝店，比方說，一些購物者可能會以連衣裙為目標，並且只會購買此類別的產品。 但並不是所有的裙子都符合“完美裙子”的描述。 有些人根據長度做出決定，有些則根據顏色或面料做出決定。 其他人只會虔誠地購買單一品牌的連衣裙。 高效的產品推薦引擎會考慮所有這些變量，並將每個訪問者識別為獨一無二的。 為此，引擎必鬚髮現每個過去購買決定背後的“原因”。 這個理論在B2B 場景中也是可移植的。 在存在完整數據的情況下，您的引擎將確定吸引客戶的因素以及他們購買決定背後的觸發因素。 一個成功的引擎將做更多的事情。 它還將說服他們通過相關產品推薦增加平均訂單價值。

數字有魔力——少即是多

那麼，產品推薦的完美數量是多少？ 有時，電子商店、B2C 和 B2B 企業將這些引擎視為加速轉化的手段，從而忽略了重點。 這就是為什麼他們的建議很多。 但實際上，產品推薦的存在是為了增強客戶體驗並為訪問者提供愉快輕鬆的互動。

雖然提供許多產品推薦很誘人，但這很快就會成為決策疲勞的根源，從而使購物者感到沮喪。 請記住，引導訪客與將您的電子商店轉變為 2000 年代的網站之間存在微妙的界限。 考慮到這一點，我們建議在採用這種方法時質量勝於數量。 與您的客戶及其當前購物會話相關的精選產品的簡短列表就足夠了。

為您的產品策劃一個高質量的圖片庫

電子商務企業有兩個先決條件：產品本身和引人注目的圖像。 就在線商店而言，視覺內容是基礎，是簡化客戶體驗的重要組成部分。 高質量的視覺內容可以為您的客戶提供真實的在線購物體驗，同時確保他們獲得與他們的需求緊密匹配的產品。 看看 Zalando。 他們的建議包括特色產品的清晰圖像，增加它們的吸引力並有助於為客戶提供更順暢的體驗。

部署高度準確的推薦引擎

策劃不當的客戶體驗可能會將訪客推向您的競爭對手——根據Marketing Dive的數據，48% 的受訪者這樣表示。 投資推薦引擎時，您必須確保系統以靈活、直觀和高度準確的方式開發，能夠根據多個數據入口點預測客戶的偏好。 使用 STAMP 模型創建的引擎是基於會話的神經網絡引擎，計算不是很複雜但非常準確。 Zalando 和 Home Depot 都成功實施了此類模型。

社會證明和信任徽章

客戶體驗是可以轉移的。 其他客戶對您品牌的信任可能只是打造獨特體驗的缺失部分。 將社會證明和信任徽章嵌入到您的推薦中可以提高可信度。 在推薦產品旁邊添加評論數量和總體評分將提高買家對您的品牌和產品的信任度。 它還將增加平均訂單價值 (AOV)。

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