Cuatro P de la IA en la capacitación de ventas Ppt
Este conjunto de diapositivas analiza las cuatro P de la IA en las ventas. Estos son la productividad, la predicción, la personalización y el rendimiento. Enumera cómo la IA puede ayudar a aumentar la productividad, por ejemplo, en su capacidad para recopilar y analizar datos por sí misma, proporcionar información y recomendaciones, y producir información procesable. La inteligencia de conversación, la capacitación en ventas y la gestión de activos son áreas de rápido crecimiento de la habilitación impulsada por IA que mejoran el rendimiento de las ventas.
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Características de estas diapositivas de presentación de PowerPoint:
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Contenido de esta presentación de Powerpoint
Diapositiva 1
Esta diapositiva muestra las 4 P de la inteligencia artificial en ventas. Estos son la productividad, la predicción, la personalización y el rendimiento.
Notas del instructor:
- Productividad: agregar y normalizar los clientes potenciales entrantes de numerosos canales, validar y nutrir a los clientes potenciales con material relevante y otras interacciones automatizadas son tareas y procesos de ventas esenciales que podrían beneficiarse de la productividad impulsada por IA.
- Predicción: al estudiar y aprender de datos agregados de encuentros históricos similares con clientes, un sistema de CRM sólido con inteligencia artificial incorporada puede proporcionar predicciones sobre el comportamiento del consumidor. Para impulsar la posibilidad de cerrar ventas, la IA puede recomendar qué artículos lanzar, cuándo lanzar y a través de qué canales
- Personalización: una mejor predicción permite una mayor personalización, lo que puede mejorar sustancialmente la experiencia del consumidor. La IA puede determinar el mejor momento y forma (correo electrónico, teléfono, mensaje de texto) para ponerse en contacto con los clientes y garantizar un compromiso personalizado adecuado.
- Rendimiento: el objetivo final de la IA en las ventas es cerrar acuerdos de alta rentabilidad de forma rápida y fiable. La IA en ventas puede pronosticar a qué prospectos apuntar y puede realinear constantemente el canal de ventas, lo que permite que un equipo de ventas centre sus esfuerzos en negocios con el mejor retorno de la inversión.
Diapositiva 2
Esta diapositiva habla sobre la productividad como un caso de uso de la Inteligencia Artificial en Ventas. Enumera las formas en que la IA puede ayudar a aumentar la productividad, como su capacidad para recopilar y analizar sus propios datos, proporcionar información y recomendaciones, y producir información procesable.
Diapositiva 3
Esta diapositiva habla sobre la predicción como un caso de uso de la Inteligencia Artificial en Ventas. Para anticipar los aumentos repentinos de la demanda, la IA busca patrones en el compromiso de marketing (aperturas, clics, rumores en las redes sociales) y acciones de ventas relacionadas (nuevas consultas, llamadas repetidas, visitas repetidas al sitio web, etc.)
Diapositiva 4
Esta diapositiva habla sobre la personalización como un caso de uso de la Inteligencia Artificial en Ventas. Donde la IA entra en la personalización es en la predicción de cómo actuará alguien en nuevos escenarios en función de su perfil o comportamientos anteriores. Después de hacer esto, la ecuación está completa si la IA también puede asesorar a las empresas sobre las acciones más probables que las persuadirán a comprar en cada caso.
Diapositiva 5
Esta diapositiva habla sobre el desempeño como un caso de uso de la Inteligencia Artificial en Ventas. La inteligencia de conversación, la capacitación en ventas y la gestión de activos son áreas de rápido crecimiento de la habilitación impulsada por IA que mejoran el rendimiento de las ventas.
Notas del instructor: La inteligencia de la conversación, o el monitoreo y la transcripción en tiempo real de las conversaciones de ventas, es otra área de rápido crecimiento de la habilitación de ventas impulsada por IA que promete mejorar el rendimiento de las ventas. Dichos programas rastrean las conversaciones en tiempo real, evaluando las opciones de palabras, las emociones, los tonos y otros parámetros que reflejan los sentimientos o las intenciones de compra de un prospecto a medida que se mueven y crecen naturalmente en la conversación, utilizando una combinación de NLP y Machine Learning.
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