如果使用得当，AI 可以提高您的收入和销售代表的绩效。事实上，84% 的美国和英国销售主管预测，在向其组织引入新的销售技术后，收入将大幅增加，80% 的销售专业人员证实 AI 可以提高销售代表的生产力。
以下是人工智能集成面临的三个常见挑战及其解决方法。
数据质量
人工智能利用行业规模的机器学习模型来提供相关信息。然而，综合来自公开市场上免费提供的外部数据源的输出会降低数据质量，导致销售预测出现偏差。
为了应对这一挑战，将根据公司内部和客户数据（例如电子邮件、会议以及基于卖家和买家的事实）训练的人工智能与背景和特殊性相结合，以确保数据干净、预测准确和偏见最小化。
与现有系统集成
销售代表在工作流程中平均使用十种销售工具。如果这些工 巴拉圭 whatsapp 数据 具无法与现有遗留系统集成或以熟悉的格式提供数据，则添加更多工具将影响工作效率和成本。
通过识别和解决兼容性问题，销售经理可以将 AI 技术无缝集成到他们现有的技术堆栈中，作为完整系统的一部分，而不是独立的工具。
复杂
并非所有 AI 都是一样的。对于想要利用其生产力优势的销售主管来说，您需要确定它们的不同之处。例如，市场上有大型语言模型 (LLM)。LLM 已通过开放互联网上可用的数据进行训练，它们可以根据这些知识和训练综合输出。但它们缺乏的是公司内部的数据，例如：
基于历史的背景：电子邮件、电话、会议等，确保与之前的对话具有相关性。
基于卖方的准确性：卖方最近更新的事实，例如定价和包装、市场地位或竞争性报价。
基于买方的特殊性：买方的事实，例如报价或订购数量，必须包含在个性化中。
人工智能在销售培训中的最佳实践
我们已经了解了 AI 销售培训的颠覆性优势。让我们回顾一下有效实施的一些实用技巧和建议：