تصبح إدارة مسار المبيعات أسهل عندما يتوقف مندوبو المبيعات عن التعامل مع جميع العملاء المحتملين الواردين بالطريقة نفسها. لنفترض سيناريو: فريق يقدم برمجيات كخدمة (SaaS) للشركات (B2B) يقلص “زمن الاستجابة للعميل المحتمل” من ساعتين إلى 15 دقيقة، ويعيد ترتيب أولويات المتابعة بناءً على مدى ملاءمة العميل ونواياه. تتمثل النتيجة النهائية في تحقيق إيرادات أعلى من الصفقات المغلقة بنجاح، لكن المهارة الكامنة وراء ذلك أبسط من ذلك؛ فقد قاموا ببناء نظام موحد ومشترك يضم: نموذجاً لتسجيل النقاط (scoring model) ينشئ قائمة انتظار حسب الأولوية، وقواعد للمراحل تمنع تقدم العملاء غير المؤهلين (أو البيانات غير المجدية)، ولوحات معلومات توضح مواضع تعثر الصفقات.
استخدم المخطط الانسيابي أدناه لتكوين صورة واضحة عن النظام الذي ستقوم ببنائه خلال هذه الدورة التدريبية، وكيفية دمج الذكاء الاصطناعي فيه.
النتيجة النهائية ليست مجرد نموذج للذكاء الاصطناعي، بل هي نظام تشغيل لمسار المبيعات (pipeline) يمكنك فحصه وتعديله داخل نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) لديك. يتكون هذا النظام من ثلاثة أجزاء:
فخ شائع تقوم الفرق بإضافة نظام لتسجيل النقاط ولكنها تتجاهل قواعد المراحل؛ فتتحول هذه النقاط إلى مجرد “ضجيج” أو بيانات غير مفيدة، لأن كل مرحلة تظل محتوية على صفقات متفاوتة الجودة.
يكون الذكاء الاصطناعي مفيداً عندما يقلل الوقت اللازم لاتخاذ القرار دون المساس بالثقة في البيانات. وفي المقابل، قد يكون ضاراً عندما ينتج مخرجات تبدو موثوقة ولكن لا يمكن لنظام إدارة علاقات العملاء (CRM) تفسيرها أو تدقيقها أو اتخاذ إجراءات بناءً عليها. ستستخدم في هذه الدورة الذكاء الاصطناعي لأغراض التنبؤ وتحديد الأولويات ودعم صياغة الرسائل الموجهة، مع الحفاظ في الوقت ذاته على حدود واضحة للحوكمة.
قم بتصنيف حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الواردة في هذه المقارنة لتحديد أي منها يناسب مسار المبيعات لديك وأيها يتطلب ضوابط أكثر صرامة.