GenAI กำลังเปลี่ยนวิธีการวิเคราะห์การขายของเราอย่างไร

       GenAI กำลังพลิกโฉมการวิเคราะห์การขายโดยทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปอย่างง่ายดายและเข้าถึงได้มากขึ้น ตามปกติแล้ว การวิเคราะห์ข้อมูลการขายหมายถึงการกรองตัวเลขและแผนภูมิเพื่อทำความเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้น แต่ตอนนี้ GenAI สามารถสแกนข้อมูลจำนวนมาก ค้นหาแนวโน้มที่สำคัญ และนำเสนอในรูปแบบที่เข้าใจง่ายโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น แทนที่จะติดตามด้วยตนเองว่าเหตุใดการเจรจาบางอย่างจึงไม่สามารถปิดการขายได้ GenAI สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า วงจรการขาย และประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ได้อย่างรวดเร็ว โดยให้ข้อมูลเชิงลึกโดยตรง

Generative AI ในการวิเคราะห์การขายคืออะไร?

       Generative AI ในการวิเคราะห์การขาย หมายถึงการใช้โมเดล AI ขั้นสูง เช่น Large Language Models (LLMs) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการขายโดยอัตโนมัติ และสร้างผลลัพธ์ที่มีความหมาย เช่น ข้อมูลเชิงลึก รายงาน การพยากรณ์ และแม้แต่เนื้อหาการขาย ซึ่งแตกต่างจากเครื่องมือแบบดั้งเดิมที่ต้องมีการสืบค้นด้วยตนเองหรือการสร้างแดชบอร์ด Generative AI ช่วยให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับข้อมูลผ่านภาษาธรรมชาติ และได้รับการตอบสนองที่ชาญฉลาดและเข้าใจบริบท มันสามารถประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างจาก CRMs และ ERPs รวมถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น อีเมลหรือบันทึกการโทร และสร้างข้อมูลเชิงลึกเชิงคาดการณ์ คำแนะนำส่วนบุคคล และเนื้อหาการขายอัตโนมัติ ในทางเทคนิคแล้ว GenAI ผสมผสานการสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ และการผสานรวมกับระบบข้อมูลส่วนหลัง (Backend data systems) เพื่อมอบข้อมูลอัจฉริยะด้านการขายแบบไดนามิกและเรียลไทม์ ซึ่งช่วยปรับปรุงการตัดสินใจและเพิ่มผลผลิตในการขาย

GenAI ปรับปรุงการขายได้อย่างไร

• การกำหนดราคาแบบไดนามิก (Dynamic Pricing): เปลี่ยนแปลงราคาได้ทันทีขึ้นอยู่กับอุปสงค์ คู่แข่ง หรือสินค้าคงคลัง สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจว่าราคายังคงสามารถแข่งขันได้และธุรกิจยังคงทำกำไรได้
• การวิเคราะห์ข้อมูลที่รวดเร็ว (Fast Data Analysis): วิเคราะห์ข้อมูลการขายได้อย่างรวดเร็วและค้นพบรูปแบบหรือแนวโน้มที่ผิดปกติ สิ่งนี้ช่วยให้ผู้จัดการสามารถดำเนินการได้ทันทีหากมีสิ่งใดที่ต้องให้ความสนใจ
• การคาดการณ์พฤติกรรมลูกค้า (Predicting Customer Behavior): คาดการณ์สิ่งที่ลูกค้าอาจทำในอนาคตโดยดูจากข้อมูลในอดีต นอกจากนี้ยังให้คำแนะนำเกี่ยวกับกลยุทธ์การขายที่ดีที่สุดและลูกค้าที่ควรให้ความสำคัญ
• การปรับแต่งประสบการณ์ลูกค้า (Tailoring Customer Experiences): ปรับแต่งประสบการณ์สำหรับลูกค้าแต่ละรายโดยการทำความเข้าใจความชอบของพวกเขา สิ่งนี้ทำให้พวกเขารู้สึกพิเศษ ซึ่งนำไปสู่การมีส่วนร่วมที่ดีขึ้นและโอกาสในการปิดการขายที่สูงขึ้น
• การทำงานซ้ำ ๆ อัตโนมัติ (Automating Repetitive Tasks): จัดการงานที่ทำซ้ำ ๆ เช่น การป้อนข้อมูล การให้คะแนนกลุ่มเป้าหมาย และการส่งอีเมลติดตามผล สิ่งนี้ทำให้ทีมขายมีเวลามากขึ้นในการสร้างความสัมพันธ์และปิดการขาย
• การระบุกลุ่มเป้าหมายที่ดีที่สุด (Identifying the Best Leads): วิเคราะห์รูปแบบเพื่อค้นหาลูกค้าที่มีแนวโน้มที่จะซื้อมากที่สุด สิ่งนี้ช่วยให้ทีมขายใช้เวลาไปกับกลุ่มเป้าหมายที่มีแนวโน้มจะกลายเป็นการขายมากที่สุด
• การฝึกสอนการขายแบบเรียลไทม์ (Real-Time Sales Coaching): ในระหว่างการโทรขาย GenAI จะให้ข้อเสนอแนะแก่พนักงานขายทันทีตามการตอบสนองของลูกค้า สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและปิดการขายได้มากขึ้น

ประโยชน์ของ GenAI ในการวิเคราะห์การขาย

       เพื่อให้การวิเคราะห์การขายแบบบริการตนเอง (Self-Service Sales Analytics) ทำงานได้ ธุรกิจจำเป็นต้องมีเครื่องมือที่เหมาะสมและแผนงานที่เรียบง่าย เครื่องมืออย่าง Tableau, Power BI และการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้ทีมวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างง่ายดาย ในขณะที่แพลตฟอร์มคลาวด์ช่วยให้เข้าถึงข้อมูลได้แบบเรียลไทม์จากทุกที่ เพื่อให้การผสานรวมบริการตนเองเป็นไปอย่างราบรื่น บริษัทควรฝึกอบรมพนักงาน รักษาความแม่นยำของข้อมูล เริ่มต้นด้วยตัวชี้วัดการขายที่สำคัญ และส่งเสริมการนำไปใช้ ด้วยแนวทางที่ถูกต้อง ธุรกิจสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและตัดสินใจด้านการขายได้ชาญฉลาดขึ้น

ความท้าทายสำคัญที่ธุรกิจเผชิญเมื่อนำ GenAI มาใช้ในการขาย

       การใช้ GenAI ในการขายอาจมาพร้อมกับความท้าทายบางประการ ประการแรกคือปัญหาด้าน ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล (Data privacy and security) เนื่องจาก GenAI ทำงานกับข้อมูลลูกค้า ธุรกิจจึงต้องแน่ใจว่าข้อมูลนี้ได้รับการเก็บรักษาอย่างปลอดภัยและปฏิบัติตามกฎความเป็นส่วนตัว อีกความท้าทายหนึ่งคือ ข้อกังวลด้านจริยธรรม (Ethical concerns) บางครั้งอัลกอริทึม AI อาจมีอคติ ซึ่งนำไปสู่การกำหนดเป้าหมายลูกค้าบางรายอย่างไม่ยุติธรรมหรือผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งอาจทำลายความไว้วางใจในธุรกิจ ความซับซ้อนของการผสานรวม (Integration complexity) ก็เป็นปัญหาเช่นกัน เนื่องจากอาจเป็นเรื่องยากที่จะเชื่อมต่อ GenAI เข้ากับเครื่องมือหรือระบบที่มีอยู่ซึ่งธุรกิจใช้อยู่แล้ว เช่น ซอฟต์แวร์ CRM ประการสุดท้ายคือ การต่อต้านการเปลี่ยนแปลง (Resistance to change) ทีมขายอาจกังวลว่าระบบอัตโนมัติจะมาแทนที่งานของพวกเขา หรือพวกเขาจะไม่สามารถปรับตัวเข้ากับเทคโนโลยีใหม่ได้ เพื่อให้ได้รับประโยชน์อย่างเต็มที่จาก GenAI ธุรกิจจะต้องแก้ไขความท้าทายเหล่านี้และทำให้การเปลี่ยนผ่านเป็นเรื่องง่ายสำหรับทุกคน

GenAI จะเปลี่ยนแปลงการวิเคราะห์การขายในอนาคตอย่างไร

       อนาคตของ GenAI ในการวิเคราะห์การขายจะนำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงที่เป็นประโยชน์มากมายต่อธุรกิจ ประการแรก GenAI จะทำงานร่วมกับระบบ CRM ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ทีมขายใช้อยู่แล้วในการจัดการข้อมูลลูกค้า อย่างใกล้ชิดยิ่งขึ้น สิ่งนี้จะช่วยให้พนักงานขายได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์จาก AI ได้อย่างง่ายดายโดยไม่จำเป็นต้องใช้เครื่องมือเพิ่มเติม ทำให้งานของพวกเขารวดเร็วและง่ายขึ้น ประการที่สอง โมเดล AI จะกลายเป็น การปรับตัว (Adaptive) ซึ่งหมายความว่าจะเรียนรู้และเปลี่ยนแปลงโดยอัตโนมัติตามข้อมูลใหม่หรือการเปลี่ยนแปลงในตลาด สิ่งนี้จะช่วยให้ธุรกิจปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงความต้องการของลูกค้าหรือสภาวะตลาดได้อย่างรวดเร็ว ประการสุดท้าย บริษัทจำนวนมากขึ้นจะเริ่มใช้เครื่องมือ AI เพื่อคาดการณ์สิ่งที่ลูกค้าจะต้องการในอนาคต ทำให้พวกเขาสามารถตัดสินใจได้ชาญฉลาดขึ้นและปรับปรุงกลยุทธ์การขาย โดยรวมแล้ว GenAI จะทำให้กระบวนการขายมีประสิทธิภาพ ชาญฉลาด และตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

ปลดล็อกพลังของการวิเคราะห์การขายแบบบริการตนเอง

ปลดล็อกพลังของ GenAI กับ Hashed Analytic!

เสริมศักยภาพให้ทีมของคุณตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพการขายด้วยข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ เครื่องมือที่ใช้งานง่ายของเราช่วยปรับปรุงกระบวนการขายของคุณให้มีประสิทธิภาพ โดยให้ทุกสิ่งที่จำเป็นในการทำความเข้าใจพฤติกรรมลูกค้าและเพิ่มประสิทธิภาพ—ทั้งหมดในที่เดียว

อย่าปล่อยให้วิธีการที่ล้าสมัยมาฉุดรั้งคุณไว้

ติดต่อ Hashed Analytic วันนี้ และเริ่มเปลี่ยนแปลงการวิเคราะห์การขายของคุณ!‍