AI-försäljningsagenter: En komplett guide

Om du skulle fråga en säljare varför de valde en karriär inom försäljning, skulle de förmodligen svara något i stil med: ”Jag älskar att prata med människor. Jag är ambitiös och målinriktad, och inga dagar är någonsin likadana.”

Verkligheten är att mycket av det kan vara inaktiv tid. Ny data tyder på att säljare bara lägger 28 % av sin tid på att faktiskt sälja, medan resten ägnas åt administrativa uppgifter och arbete som inte genererar intäkter. För att lindra pressen och det hektiska arbetet börjar säljteam utnyttja AI-säljagenter, vilket gör att de kan fokusera på den faktiska försäljningen.

Nedan bryter vi ner de olika typerna av AI-säljagenter och delar med oss av hur företag använder dem för att stärka sina säljteam och öka deras produktivitet och intäkter.

Vad du kommer att lära dig:

• Vad är en AI-försäljningsagent?
• Typer av AI-säljagenter (AI sales agents)
• Viktiga funktioner hos AI sales agents
• Fördelar med AI-säljagenter
• Användningsfall för AI-säljagenter
• Så fungerar AI-säljagenter: installation och driftsättning
• Exempel på AI-säljagenter i aktion
• Framtida trender för AI-säljagenter
• Vanliga frågor

AI-säljagenter är autonoma applikationer som analyserar och lär sig av dina försäljnings- och kunddata för att utföra uppgifter med liten eller ingen mänsklig insats. Dessa agenter kan utföra en mängd olika funktioner, från uppgifter högst upp i säljtratten, som att vårda leads via e-postutskick, svara på frågor, boka möten med säljare och skapa offerter, till uppgifter som är djupare integrerade i säljteam, som aktiva köparrollspel och coachning. Det som skiljer dem från enkel automatisering av arbetsflöden är att agenter kan lära sig, använda dataanalys för att arbeta mer effektivt och vidta åtgärder på egen hand.

Agenter är ofta färdigbyggda och kan enkelt anslutas till ett befintligt CRM-system, men kan helt anpassas för specifika användningsfall.

(Tillbaka till toppen)

Det finns två huvudtyper av AI-säljagenter:

Autonoma agenter: Agenter som agerar oberoende av mänsklig input, baserat på tillgänglig data, arbetsflöden och intelligenta resonemang. Till exempel så kan en säljutvecklingsrepresentant (SDR) stödja säljare genom att autonomt engagera inkommande leads via e-post eller chatt, svara på frågor och schemalägga säljmöten för säljare.

Assisterande agenter: Agenter som hjälper människor att slutföra vissa uppgifter samtidigt som de utför autonomt resonemang och handlingar. Till exempel en säljcoachagent som rollspelar med säljare och erbjuder feedback i realtid.

Att söka efter och analysera data, formulera en plan och agera utifrån den planen är det som skiljer de bästa AI-säljagenterna från andra bottar och säljverktyg – de skiljer sig från mängden genom sina mer komplexa, fördefinierade regler och beslutsträd.

(Tillbaka till toppen)

Även om AI-säljagenternas uppgifter skiljer sig åt, förblir deras huvudfunktioner i stort sett desamma:

Databeroende: Agentforce AI-säljagenter bygger på betrodda CRM- och affärsdata. Först när de fullt ut bearbetar organisationssystem, kunduppgifter och affärsspecifikationer kan de leverera korrekta och personliga resultat.

Tillgängliga dygnet runt: Autonoma agenter interagerar med leads och svarar på förfrågningar dygnet runt, vilket säkerställer att inga möjligheter missas. Hjälpmedel finns också tillgängliga dygnet runt, men kan eventuellt inte slutföra vissa uppgifter om inte/förrän en människa ingriper.

Anpassningsbara: Vissa AI-säljagenter kan utnyttjas direkt, medan andra är byggda från grunden med hjälp av lågkodsbyggare , skräddarsydda arbetsflöden och API:er som kopplar samman olika verktyg i en säljteknikstack.

Säker och kompatibel: För att säkerställa att kunddata förblir säkra förlitar sig agenter på skyddsräcken för att arbeta inom fördefinierade gränser. Dessa skyddsräcken inkluderar allt från efterlevnadsklausuler vid offertgenerering till regler som avgör hur eller när en agent kan skicka ett e-postmeddelande. Under skyddsräckena matas agenternas svar genom ett förtroendelager för att säkerställa säker dataanvändning.

Skalbara: AI-agenter är utformade för att hantera stora volymer av uppgifter utan att kräva fler mänskliga representanter. De är utformade till att vara antingen helt eller delvis autonoma när de väl är driftsatta, och kräver inte samma nivå av manuell inmatning som vissa bottar och verktyg gör för arbetsflödesautomatisering.

Integrerade: Syftet med AI-säljagenter är att öka teamets produktivitet och effektivitet i en säljorganisation. För att göra det möjligt är agenter ofta kopplade till era CRM- och säljautomatiseringsverktyg så att de kan glida direkt in i arbetsflödet.

(Tillbaka till toppen)

• Alltid på: Medan säljteam är begränsade av fasta arbetstider kan agenter arbeta dygnet runt. Detta gäller särskilt för autonoma agenter som inte är beroende av mänsklig input, utan är baserade på CRM-data. Resultatet är snabbare svarstider med alltid tillgängliga, personliga svar.
• Ökad produktivitet hos säljare: Eftersom AI-säljagenter hanterar rutinuppgifter som att kommunicera med nya leads, frigörs säljare för mer strategiska aktiviteter​ som relationsbyggande och avtalsförhandlingar. Detta bidrar till att påskynda nya avtal, vilket gör att säljarna kan nå sin kvot snabbare. Vissa agenter kan också hjälpa till att förbereda representanter inför möten med personlig utbildning skräddarsydd för specifika affärer.
• Noggrannhet: När AI-säljagenter använder aktuell och omfattande data levererar de konsekvent korrekta resultat – fria från manuella fel som kan uppstå i mänskligt arbete.
• Kundnöjdhet: Tack vare deras snabbhet och noggrannhet kan AI-säljagenter dramatiskt öka kundnöjdheten och problemlösningen.
• Skalbarhet: Agenter hanterar stora volymer leads utan att behöva anställa fler säljare och tar på sig uppgifter som mer frekvent coachning som annars skulle kräva fler chefer.
• Lätt att anpassa och använda: Vissa AI-säljagenter arbetar direkt med anpassning utan eller med lite kod , vilket gör att teamen snabbt kan se resultat. Andra kan byggas för att passa olika behov och användningsområden.

(Tillbaka till toppen)

Användningsfallen mellan olika agenter skiljer sig åt eftersom de kompletterar olika roller i säljteamet. Här följer några exempel:

• Skalad uppsökande verksamhet: Med CRM och externa data till sitt förfogande kan agenter autonomt utföra personlig kommunikation i stor skala, som att samla in information från potentiella kunder och besvara nyanserade produktfrågor.
• Vårda inkommande leads: Välplacerade agenter berör varje inkommande lead – även de som ditt team inte har tid med – och drar in dem i ett vårdflöde genom att svara på produktfrågor innan de bokar ett möte med en mänsklig representant.
• Säljträning: De AI-säljagenter som är byggda för att hålla säljarnas prestationer på topp, som Agentforce säljcoach, gör det möjligt för säljare att öva på presentationer med rollspel skräddarsydda för deras specifika affärer och få handlingskraftig feedback.
• Onboarding av säljare: Nya säljare och experter kan arbeta med en personlig coach för att få vägledning under hela introduktionsprocessen, med konsekvent och personlig feedback på sina säljsamtal.
• Offerthantering, fakturering och fakturahantering: Med förutbestämda skyddsräcken och tillgång till kund- och affärsinformation kan AI-säljagenter skapa anpassade offerter, skicka fakturor och samla in betalningar.
• Partnerintroduktion: AI-säljagenter kan byggas för att hantera introduktionen för partners som hanterar specifika produkter, så att chefer inte behöver skapa anpassade utbildningsprogram.

(Tillbaka till toppen)

Som nämnts ovan är AI-säljagenter antingen färdiga eller anpassade med hjälp av en byggare som kräver lite kod och arbetsflöden. När du är ansluten till ditt CRM- och försäljningsprogram måste du ange regler och resurser för att säkerställa att dina agenter korrekt utför de uppgifter du vill att den ska göra.

Här visas ett exempel på hur du konfigurerar autonoma försäljningsagenter i Agentforce Agentverktyget:

1. Välj antingen en färdigt utvecklad agent eller skapa en anpassad. Även om du använder en färdig agent kan du behöva justera dess färdiga funktioner för att möta dina affärsbehov, så se till att slutföra alla installationssteg.
2. Definiera agenten med roller och data: Använd enkla formulärfält för att tilldela och namnge din agent med dess specifika funktion. Agentforce kommer att föreslå åtgärder som din agent kan vidta baserat på data som du redan har i ditt CRM. Välj de du vill ha och anpassa sedan agentinstruktionerna på ett tydligt språk.
3. Ställ in skyddsräcken: Skyddsräcken säkerställer efterlevnad och säker användning av kunddata. Använd ett tydligt språk för att ge din agent regler att följa. Detta är inte bara avgörande för internt bruk, utan det lär även agenten hur man interagerar med kunder och potentiella kunder.
4. Lägg till källmaterial. När din agent har valt ut sina åtgärder kan du ladda upp eller välja relevant data från ditt CRM-system som agenten kan använda för att informera sitt arbete. Tänk produktdokument, vanliga frågor och svar och branschbroschyrer.
5. Testa, driftsätt och släpp: När du har verifierat att alla dina indata är korrekta och bekräftat att agentens utdata skickas till rätt plats vid rätt tidpunkt kan du antingen testa agenten eller aktivera den.

En av de unika fördelarna med att använda autonoma försäljningsagenter, som de som drivs av Agentforce, är möjligheten att använda naturligt språk för att kommunicera vad du vill att din agent ska göra. Det betyder att vem som helst kan bygga en agent för nästan alla slags användningsfall.

(Tillbaka till toppen)

AI-säljagenter arbetar autonomt som mänskliga användare i ert befintliga CRM- och tekniksystem för försäljning . För kunderna är upplevelsen smidig – de är medvetna om att de interagerar med en AI-agent, men genomför samtal på naturligt språk för att ge information eller schemalägga möten.

Så här kan det se ut i två vanliga försäljningsscenarier:

Förbereda säljare för säljsamtal: De flesta säljteam är överens om att de skulle kunna dra nytta av utbildning och stöd, men bara 32 % av säljarna har regelbundna en-till-en-samtal med sina chefer. Detta skapar massiva missade möjligheter till coachning och förbättring, särskilt när team kämpar för att nå sina mål.

Tänk dig att en ny eller junior säljare gör sig redo för ett samtal. De klickar på säljcoachens agent på instrumentpanelen, som Agentforce säljcoach, för att få hjälp med att bearbeta frågor och invändningar innan de ringer någon. Beroende på om de gör en presentation eller förväntar sig att förhandla i senare skeden av en affär kan de antingen rollspela ett samtal live eller spela in en säljpresentation. Försäljningscoachen förser kunden med kundinformation, köparpersonas och all tillgänglig CRM-data och ger sedan handlingsbar feedback och vägledning specifikt för den aktuella affären. Feedback kan vara allt från ”Var noga med att nämna prisalternativ” till ”Var inte så ivrig att luta dig mot din chef för ytterligare information – ha svaren redo.” Erfarenheten säkerställer att säljare får stöd och kan prestera sitt bästa oavsett chefens tillgänglighet.

Att vårda inkommande leads: Marknadsföringsinsatser längst upp i tratten, med hjälp av begränsade innehållsformulär, demonstrationer eller webbseminarier, kan skapa massor av leads – ofta för många för att säljare ska kunna hantera dem själva. En representant skulle kunna lägga tid på att försöka kvalificera varje lead individuellt, men många marknadsföringskvalificerade leads (MQL) är inte redo att gå vidare till nästa steg, vilket resulterar i förlorad tid. En AI-säljagent kan kliva in och proaktivt få kontakt med dessa leads, så när en säljare väl är redo att hoppa in är de bättre på att driva affären framåt i processen.

Agentforce SDR är ett utmärkt exempel på denna omvårdnad i praktiken. Låt oss säga att ditt företag får många leads från en ny rapport du publicerat. Agentforce SDR finns där för att kontakta dem när potentiella kunder kommer in, och skickar e-post till dem för att fråga varför de laddade ner rapporten och om det finns några frågor de behöver svar på. Allt eftersom e-postmeddelanden och svar fortsätter kan Agentforce SDR upptäcka problem och presentera din produkt som en lösning som den potentiella kunden kanske inte har övervägt. När intresset är fastställt kan den boka ett möte med en mänsklig representant för att driva affären framåt.

Även om Agentforce SDR:s svar är detaljerade och naturliga, är slutanvändaren fullt medveten om att de interagerar med en AI-säljagent. För säljare fungerar agenten som en vanlig användare i deras CRM-system och loggar ändringar och data för att ge bättre överblick.

(Tillbaka till toppen)

Förut fungerade försäljnings-AI som en assistent eller en andrepilot. Som bäst hjälpte den säljare att sammanfatta datainsikter och utföra uppgifter som att skapa prognoser. I värsta fall krävde det mycket ingripande och mänsklig insats samtidigt som det skapade frånkopplade öar av kunddata. Idag arbetar AI-agenter autonomt tillsammans med människor, vilket låter människor fokusera på viktiga uppgifter, som att bygga relationer.

I takt med att AI-agenter blir mer robusta, ökar även deras förmåga att autonomt hantera mer sofistikerade arbetsflöden och flerstegsprocesser, över fler kanaler och med mer omfattande åtgärder. Det kan vara att bearbeta och lösa kundförfrågningar – innan problem uppstår. Eller att samordna godkännanden av affärer med intressenter, krav och deadlines över flera arbetsgrupper.

AI-säljagenter har sannolikt också inbyggt flerspråkigt stöd, dynamiskt genererade dashboards för att spåra komplexa prestationsmått och delta i förbättrade rollspel som innehåller riktiga köparpersonas – eller deltar till och med direkt i säljsamtal för att ge feedback i realtid.

Kort sagt: AI-säljagenter kommer att öppna dörren till en mängd komplexa användningsområden som gör människor mer effektiva. Och de anpassningsalternativ som finns tillgängliga idag kommer att vara ännu mer robusta imorgon – med enkla gränssnitt som vem som helst kan använda.

(Tillbaka till toppen)

Enligt ny data innefattar säljledares taktiker för att förbättra tillväxten ”att förbättra säljstöd och utbildning, rikta in sig på nya marknader och förbättra användningen av nya verktyg och tekniker.” De måste ständigt försöka skala upp personliga interaktioner och nå sina kvoter. AI-säljagenter hanterar på många av dessa punkter och förändrar hur säljteam arbetar genom att låta dem avlasta arbetet till autonoma säljare utan att offra kvalitet och personlig anpassning.

(Tillbaka till toppen)