Agent za optimalno zaustavljanje vođen umjetnom inteligencijom povećava učinkovitost vanjskih prodaja za 54%
Brief news summary
Prodajni stručnjaci često se susreću s izazovima u odlučivanju kada nastaviti ili prekinuti telefonske pozive prema potencijalnim kupcima, morajući uskladiti ograničeno vrijeme s učestalim odbijanjem. Nedavno istraživanje uvodi AI-om podržanog „srednjeg agenta“ koji koristi generativni jezični model za analizu transkripta prodajnih poziva i identificiranje optimalnog trenutka za završetak razgovora. Testiran na podacima vodeće europske telekomunikacijske tvrtke, ovaj alat smanjio je vrijeme provedeno na neuspješnim pozivima za 54%, a pritom nije smanjio volumen prodaje, već je očekivanu prodaju povećao za 37% zahvaljujući boljoj raspodjeli vremena. Istraživanje otkriva da, iako prodavači obično prepoznaju jasne znakove nezainteresiranosti, skloni su previdjeti suptilnije znakove, što dovodi do manje učinkovite odluke o završetku poziva. Uključivanjem AI algoritama poput srednjeg agenta, tvrtke mogu smanjiti ljudsku pristranost, povećati učinkovitost i poboljšati izvedbu prodaje. Ovaj razvoj ističe sve veću ulogu odlučujućih agenata temeljenih na jezičnim modelima u područjima poput prodaje, korisničke podrške i pregovaranja, predstavljajući značajan napredak u unapređenju ljudskog odlučivanja i produktivnosti uz pomoć umjetne inteligencije.Stručnjaci za prodaju često se suočavaju s teškom dilemom tijekom telefonskih prodajnih poziva: nastaviti angažirati potencijalnog klijenta ili prekinuti razgovor i prijeći na drugu priliku. Odluka o filtriranju je od ključne važnosti, osobito u okruženjima gdje prodavači svakodnevno obrađuju mnoge potencijalne kupce, ali su ograničeni vremenom i često odbijanjem. Unatoč tome, istraživanja o tome kako se te odluke donose, njihova optimalnost i načini za poboljšanje procesa bila su rijetka. Nedavna studija popunjava tu prazninu proučavajući donošenje odluka u prodaji velikog volumena, koja je karakterizirana obiljem potencijalnih klijenata, strogim vremenskim ograničenjima i visokim šansama za neuspjeh poziva. Studija primjenjuje okvir za optimalno zaustavljanje — matematičku strategiju koja određuje najbolji trenutak za prestanak aktivnosti kako bi se maksimizirao dobitak. Istraživači su kreirali sekvencijalnog agenta za donošenje odluka temeljenog na generativnim jezičnim modelima, nazvanog "agent za zaustavljanje", osmišljenog da nauči kada prekinuti prodajne pozive oponašajući optimalnu politiku zaustavljanja iz prethodnih podataka o prodaji. Ovaj AI alat analizira složene tekstualne podatke iz poziva, koristeći prirodni jezik za utvrđivanje trenutka prekida. Podržava integraciju s otvorenim i vlasničkim velikim jezičnim modelima, ističući svoju fleksibilnost. Testiran na pozivima prema klijentima velike europske telekomunikacijske tvrtke, agent za zaustavljanje smanjio je vrijeme provedeno na neuspješnim pozivima za 54%, što predstavlja značajno poboljšanje učinkovitosti, ali je zadržao gotovo sve uspješne prodaje, unatoč kraćim pozivima.
Ušteđeno vrijeme moglo bi se prerasporediti na nove pozive, čime se očekivani volumen prodaje mogao povećati do 37%. Daljnja analiza otkrila je da su prodavači često previše fokusirani na nekoliko očiglednih lingvističkih znakova nezainteresiranosti, zanemarujući suptilnije signale, što je dovelo do lošeg predviđanja rizika od neuspjeha poziva i ukazuje na kognitivne pristranosti koje ograničavaju optimalno donošenje odluka u stvarnom vremenu. Ovi nalazi ističu vrijednost AI-alata poput agenta za zaustavljanje u prevladavanju ljudskih kognitivnih ograničenja, poboljšavajući upravljanje vremenom i učinkovitost prodaje. U današnjem konkurentnom tržištu, optimizacija kontakata s kupcima i vremena agenata od presudne je važnosti, a AI sustavi nude obećavajuće rješenje. Osim prodaje, ovo istraživanje ističe širu mogućnost AI-a za poboljšanje brzog donošenja odluka u složenim i dinamičnim situacijama. Buduća istraživanja mogu prilagoditi ovaj pristup drugim kontekstima temeljenim na razgovoru, poput korisničke podrške, telemarketinga i pregovora, potencijalno povećavajući operacijsku učinkovitost u raznim industrijama. Sveukupno, ovo predstavljanje predstavlja značajan napredak u primjeni AI-a radi optimizacije ljudskog donošenja odluka u prodaji, omogućavajući tvrtkama smanjenje gubljenog vremena i značajno poboljšanje performansi putem inteligentnog odlučivanja o prestanku neproduktivnih interakcija. Kombinacija ljudskog iskustva i AI podrške odlučivanju obeta transformativne utjecaje na upravljanje i strategiju prodajnog tima.
Watch video about
Agent za optimalno zaustavljanje vođen umjetnom inteligencijom povećava učinkovitost vanjskih prodaja za 54%
Try our premium solution and start getting clients — at no cost to you
