Տարիներ ի վեր վաճառքի տեխնոլոգիան կառուցված է եղել հիմնարարPrinciple–ի վրա՝ որ ավելի արագը ավելի լավ է՝ արագ պատասխաններ, արագ հետևանքներ ու ավելի արագ փակումներ։ Հիշեք, որ արագությունը իսկապես կարևոր է, հատկապես այն ոլորտներում, որտեղ առաջին լրջախաղացող արձագանքը հաղթում է։ Աμως, գործիքների մեծ մասի սխալն այն է, որ նրանք ինքնաբերաբար կարծես համեմատում են արագությունը արդյունավետության հետ։ Դրական բացում արագ փակել նշանակում չէ շտապել զրույցները, դա նշանակում է վարպետորեն առաջ գնալ ճիշտ վաճառքի գործընթացում։ Ամենահաջող վաճառողները չեն հապաղում, և չունեն մեծ շրջահայացություն՝ բաց չթողնելով կարևոր քայլերը։ Նրանք հաստատում են ամենափոքր վստահություն, ճշգրիտ բացահայտում ցավոտ կետեր, հստակ ձևավորում արժեքը և փակման ժամանակ բարձրանում է մոմենտում։ Բայց ինքնաբերական գործիքները, որոնք կենտրոնացած են միայն ծավալին և անմիջականության վրա, խափանում են այս ընթացքը՝ արագացնելով հաղորդագրությունները առանց ժամանակացույցի, տոնայնության կամ զրույցի թույլատրական ռիթմի հաշվի առնելու։ Սա ավանդական շփումների արագ ու անբովանդակ մոտեցում է առաջացնում, որը թվում է՝ կարճաժամկետ է, բայց իրականում լղոզված է՝ լիդերը հեռանում են շահագրգռությունից ոչ թե ոչ ցանկությունից, այլ դրա պատճառով, որ շփումը անհարմար էր կամ անհամապատասխանում էր իրավիճակին։ Այս խնդիրն ամենահասանելի է այնպիսի միջավայրերում, ինչպես LinkedIn, էլեկտրոնային հաղորդագրություններ և այլ թվային մարտավարական հետագիծ ունեցող ալիքներ։ Երբ մի հավանական հաճախորդ ընդունում է կապ հաստատել կամ բացում է էլ․հաստատությունը, պատասխանում է մի քանի անգամ և դրսևորում շահագրգռություն, դա ամենադժվարահասանելի և արժեքավոր պահն է մարմնավորող շղթայում։ Բայց այն հաճախ հարձակվողական կամ չափազանց ռեժիմավորված է՝ կորցնելով մարդկային էներգիան։ Մարդկային ներկայացուցչները կարող են հեշտությամբ կարդալ նշաններ.

երբ ճիշտ հարցեր տալով, հակապատկերել լեզուն և նրբորեն ուղղորդել զանգերին՝ առանց ճնշման։ Բայց այդ նուրբ դատողությունը հեշտ չի համարժեքացվում։ Դրա համար անհրաժեշտ են շատ մարդակերպ, ճկուն NLP-ձեռնարկներ՝ ոչ թե արագության փոխարեն, այլ ապացուցող արագությունն ու ճիշտությունը միաժամանակ։ Այս նոր սերնդի AI-ի բնորոշ առանձնահատկությունը սիստեմների սովորական fluency-ն է՝ ոչ միայն հոսքը։ Այս գործիքներն ուսանում են իրական լավագույն վաճառողների շփման վարքագիծը՝ նրանց արտահայտություններն, ուշադրության պահպանումը, ցավը պարզել առանց ճշտումների, և ինտուիցիան այն ժամանակ, երբ արժեքավոր մատնանշումները բանիմաց են։ Կարևոր է ասել, որ նրանք չպահանջում են պինդ սցենարներ կամ անընդհատ մարդկանց կարգավորումներ՝ փոխարենը բերում են դինամիկ սովորություն, որը հիմնված է իրական շուկայական շփումների վրա։ Ամեն զրույցից ստանում են հետագծային նշումներ՝ իմանալու, թե որ հարցերը արագացնում են պատասխանները, որ պատասխաններն ամենահեշտն են վստահություն կառուցելու համար և որ արժեքների ձևավորումը հնարավոր է վերածել մեծ վստահություն ու վճռական քայլերի։ Վերջում, ժամանակի ընթացքում նրանք ներգրավում և յուրացվում են ամենաարդյունավետ դաշտերում, առաջարկներում և լսարաններում, ինչը թույլ է տալիս արագություն և մարդայնացում միաժամանակ աջակցել միմյանց՝ հակասություններով չստացվելու փոխարեն։ Ճկունակությունը դարձնում է այս մոտեցումը շատ ուժեղ տարբեր ոլորտներում։ Շատ դինամիկ սովորող AI-ն չի միայն հիշում արտադրանքները, այլ նաև հասկանում է արդյունաբերական ժարգոնը, գնորդի հոգեբանությունը և անգիտակ կանոնները, որոնք գործում են շուկայում։ Նա տարբերություն է դրել տեխնիկական գնորդների և հիմնադիրների միջև, մեծ կազմակերպությունների և փոքր բիզնեսների միջև, ինչպես նաև զգոնությունը հաղորդելու այնպիսի ռիթմ, որ չլսվի՝ առանց բացարձակ փախուստի։ Կարևորն այստեղ է նաև այն, որ նա սովորում է ձեր յուրահատուկ ոճը՝ ձեր շփման ռիթմը, տոնայնությունը, արժեքային դիրքավորումները, և զարգացնում է այն այնպես, որ նմուշները մոտեցնեն ձեզ, ոչ թե "AI-կտրված"։ Այդ համընդհանուր համապարփակությունն արագացնում է վստահությունը, և մեծ ծավալից գողություններ չեն առաջանում՝ բերումով արագ փակման կամ նրանց անօգուտ վերաբերմունք։ Առավելություններն ավելի շատ են մեսիջերի որակին և բովանդակությանը։ Ամբողջական հաղորդումներն ու զրույցները հասկանալով՝ այս համակարգը կարող է բարելավել գոհարացույցը և որոնումը՝ ճանաչելով ամենաէժան և արագ փոխարկվող լիդերային կշեռք, տրամադրել ավելի համապատասխան լսարաններ, կատարել թիրախավորման չափանիշների կատարելագործում և ներկայացնել ավելի բնական և բարձրորակ լիդերներ՝ հիմնվելով իրական արդյունքների վրա։ Այս մեթոդը ստեղծում է տեղիք տալու շարժառիթ, որը բարելավում է տվյալների որակն ու բարելավում է լավագով հարցումները։ Այսպիսի տեխնոլոգիաներն առավել արդյունավետ են LinkedIn և էլեկտրոնային փոստի համար, բայց այդ իմաստությունն ու գիտելիքները գործել կարող են նաև կայքի շփումների, SMS-ների, դեմո-ինտերակտիվից հետո կամ վերականգնողական արշավների դաշտում։ Պատկերացնելով, այս շփումները զգում են որպես մի հոսող, ժամանակակից, ուշադրությամբ շփվող զրույց, որն անցնում է տարբեր ալիքներով՝ բնական և սահուն։ Ամենակարևորում, այս փոփոխությունը պահանջում է rethink անել, թե ինչ է պետք լինի վաճառքի ինքնագործումը։ Շատ այդ հայեցակարգը երբեք չէր ենթադրում մարդկանց հեռացնել, այլ՝ friction-ից խուսափել։ Մարդկայնացված, դինամիկ սովորող AI-ձեռնարկները դա իրականացնում են՝ կառավարելով այն բարձրագույն հաճախականության և խիստ կարևոր պահերը, որտեղ ժամանակացույցն ու լեզունան կարևոր են՝ պահպանելով այն զգացմունքային հույզերը, որոնք լավագույն գործելակերպերն ունեն։ Նրանք ոչ թե անգիր սպասում են կամ գոռում են միապաղաղաբար, այլ նպատահաջորդաբար առաջ գնում՝ առաջնորդվելով վավեր որակիչ օրինակներով։ Ինչպես նրանք դասեր են քաղում, կազմակերպությունները սովորում են իրենց շուկան մասին, հաղորդակցության և հաճախորդների մասին՝ միաժամանակ։ Ավելի քիչ ուշադրությամբ և բեկորային վստահությամբ տրված աշխարհում, հաջողությունը չի ինձանից, այլ այն ԱԻ-ից, որը ի զորու է սովորել, թե մարդիկ ինչպես են լավագույնս վաճառվում, և օգնում է թիմերին վաճառել ավելի արագ, խելացի և մեծածավալ։