Ako zlepšiť stretnutia so zákazníkom 3 ?

V predchádzajúcich článkoch sme si porozprávali ako AI vie pomôcť pred stretnutím a počas samotného stretnutia.  V tomto článku si povieme, ako nám AI technológie vedia pomôcť po samotnom stretnutí. 

Po stretnutí je potrebné systematicky zaznamenať kľúčové informácie, vyhodnotiť potreby klienta a pripraviť plán ďalších krokov. Tieto činnosti zabezpečujú, že zákazník nebude len „jednorazovou“ kontaktnou osobou, ale stane sa dlhodobým partnerom, s ktorým je možné budovať obchodný vzťah. 

Čo je kľúčové po stretnutí so zákazníkom? 

Prvá vec, ktorá je potrebná po uskončení stretnutia so zákazníkom, je zdokumentovať všetky získané informácie. Kľúčové je: 

• Zaznamenanie detailov stretnutia: Ide o poznámky o potrebách, preferenciách, otázkach aj obavách klienta. Tieto informácie je možné neskôr využiť pri tvorbe personalizovaných ponúk, hľadaní možných riešení a návrhov ako pomôcť klientovi v dosahovaní jeho cieľov, vytváraní potrieb. Presná dokumentácia vytvára základ pre neskoršie rozhodovanie a plánovanie ďalších krokov. 
  
• Stanovenie konkrétnych krokov: Predaj je systematická práca. Po stretnutí vytvoríme plán ďalších aktivít – či už ide o zaslanie sľúbených informácií, ponúk, následné telefonáty, e-maily, ďalšie osobné stretnutia, prezentácie atď. 
• Aktualizácia záznamov v CRM: Všetky tieto informácie je potrebné mať podchytené v štruktúrovanej a “dohľadateľnej” podobe. Moderné CRM systémy umožňujú nielen ukladanie informácií, plánovanie a pripomínanie ďalších krokov v správny čas, následnú analýzu, a segmentáciu zákazníkov, vyhodnocovanie efektivity aktivít a prípadné korekcie. 

Kde a v čom najčastejšie robia obchodníci chyby? 

Mnohí obchodníci, sa často dopúšťajú chýb, ktoré môžu negatívne ovplyvniť nielen kvalitu komunikácie, ale aj celkovú úspešnosť budúcich obchodných aktivít. Medzi najvýraznejšie patrí nedostatočná personalizácia následnej komunikácie. Zákazníkovi  sú zasielané všeobecné a veľmi zjednodušené zápisy zo stretnutí, ktoré neodrážajú konkrétne potreby zákazníka a vzniká dojem, že jeho situácia nie je dostatočne zohľadnená. Takýto prístup môže viesť k strate záujmu zo strany klienta, pretože obchodník sa javí skôr ako neosobný zástupca firmy, než ako partner, ktorý má naozaj záujem o jedinečné potreby a ciele klienta.

Ďalšou zásadnou chybou je opomenutie detailov, ktoré boli počas stretnutia spomenuté alebo aspoň naznačené. V praxi sa stáva, že obchodníci si nevenujú dostatočnú pozornosť drobným, ale kľúčovým informáciám, ktoré by mohli neskôr ovplyvniť kroky ďalšej spolupráce. Tento prístup nielen znižuje dôveru, ale môže viesť k nesprávnym rozhodnutiam pri príprave ďalších stretnutí alebo pri tvorbe ponúk.

Nejasné resp. žiadne odkomunikovanie ďalších krokov (next steps) po stretnutí je ďalším kritickým bodom, v ktorom obchodníci zlyhávajú. Klient, ktorý si nevie predstaviť, čo bude nasledovať, stráca pocit istoty a dôvery v budúcu spoluprácu. Keď obchodník nedokáže jasne definovať, aké kroky budú nasledovať a kedy, vzniká medzi oboma stranami neistota, ktorá môže spôsobiť aj stratu momentum, na ktorom bola založená prvá pozitívna interakcia. Jasne stanovený harmonogram komunikácie je preto nevyhnutnou súčasťou follow-up stratégie. Podľa Harvard Business Review je práve transparentnosť a konzistentnosť v komunikácii kľúčová pre budovanie dôvery a dlhodobého partnerstva.

Ďalšou často pozorovanou chybou je neefektívne využitie dostupných dát. V súčasnosti sú moderné technológie a analytické nástroje k dispozícii ako nikdy predtým, čo umožňuje podrobné sledovanie správania a preferencií zákazníkov. Avšak, ak obchodník tieto dáta nevyužije správnym spôsobom, stráca cenné informácie, ktoré by mohli viesť k lepšej a cielenej komunikácii. Nevyužité alebo nesprávne interpretované dáta predstavujú riziko, že obchodník nebude schopný predvídať potreby klienta a prispôsobiť svoju stratégiu aktuálnym trendom.

Okrem týchto chýb existujú aj iné aspekty, ktoré môžu negatívne ovplyvniť následné aktivity. Nevhodné načasovanie reakcie obchodníka je jedným z faktorov, ktoré môžu spôsobiť, že klient stratí pocit, že je prioritou. Príliš dlhé odkladanie odpovede alebo absencia pravidelnej komunikácie môže viesť k dojmu, že záujem o spoluprácu nie je dostatočne silný. Ak sú reakcie nepravidelné, klient začne hľadať iné partnerstvá, kde je komunikácia jasnejšia a lepšie koordinovaná.

Ako nám po stretnutiach môže pomôcť AI? 

AI nástroje dokážu výrazne zefektívniť a personalizovať následné aktivity: 

• Automatizácia a personalizácia komunikácie 

• Analýza sentimentu 

• Prediktívna analýza 

• Optimalizácia času reakcie 

Jedným z nástrojov, ktoré pomáhajú obchodníkom, je automatizácia zápisov, ako napríklad plaud.ai. Umožňujú obchodníkom plne sa venovať priamemu rozhovoru s klientom, zatiaľ čo AI na pozadí vytvára záznam a následne pomocou vybranej šablóny spraví podrobný zápis stretnutia. Aplikácia tiež vygeneruje zoznam všetkých úloh (akčný plán), a navrhne ďalšie kroky. Tento prístup eliminuje potrebu manuálneho zapisovania poznámok, čo vedie k presnejšiemu zachyteniu všetkých dôležitých detailov a zároveň umožňuje obchodníkovi zamerať sa na komunikáciu a budovanie dôvery s klientom. 

Ďalšou výhodou AI je schopnosť automatizácie administratívnych úloh. AI riešenia integrované s modernými CRM systémami dokážu automatizovať priradenie aktivít, nastavenie termínov a rozoslanie personalizovaných emailov. Na základe analýzy záznamu zo stretnutia systém automaticky identifikujú dôležité body a vytvoria prehľadný zoznam úloh, ktoré je potrebné vykovať po stretnutí. Toto minimalizuje riziko ľudských chýb a zabezpečuje, že žiadny detail nezostane opomenutý.

Okrem samotnej automatizácie zápisov zo stretnutí prináša AI aj širokú škálu ďalších funkcií, ktoré výrazne zefektívňujú celý follow-up proces. Jednou z týchto funkcií je analýza sentimentu. Vďaka pokročilým algoritmom spracovania prirodzeného jazyka (NLP) dokáže AI vyhodnotiť emocionálny tón komunikácie a identifikovať, či klient prejavuje spokojnosť, váhavosť či dokonca obavy. Takéto informácie sú mimoriadne cenné, pretože umožňujú obchodníkovi prispôsobiť svoju ďalšiu komunikáciu tak, aby presne reagovala aj na pocity klienta. 

Niektoré AI nástroje v CRM systémoch (Salesforce Einstein, Microsoft Dynamics 365 AI for Sales, Hubspot, Zoho CRM s AI asistentom Zia, Oracle Sales Cloud) umožňujú prediktívnu analýzu budúcich obchodných príležitostí. Analyzovaním historických dát a aktuálnych interakcií so zákazníkmi dokáže systém identifikovať trendy a navrhnúť, ktoré následné kroky budú mať najväčší pozitívny vplyv na budúce obchodné úspechy. Napríklad, ak AI zisťuje, že konkrétna skupina klientov reaguje pozitívne na vizuálne materiály alebo interaktívne prezentácie, môže obchodníkovi odporučiť zameranie sa práve na tieto formy komunikácie. Takýto personalizovaný prístup zvyšuje pravdepodobnosť, že klient bude angažovaný a pozitívne naladený voči ďalším ponukám.

V neposlednom rade AI nástroje zohrávajú dôležitú úlohu aj pri hodnotení  obchodníkov, úroven ich kompetentosti a  plánovaní potreného tréningu. Analyzovaním zápisov zo stretnutí a vyhodnocovaním komunikácie s klientmi dokážu tieto systémy identifikovať opakujúce sa vzorce správania, silné a slabé stránky jednotlivých obchodníkov a navrhnúť potrebné zlepšenia.  

• Gong.io automaticky zaznamenáva, transkribuje a analyzuje predajné hovory. Nástroj poskytuje detailné prehľady o komunikačných vzoroch, identifikuje silné stránky aj oblasti na zlepšenie a umožňuje manažérom ponúkať cielenú spätnú väzbu, čo priamo podporuje efektívny tréning obchodných tímov. 

• Chorus.ai využíva konverzačnú inteligenciu na zaznamenávanie a analýzu hovorov so zákazníkmi. Jeho analytické reporty odhaľujú kľúčové momenty v komunikácii a poskytujú manažérom nástroje na identifikáciu trendov a opakujúcich sa vzorcov, čo umožňuje systematickú optimalizáciu tréningových programov a zlepšovanie predajných techník. 

• ExecVision sa zameriava na analýzu prepisov a nahrávok predajných hovorov, pričom využíva strojové učenie na identifikáciu úspešných komunikačných stratégií a odhaľovanie slabých miest. Na základe týchto dát systém generuje konkrétne odporúčania pre zlepšenie, čím podporuje cielený rozvoj a tréning jednotlivcov v tíme. 

• Wingman.ai je nástroj, ktorý počas predajných hovorov poskytuje v reálnom čase odporúčania a poznámky, ale zároveň zhromažďuje dáta pre retrospektívnu analýzu. Jeho reporty pomáhajú obchodným tímom pochopiť, ako prebieha komunikácia, identifikovať oblasti, kde možno zlepšiť prístup, a následne prispôsobiť tréningové stratégie tak, aby boli výsledky čo najefektívnejšie.  
  
• CallMiner využíva pokročilé algoritmy strojového učenia na analýzu zákazníckych interakcií a predajných hovorov. Tento nástroj odhaľuje trendy, emocionálne reakcie a vzorce v komunikácii, čo umožňuje manažérom nielen hodnotiť výkonnosť obchodných tímov, ale aj navrhovať potrebné tréningové témy zamerané na potreby a slabiny jednotlivcov.

Na záver … 

Je dôležité podotknúť, že všetky aktivity obchodníkov sú vzájomne prepojené a ovplyvňujú celkový obraz firmy v očiach klienta. Personalizácia, dôsledné zaznamenávanie detailov, jasne vytyčené ďalšie kroky a efektívne využitie dát tvoria základ úspešného follow-up. Obchodníci, ktorí sa dokážu vyhnúť vyššie spomínaným chybám, dokážu nielen zlepšiť svoju komunikáciu, ale aj výrazne posilniť dlhodobé vzťahy so svojimi klientmi. Výsledky potvrdzujú, že systematický a premyslený prístup k následným aktivitám je investíciou, ktorá sa v dlhodobom horizonte mnohonásobne vyplatí.