Umělá inteligence už obchodníkům nepomáhá pouze s přípravou. Používají ji také zákazníci, kteří si před prvním kontaktem nechávají porovnat dodavatele, hledají rizika a připravují námitky. Prodejce proto potřebuje vědět, jak jeho firma v takových odpovědích vypadá, otevřeně pracovat s možnými výhradami a připravit si konkrétní důkazy pro tvrzení o své odlišnosti.
Obchodní týmy obvykle řeší umělou inteligenci z pohledu vlastní produktivity: hledání informací o zákazníkovi, kontrolu obchodních případů, přípravu e-mailu nebo vyhodnocení schůzky. Stejný nástroj však stojí i na druhé straně nákupního procesu. Zákazník může ještě před první komunikací položit systému otázku, zda má určitý výrobek koupit, jaká rizika dodavatel představuje, s kým jej porovnat a na co se obchodníka ptát. Část rozhodování tak probíhá v okamžiku, kdy prodejce ještě neví, že příležitost existuje.
Praktickým testem je položit několika běžným systémům stejné otázky, jaké pravděpodobně zadává zákazník. Nestačí hledat samotný název firmy. Užitečnější jsou dotazy typu: Pro koho je produkt vhodný? Kdy byste jej nedoporučili? Jaké jsou jeho hlavní nevýhody? Kteří konkurenti připadají v úvahu? Výsledek není objektivním auditem značky a může obsahovat chyby, ale ukazuje možný soubor námitek, se kterými zákazník přichází.
Obchodník pak potřebuje odlišit faktickou chybu od oprávněné výhrady. Chybnou informaci má smysl napravovat kvalitními veřejnými zdroji, aktualizovanými profily a srozumitelným popisem nabídky. Oprávněnou nevýhodu není vhodné skrývat. Je lepší ji otevřít včas a vysvětlit, pro koho představuje problém a pro koho nikoli.
Tím se mění i příprava na obchodní rozhovor. Prodejce se nemusí ptát pouze na potřeby a rozpočet, ale také na způsob, jakým zákazník před schůzkou získával informace. Přímá otázka, zda při průzkumu použil AI, může odhalit doporučení a pochybnosti, které již ovlivnily jeho očekávání. Pokud ji nepoužil, obchodník může stejně pracovat s běžnými námitkami, které při podobném porovnání vznikají.
Významnou roli mají veřejné informace o samotném obchodníkovi. Neaktuální profesní profil, rozpor mezi popisem firmy na různých místech nebo nedostatek věrohodných odborných materiálů zhoršují množství podkladů, ze kterých může zákazník i automatický systém vycházet. Řešením však není vyrábět velké množství obecného obsahu. Potřebné jsou konkrétní případové studie, parametry, omezení, odpovědi na časté otázky a jasné srovnání situací, ve kterých produkt dává smysl.
AI lze využít také pro přípravu odlišení od konkurence. Obchodník může nechat systém porovnat veřejně dostupné nabídky a následně každé tvrzení ručně ověřit. Výstup pak slouží jako seznam oblastí k dalšímu zkoumání, nikoli jako hotový argument pro zákazníka.
Důležitý posun spočívá v tom, že obchod nezačíná prvním telefonátem. Část reputace, porovnání a námitek už vzniká v informačním prostředí, které prodejce přímo nekontroluje. Tým proto potřebuje sledovat nejen to, jak AI zrychluje jeho práci, ale také jak mění práci kupujícího.
Klíčové pojmy
- Předběžné prověření dodavatele: Fáze, kdy zákazník před kontaktem porovnává nabídky, rizika a alternativy z veřejných informací.
- Námitka vytvořená před schůzkou: Pochybnost, kterou si zákazník vytvoří během vlastního průzkumu ještě před rozhovorem s obchodníkem.
- Veřejný důkaz: Ověřitelná informace, případová studie nebo parametr, který dokládá tvrzení prodejce.