Sztuczna Inteligencja jest wykorzystywana przez coraz więcej firm, w coraz większym stopniu i w dodatku coraz chętniej. Przedsiębiorcy oswoili się już z nową technologią i dostrzegają korzyści z niej wynikające. To dostęp do wiedzy, która do tej pory była niedostępna. Obecnie, wiedza staje się jednym z najcenniejszych zasobów w organizacji. Czy Sztuczna Inteligencja zmieni także tradycyjną sprzedaż? Z pewnością tak. To tylko kwestia czasu, kiedy firmy zdecydują się na jej wykorzystanie. Przyjrzymy się zatem, jaki wpływ AI (Artificial Intelligence) może mieć na działania producentów realizujących sprzedaż za pomocą sieci przedstawicielskich. 

Jak Sztuczna Inteligencja wspiera sprzedaż w praktyce?

Sztuczna Inteligencja pozwala na wykorzystanie potencjału danych pochodzących z bardzo wielu źródeł. W przypadku producentów mogą to być np. system SFA, Image Recognition, ERP, wymiany danych, rozwiązania sieci dystrybucyjnej i sklepów detalicznych, informacje z badań rynkowych itd. AI zbiera je wszystkie i analizuje (a dokładniej robią to takie narzędzia, jak np. Machine Learning i Deep Learning), odkrywając skomplikowane wzorce zawarte w danych oraz nieznane dotąd zależności. I co najważniejsze – Sztuczna Inteligencja robi to dużo lepiej niż człowiek, pliki Excel czy systemy analityczne klasy BI. Następnie AI przekłada pozyskane informacje na insighty, które pomagają podejmować decyzje mające wpływ na wielkość sprzedaży. Im są trafniejsze, tym rośnie szansa producenta na zwycięstwo na półce.

AI pozwala ustalać fakty, wskazywać zależności, diagnozować problemy, przewidywać zachowania konsumentów i zapotrzebowanie na konkretne produkty itd. Warto przy tym dodać, że nie stanowi ona zagrożenia czy konkurencji dla przedstawicieli handlowych. Jest dokładnie odwrotnie. Sztuczna Inteligencja pozytywnie wpływa na ich działania. Pomaga lepiej planować pracę, odwiedzać odpowiednich klientów w odpowiednim momencie i z właściwą ofertą, zwiększać efektywność wizyt oraz reagować adekwatnie do zaistniałej sytuacji. Dzięki AI menedżerowie sprzedaży są natomiast w stanie lepiej zarządzać strategią sprzedażową oraz pracownikami mobilnymi. Ich praca przestaje opierać się wyłącznie na ich intuicji (która może zawodzić). Każda decyzja jest oparta o konkretną wiedzę biznesową.

Jakie możliwości oferuje Sztuczna Inteligencja?

W praktyce, Sztuczna Inteligencja oferuje producentom przede wszystkim takie możliwości, jak:

1. Segmentacja punktów detalicznych ze względu na ich potencjał sprzedażowy dotyczący konkretnych kategorii produktów (dotarcie do właściwych klientów z odpowiednią ofertą).
2. Dynamiczne planowanie klientów do odwiedzenia w danym momencie, w oparciu o aktualny potencjał sklepów. Na przykład, potencjał do zwiększenia sprzedaży, brak towaru, spadek sprzedaży, aktualna promocja, konieczność poprawy standardów itp. (interwencja u klientów, u których zwrot z inwestycji i wzrost przychodu są najbardziej prawdopodobne).
3. Zarządzanie efektywnością wizyty na podstawie sugestii, jakie działania zrealizować w sklepie w i w jakiej kolejności, aby uzyskać jak najlepszy wynik (możliwość skupienia uwagi na aktywnościach, które przyniosą korzyści, jak np. zaproponowanie nowej promocji, wstawienie dodatkowego materiału POS, realizacja audytu półki itd.).
4. Zarządzanie dostępnością asortymentu na półce na podstawie sugestii dotyczących optymalnych ilości, jakie powinien zamówić sklep, biorąc pod uwagę np. promocje, trendy sprzedaży, sezonowość, itp. – aby nie zabrakło towaru, ani nie tworzyć nadmiernych zapasów (gwarancja dostępności odpowiedniej ilości asortymentu w punkcie sprzedaży).
5. Działania naprawcze pozwalające na ustalenie przyczyn zbyt niskiego poziomu sprzedaży w wybranym segmencie, kanale sprzedaży czy na danym obszarze. Następnie selekcja odpowiednich punktów detalicznych, działań, produktów, itp. aby poprawić sytuację (szansa na wzrost sprzedaży w sklepach, które odnotowały spadek).
6. Zarządzanie półką w oparciu o szybki dostęp do danych z niej pochodzących (własnych i konkurencji) oraz sugestii, jakie działania należy podjąć, aby poprawić sytuację producenta w punkcie sprzedaży (podczas tej samej wizyty handlowej). Może to dotyczyć np. konieczności poprawy jakości ekspozycji czy zwiększenia udziałów na półce (możliwość sprawnej realizacji audytu w sklepie, pozyskania lepszej jakości danych oraz szybkiej reakcji na problematyczne przypadki – za pomocą rozwiązania Image Recognition wykorzystującego takie elementy AI jak Computer Vision i Machine Learning).