ความสามารถการขายและการพาณิชย์

AI-Native Sales & Commerce

ขายได้ตรงจุดซื้อได้ง่ายขึ้น

ค้นหาลูกค้าที่ควรติดตาม ช่วยผู้ซื้อเลือกผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสม และมองเห็นโอกาสขาย ต่อสัญญา และขยายธุรกิจ ActelosAI เชื่อมข้อมูลลูกค้า ความรู้ทางธุรกิจ และ AI เพื่อให้ทีมทุ่มเทกับการขายและการเติบโตของลูกค้าได้มากขึ้น

ตัวอย่างการใช้ AI-Native

ข้อมูลลูกค้าประวัติคำสั่งซื้อบันทึกการติดต่อ

ตัวอย่างคำถาม

สัปดาห์นี้ควรติดตามลูกค้ารายใดก่อน

เชื่อมประวัติการซื้อ การติดต่อช่วงล่าสุด และความต้องการผลิตภัณฑ์ เพื่อระบุโอกาสพร้อมเหตุผลประกอบคำแนะนำ

ตัวชี้วัดที่ติดตาม

อัตราโอกาสขายที่ผ่านเกณฑ์ · อัตราการตอบกลับ

แค็ตตาล็อกสินค้าคุณสมบัติผลิตภัณฑ์ความต้องการปัจจุบัน

ตัวอย่างคำถาม

ผลิตภัณฑ์ใดเหมาะกับความต้องการของฉัน

ใช้บทสนทนาเพื่อทำความเข้าใจการใช้งานและข้อจำกัด เปรียบเทียบคุณสมบัติและเงื่อนไข เพื่อช่วยให้ผู้ซื้อเลือกได้ง่ายขึ้น

ตัวชี้วัดที่ติดตาม

อัตราการเปลี่ยนจากการสอบถามเป็นการซื้อ · อัตราการซื้อสำเร็จ

ประวัติการซื้อข้อมูลการใช้งานข้อเสนอแนะด้านบริการ

ตัวอย่างคำถาม

ลูกค้ารายใดมีสัญญาณความต้องการซื้อใหม่

พิจารณารอบการซื้อ การใช้งาน และข้อเสนอแนะด้านบริการ เพื่อค้นหาสัญญาณการต่อสัญญาหรือซื้อเพิ่ม และเตรียมแนวทางพูดคุย

ตัวชี้วัดที่ติดตาม

อัตราการต่อสัญญา · รายได้จากการซื้อเพิ่ม

ให้คุณค่าของ AI-Native ปรากฏในผลลัพธ์ธุรกิจ

เพิ่มผลงานขาย คัดกรองลูกค้าเป้าหมายได้เร็วขึ้น และช่วยให้ผู้ซื้อเลือกและซื้อสินค้าได้ง่ายขึ้น

เพิ่มผลงานขาย

+9.4%

รายได้จากการขายต่อพนักงานขาย

เชื่อมข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าเข้ากับงานขาย เพื่อให้ทีมมุ่งเน้นโอกาสที่มีคุณค่าสูงขึ้น

คำอธิบายตัวเลข
ในกลุ่มธุรกิจหนึ่ง พนักงานขายที่ใช้เครื่องมือ AI สร้างรายได้จากการขายต่อคนสูงขึ้น 9.4% เป็นผลที่บริษัทเปิดเผยเอง โดยไม่ได้ระบุรายละเอียดกลุ่มตัวอย่างและวิธีพิสูจน์เหตุและผลอย่างครบถ้วน ตัวชี้วัดนี้ไม่ใช่ค่าตอบแทนพนักงาน

คัดกรองลูกค้าเป้าหมายเร็วขึ้น

−40%

เวลาคัดกรองลูกค้าเป้าหมาย เทียบปีก่อน

ทำความเข้าใจความต้องการและความตั้งใจผ่านบทสนทนา เพื่อให้ทีมระบุและดูแลลูกค้าเป้าหมายที่ผ่านเกณฑ์ได้เร็วขึ้น

คำอธิบายตัวเลข
กรณีการใช้งานบนเว็บไซต์ของบริษัทระบุว่าเวลาคัดกรองลูกค้าเป้าหมายลดลง 40% เทียบกับปีก่อน เป็นข้อมูลที่บริษัทเปิดเผยเอง ไม่ใช่การทดลองสุ่ม และไม่ได้หมายความว่าวงจรการขายทั้งหมดสั้นลง 40%

พัฒนาประสบการณ์การซื้อ

+16.3%

ยอดขายในกรณีใช้ AI ก่อนการขาย

ตอบคำถามและแนะนำผลิตภัณฑ์ได้ทันเวลา เพื่อช่วยผู้ซื้อจากขั้นทำความเข้าใจไปสู่การซื้อ

คำอธิบายตัวเลข
เอกสารวิจัยฉบับทำงานจากการทดลองสุ่มในธุรกิจค้าปลีกกับผู้บริโภค 44,614 คน พบยอดใช้จ่ายสูงขึ้น 16.3% เมื่อใช้ AI ช่วยก่อนการขาย เทียบกับการไม่มีบริการก่อนการขายแบบเรียลไทม์ ไม่ใช่การเปรียบเทียบกับพนักงาน ผลของการใช้งาน AI ในด้านอื่นแตกต่างกัน และบางด้านไม่พบการเติบโตอย่างมีนัยสำคัญ

ตัวเลขมาจากกรณีศึกษาและงานวิจัยในบริบทเฉพาะเพื่อใช้อ้างอิง ผลลัพธ์จริงขึ้นอยู่กับเงื่อนไขธุรกิจและข้อมูล

หกรูปแบบการใช้งานที่เชื่อม AI กับการเติบโต

ตั้งแต่ค้นหาลูกค้าไปจนถึงการซื้อและการดูแลความสัมพันธ์ระยะยาว เราสามารถร่วมกันพัฒนาการใช้งานเหล่านี้ให้เหมาะกับธุรกิจและข้อมูลของคุณ

ข้อมูลเชิงลึกและโอกาสลูกค้า

ใช้เวลากับลูกค้าที่ควรติดตามก่อน

เชื่อมข้อมูลลูกค้า การซื้อ และการติดต่อ เพื่อมองเห็นความต้องการที่เปลี่ยนไปและโอกาสใหม่ พร้อมจัดลำดับการติดตามและแนวทางเข้าหาที่มีเหตุผลรองรับ

ข้อมูลที่เชื่อมต่อ
ข้อมูลลูกค้าและช่องทาง ประวัติคำสั่งซื้อ และการติดต่อช่วงล่าสุด
สิ่งที่ช่วยให้ทำได้
รายการโอกาสลูกค้าพร้อมเหตุผลประกอบ
เป้าหมายการปรับปรุง
  • อัตราโอกาสขายที่ผ่านเกณฑ์ ↑
  • อัตราการตอบกลับของลูกค้า ↑

ข้อมูลเชิงลึกการขายและข้อเสนอเฉพาะลูกค้า

เข้าพบลูกค้าพร้อมบริบทและข้อเสนอที่ตรงใจ

สรุปบริบทลูกค้าก่อนประชุม จับความต้องการและข้อกังวลหลังประชุม เชื่อมกับความสามารถผลิตภัณฑ์ และเตรียมร่างข้อเสนอและการติดตามที่เหมาะกับลูกค้า

ข้อมูลที่เชื่อมต่อ
การประชุมและอีเมล บันทึกโอกาสขาย ข้อมูลผลิตภัณฑ์และกรณีศึกษา
สิ่งที่ช่วยให้ทำได้
สรุปข้อมูลลูกค้า ร่างข้อเสนอ และคำแนะนำการติดตาม
เป้าหมายการปรับปรุง
  • เวลาเตรียมการขาย ↓
  • เวลาจัดทำข้อเสนอ ↓

การแนะนำและจับคู่ผลิตภัณฑ์

เปลี่ยนความต้องการที่ยังไม่ชัดให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสม

เข้าใจความต้องการจากภาษาธรรมชาติ เปรียบเทียบคุณสมบัติและการใช้งาน แนะนำผลิตภัณฑ์พร้อมเหตุผล และเชื่อมไปยังการสอบถามหรือสั่งซื้อ

ข้อมูลที่เชื่อมต่อ
แค็ตตาล็อกและคุณสมบัติสินค้า ความต้องการและความชอบที่ลูกค้าให้ไว้
สิ่งที่ช่วยให้ทำได้
คำแนะนำสินค้า การเปรียบเทียบ และแนวทางการซื้อ
เป้าหมายการปรับปรุง
  • อัตราสอบถามแล้วซื้อ ↑
  • อัตราการซื้อสำเร็จ ↑

การตอบข้อสอบถามและเสนอราคา

ตอบข้อสอบถามที่ซับซ้อนได้เร็วและชัดเจนขึ้น

ดึงความต้องการจากอีเมลหรือเอกสาร จับคู่ผลิตภัณฑ์และกฎราคาที่อนุมัติ เตรียมร่างใบเสนอราคา พร้อมระบุข้อมูลที่ขาดและเงื่อนไขที่ต้องยืนยัน

ข้อมูลที่เชื่อมต่อ
เอกสารสอบถาม คุณสมบัติสินค้า ราคาปัจจุบัน และกฎส่วนลด
สิ่งที่ช่วยให้ทำได้
สรุปความต้องการ ร่างใบเสนอราคา และรายการที่ต้องยืนยัน
เป้าหมายการปรับปรุง
  • เวลาถึงคำตอบแรกที่เป็นประโยชน์ ↓
  • อัตราข้อผิดพลาดใบเสนอราคา ↓

การคาดการณ์และสัญญาณโอกาสขาย

เห็นโอกาสที่อาจล่าช้าหรือสูญเสียได้เร็วขึ้น

ใช้ประวัติการขาย ขั้นตอนโอกาสขาย และการติดต่อล่าสุดเพื่อระบุความเสี่ยง เมื่อข้อมูลเพียงพอจึงเพิ่มโมเดลคาดการณ์ พร้อมเหตุผลและความเปลี่ยนแปลงที่ผู้จัดการตรวจสอบได้

ข้อมูลที่เชื่อมต่อ
โอกาสขายใน CRM การเปลี่ยนขั้นตอน ประวัติการขายและการติดต่อ
สิ่งที่ช่วยให้ทำได้
การแจ้งเตือนความเสี่ยงและข้อมูลประกอบการคาดการณ์
เป้าหมายการปรับปรุง
  • ความคลาดเคลื่อนการคาดการณ์ ↓
  • ระยะเวลาเตือนความเสี่ยงล่วงหน้า ↑

การต่อสัญญาและการซื้อเพิ่ม

เสนอสิ่งที่เกี่ยวข้องในจังหวะที่เหมาะสม

ตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของรอบซื้อ การใช้งาน และข้อเสนอแนะด้านบริการ เพื่อระบุความเสี่ยงในการต่อสัญญาและความต้องการซื้อเพิ่ม พร้อมเตรียมข้อมูลทบทวนลูกค้าและแนวทางพูดคุย

ข้อมูลที่เชื่อมต่อ
คำสั่งซื้อและสัญญา ข้อมูลการใช้งาน และข้อเสนอแนะด้านบริการ
สิ่งที่ช่วยให้ทำได้
การเตือนต่อสัญญา ข้อมูลเชิงลึกลูกค้า และคำแนะนำการซื้อเพิ่ม
เป้าหมายการปรับปรุง
  • อัตราการต่อสัญญา ↑
  • รายได้จากการซื้อเพิ่ม ↑

ลูกศรแสดงทิศทางที่ต้องการปรับปรุง โดยกำหนดเป้าหมายจากข้อมูลตั้งต้นของธุรกิจ ราคา ข้อผูกพันต่อลูกค้า และการตัดสินใจทำธุรกรรมต้องได้รับการยืนยันจากผู้รับผิดชอบธุรกิจ

เชื่อมข้อมูลที่ดีขึ้นกับผลลัพธ์ที่วัดได้

เพิ่มความครบถ้วนและความสอดคล้องของข้อมูล ให้ AI ค้นหาสัญญาณที่น่าเชื่อถือขึ้น แล้ววัดว่าสัญญาณเหล่านั้นช่วยให้ทีมบรรลุผลลัพธ์ธุรกิจหรือไม่

ข้อมูลลูกค้า

เชื่อมระเบียนลูกค้าที่ซ้ำหรือกระจัดกระจายเข้ากับประวัติธุรกรรมและการติดต่อ

เข้าใจความต้องการและลำดับการติดตาม

อัตราข้อมูลลูกค้าซ้ำ · ความครบถ้วนข้อมูลหลัก · อัตราโอกาสขายที่ผ่านเกณฑ์

ข้อมูลผลิตภัณฑ์และเงื่อนไขการค้า

จัดคุณสมบัติสินค้า เวอร์ชันราคา และเงื่อนไขให้สอดคล้องกัน เพื่อให้คำตอบและใบเสนอราคาใช้ข้อมูลเดียวกัน

ยกระดับการตอบข้อสอบถามและคุณภาพใบเสนอราคา

อัตราข้อมูลที่เป็นปัจจุบัน · เวลาตอบกลับ · อัตราข้อผิดพลาดใบเสนอราคา

ข้อมูลโอกาสขายและการดำเนินงาน

ใช้นิยามขั้นตอน เวลา และมูลค่าที่สอดคล้องกัน เชื่อมการเปลี่ยนแปลงโอกาสขายกับยอดขายจริง

สนับสนุนการคาดการณ์ ทบทวน และจัดสรรทรัพยากร

ความครบถ้วนหลักฐานแต่ละขั้นตอน · ความคลาดเคลื่อนการคาดการณ์ · วงจรการขาย

ประสบการณ์และผู้เชี่ยวชาญที่เชื่อมข้อมูลกับการลงมือ

Lee Kum Kee

Lee Kum Kee

หลักฐานสำหรับการเติบโตที่มี AI ช่วย

ข้อมูลการจัดซื้อของครัวและคู่แข่งช่วยกำหนดช่องทางสำคัญ เลือก SKU และทบทวนธุรกิจรายไตรมาส เป็นบริบททางธุรกิจสำหรับต่อยอดการวางแผนช่องทางด้วย AI

นำเสนอกรณีศึกษาร่วมกับ Gaoyan

ดูกรณีศึกษา
Shaun Yang

Shaun Yang

พาร์ตเนอร์ผู้เชี่ยวชาญ หัวหน้าด้านอุตสาหกรรมสินค้าอุปโภคบริโภค

เชื่อมข้อมูลตลาด กลยุทธ์หมวดสินค้า และการดำเนินงานเชิงพาณิชย์ เพื่อสนับสนุนการเติบโตและการนำ AI มาใช้ในธุรกิจสินค้าอุปโภคบริโภคและบริการอาหาร

รู้จัก Shaun

คุณอยากปรับปรุงตัวชี้วัดการเติบโตใดมากที่สุด

เริ่มจากเป้าหมายธุรกิจ เช่น โอกาสขายที่ผ่านเกณฑ์มากขึ้น ตอบข้อสอบถามเร็วขึ้น หรือเพิ่มคุณค่าจากลูกค้า เราจะร่วมกันค้นหาการใช้งาน AI ที่คุ้มค่าต่อการลงทุน

พูดคุยเรื่องโอกาสเติบโต

Actelos Delta สนับสนุนการค้นหาโอกาส พัฒนาความสามารถ และการนำไปใช้ของทีม

แนวทางการทำงานร่วมกัน