“未來，AI能夠做出更多貢獻(xiàn)，幫助銷售組織調(diào)整買家對賣家和數(shù)字渠道之間的無賣家參與和多線程銷售體驗偏好。”

譯文｜三七

出品｜產(chǎn)業(yè)家

本文發(fā)自VentureBeat，原題為“Can AI help Oracle take on Salesforce to boost B2B sales？”，作者Sharon Goldman，經(jīng)作者編譯整理，供業(yè)內(nèi)參考。

在Oracle7月下旬宣布的下一代Fusion Sales（融合銷售）中，AI將作為提供支持的云客戶體驗（CX）的一部分呈現(xiàn)。一位公關(guān)代表在給VentureBeat的電子郵件中寫道，這款產(chǎn)品“提升了整個行業(yè)，并在Salesforce的領(lǐng)土上跺腳�！�  

盡管Salesforce拒絕就甲骨文的說法發(fā)表評論，但很明顯，甲骨文正在尋求人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí) （ML）的輔助來與客戶關(guān)系管理（CRM）巨頭競爭，同時建立自身“護(hù)城河”。

該公司表示，它相信Fusion Sales將是下一代CRM，專注在企業(yè)對企業(yè) （B2B） 銷售轉(zhuǎn)型時代幫助賣家。  

“我們越來越意識到，將Fusion構(gòu)建為更現(xiàn)代的云堆棧的方式不僅可以讓您從頭到尾編排流程，還可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)幫助人們更好地利用CRM工具完成工作。”O(jiān)racle Fusion Cloud 客戶體驗執(zhí)行副總裁兼總經(jīng)理Rob Tarkoff表示。

他解釋說，第一代大型科技數(shù)字銷售工具（包括 Salesforce 和 Microsoft Dynamics）傳統(tǒng)上是關(guān)于銷售預(yù)測的�，F(xiàn)在，F(xiàn)usion Sales可以幫助銷售專業(yè)人員規(guī)劃活動，針對廣告和營銷中的關(guān)鍵客戶通過包括內(nèi)容管理、廣告和銷售編排在內(nèi)的統(tǒng)一銷售工作進(jìn)行移動。

“我們直到自己不是最大的CRM工具供應(yīng)商——即 Salesforce。”Tarkoff 告訴VentureBeat，“……但我們認(rèn)為，如果推動這些創(chuàng)新是可以提高行業(yè)其他部門響應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)的�！�

一、數(shù)據(jù)AI，驅(qū)動TO B決策

從歷史上看，B2B銷售是Tarkoff所說的“基于關(guān)系的銷售的最后堡壘”。

他認(rèn)為，“銷售人員和客戶之間的長期關(guān)系是需要親自建立的�！辈⒀a(bǔ)充到，這種模式已經(jīng)發(fā)生了巨大變化：“顯然，今天，它更多被用于數(shù)字化參與——人們可以無需通過銷售代表就能夠購買產(chǎn)品�！�

B2B銷售更多被用來使用數(shù)據(jù)為買家編排更加個性化的流程。 即使開發(fā)人員已經(jīng)完成70％～80％的研究，但客戶的參考數(shù)據(jù)依然能夠補(bǔ)足最后一公里——幫助公司驗證產(chǎn)品質(zhì)量。

“事實上，它的實際價值在于如何有效使用參考來進(jìn)行銷售。因為沒有人想成為冒險者，所以我們已經(jīng)將參考銷售變成了B2B流程的關(guān)鍵部分。”他說，“這些更有關(guān)個性化參與。”

最后，Tarkoff解釋說，銷售代表的角色不再是對B2B買家進(jìn)行產(chǎn)品教育，而是就志同道合的客戶成功地做了什么以及為什么應(yīng)該加入這一行而進(jìn)行對話。此外，統(tǒng)一過去的銷售和營銷活動是很重要的。

“在開始建立標(biāo)準(zhǔn)化B2B模式時，最重要的便是擁有成熟、合格的機(jī)會，并且對潛在客戶足夠了解，以便提升轉(zhuǎn)化率。”塔科夫說。“而產(chǎn)品可以轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)點(diǎn)，利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來確定真正對話機(jī)會就緒時間�！�  

雖然這聽起來很機(jī)械，但他也指出B2B銷售現(xiàn)已變得更加規(guī)范和協(xié)調(diào)的現(xiàn)狀。

根據(jù)Gartner高級總監(jiān)兼分析師Robert Blaisdell的說法，到 2026 年， 65％ 的B2B銷售組織將從基于直覺的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定，使用像Oracle這種將工作流、數(shù)據(jù)和分析結(jié)合在一起的技術(shù)。  

他通過電子郵件告訴VentureBeat：“我們在AI中看到的多數(shù)大趨勢都集中在節(jié)省時間和精力基礎(chǔ)上提供洞察力來支持B2B銷售代表的日常銷售任務(wù)�！�

這些功能包含選擇推薦哪些導(dǎo)致優(yōu)先級或提供有關(guān)銷售線索或客戶的見解，同時使賣家產(chǎn)生更大的同理心，通過超個性化來提升客戶參與度。

“當(dāng)你看到人工智能對供應(yīng)鏈管理、客戶服務(wù)參與和營銷推廣等其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域的影響時，就能夠明顯感受到AI作用于銷售效率的潛力�！彼�說 。

如今，Blaisdell已經(jīng)看到AI在更廣泛的銷售技術(shù)的許多方面得以實施。

“CSO正在努力為銷售人員、銷售主管、營銷和客戶成功團(tuán)隊騰出時間處理需要問題解決能力、同理心和創(chuàng)造力的客戶案例�！盉laisdell 說，而這種敏銳通常被用于改進(jìn)收入情報、增加銷售參與度及完善對話情報技術(shù)。  

“事實上，這些是由某些標(biāo)準(zhǔn)能力驅(qū)動的，確定賣家推進(jìn)或完成交易的下一個最佳行動，或者突出趨勢以幫助銷售經(jīng)理零距離指導(dǎo)賣家�！彼�說。

二、Oracle專注于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)質(zhì)量

Tarkoff表示，甲骨文正在利用公司客戶數(shù)據(jù)平臺（CDP） 的力量“為每個潛在客戶建立廣泛檔案，然后通過引入的機(jī)器學(xué)習(xí)模型更有效地去激活這些檔案，因此我們需要不斷的測試新模型�！�  

他解釋說，這取決于提供給這些模型的數(shù)據(jù)集的質(zhì)量。

“這是我們觀察到進(jìn)步最大的方面，因為機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的問題之一是你必須不斷地改進(jìn)你的數(shù)據(jù)集，從而確保正確地訓(xùn)練模型，”他說。

Blaisdell表示，甲骨文是允許客戶引入私人模型的。

“我們很難做到比每家公司更了解他們所處的行業(yè)以及構(gòu)建所有模型�！盩arkoff 說。“客戶往往希望采用他們的CDP并即時構(gòu)建更改附加屬性及修改屬性�！�  

Oracle基于Oracle云構(gòu)建的融合應(yīng)用程序的核心方法是從數(shù)據(jù)庫層到應(yīng)用程序?qū)颖M可能多的將高級機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建到流程中。

“最大的進(jìn)步是，我們將以指導(dǎo)流程的形式呈現(xiàn)出所有見解供銷售代表遵循，而不是被迫聘請數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊來解釋即將發(fā)生的事情。”他說，“我們將所有功能都構(gòu)建到引導(dǎo)式UI中，我認(rèn)為，它將達(dá)到下一個級別的結(jié)果——讓銷售人員更輕松的工作。”  

三、現(xiàn)代銷售組織應(yīng)該考慮什么

盡管AI在B2B銷售中具有巨大潛力，但Gartner的Blaisdell認(rèn)為，在選擇人工智能工具時，組織需要考慮人工智能需解決事項的優(yōu)先級。  

“如果試圖一次實現(xiàn)所有目標(biāo)，那么實施并獲得超出炒作的成果是巨大的挑戰(zhàn)�！彼�建議銷售組織專注于將AI成就出1～3個積極成果，以確保流程和組織變革能夠與AI相結(jié)合。  

他解釋說，造成這種情況的主要原因之一是由于AI的洞察力與其使用的數(shù)據(jù)一樣好。

“賣家提供的數(shù)據(jù)素養(yǎng)低及缺乏投入導(dǎo)致許多銷售組織在高質(zhì)量數(shù)據(jù)方面未能達(dá)到目標(biāo)�！� Blaisdell解釋說，“如果投資AI的最終目標(biāo)是產(chǎn)生更好決策的洞察力，那么銷售組織就需要確保他們當(dāng)前的數(shù)據(jù)集是‘干凈的’，最終確保制定出無論來源如何都能合理使用的正確數(shù)據(jù)的治理標(biāo)準(zhǔn)�！�  

四、AI和 B2B 銷售的未來

Blaisdell補(bǔ)充道，雖然銷售組織使用AI的趨勢已持續(xù)多年，但疫情是增加使用量的催化劑。銷售組織需要未知環(huán)境中快速發(fā)展變得高效和有效，這一點(diǎn)推動了技術(shù)發(fā)展和使用需求增長。  

“這種發(fā)展趨勢仍在繼續(xù)，并且速度會越來越穩(wěn)定�！彼�說。“未來，AI能夠做出更多貢獻(xiàn)，幫助銷售組織調(diào)整買家對賣家和數(shù)字渠道之間的無賣家參與和多線程銷售體驗偏好�！�  

       原文標(biāo)題 : 從數(shù)據(jù)到AI，B2B迎來「拐點(diǎn)時刻」