अनुशंसाओं के लिए खरीदार के संदर्भ को समझना आवश्यक है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) द्वारा दी जाने वाली उत्पाद अनुशंसाएँ तब उपयोगी होती हैं जब वे उत्पाद विकल्पों को खरीदार की आवश्यकताओं से जोड़ती हैं। केवल लोकप्रियता के आधार पर दी गई अनुशंसा खरीदार के उपयोग, बाजार, प्रमाणन आवश्यकताओं, मात्रा या मूल्य के अनुरूप नहीं हो सकती है।

बी2बी सेल्स टीमों को सुझावों का उपयोग निर्णय लेने में सहायता के रूप में करना चाहिए, न कि स्वचालित बिक्री के रूप में। प्रतिनिधि को अभी भी आवश्यकताओं की पुष्टि करनी होगी और यह समझाना होगा कि उत्पाद क्यों प्रासंगिक है।

विकल्पों को सीमित करने के लिए खाता संकेतों का उपयोग करें

वेबसाइट गतिविधि, पूछताछ का टेक्स्ट, पिछले ऑर्डर, सैंपल अनुरोध और CRM नोट्स, ये सभी उत्पाद विकल्पों को सीमित करने में मदद कर सकते हैं। SaleAI इन संकेतों को आपस में जोड़कर वास्तविक ग्राहक संदर्भ से सुझाव देने में सहायक हो सकता है।

यह तब विशेष रूप से उपयोगी होता है जब कैटलॉग बड़ा हो या उत्पादों में तकनीकी अंतर हों।

• उत्पाद श्रेणी को खरीदार की रुचि से मिलाएँ।
• संदर्भ के रूप में पूर्व के आदेशों या पूछताछ का उपयोग करें।
• बाजार, प्रमाणन और उपयोग संबंधी आवश्यकताओं पर विचार करें।
• उपयुक्तता अनिश्चित होने पर विकल्प प्रस्तुत करें।

प्रत्येक अनुशंसा का कारण स्पष्ट करें।

सिफारिश तब अधिक प्रभावी होती है जब खरीदार कारण को समझता है। बिक्री टीम यह समझा सकती है कि उत्पाद विनिर्देशों से मेल खाता है, लक्षित अनुप्रयोग का समर्थन करता है, या समान बाजार में आमतौर पर उपयोग किया जाता है।

इससे सिफारिश एक यादृच्छिक उत्पाद प्रचार के बजाय उपयोगी मार्गदर्शन में बदल जाती है।

अनुवर्ती कार्रवाई में अनुशंसाओं का उपयोग करें

उत्पाद संबंधी सुझाव वेबसाइट विज़िट, सैंपल, कोटेशन या तकनीकी प्रश्नों के बाद फॉलो-अप में सहायक हो सकते हैं। समय का विशेष महत्व है। एक ग्राहक जिसने किसी एक उत्पाद के बारे में पूछा है, उसे एक उपयुक्त विकल्प पसंद आ सकता है। वहीं, जो ग्राहक अभी शुरुआती चरण में है, उसे सीधे सुझाव के बजाय तुलना की आवश्यकता हो सकती है।

सिफारिश खरीदार की स्थिति के अनुरूप होनी चाहिए।

अनुशंसा परिणामों की समीक्षा करें

टीमों को यह ट्रैक करना चाहिए कि अनुशंसित उत्पादों से प्रतिक्रियाएँ, नमूना अनुरोध, कोटेशन में प्रगति या ऑर्डर प्राप्त होते हैं या नहीं। यदि अनुशंसाएँ शायद ही कभी बिक्री में परिवर्तित होती हैं, तो इनपुट या उत्पाद मैपिंग में समायोजन की आवश्यकता हो सकती है।

एआई-संचालित उत्पाद अनुशंसाएं तब बेहतर होती हैं जब वे बिक्री परिणामों और खरीदार की प्रतिक्रिया से जुड़ी होती हैं।

एक व्यावहारिक समीक्षा चक्र विकसित करें

सर्वश्रेष्ठ टीमें हर सप्ताह कुछ चुनिंदा खातों की समीक्षा करती हैं और यह जानने की कोशिश करती हैं कि क्या बदलाव हुए हैं। वे मूल संकेत, बिक्री कार्रवाई, खरीदार की प्रतिक्रिया और अगले CRM चरण की तुलना करती हैं। यह आदत कार्यप्रवाह को निष्पक्ष बनाए रखती है और टीम को केवल अनुमानों पर निर्भर रहने के बजाय वास्तविक खरीदार व्यवहार से सीखने में मदद करती है।

समय के साथ, समीक्षा प्रक्रिया एक नियमावली बन जाती है। प्रबंधक देख सकते हैं कि कौन से संकेत महत्वपूर्ण हैं, कौन से संदेश उपयोगी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करते हैं, कौन सी सामग्री बाधाओं को दूर करती है, और किन कार्यों के लिए स्पष्ट स्वामित्व की आवश्यकता है। इससे प्रक्रिया को विभिन्न क्षेत्रों, उत्पादों और बिक्री भूमिकाओं में दोहराना आसान हो जाता है।

सटीक संतुलन बनाए रखने के साथ-साथ उपयोगी विकल्प भी मौजूद हैं।

एआई-आधारित उत्पाद अनुशंसाओं से बातचीत को बहुत जल्दी सीमित नहीं करना चाहिए। बी2बी बिक्री में, खरीदार द्वारा देखा गया पहला उत्पाद केवल एक मोटा-मोटा संकेत हो सकता है। खरीदार को अलग विशिष्टताओं, संगत सहायक उपकरण, कम जोखिम वाले शुरुआती विकल्प या उच्च प्रदर्शन वाले विकल्प की आवश्यकता हो सकती है। अच्छी अनुशंसाएँ प्राथमिक उपयुक्तता दर्शाती हैं और संबंधित विकल्पों की व्याख्या करती हैं।

यह दृष्टिकोण बिक्री टीमों को खरीदार को बिना कोई विकल्प चुनने के लिए मजबूर किए मार्गदर्शन करने में मदद करता है। यह तब विशेष रूप से उपयोगी होता है जब कैटलॉग में समान मॉडल शामिल हों या जब उत्पादों में तकनीकी अंतर हों। SaleAI उत्पाद सामग्री और खाता संदर्भ को जोड़ने में मदद कर सकता है ताकि सुझाव सामान्य के बजाय प्रासंगिक लगें।

सिफारिशों को परिणामों के प्रति जवाबदेह रखें।

टीम को यह समीक्षा करनी चाहिए कि कौन सी सिफ़ारिशें खरीदारों के लिए उपयोगी कार्रवाइयों की ओर ले जाती हैं: जैसे कि जवाब देना, तुलना अनुरोध, सैंपल ऑर्डर, कोटेशन स्वीकृति या दोबारा खरीदारी। यदि कोई एक सिफ़ारिश अक्सर भ्रम पैदा करती है, तो उत्पाद की व्याख्या में सुधार की आवश्यकता हो सकती है। यदि कोई अनुशंसित विकल्प अक्सर बेहतर प्रदर्शन करता है, तो मिलान नियम में बदलाव की आवश्यकता हो सकती है। बिक्री परिणामों को प्रक्रिया में वापस शामिल करने पर AI-संचालित उत्पाद सिफ़ारिशें बेहतर होती हैं।

अनुशंसाओं को खरीदार शिक्षा से जोड़ें

सुझाव अक्सर शिक्षा के साथ मिलकर सबसे अच्छा काम करते हैं। केवल उत्पाद का नाम बताने के बजाय, बिक्री टीम उसके उपयोग, कमियों और खरीदार की आवश्यकता के अनुरूप होने के कारणों को समझा सकती है। इससे एआई-आधारित उत्पाद सुझाव परामर्शपरक प्रतीत होते हैं और खरीदारों को अगला कदम उठाने में मदद मिलती है।

वैश्विक कैटलॉग के लिए यह महत्वपूर्ण है क्योंकि खरीदार शायद ही कभी आपूर्तिकर्ता के समान भाषा में अपनी आवश्यकताओं का वर्णन करते हैं। एआई-संचालित अच्छे उत्पाद सुझाव रुचि को व्यावहारिक विकल्पों में परिवर्तित करते हैं जिन्हें बिक्री टीम समझा सकती है।

SaleAI कहाँ फिट बैठता है?

SaleAI, B2B टीमों को बिक्री डेटा, AI एजेंट, CRM वर्कफ़्लो और शॉप कंटेंट को जोड़ने में मदद करता है ताकि इस प्रक्रिया को स्पष्ट संदर्भ और कम मैन्युअल अनुमान के साथ दोहराया जा सके।