БУДУЩЕЕ РАБОТЫ В СФЕРЕ ПРОДАЖ В2В: АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ GENAI НА РОЛИ И НАВЫКИ ТОРГОВОГО ПЕРСОНАЛА
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
В статье анализируется влияние генеративного искусственного интеллекта (GenAI) на сферу продаж В2В. Освещается трансформация ролей и навыков торгового персонала под воздействием новых технологий. Изучается потенциал GenAI для оптимизации бизнес-процессов, улучшения взаимодействия с клиентами и персонализации продуктов и услуг. Рассматривается, как технологические инновации изменяют требования к профессиональной подготовке и развитию сотрудников в B2B секторе.

Ключевые слова:
генеративный искусственный интеллект (GenAI), продажи В2В, оптимизация бизнес-процессов, персонализация продуктов, профессиональное развитие, технологические инновации.
Текст
Текст (PDF): Читать Скачать

Введение

В период быстрого развития цифровых технологий, сфера продаж В2В (business-to-business) испытывает значительные трансформации, обусловленные внедрением генеративного искусственного интеллекта (GenAI). GenAI характеризуется способностью создавать новые данные, анализировать сложные запросы и автоматизировать решение задач.

К торговому персоналу компании можно отнести не только лиц, непосредственно занимающиеся продажами, но и аналитиков, работающих с данными для оптимизации продаж, представителей топ-менеджмента, стратегически руководящих процессами распространения товаров и услуг. Такие сотрудники исследуют тенденции рынка для выстраивания успешных маркетинговых стратегий и повышения прибыли компании.

GenAI модифицирует традиционные подходы к продажам, требуя от торгового персонала освоения новых компетенций и развития существующих умений, речь о которых пойдет в следующей части статьи Целью данной работы является исследование влияния GenAI на сферу продаж В2В с акцентом на изменения в ролях и навыках торгового персонала.

Основная часть. Технологические инновации в сфере В2В продаж. Сфера В2В играет важную роль в глобальной экономической системе и охватывает широкий спектр отраслей производства и услуг. Глобальный рынок В2В в 2022 году оценивался в 7,08 трлн. долларов, и, по прогнозам, он достигнет значения 26,59 трлн. долларов к 2030 году при совокупном годовом темпе роста в 18% [1].

Наблюдается значительный рост сферы GenAI, обусловленный как изменениями в макроэкономической среде, так и быстрым развитием технологий (рис. 1).

Рисунок 1. Глобальные инвестиции в ИИ по категориям, млн. долларов [2]

Технологии GenAI находят применение в нескольких ключевых направлениях:

  • Улучшение процессов обработки и анализа больших объемов данных. Алгоритмы GenAI  способны выявлять скрытые закономерности в информации о покупках, предпочтениях клиентов и рыночных тенденциях, что позволяет предприятиям принимать обоснованные стратегические решения, увеличивать эффективность маркетинговых кампаний и адаптировать предложения под конкретные нужды клиентов [3].
  • Разработка и внедрение чат-ботов и виртуальных ассистентов. Они способны вести диалоги с клиентами, предоставлять актуальную информацию о продуктах, услугах и условиях сотрудничества, а также помогать в решении стандартных задач поддержки.
  • Создание персонализированных рекомендаций. Алгоритмы GenAI способны анализировать предпочтения и поведение клиентов, предсказывать их потребности и автоматически генерировать индивидуализированные предложения продуктов или услуг.
  • Оптимизация логистических и операционных процессов в сфере В2В. GenAI помогает автоматизировать планирование поставок, управление запасами и процессы доставки, тем самым снижая операционные издержки и повышая общую эффективность бизнеса.

В таблице 1 представлены результаты внедрения GenAI для улучшения В2В продаж в разных сферах (таблица 1).

Таблица 1. Применение GenAI для улучшения В2В продаж в разных сферах

Сфера применения

Описание применения GenAI

Ожидаемые результаты

Банковский сектор

Разработка персонализированных цифровых путей привлечения клиентов через анализ их поведения.

Повышение конверсии и укрепление клиентской лояльности.

Торговля

Оптимизация интернет-магазинов и логистических процессов с использованием предсказательного анализа для управления запасами.

Сокращение времени доставки и улучшение уровня удовлетворенности клиентов.

Клиентская поддержка

Внедрение чат-ботов и виртуальных ассистентов для обработки запросов в реальном времени.

Повышение эффективности обслуживания и уровня удовлетворенности клиентов.

Маркетинг

Оптимизация маркетинговых кампаний с помощью персонализации и адаптации рекламных сообщений на основе анализа поведения клиентов.

Улучшение вовлеченности клиентов и повышение эффективности рекламных кампаний.

Производство

Создание цифровых двойников для симуляции и анализа производственных процессов.

Повышение производственной эффективности и улучшение качества продукции [4].

 

Интеграция GenAI в В2В продажи представляет собой комплексное направление развития, которое требует осознанного подхода к переподготовке и развитию кадров, способных эффективно работать в новой технологической среде.

Влияние GenAI на роли и навыки торгового персонала. В эпоху развития GenAI требования к навыкам сотрудников в сфере В2В значительно изменяются. Автоматизация рутинных задач и внедрение передовых аналитических инструментов выдвигают на первый план компетенции, связанные с технической грамотностью, аналитическим мышлением, умением работать с большими объемами данных и межличностным общением [5]. В таблице 2 представлены навыки, необходимые торговому персоналу в контексте использования GenAI.

Навык

Описание

Значение для В2В продаж

Техническая грамотность

Способность эффективно использовать современные технологические инструменты и платформы, включая CRM-системы и инструменты автоматизации маркетинга.

Оптимизация взаимодействия с клиентами и автоматизация внутренних процессов.

Аналитическое мышление

Владение методами критического анализа данных с целью создания шаблонов, необходимых для обучения GenAI; интерпретация результатов работы GenAI для оптимизации бизнес-решений.

Внедрение данных, полученных с помощью GenAI, для улучшения маркетинговых стратегий.

 

Межличностное общение

Способность к эффективному общению, установлению доверительных отношений с клиентами и управлению конфликтными ситуациями.

Построение долгосрочных отношений с клиентами и успешное ведение переговоров.

Умение работать в команде

Готовность и способность к сотрудничеству внутри команды для достижения общих целей.

Координация усилий в процессе внедрения и использования GenAI в продажах.

Поиск зависимостей и альтернативных решений при нестандартных ситуациях

Способность к анализу и выявлению скрытых взаимосвязей в данных; определение неочевидных проблем и способов их решения.

Повышение гибкости бизнес-процессов, адаптация к изменяющимся условиям рынка, обеспечение стабильности и устойчивости продаж.

Таблица 2. Новые навыки, необходимые при внедрении GenAI

С точки зрения автора, в условиях интеграции GenAI в B2B сектор, императивом для персонала является непрерывное совершенствование как технических, так и социальных навыков для поддержания конкурентоспособности компаний и достижения высоких результатов. Это подтверждается практикой крупных рыночных игроков, где применение GenAI вносит изменения в способы сбора, анализа и автоматизации данных [8].

Например, компания Accenture (США) разработала платформу на основе GenAI для персонализированного обучения своих сотрудников в сфере продаж [6]. Используя алгоритмы машинного обучения, она анализирует индивидуальные профили сотрудников, их навыки и предыдущие результаты работы для создания обучающих программ. Это позволяет компании эффективно развивать навыки персонала, делая акцент на улучшении аналитических способностей и технической грамотности. В результате, сотрудники Accenture становятся более адаптированными к работе с современными технологиями.

Согласно исследованию Accenture, более половины рабочего времени представителей некоторых профессиональных направлений, может быть преобразовано за счет GenAI, в том числе в сфере B2B (рис. 2).

Рисунок 2. Потенциал преобразования задач после внедрения GenAI [7], %

Представители Accenture считают, что компаниям следует привлекать специалистов для обучения сотрудников эффективной работе с процессами, основанными на GenAI.

Bain & Company (США) использует GenAI для улучшения клиентского опыта в В2В сегменте. Компания разработала системы, которые с помощью алгоритмов GenAI автоматически адаптируют коммуникационные стратегии и предложения в зависимости от поведения и предпочтений клиентов. Это позволяет торговому персоналу лучше понимать своих клиентов и более эффективно реагировать на их потребности, значительно улучшая качество и результативность взаимодействия [8].

Сбер, являясь одним из ведущих банков России, использует GenAI для совершенствования профессиональных навыков своих сотрудников, особенно в области продаж и клиентского обслуживания [9]. Путем разработки внутренней обучающей платформы на базе GenAI, банк обеспечивает персонализацию обучающих программ сотрудников. Система анализирует личные данные, профессиональный опыт и историю обучения персонала, предлагая материалы для заполнения пробелов в знаниях. Это не только способствует повышению квалификации, но и увеличивает мотивацию работников благодаря учету их карьерных амбиций и предпочтений. Сбер демонстрирует стратегический подход к использованию передовых технологий для оптимизации умений персонала, что ведет к повышению общей эффективности банка и улучшению качества обслуживания клиентов.

Практика использования GenAI в современных компаниях подчеркивает его значительный вклад в трансформацию бизнес-процессов [10]. Предоставляя новые возможности для автоматизации, оптимизации и персонализации продуктов и услуг GenAI становится ключевым инструментом в усилении конкурентоспособности, улучшении взаимодействия с клиентами и повышении эффективности работы сотрудников.

 

 

Выводы

В сфере B2B внедрение GenAI предоставляет торговому персоналу инструменты для анализа потребностей клиентов, персонализации предложений и улучшения эффективности коммуникаций. Технологии GenAI способствуют оптимизации сбора и обработки больших объемов данных, автоматизации взаимодействия с клиентами и логистических операций. Эти изменения не только повышают операционную эффективность компаний, но и требуют от сотрудников развития новых навыков, включая техническую грамотность и аналитическое мышление. Вместе с возможностями, GenAI вносит вызовы, связанные с необходимостью адаптации кадровой политики и обучения сотрудников новым компетенциям для работы с передовыми технологиями.

Список литературы

1. B2B E-Commerce Market // Vantage Market Research URL: https://www.vantagemarketresearch.com/industry-report/businesstobusiness-b2b-ecommerce-market-1386 (дата обращения: 02.04.2024)

2. The Exploding Generative AI Market / Bain & Company URL: https://www.bain.com/insights/exploding-generative-ai-market-snap-chart/ (дата обращения: 02.04.2024)

3. Орлова М.В., Орлов В.В. Управление клиентами на в2в рынках в условиях цифровизации / М.В. Орлова, В.В.Орлов // Вестник ГУУ. – 2023. – №. 7. – С. 41-49.

4. Гобарева Я.Л., Добриднюк С.Л., Касьянов М.Е. Новые инструменты и сервисы в системе быстрых платежей, архитектура программных решений / Я.Л. Гобарева, С.Л. Добриднюк // Инновации и инвестиции.– 2023. – №. 6. – 2023. – С. 212-216.

5. Суренская Н. С. Формирование стратегической компетентности у менеджеров по продажам / Н.С. Суренская // Психолог. – 2023. – №2. – С. 55-63.

6. Петрова, Н. С. Применение психографической сегментации для эффективной работы с клиентской базой : Методическое пособие / Н. С. Петрова. – Казань : Общество с ограниченной ответственностью "Бук", 2023. – 50 с. – ISBN 978-5-907753-54-9. – EDN AEKVJY.

7. Кузнецов И.А. Применение нейронных сетей для улучшения пользовательского опыта в web и mobile разработках / И.А. Кузнецов // Технические науки: проблемы и решения: сб. ст. по материалам LXXXI Международной научно-практической конференции «Технические науки: проблемы и решения». – № 2(75). – М., Изд. «Интернаука», 2024.

8. Бойко Святослав Витальевич ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ ПРЕДЛОЖЕНИЙ В ОПТОВОЙ ТОРГОВЛЕ ОБУВЬЮ // Universum: экономика и юриспруденция. 2024. №3 (113).

9. Давлетов Альмир Разифович Главные трудности при интеграции машинного обучения в коммерческую эксплуатацию // Инновации и инвестиции. 2023. №10.

10. Mussin Zhanat. The role of financial consulting in optimizing logistics operations // International Journal of Humanities and Natural Sciences, vol. 3-2(90), 2024, pp. 112-116

Войти или Создать
* Забыли пароль?