Искусственный Интеллект (ИИ) активно внедряется во многие аспекты нашей жизни. Использование ИИ в дилерских центрах повышает эффективность всей работы в целом и даёт стратегические конкурентные преимущества. Текущая публикация – это перевод недавней статьи ведущего поставщика технологий и услуг для авторитейла, компании Cox Automotive, по использованию ИИ для управления лидами. Статья адаптирована под Российские реалии
Три стратегии успешного управления лидами с использованием решений ИИ.
ОБ ЭТИХ СТРАТЕГИЯХ
Эффективные системы управления лидами (LMS) служат краеугольным камнем отдела продаж дилерских центров, особенно в контексте меняющегося ландшафта авторитейла, все больше формируемого цифровизацией и наличием искусственного интеллекта (ИИ) и генеративного ИИ. Мы объясним разницу между ними позже. ИИ продолжает вызывать как энтузиазм, так и опасения. Одна из распространенных проблем заключается в том, заменит ли ИИ людей, особенно в сфере продаж автомобилей. Это обоснованное беспокойство, учитывая быстрые успехи ИИ в задачах, традиционно выполняемых людьми. Однако в Cox Automotive мы считаем, что дебаты вокруг ИИ в автомобильных продажах должны вращаться не вокруг того, заменит ли он продавцов, а вокруг того, как он может дать им возможность работать на совершенно новом уровне производительности. Приняв эту точку зрения, мы можем использовать всю мощь ИИ, гарантируя, что человеческий опыт останется на переднем рубеже стратегий продаж.
В этой статье мы хотим развеять мифы об ИИ в управлении лидами в автобизнесе и поделиться тремя стратегиями, которые, по нашему мнению, необходимы для успеха управления лидами с использованием решений ИИ. Мы надеемся, что они помогут сориентироваться в развивающемся мире ИИ и спровоцируют дальнейшие вопросы.
ДЕМИСТИФИКАЦИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИИ И ГЕНЕРАТИВНОГО ИИ В АВТОБИЗНЕСЕ
Как и многие технологии, определяющие дух времени, ИИ сопровождается своей долей шумихи. Полезно оставаться на земле и демистифицировать ИИ, который по своей сути лучше всего использовать для помощи реальным людям, а не для их замены. IBM объясняет, что «Генеративные [ИИ] модели уже много лет используются в статистике для анализа числовых данных. Однако рост глубинного обучения позволил распространить их на изображения, речь и другие сложные типы данных». ИИ — это не новая технология, хотя интерес к ее развитию находится на рекордно высоком уровне. В автомобильных цифровых инструментах он уже широко используется в решениях Cox Automotive, например, в поддерживаемых ИИ инструментах распознавания и оценки повреждений автомобилей, чат-ботах для клиентов и быстром итеративном тестировании продуктов. Марианна Джонсон, исполнительный вице-президент и директор по продуктам Cox Automotive, поделилась своим видением использования данных и ИИ в автобизнесе в своей сессии на NADA 2024 «Данные и технологии, движущие будущее автомобилестроения». Джонсон сказала: «ИИ не является чем-то новым для Cox Automotive. Данные об автомобилях не являются чем-то новым для Cox Automotive. Мы инвестируем в данные уже много лет. Мы инвестируем в искусственный интеллект уже много лет, но что является новым, так это генеративный ИИ… Подумайте обо всем объёме данных, которые доступны сегодня во всем Интернете, в котором мы играем. Вычислительная мощность догнала это, и поэтому у нас была точка перегиба, когда вычислительная мощность и доступные данные позволили ИИ делать то, что он не мог делать раньше. И именно здесь мы увидели скачок в том, что мы называем генеративным ИИ». Аналогичным образом Cox Automotive Европа сообщает в своем выпуске AutoFocus, что «ИИ — это просто новейшая технология, помогающая нам лучше и быстрее прогнозировать, что намекает на то, как может разыграться ее последняя волна, «генеративный ИИ». Основываясь на больших наборах данных, самый известный пример, ChatGPT, радикально снизил стоимость прогнозирования следующего лучшего слова в предложении до такой степени, что он может эффективно имитировать человеческое общение». Майкл Кларк, генеральный директор Азиатско-Тихоокеанского региона компании Impel, лидера в области технологий ИИ, ориентированных на автобизнес, сказал журналу AutoTalk в выпуске за май 2024 года, что «Дилерские центры сообщили о впечатляющих результатах от внедрения ИИ. Обычно мы видим, что дилерские центры сообщают об увеличении на 30–50% числа лидов, преобразованных во встречи в автосалоне, после внедрения ИИ для взаимодействия и последующей работы с входящими интернет-лидерами продаж. Для одного дилера это означало 56-кратную окупаемость инвестиций в ИИ. Другая группа дилеров, использующая наши сервисные коммуникации на базе ИИ, активно обращалась к бывшим клиентам, генерируя почти 3200 заказ-нарядов на сумму 1,1 миллиона долларов всего за три месяца». Кларк также подчёркивает, что при выборе партнёра по ИИ автомобильные компании должны отдавать приоритет проверенному опыту и сильному послужному списку в области технологий ИИ, характерных для автобизнеса. Ключевые характеристики включают масштабируемость решения, надежные возможности исследований и разработок, а также глубокое понимание автомобильных процессов, проблем и возможностей. Эти характеристики, как правило, присущи очень немногим поставщикам автомобильной продукции на рынке, не говоря уже о секторе, где эта технология только зарождается.
ИИ может выполнять повторяющиеся задачи с апломбом и взаимодействовать с потенциальными клиентами круглосуточно, когда им это удобно. В качестве положительного побочного эффекта он освобождает людей, позволяя им сосредоточиться на областях, где требуется человеческое прикосновение, в основном на клиентском опыте.
Джонсон считает, что ИИ — это больше, чем просто модное слово, и что его следует расшифровать: «ИИ — это машинное обучение. Это то, что мы называем обработкой естественного языка (NLP). Это то, как вы взаимодействуете с точки зрения чата и голоса, и его компьютерного зрения». Она считает, что будущее автомобильной промышленности вращается вокруг использования потенциала данных и стратегического развертывания их в прямом взаимодействии с потребителями. «Этот подход будет иметь решающее значение для определения того, достигнем ли мы прибыльного роста в предстоящие годы».
ИТАК, ЧТО СЛЕДУЕТ УЧИТЫВАТЬ ПРИ ОЦЕНКЕ ВАШЕГО ТЕКУЩЕГО ПОДХОДА К УПРАВЛЕНИЮ ЛИДАМИ И КАК НАИЛУЧШИМ ОБРАЗОМ ИСПОЛЬЗОВАТЬ ИНСТРУМЕНТЫ ИИ? ЧТОБЫ ПОМОЧЬ, ВОТ ТРИ СТРАТЕГИИ, ВЗЯТЫЕ У ЭКСПЕРТОВ COX AUTOMOTIVE В ЭТОЙ ОБЛАСТИ
1. ВНЕДРЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ ЛИДОВ
Оценка лидов включает анализ данных лидов и присвоение баллов каждому потенциальному клиенту на основе вероятности совершения покупки. Используя алгоритмы ИИ, дилеры могут глубоко изучить свои данные, чтобы выявить закономерности и поведение, указывающие на намерение покупки. Это позволяет отделам продаж отдавать приоритет высококачественным лидам. Джиллиан Аллен, руководитель отдела продуктов в Cox Automotive Австралия, подчёркивает ключевую роль ИИ в оценке лидов и ее влияние на успех продаж. Аллен подчёркивает важность инвестиций в данные и аналитику, отмечая, что понимание и использование данных являются важнейшими компонентами эффективного управления лидами. Используя аналитику на основе ИИ, компании могут получить ценную информацию о поведении и предпочтениях клиентов, что позволяет им соответствующим образом адаптировать свой подход к продажам. Так что же делает лид более высоко оценённым по сравнению с другим? Лиды можно оценивать на основе таких переменных, как, например, искал ли отправитель оценку своего текущего автомобиля, искал ли финансирование, просматривал ли определённые разделы веб-сайта компании или делился личной информацией.
Все взаимодействия способствуют определению качества лида. Затем каждый лид будет оценён в соответствии с количеством взаимодействий, и чем больше взаимодействий, тем выше оценка. Системы управления лидами, оснащённые решениями ИИ, позволяют продавцам глубже понять данные и поведение своих клиентов, в конечном итоге улучшая процесс оценки лидов. Отдавая приоритет качеству лидов, а не количеству, продавцы могут сосредоточить свои усилия на взаимодействии с потенциальными клиентами, которые с большей вероятностью превратятся в ценных клиентов. Этот стратегический подход не только оптимизирует распределение ресурсов, но и способствует долгосрочным отношениям с клиентами, обеспечивая устойчивый успех для ваших продавцов на сегодняшнем конкурентном автомобильном рынке.
2. АВТОМАТИЗАЦИЯ ПОДГОТОВКИ ЛИДОВ
Последующее наблюдение и реализация с помощью генеративного ИИ.
Развитие лидов — это поддержание связи с вашими лидами после того, как они проявили интерес. Используя ИИ, или, точнее, генеративный ИИ, вы можете вывести развитие лидов на новый уровень. Генеративный ИИ позволяет вам выйти за рамки первоначального взаимодействия с отделом продаж, обеспечивая не требующую больших ресурсов, но постоянную поддержку на протяжении всего процесса продаж, от предложения до заключения сделки. Прежде чем мы углубимся в то, как использовать генеративный ИИ для автоматизации процесса развития лидов, важно понять, чем генеративный ИИ отличается от ИИ. В своем исследовании маркетинг и продажи на основе ИИ достигают новых высот с генеративным ИИ, McKinsey & Company объясняет, что «традиционный ИИ обычно обучается для выполнения одной задачи под наблюдением человека, используя данные, специфичные для задачи. Генеративный ИИ, с другой стороны, можно обучить предугадывать следующее слово в последовательности и можно расширить эту способность на различные задачи по генерации текста, такие как написание статей, электронных писем, шуток или даже кода. Онлайн-чат-боты ИИ и генераторы изображений являются примерами генеративного ИИ».
Как генеративный ИИ может улучшить процесс выращивания лидов?
Анализируя поведение, предпочтения и демографические данные, генеративный ИИ может создавать персонализированный контент и сообщения, выступать в качестве круглосуточного виртуального помощника и предлагать индивидуальные рекомендации и напоминания для повышения вовлеченности клиентов, которые уже вошли в вашу воронку продаж. Благодаря своей способности предвидеть, что будет дальше, генеративный ИИ может помочь в планировании тест-драйвов, генерировать персонализированные оценки трейд-ин и мгновенно подтверждать бронирования для улучшения клиентского опыта. По мере продвижения сделки он также предоставляет дополнительные рекомендации по переговорам в реальном времени и прогнозные идеи на основе анализа исторических данных о транзакциях, поведения клиентов и конкурентоспособных цен. Это особенно полезно для дилерских центров и групп дилеров, получающих большой объем лидов из разных источников от потребителей, находящихся на разных этапах пути к покупке. Например, качество лидов из таких источников, как платные платформы социальных сетей, традиционные сайты объявлений об автомобилях или веб-сайт вашего дилерского центра, отличается. Использование системы управления лидами, оснащённой генеративным ИИ, означает, что технология может использоваться для выращивания лидов до точки, когда они готовы к взаимодействию с человеком. Это позволяет отделам продаж сосредоточить свои усилия на тех направлениях, где они могут принести наибольшую пользу, что в конечном итоге приводит к более эффективным конверсиям и повышению удовлетворённости клиентов.
3. ГОТОВ ЛИ ВЕБСАЙТ ДИЛЕРСКОГО ЦЕНТРА К ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ?
Хотя технология ИИ предлагает огромные преимущества для управления лидами, для внедрения успешной системы необходимы определённые предпосылки. Основные выводы исследования Cox Automotive 2023 Car Buyer Journey Study в США показали, что 43% покупателей автомобилей предпочитают многоканальный опыт, сочетание шагов, выполняемых онлайн и офлайн.
В том же исследовании 71% покупателей сообщили, что, скорее всего, завершат свою следующую покупку, используя сочетание шагов, которые можно выполнить онлайн и офлайн, и только 8% сообщили, что, скорее всего, выполнят все это лично, а 21% — все онлайн. Эти цифры подчёркивают важность наличия Веб-сайта, который ориентирован на конверсии и предлагает покупателям полностью интегрированный процесс покупки на протяжении всего пути к автомобилю, от поиска автомобилей до аксессуаров и услуг бронирования. Проще говоря, дилерским центрам нужен надёжный Веб-сайт и полные данные об автомобиле, чтобы алгоритмы ИИ эффективно отвечали на вопросы, связанные с VIN-номером, и обеспечивали получение ответа на каждый лид, независимо от того, попадают ли лиды в вашу воронку через страницу сведений о вашем автомобиле, последние предложения, финансовую или сервисную страницу.
Веб-сайт дилера, полностью интегрированный с их DMS и LMS, с расширенными возможностями аналитики и отчётности, позволяет продавцам беспрепятственно расставлять приоритеты в продажах на основе источников лидов и оценки лидов. Он также обеспечивает лёгкий доступ к внутренним функциям, устраняя необходимость многократного входа на отдельные платформы. Кроме того, дилеры должны убедиться, что их Веб-сайт и решения ИИ разработаны для автомобильной промышленности. Это обеспечит работу системы ИИ в рамках отраслевых ограничений и уровней контроля. Эти ограничения служат проверкой, не позволяющей ИИ принимать решения, которые могут иметь негативные последствия или нарушать отраслевые правила, такие как конфиденциальность данных. Постоянный мониторинг и оптимизация вашего веб-сайта и его данных об инвентаре имеют важное значение для обеспечения того, чтобы система ИИ продолжала предоставлять точные и релевантные ответы с течением времени.
Используя возможности ИИ и генеративного ИИ, дилерские центры могут повысить вовлеченность клиентов, увеличить продажи и опережать конкурентов в сегодняшнюю цифровую эпоху. Внедрение технологии ИИ заключается не в замене продавца, а в предоставлении ему инструментов, необходимых для успеха на быстро меняющемся рынке. С отраслевыми платформами, такими как система управления лидами, которая включает решение ИИ, дилерские центры могут уверенно внедрять инновации на основе ИИ, зная, что у них есть инструменты, необходимые для успеха на сегодняшнем быстро меняющемся рынке. Как сказал Джонсон, ИИ здесь, чтобы остаться и будет движущей силой будущего автомобилестроения. Он поможет вам построить прочные отношения с клиентами и работать более эффективно.
